CN115829768A - 基于规则引擎的数据计算方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例属于大数据领域，涉及一种基于规则引擎的数据计算方法，包括：从预设的业务系统中获取待处理的金融数据；获取金融数据中的目标数据维度标识与目标业务渠道维度信息；从预设的规则库中筛选出与目标数据维度标识以及目标业务渠道维度信息均匹配的目标业务计算规则；基于预设的计算要素标识获取金融数据中的计算要素数据；调用预设的规则引擎，根据目标业务计算规则对计算要素数据进行计算处理，得到与金融数据对应的目标计算数据结果。本申请还提供一种基于规则引擎的数据计算装置、计算机设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，目标计算数据结果可存储于区块链中。本申请提高了对于金融数据的计算处理效率、灵活性与准确度。

Description

基于规则引擎的数据计算方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，尤其涉及基于规则引擎的数据计算方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

在保险公司的财务核算中，佣金计算是保险公司的业务考核中比较重要的一环，佣金是商业活动中的一种报酬。在保险公司中，通常是由人力资源部根据已存在的佣金计算方式计算佣金。但是，在现实场景中，经常会涉及多种产品，每种产品对应的佣金计算方式可能不同，且随着保险业务开展的越来越广泛，涉及到的需要计算佣金的业务场景也越来越多，此时，现有需要手动的查找不同产品对应的佣金计算方式并计算佣金的处理方式，导致需要耗费大量的人力资源，且数据计算的准确性不高。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种基于规则引擎的数据计算方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有的需要手动的查找不同产品对应的佣金计算方式并计算佣金的处理方式，导致需要耗费大量的人力资源，且数据计算的准确性不高的技术问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于规则引擎的数据计算方法，采用了如下所述的技术方案：

从预设的业务系统中获取待处理的金融数据；

获取所述金融数据中的目标数据维度标识与目标业务渠道维度信息；

从预设的规则库中筛选出与所述目标数据维度标识以及所述目标业务渠道维度信息均匹配的目标业务计算规则；

基于预设的计算要素标识获取所述金融数据中的计算要素数据；

调用预设的规则引擎，根据所述目标业务计算规则对所述计算要素数据进行计算处理，得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果。

进一步的，所述调用预设的规则引擎，根据所述目标业务计算规则对所述计算要素数据进行计算处理，得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果的步骤，具体包括：

获取所述目标业务计算规则中的计算参数；

从所述计算要素数据中获取与所述计算参数具有相同语义的参数信息，并提取与所述参数信息对应的数据值；

将所述数据值配置为所述目标业务计算规则中的所述计算参数的参数值；

调用所述规则引擎，基于所述参数值与所述目标业务计算规则进行数据计算，得到所述目标计算数据结果。

进一步的，所述从预设的业务系统中获取待处理的金融数据的步骤，具体包括：

获取所述业务系统的地址信息；

获取预设的报文消息体；

基于所述地址信息与所述报文消息体构建数据提取程序；

运行所述数据提取程序，以从所述业务系统中获取待处理的所述金融数据。

进一步的，在所述调用预设的规则引擎，根据所述目标业务计算规则对所述计算要素数据进行计算处理，得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果的步骤之后，还包括：

对所述目标计算结果数据进行加工处理，得到相应的加工数据；

获取预设的数据报表；

将所述加工数据填充至所述数据报表内，得到目标数据报表；

将所述目标数据报表推送至指定业务系统。

进一步的，在所述从预设的规则库中筛选出与所述目标数据维度标识以及所述目标业务渠道维度信息均匹配的目标业务计算规则的步骤之前，还包括：

判断是否接收到用户触发的规则配置请求；

若是，展示预设的规则配置页面，并接收所述用户在所述规则配置页面输入的规则配置信息；

基于所述规则引擎与所述规则配置信息生成相应的业务规则；

接收所述用户输入的与所述业务规则对应的数据维度标识与业务渠道维度信息；

构建所述数据维度标识、所述业务渠道维度信息与所述业务规则之间的关联关系；

基于所述关联关系将所述业务规则存储至所述规则库内。

进一步的，所述基于所述规则引擎与所述规则配置信息生成相应的业务规则的步骤，具体包括：

调用预设的规则处理工具；

基于所述规则处理工具对所述规则配置信息进行配置处理，生成相应的规则配置文件；

基于所述规则引擎对所述规则配置文件进行解析，生成与所述规则配置信息对应的所述业务规则。

进一步的，在所述调用预设的规则引擎，根据所述目标业务计算规则对所述计算要素数据进行计算处理，得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果的步骤之后，还包括：

获取与所述目标业务渠道维度信息对应的目标加密算法；

基于所述目标加密算法对所述目标计算数据结果进行加密处理，得到相应的加密数据；

存储所述加密数据。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种基于规则引擎的数据计算装置，采用了如下所述的技术方案：

第一获取模块，用于从预设的业务系统中获取待处理的金融数据；

第二获取模块，用于获取所述金融数据中的目标数据维度标识与目标业务渠道维度信息；

筛选模块，用于从预设的规则库中筛选出与所述目标数据维度标识以及所述目标业务渠道维度信息均匹配的目标业务计算规则；

第三获取模块，用于基于预设的计算要素标识获取所述金融数据中的计算要素数据；

计算模块，用于调用预设的规则引擎，根据所述目标业务计算规则对所述计算要素数据进行计算处理，得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：

从预设的业务系统中获取待处理的金融数据；

获取所述金融数据中的目标数据维度标识与目标业务渠道维度信息；

从预设的规则库中筛选出与所述目标数据维度标识以及所述目标业务渠道维度信息均匹配的目标业务计算规则；

基于预设的计算要素标识获取所述金融数据中的计算要素数据；

调用预设的规则引擎，根据所述目标业务计算规则对所述计算要素数据进行计算处理，得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，采用了如下所述的技术方案：

从预设的业务系统中获取待处理的金融数据；

获取所述金融数据中的目标数据维度标识与目标业务渠道维度信息；

从预设的规则库中筛选出与所述目标数据维度标识以及所述目标业务渠道维度信息均匹配的目标业务计算规则；

基于预设的计算要素标识获取所述金融数据中的计算要素数据；

调用预设的规则引擎，根据所述目标业务计算规则对所述计算要素数据进行计算处理，得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果。

与现有技术相比，本申请实施例主要有以下有益效果：

本申请实施例首先从预设的业务系统中获取待处理的金融数据，然后获取所述金融数据中的目标数据维度标识与目标业务渠道维度信息，之后从预设的规则库中筛选出与所述目标数据维度标识以及所述目标业务渠道维度信息均匹配的目标业务计算规则，后续基于预设的计算要素标识获取所述金融数据中的计算要素数据，最后调用预设的规则引擎，根据所述目标业务计算规则对所述计算要素数据进行计算处理，得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果。本申请实施例通过待处理的金融数据的维度信息来确定出相匹配的目标业务计算规则，进而通过调用规则引擎，根据目标业务计算规则对金融数据中的计算要素数据进行计算处理，从而可以快速准确地计算得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果，提高了对于金融数据的计算处理效率，有利于提高对于金融数据处理的灵活性与准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请中的方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作一个简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2根据本申请的基于规则引擎的数据计算方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的基于规则引擎的数据计算装置的一个实施例的结构示意图；

图4是根据本申请的计算机设备的一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“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。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Mov i ng P i cture ExpertsG roup Aud i o Layer I I I，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Mov i ng P ictu re Experts G roup Aud i o Layer I V，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上显示的页面提供支持的后台服务器。

需要说明的是，本申请实施例所提供的基于规则引擎的数据计算方法一般由服务器/终端设备执行，相应地，基于规则引擎的数据计算装置一般设置于服务器/终端设备中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，示出了根据本申请的基于规则引擎的数据计算方法的一个实施例的流程图。所述的基于规则引擎的数据计算方法，包括以下步骤：

步骤S201，从预设的业务系统中获取待处理的金融数据。

在本实施例中，基于规则引擎的数据计算方法运行于其上的电子设备(例如图1所示的服务器/终端设备)，可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取待处理的金融数据。需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G/5G连接、W i F i连接、蓝牙连接、W i MAX连接、Z i gbee连接、UWB(u l t r a w i deband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。其中，在实际的计算渠道佣金的业务场景中，上述业务系统可指各个渠道的业务系统，上述金融数据可指基于预设的报文消息体进行提取得到的保单数据。另外，上述从预设的业务系统中获取待处理的金融数据的具体实施过程，本申请将在后续的具体实施例中对此进行进一步的细节描述，在此不作过多阐述。

步骤S202，获取所述金融数据中的目标数据维度标识与目标业务渠道维度信息。

在本实施例中，数据维度标识可包括个人保单维度或者团体保单维度，业务渠道维度信息可包括综拓、中介等维度。可通过对金融数据进行信息提取处理，以从金融数据中提取出相应的目标数据维度标识与目标业务渠道维度信息。

步骤S203，从预设的规则库中筛选出与所述目标数据维度标识以及所述目标业务渠道维度信息均匹配的目标业务计算规则。

在本实施例中，上述规则库为预先构建的存储有应用于不同的数据维度标识与业务渠道维度的用于计算佣金的业务规则。其中，在规则库中，对于不管是个人保单还是团体保单的计算规则都进行统一化和标准化。团体保单按照线上TC码、线下询报价维度匹配计算费率，险种兜底的原则进行计算规则的设置。个人保单按照产品特殊规则优先匹配、普通规则其次匹配、险种兜底的原则进行计算规则的设置。且，规则库内的计算规则统一，并且具有可配置化、模块化的特点。不管是综拓渠道还是中介渠道，只是计算因子维度的不同，都遵循上述规则统一化标准化原则。另外，对于上述业务规则库的构建过程，本申请将在后续的具体实施例中对此进行进一步的细节描述，在此不作过多阐述。

步骤S204，基于预设的计算要素标识获取所述金融数据中的计算要素数据。

在本实施例中，上述计算要素标识可至少包括业务来源、投保渠道、新续标识、保单年度等。上述计算要素数据是指金融数据中与该计算要素标识具有匹配关系的业务参数数据。

步骤S205，调用预设的规则引擎，根据所述目标业务计算规则对所述计算要素数据进行计算处理，得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果。

在本实施例中，上述调用预设的规则引擎，根据所述目标业务计算规则对所述计算要素数据进行计算处理，得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果的具体实施过程，本申请将在后续的具体实施例中对此进行进一步的细节描述，在此不作过多阐述。

本申请首先从预设的业务系统中获取待处理的金融数据，然后获取所述金融数据中的目标数据维度标识与目标业务渠道维度信息，之后从预设的规则库中筛选出与所述目标数据维度标识以及所述目标业务渠道维度信息均匹配的目标业务计算规则，后续基于预设的计算要素标识获取所述金融数据中的计算要素数据，最后调用预设的规则引擎，根据所述目标业务计算规则对所述计算要素数据进行计算处理，得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果。本申请通过待处理的金融数据的维度信息来确定出相匹配的目标业务计算规则，进而通过调用规则引擎，根据目标业务计算规则对金融数据中的计算要素数据进行计算处理，从而可以快速准确地计算得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果，提高了对于金融数据的计算处理效率，有利于提高对于金融数据处理的灵活性与准确度。

在一些可选的实现方式中，步骤S205包括以下步骤：

获取所述目标业务计算规则中的计算参数。

在本实施例中，

从所述计算要素数据中获取与所述计算参数具有相同语义的参数信息，并提取与所述参数信息对应的数据值。

在本实施例中，可通过将计算要素数据与目标业务计算规则中的计算参数进行语义识别，以从所述计算要素数据中筛选出与所述计算参数具有相同语义的参数信息。

将所述数据值配置为所述目标业务计算规则中的所述计算参数的参数值。

在本实施例中，

调用所述规则引擎，基于所述参数值与所述目标业务计算规则进行数据计算，得到所述目标计算数据结果。

在本实施例中，在将所述数据值配置为所述目标业务计算规则中的所述计算参数的参数值后，可利用规则引擎，根据目标业务计算规则的业务计算逻辑进行相应的数据计算处理，从而得到所述目标计算数据结果。

本申请通过获取所述目标业务计算规则中的计算参数；然后从所述计算要素数据中获取与所述计算参数具有相同语义的参数信息，并提取与所述参数信息对应的数据值；之后将所述数据值配置为所述目标业务计算规则中的所述计算参数的参数值；后续调用所述规则引擎，基于所述参数值与所述目标业务计算规则进行数据计算，得到所述目标计算数据结果。本申请通过调用规则引擎，根据所述目标业务计算规则对所述计算要素数据进行计算处理，从而可以快速准确地计算得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果，提高了对于金融数据的计算处理效率，有利于提高对于金融数据处理的灵活性、效率与准确度。

在本实施例的一些可选的实现方式中，步骤S201包括以下步骤：

获取所述业务系统的地址信息。

在本实施例中，上述地址信息可指网络地址信息。

获取预设的报文消息体。

在本实施例中，上述报文消息体可为根据实际的业务使用需求预先构建的，至少包含保单号、险种、承保日、生效日等要素的消息体。

基于所述地址信息与所述报文消息体构建数据提取程序。

在本实施例中，可获取预先编写生成的数据提取程序模板，再将所述地址信息与所述报文消息体对该数据提取程序模板进行替换处理，以构建得到所述数据提取程序。

运行所述数据提取程序，以从所述业务系统中获取待处理的所述金融数据。

在本实施例中，通过运行所述数据提取程序，可以对业务系统进行访问，并从该业务系统中查询出与该报文消息体匹配的上述待处理的金融数据。

本申请通过获取所述业务系统的地址信息，以及获取预设的报文消息体，然后基于所述地址信息与所述报文消息体构建数据提取程序，运行所述数据提取程序，以从所述业务系统中获取待处理的所述金融数据。通过构建数据提取程序可以实现对于待处理的金融数据的自动化获取，从而可以提高金融数据的获取效率，保证得到的金融数据的数据准确性。

在一些可选的实现方式中，在步骤S205之后，上述电子设备还可以执行以下步骤：

对所述目标计算结果数据进行加工处理，得到相应的加工数据。

在本实施例中，如果对多个金融数据进行数据计算处理后得到了多个计算结果数据，则可对该多个计算结果数据进行数据整合处理，以实现对于计算结果数据的加工处理。

获取预设的数据报表。

在本实施例中，上述数据报表可为根据实际的业务需求预先构建的数据统计报表模板。

将所述加工数据填充至所述数据报表内，得到目标数据报表。

将所述目标数据报表推送至指定业务系统。

在本实施例中，上述指定业务系统可为需要对目标计算结果数据进行进一步的数据处理的业务系统，例如审核系统或制证系统等，则该数据处理可包括审核、制证等处理

本申请在基于规则引擎得到了与所述金融数据对应的目标计算数据结果后，还会进一步对所述目标计算结果数据进行加工处理，得到相应的加工数据，并将所述加工数据填充至预设的数据报表内，得到目标数据报表，再将所述目标数据报表推送至指定业务系统，以使得指定业务系统所对应的业务人员能够根据该目标数据报表及时获取到所需的计算结果数据，并能根据目标数据报表内计算结果数据进行后续的业务处理流程，提高了业务人员的业务处理效率与使用体验。

在一些可选的实现方式中，在步骤S203之前，上述电子设备还可以执行以下步骤：

判断是否接收到用户触发的规则配置请求。

在本实施例中，上述规则配置请求为用户触发的用于生成与待计算的一些金融数据相对应的业务计算规则的请求。

若是，展示预设的规则配置页面，并接收所述用户在所述规则配置页面输入的规则配置信息。

在本实施例中，上述规则配置页面为预先构建的用于供用户输入需要构建的业务规则所对应的规则配置信息的界面。其中，所述规则配置信息至少包括业务场景定义信息，与该业务场景定义信息对应的业务计算规则的规则描述内容等，该规则描述内容包括计算要素，以及与计算要素对应的计算公式。

基于所述规则引擎与所述规则配置信息生成相应的业务规则。

在本实施例中，上述基于所述规则引擎与所述规则配置信息生成相应的业务规则的具体实施过程，本申请将在后续的具体实施例中对此进行进一步的细节描述，在此不作过多阐述。

接收所述用户输入的与所述业务规则对应的数据维度标识与业务渠道维度信息。

在本实施例中，同理可预先构建一个维度信息填充页面，以便用户在该维度信息填充页面内输入与所述业务规则对应的数据维度标识与业务渠道维度信。

构建所述数据维度标识、所述业务渠道维度信息与所述业务规则之间的关联关系。

在本实施例中，上述关联关系是指所述数据维度标识、所述业务渠道维度信息与所述业务规则三者之间具有一一对应的关系。

基于所述关联关系将所述业务规则存储至所述规则库内。

本申请在接收到用户触发的规则配置请求后，首先展示预设的规则配置页面，并接收所述用户在所述规则配置页面输入的规则配置信息，然后基于所述规则引擎与所述规则配置信息生成相应的业务规则，之后接收所述用户输入的与所述业务规则对应的数据维度标识与业务渠道维度信息，后续构建所述数据维度标识、所述业务渠道维度信息与所述业务规则之间的关联关系，最后基于所述关联关系将所述业务规则存储至所述规则库内。本申请通过为用户提供简洁灵活的规则配置页面，使得用户可以进行方便地进行规则配置，降低了规则配置的复杂性，提高了用户的使用体验，有效提高了规则配置的处理智能性。另外，通过将配置生成的业务规则存储至规则库内，有利于后续可以基于对于该规则库的使用来快速地查询出所需的业务计算规则，有利于提高业务计算规则的调用效率。

在本实施例的一些可选的实现方式中，所述基于所述规则引擎与所述规则配置信息生成相应的业务规则，包括以下步骤：

调用预设的规则处理工具。

在本实施例中，上述规则处理工具具体可为基于Vue开发的可视化工具。

基于所述规则处理工具对所述规则配置信息进行配置处理，生成相应的规则配置文件。

在本实施例中，用户可以通过电子设备设置规则配置请求，电子设备接收用户发送的规则配置请求，并在接收所述用户输入的与所述业务规则对应的数据维度标识与业务渠道维度信息后，可根据该规则配置信息和Vue开发的可视化工具，对业务规则进行配置，从而得到相对应的规则配置文件。另外，在生成了规则配置文件后，还可生成与该规则配置文件对应的一条文件生成记录，并将该文件生成记录用作回滚操作的操作日志记录。

基于所述规则引擎对所述规则配置文件进行解析，生成与所述规则配置信息对应的所述业务规则。

在本实施例中，电子设备可通过下载与规则引擎相对应的依赖包(规则引擎JAR)。再使用依赖包中预设好的Ut i l工具类中定义好的调用方法进行参数的调用，入参出参都以Map形式定义，再通过业务场景定义信息定位到相对应的规则，如业务计算规则，进而将业务计算规则集成在电子设备内，以完成对于业务计算规则的配置处理。

本申请通过可视化的规则处理工具对所述规则配置信息进行规则配置处理，并得到规则配置文件，进而可以调用预设的规则引擎来对所述规则配置文件进行解析以得到相应的业务规则，从而完成对于业务规则的智能化配置，提高了业务规则配置生成的处理效率，提高了用户的使用体验。

在本实施例的一些可选的实现方式中，在步骤S205之后，上述电子设备还可以执行以下步骤：

获取与所述目标业务渠道维度信息对应的目标加密算法。

在本实施例中，对于不同的业务渠道，会预先设置好与该业务渠道匹配的加密算法，并将相应的加密算法与业务渠道对应存储于算法数据库内。可通过基于目标业务渠道维度信息对上述算法数据库内进行查询，先从算法数据库内确定出与该目标业务渠道维度信息匹配的指定业务渠道，进而从算法数据库中筛选出与该指定业务渠道对应的指定加密算法，作为上述目标加密算法。

基于所述目标加密算法对所述目标计算数据结果进行加密处理，得到相应的加密数据。

存储所述加密数据。

在本实施例中，对于上述加密数据的存储方式不作具体限定，可根据实际的使用需求存储至数据库或区块链中。

本申请在基于规则引擎生成了与所述金融数据对应的目标计算数据结果后，通过获取与所述目标业务渠道维度信息对应的目标加密算法，进而基于所述目标加密算法对所述目标计算数据结果进行加密处理，得到相应的加密数据，并存储所述加密数据。通过采用预先设置的与该金融数据的业务渠道对应的目标加密算法对目标计算数据结果进行加密后再存储，有效的提高了目标计算数据结果的存储安全性与存储智能性，提高了用户的使用体验。

需要强调的是，为进一步保证上述目标计算数据结果的私密和安全性，上述目标计算数据结果还可以存储于一区块链的节点中。

本申请所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(B l ockcha i n)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Art i f i c i a l I nte l l i gence，A I)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。

人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成，该计算机可读指令可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-On l y Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

进一步参考图3，作为对上述图2所示方法的实现，本申请提供了一种基于规则引擎的数据计算装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图3所示，本实施例所述的基于规则引擎的数据计算装置300包括：第一获取模块301、第二获取模块302、筛选模块303、第三获取模块304以及计算模块305。其中：

第一获取模块301，用于从预设的业务系统中获取待处理的金融数据；

第二获取模块302，用于获取所述金融数据中的目标数据维度标识与目标业务渠道维度信息；

筛选模块303，用于从预设的规则库中筛选出与所述目标数据维度标识以及所述目标业务渠道维度信息均匹配的目标业务计算规则；

第三获取模块304，用于基于预设的计算要素标识获取所述金融数据中的计算要素数据；

计算模块305，用于调用预设的规则引擎，根据所述目标业务计算规则对所述计算要素数据进行计算处理，得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果。

在本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的基于规则引擎的数据计算方法的步骤一一对应，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，计算模块305包括：

第一获取子模块，用于获取所述目标业务计算规则中的计算参数；

第二获取子模块，用于从所述计算要素数据中获取与所述计算参数具有相同语义的参数信息，并提取与所述参数信息对应的数据值；

配置子模块，用于将所述数据值配置为所述目标业务计算规则中的所述计算参数的参数值；

计算子模块，用于调用所述规则引擎，基于所述参数值与所述目标业务计算规则进行数据计算，得到所述目标计算数据结果。

在本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的基于规则引擎的数据计算方法的步骤一一对应，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中,第一获取模块301包括：

第三获取子模块，用于获取所述业务系统的地址信息；

第四获取子模块，用于获取预设的报文消息体；

构建子模块，用于基于所述地址信息与所述报文消息体构建数据提取程序；

运行子模块，用于运行所述数据提取程序，以从所述业务系统中获取待处理的所述金融数据。

本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的基于规则引擎的数据计算方法的步骤一一对应，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，基于规则引擎的数据计算装置还包括：

处理模块，用于对所述目标计算结果数据进行加工处理，得到相应的加工数据；

第四获取模块，用于获取预设的数据报表；

填充模块，用于将所述加工数据填充至所述数据报表内，得到目标数据报表；

推送模块，用于将所述目标数据报表推送至指定业务系统。

在本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的基于规则引擎的数据计算方法的步骤一一对应，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，基于规则引擎的数据计算装置还包括：

判断模块，用于判断是否接收到用户触发的规则配置请求；

第一接收模块，用于若是，展示预设的规则配置页面，并接收所述用户在所述规则配置页面输入的规则配置信息；

生成模块，用于基于所述规则引擎与所述规则配置信息生成相应的业务规则；

第二接收模块，用于接收所述用户输入的与所述业务规则对应的数据维度标识与业务渠道维度信息；

构建模块，用于构建所述数据维度标识、所述业务渠道维度信息与所述业务规则之间的关联关系；

第一存储模块，用于基于所述关联关系将所述业务规则存储至所述规则库内。

在本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的基于规则引擎的数据计算方法的步骤一一对应，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，生成模块包括：

调用子模块，用于调用预设的规则处理工具；

配置子模块，用于基于所述规则处理工具对所述规则配置信息进行配置处理，生成相应的规则配置文件；

解析子模块，用于基于所述规则引擎对所述规则配置文件进行解析，生成与所述规则配置信息对应的所述业务规则。

在本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的基于规则引擎的数据计算方法的步骤一一对应，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，基于规则引擎的数据计算装置还包括：

第五获取模块，用于获取与所述目标业务渠道维度信息对应的目标加密算法；

加密模块，用于基于所述目标加密算法对所述目标计算数据结果进行加密处理，得到相应的加密数据；

第二存储模块，用于存储所述加密数据。

在本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的基于规则引擎的数据计算方法的步骤一一对应，在此不再赘述。

为解决上述技术问题，本申请实施例还提供计算机设备。具体请参阅图4，图4为本实施例计算机设备基本结构框图。

所述计算机设备4包括通过系统总线相互通信连接存储器41、处理器42、网络接口43。需要指出的是，图中仅示出了具有组件41-43的计算机设备4，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。其中，本技术领域技术人员可以理解，这里的计算机设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(App l i cat i onSpec i f i c I ntegrated C i rcu i t，AS I C)、可编程门阵列(F i e l d－Programmab l e Gate Ar ray，FPGA)、数字处理器(D i g i ta l S i gna l Processor，DSP)、嵌入式设备等。

所述计算机设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算机设备可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。

所述存储器41至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器41可以是所述计算机设备4的内部存储单元，例如该计算机设备4的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器41也可以是所述计算机设备4的外部存储设备，例如该计算机设备4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Med i a Card,SMC)，安全数字(Secu re D i g i ta l,SD)卡，闪存卡(F l ash Card)等。当然，所述存储器41还可以既包括所述计算机设备4的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，所述存储器41通常用于存储安装于所述计算机设备4的操作系统和各类应用软件，例如基于规则引擎的数据计算方法的计算机可读指令等。此外，所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。

所述处理器42在一些实施例中可以是中央处理器(Cent ra l Process i ng Uni t，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器42通常用于控制所述计算机设备4的总体操作。本实施例中，所述处理器42用于运行所述存储器41中存储的计算机可读指令或者处理数据，例如运行所述基于规则引擎的数据计算方法的计算机可读指令。

所述网络接口43可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口43通常用于在所述计算机设备4与其他电子设备之间建立通信连接。

与现有技术相比，本申请实施例主要有以下有益效果：

本申请实施例中，首先从预设的业务系统中获取待处理的金融数据，然后获取所述金融数据中的目标数据维度标识与目标业务渠道维度信息，之后从预设的规则库中筛选出与所述目标数据维度标识以及所述目标业务渠道维度信息均匹配的目标业务计算规则，后续基于预设的计算要素标识获取所述金融数据中的计算要素数据，最后调用预设的规则引擎，根据所述目标业务计算规则对所述计算要素数据进行计算处理，得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果。本申请实施例通过待处理的金融数据的维度信息来确定出相匹配的目标业务计算规则，进而通过调用规则引擎，根据目标业务计算规则对金融数据中的计算要素数据进行计算处理，从而可以快速准确地计算得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果，提高了对于金融数据的计算处理效率，有利于提高对于金融数据处理的灵活性与准确度。

本申请还提供了另一种实施方式，即提供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读指令，所述计算机可读指令可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上述的基于规则引擎的数据计算方法的步骤。

与现有技术相比，本申请实施例主要有以下有益效果：

本申请实施例中，首先从预设的业务系统中获取待处理的金融数据，然后获取所述金融数据中的目标数据维度标识与目标业务渠道维度信息，之后从预设的规则库中筛选出与所述目标数据维度标识以及所述目标业务渠道维度信息均匹配的目标业务计算规则，后续基于预设的计算要素标识获取所述金融数据中的计算要素数据，最后调用预设的规则引擎，根据所述目标业务计算规则对所述计算要素数据进行计算处理，得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果。本申请实施例通过待处理的金融数据的维度信息来确定出相匹配的目标业务计算规则，进而通过调用规则引擎，根据目标业务计算规则对金融数据中的计算要素数据进行计算处理，从而可以快速准确地计算得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果，提高了对于金融数据的计算处理效率，有利于提高对于金融数据处理的灵活性与准确度。

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上述实施例方法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，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的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，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

显然，以上所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例，附图中给出了本申请的较佳实施例，但并不限制本申请的专利范围。本申请可以以许多不同的形式来实现，相反地，提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容的理解更加透彻全面。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来而言，其依然可以对前述各具体实施方式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效替换。凡是利用本申请说明书及附图内容所做的等效结构，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理在本申请专利保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于规则引擎的数据计算方法，其特征在于，包括下述步骤：

从预设的业务系统中获取待处理的金融数据；

获取所述金融数据中的目标数据维度标识与目标业务渠道维度信息；

从预设的规则库中筛选出与所述目标数据维度标识以及所述目标业务渠道维度信息均匹配的目标业务计算规则；

基于预设的计算要素标识获取所述金融数据中的计算要素数据；

调用预设的规则引擎，根据所述目标业务计算规则对所述计算要素数据进行计算处理，得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果。

2.根据权利要求1所述的基于规则引擎的数据计算方法，其特征在于，所述调用预设的规则引擎，根据所述目标业务计算规则对所述计算要素数据进行计算处理，得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果的步骤，具体包括：

获取所述目标业务计算规则中的计算参数；

从所述计算要素数据中获取与所述计算参数具有相同语义的参数信息，并提取与所述参数信息对应的数据值；

将所述数据值配置为所述目标业务计算规则中的所述计算参数的参数值；

调用所述规则引擎，基于所述参数值与所述目标业务计算规则进行数据计算，得到所述目标计算数据结果。

3.根据权利要求1所述的基于规则引擎的数据计算方法，其特征在于，所述从预设的业务系统中获取待处理的金融数据的步骤，具体包括：

获取所述业务系统的地址信息；

获取预设的报文消息体；

基于所述地址信息与所述报文消息体构建数据提取程序；

运行所述数据提取程序，以从所述业务系统中获取待处理的所述金融数据。

4.根据权利要求1所述的基于规则引擎的数据计算方法，其特征在于，在所述调用预设的规则引擎，根据所述目标业务计算规则对所述计算要素数据进行计算处理，得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果的步骤之后，还包括：

对所述目标计算结果数据进行加工处理，得到相应的加工数据；

获取预设的数据报表；

将所述加工数据填充至所述数据报表内，得到目标数据报表；

将所述目标数据报表推送至指定业务系统。

5.根据权利要求1所述的基于规则引擎的数据计算方法，其特征在于，在所述从预设的规则库中筛选出与所述目标数据维度标识以及所述目标业务渠道维度信息均匹配的目标业务计算规则的步骤之前，还包括：

判断是否接收到用户触发的规则配置请求；

若是，展示预设的规则配置页面，并接收所述用户在所述规则配置页面输入的规则配置信息；

基于所述规则引擎与所述规则配置信息生成相应的业务规则；

接收所述用户输入的与所述业务规则对应的数据维度标识与业务渠道维度信息；

构建所述数据维度标识、所述业务渠道维度信息与所述业务规则之间的关联关系；

基于所述关联关系将所述业务规则存储至所述规则库内。

6.根据权利要求1所述的基于规则引擎的数据计算方法，其特征在于，所述基于所述规则引擎与所述规则配置信息生成相应的业务规则的步骤，具体包括：

调用预设的规则处理工具；

基于所述规则处理工具对所述规则配置信息进行配置处理，生成相应的规则配置文件；

基于所述规则引擎对所述规则配置文件进行解析，生成与所述规则配置信息对应的所述业务规则。

7.根据权利要求1所述的基于规则引擎的数据计算方法，其特征在于，在所述调用预设的规则引擎，根据所述目标业务计算规则对所述计算要素数据进行计算处理，得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果的步骤之后，还包括：

获取与所述目标业务渠道维度信息对应的目标加密算法；

基于所述目标加密算法对所述目标计算数据结果进行加密处理，得到相应的加密数据；

存储所述加密数据。

8.一种基于规则引擎的数据计算装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于从预设的业务系统中获取待处理的金融数据；

第二获取模块，用于获取所述金融数据中的目标数据维度标识与目标业务渠道维度信息；

筛选模块，用于从预设的规则库中筛选出与所述目标数据维度标识以及所述目标业务渠道维度信息均匹配的目标业务计算规则；

第三获取模块，用于基于预设的计算要素标识获取所述金融数据中的计算要素数据；

计算模块，用于调用预设的规则引擎，根据所述目标业务计算规则对所述计算要素数据进行计算处理，得到与所述金融数据对应的目标计算数据结果。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于规则引擎的数据计算方法的步骤。

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上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于规则引擎的数据计算方法的步骤。

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