[发明专利]数据处理方法、装置、介质及电子设备

说明书

本发明实施例提供了一种数据处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备，涉及计算机技术领域，所述方法包括：获取当前产品的当前交易信息；将音频信息、图像信息和第一文本信息转换为当前词向量；将当前词向量输入至训练完成的文本分类模型，输出所述当前交易信息对应的目标合规风险类型；获取目标行业的合规判断库；将当前产品的产品信息输入至所述合规判断库，输出当前产品的合规风险识别结果。本发明实施例的技术方案中，通过将当前交易信息转换成的词向量输入至文本分类模型，将当前产品的产品信息输入至合规判断库，可以较为方便智能地得到当前交易信息的合规情况和当前产品的合规风险。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种数据处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备。

背景技术

在金融行业中，金融产品销售过程是否符合行业和法律规定，需要经过严格审查。

在审查金融产品销售过程是否合规时，审查人员需要参考大量的同类金融产品的销售过程案例，以及与该金融产品的销售过程相关的法规等识别风险和规避风险信息。这些信息具体包括：金融产品相关制度的角色、数据、流程、接口、权限、授权等信息，金融行业相关制度的审计架构，金融创新产品的效率、成本和体验，金融产品相关风险的识别与计量，金融创新产品和业务流程的标注与规范，金融产品相关规避风险的案例，相关金融产品系统是否安全可控。

综合以上信息对金融产品的销售过程是否合规进行审核时，审查人员的工作量较大。

如何高效智能地对金融产品的销售过程进行合规审查是亟待解决的技术问题。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种数据处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备，进而至少在一定程度上克服不能智能判断金融产品的销售过程的合规风险的问题。

本发明的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明的实践而习得。

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种数据处理方法，包括：获取当前产品的当前交易信息，所述当前交易信息包括音频信息、图像信息和第一文本信息；将所述音频信息、所述图像信息和所述第一文本信息转换为当前词向量；将所述当前词向量输入至训练完成的文本分类模型，输出所述当前交易信息对应的目标合规风险类型；其中，所述文本分类模型根据所述历史交易信息及其标注的合规风险类型训练完成；获取目标行业的合规判断库；将当前产品的产品信息输入至所述合规判断库，输出所述当前产品的合规风险识别结果。

在一些实施例中，所述方法还包括：获取训练集，所述训练集包括所述历史交易信息及其标注的合规风险类型；利用所述训练集训练所述文本分类模型。

在一些实施例中，所述获取训练集之前，所述方法还包括：将所述历史交易信息上传到区块链网络中。

在一些实施例中，所述文本分类模型包括用于文本分类的卷积神经网络。

在一些实施例中，将所述音频信息、所述图像信息和所述第一文本信息转换为当前词向量，包括：

将所述音频信息和所述图像信息转换为第二文本信息；

将所述第一文本信息和所述第二文本信息转换为当前词向量。

在一些实施例中，所述将所述音频信息和所述图像信息转换为第二文本信息，包括：

采用语音识别技术将所述音频信息转换为第二文本信息；

采用光学字符识别技术将所述图像信息转换为第二文本信息。

在一些实施例中，所述获取目标行业的合规判断库之前，所述方法还包括：