CN113807695B - 项目处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本说明书实施例提供项目处理方法及装置，其中所述项目处理方法，应用于项目服务平台，所述项目服务平台包括流程管控模块和服务处理模块，所述流程管控模块在接收到目标机构的项目上线请求的情况下被触发，并基于所述项目上线请求中携带的项目属性信息确定所述目标机构的基础流程数据，且基于所述基础流程数据确定所述目标机构的待处理项目，将所述待处理项目发送至所述服务处理模块；所述服务处理模块基于诉求咨询平台、意图响应平台以及工具平台处理所述待处理项目。
Description
技术领域
本说明书实施例涉及计算机技术领域，特别涉及一种项目处理方法。
背景技术
在项目开发平台开发的项目需要在其他机构上线的过程中，可能会由于项目管理不规范、流程制度混乱或者流程周期过长等原因，影响相关项目审核人员的宝贵时间以及项目产生的收益。尤其是金融项目，项目开发平台与机构之间的交互几乎都是接口级别的交互，一旦在机构上线项目的事前、事中和事后因流程或者是因配置参数等信息出现风险问题，就会为项目开发平台以及机构带来较大的上线成本。
发明内容
有鉴于此，本说明书施例提供了一种项目处理方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种项目处理装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质，以解决现有技术中存在的技术缺陷。
根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种项目处理方法，应用于项目服务平台，所述项目服务平台包括流程管控模块和服务处理模块，
所述流程管控模块在接收到目标机构的项目上线请求的情况下被触发，并基于所述项目上线请求中携带的项目属性信息确定所述目标机构的基础流程数据，且基于所述基础流程数据确定所述目标机构的待处理项目，将所述待处理项目发送至所述服务处理模块；
所述服务处理模块基于诉求咨询平台、意图响应平台以及工具平台处理所述待处理项目。
根据本说明书实施例的第二方面，提供了一种项目处理装置，应用于项目服务平台，所述项目服务平台包括流程管控模块和服务处理模块，
所述流程管控模块，被配置为在接收到目标机构的项目上线请求的情况下被触发，并基于所述项目上线请求中携带的项目属性信息确定所述目标机构的基础流程数据，且基于所述基础流程数据确定所述目标机构的待处理项目，将所述待处理项目发送至所述服务处理模块；
所述服务处理模块，被配置为基于诉求咨询平台、意图响应平台以及工具平台处理所述待处理项目。
根据本说明书实施例的第三方面，提供了一种计算设备，包括：
存储器和处理器；
所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，其中，所述处理器执行所述计算机可执行指令时实现所述项目处理方法的步骤。
根据本说明书实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该指令被处理器执行时实现任意一项所述项目处理方法的步骤。
本说明书一个实施例提供的项目处理方法，应用于项目服务平台，所述项目服务平台包括流程管控模块和服务处理模块，所述流程管控模块在接收到目标机构的项目上线请求的情况下被触发，并基于所述项目上线请求中携带的项目属性信息确定所述目标机构的基础流程数据，且基于所述基础流程数据确定所述目标机构的待处理项目，将所述待处理项目发送至所述服务处理模块；所述服务处理模块基于诉求咨询平台、意图响应平台以及工具平台处理所述待处理项目。
具体的，通过在项目服务平台中创建流程管控模块和服务处理模块，流程管控模块将机构所需上线的项目的基础流程智能管控起来，达到与机构对接过程中，流程无遗漏的目的；并且在确定每个待处理项目后，服务处理模块可以不间断地接收机构的咨询诉求，进而对诉求进行解析，调用相应的工具解决对应的问题，实现了对项目上线过程出现的疑问进行自动化处理，减少了人工的参与，从而也降低了整体项目上线的成本。
附图说明
图1是本说明书一个实施例提供的一种项目处理方法应用于项目服务平台的项目上线流程示意图；
图2是本说明书一个实施例提供的一种项目处理方法中NLP机器人智能处理机构诉求的示意图；
图3是本说明书一个实施例提供的一种项目处理方法的流程图；
图4是本说明书一个实施例提供的一种项目处理方法的意图响应平台利用决策树确定目标机构的目标处理意图的示意图；
图5是本说明书一个实施例提供的一种项目处理方法中的NLP机器人复用全链路校验的示意图；
图6是本说明书一个实施例提供的一种项目处理方法中的联调准出的示意图；
图7是本说明书一个实施例提供的一种项目处理方法中的灰度验证以及项目上线的流程示意图；
图8是本说明书一个实施例提供的一种项目处理装置的结构示意图；
图9是本说明书一个实施例提供的一种计算设备的结构框图。
具体实施方式
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本说明书。但是本说明书能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本说明书内涵的情况下做类似推广，因此本说明书不受下面公开的具体实施的限制。
在本说明书一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书一个或多个实施例。在本说明书一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本说明书一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本说明书一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
首先，对本说明书一个或多个实施例涉及的名词术语进行解释。
RPA(Robotic Process Automation,机器人流程自动化)：在人工智能和自动化技术的基础上，依据预先录制的脚本与现有用户系统进行交互并完成预期任务的技术。
NLP：自然语言处理。
为了便于理解，本说明书实施例提供的项目处理方法，以项目服务平台处理上线项目的过程为例进行详细说明，其中，项目服务平台可以与多个其他机构进行合作，包括证券机构、大型银行机构等，基于该系统架构，本说明书实施例提供的项目处理方法是在解决如何提升和外部机构合作的效果，以及如何保障和机构合作不出现生产问题。
需要说明的是，项目服务平台与机构合作的过程，可能会出现两类问题，第一类与质量相关的问题有：线下联调时，联调用例遗漏；线下联调时，联调用例验证点缺失；机构线上时，配置变更漏配；机构线上时，业务、产品、技术、法务、政策协同不足，容易遗漏(比如某个环节还没有准备好，机构的业务就已经进来了)；业务运行中，事中和事后的防线缺失。第二类与效率相关的问题有：线下联调接入速度慢，当接入需求陡增时，并发量不足；机构上线后，答疑量大，运维成本过高。针对上述问题，本说明书实施例提供的项目处理方法提出和机构人机协同的方案，保障和机构的合作顺利和安全。
基于此，在本说明书中，提供了一种项目处理方法，本说明书同时涉及一种项目处理装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质，在下面的实施例中逐一进行详细说明。
图1示出了根据本说明书一个实施例提供的一种项目处理方法应用于项目服务平台的项目上线流程示意图。
图1中示出了项目上线的阶段分别包括：需求、联调、验证、配置、灰度、上线这六个阶段，而在项目上线的过程中，这六个阶段中细节的流程可能有百余项之多，如果不加以管控，有一个项目处理遗漏，就能会造成很严重的故障，而在效率方面，当机构并发量特别大时，人力资源也是一个较为严重的瓶颈。
本实施例提出的项目处理方法则依赖于两个模块进行，其一是图1中的“RPA机器人流程自动化”模块，其二是图1中的“NLP机器人诉求处理”模块。
为了解决机构并发量突增的问题，利用“RPA机器人流程自动化”模块进行整个项目流程管理，其中，RPA机器人也可称为“数字员工”或者“数字劳动力”，是一种虚拟化的劳动力，其技术基因主要来自于RPA和AI等技术的支持。RPA机器人也可以理解为，“虚拟机器人”替代人工的一种方式。RPA不仅可以模拟人类，而且可以利用和融合现有各项技术，实现其流程自动化的目标。
进而，在项目上线过程中，利用RPA数字员工的优势可体现在以下几个方面：1、降低人力成本：无需人工介入，RPA数字员工就可以独立完成相关流程的几乎所有工作，这不仅大幅减少了人力成本，同时也解决了相关岗位人员招聘困难的问题。2、降低错误率：基于明确的无差别化的规则操作已经基本消除了人为因素产生的错误，且每个步骤都可被监控和记录，将错误率降至最低。3、联动多个业务系统：RPA能自动操作整个业务流程，连通各个系统，有效打通数据孤岛。4、增强流程管控性：RPA的可访问性和可视性极高，能让用户监控和审核由RPA工具完成的各个流程，增加了数据可追溯性以及透明度，有助于流程改善。5、实现流程再造：RPA将工作流程模块化，遇到影响效率的阻碍点，利用技术手段将其攻克。在一系列的流程中起到替代人工、自动执行的作用，从而实现流程再造。基于此，在对接机构的过程中，可以使用RPA流程保障机器人，统一接入节奏控制，明确角色分工，减少技术风险，降低管理成本，提升接入以及测试效率。
为了解决在与机构合作的过程中，降低项目服务平台解决大量的线上运维和答疑的成本，将利用NLP机器人，将专家经验赋能给机器人，可以使得让AI机器人智能的处理机构的诉求。具体可参考图2，图2示出了本说明书一个实施例提供的项目处理方法中NLP机器人智能处理机构诉求的示意图。
外部机构会向NLP机器人发送一个测试账号，NLP机器人会调用背后的测试资产获取到账号，再返回到前端；机构会说，拿刚才的账号发起初审请求，那么NLP机器人会自动关联到之前的会话，跟人一样有多轮会话关联的能力；另外，机器人处理机构也可以处理提出的复杂问题，也可以被随时打断然后再回到之前的会话中；当机构有线上应急问题后，直接找到NLP机器人也可以做处理，机器人背后的逻辑会智能的判断这个问题到底是线下还是线上，应该调用线下还是线上的服务去处理；最后，对于机器人实在处理不了的问题，NLP机器人可以精准的转到人工答疑。在刚刚提到的几个场景中，与机构对接都是无人值守的。根据漏斗理论，我们的目标是AI能够解决大部分问题，最终流入到技术侧的问题只占很小的一个比例。
综上，本说明书实施例提供的项目处理方法，打造RPA流程自动化机器人和NLP助手，将机构的生命周期(需求阶段到上线运行阶段)智能的管控起来，构建线下联调准出的能力，将异常数据识别、智能灰度、机构文件防控、实时核对、客诉舆情等质量专项糅合串联起来，提升项目服务平台和机构在测试环境和生产环境的合作中的质量和效率。
参见图3，图3示出了本说明书一个实施例提供的一种项目处理方法的流程图，具体包括以下步骤。
步骤302：所述流程管控模块在接收到目标机构的项目上线请求的情况下被触发，并基于所述项目上线请求中携带的项目属性信息确定所述目标机构的基础流程数据，且基于所述基础流程数据确定所述目标机构的待处理项目，将所述待处理项目发送至所述服务处理模块。
其中，项目上线请求可以理解为目标机构针对项目服务平台发布的项目的上线请求，比如，项目服务平台可以提供项目A，而目标机构为了能够实现项目A的功能，则可以向项目服务平台发送针对项目A的上线请求。
需要说明的是，上述流程管控模块可以理解为“RPA机器人流程自动化”模块，其中，RPA机器人的具体功能可参见上一实施例的描述，在本实施例中不做过多赘述。
具体实施时，项目服务平台的RPA机器人在接收到目标机构的项目上线请求之后，RPA机器人将会被触发工作，并根据该项目上线请求中携带的项目属性信息确定目标机构接下来所需执行的基础流程，其中，项目属性信息可以理解为目标机构所需上线项目的项目类型、项目上线周期等基本属性信息；进而由RPA机器人控制项目上线的流程，并根据基础流程数据逐步确定每一步目标机构所应处理的待处理项目，并将调用的该待处理项目的数据发送至服务处理模块进行处理。
实际应用中，项目服务平台可以将目标机构的生命周期抽象成通用的模板，RPA机器人以标准的形式收口机构联调，提供统一、标准的流程数据模型，同时也记录所有流程流转过程中的原始数据，从多角度提供流程运行监控，做到各个节点所执行的步骤较为明确，同样，RPA机器人还可以及时获取和处理流程异常，最后还能产出联调的耗能分析，进而发现在联调过程中的耗时点，为后续的效率提升提供了有效的数据依据和抓手。
基于此，通过使用RPA机器人，目的是要做到项目上线中的关键节点的零遗漏，大幅提升流程管理者和各环节参与者的效率。
步骤304：所述服务处理模块基于诉求咨询平台、意图响应平台以及工具平台处理所述待处理项目。
在实际应用中，服务处理模块的诉求咨询平台可以理解为开放质量平台，该开发质量平台能够提供两个能力，第一是系统间串联的能力，第二是收口工、用例、知识和通知，并对这些模块进行合作模式间的权限管控。意图响应平台可以理解为灵犀平台，该灵犀平台通过自然语言处理等AI技术，将机构的问题，转换为相应的答案，其中，答案可包括文字答案，或者直接调用服务处理机构的诉求。工具平台可以理解为测试工具，该测试工具可以理解为测试专家经验的沉淀，比如lego工具，全链路thub，check归一等。
进一步地，所述服务处理模块基于诉求咨询平台、意图响应平台以及工具平台处理所述待处理项目，包括：
所述服务处理模块的诉求咨询平台接收目标机构针对所述待处理项目发送的咨询请求，并将所述咨询请求发送至所述服务处理模块的意图响应平台；
所述意图响应平台基于所述咨询请求中携带的会话信息确定所述目标机构的目标处理意图，并基于所述目标处理意图确定所述待处理项目的处理工具，且将所述处理工具发送至所述诉求咨询平台；
所述诉求咨询平台基于所述处理工具处理所述待处理项目。
其中，服务处理模块可以理解为“NLP机器人诉求处理”模块，其中，NLP机器人的具体功能可参见上一实施例的描述，在本实施例中不做过多赘述。
具体实施时，在项目服务平台在执行项目上线的过程中，可能会在某一阶段目标机构无法理解项目处理的过程或者步骤，或者是处理过程中目标机构与项目服务平台之间参数不匹配等情况出现，因此，目标机构需要及时向项目服务平台提出疑问，并在接收到项目服务平台对该疑问进行处理的结果之后，再继续进行后续的项目上线的步骤；基于此，咨询请求可以理解为目标机构针对项目上线过程中出现的疑问，而该疑问是由诉求咨询平台进行接收，并转发至意图响应平台，由意图响应平台基于目标机构与诉求咨询平台之间的会话信息确定目标机构的最终处理意图，进而根据该处理意图调取相应的处理工具，最终，诉求咨询平台会基于该处理工具处理项目上线过程的待处理项目，上述执行过程可以理解为处理一个待处理项目的步骤，在整个项目上线的过程中，可能存在多个待处理项目，均可参照上述处理过程。
实际应用中，整体处理的方案是开放质量平台、灵犀平台、测试工具的交互的方案。比如，机构想让机器人发起终审请求，开放质量平台会把机构的诉求传递给灵犀平台，咨询灵犀平台的意见，灵犀平台意图识别、对话管理、响应生成等模块，决策出可以用终审的测试工具解决机构的诉求，然后让开放质量平台调用对应的发起终审的lego工具解决机构的问题。
本说明书实施例提供的项目处理方法，通过使用NLP机器人进行不间断的线上和线下场景的答疑，不仅能够节省技术侧的人力，还能避免配置沟通等遗漏、机构上线的混乱。
NLP机器人为了能够准确地理解目标机构的意图，项目服务平台可以结合项目的联调场景，使用决策树的解决方案，将问题排查的思路通过决策树的方式固话下来，进而使得NLP机器人能够准确地识别目标机构的意图；具体的，所述意图响应平台基于所述咨询请求中携带的会话信息确定所述目标机构的目标处理意图，包括：
所述意图响应平台基于所述咨询请求中携带的会话信息确定所述待处理项目的项目状态和/或异常信息，并基于所述项目状态和/或异常信息采集所述目标机构的多轮会话信息；
基于所述多轮会话信息确定所述目标机构的初始处理意图，根据所述初始处理意图绘制所述目标机构的决策树，并基于所述目标机构的决策树确定所述目标机构的目标处理意图。
其中，待处理项目的项目状态和/或异常信息可以理解为处理该待处理项目是否为正常状态，和/或在非正常状态的情况下出现的异常现象。
实际应用中，NLP机器人中的意图响应平台可从咨询请求中心携带的会话信息确定此时处理的待处理项目处于什么状态，是否为正常处理项目的过程，是否存在处理异常的现象，并根据确定的项目状态和/或异常信息，可以采用多轮对话的方式去收集目标机构的输入信息，进而根据目标机构输入的多轮对话信息确定该目标机构的初始处理意图，但初始处理意图可能并不能精准地表达目标机构的意图，因此可以通过将问题排查的思路利用决策树的方式固话下来，进而确定出目标机构的目标处理意图，其中，决策树承载测试专家经验，在绘制决策树的过程中，采用精炼分支的方案，将决策树画小，使得决策树可以达到尽最大可能的复用，而且解决了修改决策数据成本高的问题。
具体可参见图4，图4示出了本说明书实施例提供的项目处理方法的意图响应平台利用决策树确定目标机构的目标处理意图的示意图。
实际应用中，为了让针对待处理项目的测试资产(线下测试工具、全链路自动化、校验规则)尽最大可能的复用，本实施例提供的项目处理方法不会重新开发一套联调服务，而是把当前现有的测试资产复用到联调的场景中，在开放质量平台给每一个测试资产创建一个唯一的索引。在灵犀平台，根据联调的经验，从业务维度画一颗决策树，教会AI如何处理联调诉求。当机构询问机器人问题后，灵犀平台根据机构的问题智能的匹配到相应的意图，比如这个例子中，灵犀平台询问机构的类型，机构在对话框里答复后，灵犀平台会决策应该使用哪个测试资产去完成机构的诉求，并把测试资产索引id回传给开放质量平台，开放质量平台会调用背后真实的测试资产，并把执行的结果返回给灵犀平台，灵犀平台再经过精确匹配，来判断是直接将结果返回给机构，还是进行后续的分支流程。而对于一次需求不明确的问题，机器人通过多轮的会话，将机构的诉求统一收集起来之后，再决策出对应的工具，统一将工具的id和参数返回给开放质量平台执行背后的测试资产。
本说明书实施例提供的项目处理方法，NLP机器人中的意图响应平台通过利用决策树能够准确地识别目标机构的处理意图，进而便于后续根据意图调用处理工具，解决待处理项目出现的问题。
进一步地，所述诉求咨询平台基于所述处理工具处理所述待处理项目，包括：
所述诉求咨询平台基于所述处理工具确定所述待处理项目的测试数据以及测试参数，并基于所述测试数据以及所述测试参数处理所述待处理项目。
其中，待处理项目的测试数据以及测试参数可以理解为待处理项目基于处理工具执行测试的数据，以及测试过程中能够不断进行调整的参数。
实际应用中，开放质量平台在接收到工具平台调用的处理工具之后，开放质量平台根据获取到的处理工具确定待处理项目的测试数据以及测试参数，开放质量平台再基于该测试数据以及测试参数执行背后的测试资产。
进一步地，所述诉求咨询平台基于所述处理工具处理所述待处理项目之后，还包括：
所述诉求咨询平台将所述待处理项目的处理结果发送至所述意图响应平台；
所述意图响应平台判断所述处理结果是否满足所述目标机构的咨询请求，若是，则将所述处理结果发送至所述目标机构，若否，则向所述诉求咨询平台返回执行项目指令。
实际应用中，由于意图响应平台明确目标机构的目标处理意图，因此，开发质量平台可将处理待处理项目的处理结果发送至意图响应平台中进行验证，意图响应平台将判断该处理结果是否能够满足目标机构发送的咨询请求，其中，判断的过程可以采用与预先存储的目标处理结果进行匹配，具体的匹配过程本实施例不做任何限定，若意图响应平台确定该处理结果满足了目标机构对处理结果的需求，则可将该处理结果直接发送至目标机构；若意图响应平台确定该处理结果并不满足目标机构对处理结果的需求，则意图响应平台向诉求咨询平台发送继续执行项目处理的指令，进行后续的分支流程。
本说明书实施例提供的项目处理方法，通过NLP机器人中的意图响应平台对开放质量平台处理的待处理项目的处理结果进行验证，进而保证每一个待处理项目的处理过程能够实现处理目标，从而能够准确地把握对待处理项目的处理质量。
更进一步地，在开放质量平台无法对该待处理项目进行处理的情况下，还可利用人工对该待处理项目进行处理；具体的，所述将所述处理工具发送至所述诉求咨询平台之后，还包括：
所述诉求咨询平台在基于所述处理工具无法处理所述待处理项目的情况下，向所述意图响应平台获取所述目标机构的目标处理意图，并基于所述目标处理意图将所述目标机构的咨询请求发送至所述目标处理意图对应的人工处理平台。
实际应用中，开放质量平台在确定根据获取的处理工具也无法处理待处理项目的情况下，开放质量平台即向意图响应平台获取目标机构的目标处理意图，并基于该目标处理意图确定对应能够解决待处理项目的人工处理平台；即NLP机器人就可以精准的转到人工答疑解决待处理项目的问题，实现了对目标机构的待处理项目按照人机协同的方式进行处理。
本说明书实施例提供的项目处理方法，在NLP机器人无法对待处理项目进行解决的情况下，还会将待处理项目的处理任务放置在人工上，实现可人机协同处理目标机构项目上线过程中的待处理项目，进而能够保证待处理项目能够全部被精准地解决。
此外，所述服务处理模块基于诉求咨询平台、意图响应平台以及工具平台处理所述待处理项目之后，还包括：
所述服务处理模块判断所述目标机构的项目上线请求中的待处理项目是否完成，
若是，则所述服务处理模块向所述目标机构发送处理完成通知。
实际应用中，服务处理模块会不断地监测整个项目上线的处理过程，在多个处理阶段中，还需要不断地对处理流程进行检测，判断待处理项目是否处理完成，在针对每个待处理项目处理完成之后，服务处理模块即可向目标机构发送处理完成通知，以告知目标机构可以进行执行后续的项目流程。
本说明书实施例提供的项目处理方法，在服务处理模块对待处理项目处理完成后，向目标机构告知处理完成通知，能够使得目标机构不断感知到项目上线过程中的处理进程。
在整个项目上线流程对所有的配置信息全部完成之后，在项目上线之前，还需要对待处理项目进行灰度验证；具体的，所述服务处理模块向所述目标机构发送内部处理完成通知之后，还包括：
所述目标机构基于预设上线灰度策略对所述待处理项目进行灰度验证，并记录所述待处理项目的验证结果。
其中，预设上线灰度策略可以理解为针对不同的项目预先确定的机构上线灰度策略。
实际应用中，目标机构还需遵守既定的机构上线灰度策略，对待处理项目进行灰度验证，并同时记录待处理项目的验证结果；在RPA机器人通知机构网商侧内部变更全部完成之后，机构可以灰度验证，与此同时，验收用例的记录、代码变更的记录、配置变更的记录会实时的发送给对口的开发、测试以作报备。
本说明书实施例提供的项目处理方法，通过目标机构对所需上线的项目进行灰度验证之后，对待处理项目的验证结果进行实时记录，便于后续可基于待处理项目中记录的数据进行开发或者测试等处理。
进一步地，所述目标机构基于预设上线灰度策略对所述待处理项目进行灰度验证，包括：
所述目标机构的数据采集平台基于预设上线灰度策略获取所述待处理项目的项目数据，并将所述待处理项目的项目数据与所述待处理项目的历史项目数据进行比对，确定所述待处理项目的异常数据；
所述数据采集平台将所述异常数据返回至所述目标机构的智能灰度平台。
实际应用中，在灰度验证的时候，需要严格遵守既定的机构上线灰度策略，在灰度验证阶段，产生的数据会实时被智能灰度平台抓取到，智能灰度平台根据历史数据来判断新的数据是否有异常，并且将异常信息实时通知到目标机构的合作群里。当灰度完成后，智能灰度平台可以给出灰度准出意见。
本说明书实施例提供的项目处理方法，通过将待处理项目的项目数据与待处理项目的历史项目数据进行对比，以确定待处理项目的异常数据，对该项目进行灰度验证，以实现项目上线前的测试，保证项目上线后的安全性。
在服务处理模块对待处理项目进行处理之后，还可做一个处理项目的耗能分析，进而确定在整个项目上线的过程中，耗时量最大的阶段，进而便于后续对耗时最大阶段中的待处理项目进行监控，防止出现因待处理项目繁琐而出现的安全风险问题；具体的，所述服务处理模块基于诉求咨询平台、意图响应平台以及工具平台处理所述待处理项目之后，还包括：
所述流程管控模块监测所述服务处理模块处理所述待处理项目的处理耗时，基于所述处理耗时确定所述待处理项目的耗能分析表，并基于所述耗能分析表调整所述目标机构的基础流程数据。
实际应用中，当项目在目标机构上线之后，对于文件类的交互，使用总督平台来校验机构文件的正确性，同时使用虚拟TA来判断机构文件哪里有错误；对于接口的交互，使用bizcheck来实时熔断接口级别的错误；同时对于外部的客诉舆情进行分钟级的监控，将发现问题的时间控制在最小范围内。在此过程中，流程管控模块不仅能够及时获取和处理流程异常，还能产出联调的耗能分析，进而确定在联调过程中的耗时点，为后续的效率提升提供了有效的数据依据和抓手。
此外，流程管控模块在确定出待处理项目的耗能分析表之后，还可基于该耗能分析表确定每个流程中应该调整的参数数据，进而实现对目标机构的基础流程数据的调整，保证在项目上线过程中每个流程所处理的时间达到处理平衡。
综上，本说明书实施例提供的项目处理方法，打造RPA流程自动化机器人和NLP助手，将机构的生命周期(需求阶段到上线运行阶段)智能的管控起来，构建线下联调准出的能力，将异常数据识别、智能灰度、机构文件防控、实时核对、客诉舆情等质量专项糅合串联起来，提升网商银行和机构在测试环境和生产环境的合作中的质量和效率。
本说明书另一实施例提供的项目处理方法，从需求阶段到上线运营阶段全生命周期中，我们用科技手段打造的数字员工，加上其他风险防控平台可以全流程、全场景、全方位、无遗漏、不间断的服务新老外部机构，降低机构风险、提升协同效率；基于此，主要有四个部分的考量：
第一，RPA机器人，为了解决机构并发量突增的问题，引入叫“数字员工”的帮手，数字员工也被称为数字劳动力(Digital Labor)，是一种虚拟化的劳动力，其技术基因主要来自于RPA和AI等技术的支持。在对接机构的过程中，可以使用RPA流程保障机器人，统一接入节奏控制，明确角色分工，减少技术风险，降低管理成本，提升接入以及测试效率。将机构的生命周期抽象成通用的模板后，RPA机器人以标准的形式收口机构联调，提供统一、标准的流程数据模型，同时记录所有流程流转过程中的原始数据，从多角度提供流程运行监控，做到了什么人在什么节点做什么事情清晰可见。同样，RPA机器人还可以帮助我们及时获取和处理流程异常，最后还能产出联调的耗能分析，帮助我们发现联调过程中的耗时点，为后续的效率提升提供了有效的数据依据和抓手。通过使用RPA机器人，我们的目标是要做到关键节点0遗漏，大幅提升流程管理者和各环节参与者的效率。
第二，NLP机器人，在机构合作的过程中，我们提供平台能力，那么免不了对接的机构会问很多问题，当线下联调结束后，上线后，也会有大量线上运维和答疑的成本。搭建一个NLP智能机器人，把我们的专家经验赋能给机器人，让AI机器人可以智能的处理机构的诉求。比如机构会问，给我一个联调账号，NLP机器人会调用背后的测试资产获取到账号，再返回到前端；机构会说，拿刚才的账号发起xx请求，那么NLP机器人会自动关联到之前的会话，跟人一样有多轮会话关联的能力；另外，机器人处理机构提出的复杂问题也不在话下，可以被随时打断然后再回到之前的会话中；当机构有线上应急问题后，直接找到NLP机器人也可以做处理，机器人背后的逻辑会智能的判断这个问题到底是线下还是线上，应该调用线下还是线上的服务去处理；最后，对于机器人实在处理不了的问题，NLP机器人可以精准的转到人工答疑。在刚刚提到的几个场景中，与机构对接都是无人值守的。根据漏斗理论，我们的目标是AI能够解决大部分问题，最终流入到技术侧的问题只占很小的一个比例。
进一步，NLP机器人整体的设计思路是开放质量平台、灵犀平台、测试工具的交互的方案。例如，机构想让机器人发起终审请求，开放质量平台会把机构的诉求传递给灵犀平台，咨询灵犀平台的意见，灵犀平台意图识别、对话管理、响应生成等模块，决策出可以用终审的测试工具解决机构的诉求，然后让开放质量平台调用对应的发起终审的lego工具解决机构的问题。为了让这些测试资产(线下测试工具、全链路自动化、校验规则)尽最大可能的复用，我们不会重新开发一套联调服务，而是把当前现有的测试资产复用到联调的场景中，我们在开放质量平台给每一个测试资产创建一个唯一的索引。在灵犀平台，根据联调的经验，从业务维度画一颗决策树，教会AI如何处理联调诉求。当机构询问机器人问题后，灵犀平台根据机构的问题智能的匹配到相应的意图，比如这个例子中，灵犀平台询问机构的类型，机构在对话框里答复后，灵犀平台会决策应该使用哪个测试资产去完成机构的诉求，并把测试资产索引id回传给开放质量平台，开放质量平台会调用背后真实的测试资产，并把执行的结果返回给灵犀平台，灵犀平台再经过精确匹配，来判断是直接将结果返回给机构，还是进行后续的分支流程。而对于一次需求不明确的问题，机器人通过多轮的会话，将机构的诉求统一收集起来之后，再决策出对应的工具，统一将工具的id和参数返回给开放质量平台执行背后的测试资产。
第三，联调准出，机构联调需要我们人肉校验用例是否通过，验收效率低，校验点分散。同样在机构上线做变更的时候，由于配置项分散、代码变更频繁，各种校验点容易遗漏，灰度验证前准备工作效率很低。
具体可参见图5，图5示出了本说明书实施例提供的项目处理方法中的NLP机器人复用全链路校验的示意图。
首先让目标机构进行自助验收的过程中，可能会存在一个问题，联调验收的规则需要人肉再写一遍，另外规则的保鲜也需要投入很高的人力成本。因此该方案的思路是尽最大可能的复用，全链路自动化用例和check归一是我们的测试经验沉淀，那么可以复用check归一的校验的能力，将校验能力打包出去赋能机构自助验收。这样的好处是无需重新写一套校验规则，也做到了规则实时的保鲜。每天也会收到机构验收的日报，当机构联调完成之后，也会收到系统拼装好的验收报告，机构也会收到准予上线的通知，此时机构侧可以发布上线。
下述可参见图6，图6示出了本说明书实施例提供的项目处理方法中的联调准出的示意图。
当联调完成后，RPA机器人会不间断的轮询机构上线的必要项是否完成，比如是否技术侧完成所有的配置变更，是否机构框架合约已经签约完成，是否灰度计划已经多方讨论完成，是否代码变更(测试用例)都已经完成，是否所有的联调用例都已经完成等。当所有的checklist都完成后，RPA机器人会通知机构网商侧内部变更全部完成，机构可以灰度验证。与此同时，验收用例的记录、代码变更的记录、配置变更的记录会实时的发送给对口的开发、测试以作报备。
第四，协同防控，机构在线下联调通过后，在真实环境中，所需要的防控手段同样必不可少。可参见图7，图7示出了本说明书实施例提供的项目处理方法中的灰度验证以及项目上线的流程示意图。
在灰度验证的时候，需要严格准守既定的机构上线灰度策略，在灰度阶段，产生的数据会实时被万相平台抓取到，万相平台根据历史数据来判断新的数据是否有异常，并且将异常信息实时的通知到机构的合作群里。当灰度完成后，智能灰度平台可以给出灰度准出意见。
在机构上线后，对于文件类的交互，使用总督平台来校验机构文件的正确性，同时使用虚拟TA来判断机构文件哪里有错误；对于接口的交互，使用bizcheck来实时熔断接口级别的错误；同时对于外部的客诉舆情进行分钟级的监控，将发现问题的时间控制在最小范围内。
综上，本说明书实施例提供的项目处理方法，在对接机构过程中，达到了无遗漏的目的，并且RPA机器人通过保姆式的“陪护”，NLP机器人24小时不间断的进行线上和线下场景的答疑，可以节省技术侧大量的人力，且大幅度地减少配置沟通等遗漏、机构上线的混乱问题。
与上述方法实施例相对应，本说明书还提供了项目处理装置实施例，图8示出了本说明书一个实施例提供的一种项目处理装置的结构示意图。如图8所示，该装置应用于项目服务平台，所述项目服务平台包括流程管控模块和服务处理模块，
所述流程管控模块802，被配置为在接收到目标机构的项目上线请求的情况下被触发，并基于所述项目上线请求中携带的项目属性信息确定所述目标机构的基础流程数据，且基于所述基础流程数据确定所述目标机构的待处理项目，将所述待处理项目发送至所述服务处理模块；
所述服务处理模块804，被配置为基于诉求咨询平台、意图响应平台以及工具平台处理所述待处理项目。
可选地，所述服务处理模块804，进一步被配置为：
所述服务处理模块的诉求咨询平台，被配置为接收目标机构针对所述待处理项目发送的咨询请求，并将所述咨询请求发送至所述服务处理模块的意图响应平台；
所述意图响应平台，被配置为基于所述咨询请求中携带的会话信息确定所述目标机构的目标处理意图，并基于所述目标处理意图确定所述待处理项目的处理工具，且将所述处理工具发送至所述诉求咨询平台；
所述诉求咨询平台，进一步被配置为基于所述处理工具处理所述待处理项目。
所述意图响应平台，进一步被配置为基于所述咨询请求中携带的会话信息确定所述待处理项目的项目状态和/或异常信息，并基于所述项目状态和/或异常信息采集所述目标机构的多轮会话信息；
基于所述多轮会话信息确定所述目标机构的初始处理意图，根据所述初始处理意图绘制所述目标机构的决策树，并基于所述目标机构的决策树确定所述目标机构的目标处理意图。
所述诉求咨询平台，进一步被配置为基于所述处理工具确定所述待处理项目的测试数据以及测试参数，并基于所述测试数据以及所述测试参数处理所述待处理项目。
所述诉求咨询平台，进一步被配置为将所述待处理项目的处理结果发送至所述意图响应平台；
所述意图响应平台，进一步被配置为判断所述处理结果是否满足所述目标机构的咨询请求，若是，则将所述处理结果发送至所述目标机构，若否，则向所述诉求咨询平台返回执行项目指令。
所述诉求咨询平台，进一步被配置为在基于所述处理工具无法处理所述待处理项目的情况下，向所述意图响应平台获取所述目标机构的目标处理意图，并基于所述目标处理意图将所述目标机构的咨询请求发送至所述目标处理意图对应的人工处理平台。
所述服务处理模块804，进一步被配置为判断所述目标机构的项目上线请求中的待处理项目是否完成，
若是，则所述服务处理模块向所述目标机构发送处理完成通知。
所述目标机构，被配置为基于预设上线灰度策略对所述待处理项目进行灰度验证，并记录所述待处理项目的验证结果。
所述目标机构的数据采集平台，被配置为基于预设上线灰度策略获取所述待处理项目的项目数据，并将所述待处理项目的项目数据与所述待处理项目的历史项目数据进行比对，确定所述待处理项目的异常数据；
所述数据采集平台，进一步被配置为将所述异常数据返回至所述目标机构的智能灰度平台。
所述流程管控模块802，进一步被配置为监测所述服务处理模块处理所述待处理项目的处理耗时，基于所述处理耗时确定所述待处理项目的耗能分析表，并基于所述耗能分析表调整所述目标机构的基础流程数据。
本说明书实施例提供的项目处理装置，通过在项目服务平台中创建流程管控模块和服务处理模块，流程管控模块将机构所需上线的项目的基础流程智能管控起来，达到与机构对接过程中，流程无遗漏的目的；并且在确定每个待处理项目后，服务处理模块可以不间断地接收机构的咨询诉求，进而对诉求进行解析，调用相应的工具解决对应的问题，实现了对项目上线过程出现的疑问进行自动化处理，减少了人工的参与，从而也降低了整体项目上线的成本。
上述为本实施例的一种项目处理装置的示意性方案。需要说明的是，该项目处理装置的技术方案与上述的项目处理方法的技术方案属于同一构思，项目处理装置的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述项目处理方法的技术方案的描述。
图9示出了根据本说明书一个实施例提供的一种计算设备900的结构框图。该计算设备900的部件包括但不限于存储器910和处理器920。处理器920与存储器910通过总线930相连接，数据库950用于保存数据。
计算设备900还包括接入设备940，接入设备940使得计算设备900能够经由一个或多个网络960通信。这些网络的示例包括公用交换电话网(PSTN)、局域网(LAN)、广域网(WAN)、个域网(PAN)或诸如因特网的通信网络的组合。接入设备940可以包括有线或无线的任何类型的网络接口(例如，网络接口卡(NIC))中的一个或多个，诸如IEEE802.11无线局域网(WLAN)无线接口、全球微波互联接入(Wi-MAX)接口、以太网接口、通用串行总线(USB)接口、蜂窝网络接口、蓝牙接口、近场通信(NFC)接口，等等。
在本说明书的一个实施例中，计算设备900的上述部件以及图9中未示出的其他部件也可以彼此相连接，例如通过总线。应当理解，图9所示的计算设备结构框图仅仅是出于示例的目的，而不是对本说明书范围的限制。本领域技术人员可以根据需要，增添或替换其他部件。
计算设备900可以是任何类型的静止或移动计算设备，包括移动计算机或移动计算设备(例如，平板计算机、个人数字助理、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本等)、移动电话(例如，智能手机)、可佩戴的计算设备(例如，智能手表、智能眼镜等)或其他类型的移动设备，或者诸如台式计算机或PC的静止计算设备。计算设备900还可以是移动式或静止式的服务器。
其中，处理器920用于执行如下计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述项目处理方法的步骤。
上述为本实施例的一种计算设备的示意性方案。需要说明的是，该计算设备的技术方案与上述的项目处理方法的技术方案属于同一构思，计算设备的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述项目处理方法的技术方案的描述。
本说明书一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述项目处理方法的步骤。
上述为本实施例的一种计算机可读存储介质的示意性方案。需要说明的是，该存储介质的技术方案与上述的项目处理方法的技术方案属于同一构思，存储介质的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述项目处理方法的技术方案的描述。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
所述计算机指令包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本说明书实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本说明书实施例，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本说明书实施例所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
以上公开的本说明书优选实施例只是用于帮助阐述本说明书。可选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书实施例的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本说明书实施例的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本说明书。本说明书仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (13)
1.一种项目处理方法，应用于项目服务平台，所述项目服务平台包括流程管控模块和服务处理模块，
所述流程管控模块在接收到目标机构的项目上线请求的情况下被触发，并基于所述项目上线请求中携带的项目属性信息确定所述目标机构的基础流程数据，且基于所述基础流程数据逐步确定每一步所述目标机构所应处理的待处理项目，将所述待处理项目发送至所述服务处理模块；
所述服务处理模块基于诉求咨询平台、意图响应平台以及工具平台处理所述待处理项目。
2.根据权利要求1所述的项目处理方法，所述服务处理模块基于诉求咨询平台、意图响应平台以及工具平台处理所述待处理项目，包括：
所述服务处理模块的诉求咨询平台接收目标机构针对所述待处理项目发送的咨询请求，并将所述咨询请求发送至所述服务处理模块的意图响应平台；
所述意图响应平台基于所述咨询请求中携带的会话信息确定所述目标机构的目标处理意图，并基于所述目标处理意图确定所述待处理项目的处理工具，且将所述处理工具发送至所述诉求咨询平台；
所述诉求咨询平台基于所述处理工具处理所述待处理项目。
3.根据权利要求2所述的项目处理方法，所述意图响应平台基于所述咨询请求中携带的会话信息确定所述目标机构的目标处理意图，包括：
所述意图响应平台基于所述咨询请求中携带的会话信息确定所述待处理项目的项目状态和/或异常信息，并基于所述项目状态和/或异常信息采集所述目标机构的多轮会话信息；
基于所述多轮会话信息确定所述目标机构的初始处理意图，根据所述初始处理意图绘制所述目标机构的决策树，并基于所述目标机构的决策树确定所述目标机构的目标处理意图。
4.根据权利要求3所述的项目处理方法，所述诉求咨询平台基于所述处理工具处理所述待处理项目，包括：
所述诉求咨询平台基于所述处理工具确定所述待处理项目的测试数据以及测试参数，并基于所述测试数据以及所述测试参数处理所述待处理项目。
5.根据权利要求2所述的项目处理方法，所述诉求咨询平台基于所述处理工具处理所述待处理项目之后，还包括：
所述诉求咨询平台将所述待处理项目的处理结果发送至所述意图响应平台；
所述意图响应平台判断所述处理结果是否满足所述目标机构的咨询请求，若是，则将所述处理结果发送至所述目标机构，若否，则向所述诉求咨询平台返回执行项目指令。
6.根据权利要求2所述的项目处理方法，所述将所述处理工具发送至所述诉求咨询平台之后，还包括：
所述诉求咨询平台在基于所述处理工具无法处理所述待处理项目的情况下，向所述意图响应平台获取所述目标机构的目标处理意图，并基于所述目标处理意图将所述目标机构的咨询请求发送至所述目标处理意图对应的人工处理平台。
7.根据权利要求1所述的项目处理方法，所述服务处理模块基于诉求咨询平台、意图响应平台以及工具平台处理所述待处理项目之后，还包括：
所述服务处理模块判断所述目标机构的项目上线请求中的待处理项目是否完成，
若是，则所述服务处理模块向所述目标机构发送处理完成通知。
8.根据权利要求7所述的项目处理方法，所述服务处理模块向所述目标机构发送内部处理完成通知之后，还包括：
所述目标机构基于预设上线灰度策略对所述待处理项目进行灰度验证，并记录所述待处理项目的验证结果。
9.根据权利要求8所述的项目处理方法，所述目标机构基于预设上线灰度策略对所述待处理项目进行灰度验证，包括：
所述目标机构的数据采集平台基于预设上线灰度策略获取所述待处理项目的项目数据，并将所述待处理项目的项目数据与所述待处理项目的历史项目数据进行比对，确定所述待处理项目的异常数据；
所述数据采集平台将所述异常数据返回至所述目标机构的智能灰度平台。
10.根据权利要求1所述的项目处理方法，所述服务处理模块基于诉求咨询平台、意图响应平台以及工具平台处理所述待处理项目之后，还包括：
所述流程管控模块监测所述服务处理模块处理所述待处理项目的处理耗时，基于所述处理耗时确定所述待处理项目的耗能分析表，并基于所述耗能分析表调整所述目标机构的基础流程数据。
11.一种项目处理装置，应用于项目服务平台，所述项目服务平台包括流程管控模块和服务处理模块，
所述流程管控模块，被配置为在接收到目标机构的项目上线请求的情况下被触发，并基于所述项目上线请求中携带的项目属性信息确定所述目标机构的基础流程数据，且基于所述基础流程数据逐步确定每一步所述目标机构所应处理的待处理项目，将所述待处理项目发送至所述服务处理模块；
所述服务处理模块，被配置为基于诉求咨询平台、意图响应平台以及工具平台处理所述待处理项目。
12.一种计算设备，包括：
存储器和处理器；
所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求1-10任意一项所述项目处理方法的步骤。
13.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求1-10任意一项所述项目处理方法的步骤。
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