CN116611917B - 金融风险的预警方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种金融风险的预警方法、装置、设备及存储介质。本发明涉及大数据技术领域。获取最新金融监管文件及最新金融处罚信息；对所述最新金融监管文件进行解析，获得风险指标集；其中，所述风险指标集包括多条风险指标及各风险指标对应的金融业务类别；对所述最新金融处罚信息进行解析，获得处罚风险点集；其中，所述处罚风险点集包括多条风险点信息及各风险点信息对应的金融业务类别；基于所述风险指标集和所述处罚风险点集对金融业务进行风险预警。本发明实施例的方案，可以准确对金融监管文件及金融处罚信息进行解析，从而基于解析出的风险指标集和处罚风险点集对金融业务进行风险预警，提高金融业务的安全性。
Description
技术领域
本发明实施例涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种金融风险的预警方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着金融行业法律体系的不断完善，金融机构面临着来自国内监管环境的不断变化，法律法规众多且持续更新迭代，金融机构及其内部团队面临合规制度不完善、合规要求更新不及时、合规措施落实困难等现实挑战。
现有技术中，当金融机构获取到监管政策变动后，需要先由各业务专家逐条逐句对条文进行解读，再将解读后的监管政策向内部其他同事传达，之后各个部门评估后再应用进业务场景中。在监管政策变动后的解读传达过程中，解读人员主观性较大，对政策解读容易受个人背景角色影响；监管办法在金融系统内部传达的有效性不足，可能会与实际监管政策存在偏差，最终会导致行政和经济处罚，严重的可能会引起金融系统性风险。
发明内容
本发明实施例提供一种金融风险的预警方法、装置、设备及存储介质，可以准确对金融监管文件及金融处罚信息进行解析，用于金融风险的预警，提高金融业务的安全性。
第一方面，本发明实施例提供了一种金融风险的预警方法，包括：
获取最新金融监管文件及最新金融处罚信息；
对所述最新金融监管文件进行解析，获得风险指标集；其中，所述风险指标集包括多条风险指标及各风险指标对应的金融业务类别；
对所述最新金融处罚信息进行解析，获得处罚风险点集；其中，所述处罚风险点集包括多条风险点信息及各风险点信息对应的金融业务类别；
基于所述风险指标集和所述处罚风险点集对金融业务进行风险预警。
第二方面，本发明实施例还提供了一种金融风险的预警装置，包括：
获取模块，用于获取最新金融监管文件及最新金融处罚信息；
风险指标集获取模块，用于对所述最新金融监管文件进行解析，获得风险指标集；其中，所述风险指标集包括多条风险指标及各风险指标对应的金融业务类别；
处罚风险点集获取模块，用于对所述最新金融处罚信息进行解析，获得处罚风险点集；其中，所述处罚风险点集包括多条风险点信息及各风险点信息对应的金融业务类别；
风险预警模块，用于基于所述风险指标集和所述处罚风险点集对金融业务进行风险预警。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，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本发明实施例所述的金融风险的预警方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例所述的金融风险的预警方法。
本发明实施例公开了一种金融风险的预警方法、装置、设备及存储介质，获取最新金融监管文件及最新金融处罚信息；对最新金融监管文件进行解析，获得风险指标集；其中，风险指标集包括多条风险指标及各风险指标对应的金融业务类别；对最新金融处罚信息进行解析，获得处罚风险点集；其中，处罚风险点集包括多条风险点信息及各风险点信息对应的金融业务类别；基于风险指标集和处罚风险点集对金融业务进行风险预警。本发明实施例提供的金融风险的预警方法，可以准确对金融监管文件及金融处罚信息进行解析，从而基于解析出的风险指标集和处罚风险点集对金融业务进行风险预警，提高金融业务的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本发明实施例提供的一种金融风险的预警方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种金融风险的预警装置的结构示意图；
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
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
图1为为本发明实施例提供的一种金融风险的预警方法的流程图，该方法适用于对金融业务的风险进行预警的情况，该方法可以由金融风险的预警装置来执行，该装置可以通过软件和/或硬件的形式实现，可选的，通过电子设备来实现，该电子设备可以是移动终端、PC端或服务器等。如图1所示，该方法具体包括如下步骤：
S110，获取最新金融监管文件及最新金融处罚信息。
其中，最新金融监管文件可以是从金融监管网站获取的对金融业务进行约束规范的具有法律效力的文件。最新金融处罚信息可以是从金融监管网站获取的对不合规的金融业务进行处罚的信息。本实施例中，可以定期的获取金融监管网站发布的最新金融监管文件及最新金融处罚信息。
S120，对最新金融监管文件进行解析，获得风险指标集。
其中，风险指标集包括多条风险指标及各风险指标对应的金融业务类别。风险指标可以理解为量化的监管规则。示例性的，一条风险指标的内容可以是：对于零售客户，当贷款金额超过一定值时，存在信用风险。风险指标对应的金融业务类别可以按照不同的维度进行划分，不同的维度可以包括业务领域维度、风险类别维度、客户类型维度及地域维度。
具体的，对最新金融监管文件进行解析，获得风险指标集的方式可以是：对最新金融监管文件包含的多条监管条文进行分析，获得多条风险指标；基于历史金融监管文件提取最新金融监管文件中的监管关键词；确定监管关键词对应的金融业务类别；将多条风险指标与金融业务类别进行关联，获得风险指标集。
其中，最新金融监管文件中包含多条监管条文，每条监管条件包含对金融业务的具体监管内容，且每条监管条文记录有其基本属性（监管机构、监管文件名称、文号、发文日期、生效日期、所属领域）。本实施例中，通过对每个监管条文进行量化分析，获得各监管条文分别对应的风险指标。
其中，监管关键词可以反映出最新金融监管文件所重点监管的金融业务类别。本实施例中，通过对最新金融监管文件和历史金融监管文件采用设定分词技术进行处理，以获得最新金融监管文件的监管关键词。其中，设定分词技术可以是词频-逆文本频率指数（Term Frequency-Inverse Document Frequency，TF-IDF）分词技术。
具体的，基于历史金融监管文件提取最新金融监管文件中的监管关键词的方式可以是：提取最新金融监管文件包含的多个第一关键词；确定各第一关键词分别在最新金融监管文件中的第一统计信息以及分别在历史金融监管文件中的第二统计信息；根据第一统计信息和第二统计信息确定各第一关键词的权重；基于权重从多个第一关键词中筛查出最新金融监管文件中的监管关键词。
其中，第一统计信息可以词频，第二统计信息可以是逆文本频率指数。本实施例中，通过对最新金融监管文件进行分词处理，获得其包含的多个第一关键词。
其中，确定各第一关键词分别在最新金融监管文件中的第一统计信息的方式可以是：首先确定最新金融监管文件中第一关键词的总词数，然后对于每个第一关键词，确定该第一关键词在最新金融监管文件出现的次数，将出现的次数与总词数作商，获得第一统计信息。
其中，确定各第一关键词分别在历史金融监管文件中的第二统计信息的方式可以是：首先确定历史金融监管文件的总文件数，然后对于每个第一关键词，确定包含该第一关键词的历史金融监管文件数量，最后将包含该第一关键词的历史金融监管文件数量与总文件数作商，获得第二统计信息。
其中，根据第一统计信息和第二统计信息确定各第一关键词的权重的方式可以是：将第一统计信息和第二统计信息进行融合，获得各第一关键词的权重。
其中，融合的方式可以是将第一统计信息和第二统计信息进行相乘。
具体的，基于权重从第一关键词中筛查出最新金融监管文件中的监管关键词的方式可以是：将权重超过第一设定阈值的第一关键词确定为最新金融监管文件中的监管关键词。
其中，权重越大，表示该第一关键词在最新金融监管文件中的重要程度越高。将权重超过第一设定阈值的第一关键词确定为最新金融监管文件中的监管关键词，可以准确的反应最新金融监管文件所重点监管的金融业务。
具体的，确定监管关键词对应的金融业务类别的方式可以是：获取预先配置的多个第一金融业务类别；从多个第一金融业务类别中确定与监管关键词对应的金融业务类别。
其中，第一金融业务类别按照如下至少一种维度划分：业务领域、风险类别、客户类型及地域。若按照业务领域维度划分，第一金融业务类别可以包括：贷款、表外业务、资管业务、同业业务、债券业务、投行承销业务、贵金属租借、衍生品交易等。若按照风险类别维度划分，第一金融业务类别可以包括：信用风险、集中度风险、流动性风险、市场风险、操作风险、投资交易业务风险等。如果按照客户规模维度划分，第一金融业务类别可以包括：如大中型客户、零售客户、小企业客户、保证人等。若按照地域维度（或者称之为板块）划分，第一金融业务类别可以包括：境内分行、海外机构、直营中心、子公司。
其中，从多个第一金融业务类别中确定与监管关键词对应的金融业务类别的方式可以是：将第一金融业务类别对应的文本与监管关键词进行文本匹配，将与监管关键词相匹配的第一金融业务类别确定为其对应的金融业务类别。其中，文本匹配的方式可以是：计算语义相似度，若语义相似度大于设定值，则监管关键词与该第一金融业务类别相匹配。
本实施例中，将多条风险指标与金融业务类别进行关联可以理解为：一种金融业务类别关联至少一条风险指标，将风险指标和金融业务类别关联后可以获知风险指标适用的金融业务，准确的对金融业务进行监管，从而提高预警的准确性。
S130，对最新金融处罚信息进行解析，获得处罚风险点集。
其中，处罚风险点集包括多条风险点信息及各风险点信息对应的金融业务类别。处罚风险点信息可以理解为进行处罚的风险内容。示例性的，一条风险点信息可以是：某银行在下发贷款时，由于数据质量问题造成经济损失，对其进行罚款。风险点信息对应的金融业务类别可以按照不同的维度进行划分，不同维度可以包括：业务领域维度、风险类别维度、客户类型维度、处罚案由维度、处罚形式维度、处罚对象类型维度。
具体的，对最新金融处罚信息进行解析，获得处罚风险点集的方式可以是：对最新金融处罚信息包含多条处罚条目进行分析，获得多条风险点信息；基于历史金融处罚信息提取最新金融处罚信息中的处罚关键词；确定处罚关键词对应的金融业务类别；将多条风险点信息与金融业务类别进行关联，获处罚风险点集。
其中，最新金融处罚信息包含多条处罚条目，每条处罚条目记录了具体的金融触发内容。本实施例中，通过对最新金融处罚信息包含多条处罚条目进行分析，获得各触发条目分别对应的风险点信息。
其中，处罚关键词可以反映出最新金融处罚信息所重点处罚的金融业务类别。本实施例中，通过对历史金融处罚信息和最新金融处罚信息采用设定分词技术进行处理，以获得最新金融处罚信息中的处罚关键词。其中，设定分词技术可以是TF-IDF分词技术。
具体的，基于历史金融处罚信息提取最新金融处罚信息中的处罚关键词的方式可以是：提取最新金融处罚信息包含的第二关键词；确定各第二关键词分别在最新金融处罚信息中的第三统计信息以及分别在历史金融处罚信息中的第四统计信息；根据第三统计信息和第四统计信息确定各第二关键词的权重；基于权重从第二关键词中筛查出最新金融处罚信息中的处罚关键词。
其中，第三统计信息可以词频，第四统计信息可以是逆文本频率指数。本实施例中，通过对最新金融触发信息进行分词处理，获得其包含的多个第二关键词。
其中，确定各第二关键词分别在最新金融处罚信息中的第三统计信息的方式可以是：首先确定最新金融处罚信息中第二关键词的总词数，然后对于每个第二关键词，确定该第二关键词在最新金融处罚信息出现的次数，将出现的次数与总词数作商，获得第三统计信息。
其中，确定各第二关键词分别在历史金融处罚信息中的第四统计信息的方式可以是：首先确定历史金融处罚信息的总信息数，然后对于每个第二关键词，确定包含该第二关键词的历史金融处罚信息数量，最后将包含该第二关键词的历史金融处罚信息数量与总信息数作商，获得第四统计信息。
其中，根据第三统计信息和第四统计信息确定各第二关键词的权重的方式可以是：将第三统计信息和第四统计信息进行融合，获得各第二关键词的权重。
其中，融合的方式可以是将第三统计信息和第四统计信息进行相乘。
具体的，基于权重从第二关键词中筛查出最新金融处罚信息中的处罚关键词的方式可以是：将权重超过第二设定阈值的第二关键词确定为最新金融处罚信息中的处罚关键词。
其中，权重越大，表示该第二关键词在最新金融处罚信息中的重要程度越高。将权重超过第二设定阈值的第二关键词确定为最新金融处罚信息中的处罚关键词，可以准确的反应最新金融处罚信息所重点处罚的金融业务。
具体的，确定所述处罚关键词对应的金融业务类别的方式可以是：获取预先配置的多个第二金融业务类别；从所述多个第二金融业务类别中确定与所述处罚关键词对应的金融业务类别。
其中，所述第二金融业务类别按照如下至少一种维度划分：业务领域、风险类别、客户类型、处罚案由、处罚形式、处罚对象类型。按照业务领域、风险类别、客户类型划分类别的方式可以参见上述第一金融业务类别中的内容，此处不再赘述。若按照触发案由维度划分，则第二金融业务类别可以包括：数据质量问题、人员管理不到位、资产质量分类不准确、贷前调查不尽职、违规收费等。若按照触发形式维度划分，则第二金融业务类别可以包括：警告、罚款、责令整改等。若按照触发对象类型维度划分，则第二金融业务类别可以划分为：国有银行、股份制银行、农商行、城商行、政策性银行、外资银行等。
其中，从多个第二金融业务类别中确定与处罚关键词对应的金融业务类别的方式可以是：将第二金融业务类别对应的文本与处罚关键词进行文本匹配，将与处罚关键词相匹配的第而金融业务类别确定为其对应的金融业务类别。其中，文本匹配的方式可以是：计算语义相似度，若语义相似度大于设定值，则处罚关键词与该第二金融业务类别相匹配。
本实施例中，将所述多条风险点信息与所述金融业务类别进行关联可以理解为：一种金融业务类别关联至少一条风险点信息，将风险点信息和金融业务类别关联后可以获知风险点信息适用的金融业务，准确的对金融业务进行预警，从而提高预警的准确性。
S140，基于风险指标集和处罚风险点集对金融业务进行风险预警。
本实施例中，根据风险指标集中的多条风险指标及各风险指标对应的金融业务类别，以及处罚风险点集包括多条风险点信息及各风险点信息对应的金融业务类别，可以对相应的金融业务进行监管及预警。
具体的，基于风险指标集和处罚风险点集对金融业务进行风险预警的方式可以是：基于金融业务类别将风险指标集和处罚风险点集进行关联，获得预警信息集；基于预警信息集对金融业务进行风险预警。
其中，基于金融业务类别将风险指标集和处罚风险点集进行关联的方式可以是：确定各风险指标对应的金融业务类别与各风险点信息对应的金融业务类别的文本重叠度，若文本重叠度大于设定值，则将风险指标与风险点信息进行关联，即风险指标和风险点信息适用相同的金融业务类别。其中，文本重叠度可以由文字重叠率，或者词语重叠数量表征。示例性的，假设某个风险指标对应的金融业务类别为：零售客户、贷款业务、信用风险；某个风险点信息对应的金融业务类别为：零售客户、贷款业务、信用风险、贷前调查不尽职、警告。则重叠的词语为零售客户、贷款业务、信用风险，即词语重叠数为3个。
具体的，在获得预警信息集之后，可以获得各金融业务类别对应的风险指标及风险点信息，从而基于风险指标和风险点信息对该金融业务类别下的金融业务进行风险预警。
本实施例的技术方案，获取最新金融监管文件及最新金融处罚信息；对最新金融监管文件进行解析，获得风险指标集；其中，风险指标集包括多条风险指标及各风险指标对应的金融业务类别；对最新金融处罚信息进行解析，获得处罚风险点集；其中，处罚风险点集包括多条风险点信息及各风险点信息对应的金融业务类别；基于风险指标集和处罚风险点集对金融业务进行风险预警。本发明实施例提供的金融风险的预警方法，可以准确对金融监管文件及金融处罚信息进行解析，从而基于解析出的风险指标集和处罚风险点集对金融业务进行风险预警，提高金融业务的安全性。
图2是本发明实施例提供的一种金融风险的预警装置的结构示意图，如图2所示，该装置包括：
获取模块210，用于获取最新金融监管文件及最新金融处罚信息；
风险指标集获取模块220，用于对最新金融监管文件进行解析，获得风险指标集；其中，风险指标集包括多条风险指标及各风险指标对应的金融业务类别；
处罚风险点集获取模块230，用于对最新金融处罚信息进行解析，获得处罚风险点集；其中，处罚风险点集包括多条风险点信息及各风险点信息对应的金融业务类别；
风险预警模块240，用于基于风险指标集和处罚风险点集对金融业务进行风险预警。
可选的，风险指标集获取模块220，还用于：
对最新金融监管文件包含的多条监管条文进行分析，获得多条风险指标；
基于历史金融监管文件提取最新金融监管文件中的监管关键词；
确定监管关键词对应的金融业务类别；
将多条风险指标与金融业务类别进行关联，获得风险指标集。
可选的，风险指标集获取模块220，还用于：
提取最新金融监管文件包含的多个第一关键词；
确定各第一关键词分别在最新金融监管文件中的第一统计信息以及分别在历史金融监管文件中的第二统计信息；
根据第一统计信息和第二统计信息确定各第一关键词的权重；
基于权重从多个第一关键词中筛查出最新金融监管文件中的监管关键词。
可选的，风险指标集获取模块220，还用于：
将第一统计信息和第二统计信息进行融合，获得各第一关键词的权重。
可选的，风险指标集获取模块220，还用于：
将权重超过第一设定阈值的第一关键词确定为最新金融监管文件中的监管关键词。
可选的，风险指标集获取模块220，还用于：
获取预先配置的多个第一金融业务类别；其中，第一金融业务类别按照如下至少一种维度划分：业务领域、风险类别、客户类型及地域；
从多个第一金融业务类别中确定与监管关键词对应的金融业务类别。
可选的，处罚风险点集获取模块230，还用于：
对最新金融处罚信息包含多条处罚条目进行分析，获得多条风险点信息；
基于历史金融处罚信息提取最新金融处罚信息中的处罚关键词；
确定处罚关键词对应的金融业务类别；
将多条风险点信息与金融业务类别进行关联，获处罚风险点集。
可选的，处罚风险点集获取模块230，还用于：
提取最新金融处罚信息包含的第二关键词；
确定各第二关键词分别在最新金融处罚信息中的第三统计信息以及分别在历史金融处罚信息中的第四统计信息；
根据第三统计信息和第四统计信息确定各第二关键词的权重；
基于权重从第二关键词中筛查出最新金融处罚信息中的处罚关键词。
可选的，处罚风险点集获取模块230，还用于：
将第三统计信息和第四统计信息进行融合，获得各第二关键词的权重。
可选的，处罚风险点集获取模块230，还用于：
将权重超过第二设定阈值的第二关键词确定为最新金融处罚信息中的处罚关键词。
可选的，处罚风险点集获取模块230，还用于：
获取预先配置的多个第二金融业务类别；其中，第二金融业务类别按照如下至少一种维度划分：业务领域、风险类别、客户类型、处罚案由、处罚形式、处罚对象类型；
从多个第二金融业务类别中确定与处罚关键词对应的金融业务类别。
可选的，风险预警模块240，还用于：
基于金融业务类别将风险指标集和处罚风险点集进行关联，获得预警信息集；
基于预警信息集对金融业务进行风险预警。
上述装置可执行本发明前述所有实施例所提供的方法，具备执行上述方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明前述所有实施例所提供的方法。
图3示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备（如头盔、眼镜、手表等）和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图3所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器（ROM）12、随机访问存储器（RAM）13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器（ROM）12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器（RAM）13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出（I/O）接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元（CPU）、图形处理单元（GPU）、各种专用的人工智能（AI）计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器（DSP）、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如金融风险的预警方法。
在一些实施例中，金融风险的预警方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的金融风险的预警方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式（例如，借助于固件）而被配置为执行金融风险的预警方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、芯片上系统的系统（SOC）、负载可编程逻辑设备（CPLD）、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储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计算机程序。计算机可读存储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。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。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。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置（例如，CRT（阴极射线管）或者LCD（液晶显示器）监视器）；以及键盘和指向装置（例如，鼠标或者轨迹球），用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈（例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈）；并且可以用任何形式（包括声输入、语音输入或者、触觉输入）来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统（例如，作为数据服务器）、或者包括中间件部件的计算系统（例如，应用服务器）、或者包括前端部件的计算系统（例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互）、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信（例如，通信网络）来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网（LAN）、广域网（WAN）、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现如本申请任一实施例所提供的金融风险的预警方法。
计算机程序产品在实现的过程中，可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (12)
1.一种金融风险的预警方法，其特征在于，包括：
获取最新金融监管文件及最新金融处罚信息；
对所述最新金融监管文件进行解析，获得风险指标集；其中，所述风险指标集包括多条风险指标及各风险指标对应的金融业务类别；
对所述最新金融处罚信息进行解析，获得处罚风险点集；其中，所述处罚风险点集包括多条风险点信息及各风险点信息对应的金融业务类别；
基于所述金融业务类别将所述风险指标集和所述处罚风险点集进行关联，获得预警信息集；
基于所述预警信息集对金融业务进行风险预警；
其中，对所述最新金融处罚信息进行解析，获得处罚风险点集，包括：
对所述最新金融处罚信息包含的多条处罚条目进行分析，获得多条风险点信息；
基于历史金融处罚信息提取所述最新金融处罚信息中的处罚关键词；
确定所述处罚关键词对应的金融业务类别；
将所述多条风险点信息与所述金融业务类别进行关联，获处罚风险点集；
其中，基于历史金融处罚信息提取所述最新金融处罚信息中的处罚关键词，包括：
提取所述最新金融处罚信息包含的第二关键词；
确定各所述第二关键词分别在所述最新金融处罚信息中的第三统计信息以及分别在所述历史金融处罚信息中的第四统计信息；其中，所述第三统计信息为词频，所述第四统计信息为逆文本频率指数；
根据所述第三统计信息和所述第四统计信息确定各所述第二关键词的权重；
基于所述权重从所述第二关键词中筛查出所述最新金融处罚信息中的处罚关键词。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述最新金融监管文件进行解析，获得风险指标集，包括：
对所述最新金融监管文件包含的多条监管条文进行分析，获得多条风险指标；
基于历史金融监管文件提取所述最新金融监管文件中的监管关键词；
确定所述监管关键词对应的金融业务类别；
将所述多条风险指标与所述金融业务类别进行关联，获得风险指标集。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于历史金融监管文件提取所述最新金融监管文件中的监管关键词，包括：
提取所述最新金融监管文件包含的多个第一关键词；
确定各所述第一关键词分别在所述最新金融监管文件中的第一统计信息以及分别在所述历史金融监管文件中的第二统计信息；
根据所述第一统计信息和所述第二统计信息确定各所述第一关键词的权重；
基于所述权重从所述多个第一关键词中筛查出所述最新金融监管文件中的监管关键词。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第一统计信息和所述第二统计信息确定各所述第一关键词的权重，包括：
将所述第一统计信息和所述第二统计信息进行融合，获得各所述第一关键词的权重。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述权重从所述第一关键词中筛查出所述最新金融监管文件中的监管关键词，包括：
将所述权重超过第一设定阈值的第一关键词确定为所述最新金融监管文件中的监管关键词。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述监管关键词对应的金融业务类别，包括：
获取预先配置的多个第一金融业务类别；其中，所述第一金融业务类别按照如下至少一种维度划分：业务领域、风险类别、客户类型及地域；
从所述多个第一金融业务类别中确定与所述监管关键词对应的金融业务类别。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第三统计信息和所述第四统计信息确定各所述第二关键词的权重，包括：
将所述第三统计信息和所述第四统计信息进行融合，获得各所述第二关键词的权重。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，基于所述权重从所述第二关键词中筛查出所述最新金融处罚信息中的处罚关键词，包括：
将所述权重超过第二设定阈值的第二关键词确定为所述最新金融处罚信息中的处罚关键词。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述处罚关键词对应的金融业务类别，包括：
获取预先配置的多个第二金融业务类别；其中，所述第二金融业务类别按照如下至少一种维度划分：业务领域、风险类别、客户类型、处罚案由、处罚形式、处罚对象类型；
从所述多个第二金融业务类别中确定与所述处罚关键词对应的金融业务类别。
10.一种金融风险的预警装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取最新金融监管文件及最新金融处罚信息；
风险指标集获取模块，用于对所述最新金融监管文件进行解析，获得风险指标集；其中，所述风险指标集包括多条风险指标及各风险指标对应的金融业务类别；
处罚风险点集获取模块，用于对所述最新金融处罚信息进行解析，获得处罚风险点集；其中，所述处罚风险点集包括多条风险点信息及各风险点信息对应的金融业务类别；
风险预警模块，用于基于所述风险指标集和所述处罚风险点集对金融业务进行风险预警；
其中，所述风险预警模块，还用于：
基于金融业务类别将风险指标集和处罚风险点集进行关联，获得预警信息集；基于预警信息集对金融业务进行风险预警；
其中，所述处罚风险点集获取模块，还用于：
对最新金融处罚信息包含的多条处罚条目进行分析，获得多条风险点信息；
基于历史金融处罚信息提取最新金融处罚信息中的处罚关键词；
确定处罚关键词对应的金融业务类别；
将多条风险点信息与金融业务类别进行关联，获处罚风险点集；
其中，所述处罚风险点集获取模块，还用于：
提取最新金融处罚信息包含的第二关键词；
确定各第二关键词分别在最新金融处罚信息中的第三统计信息以及分别在历史金融处罚信息中的第四统计信息；其中，所述第三统计信息为词频，所述第四统计信息为逆文本频率指数；
根据第三统计信息和第四统计信息确定各第二关键词的权重；
基于权重从第二关键词中筛查出最新金融处罚信息中的处罚关键词。
11.一种电子设备，其特征在于，包括存储器，处理器及存储在存储器上并能够在处理器运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-9中任一项所述的金融风险的预警方法。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一所述的金融风险的预警方法。
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