CN114913005A - 流动性风险数据检测方法、系统、电子设备及存储介质 - Google Patents
流动性风险数据检测方法、系统、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114913005A CN114913005A CN202210702463.7A CN202210702463A CN114913005A CN 114913005 A CN114913005 A CN 114913005A CN 202210702463 A CN202210702463 A CN 202210702463A CN 114913005 A CN114913005 A CN 114913005A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- screened
- risk
- target
- liquidity
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims description 51
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims abstract description 97
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 33
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims abstract description 10
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 27
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 6
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 14
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 7
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 5
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 5
- 230000009471 action Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 1
- 230000009969 flowable effect Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011897 real-time detection Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/03—Credit; Loans; Processing thereof
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
- G06Q10/063114—Status monitoring or status determination for a person or group
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Finance (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
Abstract
本申请提供一种流动性风险数据检测方法、系统、电子设备及存储介质，当检测到用户输入的流动性风险数据筛查请求时，获取所述流动性风险数据筛查请求，其中，所述流动性风险数据筛查请求包括目标数据范围；根据所述目标数据范围，获取相应的待筛查数据；获取预先设置的与所述目标数据范围对应的参考数据和目标规则；基于所述目标规则和所述参考数据，确定所述待筛查数据是否存在流动性风险；若所述待筛查数据存在流动性风险，确定所述待筛查数据为流动性风险数据。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，更具体地说，涉及一种流动性风险数据检测方法、系统、电子设备及存储介质。
背景技术
随着社会的不断发展，各个银行企业也随之开展了各种业务，随着银行企业开展的业务越来越多，对银行企业的各种业务产生的数据进行流动性风险监测也越来越被重视，尤其是监测对应的上线时间以及数据质量。
在现有技术中，通过业务人员对监管业务进行分析，以及通过对整个底层数据较为熟悉的实施人员对数据进行分析，最后根据分析结果，确定该数据是否存在流动性风险。导致这种方式需要较长的实施周期，导致数据的流动性风险检测效率低，导致需要尽快上线的项目无法快速上线。并且人工进行分析还容易出现分析错误，导致流动性风险检测准确率低。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种流动性风险数据检测方法、系统、电子设备及存储介质，以解决现有技术中需要较长的实施周期，导致数据的流动性风险检测效率低，导致需要尽快上线的项目无法快速上线。并且人工进行分析还容易出现分析错误，导致流动性风险检测准确率低。
本发明第一方面公开一种流动性风险数据检测方法，应用于流动性风险数据检测系统，所述方法包括：
当检测到用户输入的流动性风险数据筛查请求时，获取所述流动性风险数据筛查请求，其中，所述流动性风险数据筛查请求包括目标数据范围；
根据所述目标数据范围，获取相应的待筛查数据；
获取预先设置的与所述目标数据范围对应的参考数据和目标规则；
基于所述目标规则和所述参考数据，确定所述待筛查数据是否存在流动性风险；
若所述待筛查数据存在流动性风险，确定所述待筛查数据为流动性风险数据。
可选的，所述基于所述目标规则和所述参考数据，确定所述待筛查数据是否存在流动性风险，包括：
基于所述目标规则，利用所述待筛查数据和所述参考数据构建相应的筛查公式；
判断所述筛查公式是否通过校验；
若所述筛查公式未通过校验，确定所述待筛查数据存在流动性风险。
可选的，若所述数据筛查请求还包括组合要求，所述方法还包括：
根据所述组合要求，对所述待筛查数据进行组合，得到至少一个目标待筛查数据；
所述基于所述目标规则和所述参考数据，确定所述待筛查数据是否存在流动性风险，包括：
基于所述目标规则、所述参考数据和至少一个所述目标待筛查数据，确定所述待筛查数据是否存在流动性风险。
可选的，所述基于所述目标规则、所述参考数据和至少一个所述目标待筛查数据，确定所述待筛查数据是否存在流动性风险，包括：
基于所述目标规则，利用所述待筛查数据和所述参考数据构建相应的筛查公式；
针对每组所述目标待筛查数据，基于所述目标规则，利用所述目标待筛查数据和所述参考数据构建相应的目标筛查公式；
判断所述筛查公式和每个所述目标筛查公式是否通过校验；
若所述筛查公式未通过校验，或者存在未通过校验的所述目标筛查公式均通过检验，确定所述待筛查数据存在流动性风险。
可选的，若所述风险数据筛查请求还包括触发时间，所述基于所述目标规则和所述参考数据，确定所述待筛查数据是否存在流动性风险之前，所述方法还包括：
实时检测所述流动风险数据检测系统的系统当前时间是否到达所述触发时间；
所述基于所述目标规则和所述参考数据，确定所述待筛查数据是否存在流动性风险，包括：
若所述系统当前时间到达所述触发时间，基于所述目标规则和所述参考数据，确定所述待筛查数据是否存在流动性风险。
可选的，所述方法还包括：
生成与所述流动性风险数据相应的流动性风险数据报警信息，并将所述流动性风险数据报警信息发送给相应的业务人员。
本发明第二方面公开一种流动性风险数据检测系统，所述系统包括：
流动性风险数据筛查请求获取单元，用于当检测到用户输入的流动性风险数据筛查请求时，获取所述流动性风险数据筛查请求，其中，所述流动性风险数据筛查请求包括目标数据范围；
待筛查数据获取单元，用于根据所述目标数据范围，获取相应的待筛查数据；
数据和规则获取单元，用于获取预先设置的与所述目标数据范围对应的参考数据和目标规则；
流动性风险判断单元，用于基于所述目标规则和所述参考数据，确定所述待筛查数据是否存在流动性风险；
流动性风险数据确定单元，用于若所述待筛查数据存在流动性风险，确定所述待筛查数据为流动性风险数据。
可选的，所述流动性风险判断单元，包括：
第一公式构建单元，用于基于所述目标规则，利用所述待筛查数据和所述参考数据构建相应的筛查公式；
第一校验判断单元，用于判断所述筛查公式是否通过校验；
第一确定单元，用于若所述筛查公式未通过校验，确定所述待筛查数据存在流动性风险。
本发明第三方面公开一种电子设备，包括：处理器以及存储器，所述处理器以及存储器通过通信总线相连；其中，所述处理器，用于调用并执行所述存储器中存储的程序；所述存储器，用于存储程序，所述程序用于实现如上述本发明第一方面公开的流动性风险数据检测方法。
本发明第四方面公开的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如上述本发明第一方面公开的流动性风险数据检测方法。
本发明提供一种流动性风险数据检测方法、系统、电子设备及存储介质，用户可以基于预先设置的目标数据范围向流动性风险数据检测系统输入相应的流动性风险数据筛查请求，流动性风险数据检测系统当检测到用户输入的流动性风险数据筛查请求时，获取流动性风险数据筛查请求；并根据流动性风险数据筛查请求中的目标数据范围，获取相应的待筛查数据，以及获取预先设置的与目标数据范围对应的参考数据和目标规则；最后基于目标规则和参考数据，确定待筛查数据是否存在流动性风险；若待筛查数据存在流动性风险，确定待筛查数据为流动性风险数据。本发明提供的技术方案，流动性风险数据检测系统可以根据目标数据范围对应的待筛查数据、对应的参考数据和目标规则，确定待筛查数据是否存在流动性风险，无需人工进行分析，从而解决了现有技术中需要较长的实施周期，导致数据的流动性风险检测效率低，导致需要尽快上线的项目无法快速上线。并且人工进行分析还容易出现分析错误，导致流动性风险检测准确率低的问题。
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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种流动性风险数据检测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种流动性风险数据检测系统的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
在本申请中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且术语“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、物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、物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、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
参见图1，示出了本发明实施例提供的一种流动性风险数据检测方法的流程示意图，该流动性风险数据检测方法应用于流动性风险数据检测系统，该流动性风险数据检测方法具体包括以下步骤：
S101：当检测到用户输入的流动性风险数据筛查请求时，获取流动性风险数据筛查请求。
其中，流动性风险数据筛查请求包括目标数据范围。
在本申请实施例中，用户可以各个业务的项目级、产品级、持仓等多层次进行穿透配置确定数据范围；在配置相应的数据范围时，应配置包含待核验字段、待统计字段等。数据穿透时可以以树的方式进行层级选择，选择核验层级，并根据层级范围确定穿透层级，进而可以从穿透层级中选择相应的待核验或者待统计字段作为数据范围。其中，用户可以为业务人员。
例如，用户可以a表作为核验层级，且可穿透至c表，即穿透层级为从表，也就说说，用户可以通过选择a表，勾选穿透，穿透至c表，并从c表中选择相应的待核验或者待统计字段作为数据范围。
在本申请实施例中，用户在确定好相应的目标数据范围后，可以基于确定的目标数据范围向流动性风险数据检测系统发送相应的流动性数据筛查请求，当检测到用户输入的流动性风险数据筛查请求时，获取流动性风险数据筛查请求。
进一步的，在本申请实施例中，再发送相应的流动性数据筛查请求时，还可以携带相应的触发时间。
需要说明的是，触发时间可选择根据数据定义，或根据自然日定义；其中，数据定义使用数据中的日期字段进行制定，自然日可定义可以根据根据日历进行自定义选择。
S102：根据目标数据范围，获取相应的待筛查数据。
在具体执行步骤S102的过程中，在获取到流动性风险筛查请求后，可以根据流动性风险筛查请求中的目标数据范围，从数据库的底层数据中获取相应的待筛查数据。
S103：获取预先设置的与目标数据范围对应的参考数据和目标规则。
在本申请实施例中，可以设置与数据范围对应的参考数据，例如，用户在通过选择a表，勾选穿透，穿透至c表，并从c表中选择相应的待核验或者待统计字段作为数据范围后，可以选择a表中b字段数据作为该数据范围对应的参考数据。
在本申请实施例中，可以预先设置与数据范围对应的规则，预先设置的规则是基于+-*/＝><,分组函数(sum，min，max等)，与或非，正向，反向等计算方式生成的。例如，若计算方式为“>”，则基于该计算方式生成的规则指示根据数据范围获取的待筛查数据必须大于相应的参考数据。
S104：基于目标规则和参考数据，确定待筛查数据是否存在流动性风险；若待筛查数据存在流动性风险，执行步骤S105。
在具体执行步骤S104的过程中，在获取预先设置的与目标数据范围对应的参考数据和目标规则后，可以根据目标规则中的计算方式，利用待筛查数据和参考数据构建相应的筛查公式，进而可以根据目标规则判断构建的筛查公式是否通过校验。如果该筛查公式未通过校验，则可以确定待筛查数据为流动性风险数据。若该筛查公式通过校验，则可以确定待筛查数据不为流动性风险数据。
例如，目标数据范围为c表中的从c字段，且选择a表中b字段数据作为该目标数据范围对应的参考数据；计算方式为“>”，基于该计算方式生成的规则指示根据数据范围获取的待筛查数据必须大于相应的参考数据，在获取预先设置的与目标数据范围对应的参考数据(b字段数据)和目标规则后，根据目标规则中的计算方式，利用待筛查数据(c字段数据)和参考数据(b字段数据)构建的筛查公式为待筛查数据(c字段数据)>参考数据(b字段数据)，如果参考数据(b字段数据)不小于待筛查数据(c字段数据)，确定待筛查数据(c字段数据)为流动性风险数据。
进一步的，在本申请实施例中，再发送相应的流动性数据筛查请求时，除了可以携带相应的触发时间，还可以携带相应的组合要求。
需要说明的是，组合要求可以为交集、补集、包含、不包含。
在本申请实施例中，如果流动性数据筛查请求还包括触发时间和组合要求，则可以实时检测流动风险数据检测系统的系统当前时间是否到达触发时间，若系统当前时间到达触发时间，根据组合要求，对待筛查数据进行组合，得到至少一个目标待筛查数据，进而可以基于目标规则、参考数据和至少一个目标待筛查数据，确定待筛查数据是否存在流动性风险。
可选的，基于目标规则，利用待筛查数据和参考数据构建相应的筛查公式；针对每组目标待筛查数据，基于目标规则，利用目标待筛查数据和参考数据构建相应的目标筛查公式；判断筛查公式和每个目标筛查公式是否通过校验；若筛查公式未通过校验，或者存在未通过校验的目标筛查公式均通过检验，确定待筛查数据存在流动性风险。
S105：确定待筛查数据为流动性风险数据。
S106：生成与流动性风险数据相应的流动性风险数据报警信息，并将流动性风险数据报警信息发送给相应的业务人员。
在具体执行步骤S106的过程中，在确定待筛查数据为流动性风险数据后，可以生成与流动性风险数据相应的流动性风险数据报警信息，并将流动性风险数据报警信息发送给相应的业务人员，以便业务人员可以根据该流动性风险数据报警信息进行相应的处理。
本发明提供一种流动性风险数据检测方法，应用于流动性风险数据检测系统，用户可以基于预先设置的目标数据范围向流动性风险数据检测系统输入相应的流动性风险数据筛查请求，流动性风险数据检测系统当检测到用户输入的流动性风险数据筛查请求时，获取流动性风险数据筛查请求；并根据流动性风险数据筛查请求中的目标数据范围，获取相应的待筛查数据，以及获取预先设置的与目标数据范围对应的参考数据和目标规则；最后基于目标规则和参考数据，确定待筛查数据是否存在流动性风险；若待筛查数据存在流动性风险，确定待筛查数据为流动性风险数据。本发明提供的技术方案，流动性风险数据检测系统可以根据目标数据范围对应的待筛查数据、对应的参考数据和目标规则，确定待筛查数据是否存在流动性风险，无需人工进行分析，从而解决了现有技术中需要较长的实施周期，导致数据的流动性风险检测效率低，导致需要尽快上线的项目无法快速上线。并且人工进行分析还容易出现分析错误，导致流动性风险检测准确率低的问题。
与上述本发明实施例公开的一种流动性风险数据检测方法相对应，本发明实施例还提供了一种流动性风险数据检测系统，如图2所示，该系统包括：
流动性风险数据筛查请求获取单元21，用于当检测到用户输入的流动性风险数据筛查请求时，获取流动性风险数据筛查请求，其中，流动性风险数据筛查请求包括目标数据范围；
待筛查数据获取单元22，用于根据目标数据范围，获取相应的待筛查数据；
数据和规则获取单元23，用于获取预先设置的与目标数据范围对应的参考数据和目标规则；
流动性风险判断单元24，用于基于目标规则和参考数据，确定待筛查数据是否存在流动性风险；
流动性风险数据确定单元25，用于若待筛查数据存在流动性风险，确定待筛查数据为流动性风险数据。
上述本发明实施例公开的流动性风险数据检测系统中各个单元具体的原理和执行过程，与上述本发明实施例图1公开的流动性风险数据检测方法相同，可参见上述本发明实施例图1公开的流动性风险数据检测方法中相应的部分，这里不再进行赘述。
本发明提供一种流动性风险数据检测系统，用户可以基于预先设置的目标数据范围向流动性风险数据检测系统输入相应的流动性风险数据筛查请求，流动性风险数据检测系统当检测到用户输入的流动性风险数据筛查请求时，获取流动性风险数据筛查请求；并根据流动性风险数据筛查请求中的目标数据范围，获取相应的待筛查数据，以及获取预先设置的与目标数据范围对应的参考数据和目标规则；最后基于目标规则和参考数据，确定待筛查数据是否存在流动性风险；若待筛查数据存在流动性风险，确定待筛查数据为流动性风险数据。本发明提供的技术方案，流动性风险数据检测系统可以根据目标数据范围对应的待筛查数据、对应的参考数据和目标规则，确定待筛查数据是否存在流动性风险，无需人工进行分析，从而解决了现有技术中需要较长的实施周期，导致数据的流动性风险检测效率低，导致需要尽快上线的项目无法快速上线。并且人工进行分析还容易出现分析错误，导致流动性风险检测准确率低的问题。
可选的，流动性风险判断单元，包括：
第一公式构建单元，用于基于目标规则，利用待筛查数据和参考数据构建相应的筛查公式；
第一校验判断单元，用于判断筛查公式是否通过校验；
第一确定单元，用于若筛查公式未通过校验，确定待筛查数据存在流动性风险。
可选的，若数据筛查请求还包括组合要求，本发明实施例提供的流动性风险数据检测系统，还包括：
组合单元，用于根据组合要求，对待筛查数据进行组合，得到至少一个目标待筛查数据；
流动性风险判断单元，还用于基于目标规则、参考数据和至少一个目标待筛查数据，确定待筛查数据是否存在流动性风险。
可选的，流动性风险判断单元，包括：
第二公式构建单元，用于基于目标规则，利用待筛查数据和参考数据构建相应的筛查公式；
第三公式构建单元，用于针对每组目标待筛查数据，基于目标规则，利用目标待筛查数据和参考数据构建相应的目标筛查公式；
第二判断单元，用于判断筛查公式和每个目标筛查公式是否通过校验；
第二确定单元，用于若筛查公式未通过校验，或者存在未通过校验的目标筛查公式均通过检验，确定待筛查数据存在流动性风险。
可选的，若风险数据筛查请求还包括触发时间，本发明实施例提供的流动性风险数据检测系统，还包括：
实时检测单元，用于实时检测流动风险数据检测系统的系统当前时间是否到达触发时间；
流动性风险判断单元，还用于若系统当前时间到达触发时间，基于目标规则和参考数据，确定待筛查数据是否存在流动性风险。
可选的，本发明实施例提供的流动性风险数据检测系统，还包括：
流动性风险数据报警信息生成单元，用于生成与流动性风险数据相应的流动性风险数据报警信息，并将流动性风险数据报警信息发送给相应的业务人员。
本申请实施例还提供一种电子设备，该电子设备包括：处理器以及存储器，所述处理器以及存储器通过通信总线相连；其中，所述处理器，用于调用并执行所述存储器中存储的程序；所述存储器，用于存储程序，该程序用于实现流动性风险数据检测方法。
下面参考图3，其示出了适于用来实现本发明公开实施例的电子设备的结构示意图。本发明公开实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图3示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本发明公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图3所示，电子设备可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)301，其可以根据存储在只读存储器(ROM)302中的程序或者从存储装置308加载到随机访问存储器(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中，还存储有电子设备操作所需的各种程序和数据。处理装置301、ROM 3502以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出(I/O)接口305也连接至总线304。
通常，以下装置可以连接至I/O接口305：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置306；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置307；包括例如磁带、硬盘等的存储装置308；以及通信装置309。通信装置309可以允许电子设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图3示出了具有各种装置的电子设备，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地，根据本发明公开的实施例，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，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的流动性风险数据检测方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置309从网络上被下载和安装，或者从存储装置308被安装，或者从ROM 302被安装。在该计算机程序被处理装置301执行时，执行本发明公开实施例的流动性风险数据检测方法中限定的上述功能。
更进一步的，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行流动性风险数据检测方法。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：当检测到用户输入的流动性风险数据筛查请求时，获取所述流动性风险数据筛查请求，其中，所述流动性风险数据筛查请求包括目标数据范围；根据所述目标数据范围，获取相应的待筛查数据；获取预先设置的与所述目标数据范围对应的参考数据和目标规则；基于所述目标规则和所述参考数据，确定所述待筛查数据是否存在流动性风险；若所述待筛查数据存在流动性风险，确定所述待筛查数据为流动性风险数据。
在本发明公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
需要说明的是，本发明公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
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，对于系统或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的，其中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劳动的情况下，即可以理解并实施。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种流动性风险数据检测方法，其特征在于，应用于流动性风险数据检测系统，所述方法包括：
当检测到用户输入的流动性风险数据筛查请求时，获取所述流动性风险数据筛查请求，其中，所述流动性风险数据筛查请求包括目标数据范围；
根据所述目标数据范围，获取相应的待筛查数据；
获取预先设置的与所述目标数据范围对应的参考数据和目标规则；
基于所述目标规则和所述参考数据，确定所述待筛查数据是否存在流动性风险；
若所述待筛查数据存在流动性风险，确定所述待筛查数据为流动性风险数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标规则和所述参考数据，确定所述待筛查数据是否存在流动性风险，包括：
基于所述目标规则，利用所述待筛查数据和所述参考数据构建相应的筛查公式；
判断所述筛查公式是否通过校验；
若所述筛查公式未通过校验，确定所述待筛查数据存在流动性风险。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述数据筛查请求还包括组合要求，所述方法还包括：
根据所述组合要求，对所述待筛查数据进行组合，得到至少一个目标待筛查数据；
所述基于所述目标规则和所述参考数据，确定所述待筛查数据是否存在流动性风险，包括：
基于所述目标规则、所述参考数据和至少一个所述目标待筛查数据，确定所述待筛查数据是否存在流动性风险。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标规则、所述参考数据和至少一个所述目标待筛查数据，确定所述待筛查数据是否存在流动性风险，包括：
基于所述目标规则，利用所述待筛查数据和所述参考数据构建相应的筛查公式；
针对每组所述目标待筛查数据，基于所述目标规则，利用所述目标待筛查数据和所述参考数据构建相应的目标筛查公式；
判断所述筛查公式和每个所述目标筛查公式是否通过校验；
若所述筛查公式未通过校验，或者存在未通过校验的所述目标筛查公式均通过检验，确定所述待筛查数据存在流动性风险。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述风险数据筛查请求还包括触发时间，所述基于所述目标规则和所述参考数据，确定所述待筛查数据是否存在流动性风险之前，所述方法还包括：
实时检测所述流动风险数据检测系统的系统当前时间是否到达所述触发时间；
所述基于所述目标规则和所述参考数据，确定所述待筛查数据是否存在流动性风险，包括：
若所述系统当前时间到达所述触发时间，基于所述目标规则和所述参考数据，确定所述待筛查数据是否存在流动性风险。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
生成与所述流动性风险数据相应的流动性风险数据报警信息，并将所述流动性风险数据报警信息发送给相应的业务人员。
7.一种流动性风险数据检测系统，其特征在于，所述系统包括：
流动性风险数据筛查请求获取单元，用于当检测到用户输入的流动性风险数据筛查请求时，获取所述流动性风险数据筛查请求，其中，所述流动性风险数据筛查请求包括目标数据范围；
待筛查数据获取单元，用于根据所述目标数据范围，获取相应的待筛查数据；
数据和规则获取单元，用于获取预先设置的与所述目标数据范围对应的参考数据和目标规则；
流动性风险判断单元，用于基于所述目标规则和所述参考数据，确定所述待筛查数据是否存在流动性风险；
流动性风险数据确定单元，用于若所述待筛查数据存在流动性风险，确定所述待筛查数据为流动性风险数据。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述流动性风险判断单元，包括：
第一公式构建单元，用于基于所述目标规则，利用所述待筛查数据和所述参考数据构建相应的筛查公式；
第一校验判断单元，用于判断所述筛查公式是否通过校验；
第一确定单元，用于若所述筛查公式未通过校验，确定所述待筛查数据存在流动性风险。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器以及存储器，所述处理器以及存储器通过通信总线相连；其中，所述处理器，用于调用并执行所述存储器中存储的程序；所述存储器，用于存储程序，所述程序用于实现如权利要求1-6任一项所述的流动性风险数据检测方法。
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可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如权利要求1-6任一项所述的流动性风险数据检测方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210702463.7A CN114913005A (zh) | 2022-06-21 | 2022-06-21 | 流动性风险数据检测方法、系统、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210702463.7A CN114913005A (zh) | 2022-06-21 | 2022-06-21 | 流动性风险数据检测方法、系统、电子设备及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114913005A true CN114913005A (zh) | 2022-08-16 |
Family
ID=82772510
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210702463.7A Pending CN114913005A (zh) | 2022-06-21 | 2022-06-21 | 流动性风险数据检测方法、系统、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114913005A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115795185A (zh) * | 2023-01-28 | 2023-03-14 | 北京白龙马云行科技有限公司 | 风险行程筛查方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108615158A (zh) * | 2018-03-22 | 2018-10-02 | 平安科技（深圳）有限公司 | 风险检测方法、装置、移动终端和存储介质 |
| CN110059939A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-07-26 | 成都亚信网络安全产业技术研究院有限公司 | 一种风险检测方法及装置 |
| CN111125695A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-05-08 | 武汉极意网络科技有限公司 | 账户风险评估方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112232721A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-01-15 | 上海洋漪信息技术有限公司 | 跨境个人进口申报风险的识别并处理方法 |
| CN113256408A (zh) * | 2021-07-06 | 2021-08-13 | 中证信用云科技（深圳）股份有限公司 | 基于消费金融的风险控制方法、系统和计算机设备 |
-
2022
- 2022-06-21 CN CN202210702463.7A patent/CN114913005A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108615158A (zh) * | 2018-03-22 | 2018-10-02 | 平安科技（深圳）有限公司 | 风险检测方法、装置、移动终端和存储介质 |
| CN110059939A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-07-26 | 成都亚信网络安全产业技术研究院有限公司 | 一种风险检测方法及装置 |
| CN111125695A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-05-08 | 武汉极意网络科技有限公司 | 账户风险评估方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112232721A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-01-15 | 上海洋漪信息技术有限公司 | 跨境个人进口申报风险的识别并处理方法 |
| CN113256408A (zh) * | 2021-07-06 | 2021-08-13 | 中证信用云科技（深圳）股份有限公司 | 基于消费金融的风险控制方法、系统和计算机设备 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115795185A (zh) * | 2023-01-28 | 2023-03-14 | 北京白龙马云行科技有限公司 | 风险行程筛查方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN115660589B (zh) | 业务审核方法、装置、设备和计算机可读介质 | |
| CN112395188B (zh) | 一种面向测试的软件项目开发方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN110765596A (zh) | 审核过程仿真模型建模方法、装置及电子设备 | |
| CN110008345A (zh) | 平台服务商行业数据聚合分析方法、装置、介质和设备 | |
| CN114913005A (zh) | 流动性风险数据检测方法、系统、电子设备及存储介质 | |
| CN111628938A (zh) | 分支合并的方法、装置、电子设备及计算机存储介质 | |
| CN113297277B (zh) | 检验统计量确定方法、装置、可读介质及电子设备 | |
| CN112884376A (zh) | 工单处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
| CN110727558A (zh) | 信息提示方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN114820162A (zh) | 一种风险评估方法、系统、电子设备及存储介质 | |
| US11669436B2 (en) | System for providing interactive tools for design, testing, and implementation of system architecture | |
| CN109522133B (zh) | 一种数据拼接方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN113760768A (zh) | 一种测试方法、监控平台、电子设备及存储介质 | |
| CN114168485A (zh) | 测试方法、装置、设备及介质 | |
| CN112184406A (zh) | 数据处理方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质 | |
| CN109542921B (zh) | 一种数据检查方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN111640008A (zh) | 业务数据处理方法及装置 | |
| CN112884497A (zh) | 确定用户类型的方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN111930704B (zh) | 业务报警设备控制方法、装置、设备和计算机可读介质 | |
| CN117057681B (zh) | 软件质量评估方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN115168328A (zh) | 一种数据筛选方法、系统、电子设备及存储介质 | |
| CN114723527A (zh) | 一种产品推荐方法、系统、电子设备及存储介质 | |
| CN115310808A (zh) | 一种项目的风险确定方法、系统、电子设备及存储介质 | |
| CN110362629B (zh) | 一种用于保证数据一致性的方法、装置、介质和电子设备 | |
| CN117689429A (zh) | 一种费率验证方法、装置、设备及介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |