CN115203276A - 承兑汇票的数据处理方法、系统以及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种承兑汇票的数据处理方法、系统以及装置，涉及承兑汇票数据管理技术领域，缓解了现有技术中对于承兑汇票业务的处理效率较低的技术问题。该方法包括：响应于针对查询条件的选择操作，确定选择操作对应的目标查询条件；根据目标查询条件，在预设时序数据库中确定与目标查询条件对应的目标承兑汇票；基于目标承兑汇票生成对应的推荐信息。

Description

承兑汇票的数据处理方法、系统以及装置

技术领域

本申请涉及承兑汇票数据管理技术领域，尤其是涉及一种承兑汇票的数据处理方法、系统以及装置。

背景技术

承兑汇票是一类特殊的产品，它既可以作为支付手段进行支付货款，也可以作为理财产品进行个人理财，还可以在交易平台上进行买卖，赚取差价获得利润。但是承兑汇票和传统的电商的产品不同，票据具有独一性，无法像电商产品一样，当库存消耗殆尽时，可以迅速补充。

因此，对于现有技术存在着对于承兑汇票业务的处理效率较低的技术问题。

发明内容

本申请的目的在于提供一种承兑汇票的数据处理方法、系统以及装置，以缓解现有技术中对于承兑汇票业务的处理效率较低的技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种承兑汇票的数据处理方法，应用于所述承兑汇票的数据处理系统；所述方法包括：

响应于针对查询条件的选择操作，确定所述选择操作对应的目标查询条件；

根据所述目标查询条件，在预设时序数据库中确定与所述目标查询条件对应的目标承兑汇票；

基于所述目标承兑汇票生成对应的推荐信息。

在一个可能的实现中，在所述响应于针对查询条件的选择操作，确定所述选择操作对应的目标查询条件之后，还包括：

将所述目标查询条件存储于查询条件数据库。

在一个可能的实现中，所述预设时序数据库为InfluxDB；所述根据所述目标查询条件，在预设时序数据库中确定与所述目标查询条件对应的目标承兑汇票，包括：

根据预设查询频率从所述查询条件数据库中获取所述目标查询条件；

在所述InfluxDB中确定与所述目标查询条件对应的目标承兑汇票。

在一个可能的实现中，所述目标承兑汇票为多个；所述基于所述目标承兑汇票生成对应的推荐信息，包括：

根据预设排序条件对多个目标承兑汇票进行排序，生成所述多个目标承兑汇票的推荐信息；其中，所述预设排序条件包括所述多个目标承兑汇票的票据挂单时间的指数衰减情况、所述多个目标承兑汇票与目标查询条件的相关程度。

在一个可能的实现中，所述查询条件包括下述任意一项或多项：

承兑汇票的承兑人名称、票据类型、票面金额、票据剩余天数、有无瑕疵、挂票总量。

在一个可能的实现中，所述预设查询频率包括下述任意一项或多项：

仅查询一次、每日查询一次、每日查询多次、持续查询。

第二方面，本申请实施例提供了一种承兑汇票的数据处理系统，所述系统包括：

查询平台、第一Kafka队列、第二Kafka队列、Flink程序、查询条件数据库以及预设时序数据库；

所述查询平台用于响应于针对查询条件的选择操作，确定所述选择操作对应的目标查询条件，并将所述目标查询条件发送至所述第一Kafka队列；

所述Flink程序用于从所述第一Kafka队列中获取所述目标查询条件，并根据所述目标查询条件，在预设时序数据库中确定与所述目标查询条件对应的目标承兑汇票；

所述Flink程序还用于将所述目标查询条件存储于所述查询条件数据库；

所述Flink程序还用于基于所述目标承兑汇票生成对应的推荐信息，并通过所述第二Kafka队列将所述推荐信息发送至所述查询平台。

第三方面，本申请实施例提供了一种承兑汇票的数据处理装置，所述装置包括：

第一确定模块，用于响应于针对查询条件的选择操作，确定所述选择操作对应的目标查询条件；

第二确定模块，用于根据所述目标查询条件，在预设时序数据库中确定与所述目标查询条件对应的目标承兑汇票；

生成模块，用于基于所述目标承兑汇票生成对应的推荐信息。

第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法的步骤。

第五方面，本申请实施例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计算机可运行指令，所述计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，所述计算机可运行指令促使所述处理器运行上述第一方面所述的方法的步骤。

本申请实施例带来了以下有益效果：

本申请实施例提供了一种承兑汇票的数据处理方法、系统以及装置，首先响应于针对查询条件的选择操作，确定选择操作对应的目标查询条件，从而根据目标查询条件，在预设时序数据库中确定与目标查询条件对应的目标承兑汇票，进而基于目标承兑汇票生成对应的推荐信息，可以根据用户输入的查询条件快速响应，当满足条件的票据挂单时，能够迅速获取用户感兴趣的票据列表，并在第一时间向用户推送，缓解了对于承兑汇票业务的处理效率较低的技术问题。

附图说明

为了更清楚地说明本申请具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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方式，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为本申请实施例提供的一种承兑汇票的数据处理方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的一种承兑汇票的数据处理系统的结构示意图；

图3为本申请实施例提供的一种承兑汇票的数据处理装置的结构示意图；

图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，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，都属于本申请保护的范围。

本申请实施例中所提到的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，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、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括其他没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

承兑汇票是一类特殊的产品，它既可以作为支付手段进行支付货款，也可以作为理财产品进行个人理财，还可以在交易平台上进行买卖，赚取差价获得利润。但是承兑汇票和传统的电商的产品不同，票据具有独一性，无法像电商产品一样，当库存消耗殆尽时，可以迅速补充，因此如何在交易平台上，快速锁定并购买到优质的票据，是一个很关键的问题。在购买承兑汇票时，人们往往会首先关注不同票据的年化（即价格），以确定购买票据的大概心里价位。承兑汇票的价格是一种受时间和供需关系影响较为明显的量，随着时间的变化，市场的情绪能迅速反应在价格上。承兑票据的成交价格趋势预测，能让人们预知价格的变化态势，为用户把控票据价格变化提供一个宏观视角。然而在线上购买承兑汇票时，考虑的因素，不仅仅是年化这样单一的数字，承兑人的信誉好坏、票据有无瑕疵、计息天数长短和承兑人类型等等都是要考核的内容，而且卖方设置的价格与票据的真实价值存在偏差，因此面对纷繁的承兑汇票，如何从中尽快的挑选出合适的票据，并不是一件易事，而且往往是满足条件的票并不多见，甚至是一票难求。如何解放双手，让机器实时扫描和推送合适的票给用户，缩短用户的找票时间，是一个亟需解决的问题。放眼当今的票据市场，许多票据交易平台上还没用提供相应的票据实时监控服务。

基于此，为了让票据交易进入“快”节奏，让客户迅速找到合适的票据，本申请实施例提供了一种承兑汇票的数据处理方法、系统以及装置，在该系统中，采用Flink+Kafka+InfluxDB的组合方式，对企业大厅中出现的优质票据进行监控查询，用户可以在相关交互界面上，根据自己的喜好，将关注企业添加到查询列表中并启动相应的监控查询任务。用户还可以设置更加丰富的筛选条件，例如：承兑人名称、票据类型、票面金额、票据剩余天数、有无瑕疵、挂票总量和提醒频率等对感兴趣的目标进行查询。当系统检测到有符合条件的票据时，后台服务会筛选出有效的票据，根据相似度对票据进行排序，生成票据列表，给用户实时发送提醒，用户点开提醒后，即可看到查询到票据的承兑人、票面金额、剩余天数、瑕疵情况、实时价格等数据，进而缓解现有技术中对于承兑汇票的处理效率较低的技术问题。

下面结合附图对本申请实施例进行进一步的介绍。

图1为本申请实施例提供的一种承兑汇票的数据处理方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括:

步骤S110，响应于针对查询条件的选择操作，确定选择操作对应的目标查询条件。

示例性的，如图2所示，用户可以在交互界面上输入感兴趣的条件，之后系统获取该查询条件，系统后端将条件数据实时推送到Kafka队列中，相关的下游Flink程序从Kafka队列中消费推送的数据，并将用户输入的条件保存在数据库中，同时实时生成相应的查询任务。

步骤S120，根据目标查询条件，在预设时序数据库中确定与目标查询条件对应的目标承兑汇票。

示例性的，如图2所示，系统根据目标查询条件执行响应的查询任务，在预设时序数据库中确定与目标查询条件对应的目标承兑汇票。

步骤S130，基于目标承兑汇票生成对应的推荐信息。

示例性的，如图2所示，当系统查询到满足用户需求的承兑汇票后，可以生成有效的推送列表，把承兑汇票结果推送到Kafka队列中。系统后端在消费Kafka数据后，可以将结果实时发送给推送服务，推送服务将缩略结果显示在用户交互界面上，并生成提醒，用户接收到提醒后，可以到查询页面查看不同查询任务下的查询结果，并进行后续的操作。

本申请实施例中，首先响应于针对查询条件的选择操作，确定选择操作对应的目标查询条件，从而根据目标查询条件，在预设时序数据库中确定与目标查询条件对应的目标承兑汇票，进而基于目标承兑汇票生成对应的推荐信息，可以根据用户输入的查询条件快速响应，当满足条件的票据挂单时，能够迅速获取用户感兴趣的票据列表，并在第一时间向用户推送，缓解了对于承兑汇票业务的处理效率较低的技术问题。

下面对上述步骤进行详细介绍。

在一些实施例中，在上述步骤S110之后，该方法还可以包括如下步骤：

步骤a），将目标查询条件存储于查询条件数据库。

基于上述步骤a），预设时序数据库为InfluxDB；上述步骤S120具体可以包括如下步骤：

步骤b），根据预设查询频率从查询条件数据库中获取目标查询条件。

步骤c），在InfluxDB中确定与目标查询条件对应的目标承兑汇票。

示例性的，如图2所示，可以实时的将票据相关数据保存在时序数据库Influxdb中，Flink程序根据用户设置的预设查询（提醒）频率，按需执行相应的查询服务。当查询到满足用户需求的票据时，可以把票据结果推送到Kafka队列中，为用户进行推荐。

通过使用InfluxDB作为时序数据库，可以高性能的对时票据数据进行查询和存储，实现按用户的查询条件对目标承兑汇票进行精准查询，缓解了对于承兑汇票业务的处理效率较低的技术问题。

基于上述步骤b）和步骤c），目标承兑汇票为多个；上述步骤S130具体可以包括如下步骤：

步骤d），根据预设排序条件对多个目标承兑汇票进行排序，生成多个目标承兑汇票的推荐信息。

对于上述步骤d），其中的预设排序条件包括多个目标承兑汇票的票据挂单时间的指数衰减情况、多个目标承兑汇票与目标查询条件的相关程度。

示例性的，如图2所示，实时的票据相关数据保存在时序数据库Influxdb中，Flink程序根据用户设置的预设查询（提醒）频率，按需执行相应的查询服务。当查询到满足用户需求的票据时，可以生成有效的推送列表（推荐信息）。在生成推送列表时可以根据票据挂单时间的指数衰减情况和票据与用户输入的相关性对查询到的票据进行排序。之后将带有排序结果的推荐列表推送到Kafka队列中，为用户进行推荐。

通过使系统根据预设排序条件对多个目标承兑汇票进行排序，生成多个目标承兑汇票的推荐信息，使得推荐信息更加有条理，使用户可以轻松找到自己想要的承兑汇票，提高了用户的体验。

在一些实施例中，查询条件包括下述任意一项或多项：

承兑汇票的承兑人名称、票据类型、票面金额、票据剩余天数、有无瑕疵、挂票总量。

通过使查询条件包括多种类型，使功能更加丰富，用户可以结合自身需求选择对应的查询条件，从而确定对应的目标承兑汇票，提高了处理效率以及用户的使用体验。

基于上述步骤b）和步骤c），预设查询频率包括下述任意一项或多项：

仅查询一次、每日查询一次、每日查询多次、持续查询。

通过使预设查询频率包括多种类型，使功能更加丰富，用户可以自行设定查询提醒频率，系统可以基于用户设定的查询频率，按照预设查询条件进行查询，从而可以及时的为用户找到合适的目标承兑汇票，提高了处理效率以及用户的使用体验。

图2为本申请实施例提供的一种承兑汇票的数据处理系统的结构示意图。如图2所示，该系统包括:

查询平台、第一Kafka队列、第二Kafka队列、Flink程序、查询条件数据库以及预设时序数据库；

查询平台用于响应于针对查询条件的选择操作，确定选择操作对应的目标查询条件，并将目标查询条件发送至第一Kafka队列；

Flink程序用于从第一Kafka队列中获取目标查询条件，并根据目标查询条件，在预设时序数据库中确定与目标查询条件对应的目标承兑汇票；

Flink程序还用于将目标查询条件存储于查询条件数据库；

Flink程序还用于基于目标承兑汇票生成对应的推荐信息，并通过第二Kafka队列将推荐信息发送至查询平台。

图3为本申请实施例提供的一种承兑汇票的数据处理装置的结构示意图。如图3所示，承兑汇票的数据处理装置包括:

第一确定模块301，用于响应于针对查询条件的选择操作，确定选择操作对应的目标查询条件；

第二确定模块302，用于根据目标查询条件，在预设时序数据库中确定与目标查询条件对应的目标承兑汇票；

生成模块303，用于基于目标承兑汇票生成对应的推荐信息。

在一些实施例中，该装置还可以包括：

存储模块，用于响应于针对查询条件的选择操作，确定选择操作对应的目标查询条件之后，将目标查询条件存储于查询条件数据库。

在一些实施例中，预设时序数据库为InfluxDB；第二确定模块302具体用于：

根据预设查询频率从查询条件数据库中获取目标查询条件；

在InfluxDB中确定与目标查询条件对应的目标承兑汇票。

在一些实施例中，目标承兑汇票为多个；生成模块303具体用于：

根据预设排序条件对多个目标承兑汇票进行排序，生成多个目标承兑汇票的推荐信息；其中，预设排序条件包括多个目标承兑汇票的票据挂单时间的指数衰减情况、多个目标承兑汇票与目标查询条件的相关程度。

在一些实施例中，查询条件包括下述任意一项或多项：

承兑汇票的承兑人名称、票据类型、票面金额、票据剩余天数、有无瑕疵、挂票总量。

在一些实施例中，预设查询频率包括下述任意一项或多项：

仅查询一次、每日查询一次、每日查询多次、持续查询。

本发明实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，系统实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

本发明实施例提供了一种电子设备，具体的，该电子设备包括处理器和存储装置；存储装置上存储有计算机程序，计算机程序在被处理器运行时执行如上实施方式的任一项的方法。

图4为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图，该电子设备包括：处理器401，存储器402，总线403和通信接口404，处理器401、通信接口404和存储器402通过总线403连接；处理器401用于执行存储器402中存储的可执行模块，例如计算机程序。

其中，存储器402可能包含高速随机存取存储器（RAM，Random Access Memory），也可能还包括非不稳定的存储器（Non-volatile Memory），例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口404（可以是有线或者无线）实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。

总线403可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

其中，存储器402用于存储程序，处理器401在接收到执行指令后，执行程序，前述本发明实施例任一实施例揭示的流过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器401中，或者由处理器401实现。

处理器401可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器401中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器401可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器402，处理器401读取存储器402中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

本发明实施例所提供的可读存储介质的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中的方法，具体实现可参见前述方法实施例，在此不再赘述。

功能如果以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。

最后应说明的是：以上实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，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：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种承兑汇票的数据处理方法，其特征在于，应用于所述承兑汇票的数据处理系统；所述方法包括：

响应于针对查询条件的选择操作，确定所述选择操作对应的目标查询条件；

根据所述目标查询条件，在预设时序数据库中确定与所述目标查询条件对应的目标承兑汇票；

基于所述目标承兑汇票生成对应的推荐信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述响应于针对查询条件的选择操作，确定所述选择操作对应的目标查询条件之后，还包括：

将所述目标查询条件存储于查询条件数据库。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设时序数据库为InfluxDB；所述根据所述目标查询条件，在预设时序数据库中确定与所述目标查询条件对应的目标承兑汇票，包括：

根据预设查询频率从所述查询条件数据库中获取所述目标查询条件；

在所述InfluxDB中确定与所述目标查询条件对应的目标承兑汇票。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标承兑汇票为多个；所述基于所述目标承兑汇票生成对应的推荐信息，包括：

根据预设排序条件对多个目标承兑汇票进行排序，生成所述多个目标承兑汇票的推荐信息；其中，所述预设排序条件包括所述多个目标承兑汇票的票据挂单时间的指数衰减情况、所述多个目标承兑汇票与目标查询条件的相关程度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查询条件包括下述任意一项或多项：

承兑汇票的承兑人名称、票据类型、票面金额、票据剩余天数、有无瑕疵、挂票总量。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设查询频率包括下述任意一项或多项：

仅查询一次、每日查询一次、每日查询多次、持续查询。

7.一种承兑汇票的数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：

查询平台、第一Kafka队列、第二Kafka队列、Flink程序、查询条件数据库以及预设时序数据库；

所述查询平台用于响应于针对查询条件的选择操作，确定所述选择操作对应的目标查询条件，并将所述目标查询条件发送至所述第一Kafka队列；

所述Flink程序用于从所述第一Kafka队列中获取所述目标查询条件，并根据所述目标查询条件，在预设时序数据库中确定与所述目标查询条件对应的目标承兑汇票；

所述Flink程序还用于将所述目标查询条件存储于所述查询条件数据库；

所述Flink程序还用于基于所述目标承兑汇票生成对应的推荐信息，并通过所述第二Kafka队列将所述推荐信息发送至所述查询平台。

8.一种承兑汇票的数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

第一确定模块，用于响应于针对查询条件的选择操作，确定所述选择操作对应的目标查询条件；

第二确定模块，用于根据所述目标查询条件，在预设时序数据库中确定与所述目标查询条件对应的目标承兑汇票；

生成模块，用于基于所述目标承兑汇票生成对应的推荐信息。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述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计算机程序时实现上述权利要求1至6任一项所述的方法的步骤。

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存储有计算机可运行指令，所述计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，所述计算机可运行指令促使所述处理器运行所述权利要求1至6任一项所述的方法。

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