本发明专利技术涉及大数据技术领域，公开了一种业务风险分析方法、装置、设备及存储介质，用于通过预设业务指标归因模型追踪异常业务指标的效率，并提高定位目标业务风险数据的准确率。所述业务风险分析方法包括：通过预设业务指标归因模型和各业务指标对应的评分规则对各业务指标对应的评分因子数据进行评分计算，得到各业务指标对应的指标当期标准评分值；根据各业务指标对应的指标影响系数、各业务指标对应的指标当期标准评分值和多个业务指标生成业务指标风险路径；根据业务指标风险路径进行关联业务分析，得到目标业务风险数据。此外，本发明专利技术还涉及区块链技术，业务指标风险路径可存储于区块链节点中。于区块链节点中。于区块链节点中。
【技术实现步骤摘要】
业务风险分析方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及大数据的风险管控
，尤其涉及一种业务风险分析方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]目前大部分指标的归因分析都是针对个人用户端指标的分析，很少有适合企业用户端且符合企业实际业务场景的指标分析，而且现有的指标分析模型并不能满足大多数企业用户端的业务分析需求。
[0003]在现有技术中，大部分指标的分析都仅趋于维度的下钻分析，关于指标直接的关联关系分析、指标树的拆解分析也仅停留于展示各指标的层级关系，并未体现指标在归因树上的影响权重。当指标出现异常时，无法快速定位核心指标的最大影响因子，存在追踪异常业务指标效率低，以及定位业务风险准确率低的问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供了一种业务风险分析方法、装置、设备及存储介质，用于通过预设业务指标归因模型提高追踪异常业务指标的效率，并提高定位目标业务风险数据的准确率。
[0005]为实现上述目的，本专利技术第一方面提供了一种业务风险分析方法，包括：获取多个业务指标、各业务指标对应的评分因子数据、各业务指标对应的指标影响系数和各业务指标对应的评分规则，所述多个业务指标用于指示具有上下层级关系的关联指标；通过预设业务指标归因模型和各业务指标对应的评分规则对各业务指标对应的评分因子数据进行评分计算，得到各业务指标对应的指标当期标准评分值；根据各业务指标对应的指标影响系数、各业务指标对应的指标当期标准评分值和所述多个业务指标生成业务指标风险路径；根据所述业务指标风险路径进行关联业务分析，得到目标业务风险数据。
[0006]可选的，在本专利技术第一方面的第一种实现方式中，所述获取多个业务指标、各业务指标对应的评分因子数据、各业务指标对应的指标影响系数和各业务指标对应的评分规则，所述多个业务指标用于指示具有上下层级关系的关联指标，包括：获取指标评分处理请求，并从所述指标评分处理请求读取指标根节点标识；按照所述指标根节点标识从目标业务指标树中读取多个业务指标；根据所述多个业务指标从预设指标配置数据表中查询各业务指标对应的评分因子数据、各业务指标对应的指标影响系数和各业务指标对应的评分规则。
[0007]可选的，在本专利技术第一方面的第二种实现方式中，所述通过预设业务指标归因模型和各业务指标对应的评分规则对各业务指标对应的评分因子数据进行评分计算，得到各业务指标对应的指标当期标准评分值，包括：通过预设业务指标归因模型对各业务指标对应的评分因子数据进行正向化处理，得到各业务指标对应的正向化评分因子数据；对各业务指标对应的正向化评分因子数据进行标准化处理，得到各业务指标对应的评分因子当期标准化结果；按照各业务指标对应的评分规则对各指标评分因子当期标准化结果进行加权
计算，得到各业务指标对应的指标当期标准评分值。
[0008]可选的，在本专利技术第一方面的第三种实现方式中，所述根据各业务指标对应的指标影响系数、各业务指标对应的指标当期标准评分值和所述多个业务指标生成业务指标风险路径，包括：当各业务指标属于指标叶子节点时，将各业务指标对应的指标影响系数分别与各业务指标对应的指标当期标准评分值相乘，得到各业务指标对应的指标综合评分值，相同级别中各业务指标对应的指标影响系数之和为1；根据各业务指标对应的指标综合评分值从所述多个业务指标中筛选至少一个异常指标，各异常指标为相同级别下各业务指标对应的指标综合评分值中最低评分所属的业务指标；从所述多个业务指标中获取指标根节点对应的核心指标，并对所述核心指标和所述至少一个异常指标按照层级关系从高到低依次连接，得到业务指标风险路径。
[0009]可选的，在本专利技术第一方面的第四种实现方式中，所述根据所述业务指标风险路径进行关联业务分析，得到目标业务风险数据，包括：从所述业务指标风险路径中获取目标异常指标，所述目标异常指标为所述业务指标风险路径中末尾节点对应的异常指标；获取与所述目标异常指标对应的关联业务信息，并根据所述目标异常指标对所述关联业务信息进行多维度分析，得到目标业务风险数据。
[0010]可选的，在本专利技术第一方面的第五种实现方式中，在所述获取多个业务指标、各业务指标对应的评分因子数据、各业务指标对应的指标影响系数和各业务指标对应的评分规则，所述多个业务指标用于指示具有上下层级关系的关联指标之前，所述业务风险分析方法还包括：根据实际业务需求和业务类型构建目标业务指标树，所述目标业务指标树用于存储所述多个业务指标；按照所述目标业务指标树进行模型训练，得到预设业务指标归因模型。
[0011]可选的，在本专利技术第一方面的第六种实现方式中，在所述根据所述业务指标风险路径进行关联业务分析，得到目标业务风险数据之后，所述业务风险分析方法还包括：根据所述业务指标风险路径对目标业务指标树进行路径标注处理，得到已标注的业务指标树；将所述已标注的业务指标树和所述目标业务风险数据发送至目标终端，以使得所述目标终端展示所述已标注的业务指标树和所述目标业务风险数据。
[0012]本专利技术第二方面提供了一种业务风险分析装置，包括：获取模块，用于获取多个业务指标、各业务指标对应的评分因子数据、各业务指标对应的指标影响系数和各业务指标对应的评分规则，所述多个业务指标用于指示具有上下层级关系的关联指标；评分模块，用于通过预设业务指标归因模型和各业务指标对应的评分规则对各业务指标对应的评分因子数据进行评分计算，得到各业务指标对应的指标当期标准评分值；生成模块，用于根据各业务指标对应的指标影响系数、各业务指标对应的指标当期标准评分值和所述多个业务指标生成业务指标风险路径；处理模块，用于根据所述业务指标风险路径进行业务分析，得到目标业务风险数据。
[0013]可选的，在本专利技术第二方面的第一种实现方式中，所述获取模块具体用于：获取指标评分处理请求，并从所述指标评分处理请求读取指标根节点标识；按照所述指标根节点标识从目标业务指标树中读取多个业务指标；根据所述多个业务指标从预设指标配置数据表中查询各业务指标对应的评分因子数据、各业务指标对应的指标影响系数和各业务指标对应的评分规则。
[0014]可选的，在本专利技术第二方面的第二种实现方式中，所述评分模块具体用于：通过预设业务指标归因模型对各业务指标对应的评分因子数据进行正向化处理，得到各业务指标对应的正向化评分因子数据；对各业务指标对应的正向化评分因子数据进行标准化处理，得到各业务指标对应的评分因子当期标准化结果；按照各业务指标对应的评分规则对各指标评分因子当期标准化结果进行加权计算，得到各业务指标对应的指标当期标准评分值。
[0015]可选的，在本专利技术第二方面的第三种实现方式中，所述生成模块具体用于：当各业务指标属于指标叶子节点时，将各业务指标对应的指标影响系数分别与各业务指标对应的指标当期标准评分值相乘，得到各业务指标对应的指标综合评分值，相同级别中各业务指标对应的指标影响系数之和为1；根据各业务指标对应的指标综合评分值从所述多个业务指标中筛选至少一个异常指标，各异常指标为相同级别下各业务指标对应的指本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种业务风险分析方法，其特征在于，所述业务风险分析方法包括：获取多个业务指标、各业务指标对应的评分因子数据、各业务指标对应的指标影响系数和各业务指标对应的评分规则，所述多个业务指标用于指示具有上下层级关系的关联指标；通过预设业务指标归因模型和各业务指标对应的评分规则对各业务指标对应的评分因子数据进行评分计算，得到各业务指标对应的指标当期标准评分值；根据各业务指标对应的指标影响系数、各业务指标对应的指标当期标准评分值和所述多个业务指标生成业务指标风险路径；根据所述业务指标风险路径进行关联业务分析，得到目标业务风险数据。2.根据权利要求1所述的业务风险分析方法，其特征在于，所述获取多个业务指标、各业务指标对应的评分因子数据、各业务指标对应的指标影响系数和各业务指标对应的评分规则，所述多个业务指标用于指示具有上下层级关系的关联指标，包括：获取指标评分处理请求，并从所述指标评分处理请求读取指标根节点标识；按照所述指标根节点标识从目标业务指标树中读取多个业务指标；根据所述多个业务指标从预设指标配置数据表中查询各业务指标对应的评分因子数据、各业务指标对应的指标影响系数和各业务指标对应的评分规则。3.根据权利要求1所述的业务风险分析方法，其特征在于，所述通过预设业务指标归因模型和各业务指标对应的评分规则对各业务指标对应的评分因子数据进行评分计算，得到各业务指标对应的指标当期标准评分值，包括：通过预设业务指标归因模型对各业务指标对应的评分因子数据进行正向化处理，得到各业务指标对应的正向化评分因子数据；对各业务指标对应的正向化评分因子数据进行标准化处理，得到各业务指标对应的评分因子当期标准化结果；按照各业务指标对应的评分规则对各指标评分因子当期标准化结果进行加权计算，得到各业务指标对应的指标当期标准评分值。4.根据权利要求1所述的业务风险分析方法，其特征在于，所述根据各业务指标对应的指标影响系数、各业务指标对应的指标当期标准评分值和所述多个业务指标生成业务指标风险路径，包括：当各业务指标属于指标叶子节点时，将各业务指标对应的指标影响系数分别与各业务指标对应的指标当期标准评分值相乘，得到各业务指标对应的指标综合评分值，相同级别中各业务指标对应的指标影响系数之和为1；根据各业务指标对应的指标综合评分值从所述多个业务指标中筛选至少一个异常指标，各异常指标为相同级别下各业务指标对应的指标综合评分值中最低评分所属的业务指标；从所述多个业务指标中获取指标根节点对应的核心指标，并对所述核心指标和所述至少一个异常指标按照层级关系从高到低依次连接，得到业务指标风险路径。5.根据权利要求1所述的业务风险分析方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈颖，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。