业务信息的风险预警方法、装置、设备和介质与流程

本公开涉及人工智能，具体涉及一种业务信息的风险预警方法、业务信息的风险预警装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、运营过程中会产生大量的具有序列关系的业务信息，如何对业务信息进行有效分析以实现准确的风险预警，是本领域亟待解决的核心问题。

2、在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。

技术实现思路

1、本公开提供了一种风险预警方法、风险预警装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、根据本公开的一方面，提供了一种业务信息的风险预警方法，包括：获取业务信息，业务信息表征针对目标业务类型的具有序列关系的多个信息项；基于业务信息，得到趋势特征和趋势检测结果，趋势特征隐式地表征多个信息项的趋势；基于业务信息，得到预估特征和后续项预估结果，预估特征隐式地表征多个信息项的后续项；基于业务信息，得到异常特征和异常识别结果，异常特征隐式地表征业务信息的异常程度；以及基于趋势特征、趋势检测结果、预估特征、后续项预估结果、异常特征和异常识别结果，得到对业务信息的风险预警结果。

3、根据本公开的另一方面，提供了一种业务信息的风险预警装置，包括：获取单元，被配置为获取业务信息，业务信息表征针对目标业务类型的具有序列关系的多个信息项；趋势检测单元，被配置为基于业务信息，得到趋势特征和趋势检测结果，趋势特征隐式地表征多个信息项的趋势；预估单元，被配置为基于业务信息，得到预估特征和后续项预估结果，预估特征隐式地表征多个信息项的后续项；异常识别单元，被配置为基于业务信息，得到异常特征和异常识别结果，异常特征隐式地表征业务信息的异常程度；以及风险预警单元，被配置为基于趋势特征、趋势检测结果、预估特征、后续项预估结果、异常特征和异常识别结果输入，得到对业务信息的风险预警结果。

4、根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如本公开的风险预警方法。

5、根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行如本公开的风险预警方法。

6、根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，计算机程序在被处理器执行时实现如本公开的风险预警方法。

7、根据本公开的一个或多个实施例，通过生成隐式的趋势特征、预估特征和异常特征与显式的趋势检测结果、后续项预估结果和异常识别结果，并将这些特征与结果共同用于风险预警，使得能够从趋势检测、后续项预估和异常识别三个维度出发，基于显式的预测结果和隐式的特征表达进行综合研判，生成更准确的业务信息的风险预警结果。

8、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种业务信息的风险预警方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述业务信息，得到趋势特征和趋势检测结果包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，基于所述业务信息，得到趋势特征和趋势检测结果包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述趋势特征提取是利用基于多维度的自注意力机制的趋势特征提取模型而进行的，所述趋势检测是利用基于sigmoid分类器的趋势检测模型而进行的，并且其中，所述趋势特征提取模型和所述趋势检测模型是利用样本业务信息集基于弱监督学习训练得到的，所述样本业务信息集中的至少一部分样本业务信息的趋势标签是基于曼-肯德尔检验而得到的。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述业务信息，得到预估特征和后续项预估结果包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述序列到序列模型是利用样本业务信息中的第n+1个信息项作为前n项的后续项标签进行训练而得到的，n为大于1的正整数。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述业务信息，得到异常特征和异常识别结果包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述异常识别结果指示所述多个信息项中的异常值的数量，所述孤立森林模型是利用样本业务信息集基于无监督学习训练得到的。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述趋势特征、所述趋势检测结果、所述预估特征、所述后续项预估结果、所述异常特征和所述异常识别结果，得到对所述业务信息的风险预警结果包括：

10.一种业务信息的风险预警装置，包括：

11.一种电子设备，包括：

12.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-9中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了一种业务信息的风险预警方法、装置、设备和介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取业务信息，业务信息表征针对目标业务类型的具有序列关系的多个信息项；基于业务信息，得到趋势特征和趋势检测结果，趋势特征隐式地表征多个信息项的趋势；基于业务信息，得到预估特征和后续项预估结果，预估特征隐式地表征多个信息项的后续项；基于业务信息，得到异常特征和异常识别结果，异常特征隐式地表征业务信息的异常程度；以及基于趋势特征、趋势检测结果、预估特征、后续项预估结果、异常特征和异常识别结果，得到对业务信息的风险预警结果。

技术研发人员：董治宇,陈林逢,曾安丰
受保护的技术使用者：胜斗士（上海）科技技术发展有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8