[發明專利]基于投研報告的投資交易監控方法及裝置

在審

• 申請號: 202110576782.3
• 申請日: 2021-05-26
• 公開（公告）號: CN113191886A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 章奔奔;楊振華;洑佳紅;章焙杰
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06Q40/04;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 任默聞;王濤

本發明提供一種基于投研報告的投資交易監控方法及裝置，涉及人工智能技術領域。方法包括：通過獲取投研報告數據，基于預設的關鍵事件因子從所述投研報告數據中提取出N個關鍵數據；將N個關鍵數據輸入至預設的循環神經網絡模型，得到每個關鍵數據對應的狀態值；將所述狀態值為特定值的M個關鍵數據輸入至預設的循環神經網絡模型，得到每個關鍵數據對應的預測狀態值；基于所述預測狀態值中特定值的第一數量和所述狀態值中特定值的第二數量確定分類數據指標；基于所述分類數據指標確定監控閾值，根據所述監控閾值對新增的投資交易進行監控。本發明能夠極大地降低了人力和時間成本，提升銀行理財的投研效率。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，具體涉及一種基于投研報告的投資交易監控方法及裝置。

背景技術

現針對銀行資管理財領域中投研報告管理主要通過手工上傳投研報告的方式進行維護并歸檔，即，通過外網下載投研報告，然后通過手工的方式上傳投研報告至銀行資管理財系統中，并對其進行手工歸檔維護。最后通過閱覽投研報告，為投資交易提供一個重要參考依據。

隨著外部投研報告數量不斷攀升，手工維護投研報告已不能滿足業務需求，耗費巨大的人力和時間成本。同時，需通過人工閱覽投研報告來選擇相應的投資組合策略，但由于投資品種類多且復雜，易造成在選擇投資組合策略時存在一定的預測偏差，增大了投資交易的風險。

發明內容

針對現有技術中的問題，本發明提供一種基于投研報告的投資交易監控方法及裝置，具體包括以下技術方案：

第一方面，本發明提供一種基于投研報告的投資交易監控方法，包括：

獲取投研報告數據，基于預設的關鍵事件因子從所述投研報告數據中提取出N個關鍵數據；

將N個關鍵數據輸入至預設的循環神經網絡模型，得到每個關鍵數據對應的狀態值；將所述狀態值為特定值的M個關鍵數據輸入至預設的循環神經網絡模型，得到每個關鍵數據對應的預測狀態值；

基于所述預測狀態值中特定值的第一數量和所述狀態值中特定值的第二數量確定分類數據指標；

基于所述分類數據指標確定監控閾值，根據所述監控閾值對新增的投資交易進行監控；

其中，N和M是大于1的正整數，且N大于M。

進一步地，在所述獲取投研報告數據之后，還包括：

若判斷所述投研報告數據為非結構化數據，則將非結構化的投研報告數據轉換為半結構化的投研報告數據。

其中，所述基于所述預測狀態值中特定值的第一數量和所述狀態值中特定值的第二數量確定分類數據指標，包括：

根據所述第一數量和所述第二數量進行四則運算，確定四則運算的結果為分類數據指標。

其中，所述基于所述分類數據指標確定監控閾值，包括：

根據所述分類數據指標對應的相差閾值，基于所述分類數據指標和所述相差閾值進行計算得到所述監控閾值。

其中，所述根據所述監控閾值對新增的投資交易進行監控，包括：

確定新增的投資交易對應的分類數據指標，若新增的投資交易對應的分類數據指標不在所述監控閾值范圍內，則對新增的投資交易進行預警處理。

第二方面，本發明提供一種基于投研報告的投資交易監控裝置，包括：

提取模塊，用于獲取投研報告數據，基于預設的關鍵事件因子從所述投研報告數據中提取出N個關鍵數據；

預測模塊，用于將N個關鍵數據輸入至預設的循環神經網絡模型，得到每個關鍵數據對應的狀態值；將所述狀態值為特定值的M個關鍵數據輸入至預設的循環神經網絡模型，得到每個關鍵數據對應的預測狀態值；