[发明专利]一种普惠金融服务平台数据中台构建系统

说明书

本发明提供一种普惠金融服务平台数据中台构建系统，属于数据处理、人工智能技术领域，本发明包括应用Saas层、平台服务Pass层、基础设施Iass层；使用大数据技术，对数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径，从而形成数据资产。通过对数据资产进行模型创建，生成金融大数据风控模型数据服务，更加有效的提供金融科技服务。

技术领域

本发明涉及数据处理、人工智能技术，尤其涉及一种普惠金融服务平台数据中台构建系统。

背景技术

元数据(Metadata)是关于数据的数据。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库的开发人员非常方便地找到他们所关心的数据；元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，通过对海量数据的信息、知识挖掘，为社会经济活动提供依据。通过各种算法、分析模型让数据体现在社会经济发展预测、决策和公共服务方面。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能在计算机上实现时有两种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法(ENGINEERING APPROACH)，它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法(MODELING APPROACH)，它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法(GENERIC ALGORITHM，简称GA)和人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂(按指数式增长)，人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统(一个模块)来进行控制，这个智能系统(模块)开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。

发明内容