CN117408395A - 基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及数字化技术领域，揭露了一种基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法及装置，包括：计算供应链用户与风控平台的身份匹配指数，根据身份匹配指数生成风控平台的交互运行策略；对可视化数据进行风险识别，根据供应链风险事件生成风控平台的数据运行策略；根据运行状态及性能指标计算风控平台的运行负载值，根据运行负载值生成风控平台的弹性负载均衡运行策略；根据交互运行策略、数据运行策略及弹性负载均衡运行策略生成风控平台的运行优化策略，根据运行优化策略计算风控平台的运行稳定值；当运行稳定值大于运行稳定阈值时，根据运行优化策略优化风控平台的运行稳定性。本发明可以提高风控平台运行稳定性优化时的准确度。

Description

基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法及装置
技术领域
本发明涉及数字化技术领域，尤其涉及一种基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法及装置。
背景技术
数字化供应链涉及大量的敏感业务数据和隐私信息，包括供应商信息、客户数据、交易记录等，因此，需要对数字化供应链的风控平台的运行稳定性加强保护，需要针对平台外部和内部生成优化策略，以对风控平台运行稳定性进行优化。
现有的风控平台运行稳定性优化技术是采取适当的硬件和软件配置，以满足平台的性能需求，从而确保平台运行稳定性。实际应用中，风控平台的稳定性存在着多种可以影响稳定性的因素，仅考虑单一属性，可能导致对风控平台的运行稳定性优化过于单一，从而对进行风控平台运行稳定性优化时的准确度较低。
发明内容
本发明提供一种基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法及装置，其主要目的在于解决进行风控平台运行稳定性优化时准确度较低的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法，包括：
S1、获取数字化供应链的供应链用户，利用预设的双向身份匹配算法计算所述供应链用户与预设的风控平台的身份匹配指数，根据所述身份匹配指数生成所述风控平台的交互运行策略；
S2、获取数字化供应链的可视化数据，通过预先构建的风险识别模型对所述可视化数据进行风险识别，得到供应链风险事件，根据所述供应链风险事件生成所述风控平台的数据运行策略；
S3、实时采集所述风控平台的运行状态及性能指标，利用预设的动态负载算法根据所述运行状态及所述性能指标计算所述风控平台的运行负载值，根据所述运行负载值生成所述风控平台的弹性负载均衡运行策略；
S4、根据所述交互运行策略、所述数据运行策略及所述弹性负载均衡运行策略生成所述风控平台的运行优化策略，通过预设的异化层次模型根据所述运行优化策略计算所述风控平台的运行稳定值，其中所述通过预设的异化层次模型根据所述运行优化策略计算所述风控平台的运行稳定值，包括：
S41、获取所述运行优化策略中的运行优化指标；
S42、根据所述运行优化指标构建所述风控平台的异化层次矩阵；
S43、利用所述异化层次模型根据所述异化层次矩阵计算所述风控平台的运行稳定值，其中所述异化层次模型为：
其中，为所述运行稳定值，/>为所述异化层次矩阵中第/>行第/>列的运行优化指标权重，/>为所述异化层次矩阵中所有运行优化指标的权重均值，/>为运行稳定修正值；
S5、当所述运行稳定值大于预设的运行稳定阈值时，根据所述运行优化策略优化所述风控平台的运行稳定性。
可选地，所述利用预设的双向身份匹配算法计算所述供应链用户与预设的风控平台的身份匹配指数，包括：
提取所述供应链用户的人脸特征值；
通过预设的时间因子生成所述供应链用户的动态口令；
根据所述人脸特征值及所述动态口令生成认证请求包；
通过所述风控平台的认证端对所述认证请求包进行解密，得到认证口令及认证人脸特征；
根据所述认证口令及所述认证人脸特征生成认证响应包；
通过所述供应链用户对应的客户端对所述认证响应包进行解密，得到解密随机数，其中所述解密随机数为：
其中，为所述解密随机数，/>为解密函数，/>为加密函数，/>为客户端公钥，/>为认证端私钥，/>为所述响应包，/>为认证随机数；
将所述解密随机数与所述动态口令中的随机数进行匹配，得到身份匹配指数。
可选地，所述根据所述身份匹配指数生成所述风控平台的交互运行策略，包括：
根据所述身份匹配指数确定供应链用户的用户访问级别；
根据所述用户访问级别生成所述供应链用户的访问权限策略；
按照所述访问权限策略生成所述风控平台的交互运行策略。
可选地，在所述通过预先构建的风险识别模型对所述可视化数据进行风险识别，得到供应链风险事件之前，还包括：
获取数字化供应链的历史数据特征集，利用所述历史数据特征集对预设的决策树模型进行训练，得到风险数据得分集；
根据所述风险数据得分集及预设的损失函数计算所述决策树模型的得分损失值，其中所述损失函数为：
其中，为所述得分损失值，/>为有风险权重，/>为无风险权重，/>为真实数据得分，/>所述风险数据得分集中的数据得分，/>为对数函数；
当所述得分损失值小于预设的损失阈值时，将所述决策树模型输出为所述风险识别模型。
可选地，所述根据所述供应链风险事件生成所述风控平台的数据运行策略，包括：
对所述供应链风险事件进行风险量化，得到风险量化程度；
根据所述风险量化程度生成预设的供应链数据流的风险信号；
根据所述风险信号触发预警机制，根据所述预警机制及预设的数据拦截规则生成所述风控平台的数据运行策略。
可选地，所述利用预设的动态负载算法根据所述运行状态及所述性能指标计算所述风控平台的运行负载值，包括：
提取所述运行状态及所述性能指标中的负载指标；
利用如下平滑权值算法计算所述负载指标的负载指标权值：
其中，为第/>个负载指标的负载指标权值，/>为第/>个负载指标的出现次数，/>为第/>个负载指标的取值数量，/>为平滑系数，/>为负载指标数量,/>为对数函数；
通过预设的线性映射将所述负载指标权值与预设的负载等级阈值进行映射，得到运行负载值，其中所述线性映射为：
其中，为所述运行负载值，/>为第/>个负载指标的负载指标权值，/>为负载指标的上限值，/>为负载指标的下限值，/>为负载等级下限阈值，/>为负载等级上限阈值，/>为负载指标数量。
可选地，所述根据所述运行负载值生成所述风控平台的弹性负载均衡运行策略，包括：
根据所述运行负载值及预设的弹性负载阈值生成所述风控平台的弹性负载均衡条件；
根据所述弹性负载均衡条件及预设的负载均衡算法生成弹性负载均衡运行策略。
可选地，所述根据所述交互运行策略、所述数据运行策略及所述弹性负载均衡运行策略生成所述风控平台的运行优化策略，包括：
根据所述交互运行策略对所述风控平台的身份验证进行优化，得到交互优化运行策略；
根据所述数据运行策略对所述风控平台的供应链数据风险进行优化，得到数据优化运行策略；
根据所述弹性负载均衡运行策略对所述风控平台的运行负载进行优化，得到负载优化运行策略；
将所述交互优化运行策略、所述数据优化运行策略及所述负载优化运行策略进行策略联合，得到所述风控平台的运行优化策略。
可选地，所述根据所述运行优化策略优化所述风控平台的运行稳定性，包括：
按照所述运行优化策略调整所述风控平台的运行架构机制及容错机制；
根据所述运行架构机制及所述容错机制优化所述风控平台的运行稳定性。
为了解决上述问题，本发明还提供一种基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化装置，所述装置包括：
交互运行策略生成模块，用于获取数字化供应链的供应链用户，利用预设的双向身份匹配算法计算所述供应链用户与预设的风控平台的身份匹配指数，根据所述身份匹配指数生成所述风控平台的交互运行策略；
数据运行策略生成模块，用于获取数字化供应链的可视化数据，通过预先构建的风险识别模型对所述可视化数据进行风险识别，得到供应链风险事件，根据所述供应链风险事件生成所述风控平台的数据运行策略；
弹性负载均衡运行策略生成模块，用于实时采集所述风控平台的运行状态及性能指标，利用预设的动态负载算法根据所述运行状态及所述性能指标计算所述风控平台的运行负载值，根据所述运行负载值生成所述风控平台的弹性负载均衡运行策略；
运行稳定值计算模块，用于根据所述交互运行策略、所述数据运行策略及所述弹性负载均衡运行策略生成所述风控平台的运行优化策略，通过预设的异化层次模型根据所述运行优化策略计算所述风控平台的运行稳定值；
风控平台运行稳定性优化模块，用于当所述运行稳定值大于预设的运行稳定阈值时，根据所述运行优化策略优化所述风控平台的运行稳定性。
本发明实施例通过将供应链用户与风控平台之间进行双向认证，进而根据身份匹配指数生成风控平台的交互运行策略，从而防止未授权的访问和潜在的安全威胁，保护风控平台运行的稳定性；利用风险识别模型对供应链数据进行风险识别，有利于及时掌握风控平台中数据不准确或实时性降低，保证风控平台访问数据的完整性，从而保证风控平台的稳定运行；计算风控平台的运行负载值，根据运行负载值生成弹性负载均衡运行策略，有利于满足风控平台的实时负载需求，从而使风控平台稳定运行；将交互运行策略、数据运行策略及弹性负载均衡运行策略生成风控平台的运行优化策略，实现多重应对策略，确保运行优化策略的准确性；计算运行优化策略下风控平台的运行稳定性，进而根据运行稳定性优化运行策略，从而确保风控平台运行稳定性。因此本发明提出的基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法及装置，可以解决进行风控平台运行稳定性优化时的准确度较低的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的生成交互运行策略的流程示意图；
图3为本发明一实施例提供的计算运行负载值的流程示意图；
图4为本发明一实施例提供的基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化装置的功能模块图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法。所述基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法的流程示意图。在本实施例中，所述基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法包括：
S1、获取数字化供应链的供应链用户，利用预设的双向身份匹配算法计算所述供应链用户与预设的风控平台的身份匹配指数，根据所述身份匹配指数生成所述风控平台的交互运行策略。
本发明实施例中，所述供应链用户是指基于供应链需要与供应商、物流公司、客户等多个参与者进行关联的用户，能够通过数字化供应链平台实现可靠的信息交换和协同合作，以提高供应链的可视性和透明度，其中，可通过具有数据抓取功能的计算机语句（如Java语句、Python语句等）从预先存储的存储区域获取供应链用户的标识，则可以根据用户标识确定供应链用户。
进一步地，为了防止未经授权的访问和数据泄露，提高风控平台的安全性和运行稳定性，需要验证供应链用户与风控平台之间的身份真实性和合法性。
本发明实施例中，所述身份匹配指数是用于衡量供应链用户与风控平台的身份匹配程度，则较高的匹配指数意味着供应链用户的身份更可信和合法，从而增强了平台对用户身份的验证和访问控制。
本发明实施例中，所述利用预设的双向身份匹配算法计算所述供应链用户与预设的风控平台的身份匹配指数，包括：
提取所述供应链用户的人脸特征值；
通过预设的时间因子生成所述供应链用户的动态口令；
根据所述人脸特征值及所述动态口令生成认证请求包；
通过所述风控平台的认证端对所述认证请求包进行解密，得到认证口令及认证人脸特征；
根据所述认证口令及所述认证人脸特征生成认证响应包；
通过所述供应链用户对应的客户端对所述认证响应包进行解密，得到解密随机数，其中所述解密随机数为：
其中，为所述解密随机数，/>为解密函数，/>为加密函数，/>为客户端公钥，/>为认证端私钥，/>为所述响应包，/>为认证随机数；
将所述解密随机数与所述动态口令中的随机数进行匹配，得到身份匹配指数。
详细地，所述人脸特征值是指供应链用户在访问供应链风控平台时采集用户人脸主要特征，主要是基于已获取到的人脸图像信息进行眼睛、鼻子、嘴等主要人脸特征进行提取，其中人脸特征提取算法包括但不限于Haar矩形特征提取、像素统计特征提取。此外，可通过Python中的随机函数以及时间因子生成动态口令，其中所述时间因子是随着时间推移，由于晶振或者其他原因，易导致令牌中的时间因子提前或者滞后，则需要设定时间因子。
具体地，所述双向身份匹配算法是根据认证端的公钥对人脸特征值及动态口令产生的随机数字进行加密之后，得到认证请求包，则认证请求包为，进而风控平台的认证端使用自己的私钥对接收到的认证请求包/>进行解密，则认证端通过获取到的/>在数据库中找到与该人脸特征值相对应的令牌密钥，并通过令牌密钥计算出动态口令，并将计算出的动态口令与原先的口令进行相比，若不同，则拒绝客户端的登录请求，若相同，认证端向客户端发送响应包，该响应包的内容用认证端的私钥进行签名，然后用客户端的公钥加密后发送给客户端，认证客户端在收到认证服务器发送的反馈消息后，使用自身的私钥进行解密，解密后得到解密随机数，客户端对比解密随机数与本身暂存的随机数是否相同，若相同，证明用户身份合法；若不同，说明遭受中间人攻击，拒绝登录平台。
进一步地，若用户身份合法，则身份匹配指数为100；若用户身份不合法；则身份匹配指数为0；若用户身份在人脸匹配与动态匹配口令之间只有其中一个匹配成功，则身份匹配指数为50；进而可根据身份匹配指数对风控平台设计更加严格和可靠的身份验证机制。通过验证用户与平台的身份匹配度，可以确保只有合法的用户能够访问敏感数据和功能，有效防止未授权的访问和潜在的安全威胁，保护风控平台运行的稳定性。
本发明实施例中，所述交互运行策略是指在风控平台中定义和规划供应链用户与平台之间的交互方式和操作规则。通过交互运行策略，平台可以指导用户在平台上进行操作和使用功能的方式，保证平台的正常运行和数据的安全性。
本发明实施例中，参照图2所示，所述根据所述身份匹配指数生成所述风控平台的交互运行策略，包括：
S21、根据所述身份匹配指数确定供应链用户的用户访问级别；
S22、根据所述用户访问级别生成所述供应链用户的访问权限策略；
S23、按照所述访问权限策略生成所述风控平台的交互运行策略。
详细地，若用户身份合法，则身份匹配指数为100，用户等级为高级；若用户身份不合法；则身份匹配指数为0，用户等级为低级；若用户身份在人脸匹配与动态匹配口令之间只有其中一个匹配成功，则身份匹配指数为50，用户等级为中级，进而根据不同级别的用户，制定相应的访问权限策略，高匹配级别的用户可以获得更高的权限，例如访问敏感信息、执行关键操作等；而中匹配级别的用户可能只能访问部分功能或受到更严格的限制；低匹配级别的用户不能访问平台任何功能，进而根据不同的访问权限策略生成风控平台的供应链用户与风控平台之间的交互运行策略。
进一步地，为了提高供应链风控平台运行的稳定性，不仅要基于平台访问保证平台的安全运行，还需要对供应链产生的数据进行分析，防止不法信息侵入风控平台。
S2、获取数字化供应链的可视化数据，通过预先构建的风险识别模型对所述可视化数据进行风险识别，得到供应链风险事件，根据所述供应链风险事件生成所述风控平台的数据运行策略。
本发明实施例中，所述可视化数据包括采购、生产、库存、运输等各个方面的指标和趋势，通过可视化仪表板和报表功能展示供应链中各个环节的数据，其中可通过具有数据抓取功能的计算机语句（如Java语句、Python语句等）从预先存储的存储区域获取数字化供应链的可视化数据。
进一步地，通过对可视化数据进行风险识别，可以及早发现可能导致供应链中断、损失或延误的风险，为采取相应的预防和应对措施提供及时的警示，因此，需要构建风险识别模型，通过风险识别模型对可视化数据进行风险识别，有助于供应链管理者提前做好准备，制定应对策略和计划，增强对风险的应对能力，降低风险的不确定性，以保证风控平台运行的稳定性。
本发明实施例中，所述风险识别模型是基于供应链历史数据对决策树模型进行训练，所能识别潜在风险事件的模型。
本发明实施例中，在所述通过预先构建的风险识别模型对所述可视化数据进行风险识别，得到供应链风险事件之前，还包括：
获取数字化供应链的历史数据特征集，利用所述历史数据特征集对预设的决策树模型进行训练，得到风险数据得分集；
根据所述风险数据得分集及预设的损失函数计算所述决策树模型的得分损失值，其中所述损失函数为：
其中，为所述得分损失值，/>为有风险权重，/>为无风险权重，/>为真实数据得分，/>所述风险数据得分集中的数据得分，/>为对数函数；
当所述得分损失值小于预设的损失阈值时，将所述决策树模型输出为所述风险识别模型。
详细地，通过采集数字化供应链中的历史数据，基于供应链历史数据提取供应链中的采购特征、生产特征、库存特征、物流特征及客户特征，并基于供应链数据特征生成历史数据特征集，通过计算历史数据特征集中每个数据特征的信息增益构建风险决策树，则选取信息增益最大的特征作为根节点，并根据信息增益依次选取子节点，则生成风险决策树，并基于风险决策树的每个特征节点的信息增益确定风险数据得分集。
具体地，为了提高风险识别模型的识别准确性，需要基于风险数据得分集与预设的损失函数对模型的参数进行优化，以得到更优的风险识别模型，其中损失函数通过调整类别权重，可以使模型更加关注对于具有较高风险或重要性的类别的正确分类，有助于优化模型在风险敏感任务中的决策性，而类别权重的选择需要基于合理的领域知识和经验，并进行适当的实验来验证权重的效果。
进一步地，通过风险识别模型可以对供应链中的可视化数据进行风险分析，以得到供应链中的潜在风险事件，便于采取相应的预防和应对措施来降低风险的发生和影响，确保供应链的稳定运作。
本发明实施例中，所述供应链风险事件可以是特定环节或业务方面的风险，可能对供应链运作和业务产生重大影响，如物流问题：可能出现运输延迟、货物损坏、运输成本上升等；生产问题：可能出现生产设备故障、生产线停机、产品质量问题等；库存问题：可能出现库存积压、库存不足、过期损失等；采购问题：可能出现采购成本上升、供应商违约、采购延误等。当出现供应链风险事件时，会影响供应链的整体运作，从而使供应链风控平台中的数据不准确性或实时性降低，重要的供应链环节中的风险事件（如供应商倒闭、运输中断等）可能导致整个供应链的运作中断或紊乱。可能导致风控平台无法访问所需的数据和系统，从而影响其稳定的运行。
本发明实施例中，所述通过预先构建的风险识别模型对所述可视化数据进行风险识别，得到供应链风险事件，包括：
提取所述可视化数据的可视化关键特征；
利用所述风险识别模型对所述可视化关键特征进行风险识别，得到所述可视化数据对应的风险特征；
根据所述风险特征及预设的风险类型生成所述供应链风险事件。
详细地，所述可视化关键特征包括采购特征、生产特征、库存特征、物流特征及客户特征，并逐一将可视化关键特征与风险识别模型中的风险特征进行对比，则得到得分值为高分值的风险特征，并基于风险特征确定供应链风险事件。如风险特征为物流特征，则风险事件可能为运输延迟、货物损坏、运输成本上升；风险特征为采购特征，则风险事件可能为采购成本上升、供应商违约、采购延误。
进一步地，通过根据供应链风险事件生成数据运行策略，可以确保风控平台的数据源得到及时的更新和准确的反映，有助于提高数据的质量和可靠性，为风控决策提供更准确的基础。
本发明实施例中，所述数据运行策略是指在风控平台中管理和处理数据的一系列策略和规则。
本发明实施例中，所述根据所述供应链风险事件生成所述风控平台的数据运行策略，包括：
对所述供应链风险事件进行风险量化，得到风险量化程度；
根据所述风险量化程度生成预设的供应链数据流的风险信号；
根据所述风险信号触发预警机制，根据所述预警机制及预设的数据拦截规则生成所述风控平台的数据运行策略。
详细地，所述风险量化程度对供应链风险事件进行风险量化可以帮助评估风险的严重程度和影响范围，可基于供应链风险事件的风险影响度，确定风险量化程度，则风险影响度越高，风险量化程度就越高。此外，基于供应链环节中的风险量化程度可以根据预设的阈值设定生成供应链数据流的风险信号。则风险信号可以用来标识供应链中可能发生风险事件的环节或情况，当风险量化程度超过预设的高风险阈值时，可以生成预警信号，这表示供应链中存在严重的风险事件发生概率或影响程度，需要紧急采取行动；当供应链中的某些关键指标或数据发生异常变化时，可以生成异常信号，可能包括订单延迟、库存异常波动、供应商评级下降等异常情况的监测；当风险量化程度超过预设的紧急风险阈值时，可以生成紧急信号，表示供应链中存在即将发生或已经发生的紧急风险事件，需要立即采取紧急行动。
具体地，根据所述风险信号可以触发供应链风控平台中的预警机制及异常机制，并基于预警机制及异常机制对异常数据进行拦截或采取适当的数据加密和安全措施，以生成风控平台的数据运行策略。
进一步地，为了提高供应链风控平台运行的稳定性，不仅要基于平台访问保证平台的安全运行及对供应链产生的数据进行分析，还要对风控平台的负载能力进行评估，以保证平台的稳定运行。
S3、实时采集所述风控平台的运行状态及性能指标，利用预设的动态负载算法根据所述运行状态及所述性能指标计算所述风控平台的运行负载值，根据所述运行负载值生成所述风控平台的弹性负载均衡运行策略。
本发明实施例中，所述运行状态是指监测风控平台的整体运行状态，包括是否在线、系统是否正常启动、是否存在故障等；所述性能指标是指测量风控平台对用户请求的响应时间、吞吐量、CPU利用率、内存利用率、存储利用率，其中，可通过监控工具、日志记录和分析系统等手段进行实时采集和监测。
本发明实施例中，参照图3所示，所述利用预设的动态负载算法根据所述运行状态及所述性能指标计算所述风控平台的运行负载值，包括：
S31、提取所述运行状态及所述性能指标中的负载指标；
S32、利用如下平滑权值算法计算所述负载指标的负载指标权值：
其中，为第/>个负载指标的负载指标权值，/>为第/>个负载指标的出现次数，/>为第/>个负载指标的取值数量，/>为平滑系数，/>为负载指标数量,/>为对数函数；
S33、通过预设的线性映射将所述负载指标权值与预设的负载等级阈值进行映射，得到运行负载值，其中所述线性映射为：
其中，为所述运行负载值，/>为第/>个负载指标的负载指标权值，/>为负载指标的上限值，/>为负载指标的下限值，/>为负载等级下限阈值，/>为负载等级上限阈值，/>为负载指标数量。
详细地，所述负载指标用来评估风控平台的负载情况，即平台当前承载的工作量和资源占用情况，包括请求量、并发连接数、CPU利用率、内存利用率、磁盘利用率及网络流量，进而对负载指标赋予权重，用于评估风控平台的运行负载值，其中平滑权值算法是基于平滑系数计算每个负载指标的取值概率，进而根据取值概率计算负载指标权值，则为了避免概率估计的偏差，可以采用拉普拉斯平滑等方法进行平滑处理。拉普拉斯平滑是一种常用的平滑方法，它通过向概率估计中添加一个小的平滑系数，来解决样本中可能出现的零概率问题。
具体地，根据线性映射将指标权值映射至负载范围内，则根据负载等级阈值将低负载设定为0-50，中负载设定为51-80，高负载设定为81-100，负载指标范围为0-100，则根据负载指标权值及负载等级阈值进行线性映射，并将计算得到的负载值进行取整，确保负载值符合预设的范围。
进一步地，根据所述的运行负载值可以生成风控平台的弹性负载均衡运行策略，以实现资源的优化利用并确保平台的高可用性和稳定性。
本发明实施例中，所述弹性负载均衡运行策略是一种动态调整资源分配和请求流量的策略，以适应不同负载情况下的需求。
本发明实施例中，所述根据所述运行负载值生成所述风控平台的弹性负载均衡运行策略，包括：
根据所述运行负载值及预设的弹性负载阈值生成所述风控平台的弹性负载均衡条件；
根据所述弹性负载均衡条件及预设的负载均衡算法生成弹性负载均衡运行策略。
详细地，通过运行负载值判断风控平台运行是否处于高负载、低负载或稳定状态，根据负载值的情况，可根据弹性负载阈值触发负载调整策略，即弹性负载均衡条件，如自动扩容或缩容的触发条件和规模。可以考虑使用自动化工具或服务，如云提供商的弹性伸缩功能，来实现弹性调整。此外，还可以选择合适的负载均衡算法，如轮询、加权轮询、最少连接等，以确保负载在各个服务节点上均衡分配，根据设计的策略和规则，实施弹性负载均衡策略，包括自动进行负载调整、请求分发、服务节点的动态扩缩容等操作，以满足实时的负载需求。
进一步地，通过对用户访问验证、供应链数据风险分析及平台运行负载的情况，生成不同的应对策略，则需要将不同的应对策略进行联合，以实现多重应对策略，保证供应链风控平台运行的稳定性。
S4、根据所述交互运行策略、所述数据运行策略及所述弹性负载均衡运行策略生成所述风控平台的运行优化策略，通过预设的异化层次模型根据所述运行优化策略计算所述风控平台的运行稳定值。
本发明实施例中，所述运行优化策略是基于交互运行策略、所述数据运行策略及所述弹性负载均衡运行策略确保风控平台的运行稳定性的优化策略。
本发明实施例中，所述根据所述交互运行策略、所述数据运行策略及所述弹性负载均衡运行策略生成所述风控平台的运行优化策略，包括：
根据所述交互运行策略对所述风控平台的身份验证进行优化，得到交互优化运行策略；
根据所述数据运行策略对所述风控平台的供应链数据风险进行优化，得到数据优化运行策略；
根据所述弹性负载均衡运行策略对所述风控平台的运行负载进行优化，得到负载优化运行策略；
将所述交互优化运行策略、所述数据优化运行策略及所述负载优化运行策略进行策略联合，得到所述风控平台的运行优化策略。
详细地，所述交互运行策略中包括用户访问权限，进而可以验证用户的身份，保证风控平台的外部安全，从而根据交互运行策略对原先风控平台的身份验证策略进行优化，以得到交互优化运行策略；所述数据运行策略包括供应链风险数据触发风险信号，则对风控平台中本身的数据风险分析进行优化，以保证及时掌握风险事件，从而得到数据优化运行策略；所述弹性负载均衡策略中包括弹性负载均衡条件及负载均衡算法，以对风控平台中本身的负载处理策略进行优化，以得到负载优化运行策略，进而汇集交互优化运行策略、所述数据优化运行策略及所述负载优化运行策略进行策略，得到风控平台的运行优化策略。
进一步地，通过运行优化策略对风控平台的运行稳定性进行分析，以决定是否可以通过此运行优化策略对风控平台进行稳定性优化，确保运行优化策略的准确性，可以更高效地提高风控平台的稳定性。
本发明实施例中，所述运行稳定值是用于分析风控平台的运行是否稳定的一个指标，保证风控平台未存在硬件故障及软件故障。
本发明实施例中，所述通过预设的异化层次模型根据所述运行优化策略计算所述风控平台的运行稳定值，包括：
获取所述运行优化策略中的运行优化指标；
根据所述运行优化指标构建所述风控平台的异化层次矩阵；
利用所述异化层次模型根据所述异化层次矩阵计算所述风控平台的运行稳定值，其中所述异化层次模型为：
其中，为所述运行稳定值，/>为所述异化层次矩阵中第/>行第/>列的运行优化指标权重，/>为所述异化层次矩阵中所有运行优化指标的权重均值，/>为运行稳定修正值。
详细地，所述运行优化指标包括可用性、响应时间、错误率、故障恢复时间等，进而为每个运行优化指标设置相应的权重，则权重可以根据评估指标的重要性和业务需求来确定。通常，较高权重应赋予对系统稳定性影响较大的指标，并根据权重的大小对运行优化指标进行分层，权重大于预设的权重阈值为第一层，权重等于预设的权重阈值为第二层，权重小于预设的权重阈值为第三层，未存在的用零填充，从而得到异化层次矩阵。
具体地，通过异化层次模型及异化层次矩阵计算风控平台的整体运行稳定值，则根据异化层次矩阵中运行优化指标对应的指标权重及指标权重均值计算运行稳定性，其中运行稳定修正值用于衡量当前系统的稳定性，并根据其偏离预定标准的程度，进行调整以改善系统的稳定性。
进一步地，可根据风控平台的运行稳定值确定最佳的运行稳定优化策略，从而基于运行优化策略实现风控平台的运行稳定性优化。
S5、当所述运行稳定值大于预设的运行稳定阈值时，根据所述运行优化策略优化所述风控平台的运行稳定性。
本发明实施例中，当所述运行稳定值小于或等于预设的运行稳定阈值时，表示运行优化策略还需要优化，还未达到使风控平台达到相对稳定的状态，只有当运行稳定值大于预设的运行稳定阈值时，表示运行优化策略可以使风控平台达到相对稳定的状态，则通过运行优化策略优化风控平台的稳定性。
本发明实施例中，所述根据所述运行优化策略优化所述风控平台的运行稳定性，包括：
按照所述运行优化策略调整所述风控平台的运行架构机制及容错机制；
根据所述运行架构机制及所述容错机制优化所述风控平台的运行稳定性。
详细地，根据所述运行优化策略中的交互优化运行策略、所述数据优化运行策略及所述负载优化运行策略进行策略可以适当适时地调整风控平台的运行架构机制及容错机制，其中运行架构机制是指风控平台的并行处理、缓存机制及负载均衡，容错机制是指及时发现和处理运行中的异常情况。监控系统的运行状态和指标，设定合适的警报机制，自动采取应对措施，从而可根据运行架构机制及容错机制优化风控平台的运行稳定性，从而保证风控平台的可用性和运行稳定性。
本发明实施例通过将供应链用户与风控平台之间进行双向认证，进而根据身份匹配指数生成风控平台的交互运行策略，从而防止未授权的访问和潜在的安全威胁，保护风控平台运行的稳定性；利用风险识别模型对供应链数据进行风险识别，有利于及时掌握风控平台中数据不准确或实时性降低，保证风控平台访问数据的完整性，从而保证风控平台的稳定运行；计算风控平台的运行负载值，根据运行负载值生成弹性负载均衡运行策略，有利于满足风控平台的实时负载需求，从而使风控平台稳定运行；将交互运行策略、数据运行策略及弹性负载均衡运行策略生成风控平台的运行优化策略，实现多重应对策略，确保运行优化策略的准确性；计算运行优化策略下风控平台的运行稳定性，进而根据运行稳定性优化运行策略，从而确保风控平台运行稳定性。因此本发明提出的基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法及装置，可以解决进行风控平台运行稳定性优化时的准确度较低的问题。
如图4所示，是本发明一实施例提供的基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化装置的功能模块图。
本发明所述基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化装置100可以包括交互运行策略生成模块101、数据运行策略生成模块102、弹性负载均衡运行策略生成模块103、运行稳定值计算模块104及风控平台运行稳定性优化模块105。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述交互运行策略生成模块101，用于获取数字化供应链的供应链用户，利用预设的双向身份匹配算法计算所述供应链用户与预设的风控平台的身份匹配指数，根据所述身份匹配指数生成所述风控平台的交互运行策略；
所述数据运行策略生成模块102，用于获取数字化供应链的可视化数据，通过预先构建的风险识别模型对所述可视化数据进行风险识别，得到供应链风险事件，根据所述供应链风险事件生成所述风控平台的数据运行策略；
所述弹性负载均衡运行策略生成模块103，用于实时采集所述风控平台的运行状态及性能指标，利用预设的动态负载算法根据所述运行状态及所述性能指标计算所述风控平台的运行负载值，根据所述运行负载值生成所述风控平台的弹性负载均衡运行策略；
所述运行稳定值计算模块104，用于根据所述交互运行策略、所述数据运行策略及所述弹性负载均衡运行策略生成所述风控平台的运行优化策略，通过预设的异化层次模型根据所述运行优化策略计算所述风控平台的运行稳定值；
所述风控平台运行稳定性优化模块105，用于当所述运行稳定值大于预设的运行稳定阈值时，根据所述运行优化策略优化所述风控平台的运行稳定性。
详细地，本发明实施例中所述基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化装置100中所述的各模块在使用时采用与上述图1至图3中所述的基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
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（Artificial Intelligence，AI)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。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统实施例中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、获取数字化供应链的供应链用户，利用预设的双向身份匹配算法计算所述供应链用户与预设的风控平台的身份匹配指数，根据所述身份匹配指数生成所述风控平台的交互运行策略；
S2、获取数字化供应链的可视化数据，通过预先构建的风险识别模型对所述可视化数据进行风险识别，得到供应链风险事件，根据所述供应链风险事件生成所述风控平台的数据运行策略；
S3、实时采集所述风控平台的运行状态及性能指标，利用预设的动态负载算法根据所述运行状态及所述性能指标计算所述风控平台的运行负载值，根据所述运行负载值生成所述风控平台的弹性负载均衡运行策略；
S4、根据所述交互运行策略、所述数据运行策略及所述弹性负载均衡运行策略生成所述风控平台的运行优化策略，通过预设的异化层次模型根据所述运行优化策略计算所述风控平台的运行稳定值，其中所述通过预设的异化层次模型根据所述运行优化策略计算所述风控平台的运行稳定值，包括：
S41、获取所述运行优化策略中的运行优化指标；
S42、根据所述运行优化指标构建所述风控平台的异化层次矩阵；
S43、利用所述异化层次模型根据所述异化层次矩阵计算所述风控平台的运行稳定值，其中所述异化层次模型为：
其中，为所述运行稳定值，/>为所述异化层次矩阵中第/>行第/>列的运行优化指标权重，/>为所述异化层次矩阵中所有运行优化指标的权重均值，/>为运行稳定修正值；
S5、当所述运行稳定值大于预设的运行稳定阈值时，根据所述运行优化策略优化所述风控平台的运行稳定性。
2.如权利要求1所述的基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法，其特征在于，所述利用预设的双向身份匹配算法计算所述供应链用户与预设的风控平台的身份匹配指数，包括：
提取所述供应链用户的人脸特征值；
通过预设的时间因子生成所述供应链用户的动态口令；
根据所述人脸特征值及所述动态口令生成认证请求包；
通过所述风控平台的认证端对所述认证请求包进行解密，得到认证口令及认证人脸特征；
根据所述认证口令及所述认证人脸特征生成认证响应包；
通过所述供应链用户对应的客户端对所述认证响应包进行解密，得到解密随机数，其中所述解密随机数为：
其中，为所述解密随机数，/>为解密函数，/>为加密函数，/>为客户端公钥，为认证端私钥，/>为所述响应包，/>为认证随机数；
将所述解密随机数与所述动态口令中的随机数进行匹配，得到身份匹配指数。
3.如权利要求1所述的基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法，其特征在于，所述根据所述身份匹配指数生成所述风控平台的交互运行策略，包括：
根据所述身份匹配指数确定供应链用户的用户访问级别；
根据所述用户访问级别生成所述供应链用户的访问权限策略；
按照所述访问权限策略生成所述风控平台的交互运行策略。
4.如权利要求1所述的基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法，其特征在于，在所述通过预先构建的风险识别模型对所述可视化数据进行风险识别，得到供应链风险事件之前，还包括：
获取数字化供应链的历史数据特征集，利用所述历史数据特征集对预设的决策树模型进行训练，得到风险数据得分集；
根据所述风险数据得分集及预设的损失函数计算所述决策树模型的得分损失值，其中所述损失函数为：
其中，为所述得分损失值，/>为有风险权重，/>为无风险权重，/>为真实数据得分，/>所述风险数据得分集中的数据得分，/>为对数函数；
当所述得分损失值小于预设的损失阈值时，将所述决策树模型输出为所述风险识别模型。
5.如权利要求1所述的基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法，其特征在于，所述根据所述供应链风险事件生成所述风控平台的数据运行策略，包括：
对所述供应链风险事件进行风险量化，得到风险量化程度；
根据所述风险量化程度生成预设的供应链数据流的风险信号；
根据所述风险信号触发预警机制，根据所述预警机制及预设的数据拦截规则生成所述风控平台的数据运行策略。
6.如权利要求1所述的基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法，其特征在于，所述利用预设的动态负载算法根据所述运行状态及所述性能指标计算所述风控平台的运行负载值，包括：
提取所述运行状态及所述性能指标中的负载指标；
利用如下平滑权值算法计算所述负载指标的负载指标权值：
其中，为第/>个负载指标的负载指标权值，/>为第/>个负载指标的出现次数，/>为第/>个负载指标的取值数量，/>为平滑系数，/>为负载指标数量,/>为对数函数；
通过预设的线性映射将所述负载指标权值与预设的负载等级阈值进行映射，得到运行负载值，其中所述线性映射为：
其中，为所述运行负载值，/>为第/>个负载指标的负载指标权值，/>为负载指标的上限值，/>为负载指标的下限值，/>为负载等级下限阈值，/>为负载等级上限阈值，/>为负载指标数量。
7.如权利要求1所述的基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法，其特征在于，所述根据所述运行负载值生成所述风控平台的弹性负载均衡运行策略，包括：
根据所述运行负载值及预设的弹性负载阈值生成所述风控平台的弹性负载均衡条件；
根据所述弹性负载均衡条件及预设的负载均衡算法生成弹性负载均衡运行策略。
8.如权利要求1所述的基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法，其特征在于，所述根据所述交互运行策略、所述数据运行策略及所述弹性负载均衡运行策略生成所述风控平台的运行优化策略，包括：
根据所述交互运行策略对所述风控平台的身份验证进行优化，得到交互优化运行策略；
根据所述数据运行策略对所述风控平台的供应链数据风险进行优化，得到数据优化运行策略；
根据所述弹性负载均衡运行策略对所述风控平台的运行负载进行优化，得到负载优化运行策略；
将所述交互优化运行策略、所述数据优化运行策略及所述负载优化运行策略进行策略联合，得到所述风控平台的运行优化策略。
9.如权利要求1所述的基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化方法，其特征在于，所述根据所述运行优化策略优化所述风控平台的运行稳定性，包括：
按照所述运行优化策略调整所述风控平台的运行架构机制及容错机制；
根据所述运行架构机制及所述容错机制优化所述风控平台的运行稳定性。
10.一种基于数字化供应链的风控平台运行稳定性优化装置，其特征在于，所述装置包括：
交互运行策略生成模块，用于获取数字化供应链的供应链用户，利用预设的双向身份匹配算法计算所述供应链用户与预设的风控平台的身份匹配指数，根据所述身份匹配指数生成所述风控平台的交互运行策略；
数据运行策略生成模块，用于获取数字化供应链的可视化数据，通过预先构建的风险识别模型对所述可视化数据进行风险识别，得到供应链风险事件，根据所述供应链风险事件生成所述风控平台的数据运行策略；
弹性负载均衡运行策略生成模块，用于实时采集所述风控平台的运行状态及性能指标，利用预设的动态负载算法根据所述运行状态及所述性能指标计算所述风控平台的运行负载值，根据所述运行负载值生成所述风控平台的弹性负载均衡运行策略；
运行稳定值计算模块，用于根据所述交互运行策略、所述数据运行策略及所述弹性负载均衡运行策略生成所述风控平台的运行优化策略，通过预设的异化层次模型根据所述运行优化策略计算所述风控平台的运行稳定值；
风控平台运行稳定性优化模块，用于当所述运行稳定值大于预设的运行稳定阈值时，根据所述运行优化策略优化所述风控平台的运行稳定性。
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