一种全域风险监测预警方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种全域风险监测预警方法及系统。

背景技术

目前，在进行网络评论监测及合作伙伴异动、行业领先企业动态、相关行业监管等信息的监测结果预警及展示时，主要是根据业务场景进行的系统开发，后期有业务场景衍生的风险场景会不断演进，系统目前还不能做到智能的自我演进和调优；由于需要不断应对新接入的数据及场景，所需维护人员成本较高；系统维护上也需分为后端代码维护和前端代码维护以及服务器运维维护；同时，系统风险参考支持Python编码，需要熟悉Python编码人员才能进行有效维护。

因此，如何有效的对全域风险进行监测预警，是一项亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种全域风险监测预警方法，能够有效的进行网络评论监测及合作伙伴异动、行业领先企业动态、相关行业监管等信息的监测结果预警及展示。

本发明提供了一种全域风险监测预警方法，包括：

获取内外部数据；

对获取的所述内外部数据进行标签化处理，得到数据处理结果；

对所述数据处理结果进行可视化展示。

优选地，所述方法还包括：

根据预设条件对所述数据处理结果中的信息进行推送。

优选地，所述方法还包括：

根据所述数据处理结果和信息推送统计结果，对所述数据处理结果进行订阅。

优选地，所述对所述数据处理结果进行可视化展示，包括：

对所述数据处理结果通过简报、趋势图表和聚类图进行可视化展示。

优选地，所述对所述数据处理结果进行可视化展示，还包括：

对所述数据处理结果通过智能化的文字概述及应对建议进行可视化展示。

一种全域风险监测预警系统，包括：

数据获取模块，用于获取内外部数据；

数据处理模块，用于对获取的所述内外部数据进行标签化处理，得到数据处理结果；

展示模块，用于对所述数据处理结果进行可视化展示。

优选地，所述系统还包括：

信息推送模块，用于根据预设条件对所述数据处理结果中的信息进行推送。

优选地，所述系统还包括：

消息订阅模块，用于根据所述数据处理结果和信息推送统计结果，对所述数据处理结果进行订阅。

优选地，所述展示模块具体用于：

对所述数据处理结果通过简报、趋势图表和聚类图进行可视化展示。

优选地，所述展示模块具体还用于：

对所述数据处理结果通过智能化的文字概述及应对建议进行可视化展示。

综上所述，本发明公开了一种全域风险监测预警方法，当需要对全域风险进行监测预警时，首先获取内外部数据，然后对获取的内外部数据进行标签化处理，得到数据处理结果，对数据处理结果进行可视化展示。本发明能够有效的进行网络评论监测及合作伙伴异动、行业领先企业动态、相关行业监管等信息的监测结果预警及展示。

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，下面将对实施例或现有技术描述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为本发明公开的一种全域风险监测预警方法实施例1的方法流程图；

图2为本发明公开的一种全域风险监测预警方法实施例2的方法流程图；

图3为本发明公开的一种全域风险监测预警方法实施例3的方法流程图；

图4为本发明公开的一种全域风险监测预警系统实施例1的结构示意图；

图5为本发明公开的一种全域风险监测预警系统实施例2的结构示意图；

图6为本发明公开的一种全域风险监测预警系统实施例3的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，为本发明公开的一种全域风险监测预警方法实施例1的方法流程图，所述方法可以包括以下步骤：

S101、获取内外部数据；

当需要对全域风险进行监测和预警时，首先获取内外部数据。例如，获取业务数据、规则数据、评论数据、信用数据、及内部其他相关数据。在获取内外部数据时，可以通过ETL工具或者直接录入方式对内外部数据进行抽取与整合。

S102、对获取的内外部数据进行标签化处理，得到数据处理结果；

随着内外部信息的海量剧增，为了能够方便内外部信息管理，将采集的内外部数据进行标签化处理，可以针对不同的用户或角色定义和维护信息分类体系，系统支持多维度、多层分类体系规划，用户可以采用多种灵活的方法定义和维护分类体系，维护分类检索规则。比如采用多维的信息分级及分类，按照内容，来源，内容，格式等进行分类，例如，可以根据数据的性质分为正面，负面与一般，按等级分为紧急，严重，重要，一般，轻微。按照发行方式分类；按照内容以及来源进行分类。可以将信息按照地域进行划分，展示北京、上海、广州和深圳信息，也可以根据关注的热点人物不同，将内外部信息划分为不同类型的对象，因此，内外部信息分类管理功能可以有效地将风险信息进行分类管理，便于浏览和统计，实现信息的管理功能。分类监测管理功能主要包括系统分类、分类导航和分类查询结果三个关键功能。

S103、对数据处理结果进行可视化展示。

在得到内外部数据的处理结果后，进一步用符合用户习惯的可视化形式展示出信息的处理和分析结果。

综上所述，在上述实施例中，当需要对全域风险进行监测预警时，首先获取内外部数据，然后对获取的内外部数据进行标签化处理，得到数据处理结果，对数据处理结果进行可视化展示。能够有效的进行网络评论监测及合作伙伴异动、行业领先企业动态、相关行业监管等信息的监测结果预警及展示。

如图2所示，为本发明公开的一种全域风险监测预警方法实施例2的方法流程图，所述方法可以包括以下步骤：

S201、获取内外部数据；

当需要对全域风险进行监测和预警时，首先获取内外部数据。例如，获取业务数据、规则数据、评论数据、信用数据、及内部其他相关数据。在获取内外部数据时，可以通过ETL工具或者直接录入方式对内外部数据进行抽取与整合。

S202、对获取的内外部数据进行标签化处理，得到数据处理结果；

随着内外部信息的海量剧增，为了能够方便内外部信息管理，将采集的内外部数据进行标签化处理，可以针对不同的用户或角色定义和维护信息分类体系，系统支持多维度、多层分类体系规划，用户可以采用多种灵活的方法定义和维护分类体系，维护分类检索规则。比如采用多维的信息分级及分类，按照内容，来源，内容，格式等进行分类，例如，可以根据数据的性质分为正面，负面与一般，按等级分为紧急，严重，重要，一般，轻微。按照发行方式分类；按照内容以及来源进行分类。可以将信息按照地域进行划分，展示北京、上海、广州和深圳信息，也可以根据关注的热点人物不同，将内外部信息划分为不同类型的对象，因此，内外部信息分类管理功能可以有效地将风险信息进行分类管理，便于浏览和统计，实现信息的管理功能。分类监测管理功能主要包括系统分类、分类导航和分类查询结果三个关键功能。

S203、对数据处理结果进行可视化展示；

在得到内外部数据的处理结果后，进一步用符合用户习惯的可视化形式展示出信息的处理和分析结果。

S204根据预设条件对数据处理结果中的信息进行推送；

在得到内外部数据的处理结果后，还可以进一步根据实际需求对数据处理结果中的信息进行推送。

具体的，从全面的风险数据分析结果中过滤出公司各个部门，各事业部及子公司的不同部门关注的内容，在第一时间进行实时推送。可以有针对性的在最短的时间，阅读最有价值的内容。满足风险监控企业的相关用户的需求，通过汇总、统计和分析，将一段时期内比较敏感的风险信息上报给相关用户进行决策，并且可以通过简报管理功能制作简单的文档，将系统中的数据生成相关的文字分析和事件运行截图。

S205、根据数据处理结果和信息推送统计结果，对数据处理结果进行订阅。

在得到内外部数据的处理结果后，还可以进一步根据数据处理结果和信息推送统计结果，对数据处理结果进行订阅。

具体的，通过订阅功能，基于信息标签化的处理结果，和消息推送统计，可以对不同的分析处理结果和报告的不同内容进行订阅。目前，消息订阅功能主要功能包括关注模块消息、风险案例收藏、增加收藏类别等功能。掌握风险数据的实时动态，及时关注风险信息，并做出风险预警。

综上所述，本实施例在上述实施例的基础上，能够基于预设条件对数据处理结果中的信息进行推送，以及基于数据处理结果和信息推送统计结果，对数据处理结果进行订阅，进一步提升了用户在全域风险监测和预警时的体验。

如图3所示，为本发明公开的一种全域风险监测预警方法实施例3的方法流程图，所述方法可以包括以下步骤：

S301、获取内外部数据；

当需要对全域风险进行监测和预警时，首先获取内外部数据。例如，获取业务数据、规则数据、评论数据、信用数据、及内部其他相关数据。在获取内外部数据时，可以通过ETL工具或者直接录入方式对内外部数据进行抽取与整合。

S302、对获取的内外部数据进行标签化处理，得到数据处理结果；

随着内外部信息的海量剧增，为了能够方便内外部信息管理，将采集的内外部数据进行标签化处理，可以针对不同的用户或角色定义和维护信息分类体系，系统支持多维度、多层分类体系规划，用户可以采用多种灵活的方法定义和维护分类体系，维护分类检索规则。比如采用多维的信息分级及分类，按照内容，来源，内容，格式等进行分类，例如，可以根据数据的性质分为正面，负面与一般，按等级分为紧急，严重，重要，一般，轻微。按照发行方式分类；按照内容以及来源进行分类。可以将信息按照地域进行划分，展示北京、上海、广州和深圳信息，也可以根据关注的热点人物不同，将内外部信息划分为不同类型的对象，因此，内外部信息分类管理功能可以有效地将风险信息进行分类管理，便于浏览和统计，实现信息的管理功能。分类监测管理功能主要包括系统分类、分类导航和分类查询结果三个关键功能。

S303、对数据处理结果通过简报、趋势图表、聚类图，智能化的文字概述及应对建议进行可视化展示；

在得到内外部数据的处理结果后，进一步用符合用户习惯的可视化形式展示出信息的处理和分析结果。主要包括简报、趋势图表、聚类图等，以及一些智能化的文字概述及应对建议等。

例如，可提供常规性报告、专题性报告、综合性报告服务，整合与企业相关的风险事件带来更深层次的理性思考，致力于事件的追踪、分析与应对，为相关部门及负责人提供专业的应对建议以及数据分析服务。自动生成各种统计分析报表和报告，助力业务开展。配合相应的工作机制，可以有效提升风险管理的质量和效率，提升风险应对水平。

S304、根据预设条件对数据处理结果中的信息进行推送；

在得到内外部数据的处理结果后，还可以进一步根据实际需求对数据处理结果中的信息进行推送。

具体的，从全面的风险数据分析结果中过滤出公司各个部门，各事业部及子公司的不同部门关注的内容，在第一时间进行实时推送。可以有针对性的在最短的时间，阅读最有价值的内容。满足风险监控企业的相关用户的需求，通过汇总、统计和分析，将一段时期内比较敏感的风险信息上报给相关用户进行决策，并且可以通过简报管理功能制作简单的文档，将系统中的数据生成相关的文字分析和事件运行截图。

S305、根据数据处理结果和信息推送统计结果，对数据处理结果进行订阅。

在得到内外部数据的处理结果后，还可以进一步根据数据处理结果和信息推送统计结果，对数据处理结果进行订阅。

具体的，通过订阅功能，基于信息标签化的处理结果，和消息推送统计，可以对不同的分析处理结果和报告的不同内容进行订阅。目前，消息订阅功能主要功能包括关注模块消息、风险案例收藏、增加收藏类别等功能。掌握风险数据的实时动态，及时关注风险信息，并做出风险预警。

综上所述，本实施例在上述实施例的基础上，在对数据处理结果进行可视化展示时，可以对数据处理结果通过简报、趋势图表和聚类图进行可视化展示，以及通过智能化的文字概述及应对建议进行可视化展示，进一步提升了用户体验。

如图4所示，为本发明公开的一种全域风险监测预警系统实施例1的结构示意图，所述系统可以包括：

数据获取模块401，用于获取内外部数据；

当需要对全域风险进行监测和预警时，首先获取内外部数据。例如，获取业务数据、规则数据、评论数据、信用数据、及内部其他相关数据。在获取内外部数据时，可以通过ETL工具或者直接录入方式对内外部数据进行抽取与整合。

数据处理模块402，用于对获取的内外部数据进行标签化处理，得到数据处理结果；

随着内外部信息的海量剧增，为了能够方便内外部信息管理，将采集的内外部数据进行标签化处理，可以针对不同的用户或角色定义和维护信息分类体系，系统支持多维度、多层分类体系规划，用户可以采用多种灵活的方法定义和维护分类体系，维护分类检索规则。比如采用多维的信息分级及分类，按照内容，来源，内容，格式等进行分类，例如，可以根据数据的性质分为正面，负面与一般，按等级分为紧急，严重，重要，一般，轻微。按照发行方式分类；按照内容以及来源进行分类。可以将信息按照地域进行划分，展示北京、上海、广州和深圳信息，也可以根据关注的热点人物不同，将内外部信息划分为不同类型的对象，因此，内外部信息分类管理功能可以有效地将风险信息进行分类管理，便于浏览和统计，实现信息的管理功能。分类监测管理功能主要包括系统分类、分类导航和分类查询结果三个关键功能。

展示模块403，用于对数据处理结果进行可视化展示。

在得到内外部数据的处理结果后，进一步用符合用户习惯的可视化形式展示出信息的处理和分析结果。

综上所述，在上述实施例中，当需要对全域风险进行监测预警时，首先获取内外部数据，然后对获取的内外部数据进行标签化处理，得到数据处理结果，对数据处理结果进行可视化展示。能够有效的进行网络评论监测及合作伙伴异动、行业领先企业动态、相关行业监管等信息的监测结果预警及展示。

如图5所示，为本发明公开的一种全域风险监测预警系统实施例2的结构示意图，所述系统可以包括：

数据获取模块501，用于获取内外部数据；

当需要对全域风险进行监测和预警时，首先获取内外部数据。例如，获取业务数据、规则数据、评论数据、信用数据、及内部其他相关数据。在获取内外部数据时，可以通过ETL工具或者直接录入方式对内外部数据进行抽取与整合。

数据处理模块502，用于对获取的内外部数据进行标签化处理，得到数据处理结果；

随着内外部信息的海量剧增，为了能够方便内外部信息管理，将采集的内外部数据进行标签化处理，可以针对不同的用户或角色定义和维护信息分类体系，系统支持多维度、多层分类体系规划，用户可以采用多种灵活的方法定义和维护分类体系，维护分类检索规则。比如采用多维的信息分级及分类，按照内容，来源，内容，格式等进行分类，例如，可以根据数据的性质分为正面，负面与一般，按等级分为紧急，严重，重要，一般，轻微。按照发行方式分类；按照内容以及来源进行分类。可以将信息按照地域进行划分，展示北京、上海、广州和深圳信息，也可以根据关注的热点人物不同，将内外部信息划分为不同类型的对象，因此，内外部信息分类管理功能可以有效地将风险信息进行分类管理，便于浏览和统计，实现信息的管理功能。分类监测管理功能主要包括系统分类、分类导航和分类查询结果三个关键功能。

展示模块503，用于对数据处理结果进行可视化展示；

在得到内外部数据的处理结果后，进一步用符合用户习惯的可视化形式展示出信息的处理和分析结果。

信息推送模块504，用于根据预设条件对数据处理结果中的信息进行推送；

在得到内外部数据的处理结果后，还可以进一步根据实际需求对数据处理结果中的信息进行推送。

具体的，从全面的风险数据分析结果中过滤出公司各个部门，各事业部及子公司的不同部门关注的内容，在第一时间进行实时推送。可以有针对性的在最短的时间，阅读最有价值的内容。满足风险监控企业的相关用户的需求，通过汇总、统计和分析，将一段时期内比较敏感的风险信息上报给相关用户进行决策，并且可以通过简报管理功能制作简单的文档，将系统中的数据生成相关的文字分析和事件运行截图。

消息订阅模块505，用于根据数据处理结果和信息推送统计结果，对数据处理结果进行订阅。

在得到内外部数据的处理结果后，还可以进一步根据数据处理结果和信息推送统计结果，对数据处理结果进行订阅。

具体的，通过订阅功能，基于信息标签化的处理结果，和消息推送统计，可以对不同的分析处理结果和报告的不同内容进行订阅。目前，消息订阅功能主要功能包括关注模块消息、风险案例收藏、增加收藏类别等功能。掌握风险数据的实时动态，及时关注风险信息，并做出风险预警。

综上所述，本实施例在上述实施例的基础上，能够基于预设条件对数据处理结果中的信息进行推送，以及基于数据处理结果和信息推送统计结果，对数据处理结果进行订阅，进一步提升了用户在全域风险监测和预警时的体验。

如图6所示，为本发明公开的一种全域风险监测预警系统实施例3的结构示意图，所述系统可以包括：

数据获取模块601，用于获取内外部数据；

当需要对全域风险进行监测和预警时，首先获取内外部数据。例如，获取业务数据、规则数据、评论数据、信用数据、及内部其他相关数据。在获取内外部数据时，可以通过ETL工具或者直接录入方式对内外部数据进行抽取与整合。

数据处理模块602，用于对获取的内外部数据进行标签化处理，得到数据处理结果；

随着内外部信息的海量剧增，为了能够方便内外部信息管理，将采集的内外部数据进行标签化处理，可以针对不同的用户或角色定义和维护信息分类体系，系统支持多维度、多层分类体系规划，用户可以采用多种灵活的方法定义和维护分类体系，维护分类检索规则。比如采用多维的信息分级及分类，按照内容，来源，内容，格式等进行分类，例如，可以根据数据的性质分为正面，负面与一般，按等级分为紧急，严重，重要，一般，轻微。按照发行方式分类；按照内容以及来源进行分类。可以将信息按照地域进行划分，展示北京、上海、广州和深圳信息，也可以根据关注的热点人物不同，将内外部信息划分为不同类型的对象，因此，内外部信息分类管理功能可以有效地将风险信息进行分类管理，便于浏览和统计，实现信息的管理功能。分类监测管理功能主要包括系统分类、分类导航和分类查询结果三个关键功能。

展示模块603，用于对数据处理结果通过简报、趋势图表、聚类图，智能化的文字概述及应对建议进行可视化展示；

在得到内外部数据的处理结果后，进一步用符合用户习惯的可视化形式展示出信息的处理和分析结果。主要包括简报、趋势图表、聚类图等，以及一些智能化的文字概述及应对建议等。

例如，可提供常规性报告、专题性报告、综合性报告服务，整合与企业相关的风险事件带来更深层次的理性思考，致力于事件的追踪、分析与应对，为相关部门及负责人提供专业的应对建议以及数据分析服务。自动生成各种统计分析报表和报告，助力业务开展。配合相应的工作机制，可以有效提升风险管理的质量和效率，提升风险应对水平。

信息推送模块604，用于根据预设条件对数据处理结果中的信息进行推送；

在得到内外部数据的处理结果后，还可以进一步根据实际需求对数据处理结果中的信息进行推送。

具体的，从全面的风险数据分析结果中过滤出公司各个部门，各事业部及子公司的不同部门关注的内容，在第一时间进行实时推送。可以有针对性的在最短的时间，阅读最有价值的内容。满足风险监控企业的相关用户的需求，通过汇总、统计和分析，将一段时期内比较敏感的风险信息上报相关用户进行决策，并且可以通过简报管理功能制作简单的文档，将系统中的数据生成相关的文字分析和事件运行截图。

消息订阅模块605，用于根据数据处理结果和信息推送统计结果，对数据处理结果进行订阅。

在得到内外部数据的处理结果后，还可以进一步根据数据处理结果和信息推送统计结果，对数据处理结果进行订阅。

具体的，通过订阅功能，基于信息标签化的处理结果，和消息推送统计，可以对不同的分析处理结果和报告的不同内容进行订阅。目前，消息订阅功能主要功能包括关注模块消息、风险案例收藏、增加收藏类别等功能。掌握风险数据的实时动态，及时关注风险信息，并做出风险预警。

综上所述，本实施例在上述实施例的基础上，在对数据处理结果进行可视化展示时，可以对数据处理结果通过简报、趋势图表和聚类图进行可视化展示，以及通过智能化的文字概述及应对建议进行可视化展示，进一步提升了用户体验。

具体的，上述的数据获取模块主要使用DAO(DataAccessObject，数据库访问对象)的设计模式。DAO里面不应该有业务处理逻辑，只应该有数据获取存储的处理。在本系统中，主要使用MyBatis作为ORM框架，当然可以转为其它的ORM(ObjectRelationalMapping，对象关系映射)框架，系统扩展也比较容易。由于使用mybatis，数据库差异是需要解决的一个问题，框架可以使用方言实现不同数据库的分页。

具体的，上述的数据处理模块、信息推送模块和消息订阅模块主要包括控制层和业务逻辑层，其中，控制层主要负责接收访问请求，处理用户输入，调用业务层逻辑处理，返回业务数据和相应的视图，把结果交给展示模块进行处理，在本系统中可以使用SpringCloud的相关组件来实现控制功能；业务逻辑层主要负责业务的具体处理，只与具体业务的处理流程、逻辑有关，而与Web框架、数据持续化框架等无关。基于这种设计，可以很自然的实现对 SOA(Service-OrientedArchitecture，面向服务的架构)的支持，每个业务处理都是一个业务的方法，可以方便重用，也方便扩展，也方便通过WebService 等技术与其他系统集成。业务逻辑层是系统里面非常重要的一层，事务控制也是应用在本层。通过SpringAOP对访问类的拦截控制，可以比较容易实现事务的管理。

具体的，上述的展示模块主要位于客户端，对应本系统的运行环境来说，就是IE、GoogleChrome等浏览器。由系统用户直接使用，展示模块负责页面逻辑处理和页面显示，包括所有用于和终端用户交互的组件。主要使用VUE 相关的技术。在该系统中，主要使用VUE及其组件进行数据展示。如，通过监控大屏对消息总量、实时消息趋势、最新预警消息、信息来源地图、监测评分排名、热度关键词等进行展示。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。