[發(fā)明專利]一種普惠金融服務平臺數(shù)據(jù)中臺構建系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010257425.6
• 申請日: 2020-04-03
• 公開（公告）號: CN111475557A
• 公開（公告）日: 2020-07-31
• 發(fā)明（設計）人: 楊山
• 申請（專利權）人: 山東愛城市網(wǎng)信息技術有限公司
• 主分類號: G06F16/25
• 分類號: G06F16/25;G06N20/00;G06Q40/00
• 代理公司: 濟南信達專利事務所有限公司 37100
• 代理人: 闞恭勇

本發(fā)明提供一種普惠金融服務平臺數(shù)據(jù)中臺構建系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)處理、人工智能技術領域，本發(fā)明包括應用Saas層、平臺服務Pass層、基礎設施Iass層；使用大數(shù)據(jù)技術，對數(shù)據(jù)進行采集、計算、存儲、加工，同時統(tǒng)一標準和口徑，從而形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)。通過對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行模型創(chuàng)建，生成金融大數(shù)據(jù)風控模型數(shù)據(jù)服務，更加有效的提供金融科技服務。

技術領域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理、人工智能技術，尤其涉及一種普惠金融服務平臺數(shù)據(jù)中臺構建系統(tǒng)。

背景技術

元數(shù)據(jù)(Metadata)是關于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中，元數(shù)據(jù)可以幫助數(shù)據(jù)倉庫管理員和數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)人員非常方便地找到他們所關心的數(shù)據(jù)；元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)數(shù)據(jù)的結構和建立方法的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。

大數(shù)據(jù)技術的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理，通過對海量數(shù)據(jù)的信息、知識挖掘，為社會經(jīng)濟活動提供依據(jù)。通過各種算法、分析模型讓數(shù)據(jù)體現(xiàn)在社會經(jīng)濟發(fā)展預測、決策和公共服務方面。

大數(shù)據(jù)處理關鍵技術一般包括：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預處理、大數(shù)據(jù)存儲及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應用(大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應用、大數(shù)據(jù)安全等)。

人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智能在計算機上實現(xiàn)時有兩種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法(ENGINEERING APPROACH)，它已在一些領域內(nèi)作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法(MODELING APPROACH)，它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺傳算法(GENERIC ALGORITHM，簡稱GA)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN)均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡則是模擬人類或動物大腦中神經(jīng)細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。采用前一種方法，需要人工詳細規(guī)定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數(shù)量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜(按指數(shù)式增長)，人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調(diào)試，最后為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。采用后一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統(tǒng)(一個模塊)來進行控制，這個智能系統(tǒng)(模塊)開始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環(huán)境，應付各種復雜情況。這種系統(tǒng)開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發(fā)布新版本或打補丁。利用這種方法來實現(xiàn)人工智能，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規(guī)律做詳細規(guī)定，應用于復雜問題，通常會比前一種方法更省力。

發(fā)明內(nèi)容