[发明专利]业务操作控制方法、装置、电子设备及介质

说明书

本发明涉及智能决策技术，揭露了一种业务操作控制方法，包括：将操作数据集输入至业务特征提取模型，得到操作数据集对应的业务特征；根据业务特征对操作数据集进行分类，得到业务分类子集；根据业务分类子集的业务特征调用训练好的风险评估模型进行风险评估，得到风险评估值；当风险评估值大于或者等于风险阈值时，对业务分类子集对应的业务操作执行撤回操作；当风险评估值小于所述风险阈值时，对业务分类子集对应的业务操作执行保持操作。此外，本发明还涉及区块链技术，所述风险评估值可存储于区块链的节点。本发明还提出一种业务操作控制装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决业务操作控制时效率较低的问题。

技术领域

本发明涉及智能决策技术领域，尤其涉及一种业务操作控制方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

随着市场变化速度越来越快，在业务系统对业务数据进行业务操作时，也很容易出现业务操作不合规的风险，为了保证交易业务的顺利开展，需要对业务风险评估不合规的交易所对应的业务操作执行撤回处理，而业务操作时产生的操作数据往往是大量且混乱的，现有的方法在大量数据的情况下实现业务操作控制的效率较低。

发明内容

本发明提供一种业务操作控制方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决业务操作控制时效率较低的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种业务操作控制方法，包括：

通过订阅消息模式监听并获取业务系统的业务操作以及操作数据集；

在预构建的BERT模型中添加奇偶句编码层，得到编码器，从获取到的Transformer模型中提取解码器，组合所述编码器和所述解码器，得到待训练业务特征提取模型；

利用预获取的训练数据集训练所述待训练业务特征提取模型，得到业务特征提取模型；

将所述操作数据集输入至所述业务特征提取模型，得到所述操作数据集对应的业务特征；

根据所述业务特征对所述操作数据集进行分类，得到业务分类子集；

根据所述业务分类子集的业务特征调用训练好的风险评估模型进行风险评估，得到风险评估值；

当所述风险评估值大于或者等于所述预设的风险阈值时，对所述业务分类子集对应的业务操作执行撤回操作；

当所述风险评估值小于所述预设的风险阈值时，对所述业务分类子集对应的业务操作执行保持操作。

可选地，所述组合所述编码器和所述解码器，得到待训练业务特征提取模型，包括：

分别初始化所述编码器和所述解码器的参数；

根据预设的连接顺序将初始化后的所述编码器和所述解码器进行连接，得到所述待训练业务特征提取模型。

可选地，所述利用预获取的训练数据集训练所述待训练业务特征提取模型，得到业务特征提取模型，包括：

获取预设的编码器学习率、解码器学习率和训练周期，将所述训练数据集输入至所述待训练业务特征提取模型；

利用所述编码器及所述编码器学习率，对所述训练数据集进行特征提取，得到特征数据集；

利用所述解码器及所述解码器学习率，预测所述特征数据集对应的业务特征分类集；

利用所述业务特征分类集及预构建的优化算法，优化所述待训练业务特征提取模型的内部参数，并保存优化次数；

判断所述优化次数和所述训练周期的大小关系；

若所述优化次数小于或等于所述训练周期，再次执行利用所述编码器及所述编码器学习率，对所述训练数据集进行特征提取的操作；