基于人工智能的业务风险处理方法及装置、计算机存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于人工智能的业务风险处理方法及装置、计算机存储介质，包括：在目标线上业务建立后，监控目标线上业务对应的当前业务进度，并根据当前业务进度判断是否满足业务风险监控条件；若是，则采集业务类型对应的第一多维度业务信息，将第一多维度业务信息输入至预先训练好的、与业务类型相匹配的业务风险预测模型，得到目标业务风险预测结果；判断目标业务风险预测结果是否满足风险处理触发条件，若是，则从业务风险处理策略库中筛选与目标业务风险预测结果对应的目标风险处理策略并执行对目标线上业务的风险处理操作。可见，本发明专利技术能够基于人工智能实现业务风险的智能化识别与处理，有利于提高业务风险的处理效率及处理精准性。及处理精准性。及处理精准性。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的业务风险处理方法及装置、计算机存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及基于人工智能的业务风险处理方法及装置、计算机存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的快速发展，业务处理方式也由传统的线下处理方式逐渐转变为线上处理方式，比如线上提供培训的业务、线上销售商品的业务等，这种线上的业务处理方式有利于提高业务沟通效率。
[0003]然而实践发现，由于线上业务无法及时且准确的核实业务相关信息的准确性，会导致业务存在一定的风险，而且这类业务风险通常都是事后才会发现，并作为后续减少类似业务风险发生的概率，存在一定的业务风险处理滞后性。
[0004]可见，如何实现业务风险的智能化识别与处理，以提高业务风险识别效率与处理效率显得尤为重要。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种基于人工智能的业务风险处理方法及装置、计算机存储介质，能够基于人工智能实现业务风险的智能化识别与处理，有利于提高业务风险的处理效率及处理精准性。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术实施例第一方面公开了一种基于人工智能的业务风险处理方法，所述方法包括：在某一目标线上业务建立之后，监控所述目标线上业务对应的当前业务进度，并根据所述当前业务进度判断所述目标线上业务是否满足预先设定的业务风险监控条件；当判断出所述当前业务进度满足所述业务风险监控条件时，获取所述目标线上业务对应业务类型；采集所述业务类型对应的第一多维度业务信息，所述第一多维度业务信息包括业务持续时长、与所述业务持续时长对应的当前业务开展情况、与所述业务持续时长对应的预期业务开展情况、所述目标线上业务对应的提供方信息、所述目标线上业务对应的接受方信息、所述目标线上业务对应的线上对话信息、所述目标线上业务对应的标准服务流程、所述目标线上业务对应的实际服务流程；将所述第一多维度业务信息输入至预先训练好的、与所述业务类型相匹配的业务风险预测模型，得到目标业务风险预测结果；判断所述目标业务风险预测结果是否满足风险处理触发条件，当判断所述目标业务风险预测结果满足所述风险处理触发条件时，从预先确定出的业务风险处理策略库中筛选与所述目标业务风险预测结果对应的目标风险处理策略，基于所述目标风险业务处理策略执行对所述目标线上业务的风险处理操作。
[0007]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述方法还包括：
获取所述目标线上业务对应的业务触发来源，根据所述业务触发来源判断所述目标线上业务是否满足业务风险校正条件；当判断出所述目标线上业务不满足所述业务风险校正条件时，触发所述的判断所述目标业务风险预测结果是否满足风险处理触发条件的步骤；当判断出所述目标线上业务满足所述业务风险校正条件时，采集所述业务触发来源对应的第二多维度业务信息，并根据所述第二多维度业务信息对所述目标业务风险预测结果进行校正，以更新所述目标业务风险预测结果，并触发所述的判断所述目标业务风险预测结果是否满足风险处理触发条件的步骤。
[0008]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述根据所述业务触发来源判断所述目标线上业务是否满足业务风险校正条件，包括：根据所述业务触发来源，判断所述目标线上业务为首次触发业务或转接触发业务，所述转接触发业务用于表示所述目标线上业务是由其它提供方转接过来的；当所述目标线上业务为所述转接触发业务时，确定所述目标线上业务满足业务风险校正条件；当所述目标线上业务为所述首次触发业务时，采集所述目标线上业务对应的业务触发信息，所述业务触发信息用于表示所述目标线上业务对应的业务触发渠道；判断所述业务触发信息是否处于授权触发信息范围内，当判断出所述业务触发信息未处于所述授权触发信息范围内时，确定所述目标线上业务满足业务风险校正条件。
[0009]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述根据所述业务触发来源判断所述目标线上业务是否满足业务风险校正条件，还包括：在判断出所述业务触发信息未处于所述授权触发信息范围内时，获取所述业务触发信息对应的触发风险等级，并判断所述触发风险等级是否大于等于预先设定的风险等级阈值，当判断出所述触发风险等级大于等于所述风险等级阈值时，执行所述的确定所述目标线上业务满足业务风险校正条件的步骤；以及，所述获取所述业务触发信息对应的触发风险等级，包括：确定所述业务触发信息对应的业务触发渠道，并采集所述业务类型对应的其它业务在所述业务触发渠道对应的业务相关信息；所述业务相关信息包括历史时间段内的触发人次、触发频次、业务沟通时长、业务沟通频次、业务触发结果、业务评价、异常业务占比、风险业务占比；根据所述业务相关信息，生成所述业务触发信息对应的触发风险等级。
[0010]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述将所述第一多维度业务信息输入至预先训练好的、与所述业务类型相匹配的业务风险预测模型，得到目标业务风险预测结果，包括：对所述第一多维度业务信息进行分类，得到与所述目标线上业务的提供方的关联度大于等于第一预设关联度阈值的第一类业务信息、与所述目标线上业务的接受方的关联度大于等于第二预设关联度阈值的第二类业务信息以及第三类业务信息，所述第三类业务信息为所述第一多维度业务信息中除所述第一类业务信息及所述第二类业务信息之外的剩余业务信息；将所述第一类业务信息输入至预先训练好的第一风险预测模型，得到第一业务风
险预测结果；将所述第二类业务信息输入至预先训练好的第二风险预测模型，得到第二业务风险预测结果；将所述第三类业务信息输入至预先训练好的第三风险预测模型，得到第三业务风险预测结果；根据所述第一业务风险预测结果、所述第二业务风险预测结果以及所述第三业务风险预测结果，生成目标业务风险预测结果。
[0011]作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述根据所述第一业务风险预测结果、所述第二业务风险预测结果以及所述第三业务风险预测结果，生成目标业务风险预测结果，包括：根据分别对应的权重系数，对所述第一业务风险预测结果、所述第二业务风险预测结果以及所述第三业务风险预测结果进行加权求和，得到目标业务风险预测结果；其中，所述第一业务风险预测结果、所述第二业务风险预测结果以及所述第三业务风险预测结果分别对应的权重系数是通过以下方式确定出的：根据所述目标线上业务对应的当前业务开展情况，确定所述接受方对所述当前业务开展情况的正向影响占比与负向影响占比，以及，确定所述提供方对所述当前业务开展情况的正向影响占比与负向影响占比；根据所述第三业务风险预测结果对应的预设权重系数、所述接受方对所述当前业务开展情况的正向影响占比与负向影响占比、所述提供方对所述当前业务开展情况的正向影响占比与负向影响占比，确定所述第一业务风险预测结果对应的权重系数以及所述第二业务风险预测结果对应的权重系数；其中，所述第三业务风险预测结果对应的预设权重系数、所述第一业务风险预测结果对应的权重系数以及所述第二业务风险预测结果对应的权重系数三者之和满足预设权重条件。
[0012本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的业务风险处理方法，其特征在于，所述方法包括：在某一目标线上业务建立之后，监控所述目标线上业务对应的当前业务进度，并根据所述当前业务进度判断所述目标线上业务是否满足预先设定的业务风险监控条件；当判断出所述当前业务进度满足所述业务风险监控条件时，获取所述目标线上业务对应业务类型；采集所述业务类型对应的第一多维度业务信息，所述第一多维度业务信息包括业务持续时长、与所述业务持续时长对应的当前业务开展情况、与所述业务持续时长对应的预期业务开展情况、所述目标线上业务对应的提供方信息、所述目标线上业务对应的接受方信息、所述目标线上业务对应的线上对话信息、所述目标线上业务对应的标准服务流程、所述目标线上业务对应的实际服务流程；将所述第一多维度业务信息输入至预先训练好的、与所述业务类型相匹配的业务风险预测模型，得到目标业务风险预测结果；判断所述目标业务风险预测结果是否满足风险处理触发条件，当判断所述目标业务风险预测结果满足所述风险处理触发条件时，从预先确定出的业务风险处理策略库中筛选与所述目标业务风险预测结果对应的目标风险处理策略，基于所述目标风险业务处理策略执行对所述目标线上业务的风险处理操作。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的业务风险处理方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述目标线上业务对应的业务触发来源，根据所述业务触发来源判断所述目标线上业务是否满足业务风险校正条件；当判断出所述目标线上业务不满足所述业务风险校正条件时，触发所述的判断所述目标业务风险预测结果是否满足风险处理触发条件的步骤；当判断出所述目标线上业务满足所述业务风险校正条件时，采集所述业务触发来源对应的第二多维度业务信息，并根据所述第二多维度业务信息对所述目标业务风险预测结果进行校正，以更新所述目标业务风险预测结果，并触发所述的判断所述目标业务风险预测结果是否满足风险处理触发条件的步骤。3.根据权利要求2所述的基于人工智能的业务风险处理方法，其特征在于，所述根据所述业务触发来源判断所述目标线上业务是否满足业务风险校正条件，包括：根据所述业务触发来源，判断所述目标线上业务为首次触发业务或转接触发业务，所述转接触发业务用于表示所述目标线上业务是由其它提供方转接过来的；当所述目标线上业务为所述转接触发业务时，确定所述目标线上业务满足业务风险校正条件；当所述目标线上业务为所述首次触发业务时，采集所述目标线上业务对应的业务触发信息，所述业务触发信息用于表示所述目标线上业务对应的业务触发渠道；判断所述业务触发信息是否处于授权触发信息范围内，当判断出所述业务触发信息未处于所述授权触发信息范围内时，确定所述目标线上业务满足业务风险校正条件。4.根据权利要求3所述的基于人工智能的业务风险处理方法，其特征在于，所述根据所述业务触发来源判断所述目标线上业务是否满足业务风险校正条件，还包括：在判断出所述业务触发信息未处于所述授权触发信息范围内时，获取所述业务触发信
息对应的触发风险等级，并判断所述触发风险等级是否大于等于预先设定的风险等级阈值，当判断出所述触发风险等级大于等于所述风险等级阈值时，执行所述的确定所述目标线上业务满足业务风险校正条件的步骤；以及，所述获取所述业务触发信息对应的触发风险等级，包括：确定所述业务触发信息对应的业务触发渠道，并采集所述业务类型对应的其它业务在所述业务触发渠道对应的业务相关信息；所述业务相关信息包括历史时间段内的触发人次、触发频次、业务沟通时长、业务沟通频次、业务触发结果、业务评价、异常业务占比、风险业务占比；根据所述业务相关信息，生成所述业务触发信息对应的触发风险等级。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的基于人工智能的业务风险处理方法，其特征在于，所述将所述第一多维度业务信息输入至预先训练好的、与所述业务类型相匹配的业务风险预测模型，得到目标业务风险预测结果，包括：对所述第一多维度业务信息进行分类，得到与所述目标线上业务的提供方的关联度大于等于第一预设关联度阈值的第一类业务信息、与所述目标线上业务的接受方的关联度大于等于第二预设关联度阈值的第二类业务信息以及第三类业务信息，所述第三类业务信息为所述第一多维度业务信息中除所述第一类业务信息及所述第二类业务信息之外的剩余业务信息；将所述第一类业务信息输入至预先训练好的第一风险预测模型，得...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘前明，
申请(专利权)人：广州朝辉智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：