CN113850662A - 一种舆情预警处理系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种舆情预警处理系统及方法，涉及数据处理技术领域，该系统包括：外部数据管理模块，用于获取外部舆情数据供应商推送的客户舆情增量，并根据客户舆情增量更新监控客户清单；大数据应用模块，用于接收外部数据管理模块的监控客户清单，并根据监控客户清单中的客户舆情增量，生成舆情消息；风险预警模块，用于接收并解析舆情消息，决策处理舆情消息，并根据舆情消息生成舆情预警信号，对舆情预警信号进行下发、认定及处置，以及，生成监控客户清单，将监控客户清单加密后，发送至外部数据管理模块，本发明实现负面舆情实时预警监测，满足时效性要求，提升银行风控智能化水平、风险应对能力。

Description

一种舆情预警处理系统及方法

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种舆情预警处理系统及方法。

背景技术

目前行内风险预警模块采用的是批量处理的方式来生成各类客户预警信号，每天从数据集市中批量抽取业务数据，执行决策引擎，基于底层统一的应用指标、应用支撑数据、知识图谱数据、规则和模型数据，生成客户预警信号。目前来说，对于财务类、账户类等时效不敏感的数据,批量处理的技术模型是适用的，能够基于全面的数据，统一处理，覆盖面广，最大化系统计算资源的利用率；但对于负面舆情等高时效性的数据，T+1批量处理的方式则过于滞后，无法满足业务风险预警的时效性需求。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种舆情预警处理系统及方法，用以解决现有技术中无法满足业务风险预警的时效性需求的缺陷，实现负面舆情实时预警监测，满足时效性要求，提升银行风控智能化水平、风险应对能力。

基于上述目的，本发明提供了一种舆情预警处理系统，包括：

外部数据管理模块，用于获取外部舆情数据供应商推送的客户舆情增量，并根据所述客户舆情增量更新监控客户清单；

大数据应用模块，用于接收所述外部数据管理模块的所述监控客户清单，并根据所述监控客户清单中的客户舆情增量，生成舆情消息；

风险预警模块，用于接收并解析所述舆情消息，决策处理所述舆情消息，并根据所述舆情消息生成舆情预警信号，对所述舆情预警信号进行下发、认定及处置，以及，生成所述监控客户清单，将所述监控客户清单加密后，发送至所述外部数据管理模块。

可选的，所述风险预警模块生成的所述监控客户清单为全覆盖且只覆盖待预警银行的待预警客户的舆情数据，且，为全量/增量的清单。

可选的，所述大数据应用模块包括：

接收单元，用于接收所述外部数据管理模块的所述监控客户清单；

推送单元，用于接收取所述接收单元发送的所述监控客户清单，并获取所述外部数据管理模块的所述监控客户清单的客户舆情增量；

舆情生成单元，用于接收所述客户舆情增量，并根据所述客户舆情增量，生成所述舆情消息；其中，所述舆情消息与舆情生成者集群相对应。

可选的，所述推送单元通过基于日志的结构化数据复制技术监控所述外部数据管理模块的所述监控客户清单的客户舆情增量。

可选的，所述风险预警模块包括：

接口层，用于接收并解析所述舆情消息，并根据所述舆情消息生成舆情预警信号，以及，将加密后的所述监控客户清单发送至所述外部数据管理模块；

应用层，用于接收来自所述接口层发送的所述舆情预警信号，并对所述舆情预警信号进行下发、认定及处置，以及，生成所述监控客户清单；

智能引擎层，用于接收来自所述接口层发送的所述舆情消息，并决策处理所述舆情消息；

应用数据库，用于存储来自所述接口层发送的所述舆情消息。

可选的，所述接口层调用决策引擎生成所述舆情预警信号。

可选的，所述风险预警模块与所述大数据应用模块采用发布/订阅的方式，获取所述舆情消息。

可选的，所述风险预警模块将加密后的监控客户清单基于超文本传输协议发送至所述大数据应用模块。

本发明还提供一种舆情预警处理方法，包括以下步骤：

所述应用层生成所述监控客户清单，加密后通过所述接口层发送至所述外部数据管理模块，供外部舆情数据供应商维护所述监控客户清单；

外部舆情数据供应商获取所述监控客户清单后，更新所述监控客户清单，并将所述客户舆情增量推送至所述外部数据管理模块；。

所述大数据应用模块基于日志的结构化数据复制技术监控所述外部数据管理模块的所述监控客户清单的所述客户舆情增量，并根据所述客户舆情增量，生成舆情消息；

所述接口层接收并解析所述舆情信息，并根据所述舆情消息同步调用决策引擎生成所述舆情预警信号；

智能引擎层决策处理所述舆情消息；

应用层对所述舆情预警信号进行下发、认定及处置，并展示所述舆情预警信号。

可选的，所述接口层接收并解析所述舆情信息，并根据所述舆情消息同步调用决策引擎生成所述舆情预警信号，具体包括以下步骤：

所述接口层接收并解析所述舆情信息，消费接收到的所述舆情信息，并将接收到的所述舆情信息发送至所述应用数据库；

所述接口层将所述舆情信息组装成fico规则引擎的输入报文，调用fico规则引擎，解析返回报文，得到负面舆情预警结果数据；

记录并保存所述负面舆情预警结果数据；

判断所述负面舆情预警结果数据是否命中fico规则；

若命中fico规则，则生成并下发所述舆情预警信号；

若不命中fico规则，则不生成所述舆情预警信号。

本发明还提供一种电子设备，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如上述任一种所述舆情预警处理方法的步骤。

本发明还提供一种非暂态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如上述任一种所述舆情预警处理方法的步骤。

本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述舆情预警处理方法的步骤。

从上面所述可以看出，本发明提供的舆情预警处理系统及方法，结合对实时数据流技术的研究及行内风险预警模块舆情监测现状的分析，由于舆情数据特别是负面舆情数据本身就带着非常鲜明的实时数据流的应用特征，非常适合引入实时数据流处理技术进行分析处理。引入实时数据流处理技术框架构建负面舆情实时预警功能，搭建行内风险预警模块实时预警模型和上下游系统数据交互链路，满足时效性要求，实现负面舆情实时预警监测，将有助于提升银行全面风险预警能力，解放人力，完善各类风险信号识别，提升银行风控智能化水平、风险应对能力。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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。

图1为本发明舆情预警处理系统的结构示意图；

图2为本发明舆情预警处理系统中大数据应用模块具体的结构示意图；

图3为本发明舆情预警处理系统中风险预警模块具体的结构示意图；

图4为本发明舆情预警处理方法的流程示意图；

图5为本发明舆情预警处理方法中步骤S600具体的流程示意图；

图6为本发明提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

需要说明的是，除非另外定义，本发明实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本公开中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。

作为本发明的一个优选实施例，本发明提供一种舆情预警处理系统，包括：

外部数据管理模块，用于获取外部舆情数据供应商推送的客户舆情增量，并根据所述客户舆情增量更新监控客户清单；

大数据应用模块，用于接收所述外部数据管理模块的所述监控客户清单，并根据所述监控客户清单中的客户舆情增量，生成舆情消息；

风险预警模块，用于接收并解析所述舆情消息，决策处理所述舆情消息，并根据所述舆情消息生成舆情预警信号，对所述舆情预警信号进行下发、认定及处置，以及，生成所述监控客户清单，将所述监控客户清单加密后，发送至所述外部数据管理模块。

本发明还提供一种舆情预警处理方法，包括以下步骤：

所述应用层生成所述监控客户清单，加密后通过所述接口层发送至所述外部数据管理模块，供外部舆情数据供应商维护所述监控客户清单；

外部舆情数据供应商获取所述监控客户清单后，更新所述监控客户清单，并将所述客户舆情增量推送至所述外部数据管理模块；。

所述大数据应用模块基于日志的结构化数据复制技术监控所述外部数据管理模块的所述监控客户清单的所述客户舆情增量，并根据所述客户舆情增量，生成舆情消息；

所述接口层接收并解析所述舆情信息，并根据所述舆情消息同步调用决策引擎生成所述舆情预警信号；

智能引擎层决策处理所述舆情消息；

应用层对所述舆情预警信号进行下发、认定及处置，并展示所述舆情预警信号。

通过该舆情预警处理系统及方法，结合对实时数据流技术的研究及行内风险预警模块舆情监测现状的分析，由于舆情数据特别是负面舆情数据本身就带着非常鲜明的实时数据流的应用特征，非常适合引入实时数据流处理技术进行分析处理。引入实时数据流处理技术框架构建负面舆情实时预警功能，搭建行内风险预警模块实时预警模型和上下游系统数据交互链路，满足时效性要求，实现负面舆情实时预警监测，将有助于提升银行全面风险预警能力，解放人力，完善各类风险信号识别，提升银行风控智能化水平、风险应对能力。

下面结合附图对本发明舆情预警处理系统及方法的较佳实施例进行说明。

请参阅图1，本发明提供了一种舆情预警处理系统，该系统包括：

外部数据管理模块100，该外部数据管理模块100用于获取外部舆情数据供应商推送的客户舆情增量，并根据客户舆情增量更新监控客户清单。可以理解的是，客户舆情增量即为外部舆情数据供应商对监控客户清单的更新内容。

大数据应用模块200，用于接收外部数据管理模块100的监控客户清单，并根据监控客户清单中的客户舆情增量，实时地将监控客户清单内的更新内容生成舆情消息。在大数据应用模块200中，可以搭建行内风险预警模块实时预警模型，实现负面舆情实时预警监测。

风险预警模块300，用于接收并解析舆情消息，风险预警模块300与大数据应用模块200采用发布/订阅的方式，获取舆情消息，风险预警模块300还负责决策处理舆情消息，并根据舆情消息生成舆情预警信号，对舆情预警信号进行下发、认定及处置等预警处理流程，以及，生成监控客户清单，将监控客户清单加密后，发送至外部数据管理模块100。在本实施例中，风险预警模块300生成的监控客户清单为全量/增量的清单，同时，需要保证全覆盖且只覆盖待预警银行的待预警客户的舆情数据，例如全覆盖且只覆盖使用该系统的本行客户的舆情数据，这样可以降低全量接收大批量数据可能带来的数据遗漏和丢失。

本发明的舆情预警处理系统，结合对实时数据流技术的研究及行内风险预警模块舆情监测现状的分析，由于舆情数据特别是负面舆情数据本身就带着非常鲜明的实时数据流的应用特征，非常适合引入实时数据流处理技术进行分析处理。通过外部数据管理模块100、大数据应用模块200和风险预警模块300，引入实时数据流处理技术框架构建负面舆情实时预警功能，搭建行内风险预警模块实时预警模型和上下游系统数据交互链路，实现负面舆情实时预警监测，将有助于提升银行全面风险预警能力，解放人力，完善各类风险信号识别，提升银行风控智能化水平、风险应对能力。

请参阅图2，大数据应用模块200包括：

接收单元210，用于接收外部数据管理模块100的监控客户清单。

推送单元220，用于接收取接收单元210发送的监控客户清单，并获取外部数据管理模块100的监控客户清单的客户舆情增量。当外部舆情数据供应商在维护监控客户清单时，可能会产生客户舆情增量，因此推送单元220接收到的来自于接收单元210的监控客户清单中可能存在客户舆情增量。

舆情生成单元210，用于接收客户舆情增量，并根据客户舆情增量，生成舆情消息；其中，舆情消息与舆情生成者集群相对应。结合上述内容，当推送单元220感知到存在客户舆情增量，会将客户舆情增量发送给舆情生成单元230，再由舆情生成单元210根据客户舆情增量去生成舆情消息。

具体的，在本实施例中，推送单元220通过基于日志的结构化数据复制技术监控外部数据管理模块100的监控客户清单的客户舆情增量。优选的，可以使用OGG(OracleGoldenGate)软件，OGG软件是一种基于日志的结构化数据复制软件，它通过解析源数据库在线日志或归档日志获得数据的增量变化，再将这些变化应用到目标数据库，从而实现源数据库与目标数据库同步。OGG软件还可以在异构的IT基础结构(包括几乎所有常用操作系统平台和数据库平台)之间实现大量数据亚秒一级的实时复制,从而在可以在应急系统、在线报表、实时数据仓库供应、交易跟踪、数据同步、集中/分发、容灾等多个场景下应用。同时，OGG软件可以实现一对一、广播(一对多)、聚合(多对一)、双向、点对点、级联等多种灵活的拓扑结构。

可以理解的是，推送单元220可以通过OGG软件监控外部数据管理模块100的数据库中数据的变化，由OGG软件将变更数据即客户舆情增量推给舆情生成单元210生产舆情消息。

在本实施例中，舆情生成单元210可借助于Kafka实现其功能，Kafka是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统，常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，同时目前Kafka是一个开源项目。因此，OGG软件中可以配置变更的数据信息对应kafka的topic来做到生成的舆情消息与舆情生产者集群相对应。

请参阅图3，风险预警模块300包括：

接口层310，用于接收并解析舆情消息，并根据舆情消息生成舆情预警信号，以及接口层310将加密后的监控客户清单基于超文本传输协议(Hyper Text TransferProtocol，HTTP)发送至大数据应用模块200。优选的，接口层310调用决策引擎生成舆情预警信号。

应用层320，用于接收来自接口层310发送的舆情预警信号，并对舆情预警信号进行下发、认定及处置等预警处理流程，以及，生成监控客户清单。应用层320负责实现实时预警管理，在现有技术中预警业务的基础上新增支持实时舆情预警信号，实现实时舆情预警信号的下发、认定、处置等预警流程；同时负责舆情预警信号展示，包括客户全景视图以及舆情预警信号展示客户负面舆情信息和预警信号。应用层320支持负面舆情导出功能，支持根据时间范围、客户信息、风险标签等筛选条件，查询行内客户负面舆情信息，并可根据需要导出客户舆情信息。在应用层320中，可以搭建行内风险预警模块实时预警模型，实现负面舆情实时预警监测。

智能引擎层330，用于接收来自接口层310发送的舆情消息，并决策处理舆情消息，其中，决策的方式包括实时决策和批量决策。

应用数据库340，用于存储来自接口层310发送的舆情消息。

请参阅图4，本发明还提供了一种舆情预警处理方法，该方法包括以下步骤：

S100、应用层320生成监控客户清单，加密后通过接口层310发送至外部数据管理模块200，供外部舆情数据供应商维护监控客户清单；

S200、外部舆情数据供应商获取监控客户清单后，更新监控客户清单，并将客户舆情增量推送至外部数据管理模块200；

S300、大数据应用模块200基于日志的结构化数据复制技术监控外部数据管理模块100的监控客户清单的客户舆情增量，并根据客户舆情增量，生成舆情消息；

S400、接口层310接收并解析舆情信息，并根据舆情消息同步调用决策引擎生成舆情预警信号；

S500、智能引擎层330决策处理舆情消息；

S600、应用层320对舆情预警信号进行下发、认定及处置，并展示舆情预警信号。

本发明的舆情预警处理方法，结合对实时数据流技术的研究及行内风险预警模块舆情监测现状的分析，由于舆情数据特别是负面舆情数据本身就带着非常鲜明的实时数据流的应用特征，非常适合引入实时数据流处理技术进行分析处理。通过步骤S100至步骤S300搭建上下游系统数据交互链路，通过步骤S500至步骤S600引入实时数据流处理技术框架构建负面舆情实时预警功能，搭建行内风险预警模块实时预警模型，实现负面舆情实时预警监测，将有助于提升银行全面风险预警能力，解放人力，完善各类风险信号识别，提升银行风控智能化水平、风险应对能力。

请参阅图5，步骤S400具体包括以下步骤：

S410、接口层310接收并解析舆情信息，消费接收到的舆情信息，并将接收到的舆情信息发送至应用数据库340，其中，解析过程为将接收的json报文解析转换为java对象。需要说明的是，异步存储进入到应用数据库340中的舆情消息为未经之后步骤S420处理的原始的舆情消息。

S420、接口层310将舆情信息组装成fico规则引擎的输入报文，调用fico规则引擎，解析返回报文，得到负面舆情预警结果数据；

S430、记录并保存负面舆情预警结果数据；

S440、判断负面舆情预警结果数据是否命中fico规则；

S450、若命中fico规则，则生成并下发舆情预警信号，下发过程可以根据规则编号自动下发或者手动下发至客户经理岗位；

S460、若不命中fico规则，则不生成舆情预警信号，进行下一条负面舆情预警结果数据的判断，直至没有负面舆情预警结果数据可判断是否命中fico规则。

图6示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图6所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)810、通信接口(Communications Interface)820、存储器(memory)830和通信总线840，其中，处理器810，通信接口820，存储器830通过通信总线840完成相互间的通信。处理器810可以调用存储器830中的逻辑指令，以执行舆情预警处理方法，该方法包括以下步骤：

S100、所述应用层生成所述监控客户清单，加密后通过所述接口层发送至所述外部数据管理模块，供外部舆情数据供应商维护所述监控客户清单；

S200、外部舆情数据供应商获取所述监控客户清单后，更新所述监控客户清单，并将所述客户舆情增量推送至所述外部数据管理模块；。

S300、所述大数据应用模块基于日志的结构化数据复制技术监控所述外部数据管理模块的所述监控客户清单的所述客户舆情增量，并根据所述客户舆情增量，生成舆情消息；

S400、所述接口层接收并解析所述舆情信息，并根据所述舆情消息同步调用决策引擎生成所述舆情预警信号；

S500、智能引擎层决策处理所述舆情消息；

S600、应用层对所述舆情预警信号进行下发、认定及处置，并展示所述舆情预警信号。

此外，上述的存储器830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。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的舆情预警处理方法，该方法包括以下步骤：

S100、所述应用层生成所述监控客户清单，加密后通过所述接口层发送至所述外部数据管理模块，供外部舆情数据供应商维护所述监控客户清单；

S200、外部舆情数据供应商获取所述监控客户清单后，更新所述监控客户清单，并将所述客户舆情增量推送至所述外部数据管理模块；。

S300、所述大数据应用模块基于日志的结构化数据复制技术监控所述外部数据管理模块的所述监控客户清单的所述客户舆情增量，并根据所述客户舆情增量，生成舆情消息；

S400、所述接口层接收并解析所述舆情信息，并根据所述舆情消息同步调用决策引擎生成所述舆情预警信号；

S500、智能引擎层决策处理所述舆情消息；

S600、应用层对所述舆情预警信号进行下发、认定及处置，并展示所述舆情预警信号。

又一方面，本发明还提供一种非暂态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以执行上述各方法提供的舆情预警处理方法，该方法包括以下步骤：

S100、所述应用层生成所述监控客户清单，加密后通过所述接口层发送至所述外部数据管理模块，供外部舆情数据供应商维护所述监控客户清单；

S200、外部舆情数据供应商获取所述监控客户清单后，更新所述监控客户清单，并将所述客户舆情增量推送至所述外部数据管理模块；。

S300、所述大数据应用模块基于日志的结构化数据复制技术监控所述外部数据管理模块的所述监控客户清单的所述客户舆情增量，并根据所述客户舆情增量，生成舆情消息；

S400、所述接口层接收并解析所述舆情信息，并根据所述舆情消息同步调用决策引擎生成所述舆情预警信号；

S500、智能引擎层决策处理所述舆情消息；

S600、应用层对所述舆情预警信号进行下发、认定及处置，并展示所述舆情预警信号。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

本发明的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种舆情预警处理系统，其特征在于，包括：

外部数据管理模块(100)，用于获取外部舆情数据供应商推送的客户舆情增量，并根据所述客户舆情增量更新监控客户清单；

大数据应用模块(200)，用于接收所述外部数据管理模块(100)的所述监控客户清单，并根据所述监控客户清单中的客户舆情增量，生成舆情消息；

风险预警模块(300)，用于接收并解析所述舆情消息，决策处理所述舆情消息，并根据所述舆情消息生成舆情预警信号，对所述舆情预警信号进行下发、认定及处置，以及，生成所述监控客户清单，将所述监控客户清单加密后，发送至所述外部数据管理模块(100)。

2.根据权利要求1所述的舆情预警处理系统，其特征在于，所述风险预警模块(300)生成的所述监控客户清单为全覆盖且只覆盖待预警银行的待预警客户的舆情数据，且，为全量/增量的清单。

3.根据权利要求1所述的舆情预警处理系统，其特征在于，所述大数据应用模块(200)包括：

接收单元(210)，用于接收所述外部数据管理模块(100)的所述监控客户清单；

推送单元(220)，用于接收取所述接收单元(210)发送的所述监控客户清单，并获取所述外部数据管理模块(100)的所述监控客户清单的客户舆情增量；

舆情生成单元(210)，用于接收所述客户舆情增量，并根据所述客户舆情增量，生成所述舆情消息；其中，所述舆情消息与舆情生成者集群相对应。

4.根据权利要求3所述的舆情预警处理系统，其特征在于，所述推送单元(220)通过基于日志的结构化数据复制技术监控所述外部数据管理模块(100)的所述监控客户清单的客户舆情增量。

5.根据权利要求1所述的舆情预警处理系统，其特征在于，所述风险预警模块(300)包括：

接口层(310)，用于接收并解析所述舆情消息，并根据所述舆情消息生成舆情预警信号，以及，将加密后的所述监控客户清单发送至所述外部数据管理模块(100)；

应用层(320)，用于接收来自所述接口层(310)发送的所述舆情预警信号，并对所述舆情预警信号进行下发、认定及处置，以及，生成所述监控客户清单；

智能引擎层(330)，用于接收来自所述接口层(310)发送的所述舆情消息，并决策处理所述舆情消息；

应用数据库(340)，用于存储来自所述接口层(310)发送的所述舆情消息。

6.根据权利要求5所述的舆情预警处理系统，其特征在于，所述接口层(310)调用决策引擎生成所述舆情预警信号。

7.根据权利要求1所述的舆情预警处理系统，其特征在于，所述风险预警模块(300)与所述大数据应用模块(200)采用发布/订阅的方式，获取所述舆情消息。

8.根据权利要求1所述的舆情预警处理系统，其特征在于，所述风险预警模块(300)将加密后的监控客户清单基于超文本传输协议发送至所述大数据应用模块(200)。

9.一种基于权利要求1-8任一项所述的舆情预警处理系统所实现的舆情预警处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

所述应用层(320)生成所述监控客户清单，加密后通过所述接口层(310)发送至所述外部数据管理模块(200)，供外部舆情数据供应商维护所述监控客户清单；

外部舆情数据供应商获取所述监控客户清单后，更新所述监控客户清单，生成所述客户舆情增量，并将所述客户舆情增量推送至所述外部数据管理模块(200)；

所述大数据应用模块(200)基于日志的结构化数据复制技术监控所述外部数据管理模块(100)的所述监控客户清单的所述客户舆情增量，并根据所述客户舆情增量，生成舆情消息；

所述接口层(310)接收并解析所述舆情信息，并根据所述舆情消息同步调用决策引擎生成所述舆情预警信号；

智能引擎层(330)决策处理所述舆情消息；

应用层(320)对所述舆情预警信号进行下发、认定及处置，并展示所述舆情预警信号。

10.根据权利要求1所述的舆情预警处理方法，其特征在于，所述接口层(310)接收并解析所述舆情信息，并根据所述舆情消息同步调用决策引擎生成所述舆情预警信号，具体包括以下步骤：

所述接口层(310)接收并解析所述舆情信息，消费接收到的所述舆情信息，并将接收到的所述舆情信息发送至所述应用数据库(340)；

所述接口层(310)将所述舆情信息组装成fico规则引擎的输入报文，调用fico规则引擎，解析返回报文，得到负面舆情预警结果数据；

记录并保存所述负面舆情预警结果数据；

判断所述负面舆情预警结果数据是否命中fico规则；

若命中fico规则，则生成并下发所述舆情预警信号；

若不命中fico规则，则不生成所述舆情预警信号。

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