一种贸易业务风险防控方法及其防控系统与流程

1.本发明属于风险防控技术领域，具体涉及一种贸易业务风险防控方法及其防控系统。


背景技术：

2.随着计算机技术的发展，越来越多的贸易业务依托互联网技术提供线上的业务服务，为了减少贸易风险事件的发生或减少风险事件发生时造成的损失，各贸易业务系统需要进行风险控制。
3.目前，贸易业务的风险预警管理全流程多为业务经理在系统中填写预警信息并上报审核的过程，流程比较简单，同时，审核封控过于依赖业务人员的主观经验，同时，中国专利cn114580857a公开了一种对外贸易风险评估系统，包括中央处理器，所述中央处理器的输入端电连接有采集单元，所述采集单元的输入端电连接有大数据采集系统，所述中央处理器的输入端双向电连接有评估单元，所述中央处理器的输入端双向电连接有控制中心；但是现有风险评估系统采集单元无法对海量的原始数据进行初筛，从而无法对风险较大的节点数据上传至服务器，使得风险防控时效性较差，基于此，我们提出一种贸易业务风险防控方法及其防控系统。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于针对现有技术的不足之处，提供一种贸易业务风险防控方法及其防控系统，解决了现有风险评估系统采集单元无法对海量的原始数据进行初筛，从而无法对风险较大的节点数据上传至服务器，使得风险防控时效性较差的问题。
5.本发明是这样实现的，一种贸易业务风险防控方法，所述贸易业务风险防控方法包括：
6.实时获取业务端采集的贸易业务关联数据，其中，贸易业务关联数据包括贸易参与公司信息、贸易关联合同信息、贸易产品信息、贸易期限信息以及贸易物流信息；
7.识别所述贸易业务关联数据中特征信息，获取预设的优先处理策略，基于所述优先处理策略处理贸易业务关联数据中特征信息，生成优先处理队列；
8.获取优先处理队列，接收业务风险防控请求，基于业务风险分级模型处理请求对应的风险等级；
9.调用风险预警模型，基于所述风险预警模型生成风险预警处理方案，触发风险预警业务跟踪指令，获取风险预警处理方案对应的贸易业务风险控制结果。
10.优选地，所述实时获取业务端采集的贸易业务关联数据的方法，具体包括：
11.确定贸易业务场景所对应的风险防控点；
12.基于预设周期获取对应风险防控点的实时业务关联数据；
13.调取数据报告模块，对实时业务关联数据进行分类处理，并将分类处理后的实时业务关联数据上传至数据报告模块。
14.优选地，所述实时获取业务端采集的贸易业务关联数据的方法，具体还包括：
15.基于数据报告模块，解析所述分类后的实时业务关联数据，得到实时业务关联文本向量，其中，所述实时业务关联文本向量包含有贸易业务特征信息。
16.优选地，所述获取预设的优先处理策略之前，还包括：
17.创建预设特征信息优先处理策略；
18.其中所述预设特征信息优先处理策略的创建方法，具体包括：
19.获取标准的贸易业务特征信息；
20.调取预训练的优先处理模型，解析所述标准的贸易业务特征信息，得到初始标准优先级队列。
21.优选地，所述预设特征信息优先处理策略的创建方法，具体还包括：
22.提取初始标准优先级队列，通过预训练的优先处理模型构造多组独立的优先级矩阵，将所述优先级矩阵与初始标准优先级队列进行乘积交换，得到最高优先级特征矩阵以及最低优先级特征矩阵；
23.合并所述最高优先级特征矩阵以及最低优先级特征矩阵，结合初始标准优先级队列，使用多准则交叉熵构造规则的损失函数，基于所述多准则交叉熵构造规则的损失函数多次训练优先处理模型，得到预设的特征信息优先处理策略。
24.优选地，所述基于业务风险分级模型处理请求对应的风险等级的方法，具体包括：
25.识别优先处理队列；
26.调取业务风险分级模型，基于卷积处理和风险分级机制，得到优先处理队列中各个特征点的风险向量；
27.基于各个特征点的风险向量对关联的贸易业务进行加权求和，得到贸易业务对应的风险等级。
28.优选地，所述调用风险预警模型，基于所述风险预警模型生成风险预警处理方案的方法，具体包括：
29.调取多级风险预警子模型；
30.提取优先处理队列，基于所述风险预警子模型对优先处理队列中特征点进行贸易业务预警分析。
31.优选地，基于所述风险预警模型生成风险预警处理方案的方法，具体还包括：
32.获取贸易业务预警分析结果，解析所述分析结果，提取贸易业务预警分析结果中各个影响因子；
33.基于所述风险预警子模型生成各个影响因子对应的风险预警处理路径，将风险预警处理路径转换为风险预警处理方案。
34.一种基于所述贸易业务风险防控方法的贸易业务风险防控系统，所述贸易业务风险防控系统，具体包括：
35.业务端，所述业务端用于实时获取采集的贸易业务关联数据，其中，贸易业务关联数据包括贸易参与公司信息、贸易关联合同信息、贸易产品信息、贸易期限信息以及贸易物流信息；
36.特征信息识别模块，用于识别所述贸易业务关联数据中特征信息，获取预设的优先处理策略，基于所述优先处理策略处理贸易业务关联数据中特征信息，生成优先处理队
列；
37.风险等级确定模块，用于获取优先处理队列，接收业务风险防控请求，基于业务风险分级模型处理请求对应的风险等级；
38.业务风险处置模块，调用风险预警模型，基于所述风险预警模型生成风险预警处理方案，触发风险预警业务跟踪指令，获取风险预警处理方案对应的贸易业务风险控制结果。
39.优选地，所述业务端，包括：
40.防控点确定单元，用于确定贸易业务场景所对应的风险防控点；
41.关联数据获取单元，基于预设周期获取对应风险防控点的实时业务关联数据；
42.数据上传单元，用于调取数据报告模块，对实时业务关联数据进行分类处理，并将分类处理后的实时业务关联数据上传至数据报告模块。
43.与现有技术相比，本技术实施例主要有以下有益效果：
44.本技术通过建立预设的优先处理策略，基于所述优先处理策略处理贸易业务关联数据中特征信息，生成优先处理队列，能够对业务端采集的海量实时数据进行预处理以及优先级确定，从而避免风险优先级高的数据无法及时的上传导致业务风险增加，降低了贸易业务风险以及防控系统的负载。
附图说明
45.图1是本发明提供的一种贸易业务风险防控方法的实现流程示意图。
46.图2示出了实时获取业务端采集的贸易业务关联数据方法的实现流程示意图。
47.图3示出了预设特征信息优先处理策略创建方法的实现流程示意图。
48.图4示出了基于业务风险分级模型处理请求对应的风险等级方法的实现流程示意图。
49.图5是本发明提供的调用风险预警模型，基于所述风险预警模型生成风险预警处理方案方法的实现流程示意图。
50.图6是本发明提供的贸易业务风险防控系统的结构示意图。
51.图7是本发明提供的业务端的结构示意图。
具体实施方式
52.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本技术；本技术的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本技术的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。
53.在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
54.现有风险评估系统采集单元无法对海量的原始数据进行初筛，从而无法对风险较大的节点数据上传至服务器，使得风险防控时效性较差，基于此，我们提出一种贸易业务风险防控方法，方法包括：实时获取业务端采集的贸易业务关联数据，识别所述贸易业务关联数据中特征信息，生成优先处理队列；基于业务风险分级模型处理请求对应的风险等级；触发风险预警业务跟踪指令，获取风险预警处理方案对应的贸易业务风险控制结果。本技术通过建立预设的优先处理策略，基于所述优先处理策略处理贸易业务关联数据中特征信息，生成优先处理队列，能够对业务端采集的海量实时数据进行预处理以及优先级确定，从而避免风险优先级高的数据无法及时的上传导致业务风险增加，降低了贸易业务风险以及防控系统的负载。
55.本发明实施例提供了一种贸易业务风险防控方法，如图1所示，示出了所述贸易业务风险防控方法的实现流程示意图，所述贸易业务风险防控方法，具体包括：
56.步骤s10，实时获取业务端采集的贸易业务关联数据，其中，贸易业务关联数据包括贸易参与公司信息、贸易关联合同信息、贸易产品信息、贸易期限信息以及贸易物流信息；
57.步骤s20，识别所述贸易业务关联数据中特征信息，获取预设的优先处理策略，基于所述优先处理策略处理贸易业务关联数据中特征信息，生成优先处理队列；
58.步骤s30，获取优先处理队列，接收业务风险防控请求，基于业务风险分级模型处理请求对应的风险等级；
59.步骤s40，调用风险预警模型，基于所述风险预警模型生成风险预警处理方案，触发风险预警业务跟踪指令，获取风险预警处理方案对应的贸易业务风险控制结果。
60.需要说明的是，贸易业务关联数据包括但不限于贸易参与公司信息、贸易关联合同信息、贸易产品信息、贸易期限信息以及贸易物流信息，其中，贸易参与公司信息可以为公开的，也可以为不公开，通过反推算法可以推算预测出未公开的贸易参与公司信息，如甲公司贸易信息为公开的，与甲公司有贸易业务关联的乙公司业务信息未公开，通过甲公司近三个月、六个月、一年内单组、多组货物的贸易信息，可以推算出与之关联的乙公司对应的货物贸易信息。
61.示例性的，实时获取贸易参与公司信息、贸易关联合同信息、贸易产品信息、贸易期限信息以及贸易物流信息后，基于哈希算法对各个关联数据进行加密传输，哈希算法具有运算简单，预处理时间较短，内存消耗低，匹配查找速度比较快，便于维护和刷新的优点。
62.本技术通过建立预设的优先处理策略，基于所述优先处理策略处理贸易业务关联数据中特征信息，生成优先处理队列，能够对业务端采集的海量实时数据进行预处理以及优先级确定，从而避免风险优先级高的数据无法及时的上传导致业务风险增加，降低了贸易业务风险以及防控系统的负载。
63.本发明实施例提供了实时获取业务端采集的贸易业务关联数据的方法，如图2所示，示出了实时获取业务端采集的贸易业务关联数据方法的实现流程示意图，所述实时获取业务端采集的贸易业务关联数据的方法，具体包括：
64.步骤s101，确定贸易业务场景所对应的风险防控点；
65.步骤s102，基于预设周期获取对应风险防控点的实时业务关联数据；
66.步骤s103，调取数据报告模块，对实时业务关联数据进行分类处理，并将分类处理
后的实时业务关联数据上传至数据报告模块。
67.步骤s104，基于数据报告模块，解析所述分类后的实时业务关联数据，得到实时业务关联文本向量，其中，所述实时业务关联文本向量包含有贸易业务特征信息。
68.在本实施例中，需要说明的是，风险防控点可以根据贸易业务逻辑来确定，一般而言，将业务不同阶段或每组业务的多个子业务之间的节点确定为风险防控点，同时，风险防控点在业务创建时，业务关联人员会确定每个业务场景对应的风险防控点，本技术在运行时，可以直接调取、监控、布置以及串联各个风险防控点。
69.进一步的，需要说明的是，基于预设周期获取对应风险防控点的实时业务关联数据时，预设周期的时间可以为1h、2h、4h，考虑到不同风险防控点所对应的数据获取周期不同，因此，预设周期也各不相同。
70.同时，为了保证优先处理策略的处理准确度，所述获取预设的优先处理策略之前，还包括创建预设特征信息优先处理策略，如图3所示，示出了预设特征信息优先处理策略创建方法的实现流程示意图，预设特征信息优先处理策略的创建方法，具体包括：
71.步骤s201，获取标准的贸易业务特征信息；
72.步骤s202，调取预训练的优先处理模型，解析所述标准的贸易业务特征信息，得到初始标准优先级队列。
73.步骤s203，提取初始标准优先级队列，通过预训练的优先处理模型构造多组独立的优先级矩阵，将所述优先级矩阵与初始标准优先级队列进行乘积交换，得到最高优先级特征矩阵以及最低优先级特征矩阵；
74.步骤s204，合并所述最高优先级特征矩阵以及最低优先级特征矩阵，结合初始标准优先级队列，使用多准则交叉熵构造规则的损失函数，基于所述多准则交叉熵构造规则的损失函数多次训练优先处理模型，得到预设的特征信息优先处理策略。
75.在本实施例中，多准则交叉熵构造规则的损失函数为具有多组平衡参数的交叉熵函数，所述交叉熵函数为损失函数构造机器学习分类模型框架，对交叉熵函数中的多组平衡参数进行训练，得到调平衡后的机器学习分类模型，训练优先处理模型是以机器学习分类模型为基础。
76.本发明实施例提供了基于业务风险分级模型处理请求对应的风险等级的方法，如图4所示，示出了基于业务风险分级模型处理请求对应的风险等级方法的实现流程示意图，所述基于业务风险分级模型处理请求对应的风险等级的方法，具体包括：
77.步骤s301，识别优先处理队列；
78.步骤s302，调取业务风险分级模型，基于卷积处理和风险分级机制，得到优先处理队列中各个特征点的风险向量；
79.步骤s303，基于各个特征点的风险向量对关联的贸易业务进行加权求和，得到贸易业务对应的风险等级。
80.在本实施例中，业务风险分级模型的卷积处理可以通过卷积神经网络(convolutional neural networks，cnn)实现，也就是说，所述特征提取网络可以以cnn为基础。
81.本发明实施例提供了调用风险预警模型，基于所述风险预警模型生成风险预警处理方案的方法，如图5所示，示出了所述调用风险预警模型，基于所述风险预警模型生成风
险预警处理方案方法的实现流程示意图，所述调用风险预警模型，基于所述风险预警模型生成风险预警处理方案的方法，具体包括：
82.步骤s401，调取多级风险预警子模型；
83.步骤s402，提取优先处理队列，基于所述风险预警子模型对优先处理队列中特征点进行贸易业务预警分析。
84.步骤s403，获取贸易业务预警分析结果，解析所述分析结果，提取贸易业务预警分析结果中各个影响因子；
85.步骤s404，基于所述风险预警子模型生成各个影响因子对应的风险预警处理路径，将风险预警处理路径转换为风险预警处理方案。
86.在本实施例中，提取贸易业务预警分析结果中各个影响因子为自监督的学习分析任务，其中，自监督学习为利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练学习。
87.本发明实施例提供了一种贸易业务风险防控系统，如图6所示，示出了所述贸易业务风险防控系统的结构示意图，所述贸易业务风险防控系统，具体包括：
88.业务端100，所述业务端用于实时获取采集的贸易业务关联数据，其中，贸易业务关联数据包括贸易参与公司信息、贸易关联合同信息、贸易产品信息、贸易期限信息以及贸易物流信息；
89.特征信息识别模块200，用于识别所述贸易业务关联数据中特征信息，获取预设的优先处理策略，基于所述优先处理策略处理贸易业务关联数据中特征信息，生成优先处理队列；
90.风险等级确定模块300，用于获取优先处理队列，接收业务风险防控请求，基于业务风险分级模型处理请求对应的风险等级；
91.业务风险处置模块400，调用风险预警模型，基于所述风险预警模型生成风险预警处理方案，触发风险预警业务跟踪指令，获取风险预警处理方案对应的贸易业务风险控制结果。
92.同时，本技术中，业务端100、特征信息识别模块200、风险等级确定模块300以及业务风险处置模块400之间可以采用5g通讯或dtu通讯的方式实现数据的交互，而业务端100与特征信息识别模块200之间采用一拖n的方式连接。
93.在本实施例中，本技术通过建立预设的优先处理策略，基于所述优先处理策略处理贸易业务关联数据中特征信息，生成优先处理队列，能够对业务端采集的海量实时数据进行预处理以及优先级确定，从而避免风险优先级高的数据无法及时的上传导致业务风险增加，降低了贸易业务风险以及防控系统的负载。
94.本发明实施例提供了业务端100，如图7所示，示出了所述业务端100的结构示意图，所述业务端100，具体包括：
95.防控点确定单元110，用于确定贸易业务场景所对应的风险防控点；
96.关联数据获取单元120，基于预设周期获取对应风险防控点的实时业务关联数据；
97.数据上传单元130，用于调取数据报告模块，对实时业务关联数据进行分类处理，并将分类处理后的实时业务关联数据上传至数据报告模块。
98.在本实施例中，防控点确定单元110、关联数据获取单元120以及数据上传单元130
之间通过以太网实现数据的交互，防控点确定单元110基于贸易业务行为确定对应的防控点，示例性的，防控点可以为业务数据传输节点、信息注册节点、转账节点、支付节点。
99.本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序指令，该计算机程序指令可以被处理器执行。该计算机程序指令被执行时实现上述任意一项实施例的方法。
100.本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该计算机程序被该处理器执行时实现上述任意一项实施例的方法。
101.需要说明的是，存储器作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本技术实施例中的贸易业务风险防控方法对应的程序指令/模块。存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储贸易业务风险防控方法的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至本地模块。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
102.处理器通过运行存储在存储器中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的贸易业务风险防控方法。
103.最后需要说明的是，本文的计算机可读存储介质(例如，存储器)可以是易失性存储器或非易失性存储器，或者可以包括易失性存储器和非易失性存储器两者。作为例子而非限制性的，非易失性存储器可以包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦写可编程rom(eeprom)或快闪存储器。易失性存储器可以包括随机存取存储器(ram)，该ram可以充当外部高速缓存存储器。作为例子而非限制性的，ra可以以多种形式获得，比如同步ram(dram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据速率sdram(ddr sdram)、增强sdram(esdram)、同步链路dram(sldram)、以及直接rambus ram(drram)。所公开的方面的存储设备意在包括但不限于这些和其它合适类型的存储器。
104.结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块和电路可以利用被设计成用于执行这里功能的下列部件来实现或执行：通用处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立的硬件组件或者这些部件的任何组合。通用处理器可以是微处理器，但是可替换地，处理器可以是任何传统处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以被实现为计算设备的组合，例如，dsp和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器结合dsp和/或任何其它这种配置。
105.综上所述，本发明提供了一种贸易业务风险防控方法及其防控系统，本技术通过建立预设的优先处理策略，基于所述优先处理策略处理贸易业务关联数据中特征信息，生成优先处理队列，能够对业务端采集的海量实时数据进行预处理以及优先级确定，从而避免风险优先级高的数据无法及时的上传导致业务风险增加，降低了贸易业务风险以及防控系统的负载。
106.需要说明的是，对于前述的各实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可能采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
107.本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元之间的间接耦合或通信连接，可以是电信或者其它的形式。
108.上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
109.以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对发明的保护范围进行限制。显然，所描述的实施例仅仅是本发明部分实施例，而不是全部实施例。基于这些实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明所要保护的范围。尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域普通技术人员依然可以在不冲突的情况下，不作出创造性劳动对本发明各实施例中的特征根据情况相互组合、增删或作其他调整，从而得到不同的、本质未脱离本发明的构思的其他技术方案，这些技术方案也同样属于本发明所要保护的范围。

技术特征：
1.一种贸易业务风险防控方法，其特征在于，所述贸易业务风险防控方法包括：实时获取业务端采集的贸易业务关联数据，其中，贸易业务关联数据包括贸易参与公司信息、贸易关联合同信息、贸易产品信息、贸易期限信息以及贸易物流信息；识别所述贸易业务关联数据中特征信息，获取预设的优先处理策略，基于所述优先处理策略处理贸易业务关联数据中特征信息，生成优先处理队列；获取优先处理队列，接收业务风险防控请求，基于业务风险分级模型处理请求对应的风险等级；调用风险预警模型，基于所述风险预警模型生成风险预警处理方案，触发风险预警业务跟踪指令，获取风险预警处理方案对应的贸易业务风险控制结果。2.如权利要求1所述的贸易业务风险防控方法，其特征在于：所述实时获取业务端采集的贸易业务关联数据的方法，具体包括：确定贸易业务场景所对应的风险防控点；基于预设周期获取对应风险防控点的实时业务关联数据；调取数据报告模块，对实时业务关联数据进行分类处理，并将分类处理后的实时业务关联数据上传至数据报告模块。3.如权利要求2所述的贸易业务风险防控方法，其特征在于：所述实时获取业务端采集的贸易业务关联数据的方法，具体还包括：基于数据报告模块，解析所述分类后的实时业务关联数据，得到实时业务关联文本向量，其中，所述实时业务关联文本向量包含有贸易业务特征信息。4.如权利要求2所述的贸易业务风险防控方法，其特征在于：所述获取预设的优先处理策略之前，还包括：创建预设特征信息优先处理策略；其中所述预设特征信息优先处理策略的创建方法，具体包括：获取标准的贸易业务特征信息；调取预训练的优先处理模型，解析所述标准的贸易业务特征信息，得到初始标准优先级队列。5.如权利要求4所述的贸易业务风险防控方法，其特征在于：所述预设特征信息优先处理策略的创建方法，具体还包括：提取初始标准优先级队列，通过预训练的优先处理模型构造多组独立的优先级矩阵，将所述优先级矩阵与初始标准优先级队列进行乘积交换，得到最高优先级特征矩阵以及最低优先级特征矩阵；合并所述最高优先级特征矩阵以及最低优先级特征矩阵，结合初始标准优先级队列，使用多准则交叉熵构造规则的损失函数，基于所述多准则交叉熵构造规则的损失函数多次训练优先处理模型，得到预设的特征信息优先处理策略。6.如权利要求5所述的贸易业务风险防控方法，其特征在于：所述基于业务风险分级模型处理请求对应的风险等级的方法，具体包括：识别优先处理队列；调取业务风险分级模型，基于卷积处理和风险分级机制，得到优先处理队列中各个特征点的风险向量；
基于各个特征点的风险向量对关联的贸易业务进行加权求和，得到贸易业务对应的风险等级。7.如权利要求5所述的贸易业务风险防控方法，其特征在于：所述调用风险预警模型，基于所述风险预警模型生成风险预警处理方案的方法，具体包括：调取多级风险预警子模型；提取优先处理队列，基于所述风险预警子模型对优先处理队列中特征点进行贸易业务预警分析。8.如权利要求7所述的贸易业务风险防控方法，其特征在于：基于所述风险预警模型生成风险预警处理方案的方法，具体还包括：获取贸易业务预警分析结果，解析所述分析结果，提取贸易业务预警分析结果中各个影响因子；基于所述风险预警子模型生成各个影响因子对应的风险预警处理路径，将风险预警处理路径转换为风险预警处理方案。9.一种基于权利要求1－8任一所述贸易业务风险防控方法的贸易业务风险防控系统，其特征在于：所述贸易业务风险防控系统，具体包括：业务端，所述业务端用于实时获取采集的贸易业务关联数据，其中，贸易业务关联数据包括贸易参与公司信息、贸易关联合同信息、贸易产品信息、贸易期限信息以及贸易物流信息；特征信息识别模块，用于识别所述贸易业务关联数据中特征信息，获取预设的优先处理策略，基于所述优先处理策略处理贸易业务关联数据中特征信息，生成优先处理队列；风险等级确定模块，用于获取优先处理队列，接收业务风险防控请求，基于业务风险分级模型处理请求对应的风险等级；业务风险处置模块，调用风险预警模型，基于所述风险预警模型生成风险预警处理方案，触发风险预警业务跟踪指令，获取风险预警处理方案对应的贸易业务风险控制结果。10.如权利要求9所述的贸易业务风险系统，其特征在于：所述业务端，包括：防控点确定单元，用于确定贸易业务场景所对应的风险防控点；关联数据获取单元，基于预设周期获取对应风险防控点的实时业务关联数据；数据上传单元，用于调取数据报告模块，对实时业务关联数据进行分类处理，并将分类处理后的实时业务关联数据上传至数据报告模块。

技术总结
本发明公开了一种贸易业务风险防控方法及其防控系统，属于风险防控技术领域，解决了现有风险评估系统采集单元无法对海量的原始数据进行初筛，从而无法对风险较大的节点数据上传至服务器，使得风险防控时效性较差的问题，方法包括：实时获取业务端采集的贸易业务关联数据，识别所述贸易业务关联数据中特征信息，生成优先处理队列；基于业务风险分级模型处理请求对应的风险等级；触发风险预警业务跟踪指令，获取风险预警处理方案对应的贸易业务风险控制结果；本申请能够对业务端采集的海量实时数据进行预处理以及优先级确定，从而避免风险优先级高的数据无法及时的上传导致业务风险增加，降低了贸易业务风险以及防控系统的负载。负载。负载。


技术研发人员：赵敏 李梦君 张吉 杜文伟 申莉 冯翔博 刘迪 乔亚安
受保护的技术使用者：陕西西煤云商信息科技有限公司
技术研发日：2023.06.25
技术公布日：2023/9/19