CN112419041A - 一种风险监控方法、装置、存储介质及计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种风险监控方法、装置、存储介质及计算机设备，所述方法包括：获取用户的特征数据，将所述用户的特征数据更新至预设的业务数据库；基于所述用户的特征数据以及所述预设的业务数据库，构造与所述用户对应的信息关联指标；获取所述信息关联指标对应的第一数量以及所述信息关联指标对应的预设的风险阈值；当所述第一数量大于所述预设的风险阈值时，对所述用户进行风险预警。本发明将信息关联指标的构建从个人主体切换到数据本身，基于预设的业务数据库进行关联分析，实现了一种更加普适、实时、安全的风险监控与预警方法。
Description
技术领域
本发明涉及软件技术领域，特别涉及一种风险监控方法、装置、存储介质及计算机设备。
背景技术
随着银行信贷业务互联网化和新型互联网金融模式的快速发展，与之相应的金融风险隐患随之涌现，伴随而来的欺诈形式和数量也在迅速增长，相应地金融机构也在借助金融科技手段不断完善自身的风控体系以应对不断升级的欺诈风险。对于个人欺诈主要通过信息验证与风险筛查等手段进行排查，而对于团伙欺诈目前主流则是基于主体关联图谱进行识别。
构建主体关联图谱需要先挖掘个人关联的其他主体，再统计其他主体的各类特征、风险等级，并基于其他主体与个人之间的关联程度进行加权计算，通过聚类分析及各种算法推断个人属于欺诈团伙的概率及潜在风险等级。可以看出，通过主体关联图谱识别团伙欺诈的前提需要先构建庞大的用户特征及风险客户数据库，否则将无法有效评估主体关联风险状况，因此该方法仅对留存有大量用户特征及业务表现数据的大机构可行。另外，通过主体关联图谱识别团伙欺诈需要先识别出团伙中的部分欺诈个体，再对欺诈个体形成的关联图谱进行欺诈团伙标记，因此对欺诈用户覆盖度存在较高要求，并且对于欺诈的识别具有明显滞后性。同时，在构建主体关联图谱的过程中使用了其他主体的特征与个人信息数据，该方法的安全合规性也有待界定。
因而现有技术还有待改进和提高。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种风险监控方法、装置存储介质及计算机设备，从而实现了一种更加普适、实时、安全的风险监控与预警方法。
本发明所采用的技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种风险监控方法，其包括：
获取用户的特征数据，将所述用户的特征数据更新至预设的业务数据库；
基于所述用户的特征数据以及所述预设的业务数据库，构造与所述用户对应的信息关联指标；
获取所述信息关联指标对应的第一数量以及所述信息关联指标对应的预设的风险阈值；
当所述第一数量大于所述预设的风险阈值时，对所述用户进行风险预警。
作为进一步的改进技术方案，所述获取待监控用户的特征数据之前还包括：
建立一业务数据库，其中，所述业务数据库存储有若干用户的特征数据，每条特征数据均包括记录编号，用户姓名，证件号码，手机号码以及申请时间。
作为进一步的改进技术方案，所述获取用户的特征数据，将所述用户的特征数据更新至预设的业务数据库具体为：
获取用户的特征数据，并根据预设的数据格式对所述用户的特征数据进行处理；
将处理后的特征数据更新至预设的业务数据库；
其中，所述用户的特征数据包括记录编号，用户姓名，证件号码，手机号码以及申请时间。
作为进一步的改进技术方案，所述基于所述用户的特征数据以及所述预设的业务数据库，构造与所述用户对应的信息关联指标具体包括：
在预设的业务数据库内查找与所述用户的证件号码在预设时间段内关联的姓名个数；
根据所述用户的证件号码在预设时间段内关联的姓名个数，构造与所述用户对应的信息关联指标。
作为进一步的改进技术方案，所述获取所述信息关联指标对应的第一数量以及所述信息关联指标对应的预设的风险阈值具体包括：
在预设的业务数据库内查找与所述用户的手机号码在预设时间段内关联的证件号码个数；
根据所述用户的手机号码在预设时间段内关联的证件号码个数，构造与所述用户对应的信息关联指标。
作为进一步的改进技术方案，所述当所述第一数量大于所述预设的风险阈值时，对所述用户进行风险预警之后还包括：
将所述用户对应的特征数据保存至预设的风险信息库。
作为进一步的改进技术方案，所述的风险监控方法还包括：
基于所述用户的特征数据以及所述预设的业务数据库，构建与所述用户对应的信息关联图谱。
第二方面，本发明实施例提供了一种风险监控装置，其包括：
更新模块，用于获取用户的特征数据，将所述用户的特征数据更新至预设的业务数据库；
指标构建模块；用于基于所述用户的特征数据以及所述预设的业务数据库，构造与所述用户对应的信息关联指标；
获取模块，用于获取所述信息关联指标对应的第一数量以及所述信息关联指标对应的预设的风险阈值；
预警模块，用于当所述第一数量大于所述预设的风险阈值时，对所述用户进行风险预警。
第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上任意一项所述的风险监控方法中的步骤。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，其包括：处理器和存储器；所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上任意一项所述的风险监控方法中的步骤。
有益效果：与现有技术相比，本发明提供了一种风险监控方法、装置、存储介质及计算机设备，所述方法包括：获取用户的特征数据，将所述用户的特征数据更新至预设的业务数据库；基于所述用户的特征数据以及所述预设的业务数据库，构造与所述用户对应的信息关联指标；获取所述信息关联指标对应的第一数量以及所述信息关联指标对应的预设的风险阈值；当所述第一数量大于所述预设的风险阈值时，对所述用户进行风险预警。本发明将信息关联指标的构建从个人主体切换到数据本身，基于预设的业务数据库进行关联分析，实现了一种更加普适、实时、安全的风险监控与预警方法。
附图说明
图1为本发明提供的风险监控方法的流程图。
图2为本发明提供的信息关联图谱示意图。
图3为本发明提供的风险监控装置的结构示意图。
图4为本发明提供的计算机设备结构原理图。
具体实施方式
本发明提供一种风险监控方法、存储介质及计算机设备，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语 (包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
下面结合附图，通过对实施例的描述，对发明内容作进一步说明。
本实施例提供了一种风险监控方法，如图1所示，所述方法包括：
S100、获取用户的特征数据，将所述用户的特征数据更新至预设的业务数据库。
具体地，所述用户为待监控用户；本实施例中，可以基于用户个人数据本身并结合预设的业务数据库的分析，从而可以实现一种更加普适、实时、安全的风险监控与预警方法。
进一步，所述获取用户的特征数据，将所述用户的特征数据更新至预设的业务数据库具体包括：
S101、获取用户的特征数据，并根据预设的数据格式对所述用户的特征数据进行处理；
S102、将处理后的特征数据更新至预设的业务数据库。
本实施例中，所述用户的特征数据包括记录编号，用户姓名，证件号码，手机号码以及申请时间。在实际应用中，还可以包括第一联系人(手机号码)、第二联系人(手机号码)、地址信息以及工作单位名称等信息。其中，所述预设的数据格式为标准化、统一的数据格式，例如，例如删除空格、证件号码限定规则18位、手机号码限定规则11位、地址行政区划规范化、工作单位名称规范化等，这样便于将用户的特征信息有效存入业务数据库表中，以建立有效的业务数据表。
相应的，所述获取待监控用户的特征数据之前还包括：
S10、建立一业务数据库，其中，所述业务数据库存储有若干用户的特征数据，每条特征数据均包括记录编号，用户姓名，证件号码，手机号码以及申请时间。
本实施例中，所述业务数据库中存储的业务数据包含但不限于机构自有业务申请数据与外接个人特征数据等，示例以简化版业务申请数据(姓名、证件号码、手机号码、第一联系人、第二联系人)进行说明，具体如表1所示。
表1
在实际应用中，所述的风险监控方法还包括：基于所述用户的特征数据以及所述预设的业务数据库，构建与所述用户对应的信息关联图谱。
如图2所示，图2为本发明提供的信息关联图谱示意图。以业数据中的中的姓名、证件号码、手机号码等作为节点，建立关联关系，以此构建信息关联图谱，这样，通过将所述信息关系图谱反应给业务人员，从而便于业务人员更加直观的分析得到待测用户是否为安全用户。
S200、基于所述用户的特征数据以及所述预设的业务数据库，构造与所述用户对应的信息关联指标。
本实施例中，以预设的业务数据中的证件号码、手机号码作为锚点，构造信息关联指标，具体如表2所示。
由此可见，本实施例中，所述基于所述用户的特征数据以及所述预设的业务数据库，构造与所述用户对应的信息关联指标具体包括：
S201、在预设的业务数据库内查找与所述用户的证件号码在预设时间段内关联的姓名个数；
S202、根据所述用户的证件号码在预设时间段内关联的姓名个数，构造与所述用户对应的信息关联指标。
具体地，由表1所示，所述预设时间段可以为近7天、近1月、近3 月、近6月、近12月、历史数据时间等等。可以理解的，本实施例中，可以为每个不同的预设时间内分别设置不同的风险阈值，例如近7天为比较短暂的时间，用户一般不会变更姓名，因此较佳的，可以将近7天对应的风险阈值设置为1；相应的，例如历史数据时间比较长、甚至不止一年就可以将历史数据时间对应的风险阈值设置为2。需要说明的是，上述时间阈值可以根据业务人员的实际需要来进行设定，本发明实施例不加以限制。
进一步本实施例中还可以根据用户的手机号码以及证件号码来建立信息关联指标，相应的，所述获取所述信息关联指标对应的第一数量以及所述信息关联指标对应的预设的风险阈值具体包括：
M201、在预设的业务数据库内查找与所述用户的手机号码在预设时间段内关联的证件号码个数；
M202、根据所述用户的手机号码在预设时间段内关联的证件号码个数，构造与所述用户对应的信息关联指标。
具体地，由于用户的身份证号通常不会轻易变更，那么如果系统有判定到某个用户在预设时间段内关联了过多的证件号码，那么该用户很可能为风险用户。
需要说明的是，上述两种建立信息关联指标的方式，可以分别对用户来进行测评；当然在实际应用中，也可以同时作为判定是否为风险用户的依据，这样可以从多维度的待测用户进行风险性评估，以便于实时进行风险监控和预警。
S300、获取所述信息关联指标对应的第一数量以及所述信息关联指标对应的预设的风险阈值。
本实施例中，针对不同的信息关联指标设定不同的预警风险阈值，例如“近7天证件号码关联姓名个数＞1”、“历史证件号码关联姓名个数＞ 2”等。
S400、当所述第一数量大于所述预设的风险阈值时，对所述用户进行风险预警。
本实施例中，在以上步骤的基础上部署欺诈风险识别规则，并对已有业务数据进行全面实时监控。当某个信息的关联指标超过设定的风险阈值时，例如新增记录编号为“0006”的用户，发现“用户0006”的“证件号码Id2”、“手机号码Ph3”、“第一联系人Ph1”、“第二联系人Ph2”均存在异常关联(关联指标超过设定的风险阈值)，此时则阻断新用户(0006)业务流，并预警老用户(0002/0003/0004/0005)风险，同时将这些信息纳入风险信息库，从而便于后续用户办理业务时，从而根据风险信息库可以快速的判断出用户是否是目标风险用户，提高了监控效率。
在实际应用中，若新用户信息的关联指标均未超过风险阈值时，例如新增记录编号为“0007”的用户，发现“用户0007”的“证件号码Id6”、“手机号码Ph6”、“第一联系人Ph7”、“第二联系人Ph8”关联指标均未超过设定的风险阈值，此时可通过进入下一步风控环节，并将新用户 (0007)信息自动纳入实时监控范围。
需要说明的是，本发明实施例中以如下假设为前提：正常用户其姓名、证件号码等个人身份标识信息有唯一不变的特征，手机号码、紧急联系人、居住地等联系特征信息在一定时间内也具有较强的稳定性。反之，当某个证件号码在历史上跟多个姓名、手机号码、地址关联，则该证件号码存在较大风险；可能是证件号码被人冒用，也可能是证件号码的主体非常不稳定、经常变更联系方式、存在失联风险；市场上黑产会将收购到的个人信息进行多方交易，导致多个欺诈团伙可能使用同一批主体进行欺诈申请，当共同申请一家机构或多机构进行数据共享时，在业务数据上会发现信息关联的特征；同一团伙成员在申请时会互相担保，相互作为对方的第一或第二联系人填写申请信息，当共同申请一家机构或多机构进行数据共享时，在业务数据上会发现信息关联的特征。因此，本发明是根据数据角度出发，分别以证件号码、手机号码等申请信息为主体，进行关联分析，排查与挖掘潜在的风险信息。
综上所述，与现有技术相比，本发明实施例具有以下优点：
本发明公开了一种风险监控方法，所述方法包括：获取用户的特征数据，将所述用户的特征数据更新至预设的业务数据库；基于所述用户的特征数据以及所述预设的业务数据库，构造与所述用户对应的信息关联指标；获取所述信息关联指标对应的第一数量以及所述信息关联指标对应的预设的风险阈值；当所述第一数量大于所述预设的风险阈值时，对所述用户进行风险预警。本发明将信息关联指标的构建从个人主体切换到数据本身，基于预设的业务数据库进行关联分析，实现了一种更加普适、实时、安全的风险监控与预警方法。
基于上述风险监控方法，本发明还提供了一种风险监控装置，如图3 所示，所述装置包括：
更新模块41，用于获取用户的特征数据，将所述用户的特征数据更新至预设的业务数据库；
指标构建模块42；用于基于所述用户的特征数据以及所述预设的业务数据库，构造与所述用户对应的信息关联指标；
获取模块43，用于获取所述信息关联指标对应的第一数量以及所述信息关联指标对应的预设的风险阈值；
预警模块44，用于当所述第一数量大于所述预设的风险阈值时，对所述用户进行风险预警。
需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述风险监控装置和各模块的具体实现过程，可以参考前述风险监控方法实施例中的相应描述，为了描述的方便和简洁，在此不再赘述。
上述风险监控装置可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以如图4所示的计算机设备上运行。
基于上述风险监控方法，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述实施例所述的风险监控方法中的步骤。
基于上述风险监控装置，本发明还提供了一种计算机设备，如图4所示，其包括至少一个处理器(processor)20；显示屏21；以及存储器(memory) 22，还可以包括通信接口(Communications Interface)23和总线24。其中，处理器20、显示屏21、存储器22和通信接口23可以通过总线24完成相互间的通信。显示屏21设置为显示初始设置模式中预设的用户引导界面。通信接口23可以传输信息。处理器20可以调用存储器22中的逻辑指令，以执行上述实施例中的方法。
此外，上述的存储器22中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
存储器22作为一种计算机可读存储介质，可设置为存储软件程序、计算机可执行程序，如本公开实施例中的方法对应的程序指令或模块。处理器20通过运行存储在存储器22中的软件程序、指令或模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中的方法。
存储器22可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器。例如，U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态存储介质。
此外，上述存储介质以及计算机设备中的多条指令处理器加载并执行的具体过程在上述方法中已经详细说明，在这里就不再一一陈述。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种风险监控方法，其特征在于，其包括：
获取用户的特征数据，将所述用户的特征数据更新至预设的业务数据库；
基于所述用户的特征数据以及所述预设的业务数据库，构造与所述用户对应的信息关联指标；
获取所述信息关联指标对应的第一数量以及所述信息关联指标对应的预设的风险阈值；
当所述第一数量大于所述预设的风险阈值时，对所述用户进行风险预警。
2.根据权利要求1所述的风险监控方法，其特征在于，所述获取待监控用户的特征数据之前还包括：
建立一业务数据库，其中，所述业务数据库存储有若干用户的特征数据，每条特征数据均包括记录编号，用户姓名，证件号码，手机号码以及申请时间。
3.根据权利要求1所述的风险监控方法，其特征在于，所述获取用户的特征数据，将所述用户的特征数据更新至预设的业务数据库具体为：
获取用户的特征数据，并根据预设的数据格式对所述用户的特征数据进行处理；
将处理后的特征数据更新至预设的业务数据库；
其中，所述用户的特征数据包括记录编号，用户姓名，证件号码，手机号码以及申请时间。
4.根据权利要求3所述的风险监控方法，其特征在于，所述基于所述用户的特征数据以及所述预设的业务数据库，构造与所述用户对应的信息关联指标具体包括：
在预设的业务数据库内查找与所述用户的证件号码在预设时间段内关联的姓名个数；
根据所述用户的证件号码在预设时间段内关联的姓名个数，构造与所述用户对应的信息关联指标。
5.根据权利要求3所述的风险监控方法，其特征在于，所述获取所述信息关联指标对应的第一数量以及所述信息关联指标对应的预设的风险阈值具体包括：
在预设的业务数据库内查找与所述用户的手机号码在预设时间段内关联的证件号码个数；
根据所述用户的手机号码在预设时间段内关联的证件号码个数，构造与所述用户对应的信息关联指标。
6.根据权利要求1所述的风险监控方法，其特征在于，所述当所述第一数量大于所述预设的风险阈值时，对所述用户进行风险预警之后还包括：
将所述用户对应的特征数据保存至预设的风险信息库。
7.根据权利要求1所述的风险监控方法，其特征在于，所述的风险监控方法还包括：
基于所述用户的特征数据以及所述预设的业务数据库，构建与所述用户对应的信息关联图谱。
8.一种风险监控装置，其特征在于，其包括：
更新模块，用于获取用户的特征数据，将所述用户的特征数据更新至预设的业务数据库；
指标构建模块；用于基于所述用户的特征数据以及所述预设的业务数据库，构造与所述用户对应的信息关联指标；
获取模块，用于获取所述信息关联指标对应的第一数量以及所述信息关联指标对应的预设的风险阈值；
预警模块，用于当所述第一数量大于所述预设的风险阈值时，对所述用户进行风险预警。
9.一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存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1～7任意一项所述的风险监控方法中的步骤。
10.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如权利要求1～7任意一项所述的风险监控方法中的步骤。
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|---|---|
| CN (1) | CN112419041A (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113034000A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-06-25 | 数贸科技（北京）有限公司 | 一种风控处理方法、装置、计算设备和存储介质 |
| CN113052516A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-06-29 | 深圳高灯计算机科技有限公司 | 一种基于流式计算的风控方法、系统及设备 |
| CN113222223A (zh) * | 2021-04-24 | 2021-08-06 | 上海钢银科技发展有限公司 | 实时数仓的风控联动预警方法、系统、设备及存储介质 |
| CN113724073A (zh) * | 2021-09-09 | 2021-11-30 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种风险识别和控制方法及装置 |
| CN116739355A (zh) * | 2023-08-15 | 2023-09-12 | 义乌新型智慧城市运营有限公司 | 城市运行风险预警的分析方法及系统 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109636564A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-04-16 | 平安科技（深圳）有限公司 | 用于风控的信息核实方法、装置、设备及存储介质 |
| CN109636578A (zh) * | 2018-10-25 | 2019-04-16 | 平安科技（深圳）有限公司 | 信贷信息的风险检测方法、装置、设备及可读存储介质 |
-
2020
- 2020-11-05 CN CN202011223381.1A patent/CN112419041A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109636564A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-04-16 | 平安科技（深圳）有限公司 | 用于风控的信息核实方法、装置、设备及存储介质 |
| CN109636578A (zh) * | 2018-10-25 | 2019-04-16 | 平安科技（深圳）有限公司 | 信贷信息的风险检测方法、装置、设备及可读存储介质 |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113034000A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-06-25 | 数贸科技（北京）有限公司 | 一种风控处理方法、装置、计算设备和存储介质 |
| CN113222223A (zh) * | 2021-04-24 | 2021-08-06 | 上海钢银科技发展有限公司 | 实时数仓的风控联动预警方法、系统、设备及存储介质 |
| CN113222223B (zh) * | 2021-04-24 | 2023-02-21 | 上海钢银科技发展有限公司 | 实时数仓的风控联动预警方法、系统、设备及存储介质 |
| CN113052516A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-06-29 | 深圳高灯计算机科技有限公司 | 一种基于流式计算的风控方法、系统及设备 |
| CN113052516B (zh) * | 2021-05-31 | 2022-01-04 | 深圳高灯计算机科技有限公司 | 一种基于流式计算的风控方法、系统及设备 |
| CN113724073A (zh) * | 2021-09-09 | 2021-11-30 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种风险识别和控制方法及装置 |
| CN116739355A (zh) * | 2023-08-15 | 2023-09-12 | 义乌新型智慧城市运营有限公司 | 城市运行风险预警的分析方法及系统 |
| CN116739355B (zh) * | 2023-08-15 | 2023-11-14 | 义乌新型智慧城市运营有限公司 | 城市运行风险预警的分析方法及系统 |
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