【技术实现步骤摘要】
本申请涉及金融服务，具体而言，涉及一种基于知识库构建技术的管理决策方法及系统。
技术介绍
1、在金融领域的业务管理中，随着业务场景的日益复杂和用户需求的个性化趋势，决策支持系统面临着前所未有的挑战。传统的系统在处理用户业务需求时，主要依赖于文本输入，通过简单的关键字匹配或预定义的查询逻辑来提供服务，然而，随着技术的发展，用户对系统的期望已远远超出了这一范畴，他们渴望能够以更自然、更便捷的方式表达需求，同时要求系统能够提供更精准、更全面的决策建议，尽管近年来，一些金融管理决策系统开始尝试引入自然语言处理和知识图谱技术以提升服务效率，但这些尝试在实际应用中仍暴露出明显的不足，无法满足金融业务管理决策中日益增长的智能化需求。
2、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种基于知识库构建技术的管理决策方法及系统，以至少解决相关业务决策场景中系统生成的决策建议与用户需求匹配度不高，影响用户体验的技术问题。
2、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种基于知识库构建技术的管理决策方法，包括：获取目标对象输入的业务需求信息；确定业务需求信息对应的目标业务类型，并从预设的知识库中确定与目标业务类型对应的目标知识图谱；利用预训练的需求分析模型对业务需求信息进行语义解析和意图识别，得到业务需求信息对应的目标需求特征；利用图神经网络对目标知识图谱和目标需求特征进行分析，得到针对业务需求信息的多维度的决策建议；向目标对象反馈多维度的决策建议
3、可选地，获取目标对象输入的业务需求信息，包括：获取目标对象输入的文本模态的业务需求信息；或，获取目标对象输入的语音数据，利用语音识别技术对语音数据进行识别，得到文本模态的业务需求信息；或，获取目标对象输入的图像数据，利用图像识别技术对图像数据进行识别，得到文本模态的业务需求信息。
4、可选地，在从预设的知识库中确定与目标业务类型对应的目标知识图谱之前，方法还包括：获取目标对象的身份信息，并确定身份信息是否具备访问目标业务类型的数据的权限；在身份信息具备访问目标业务类型的数据的权限的情况下，继续从预设的知识库中确定与目标业务类型对应的目标知识图谱；在身份信息不具备访问目标业务类型的数据的权限的情况下，生成决策失败提示信息，其中，决策失败提示信息用于提示目标对象权限不足。
5、可选地，知识库中包括多种业务类型对应的多个知识图谱，知识图谱的生成过程包括：对于每种业务类型，获取与业务类型对应的业务知识，其中，业务知识的类型包括以下至少之一：业务规章制度、业务操作流程、市场规律、历史业务案例、客户信息；依据业务知识构建多个第一知识实体，并确定各个第一知识实体之间的关联关系，得到业务类型对应的知识图谱；周期性获取业务类型对应的新的业务知识，并依据新的业务知识更新知识图谱。
6、可选地，需求分析模型的训练过程包括：构建初始模型，其中，初始模型的类型包括以下至少之一：变换器双向编码器表示模型、双向长短期记忆网络与条件随机场组合模型；获取多组历史需求文本，将每组历史需求文本作为一个训练样本，并对每组历史需求文本对应的需求特征进行标注作为样本标签；利用多个训练样本及对应的样本标签对初始模型进行迭代训练，得到需求分析模型。
7、可选地，在利用图神经网络对目标知识图谱和目标需求特征进行分析之前，方法还包括：从预设的用户画像库中获取目标对象对应的目标用户画像，其中，目标用户画像中包括以下至少之一：目标对象的属性信息、历史行为信息、偏好信息；依据目标用户画像构建多个第二知识实体，并将多个第二知识实体添加进目标知识图谱中。
8、可选地，利用图神经网络对目标知识图谱和目标需求特征进行分析，得到针对业务需求信息的多维度的决策建议，包括：利用图神经网络确定目标知识图谱中与目标需求特征对应的目标知识实体，并确定与目标知识实体关联的关联知识实体；依据目标知识实体、关联知识实体、目标知识实体与关联知识实体之间的关联关系生成针对业务需求信息的多维度的决策建议，其中，决策建议的维度包括以下至少之一：合规性维度、成本效益维度、操作流程维度、个性化服务维度、技术应用维度、时间维度、资源分配维度、客户体验维度、业务优化维度。
9、可选地，向目标对象反馈多维度的决策建议，包括：利用预训练的风险评估模型对每个维度的决策建议进行分析，得到每个维度的决策建议的风险评分及对应的风险点；将各个维度的决策建议按照对应的风险评分从大到小进行排序；依据排序结果向目标对象展示各个维度的决策建议及对应的风险点。
10、根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种基于知识库构建技术的管理决策装置，包括：获取模块，用于获取目标对象输入的业务需求信息；图谱确定模块，用于确定业务需求信息对应的目标业务类型，并从预设的知识库中确定与目标业务类型对应的目标知识图谱；需求分析模块，用于利用预训练的需求分析模型对业务需求信息进行语义解析和意图识别，得到业务需求信息对应的目标需求特征；决策模块，用于利用图神经网络对目标知识图谱和目标需求特征进行分析，得到针对业务需求信息的多维度的决策建议；反馈模块，用于向目标对象反馈多维度的决策建议。
11、根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括：计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时实现上述的基于知识库构建技术的管理决策方法。
12、根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，该电子设备包括：存储器和处理器，其中，存储器中存储有计算机程序，处理器被配置为通过计算机程序执行上述的基于知识库构建技术的管理决策方法。
13、在本申请实施例中，利用预训练的需求分析模型，能够对用户输入的业务需求信息进行深度语义分析和意图识别，从而更准确地理解用户的真实需求和业务场景，为后续的决策分析提供坚实的基础；通过确定与目标业务类型对应的特定知识图谱，能够有效地调用和整合相关知识资源，构建出业务决策所需的知识框架，增强决策的逻辑性和全面性；图神经网络的应用能够从知识图谱中挖掘出多层面的关联信息，结合目标需求特征，生成涵盖合规性、成本效益、操作流程优化等多维度的决策建议，从而提供更加全面和深入的决策辅助；将这些多维度的决策建议反馈给目标对象，不仅能够帮助快速响应业务需求，而且通过动态反馈机制，用户可以持续调整和优化决策策略，提高决策的灵活性和适应性，进而解决了相关业务决策场景中系统生成的决策建议与用户需求匹配度不高，影响用户体验的技术问题。
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1.一种基于知识库构建技术的管理决策方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标对象输入的业务需求信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在从预设的知识库中确定与所述目标业务类型对应的目标知识图谱之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述知识库中包括多种业务类型对应的多个知识图谱，所述知识图谱的生成过程包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述需求分析模型的训练过程包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在利用图神经网络对所述目标知识图谱和所述目标需求特征进行分析之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用图神经网络对所述目标知识图谱和所述目标需求特征进行分析，得到针对所述业务需求信息的多维度的决策建议，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，向所述目标对象反馈所述多维度的决策建议，包括：
9.一种基于知识库构建技术的管理决策系统，其特征在于，包括：p>
10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，其中，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被配置为通过所述计算机程序执行权利要求1至8中任意一项所述的基于知识库构建技术的管理决策方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于知识库构建技术的管理决策方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标对象输入的业务需求信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在从预设的知识库中确定与所述目标业务类型对应的目标知识图谱之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述知识库中包括多种业务类型对应的多个知识图谱，所述知识图谱的生成过程包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述需求分析模型的训练过程包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在利用图神经网络对所述目标知识图谱...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁志勇，庞博，沈雨欣，石文君，俞剑斌，万长松，李博华，朱芃玮，杨扬，
申请(专利权)人：北京银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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