[發明專利]一種工作流錯誤隊列自動化處理方法和裝置

在審

• 申請號: 202011040222.8
• 申請日: 2020-09-28
• 公開（公告）號: CN112116330A
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 齊書增;張文通;陳天白;姚遠
• 申請（專利權）人: 中國銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/10
• 分類號: G06Q10/10;G06Q40/04;G06N20/00
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 吳學鋒;呂俊剛

1.一種工作流錯誤隊列自動化處理方法，其特征在于，包括：

根據歷史工作流錯誤隊列處理數據，確定訓練數據；

建立機器學習模型，利用訓練數據對機器學習模型進行訓練，確定工作流錯誤隊列處理模型；

根據工作流錯誤隊列處理模型和專家決策配置，確定工作流錯誤隊列處理策略和模式；

監控工作流錯誤隊列，在工作流錯誤隊列產生新的錯誤工作流時，通過工作流錯誤隊列處理策略和模式對錯誤工作流進行處理。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據歷史工作流錯誤隊列處理數據，確定訓練數據，包括：

對歷史工作流錯誤隊列處理數據進行篩選分類，提取出工作流本身信息、錯誤信息和處理信息；

對工作流本身信息、錯誤信息和處理信息進行分析，確定訓練數據。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，建立機器學習模型，利用訓練數據對機器學習模型進行訓練，確定工作流錯誤隊列處理模型，包括：

建立機器學習模型；

將訓練數據導入機器學習模型進行訓練，提取工作流特征、錯誤特征和處理特征，分析工作流特征、錯誤特征和處理特征的內在關系，提取策略模式，確定工作流錯誤隊列處理模型。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據工作流錯誤隊列處理模型和專家決策配置，確定工作流錯誤隊列處理策略和模式，包括：

對工作流錯誤隊列處理模型設定專家決策配置，確定工作流錯誤隊列處理策略和模式；其中，專家決策配置，至少包括：超時策略，重試策略，放棄策略，重送策略。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，監控工作流錯誤隊列，在工作流錯誤隊列產生新的錯誤工作流時，通過工作流錯誤隊列處理策略和模式對錯誤工作流進行處理，包括：

監控工作流錯誤隊列，在工作流錯誤隊列產生新的錯誤工作流時，提取該錯誤工作流；

對該錯誤工作流進行特征提取，確定錯誤工作流特征；

將錯誤工作流特征與工作流錯誤隊列處理策略進行匹配，匹配成功時，根據匹配算法計算執行策略模式，對錯誤工作流進行處理。

6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，還包括：

將錯誤工作流特征與工作流錯誤隊列處理策略匹配失敗時，標記該工作流錯誤為新增工作流錯誤；

將新增工作流錯誤導入工作流錯誤隊列處理模型進行學習，對工作流錯誤隊列處理模型進行更新。

7.一種工作流錯誤隊列自動化處理裝置，其特征在于，包括：

數據提取準備模塊，用于根據歷史工作流錯誤隊列處理數據，確定訓練數據；

機器學習處理模塊，用于建立機器學習模型，利用訓練數據對機器學習模型進行訓練，確定工作流錯誤隊列處理模型；

專家決策批準模塊，用于根據工作流錯誤隊列處理模型和專家決策配置，確定工作流錯誤隊列處理策略和模式；

策略模式應用模塊，用于監控工作流錯誤隊列，在工作流錯誤隊列產生新的錯誤工作流時，通過工作流錯誤隊列處理策略和模式對錯誤工作流進行處理。

8.如權利要求7所述的裝置，其特征在于，數據提取準備模塊，具體用于：

對歷史工作流錯誤隊列處理數據進行篩選分類，提取出工作流本身信息、錯誤信息和處理信息；

對工作流本身信息、錯誤信息和處理信息進行分析，確定訓練數據。

9.如權利要求7所述的裝置，其特征在于，機器學習處理模塊，具體用于：

建立機器學習模型；

將訓練數據導入機器學習模型進行訓練，提取工作流特征、錯誤特征和處理特征，分析工作流特征、錯誤特征和處理特征的內在關系，提取策略模式，確定工作流錯誤隊列處理模型。

10.如權利要求7所述的裝置，其特征在于，專家決策批準模塊，具體用于：

對工作流錯誤隊列處理模型設定專家決策配置，確定工作流錯誤隊列處理策略和模式；其中，專家決策配置，至少包括：超時策略，重試策略，放棄策略，重送策略。