CN114819542A - 风险数据的处理方法、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种风险数据的处理方法、设备及存储介质。该方法包括：获取对业务数据的风险反馈数据；将风险反馈数据输入至第N级存储部件中的稽核归类模型，并对风险反馈数据进行归类汇总生成第N级风险反馈数据的台账数据，其中N为大于1的正整数；将第N级风险反馈数据的台账数据输入至第N‑1级存储部件中的稽核归类模型，并对第N级风险反馈数据的台账数据进行归类汇总生成第N‑1级风险反馈数据的台账数据，直至生成第一级风险反馈数据的台账数据；其中，第N‑1级存储部件中的稽核归类模型的类别，由第N级风险反馈数据的台账数据所属类别得到，因此本申请可以通过第一级风险反馈数据的台账数据全面了解风险处理的整体情况。

Description

风险数据的处理方法、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种风险数据的处理方法、设备及存储介质。

背景技术

随着网络通信技术的快速发展，通信业务量大量增加，风险数据即稽核工单也随之增加，比如：用户在办理通信业务时未进行实名验证、办理的通信业务与资费不匹配等情况。运营商侧的基层稽核人员需要按照业务规则对风险数据进行核查整改，并将整改情况进行反馈。

为了解风险数据的整体处理情况，稽核管理人员需要逐条核对每条稽核工单的整改情况，无法全面了解风险处理的整体情况。

发明内容

本申请提供一种风险数据的处理方法、设备及存储介质，用以解决现有逐条核对每条稽核工单的整改情况，无法全面了解风险处理的整体情况的问题。

第一方面，本申请提供一种风险数据的处理方法，包括：

获取对业务数据的风险反馈数据；

将风险反馈数据输入至第N级存储部件中的稽核归类模型，并对风险反馈数据进行归类汇总生成第N级风险反馈数据的台账数据，其中N为大于1的正整数；

将第N级风险反馈数据的台账数据输入至第N-1级存储部件中的稽核归类模型，并对第N级风险反馈数据的台账数据进行归类汇总生成第N-1级风险反馈数据的台账数据，直至生成第一级风险反馈数据的台账数据；其中，第N-1级存储部件中的稽核归类模型的类别，由第N级风险反馈数据的台账数据所属类别得到。

第二方面，本申请提供一种风险数据的处理设备，包括：

获取模块，用于获取对业务数据的风险反馈数据；

输入模块，用于将风险反馈数据输入至第N级存储部件中的稽核归类模型；

生成模块，用于对风险反馈数据进行归类汇总生成第N级风险反馈数据的台账数据，其中N为大于1的正整数；

输入模块，还用于将第N级风险反馈数据的台账数据输入至第N-1级存储部件中的稽核归类模型；

生成模块，还用于对第N级风险反馈数据的台账数据进行归类汇总生成第N-1级风险反馈数据的台账数据，直至生成第一级风险反馈数据的台账数据；其中，第N-1级存储部件中的稽核归类模型的类别，由第N级风险反馈数据的台账数据所属类别得到。

第三方面，本申请提供一种风险数据的处理设备，包括：处理器、存储器，存储器中存储代码，处理器运行存储器中存储的代码，以执行如第一方面中任一项的风险数据的处理方法。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面任一项的风险数据的处理方法。

本申请提供的一种风险数据的处理方法、设备及存储介质，该方法包括：获取对业务数据的风险反馈数据，将风险反馈数据输入至第N级存储部件中的稽核归类模型，并对风险反馈数据进行归类汇总生成第N级风险反馈数据的台账数据，其中N为大于1的正整数。将第N级风险反馈数据的台账数据输入至第N-1级存储部件的稽核归类模型，并对第N级风险反馈数据的台账数据进行归类汇总生成第N-1级风险反馈数据的台账数据，直至生成第一级风险反馈数据的台账数据。本申请实施例提供的方法生成N级风险反馈数据的台账数据，且由于第N-1级存储部件中的稽核归类模型的类别是由第N级风险反馈数据的台账数据所属类别得到的，因此可以通过生成的第一级风险反馈数据的台账数据全面了解风险处理的整体情况，还可以通过生成的N级风险反馈数据的台账数据，查看每一级风险处理的整体情况。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1为本申请实施例提供的一种风险数据处理的场景示意图；

图2为本申请实施例提供的一种风险数据的处理方法流程图一；

图3为本申请实施例提供的一种风险数据的处理方法流程图二；

图4为本申请实施例提供的一种风险数据的处理方法流程图三；

图5为本申请实施例提供的一种风险数据分级存储示意图；

图6为本申请实施例提供的一种风险数据的处理设备示意图一；

图7为本申请实施例提供的一种风险数据的处理设备示意图二。

通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

随着网络通信技术的快速发展，通信业务量大量增加。在办理通信业务时，工作人员如果没有按照业务办理相关规定进行办理，则会产生一定的风险。在对风险进行整改后，现有技术需要逐条核对每个风险对应的整改情况，导致无法全面了解风险处理的整体情况。

基于上述问题，本申请提供一种风险数据的处理方法，基于对业务数据的风险反馈数据，将风险反馈数据输入至第N级存储部件中的稽核归类模型，并生成第N级风险反馈数据的台账数据，其中N为大于1的正整数。第N级风险反馈数据的台账数据能够反映第N级风险处理的整体情况。将第N级风险反馈数据的台账数据输入至第N-1级存储部件中的稽核归类模型，并对第N级风险反馈数据的台账数据进行归类汇总生成第N-1级风险反馈数据的台账数据，直至生成第一级风险反馈数据的台账数据。本申请生成N级风险反馈数据的台账数据，并且由于第N-1级存储部件中的稽核归类模型的类别是由第N级风险反馈数据的台账数据所属类别得到的，因此可以通过生成的第一级风险反馈数据的台账数据全面了解风险处理处理的整体情况，还可以通过每一级风险反馈数据的台账数据能够了解每一级风险处理的整体情况。

图1为本申请实施例提供的一种风险数据处理的场景示意图，如图1所示，基于经过关键词标记处理后的海量风险反馈数据，数据分类归集模块根据关键词对风险反馈数据进行分类汇总，生成各级风险反馈数据的台账数据，直至生成第一级风险反馈数据的台账数据，第一级风险反馈数据的台账数据可以包括收入流失台账数据、稽核收益台账数据等。通过第一级风险反馈数据的台账数据可以了解风险处理的整体情况。关键词识别模块用于识别风险反馈数据中的关键词，并与关键词数据库中的关键词进行对比。如果识别到关键词数据库不包含的关键词，则将该关键词加入关键词数据库。关键词数据库管理模块则用于收集管理关键词数据库中的关键词。

下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。

图2为本申请实施例提供的一种风险数据的处理方法流程图一，本申请实施例的方法可以由风险数据的处理设备执行，可以通过硬件、软件、或者硬件和软件相结合的方式实现。如图2所示，本实施例的方法可以包括：

S201：获取对业务数据的风险反馈数据。

业务数据是工作人员办理业务时产生的数据，可以是办理通信业务产生的通信业务数据，也可以是其他业务类型的数据。在一种实施场景下，工作人员没有按照业务办理规则办理业务时，则会产生风险数据。

风险反馈数据是对风险数据中的风险进行整改后，将整改情况进行反馈的反馈数据。

获取风险反馈数据的一种可行的实施方式，可以将业务数据输入至风险模型中，风险模型输出风险数据。对风险数据进行数据分析，并根据关键词对风险数据进行标记，从而获取风险反馈数据。

S202：将风险反馈数据输入至第N级存储部件中的稽核归类模型，并对风险反馈数据进行归类汇总生成第N级风险反馈数据的台账数据，其中N为大于1的正整数。

稽核归类模型用于根据关键词对风险反馈数据或风险反馈数据的台账数据进行归类汇总，生成N级风险反馈数据的台账数据。通过第N级风险反馈数据的台账数据，可以了解第N级风险处理的整体情况。

在一种实施场景下，在对存储部件进行分级时，可以按照产生业务数据地理位置进行分级。举例而言，可以按照产生业务数据的区县、地市以及省分等进行分级。

存储部件的分级即N值的大小可以根据实际的业务数据规模、软硬件条件等实际情况进行确定。

S203：将第N级风险反馈数据的台账数据输入至第N-1级存储部件中的稽核归类模型，并对第N级风险反馈数据的台账数据进行归类汇总生成第N-1级风险反馈数据的台账数据，直至生成第一级风险反馈数据的台账数据；其中，第N-1级存储部件中的稽核归类模型的类别，由第N级风险反馈数据的台账数据所属类别得到。

第N级风险反馈数据所属类别可以包括关键词中的产业业务数据的地理位置信息、风险模型的标识信息或业务数据对应的风险参数等。第N-1级存储部件中的稽核归类模型的类别由第N级风险反馈数据的台账数据所属类别得到，使得第N-1级风险反馈数据的台账数据包含同一类别内的一个或多个第N级风险反馈数据的台账数据。

第一级风险反馈数据的台账数据汇总了对业务数据产生的风险进行处理的整体情况。举例而言，第一级风险反馈数据的台账数据中可以包括第一级收入流失台账数据以及第一级稽核收益台账数据，通过第一级收入流失台账数据可以了解风险造成的整体收入流失，通过第一级稽核收益台账数据则可以了解对风险进行稽核处理后产生的整体收益情况。

在一种实施场景下，在生成风险反馈数据的台账数据时，N级风险反馈数据的台账数据包括第一级风险反馈数据的台账数据，可以以风险模型和关键词为维度对风险反馈数据进行归类汇总。

本申请实施例提供一种风险数据的处理方法，获取对业务数据的风险反馈数据，将风险反馈数据输入至第N级存储部件中的稽核归类模型，并对风险反馈数据进行归类汇总生成第N级风险反馈数据的台账数据。将第N级风险反馈数据的台账数据输入至第N-1级存储部件中的稽核归类模型，并对第N级风险反馈数据的台账数据进行归类汇总，生成第N-1级风险反馈数据的台账数据，直至生成第一级风险反馈数据的台账数据。本申请的方法生成N级的风险反馈数据的台账数据，且第N-1级存储部件中的稽核归类模型的类别，由第N级风险反馈数据的台账数据所属类别得到，因此可以通过第一级风险反馈数据的台账数据全面了解风险处理的整体情况，还可以通过生成的每一级的风险反馈数据的台账数据，查看每一级风险处理的整体情况。

在上述实施例的基础上，下面提供一个实施例对风险数据的处理过程进行详细描述。

图3为本申请实施例提供的一种风险数据的处理方法流程图二，如图3所示，本申请实施例提供的方法可以包括：

S301：将获取的业务数据输入至风险模型中，得到业务数据的风险数据。

风险模型为可以检测业务数据是否存在异常的模型，其数量可以为一个或多个，每个风险模型可以用于检测不同类别的风险数据。比如，用户发展类的风险模型可用于检测业务数据中是否是实名制用户，营销类的风险数据可以检测是否违规发送业务优惠政策等。

通信业务办理人员对用户办理通信业务后，将业务数据输入至风险模型。在一种实施场景下，工作人员没有按照业务办理规定办理业务，此时产生的业务数据输入风险模型后，风险模型则会输出该业务数据对应的风险数据。举例而言，用户没有实名制开通通信业务、用户办理的通信业务与该通信业务的费用不匹配等。

S302：对风险数据进行数据分析，得到风险核查数据。

在风险模型输出的风险数据中，有数据异常，需要进行整改的数据，也有数据正常，无需整改的可能性，因此需要对风险数据进行数据分析，进而确定风险数据是否存在风险。

在对风险数据进行数据分析时，可以根据业务办理规则对风险数据进行分析。

S303：根据关键词对风险核查数据进行标记，生成风险反馈数据。

为对风险核查数据进行分类汇总，可以根据关键词数据库中的关键词对风险核查数据进行标记。风险核查数据进行标记处理后，可以根据标记的关键词对风险核查数据进行分类汇总。

关键词包括以下一种或多种：产生业务数据的地理位置信息、风险模型的标识信息、业务数据对应的风险参数。其中，产生业务数据的地理位置信息可以是产生业务数据的省分及地市信息。风险模型的标识信息可以为风险模型的名称信息。业务数据对应的风险参数可以包括收入流失、挽回收入流失以及稽核收益等参数。

S304：将风险反馈数据输入至第N级存储部件中的稽核归类模型，并在预设的关键词数据库中识别风险反馈数据中包含的关键词。

由于风险反馈数据是根据关键词对风险核查数据进行标记后得到的，因此可以在关键词数据库中识别风险反馈数据包含的关键词。

在一种实施场景下，若关键词数据库中不包含关键词，将关键词更新至关键词数据库，从而更新关键词数据库中包含的关键词。

S305：根据关键词对风险反馈数据进行归类汇总，生成第N级风险反馈数据的台账数据。

通过第N级风险反馈数据的台账数据可以了解第N级风险处理的整体情况。举例而言，根据关键词中的收入流失对风险反馈数据进行归类汇总，可以生成第N级收入流失台账数据，通过第N级收入流失台账数据可以了解第N级收入流失的整体情况。

第N级风险反馈数据的台账数据包括：风险模型及其对应的关键词，风险模型用于区分输出关键词中风险数据的风险模型。

S306：将第N级风险反馈数据的台账数据输入至第N-1级存储部件中的稽核归类模型，并对第N级风险反馈数据的台账数据进行归类汇总生成第N-1级风险反馈数据的台账数据，直至生成第一级风险反馈数据的台账数据；其中，第N-1级存储部件中的稽核归类模型的类别，由第N级风险反馈数据的台账数据所属类别得到。

第N-1级存储部件中的稽核归类模型的类别由第N级风险反馈数据的台账数据所属类别得到，使得第N-1级风险反馈数据的台账数据包含同一类别内的一个或多个第N级风险反馈数据的台账数据。举例而言，可以根据第N级风险反馈数据所属的地市，得到第N-1级存储部件中的稽核归类模型所属的省分，使得生成的第N-1级风险反馈数据的台账数据包括隶属于同一省分内的一个或多个地市级的第N级风险反馈数的台账数据。

第一级风险反馈数据的台账数据汇总了对业务数据产生的风险进行处理的整体情况。在一种实施场景下，第一级风险反馈数据的台账数据以风险模型及其对应的关键词为主要维度，汇总了任一风险模型中、任一关键词对应的汇总数据，因此可以通过第一级风险反馈数据的台账数据了解风险处理的整体情况。

本申请实施例提供一种风险数据处理的方法，将获取的业务数据输入至风险模型中，得到业务数据的风险数据。对风险数据进行数据分析，得到风险核查数据。根据关键词对风险核查数据进行标记，生成风险反馈数据。将风险反馈数据输入至第N级存储部件中的稽核归类模型，并对预设的关键词数据库中识别风险反馈数据中包含的关键词。根据关键词对风险反馈数据进行归类汇总，生成第N级风险反馈数据的台账数据。将第N级风险反馈数据的台账数据输入至第N-1级存储部件中的稽核归类模型，并对第N级风险反馈数据的台账数据进行归类汇总，生成第N-1级风险反馈数据的台账数据，直至生成第一级风险反馈数据的台账数据。由于第N-1级存储部件中的稽核归类模型的类别是由第N级风险反馈数据的所属类别得到的，因此可以通过第一级风险反馈数据的台账数据全面了解风险处理的整体情况，还可以通过生成的每一级的风险反馈数据的台账数据，查看每一级风险处理的整体情况。

在上述实施例的基础上，下面提供一个具体的实施例对风险数据的处理过程进行详细描述。

图4为本申请实施例提供的一种风险数据的处理方法流程图三，如图4所示，本实施例的方法具体如下：

S401：获取对业务数据的风险反馈数据。

业务数据是工作人员办理业务时产生的数据，可以是办理通信业务产生的通信业务数据。

风险反馈数据是对风险数据中的风险进行处理后，将风险整改情况进行反馈的反馈数据。获取风险反馈数据的方式可以是实时获取，能够及时了解风险处理的情况。

需要说明的是，获取风险反馈数据之前需要根据关键词对反馈数据进行标记。

关键词包括以下一种或多种：产生业务数据的地理位置信息、风险模型的标识信息、业务数据对应的风险参数。其中，产生业务数据的地理位置信息可以是产生业务数据的省分及地市信息。风险模型的标识信息可以为风险模型的名称信息。业务数据对应的风险参数可以包括收入流失、挽回收入流失以及稽核收益等参数。

S402：将风险反馈数据输入至第三级存储部件中的稽核归类模型，并在预设的关键词数据库中识别风险反馈数据中包含的关键词，按照关键词对风险反馈数据进行归类汇总，生成地市级风险反馈数据的台账数据。

在对风险反馈数据进行分类归总时，由于收入流失、挽回收入流失及稽核收益等关键词包含具体的数值，还需要对收入流失、挽回收入流失及稽核收益包含的数值进行汇总，从而可以查看整体的收入流失、挽回收入流失及稽核收益。

本申请实施例按照产生业务数据的地理位置对存储部件进行分级，即产生业务数据的地市-所属省分-全国，将存储部件划分为了三级，其风险数据分级存储示意图如图5所示。

需要说明的是，存储部件的分级可以根据实际的数据规模、软硬件条件等情况进行划分。

S403：将地市级风险反馈数据的台账数据输入至第二级存储部件中的稽核归类模型，并对地市级风险反馈数据的台账数据进行归类汇总生成省分级风险反馈数据的台账数据。

在一种实施场景下，可以将属于同一省分的地市级产生的地市级风险反馈数据的台账数据进行归类汇总生成省分级风险反馈数据的台账数据。举例而言，福州、厦门、广州、珠海及深圳均产生了地市级风险反馈数据的台账数据。由于福州及厦门属于福建省，因此可以将福州和厦门对应的地市级风险反馈数据的台账数据进行归类汇总生成福建省对应的省份级风险反馈数据的台账数据。广州、珠海及深圳属于广东省，因此可以将广州、珠海及深圳分别对应的地市级风险反馈数据的台账数据进行归类汇总生成广东省对应的省份级风险反馈数据的台账数据。

S404：将省分级风险反馈数据的台账数据输入至第一级存储部件中的稽核归类模型，并对省分级风险反馈数据的台账数据进行归类汇总生成总部级风险反馈数据的台账数据。

总部级风险反馈数据的台账数据以风险模型和关键词为主要维度，汇总了任一风险模型中、任一关键词对应的汇总数据。举例而言，总部级风险反馈数据的台账数据汇总了全国范围内风险数据量、收入流失、稽核收益等关键词的汇总数据。因此通过总部级风险反馈数据的台账数据，可以查询任一风险模型中任一关键词汇总的数据，以及关键词内任一风险处理的详细情况。

本申请实施例提供一种风险数据处理的方法，获取对业务数据的风险反馈数据，将风险反馈数据输入至第三级存储部件中的稽核归类模型，并在预设的关键词数据库中识别风险反馈数据中包含的关键词，按照关键词对风险反馈数据进行归类汇总，生成地市级风险反馈数据的台账数据。将地市级风险反馈数据的台账数据输入至第二级存储部件中的稽核归类模型，并对地市级风险反馈数据的台账数据进行归类汇总生成省分级风险反馈数据的台账数据。将省分级风险反馈数据的台账数据输入至第一级存储部件中的稽核归类模型，并对省分级风险反馈数据的台账数据进行归类汇总生成总部级风险反馈数据的台账数据。本申请实施例的方法生成了地市级风险反馈数据的台账数据、省分级风险反馈数据的台账数据及总部级风险反馈数据的台账数据，通过总部级风险反馈数据的台账数据可以查看全国范围内风险处理的整体情况以及风险造成的整体收入流失、整体稽核收益等，还可以查看每一个省分、每一个地市范围内风险处理的整体情况。

图6为本申请实施例提供的一种风险数据的处理设备示意图一。如图6所示，本申请实施例提供一种风险数据的处理设备600，可以包括：获取模块601、输入模块602及生成模块603。

获取模块601，用于获取对业务数据的风险反馈数据；

输入模块602，用于将风险反馈数据输入至第N级存储部件中的稽核归类模型；

生成模块603，用于对风险反馈数据进行归类汇总生成第N级风险反馈数据的台账数据，其中N为大于1的正整数；

输入模块602，还用于将第N级风险反馈数据的台账数据输入至第N-1级存储部件中的稽核归类模型；

生成模块603，还用于对第N级风险反馈数据的台账数据进行归类汇总生成第N-1级风险反馈数据的台账数据，直至生成第一级风险反馈数据的台账数据；其中，第N-1级存储部件中的稽核归类模型的类别，由第N级风险反馈数据的台账数据所属类别得到。

在一种可能的实现方式中，生成模块603，具体用于：

在预设的关键词数据库中识别风险反馈数据中包含的关键词；

根据关键词对风险反馈数据进行归类汇总，生成第N级风险反馈数据的台账数据。

可选地，生成模块603在预设的关键词数据库中识别风险反馈数据中包含的关键词时，具体用于：

若关键词数据库中不包含关键词，将关键词更新至关键词数据库。

在一种可能的实现方式中，获取模块601，具体用于：

将获取的业务数据输入至风险模型中，得到业务数据的风险数据；

对风险数据进行数据分析，得到风险核查数据；

根据关键词对风险核查数据进行标记，生成风险反馈数据。

本实施例的设备，可用于执行如图2至图4所示的方法实施例，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

图7为本申请实施例提供的一种风险数据的处理设备示意图二。如图7所示，本申请实施例提供一种风险数据的处理设备700包括处理器701和存储器702，其中，处理器701、存储器702通过总线703连接。

在具体实现过程中，存储器702中存储代码，处理器701运行存储器702中存储的代码，以执行上述方法实施例的风险数据的处理方法。

处理器701的具体实现过程可参见上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

在上述的图7所示的实施例中，应理解，处理器701可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：Application SpecificIntegrated Circuit，简称：ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

存储器702可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器。

总线703可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(ExtendedIndustry Standard Architecture，EISA)总线等。总线703可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线703并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。

本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现上述方法实施例的风险数据的处理方法。

上述的计算机可读存储介质，可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。可读存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。

一种示例性的可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuits，简称：ASIC)中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于设备中。

本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述本申请实施例中任意实施例提供的风险数据的处理方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求书来限制。

Claims (10)

1.一种风险数据的处理方法，其特征在于，包括：

获取对业务数据的风险反馈数据；

将所述风险反馈数据输入至第N级存储部件中的稽核归类模型，并对所述风险反馈数据进行归类汇总生成第N级风险反馈数据的台账数据，其中N为大于1的正整数；

将所述第N级风险反馈数据的台账数据输入至第N-1级存储部件中的稽核归类模型，并对所述第N级风险反馈数据的台账数据进行归类汇总生成第N-1级风险反馈数据的台账数据，直至生成第一级风险反馈数据的台账数据；其中，所述第N-1级存储部件中的稽核归类模型的类别，由所述第N级风险反馈数据的台账数据所属类别得到。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述风险反馈数据进行归类汇总生成所述第N级风险反馈数据的台账数据，包括：

在预设的关键词数据库中识别所述风险反馈数据中包含的关键词；

根据所述关键词对所述风险反馈数据进行归类汇总，生成所述第N级风险反馈数据的台账数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在预设的关键词数据库中识别所述风险反馈数据中包含的关键词，包括：

若所述关键词数据库中不包含所述关键词，将所述关键词更新至所述关键词数据库。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取对业务数据的风险反馈数据，包括：

将获取的业务数据输入至风险模型中，得到所述业务数据的风险数据；

对所述风险数据进行数据分析，得到风险核查数据；

根据所述关键词对所述风险核查数据进行标记，生成风险反馈数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第N级风险反馈数据的台账数据包括：风险模型及其对应的关键词，所述风险模型用于区分输出所述关键词中风险数据的所述风险模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述关键词包括以下一种或多种：产生所述业务数据的地理位置信息、所述风险模型的标识信息、所述业务数据对应的风险参数。

7.一种风险数据的处理设备，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取对业务数据的风险反馈数据；

输入模块，用于将所述风险反馈数据输入至第N级存储部件中的稽核归类模型；

生成模块，用于对所述风险反馈数据进行归类汇总生成第N级风险反馈数据的台账数据，其中N为大于1的正整数；

所述输入模块，还用于将所述第N级风险反馈数据的台账数据输入至第N-1级存储部件中的稽核归类模型；

所述生成模块，还用于对所述第N级风险反馈数据的台账数据进行归类汇总生成第N-1级风险反馈数据的台账数据，直至生成第一级风险反馈数据的台账数据；其中，所述第N-1级存储部件中的稽核归类模型的类别，由所述第N级风险反馈数据的台账数据所属类别得到。

8.根据权利要求7所述的设备，其特征在于，所述生成模块，具体用于在预设的关键词数据库中识别所述风险反馈数据中包含的关键词；根据所述关键词对所述风险反馈数据进行归类汇总，生成所述第N级风险反馈数据的台账数据。

9.一种风险数据的处理设备，包括：处理器、存储器，所述存储器中存储代码，所述处理器运行所述存储器中存储的代码，以执行如权利要求1-6中任一项所述的风险数据的处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-6任一项所述的风险数据的处理方法。

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