【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能开发与金融科技领域，尤其涉及基于人工智能的库存处理方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、在金融领域，随着数字化进程的加速，电子卡券作为一种便捷、高效的支付与促销手段，已广泛应用于各类消费场景，如线上购物、餐饮娱乐、交通出行等。电子卡券的普及不仅提升了消费者的支付体验，也为商家提供了更为灵活的市场营销策略。然而，在电子卡券的管理与运营过程中，库存规划与控制成为了一个亟待解决的关键问题。
2、传统上，电子卡券的库存规划与补充处理多依赖于人工操作。这种方式虽然在一定程度上能够满足基本的业务需求，但面对复杂多变的市场环境和消费者行为，其局限性日益凸显。具体而言，人工库存规划往往难以准确预测市场需求的变化，导致在高峰期出现库存不足，影响顾客购买体验和商家销售业绩；而在需求低谷期，则可能因库存过剩而增加存储成本，甚至造成资源浪费。
3、此外，人工库存补充处理也存在响应速度慢、效率低下的问题。当库存量低于安全阈值时，需要人工手动触发补货流程，这一过程中可能存在信息传递延迟、决策失误等风险，进一步加剧了库存管理的难度。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提出一种基于人工智能的库存处理方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有的电子卡券的库存管理方式多依赖于人工操作，存在响应速度慢、效率低下，且容易造成资源浪费的技术问题。
2、为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于人工智能的库存处理方法，采用了如下所述的技术方案：p>
3、获取与目标卡券对应的预设时间段内的库存相关数据；其中，所述库存相关数据至少包括库存数据、市场数据、时间数据与生产数据；
4、对所述库存相关数据进行预处理，得到对应的目标库存相关数据；
5、调用预先训练好的库存需求预测模型；
6、基于所述库存需求预测模型对所述目标库存相关数据进行预测处理，生成对应的库存需求预测结果；
7、基于预设的流式处理架构获取与所述目标卡券对应的当前库存总量；
8、生成所述库存需求预测结果与所述当前库存总量之间的数值比较结果；
9、基于所述数值比较结果对所述目标卡券进行对应的库存调整处理。
10、进一步的，所述基于所述数值比较结果对所述目标卡券进行对应的库存调整处理的步骤，具体包括：
11、若所述数值比较结果为所述库存需求预测结果大于所述当前库存总量，则获取预设的补货策略；
12、基于所述补货策略进行与所述目标卡券对应的库存补充处理；
13、若所述数值比较结果为所述库存需求预测结果小于所述当前库存总量，则获取预设的调整策略；
14、基于所述调整策略进行与所述目标卡券对应的库存调整处理。
15、进一步的，所述对所述库存相关数据进行预处理，得到对应的目标库存相关数据的步骤，具体包括：
16、对所述库存相关数据进行数据清洗处理，得到对应的第一数据；
17、对所述第一数据进行标准化处理，得到对应的第二数据；
18、对所述第二数据进行归一化处理，得到对应的第三数据；
19、对所述第三数据进行特征构造处理，得到对应的第四数据；
20、将所述第四数据作为所述目标库存相关数据。
21、进一步的，在所述调用预先训练好的库存需求预测模型的步骤之前，还包括：
22、获取历史库存相关数据；
23、对所述历史库存相关数据进行数据预处理，得到对应的第一库存相关数据；
24、对所述第一库存相关数据进行特征工程处理，得到对应的样本数据；
25、调用预设的初始学习模型；
26、基于预设的训练策略，使用所述样本数据对所述初始学习模型进行训练，得到训练好的指定学习模型；
27、将所述指定学习模型作为所述库存需求预测模型。
28、进一步的，在所述基于预设的流式处理架构获取与所述目标卡券对应的当前库存总量的步骤之后，还包括：
29、获取预设的自定义告警条件；
30、判断所述当前库存总量是否符合所述自定义告警条件；
31、若是，基于所述当前库存总量生成对应的库存告警信息；
32、确定目标通知渠道；
33、基于所述目标通知渠道，将所述库存告警信息发送给相关用户。
34、进一步的，所述基于人工智能的库存处理方法，还包括：
35、调用预设的监控工具；
36、基于所述监控工具采集与预设指标类型对应的系统性能指标；
37、判断在所述系统性能指标中是否存在大于对应的预设指标阈值的异常性能指标；
38、若是，基于所述异常性能指标生成对应的预警通知；
39、将所述预警通知发送给相应的运维人员。
40、进一步的，所述基于人工智能的库存处理方法，还包括：
41、获取当前的系统负载数据；
42、判断所述系统负载数据是否符合预设的负载预警条件；
43、若是，调用预先构建的云资源池；
44、基于所述负载预警条件，使用所述云资源池进行相应的资源调整处理。
45、为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种基于人工智能的库存处理装置，采用了如下所述的技术方案：
46、第一获取模块，用于获取与目标卡券对应的预设时间段内的库存相关数据；其中，所述库存相关数据至少包括库存数据、市场数据、时间数据与生产数据；
47、预处理模块，用于对所述库存相关数据进行预处理，得到对应的目标库存相关数据；
48、第一调用模块，用于调用预先训练好的库存需求预测模型；
49、预测模块，用于基于所述库存需求预测模型对所述目标库存相关数据进行预测处理，生成对应的库存需求预测结果；
50、第二获取模块，用于基于预设的流式处理架构获取与所述目标卡券对应的当前库存总量；
51、第一生成模块，用于生成所述库存需求预测结果与所述当前库存总量之间的数值比较结果；
52、第一调整模块，用于基于所述数值比较结果对所述目标卡券进行对应的库存调整处理。
53、为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：
54、获取与目标卡券对应的预设时间段内的库存相关数据；其中，所述库存相关数据至少包括库存数据、市场数据、时间数据与生产数据；
55、对所述库存相关数据进行预处理，得到对应的目标库存相关数据；
56、调用预先训练好的库存需求预测模型；
57、基于所述库存需求预测模型对所述目标库存相关数据进行预测处理，生成对应的库存需求预测结果；
58、基于预设的流式处理架构获取与所述目标卡券对应的当前库存总量；
59、生成所述库存需求预测结果与本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的库存处理方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的库存处理方法，其特征在于，所述基于所述数值比较结果对所述目标卡券进行对应的库存调整处理的步骤，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的库存处理方法，其特征在于，所述对所述库存相关数据进行预处理，得到对应的目标库存相关数据的步骤，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的库存处理方法，其特征在于，在所述调用预先训练好的库存需求预测模型的步骤之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的库存处理方法，其特征在于，在所述基于预设的流式处理架构获取与所述目标卡券对应的当前库存总量的步骤之后，还包括：
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的库存处理方法，其特征在于，所述基于人工智能的库存处理方法，还包括：
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的库存处理方法，其特征在于，所述基于人工智能的库存处理方法，还包括：
8.一种基于人工智能的库存处理装置，其特征在于，包括：
9.
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于人工智能的库存处理方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的库存处理方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的库存处理方法，其特征在于，所述基于所述数值比较结果对所述目标卡券进行对应的库存调整处理的步骤，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的库存处理方法，其特征在于，所述对所述库存相关数据进行预处理，得到对应的目标库存相关数据的步骤，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的库存处理方法，其特征在于，在所述调用预先训练好的库存需求预测模型的步骤之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的库存处理方法，其特征在于，在所述基于预设的流式处理架构获取与所述目标卡券对应的当前库存总量的步骤之后，还包括：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：邱敏，
申请(专利权)人：康键信息技术深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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