[發明專利]業務數據處理方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210579699.6
• 申請日: 2022-05-26
• 公開（公告）號: CN114971711A
• 公開（公告）日: 2022-08-30
• 發明（設計）人: 李曉雄;卓陳朋;吳燕平
• 申請（專利權）人: 中國平安財產保險股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q40/06;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/12
• 代理公司: 北京市京大律師事務所 11321
• 代理人: 沈克琪

本發明涉及大數據技術領域，公開了一種業務數據處理方法、裝置、設備及存儲介質。本方法包括：對收集的歷史收益數據進行解析，得到目標業務和目標業務對應的消費特征數據和成本特征數據；根據預設的聚類算法對成本特征數據進行聚類處理，得到成本特征參數，并根據成本特征參數確定目標業務的收益影響因子；對收益影響因子進行降維處理，得到目標業務的收益率對應概率；將消費特征數據輸入預設收益預測模型進行預測，并根據得到的預測結果和概率，計算目標業務在預設時間段內的收益預測數據；對收益預測數據進行統計，生成業務配置結果。本發明通過歷史收益數據對業務的風險和收益進行預測，解決了業務數據的配置預測準確率低的技術問題。

技術領域

本發明涉及大數據技術領域，尤其涉及一種業務數據處理方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

國內保險公司保費收入作為其主要利潤增長點將隨著國際化大趨勢以及監管政策和制度完善逐漸退出歷史舞臺，很多發達國家保險公司保費規模增速常常入不敷出，甚至偶然出現負增長，加上各種新型保險公司的加入和刺激，因此以野蠻保費規模擴張帶動公司凈利潤增長將成為歷史。隨著國內環境及國家金融制度優越性完善，保險公司今后必然走上以保費投資收入為主要利潤來源之路，而凈投資收入凈利潤是投資收入的重中之重。然而，目前的業務配置方案大多是靜態的，即各類業務的投資比例是固定的常數，沒有根據市場的變化和投資期限進行動態調整。

然而，目前的業務配置方案大多是靜態的，即各類業務的投資比例是固定的常數，沒有根據市場的變化和投資期限進行動態調整。所以要對公司的業務進行更合理的配置，通過業務配置動態調整實現公司收益最大化。由于投資類產品本身涉及到的特征參數數量非常之多，并且具有很強的時效性。因此，如何將各類業務的收益與風險在基于短期預測前提下實現長期收益率預測，解決在已知主業務情況下對業務配置進行收益預測的準確度低成了本領域技術人員需要解決的技術問題。

發明內容

本發明的主要目的在于解決現有技術中對于業務數據的配置預測準確率較低的問題。

本發明第一方面提供了業務數據處理方法，包括：收集企業業務的歷史收益數據；解析所述歷史收益數據，提取出其中的目標業務和所述目標業務對應的消費特征數據和成本特征數據；根據預設的聚類算法，對所述成本特征數據進行聚類處理，得到所述目標業務的成本特征參數，并根據所述業務預設的預測信息和所述業務的業務風險值，確定所述業務的收益影響因子；對所述收益影響因子在不同評估時刻的數值進行降維處理，得到所有所述目標業務的收益率對應的概率；將所述消費特征數據輸入預先訓練好的收益預測模型進行預測，得到預測結果，并根據所述預測結果和所述概率，計算所述目標業務在未來預設時間段內的收益預測數據；對所述目標業務的收益預測數據進行統計，生成業務配置結果，并將所述業務配置結果發送至預設客戶端。

可選地，在本發明第一方面的第一種實現方式中，在所述收集企業業務的歷史收益數據之前，還包括：確定企業中的業務以及所述業務的業務屬性信息；確定所述業務屬性信息對應的屬性值，并以所述屬性值為節點建立業務數據樹，對企業中的所有業務進行分類展示。

可選地，在本發明第一方面的第二種實現方式中，所述根據預設的聚類算法，對所述成本特征數據進行聚類處理，得到所述目標業務的成本特征參數包括：基于所述成本特征數據，確定不同的特征參數組合；根據預設的聚類算法，根據所述不同的特征參數組合對所述業務進行聚類，確定所述不同的特征參數組合分別對應的聚類結果；根據所述聚類結果，從所述成本特征數據中篩選出用于分析所述業務的特征參數。

可選地，在本發明第一方面的第三種實現方式中，在所述根據預設的聚類算法，對所述成本特征數據進行聚類處理，得到所述目標業務的成本特征參數之前，還包括：對所述業務樹中的業務節點進行風險掃描，得到所述業務節點下的各業務的漏洞信息以及所述各業務的配置信息；根據所述漏洞信息和所述配置信息，確定所述業務的漏洞風險值和配置風險值；根據預設安全權重系數，對所述業務的漏洞風險值和所述業務的配置風險值進行加權計算，得到所述業務的業務風險值。