CN111275557A - 资管风险控制方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的资管风险控制方法和装置，该方法包括：获取风险试算请求，所述风险试算请求包括：拟投数据以及业务标识，所述拟投数据包括：拟投产品标识；根据所述业务标识获取风险指标当前库中对应的当前风险值；根据所述拟投产品标识获取拟投产品信息；根据所述拟投数据、所述当前风险值以及所述拟投产品信息获取风险试算结果。其中，在进行风险试算时，不需要外呼其他组件获取数据，只需要调用风险指标当前库的当前风险值，能够提高试算速度，快速响应业务需求。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种资管风险控制方法和装置。
背景技术
集团资管中心及风险部为满足监管机构要求，提出了大量的风险指标需求，并预计会持续提出新的需求。为全面监控资管业务监管的风险，现有的技术方案为针对每一个风险指标开发一支服务，前端通过判断不同的交易场景，调用后台不同的服务，后台经过逻辑处理返回结果给前段并最终展示，如某一场景触发多个风险指标，则调多支交易。
虽然目前在资管业务流程中嵌有大量的风险指标控制，业务在做交易的过程中，根据交易场景不同会触发不同的风险指标计算，但是由于资管系统数据分布比较分散，部分指标需外呼其他组件获取数据，无法快速响应业务需求。
发明内容
针对现有技术中的问题，本发明提供一种资管风险控制方法和装置、电子设备以及计算机可读存储介质，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
第一方面，提供一种资管风险控制方法，包括：
获取风险试算请求，所述风险试算请求包括：拟投数据以及业务标识，所述拟投数据包括：拟投产品标识；
根据所述业务标识获取风险指标当前库中对应的当前风险值；
根据所述拟投产品标识获取拟投产品信息；
根据所述拟投数据、所述当前风险值以及所述拟投产品信息获取风险试算结果。
进一步地，资管风险控制方法还包括：
获取动账交易信息并将所述动账交易信息加载至kafka服务器；
读取kafka服务器中的动账交易信息；
根据所述动账交易信息更新所述风险指标当前库中对应的当前风险值。
进一步地，所述动账交易信息包括：动账数据以及业务标识；
所述根据所述动账交易信息更新所述风险指标当前库中对应的当前风险值，包括：
根据所述业务标识获取风险指标当前库中对应的当前风险值；
根据所述动账数据、所述当前风险值获取最新风险值；
根据所述最新风险值更新所述风险指标当前库中对应的当前风险值。
进一步地，资管风险控制方法还包括：
将所述最新风险值存入风险指标历史库。
进一步地，资管风险控制方法还包括：
获取风险分析请求，所述风险分析请求包括：业务标识；
根据所述业务标识获取风险指标历史库中对应的风险值。
进一步地，所述风险指标当前库由风险指标库逐次更新风险值得到；
所述资管风险控制方法还包括：
构建风险指标库。
进一步地，所述构建风险指标库，包括：
利用贴源表接收kafka推送的业务数据；
对贴源表中的业务数据进行清洗和规则加工得到标签库；
根据预设指标配置规则处理标签库数据得到所述风险指标库。
第二方面，提供一种资管风险控制装置，包括：
风险试算请求获取模块，获取风险试算请求，所述风险试算请求包括：拟投数据以及业务标识，所述拟投数据包括：拟投产品标识；
当前风险值获取模块，根据所述业务标识获取风险指标当前库中对应的当前风险值；
拟投产品信息获取模块，根据所述拟投产品标识获取拟投产品信息；
风险试算模块，根据所述拟投数据、所述当前风险值以及所述拟投产品信息获取风险试算结果。
第三方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的资管风险控制方法的步骤。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的资管风险控制方法的步骤。
本发明提供的资管风险控制方法和装置、电子设备以及计算机可读存储介质，该方法包括：获取风险试算请求，所述风险试算请求包括：拟投数据以及业务标识，所述拟投数据包括：拟投产品标识；根据所述业务标识获取风险指标当前库中对应的当前风险值；根据所述拟投产品标识获取拟投产品信息；根据所述拟投数据、所述当前风险值以及所述拟投产品信息获取风险试算结果。其中，在进行风险试算时，不需要外呼其他组件获取数据，只需要调用风险指标当前库的当前风险值，能够提高试算速度，快速响应业务需求。
为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中的服务器S1与客户端设备B1之间的架构示意图；
图2为本发明实施例中的服务器S1、客户端设备B1及数据库服务器S2之间的架构示意图；
图3是本发明实施例中的资管风险控制方法的流程示意图一；
图4是本发明实施例中的资管风险控制方法的流程示意图二；
图5示出了本发明实施例中利用kafka实现负载均衡的原理；
图6示出了图3或图4中步骤S700的具体步骤；
图7示出了本发明实施例中构建风险指标库的流程；
图8是本发明实施例中贴源表的示意图；
图9是本发明实施例中标签库的示意图；
图10是本发明实施例中风险指标库的示意图；
图11示出了本发明实施例中的资管风险控制方法的整体流程架构图；
图12是本发明实施例中的资管风险控制装置的结构框图；
图13为本发明实施例电子设备的结构图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
术语解释：
Kafka:是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，Producer(消息发布方)发布消息到Kafka broker(Kafka服务器)，每条发布到Kafka的消息都有一个Topic(消息类别)，Consumer(消费者，或消息使用方)向Kafka broker读取消息并进行逻辑加工。
指标库：是指具有业务含义的各项指标汇总，是风险指标加工的基础和依据。分为基础指标与衍生指标，衍生指标由基础指标加工而成。
风险分析：是指业务预先设计好风险分析所需统计的指标，并基于统计日期，统计机构、理财产品、资产代码等维度，对历史某一天的具体指标数据进行查询。
风险试算：业务在操作过程中，特定的业务场景下，基于在系统中录入的拟投数据，结合实际已发生业务数据，触发计算预先设定好的风险指标的值。
虽然目前在资管业务流程中嵌有大量的风险指标控制，业务在做交易的过程中，根据交易场景不同会触发不同的风险指标计算，但是由于资管系统数据分布比较分散，部分指标需外呼其他组件获取数据，无法快速响应业务需求。
为至少部分解决现有技术中的上述技术问题，本发明实施例提供了一种资管风险控制方法，在进行风险试算时，不需要外呼其他组件获取数据，只需要调用风险指标当前库的当前风险值，能够提高试算速度，快速响应业务需求。
有鉴于此，本申请提供了一种资管风险控制装置，该装置可以为一种服务器S1，参见图1，该服务器S1可以与至少一个客户端设备B1通信连接，所述客户端设备B1可以将风险试算请求发送至所述服务器S1，所述服务器S1可以在线接收所述风险试算请求。所述服务器S1可以在线或者离线对获取的风险试算请求进行预处理，风险试算请求包括：拟投数据以及业务标识，所述拟投数据包括：拟投产品标识；根据所述业务标识获取风险指标当前库中对应的当前风险值；根据所述拟投产品标识获取拟投产品信息；根据所述拟投数据、所述当前风险值以及所述拟投产品信息获取风险试算结果。而后，所述服务器S1可以将风险试算结果在线发送至所述客户端设备B1。所述客户端设备B1可以在线接收所述风险试算结果。
另外，参见图2，所述服务器S1还可以与至少一个数据库服务器S2通信连接，所述数据库服务器S2用于存储拟投产品信息。所述数据库服务器S2在线将所述拟投产品信息发送至所述服务器S1，所述服务器S1可以在线接收拟投产品信息，而后根据拟投产品信息获取风险试算结果。
可以理解的是，所述客户端设备B1可以包括智能手机、平板电子设备、网络机顶盒、便携式计算机、台式电脑、个人数字助理(PDA)、车载设备、智能穿戴设备等。其中，所述智能穿戴设备可以包括智能眼镜、智能手表、智能手环等。
所述服务器与所述客户端设备之间可以使用任何合适的网络协议进行通信，包括在本申请提交日尚未开发出的网络协议。所述网络协议例如可以包括TCP/IP协议、UDP/IP协议、HTTP协议、HTTPS协议等。当然，所述网络协议例如还可以包括在上述协议之上使用的RPC协议(Remote Procedure Call Protocol，远程过程调用协议)、REST协议(Representational State Transfer，表述性状态转移协议)等。
图3是本发明实施例中的资管风险控制方法的流程示意图一；如图3所示，该资管风险控制方法可以包括以下内容：
步骤S100：获取风险试算请求，所述风险试算请求包括：拟投数据以及业务标识，所述拟投数据包括：拟投产品标识；
其中，该业务标识指一种资管业务，资管业务指银行发行理财产品，并用募集到的资金进行投资的业务，投资标的包括债券、基金等，因此，需要在购买前，试算一下比重。该拟投产品标识主要是指投资目标产品的名称，比如某支股票的编号等。
另外，该拟投数据还可以包括：拟投量等信息，比如拟投金额、拟投数量等。
步骤S200：根据所述业务标识获取风险指标当前库中对应的当前风险值；
具体地，风险指标当前库中预存有各业务的当前风险值，即根据实际已经发生的业务数据计算好的当前风险值。
步骤S300：根据所述拟投产品标识获取拟投产品信息；
具体地，拟投产品信息可包括拟投产品单价、属性、类型等多个维度的信息。
步骤S400：根据所述拟投数据、所述当前风险值以及所述拟投产品信息获取风险试算结果。
具体地，根据拟投数据、当前风险值以及所述拟投产品信息，在当前风险值的基础上加上拟投产生的风险值，得到最终的风险试算结果。
综上所述，本发明实施例提供的资管风险控制方法，在进行风险试算时，不需要外呼其他组件获取数据，只需要调用风险指标当前库的当前风险值，能够提高试算速度，快速响应业务需求。
另外，在进行风险试算时，不需要为每个风险指标设计一支服务，而是统一利用风险指标当前库实现，降低开发成本，减少开发时间，适应资管新规发布需求，就算业务部门集中提出了很多对应的风险控制指标需求也能满足快速响应业务的需要。
在一个可选的实施例中，参见图4，该资管风险控制方法还可以包括以下内容：
步骤S500：获取动账交易信息并将所述动账交易信息加载至kafka服务器；
步骤S600：读取kafka服务器中的动账交易信息；
步骤S700：根据所述动账交易信息更新所述风险指标当前库中对应的当前风险值。
具体地，在利用动账交易信息更新所述风险指标当前库中对应的当前风险值时，先将动账交易信息加载至kafka服务器，再根据执行需要读取kafka服务器中的动账交易信息进行更新处理。
其中，参见图5，Kafka作为消息中间件，连接上游生产者(即数据提供方)与下游消费者(即数据使用方)，Kafka收到数据后，将消息分散到多个partition(参与方)并分别保存在不同的server(服务器)上，以此来提高消息处理的吞吐量。生产、消费消息的时候，会被路由到指定partition，减少竞争，增加了程序的并行能力。
生产者指提供数据的源系统，在这里以资管系统为例，业务在操作过程中产生实时的业务数据，后台交易基于设定好的规则调用Kafka的异步发送接口推送数据。应用只需将消息添加到内存队列或数据库表，后续由监听线程或高频实现消息的异步发送功能，实现前台交易和Kafka消息发送解耦。
在一个可选的实施例中，动账交易信息包括：动账数据以及业务标识等。参见图6，该步骤S700可以包括以下内容：
步骤S710：根据所述业务标识获取风险指标当前库中对应的当前风险值；
该业务标识指一种资管业务。当前风险值为根据实际已经发生的业务数据计算好的值；
步骤S720：根据所述动账数据、所述当前风险值获取最新风险值；
具体地，在当前风险值的基础上加上动账产生的风险值，得到最新风险值。
步骤S730：根据所述最新风险值更新所述风险指标当前库中对应的当前风险值。
具体地，利用最新风险值替换该业务对应的当前风险值。
通过采用上述技术方案，能在动账交易后，更新风险指标当前库中值，在没有新交易发生的前提下，如需进行风险分析，只需加载风险指标当前库中的值即可，避免重复计算，节省计算资源。
在一个可选的实施例中，该资管风险控制方法还包括：将最新风险值存入风险指标历史库。
其中，风险指标历史库存储历史不同时刻的风险值，以便数据溯源，提高可靠性。
在一个进一步地实施例中，该资管风险控制方法还可以包括：
步骤I：获取风险分析请求，所述风险分析请求包括：业务标识；
步骤II：根据所述业务标识获取风险指标历史库中对应的风险值。
具体地，在用户需要查询某一业务的各个时刻的风险值时，直接去风险指标历史库中查询，方便快捷。
在一个可选的实施例中，风险指标当前库由风险指标库逐次更新风险值得到；所述资管风险控制方法还包括：构建风险指标库的步骤。
具体地，构建风险指标库包括：
步骤a:利用贴源表接收kafka推送的业务数据；
步骤b:对贴源表中的业务数据进行清洗和规则加工得到标签库；
步骤c:根据预设指标配置规则处理标签库数据得到所述风险指标库。
具体地，参见图7，源数据(即业务数据)首先通过P8应用推入kafka消息队列，然后经数据转换进入贴源库窄表，由贴源库备份至贴源历史库，同时贴源库中的数据通过数据清洗后进入标签库，由标签库备份至标签历史库中，同时，数据在标签库中进行整合并加入标签属性，进而通过指标配置后进入指标库中，另外，指标库中的数据备份至指标历史库中。其中，P8指的目前银行业务人员使用系统对应的后台，业务在前台操作产生数据，通过后台推送到kafka中。
值得说明的是，上述过程是在风险中台中执行，源数据存储在P8系统中。
举例来说，首先用贴源表接收到Kafka推送过来的数据，贴源表的设计为窄表设计，可以支持金融市场其他组件的数据，不局限于资管系统。贴源表的表结构设计如图8所示，所属系统代表了数据源，业务对象标识值代表了传入的对象，其他用key-value的形式存储。
贴源表收到数据后经过数据清洗，规则加工形成标签库，标签库是在清洗数据的基础上，经过关联关系映射，赋上具有业务含义的标签，为后续处理提供方便，相关表结构如图9所示。
指标库基于标签库数据，用实现设置好的加工逻辑进行处理，根据传入不同的对象进行消费，形成具有业务含义的不同的指标，并根据主键不同判断新增或更新相关指标，相关表如图10所示。
基于以上逻辑，项目组搭建了一套中台指标库体系，以现有的风险指标为需求，降维处理形成颗粒度更小的具有不同业务含义的指标，并把这些指标汇总形成指标库。
指标分为基础指标与衍生指标，一般来说衍生指标有多个基础指标加工而成。如：A＝(B+C)*D，则A为衍生指标，B、C、D为基础指标，相关基础指标发生变化时，均会触发衍生指标的更新。
指标库的搭建为资管系统的风险指标计算提供了数据基础，改造后的风险指标计算，不需要每个指标分别调用服务进行计算，只需外呼指标库，获取到最新的指标值，并与前台数据的值进行简单的逻辑加工即可，大量的降低了相应的时间，节省了计算资源。同时，未来可扩展到更多的领域，秉承指标代表这业务含义的思念，可以把各类需求抽象成指标进行配置与设置，最终可快速响应业务的需求。
为了使本领域技术人员更好地理解本发明，图11示出了本发明实施例中的资管风险控制方法的整体流程架构图。如图11所示，该方案包含三部分相互交互：生产者(以资管系统为例)，消息中间件(Kafka)，消费者(IPSC指标库)，交互路径参见图。
员工渠道指员工系统前台界面，资管系统是资管部门的服务器，中台共享标准联机服务是指银行的风险管控系统；中台投资组合服务中心是中台的服务器，中台金融工具中心中预存有各种产品的详细信息。
风险指标阈值维护时，由员工渠道触发，资管系统进入风险指标阈值维护模式，将风险指标阈值维护指令或者阈值发送至中台投资组合服务中心，与指标库关联，在进行风险试算等时，指标库外呼风险指标阈值维护模块，获取指标阈值等。
风险指标维护时，由员工渠道触发，中台共享标准联机服务根据风险指标维护请求触发中台投资组合服务中心的风险指标维护功能，比如删除或增加指标库中的指标。
在进行投资前，比如进行资产申报、资产配置、资产转仓、资产申赎之前，先触发风险试算请求，所述风险试算请求包括：拟投数据以及业务标识，所述拟投数据包括：拟投产品标识，风险试算请求经过资管系统传输至中台共享标准联机服务，触发风险试算服务，将风险试算请求发送至中台投资组合服务中心，触发风险试算，中台投资组合服务中心根据风险试算请求触发中台金融工具中心中的基础信息查询功能，根据所述拟投产品标识获取拟投产品信息，比如：股票信息、基金信息、债券信息等，根据所述业务标识外呼风险指标当前库，以获取风险指标当前库中对应的当前风险值；然后根据所述拟投数据、所述当前风险值以及所述拟投产品信息获取风险试算结果，并将风险试算结果经中台共享标准联机服务反馈至资管系统。
在发生了动账交易后，比如：资产勾稽、资产划拨等，将动账交易信息发送至kafka，在计算风险值时，从kafka获取动账交易信息，根据所述动账交易信息计算最新风险值，根据最新风险值更新所述风险指标当前库中对应的当前风险值，并将最新风险值插入风险指标历史库中备份。
另外，为了计算需要，kafka还会订阅资产基础信息，中台金融工具中心返回资产基础变动信息给kafka，以为后续计算提供数据基础。
在风险分析时，比如需要查询某一业务当前风险值，作为规划投资的依据时，将风险分析请求经资管系统发送至中台投资组合服务中心，触发风险分析查询功能，进而从风险指标历史库中获取到相应的风险值。
另外，中台共享标准联机服务也可以自行触发风险分析结果查询，触发中台投资组合服务中心中的风险分析查询功能，进而从风险指标历史库中获取到相应的风险值。
另外，值得说明的是，本发明实施例提供的资管风险控制方法由中台投资组合服务中心执行。
综上所述，本发明实施例提供的资管风险控制方法，可配合资管新规的发布快速实现各类风险指标对资管业务进行管控，通过配置化的方式快速响应风险指标的需求，减少开发工作量；通过消息中间件的异步发送逻辑实现前台交易与中台风险数据的分离，减少交易与中后台处理的关联性；通过窄表设计支持金融市场其他组件的指标需求，减少了重复的计算逻辑，有效利用计算资源实现效率最大化；加快风险指标的响应速度，提升用户体验，总体架构更加合理，针对风险指标有专门的中台进行处理；提升了指标计算的效率，提高业务操作体验，支持多组件和多系统。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种资管风险控制装置，可以用于实现上述实施例所描述的方法，如下面的实施例所述。由于资管风险控制装置解决问题的原理与上述方法相似，因此资管风险控制装置的实施可以参见上述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图12是本发明实施例中的资管风险控制装置的结构框图。如图12所示，该资管风险控制装置具体包括：风险试算请求获取模块10、当前风险值获取模块20、拟投产品信息获取模块30以及风险试算模块40。
风险试算请求获取模块10获取风险试算请求，所述风险试算请求包括：拟投数据以及业务标识，所述拟投数据包括：拟投产品标识；
当前风险值获取模块20根据所述业务标识获取风险指标当前库中对应的当前风险值；
拟投产品信息获取模块30根据所述拟投产品标识获取拟投产品信息；
风险试算模块40根据所述拟投数据、所述当前风险值以及所述拟投产品信息获取风险试算结果。
本发明实施例提供的资管风险控制装置，在进行风险试算时，不需要外呼其他组件获取数据，只需要调用风险指标当前库的当前风险值，能够提高试算速度，快速响应业务需求。
另外，在进行风险试算时，不需要为每个风险指标设计一支服务，而是统一利用风险指标当前库实现，降低开发成本，减少开发时间，适应资管新规发布需求，就算业务部门集中提出了很多对应的风险控制指标需求也能满足快速响应业务的需要。
在一个可选的实施例中，资管风险控制装置还可以包括：动账交易信息加载模块、动账交易信息读取模块以及风险值更新模块。
动账交易信息加载模块，获取动账交易信息并将所述动账交易信息加载至kafka服务器；
动账交易信息读取模块，读取kafka服务器中的动账交易信息；
风险值更新模块，根据所述动账交易信息更新所述风险指标当前库中对应的当前风险值。
在一个可选的实施例中，所述动账交易信息包括：动账数据以及业务标识；所述风险值更新模块可以包括：当前风险值获取单元、风险值计算单元以及风险值更新单元。
当前风险值获取单元，根据所述业务标识获取风险指标当前库中对应的当前风险值；
风险值计算单元，根据所述动账数据、所述当前风险值获取最新风险值；
风险值更新单元，根据所述最新风险值更新所述风险指标当前库中对应的当前风险值。
在一个可选的实施例中，资管风险控制装置还可以包括：数据备份模块，将所述最新风险值存入风险指标历史库。
在一个可选的实施例中，资管风险控制装置还可以包括：风险分析请求回去模块以及风险分析请求响应模块。
风险分析请求回去模块，获取风险分析请求，所述风险分析请求包括：业务标识；
风险分析请求响应模块，根据所述业务标识获取风险指标历史库中对应的风险值。
在一个可选的实施例中，所述风险指标当前库由风险指标库逐次更新风险值得到；所述资管风险控制装置还可以包括：风险指标库构建模块，用于构建风险指标库。
在一个进一步地实施例中，风险指标库构建模块可以包括：贴源数据获取单元、标签库转换单元以及指标配置单元。
贴源数据获取单元，利用贴源表接收kafka推送的业务数据；
标签库转换单元，对贴源表中的业务数据进行清洗和规则加工得到标签库；
指标配置单元，根据预设指标配置规则处理标签库数据得到所述风险指标库。
上述实施例阐明的装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为电子设备，具体的，电子设备例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
在一个典型的实例中电子设备具体包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现下述步骤：
获取风险试算请求，所述风险试算请求包括：拟投数据以及业务标识，所述拟投数据包括：拟投产品标识；
根据所述业务标识获取风险指标当前库中对应的当前风险值；
根据所述拟投产品标识获取拟投产品信息；
根据所述拟投数据、所述当前风险值以及所述拟投产品信息获取风险试算结果。
从上述描述可知，本发明实施例提供的电子设备，可用于资管风险控制，在进行风险试算时，不需要外呼其他组件获取数据，只需要调用风险指标当前库的当前风险值，能够提高试算速度，快速响应业务需求。
下面参考图13，其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备600的结构示意图。
如图13所示，电子设备600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM))603中的程序而执行各种适当的工作和处理。在RAM603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU601、ROM602、以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡，调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装如存储部分608。
特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现下述步骤：
获取风险试算请求，所述风险试算请求包括：拟投数据以及业务标识，所述拟投数据包括：拟投产品标识；
根据所述业务标识获取风险指标当前库中对应的当前风险值；
根据所述拟投产品标识获取拟投产品信息；
根据所述拟投数据、所述当前风险值以及所述拟投产品信息获取风险试算结果。
从上述描述可知，本发明实施例提供的计算机可读存储介质，可用于资管风险控制，在进行风险试算时，不需要外呼其他组件获取数据，只需要调用风险指标当前库的当前风险值，能够提高试算速度，快速响应业务需求。
在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种资管风险控制方法，其特征在于，包括：
获取风险试算请求，所述风险试算请求包括：拟投数据以及业务标识，所述拟投数据包括：拟投产品标识；
根据所述业务标识获取风险指标当前库中对应的当前风险值；
根据所述拟投产品标识获取拟投产品信息；
根据所述拟投数据、所述当前风险值以及所述拟投产品信息获取风险试算结果。
2.根据权利要求1所述的资管风险控制方法，其特征在于，还包括：
获取动账交易信息并将所述动账交易信息加载至kafka服务器；
读取kafka服务器中的动账交易信息；
根据所述动账交易信息更新所述风险指标当前库中对应的当前风险值。
3.根据权利要求2所述的资管风险控制方法，其特征在于，所述动账交易信息包括：动账数据以及业务标识；
所述根据所述动账交易信息更新所述风险指标当前库中对应的当前风险值，包括：
根据所述业务标识获取风险指标当前库中对应的当前风险值；
根据所述动账数据、所述当前风险值获取最新风险值；
根据所述最新风险值更新所述风险指标当前库中对应的当前风险值。
4.根据权利要求3所述的资管风险控制方法，其特征在于，还包括：
将所述最新风险值存入风险指标历史库。
5.根据权利要求4所述的资管风险控制方法，其特征在于，还包括：
获取风险分析请求，所述风险分析请求包括：业务标识；
根据所述业务标识获取风险指标历史库中对应的风险值。
6.根据权利要求1所述的资管风险控制方法，其特征在于，所述风险指标当前库由风险指标库逐次更新风险值得到；
所述资管风险控制方法还包括：
构建风险指标库。
7.根据权利要求6所述的资管风险控制方法，其特征在于，所述构建风险指标库，包括：
利用贴源表接收kafka推送的业务数据；
对贴源表中的业务数据进行清洗和规则加工得到标签库；
根据预设指标配置规则处理标签库数据得到所述风险指标库。
8.一种资管风险控制装置，其特征在于，包括：
风险试算请求获取模块，获取风险试算请求，所述风险试算请求包括：拟投数据以及业务标识，所述拟投数据包括：拟投产品标识；
当前风险值获取模块，根据所述业务标识获取风险指标当前库中对应的当前风险值；
拟投产品信息获取模块，根据所述拟投产品标识获取拟投产品信息；
风险试算模块，根据所述拟投数据、所述当前风险值以及所述拟投产品信息获取风险试算结果。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至7任一项所述的资管风险控制方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的资管风险控制方法的步骤。
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