一种金融数据处理系统

技术领域

本发明属于金融数据处理技术领域，尤其涉及一种金融数据处理系统。

背景技术

互联网金融终端产业是借助于中国互联网和证券市场共同发展起来的一种新型的信息服务领域。随着大数据、区块链、人工智能等技术在金融行业的应用和发展，金融与科技的深度融合、密切合作已成为现代金融的发展趋势。金融科技公司依托信息技术提高服务效率、降低服务成本，为客户提供更好的金融服务，增加了受众数量，提高了服务频率，扩大了金融服务市场的规模。

然而，金融科技创新会使信息不对称问题更加严重，当金融机构通过人工智能和机器学习分析和处理金融数据与风险时，监管者知之甚少，对金融风险的识别与应对变得迟缓。而如果金融机构的决策对数据更加敏锐，当经济下行时“跑”更快，就会强化顺周期行为，不利于金融稳定，使系统性风险更加严重。

因此，根据有关法律法规的规定，金融机构必须定期将各自的金融数据上报给监管机构，以便于监管机构及时掌握金融数据的属性。然而，目前来看，金融数据的上报存在诸多问题，例如上报终端多种多样，上报数据海量、上述时间不统一等，使得监管机构无法从中挖掘出有效内容，更无法对上报者给出有效反馈，也无法调整分析参数。

申请号为CN202010749615.X的中国发明专利申请提出一种基于金融大数据特性的风控分析预警系统，风控分析预警系统包括临时数据库Tep-DB和业务数据库Bus-DB，临时数据库Tep-DB接收并执行业务请求指令Op-C，业务数据库Bus-DB同步接收与临时数据库Tep-DB相同的业务请求指令Op-C，待临时数据库Tep-DB执行完验证操作后，业务数据库Bus-DB执行与临时数据库Tep-DB相同的业务请求指令Op-C，以此完成一个业务请求指令Op-C的执行操作。该发明在保证数据安全情况下，不影响数据风控分析预警的效率；临时数据库和业务数据库相对隔离，异步执行业务请求指令，通过验证操作进行数据风控分析预警，通过验证后对业务数据库执行操作，两者之间只有先后顺序，可以使用该两套计算系统，避免彼此争夺计算资源。

申请号为CN201910263785.4的中国发明专利申请提出一种提升金融云端海量数据服务可靠性方法。所提供的提升金融云端海量数据服务可靠性方法，包括以下步骤：按照金融类型以及日期将金融数据切分成多个单个的数据文件存储在服务器端；接收第一客户端发送的第一金融数据获取请求；解析第一金融数据所对应的数据文件；查询数据文件是否已经发送至其他客户端；如是，将其他客户端的标识信息发送至第一客户端，以使第一客户端向其他客户端请求获取第一金融数据并接收其他客户端发送的第一金融数据。该提升金融云端海量数据服务可靠性方法便于服务器端处理、传输金融数据；降低了服务器端的资源占用、提高了服务器端的资源利用率，提高了客户端获取金融数据的响应速度以及提高了传输的稳定性、可靠性。

然而，对于不同移动终端的多种不同金融数据，如何及时、稳定的汇总收集到监管机构，同时监管机构还要考虑上报者的运行情况，如何避免影响用户体验，现有技术并未给出有效的技术方案。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出金融数据处理系统,包括N个数据处理中心，N个数据处理中心布置于M个不同的地理位置；在每个地理位置的广播范围内的至少一个移动终端安装有金融数据处理模块，当所述移动终端自身处于数据可交换状态时，所述移动终端将所述金融数据处理模块在前一个处理周期内的当前金融数据发送给所述地理位置对应的数据处理中心，并从所述数据处理中心获取前次发送的前次金融数据的反馈结果；所述金融数据包括多种数据属性。

本发明能够在不同地理范围内及时收集移动终端产生的金融数据，并且能够基于数据处理中心反馈的数据调整移动终端的数据交换状态，确保数据传输顺畅的同时，及时汇总数据从而发挥数据的多种属性价值。

具体来说，本发明提出的一种金融数据处理系统，所述金融数据处理系统包括N个数据处理中心{C

其中，所述N个数据处理中心{C

在每个所述地理位置的广播范围内的至少一个移动终端安装有金融数据处理模块，

当所述移动终端自身处于数据可交换状态时，所述移动终端将所述金融数据处理模块在前一个处理周期内的当前金融数据发送给所述地理位置对应的数据处理中心，并从所述数据处理中心获取前次发送的前次金融数据的反馈结果；

所述金融数据包括多种数据属性，所述多种数据属性包括获取所述金融数据的所述金融数据处理模块的类型、发送所述金融数据的移动终端类型以及所述金融数据的密度趋势属性。

在本发明中，所述金融数据处理模块包括安装于所述移动终端上的多种金融应用，所述移动终端的用户对于所述多种金融用户的高频率使用时段分布不同。

所述金融数据的密度趋势属性基于发送所述当前金融数据的移动终端已经获取的所述前次金融数据的反馈结果确定。

优选的，所述金融数据的密度趋势属性，包括基于所述反馈结果确定的所述当前金融数据的发送频率分布、发送数据量大小分布以及移动终端类型分布。

更具体的，所述数据处理中心汇总所述数据处理中心对应的地理位置的广播范围内的多个移动终端发送的金融数据，并对所述金融数据进行分组处理后，生成所述反馈结果。

本发明能够基于金融数据的不同属性，改变分组后生成不同的分组反馈结果，然后调节移动终端发送的金融数据的分组属性，从而确保数据发送顺畅；

此外，本发明的每个数据处理中心仅处理其对应的广播范围内的移动终端的金融数据，减少了数据压力；

同时，移动终端只有当某个金融应用处于非高频使用时段时，才进行所述数据交换，既保证了数据上传的及时性(例如每周或者每天上传一次，因为必然存在非高频时段)，也能避免数据传输堵塞，同时还是在用户无感的情况下进行，不影响用户实际的使用，即本发明的移动终端只有在数据可交换状态下才进行传输。

本发明的进一步优点将结合说明书附图在具体实施例部分进一步详细体现。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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是本发明一个实施例的一种金融数据处理系统的主体架构图

图2是图1所述金融数据处理系统中连接的移动终端的示意图

图3-图4是图2所述移动终端配置的不同金融应用的活跃时段统计示意图

图5是图2所述移动终端与数据处理中心的数据交换示意图

图6是图1所述金融数据处理系统反馈分组机制示意图

具体实施方式

下面，结合附图以及具体实施方式，对发明做出进一步的描述。

参见图1，是本发明一个实施例的一种金融数据处理系统的主体架构图。

作为一个一般性的例子，本发明的所述金融数据处理系统一般包括N个数据处理中心{C

在上述一般性的例子中，每个地理位置至少设置一个数据处理中心。即N＞M，一个地理位置可以设置两个或者以上的数据处理中心。

显然，N和M都是正整数。

在本发明的上述一般性例子中，数据处理中心可以是依法设置的金融监管中心或者机构，例如人民银行、银保监会或者证监会等监管机构的数据处理中心；上述每个地理位置代表上述金融监管中心或者机构或者其分支机构的管辖城市，以所述地理位置为中心的行政区域或者其他预定范围内的管辖区域在本发明中可称为该地理位置的广播范围。

需要注意的是，由于移动终端的数据传输广泛性，在本发明中，不同地理位置的广播范围可能存在重叠，即广播范围不一定完全等同于行政或者地理意义上的管辖范围。但是这种重叠不影响实际的方案实施。

在图1中，示出了三个不同地理位置的数据处理中心。需要指出的是，每个地理位置的广播范围内必然存在数以万计的活跃移动终端，图1中仅示出一个代表性的符号，并非表示只有一个移动终端，在其他附图或者实施例中也是如此。

在图1基础上，参见图2。

在每个所述地理位置的广播范围内的至少一个移动终端安装有金融数据处理模块。

在本发明的各个实施例中，金融数据处理模块包括该移动终端安装的各类金融应用。

作为一个示意性的例子，金融应用包括支付类应用、交易类应用、银行类应用等类别。虽然上述类别的划分并不是绝对的，但是在本发明的各个实施例中，依据某个金融应用的主体金融属性或者活跃金融属性，将其进行分类，确保每一个金融应用被分为一个类别。

作为一个具体的例子，以下表格给出了部分常见金融APP的分类：

需要注意的是，上述分类是基于某个应用的主体金融属性进行的，不考虑其他属性，例如，对于微信而言，其具备同时支付属性(微信支付)、社交属性(朋友圈)、交易属性(购买理财、基金)，但是，不考虑其社交属性(非金融属性)；对于微信而言，其主体的金融属性为支付，因此，将其分类为支付类应用，对于其他app的分类也是如此。

不同APP的主体金融属性的活跃时段不同。换句话说，在图2中，所述金融数据处理模块为安装于所述移动终端上的多种金融应用，所述移动终端的用户对于所述多种金融应用的高频率使用时段分布不同。

图3以某一天的各个时段为单位，给出了某支付类金融应用APP的活跃时段示意图，图4则以一周为单位，比较了某支付类应用APP和某交易类金融应用APP的活跃时段。

上述活跃时段就是所述移动终端的用户对于所述多种金融应用的高频率使用时段。

以图4为例，本发明的所述交易泛指各种股票基金交易，因此，只有在工作日(周一到周五)，交易类APP的活跃时段才体现，而在周末明显降低；而具体到某一天，则明显具备两个活跃峰谷时段，对应于上下午的两个交易时段；

与此相对应的，支付类APP可能在工作日较为平稳，但是周末日相对于平时更为活跃。

接下来参见图6。

在本发明中，当所述移动终端自身处于数据可交换状态时，所述移动终端将所述金融数据处理模块在前一个处理周期内的当前金融数据发送给所述地理位置对应的数据处理中心，并从所述数据处理中心获取前次发送的前次金融数据的反馈结果。

有了图3-图4的示意，在本发明中，所述移动终端自身处于数据可交换状态，包括：至少一个所述金融应用当前不处于高频率使用时段。

当某个金融应用处于非高频使用时段时，才进行所述数据交换，既保证了数据上传的及时性(例如每周或者每天上传一次，因为必然存在非高频时段)，也能避免数据传输堵塞，同时还是在用户无感的情况下进行，不影响用户实际的使用。

因此，所述移动终端将所述金融数据处理模块在前一个处理周期内的当前金融数据发送给所述地理位置对应的数据处理中心，具体包括：

所述移动终端将当前不处于高频率使用时段的至少一个金融应用在前一个处理周期内的当前金融数据发送至所述地理位置对应的数据处理中心。

所述金融数据包括多种数据属性，所述多种数据属性包括获取所述金融数据的所述金融数据处理模块的类型、发送所述金融数据的移动终端类型以及所述金融数据的密度趋势属性。

结合图2，所述金融数据处理模块的类型可以是所述各类金融应用的类型，例如当然金融数据属于交易类数据或者支付类数据。

发送所述金融数据的移动终端类型，可以是移动终端的具体硬件或者软件参数，用于区分当前终端，例如安卓或者IOS或者黑莓。

作为本发明保证数据传输顺畅的再一个关键性指标，所述多种数据属性包括密度趋势属性。

所述金融数据的密度趋势属性基于发送所述当前金融数据的移动终端已经获取的所述前次金融数据的反馈结果确定。

在本发明中，从后续的实施例可以看到，反馈结果包括前次金融数据的分组结果，分组结果包括某个分组下的金融数据的反馈，所述反馈包括当前时段和前一个时段发送的金融数据的数量大小；

因此，所述移动终端基于当前时段和前一个时段发送的金融数据的数量大小，就可以确定前一个处理周期内的当前金融数据的密度属性。

密度属性表征了在预定时间单位(例如每周或者每天)的发送的数据量大小，基于多个预定时间单位得出的多个密度属性，就可以得到要发送的金融数据的密度趋势属性。

之所以采用这种属性，是为了数据中心更为的进行分组，例如，如果某次接收到的金融数据的密度趋势逐渐增大，则可以考虑将分组的组数增大，每个分组包括更多的元素；反之，就应该减少分组，使得每个分组包含的元素减少，从而确保后续的数据传输顺畅。

接下来参见图5。

所述数据处理中心汇总所述数据处理中心对应的地理位置的广播范围内的多个移动终端发送的金融数据，并对所述金融数据进行分组处理后，生成所述反馈结果。

更具体的，所述数据处理中心对所述金融数据进行分组处理后，生成所述反馈结果，具体包括：

基于所述金融数据的所述不同数据属性对所述金融数据进行分组；

对于每一个分组，生成对应的分组反馈结果。

作为一个优选，所述移动终端从所述数据处理中心获取前次发送的前次金融数据的反馈结果，具体包括：

基于所述移动终端发送的所述前一个处理周期内的当前金融数据的所述数据属性，确定需要获取的分组反馈结果。

作为再一个优选，所述移动终端从所述数据处理中心获取前次发送的前次金融数据的反馈结果，具体包括：

获取所述移动终端发送的所述前一个处理周期内的当前金融数据对应的所述金融数据处理模块的类型；

基于所述金融数据处理模块的类型，确定所述金融数据的分组；

基于所述金融数据的分组，确定需要获取的分组反馈结果。

在图6中，该分组可以是金融应用类型分组。

所述金融数据的密度趋势属性，包括基于所述反馈结果确定的所述当前金融数据的发送频率分布、发送数据量大小分布以及移动终端类型分布。

如前所述，如果某次接收到的金融数据的密度趋势逐渐增大，则可以考虑将分组的组数增大，每个分组包括更多的元素；反之，就应该减少分组，使得每个分组包含的元素减少，从而确保后续的数据传输顺畅。

移动终端类型分布可以是图6中的移动终端类型分组。

作为一个示例，如果对于安卓类型的金融数据的密度趋势逐渐增大，则可以针对安卓移动终端发送的金融数据进行更多的分组；

如果对于IOS类型终端的发送频率逐渐减少，则可以减少针对IOS移动终端发送的金融数据的分组。

可见，本发明的各个实施例中，能够基于金融数据的不同属性，改变分组后生成不同的分组反馈结果，然后调节移动终端发送的金融数据的分组属性，从而确保数据发送顺畅；

此外，本发明的每个数据处理中心仅处理其对应的广播范围内的移动终端的金融数据，减少了数据压力；

同时，移动终端只有当某个金融应用处于非高频使用时段时，才进行所述数据交换，既保证了数据上传的及时性(例如每周或者每天上传一次，因为必然存在非高频时段)，也能避免数据传输堵塞，同时还是在用户无感的情况下进行，不影响用户实际的使用，即本发明的移动终端只有在数据可交换状态下才进行传输。

总而言之，本发明对于多个地理位置的广播范围的多源移动终端的金融数据均能够及时的处理并且给出自适应的分组反馈，从而确保数据传输顺畅的同时，减少传输压力，避免数据堵塞，并且还能多方面多角度的分析出金融数据的不同属性。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。