CN117196307A - 风控模型的运行状态检测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种风控模型的运行状态检测方法、装置、设备及存储介质，可用于物联网、金融领域或其他领域。其中，该方法包括：在确定在终端已配置完成针对目标风控模型的模型检测指标，且确定目标风控模型已上线运行的情况下，根据模型检测指标，从目标风控模型的实时生成数据中获取与模型检测指标相对应的目标指标值；以及根据目标指标值，对目标风控模型的运行状态进行检测。

Description

风控模型的运行状态检测方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本公开涉及物联网、金融领域，尤其涉及一种风控模型的运行状态检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着中心业务发展，对风控量化模型的应用从学习探索阶段向风险管理和市场领域逐步推广。目前研发的上百个模型，为业务发展提供了有效决策支持。

发明人在实现本公开构思的过程中发现，风控模型的运行状态检测功能还不完善。

发明内容

鉴于上述问题，本公开提供了风控模型的运行状态检测方法、装置、设备及存储介质。

根据本公开的第一个方面，提供了一种风控模型的运行状态检测方法，包括：在确定在终端已配置完成针对目标风控模型的模型检测指标，且确定所述目标风控模型已上线运行的情况下，根据所述模型检测指标，从所述目标风控模型的实时生成数据中获取与所述模型检测指标相对应的目标指标值；以及根据所述目标指标值，对所述目标风控模型的运行状态进行检测。

本公开的另一方面提供了一种风控模型的运行状态检测装置，包括：目标指标值获取模块，用于在确定在终端已配置完成针对目标风控模型的模型检测指标，且确定所述目标风控模型已上线运行的情况下，根据所述模型检测指标，从所述目标风控模型的实时生成数据中获取与所述模型检测指标相对应的目标指标值；以及运行状态检测模块，用于根据所述目标指标值，对所述目标风控模型的运行状态进行检测。

本公开的另一方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述方法。

本公开的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述方法。

本公开的另一方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法。

根据本公开提供的风控模型的运行状态检测方法、装置、设备及存储介质，通过在确定在终端已配置完成针对目标风控模型的模型检测指标，且确定目标风控模型已上线运行的情况下，根据模型检测指标，从目标风控模型的实时生成数据中获取与模型检测指标相对应的目标指标值；以及根据目标指标值，对目标风控模型的运行状态进行检测。由于可以根据模型检测指标，实时获取用于检测目标风控模型的运行状态的目标指标值，至少部分的解决了风控模型的运行状态检测功能还不完善的技术问题，实现了实时检测风控模型的运行状态的技术效果。此外，基于该种方法，在存在部署于不同场景的多个风控量化模型的情况下，通过结合在终端已配置完成的相应风控模型的模型检测指标，可以实时获取得到各个风控模型的运行状态检测指标值，有效克服了当前风控模型集中管理困难、自动化检测能力低、无法进行实时监控的缺点，实现了各风控模型全周期生命自动化、智能化管理。

附图说明

通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的风控模型的运行状态检测方法的应用场景图；

图2示意性示出了根据本公开实施例的风控模型的运行状态检测方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开实施例的模型运行状态检测系统的系统架构图；

图4示意性示出了根据本公开实施例的风控模型的运行状态检测装置的结构框图；以及

图5示意性示出了根据本公开实施例的适于实现风控模型的运行状态检测方法的电子设备的方框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。

在本发明的技术方案中，所涉及的用户信息(包括但不限于用户个人信息、用户图像信息、用户设备信息，例如位置信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，并且相关数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开和应用等处理，均遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准，采取了必要保密措施，不违背公序良俗，并提供有相应的操作入口，供用户选择授权或者拒绝。

在风控量化模型逐步推广到各个领域的场景下，由于在应用侧缺失对接入交易的数据监测，对接入交易量完整性不明确；存在模型接入源数据缺失、异常等情况。部署于各个领域的多个风控量化模型由于接入交易繁多、风控链路复杂，还存在集中管理困难、自动化检测能力低、无法进行实时监控等问题。

本公开的实施例提供了一种风控模型的运行状态检测方法、装置、设备及存储介质，可用于物联网、金融领域或其他领域。该方法包括：在确定在终端已配置完成针对目标风控模型的模型检测指标，且确定目标风控模型已上线运行的情况下，根据模型检测指标，从目标风控模型的实时生成数据中获取与模型检测指标相对应的目标指标值；以及根据目标指标值，对目标风控模型的运行状态进行检测。

图1示意性示出了根据本公开实施例的风控模型的运行状态检测方法的应用场景图。

如图1所示，根据该实施例的应用场景100可以包括第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103、网络104和服务器105。网络104用以在第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备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。

用户可以使用第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103中的至少一个通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。

第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备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、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，例如对用户利用第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103所浏览的网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。

需要说明的是，本公开实施例所提供的风控模型的运行状态检测方法一般可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的风控模型的运行状态检测装置一般可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的风控模型的运行状态检测方法也可以由不同于服务器105且能够与第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的风控模型的运行状态检测装置也可以设置于不同于服务器105且能够与第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。

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。

需要说明的是，本公开风控模型的运行状态检测方法、装置、设备及存储介质可用于物联网、金融领域，也可用于除物联网、金融技术领域之外的任意领域，本公开风控模型的运行状态检测方法、装置、设备及存储介质的应用领域不做限定。

以下将基于图1描述的场景，通过图2～图3对公开实施例的风控模型的运行状态检测方法进行详细描述。

图2示意性示出了根据本公开实施例的风控模型的运行状态检测方法的流程图。

如图2所示，该实施例的风控模型的运行状态检测方法包括操作S210～操作S220。

在操作S210，在确定在终端已配置完成针对目标风控模型的模型检测指标，且确定目标风控模型已上线运行的情况下，根据模型检测指标，从目标风控模型的实时生成数据中获取与模型检测指标相对应的目标指标值。

根据本公开的实施例，终端可以包括配置有目标风控模型的终端，或者能够与配置有目标风控模型的终端通信的其他终端。终端可不限于手机、平板、台式电脑等具体设备。

根据本公开的实施例，可以在终端中配置模型运行状态检测系统。模型运行状态检测系统中可以包括指标登记页面。用户可以针对要检测的目标风控模型，在相应终端的指标登记页面中预先配置能够检测其运行状态的模型检测指标。该配置过程可以由用户在指标登记页面的相应配置框中手动输入完成；也可以由模型运行状态检测系统预先获取相应风控模型的所有指标信息，并作为可选项展示于指标登记页面，由用户自行选择所需要的模型检测指标来完成配置；且可不限于此。

在操作S220，根据目标指标值，对目标风控模型的运行状态进行检测。

根据本公开的实施例，可以在目标风控模型上线运行的过程中，基于模型检测指标，实时获取与模型检测指标相对应的目标指标值。并可将目标指标值以柱状图、折线图或表格的形式进行展示，根据该展示结果实现对目标风控模型的运行状态进行检测。

通过本公开的上述实施例，由于可以根据模型检测指标，实时获取用于检测目标风控模型的运行状态的目标指标值，至少部分的解决了风控模型的运行状态检测功能还不完善的技术问题，实现了实时检测风控模型的运行状态的技术效果。此外，基于该种方法，在存在部署于不同场景的多个风控量化模型的情况下，通过结合在终端已配置完成的相应风控模型的模型检测指标，可以实时获取得到各个风控模型的运行状态检测指标值，有效克服了当前风控模型集中管理困难、自动化检测能力低、无法进行实时监控的缺点，实现了各风控模型全周期生命自动化、智能化管理。

根据本公开的实施例，在执行上述操作S210之前，可以首先确定上述模型检测指标，该方法可以包括：获取目标风控模型的目标模型采集信息。响应于确定针对目标模型采集信息中的目标采集信息执行选择操作，根据目标采集信息，确定模型检测指标。

根据本公开的实施例，目标模型采集信息可以包括如下中的至少之一：目标风控模型自身的属性信息，如模型名称、创建用户信息、上下线时间等，且可不限于此。目标风控模型运行过程所衍生的属性信息，如模型使用频率、模型训练集数据等，且可不限于此。目标风控模型所处理或生成的数据的信息、其他相关数据信息等，且可不限于此。

根据本公开的实施例，目标模型采集信息可以预先分类展示于指标登记页面中，用户可以根据业务需求，从目标模型采集信息中选择需要的目标采集信息，以确定需要针对目标风控模型配置的模型检测指标。

根据本公开的实施例，在用户选择目标采集信息之后，例如还可以结合预先定义的计算规则，对目标采集信息进行计算，以最终确定模型检测指标。

例如，目标采集信息包括业务数据生成时间以及针对该业务数据定义的有效时间，根据该两者的时间信息，结合表征数据是否逾期的计算公式，可以得到表征该业务数据的数据逾期情况的指标。

需要说明的是，上述结合表征数据是否逾期的计算公式，计算数据逾期情况的指标的方式仅是示例性实施例，在实际业务中，还可包括其他更多种计算公式及计算指标，可涵盖更多种业务场景，可不限于如上所述。

根据本公开的实施例，在确定一个目标风控模型之后，可以首先将确定的目标风控模型的模型检测指标配置在在指标登记页面中，然后，上线该目标风控模型。

根据本公开的实施例，在指标登记时间与模型上线时间之间的这一段时间段内，目标风控模型可能存在信息更新。在该种情况下，获取目标风控模型的目标模型采集信息的方法可以包括：响应于确定在前端已配置完成模型检测指标，确定与模型检测指标相对应的第一模型采集信息。响应于确定目标风控模型已上线运行，获取已上线运行的目标风控模型的第二模型采集信息。将第二模型采集信息中除第一模型采集信息之外的其他模型采集信息确定为目标模型采集信息。

需要说明的是，第一模型采集信息可以表征如下中的任意一种信息：与已登记在指标登记页面的模型检测指标相关的所有模型采集信息、目标风控模型在登记模型检测指标的时刻所能够产生的所有模型采集信息。第二模型采集信息可以包括正式上线运行的目标风控模型所能够产生的所有模型采集信息。第二模型采集信息可以具有与前述目标模型采集信息相同合伙相思的数据特征，在此不再赘述。

根据本公开的实施例，在确定第一模型采集信息与第二模型采集信息不同，或者第二模型采集信息相对于第一模型采集信息有更新的情况下，可以更新指标登记页面，并可在指标登记页面中，根据第二模型采集信息中除第一模型采集信息之外的其他模型采集信息，生成可补充指标信息，并可将该可补充指标信息确定为目标模型采集信息。

根据本公开的实施例，用户可以通过对该些可补充指标信息执行选择或不选择的操作，选择是否补充模型上线时间到指标登记时间内信产生的数据指标。

通过本公开的上述实施例，可以有效提高模型检测指标的登记完整性，进一步可有利于提高针对目标风控模型的运行状态检测的准确性与完整性。

图3示意性示出了根据本公开实施例的模型运行状态检测系统的系统架构图。

如图3所示，模型运行状态检测系统320可以包括模型数据登记模块321、数据校验模块322、指标加工模块323、存储结果模块324、匹配验证模块325和结果展示模块326。终端集群310中可以包括多个子终端，如可以包括部署有第一风控模型的第一子终端311、部署有第二风控模型的第二子终端312等，且可不限于此。模型运行状态检测系统320的数目可以与终端集群310中子终端的数目一致，例如，针对每个子终端可以配置有一个模型运行状态检测系统320。模型运行状态检测系统320也可以仅有一个或少数几个，并被配置为与终端集群310中的各个子终端均能进行通信。

根据本公开的实施例，例如，在第一子终端311中的第一风控模型正式上线运行的情况下，模型运行状态检测系统320可以获取第一风控模型的第一目标模型采集信息。模型数据登记模块321和数据校验模块322例如可以用于执行上述操作S210及其之前的确定模型检测指标的操作，例如可以由用户对第一目标模型采集信息进行选择，并对用户的选择结果进行校验，以配置得到针对第一风控模型的模型检测指标。指标加工模块323和存储结果模块324例如可以用于执行上述操作S220，具体地，例如可以用于计算第一风控模型上线以来的第一目标指标值，实现对第一风控模型的运行状态进行检测。匹配验证模块325和结果展示模块326例如可以用于对基于操作S220得到的结果进行可视化展示，例如可以将第一风控模型的运行状态检测结果展示至第一子终端311，实现模型全周期生命自动化、智能化、可视化管理。

需要说明的是，对于上述第二风控模型，可以结合上述第二子终端312和上述模型运行状态检测系统320，执行与针对上述第一风控模型相同的操作，在此不再赘述。

根据本公开的实施例，可以首先基于模型数据登记模块321，由目标分析人员根据目标模型采集信息登记针对目标风控模型的模型检测指标，并获取该模型检测指标。然后，可以基于数据校验模块322，对登记的模型检测指标进行校验，包括对如用户权限、关键字等信息进行校验。指标加工模块323可以用于对校验通过后的模型检测指标进行计算。计算结果例如可以包括如下中的至少只有：表征模型运行情况的计算结果、表征模型运行稳定性的计算结果、表征模型运行效果的计算结果等，可实现三种检测模式。其中，模型运行效果可监控月频情况，其他两种模式可实现实时监控、日频监控、周频监控或者月频监控。

根据本公开的实施例，对应于检测模型运行情况的检测模式，上述操作S220可以包括：根据模型检测指标，从目标指标值中获取表征模型运行情况的第一检测指标的第一指标值。根据第一预设周期内的第一指标值，计算第一检测指标在第一预设周期内的统计学表征结果。将统计学表征结果展示至第一前端页面中。

根据本公开的实施例，第一预设周期可以包括如下中的至少之一：一天、一周、一月或其他自定义周期等，且可不限于此。统计学表征结果可以包括如下中的至少之一：极值、均值、分位数等，且可不限于此。前端可以直观展示各模型每个频度之间的波动情况。

根据本公开的实施例，参见图3所示，例如，在基于模型数据登记模块321混合数据校验模块322配置完成模型检测指标，并对获得的目标指标值校验完成之后，指标加工模块323可以首先获取模型加工运行情况的基础明细数据。该基础明细数据可以包括如下中的至少之一：主键、账号、数据日期、检测日期、模型评分、针对各指标配置的基准信息或基准区间、模型检测指标的目标指标值等，且可不限于此。然后，可以根据基础明细数据所定义的检测日期、检测对象等信息，针对每个被检测的目标风控模型的各个模型检测指标的第一指标值，计算极值、均值、分位数等指标，并基于存储结果模块324存储至后端数据库中。前端页面可以从后端数据库中读取相应风控模型的计算结果，并可直观展示各模型在每个频度(如日频、周频或月频等)之间的波动情况。

通过本公开的上述实施例，可以实现对模型运行情况的全周期生命的自动化、智能化、可视化管理。

根据本公开的实施例，对应于检测模型运行稳定性的检测模式，上述操作S220可以包括：根据模型检测指标，从目标指标值中获取表征模型运行稳定性的第二检测指标的第二指标值。根据第二预设周期内的第二指标值，计算第二检测指标在第二预设周期内的群体稳定性指标值。确定针对第二预设周期设置的群体稳定性指标基准值。将群体稳定性指标值与群体稳定性指标基准值的比对结果展示至第二前端页面中。

根据本公开的实施例，第二预设周期可以包括如下中的至少之一：模型训练时期、根据预设周期确定的模型应用首期、根据预设周期确定的模型应用的上一个周期或其他自定义时期等，且可不限于此。第二检测指标可以与第一检测指标相同或不同，在此不做限定。

根据本公开的实施例，结合前述实施例，在指标加工模块323获取模型加工运行情况的基础明细数据之后，例如可以分别获取本期数据、上期数据(上一周期数据)、首期数据(风控模型上线后第一个周期的数据)、建模时期数据等，计算各个时期的PSI(populationstability index，稳定度指标)，并基于存储结果模块324存储至后端数据库中。前端页面可以从后端数据库中读取相应风控模型的PSI，并可直观展示各模型在每个频度之间相比于群体稳定性指标基准值的比对情况。

通过本公开的上述实施例，可以实现对模型运行稳定性的全周期生命的自动化、智能化、可视化管理。

根据本公开的实施例，对应于检测模型运行效果的检测模式，上述操作S220可以包括：根据模型检测指标，确定第三检测指标，其中，第三检测指标用于记录表征业务处理正常的第一指标信息或者表征业务处理异常的第二指标信息。根据第一指标信息和第二指标信息其中至少之一，从目标指标值中确定如下至少一种信息：与第一指标信息相对应的第一业务数据、与第二指标信息相对应的第二业务数据。将第一业务数据和第二业务数据以不同的展示效果展示于第三前端页面中。

根据本公开的实施例，业务处理正常获异常例如可以表现为数据处理成功或失败，也可以表现为业务定义的期限段范围内的数据的逾期情况在或不在业务定义的目标区间内，且可不限于此。

例如，结合图3所示，在基于指标加工模块323获取模型检测指标的目标指标值之后，可以针对某个或某些配置有时效性的指标，按照业务定义的期限段范围内的数据逾期情况是否在业务定义的目标区间内进行好坏打标，进行各分箱KS(Kolmogorov-Smirnov，一种模型评价指标)值计算，并基于存储结果模块324存储至后端数据库中。前端页面可以从后端数据库中读取相应风控模型的KS值，并可直观展示各模型好标签与坏标签的分布情况。

通过本公开的上述实施例，可以实现对模型运行效果的全周期生命的自动化、智能化、可视化管理。

根据本公开的实施例，结合图3所示，在基于指标加工模块323、存储结果模块324计算得到各检测模式下的目标指标值之后，还可以基于匹配验证模块325和结果展示模块326，进行性能预警检测。该方法可以包括：确定针对模型检测指标预定义的风险等级评分规则信息。根据风险等级评分规则信息和目标指标值，确定目标风控模型的风险等级评分结果。响应于确定风险等级评分结果满足预设预警条件，生成表征触发预警的第一预警信息。将第一预警信息发送至与目标风控模型相关的检测终端。

根据本公开的实施例，风险等级评分规则信息例如可以表现为如下形式：目标指标值-风险等级-评分值，三者可以具有一一映射关系。例如，“目标指标值-高风险-2”可以表征在确定目标指标值对应的风险等级为高风险的情况下，可以确定与高风险相对应的评分值为2。“目标指标值-低风险-0.5”可以表征在确定目标指标值对应的风险等级为低风险的情况下，可以确定与低风险相对应的评分值为0.5等，且可不限于此。

根据本公开的实施例，预设预警条件可以表现为针对模型检测指标预先设定的警戒值或预警级别等，且可不限于此。

根据本公开的实施例，基于上述风险等级评分规则信息，可以针对每一类检测模式的目标指标值，进一步加工计算得到与该目标指标值相对应的风险等级评分结果。之后，可以基于匹配验证模块325，对风险等级评分结果与预先设定的警戒值或预警级别相比较，若模型触发对应的预警级别，可以生成第一预警信息。第一预警信息例如可以表现为：某风控模型触发了1级预警，请及时检查关注。

根据本公开的实施例，在生成第一预警信息的情况下，还可以根据基础明细数据，确定与触发第一预警信息的目标风控模型相关的用户的邮件信息。然后，可以根据该邮件信息，基于结果展示模块326，向相应的用户终端发送该第一预警信息，实现实时的检测及报警。

需要说明的是，上述邮件信息仅是示例性实施例，可不限于此，还可以包括用户其他通信信息。但在获取用户的相关通信信息之前，可以获得用户的同意或授权。例如，在需要获取用户的相关通信信息之前，可以向用户发出获取用户相关通信信息的请求。在用户同意或授权可以获取用户相关通信信息的情况下，执行获取用户通信信息的过程。

根据本公开的实施例，在至少前述实施例的过程中，基于匹配验证模块325和结果展示模块326，还可以进行失败监控预警。该方法可以包括：响应于检测到网络异常，生成表征检测失败的第二预警信息。将第二预警信息发送至与目标风控模型相关的检测终端。

根据本公开的实施例，可以基于匹配验证模块325，检测网络是否异常。并可在检测到网络异常的情况下，基于结果展示模块326，将第二预警信息发送至与目标风控模型相关的检测终端。

例如，若在计算上述目标指标值的过程中出现如网络连接异常等情况，可自动向所有用户发送监控失败的第二预警信息，以便及时感知检测情况。

需要说明的是，上述网络异常仅是一种示例性实施例，在实际操作过程中，还可以检测其他硬件故障，在此不做限定。

根据本公开的实施例，匹配验证模块325和结果展示模块326例如还可以用于补充上线后数据指标，例如包括可选择是否补充指标登记时间与模型上线时间内的数据指标。

通过本公开的上述实施例，实现了一种基于模型运行状态检测系统的指标计算及模型运行状态检测方法，克服了当前风控模型集中管理困难、自动化检测能力低、无法进行实时监控的缺点，为数据分析人员提供了一种可按照时间选择，完成实时检测、日频检测、周频检测或者月频检测风控模型比对指标的可视化检测工具，能够直观有效的利用数学工具检测模型运行状态，识别风控模型结果是否正常、模型效果是否理想，实现模型全周期生命自动化、智能化、可视化管理。

基于上述风控模型的运行状态检测方法，本公开还提供了一种风控模型的运行状态检测装置。以下将结合图4对该装置进行详细描述。

图4示意性示出了根据本公开实施例的风控模型的运行状态检测装置的结构框图。

如图4所示，该实施例的风控模型的运行状态检测装置400包括目标指标值获取模块410和运行状态检测模块420。

目标指标值获取模块410，用于在确定在终端已配置完成针对目标风控模型的模型检测指标，且确定目标风控模型已上线运行的情况下，根据模型检测指标，从目标风控模型的实时生成数据中获取与模型检测指标相对应的目标指标值。在一实施例中，目标指标值获取模块410可以用于执行前文描述的操作S210，在此不再赘述。

运行状态检测模块420，用于根据目标指标值，对目标风控模型的运行状态进行检测。在一实施例中，运行状态检测模块420可以用于执行前文描述的操作S220，在此不再赘述。

根据本公开的实施例，运行状态检测模块包括第一指标值获取单元、第一指标值获取单元和第一展示单元。

第一指标值获取单元，用于根据模型检测指标，从目标指标值中获取表征模型运行情况的第一检测指标的第一指标值。

统计学表征结果计算单元，用于根据第一预设周期内的第一指标值，计算第一检测指标在第一预设周期内的统计学表征结果。

第一展示单元，用于将统计学表征结果展示至第一前端页面中。

根据本公开的实施例，运行状态检测模块包括第二指标值获取单元、群体稳定性指标值计算单元、群体稳定性指标基准值确定单元和第二展示单元。

第二指标值获取单元，用于根据模型检测指标，从目标指标值中获取表征模型运行稳定性的第二检测指标的第二指标值。

群体稳定性指标值计算单元，用于根据第二预设周期内的第二指标值，计算第二检测指标在第二预设周期内的群体稳定性指标值。

群体稳定性指标基准值确定单元，用于确定针对第二预设周期设置的群体稳定性指标基准值。

第二展示单元，用于将群体稳定性指标值与群体稳定性指标基准值的比对结果展示至第二前端页面中。

根据本公开的实施例，运行状态检测模块包括第三检测指标确定单元、业务数据确定单元和第三展示单元。

第三检测指标确定单元，用于根据模型检测指标，确定第三检测指标，其中，第三检测指标用于记录表征业务处理正常的第一指标信息或者表征业务处理异常的第二指标信息。

业务数据确定单元，用于根据第一指标信息和第二指标信息其中至少之一，从目标指标值中确定如下至少一种信息：与第一指标信息相对应的第一业务数据、与第二指标信息相对应的第二业务数据。

第三展示单元，用于将第一业务数据和第二业务数据以不同的展示效果展示于第三前端页面中。

根据本公开的实施例，风控模型的运行状态检测装置还包括风险等级评分规则信息确定模块、风险等级评分结果确定模块、第一预警信息生成模块和第一发送模块。

风险等级评分规则信息确定模块，用于确定针对模型检测指标预定义的风险等级评分规则信息。

风险等级评分结果确定模块，用于根据风险等级评分规则信息和目标指标值，确定目标风控模型的风险等级评分结果。

第一预警信息生成模块，用于响应于确定风险等级评分结果满足预设预警条件，生成表征触发预警的第一预警信息。

第一发送模块，用于将第一预警信息发送至与目标风控模型相关的检测终端。

根据本公开的实施例，风控模型的运行状态检测装置还包括第二预警信息生成模块和第二发送模块。

第二预警信息生成模块，用于响应于检测到网络异常，生成表征检测失败的第二预警信息。

第二发送模块，用于将第二预警信息发送至与目标风控模型相关的检测终端。

根据本公开的实施例，风控模型的运行状态检测装置还包括目标模型采集信息获取模块和模型检测指标确定模块。

目标模型采集信息获取模块，用于获取目标风控模型的目标模型采集信息。

模型检测指标确定模块，用于响应于确定针对目标模型采集信息中的目标采集信息执行选择操作，根据目标采集信息，确定模型检测指标。

根据本公开的实施例，目标模型采集信息获取模块包括第一模型采集信息确定单元、第二模型采集信息确定单元和目标模型采集信息确定单元。

第一模型采集信息确定单元，用于响应于确定在前端已配置完成模型检测指标，确定与模型检测指标相对应的第一模型采集信息。

第二模型采集信息确定单元，用于响应于确定目标风控模型已上线运行，获取已上线运行的目标风控模型的第二模型采集信息。

目标模型采集信息确定单元，用于将第二模型采集信息中除第一模型采集信息之外的其他模型采集信息确定为目标模型采集信息。

根据本公开的实施例，目标指标值获取模块410和运行状态检测模块420中的任意多个模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，目标指标值获取模块410和运行状态检测模块420中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，目标指标值获取模块410和运行状态检测模块420中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

图5示意性示出了根据本公开实施例的适于实现风控模型的运行状态检测方法的电子设备的方框图。

如图5所示，根据本公开实施例的电子设备500包括处理器501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器501例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))等等。处理器501还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器501可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

在RAM 503中，存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理器501、ROM502以及RAM 503通过总线504彼此相连。处理器501通过执行ROM 502和/或RAM 503中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM 502和RAM 503以外的一个或多个存储器中。处理器501也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。

根据本公开的实施例，电子设备500还可以包括输入/输出(I/O)接口505，输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。电子设备500还可以包括连接至输入/输出(I/O)接口505的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至输入/输出(I/O)接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。

本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储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执行时，实现根据本公开实施例的风控模型的运行状态检测方法。

根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：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)、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。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 502和/或RAM 503和/或ROM 502和RAM 503以外的一个或多个存储器。

本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本公开实施例所提供的风控模型的运行状态检测方法。

在该计算机程序被处理器501执行时执行本公开实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分509被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被处理器501执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

根据本公开的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如Java，C++，python，“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设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。

以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。

Claims (12)

1.一种风控模型的运行状态检测方法，包括：

在确定在终端已配置完成针对目标风控模型的模型检测指标，且确定所述目标风控模型已上线运行的情况下，根据所述模型检测指标，从所述目标风控模型的实时生成数据中获取与所述模型检测指标相对应的目标指标值；以及

根据所述目标指标值，对所述目标风控模型的运行状态进行检测。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述目标指标值，对所述目标风控模型的运行状态进行检测包括：

根据所述模型检测指标，从所述目标指标值中获取表征模型运行情况的第一检测指标的第一指标值；

根据第一预设周期内的所述第一指标值，计算所述第一检测指标在所述第一预设周期内的统计学表征结果；以及

将所述统计学表征结果展示至第一前端页面中。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述根据所述目标指标值，对所述目标风控模型的运行状态进行检测包括：

根据所述模型检测指标，从所述目标指标值中获取表征模型运行稳定性的第二检测指标的第二指标值；

根据第二预设周期内的所述第二指标值，计算所述第二检测指标在所述第二预设周期内的群体稳定性指标值；

确定针对所述第二预设周期设置的群体稳定性指标基准值；以及

将所述群体稳定性指标值与所述群体稳定性指标基准值的比对结果展示至第二前端页面中。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述目标指标值，对所述目标风控模型的运行状态进行检测包括：

根据所述模型检测指标，确定第三检测指标，其中，所述第三检测指标用于记录表征业务处理正常的第一指标信息或者表征业务处理异常的第二指标信息；

根据所述第一指标信息和所述第二指标信息其中至少之一，从所述目标指标值中确定如下至少一种信息：与所述第一指标信息相对应的第一业务数据、与所述第二指标信息相对应的第二业务数据；

将所述第一业务数据和所述第二业务数据以不同的展示效果展示于第三前端页面中。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：

确定针对所述模型检测指标预定义的风险等级评分规则信息；

根据所述风险等级评分规则信息和所述目标指标值，确定所述目标风控模型的风险等级评分结果；以及

响应于确定所述风险等级评分结果满足预设预警条件，生成表征触发预警的第一预警信息；以及

将所述第一预警信息发送至与所述目标风控模型相关的检测终端。

6.根据权利要求1所述的方法，还包括：

响应于检测到网络异常，生成表征检测失败的第二预警信息；以及

将所述第二预警信息发送至与所述目标风控模型相关的检测终端。

7.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：在所述根据所述模型检测指标，从所述目标风控模型的实时生成数据中获取与所述模型检测指标相对应的目标指标值之前，

获取所述目标风控模型的目标模型采集信息；以及

响应于确定针对所述目标模型采集信息中的目标采集信息执行选择操作，根据所述目标采集信息，确定所述模型检测指标。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述获取所述目标风控模型的目标模型采集信息包括：

响应于确定在前端已配置完成所述模型检测指标，确定与所述模型检测指标相对应的第一模型采集信息；

响应于确定所述目标风控模型已上线运行，获取已上线运行的所述目标风控模型的第二模型采集信息；以及

将所述第二模型采集信息中除所述第一模型采集信息之外的其他模型采集信息确定为所述目标模型采集信息。

9.一种风控模型的运行状态检测装置，包括：

目标指标值获取模块，用于在确定在终端已配置完成针对目标风控模型的模型检测指标，且确定所述目标风控模型已上线运行的情况下，根据所述模型检测指标，从所述目标风控模型的实时生成数据中获取与所述模型检测指标相对应的目标指标值；以及

运行状态检测模块，用于根据所述目标指标值，对所述目标风控模型的运行状态进行检测。

10.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行根据权利要求1～8中任一项所述的方法。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1～8中任一项所述的方法。

12.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1～8中任一项所述的方法。