汽车质押监管智能交互系统及方法与流程

本申请涉及汽车质押监管和智能交互，尤其涉及一种汽车质押监管智能交互系统及方法。

背景技术：

1、随着汽车经销商库存融资业务的发展，商业银行、汽车金融公司等金融机构通常以经销商库存车辆作为质押物，并通过车辆盘点、位置监测及权证控制等方式降低质押车辆被擅自转移、销售或置换的风险。现有汽车质押监管主要采用定期监管和实时监管两种方式：定期监管依赖rfid、手持终端及现场人员按约定周期盘点车辆、合格证和钥匙；实时监管则利用车载监测装置持续采集车辆位置、运行状态及设备在线信息，并通过监管平台配置预警规则、展示监管结果和派发核查任务。部分监管平台还设置移动端客服或智能问答功能，用于提供车辆查询、预警查询及业务咨询服务。

2、然而，现有技术中不同监管设备、车辆权证、钥匙及现场作业数据通常分散管理，缺乏以质押车辆为核心的动态关联机制，容易因设备换装、标签错绑或数据时序不一致造成监管状态失真。定期监管与实时监管相互独立，难以根据风险变化动态调整监管强度；大量监管规则依赖人工配置，合同约束难以直接转换为可执行监管逻辑。同时，现有系统通常依据单一异常触发预警，难以区分真实风险与设备故障或数据缺失，也无法形成可追溯的多源证据链。现有智能客服主要基于静态知识库生成回答，不能结合车辆实时状态、监管规则及操作权限完成风险解释、证据补采和监管任务闭环，导致监管交互准确性及风险处置效率仍有待提高。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种汽车质押监管智能交互系统及方法，以解决现有技术存在的监管数据关联不准确、风险证据识别不充分、监管交互与处置脱节的问题。

2、本申请实施例的第一方面提供了一种汽车质押监管智能交互系统，包括：监管对象构建模块，用于获取多源监管数据和监管约束数据，基于资产标识建立车辆实体与监管要素的关联关系，生成质押资产监管对象；状态孪生模块，用于对多源监管数据进行时序校正和可信度评估，按照关联关系更新质押资产监管对象的监管状态孪生；规则分析模块，用于将监管约束数据转换为合约规则执行图，基于合约规则执行图和监管状态孪生确定车辆风险状态及状态不确定度；主动补采模块，用于在状态不确定度满足补采条件时，根据候选监管动作的预期信息增益确定目标监管动作，并获取补充监管数据；证据交互模块，用于基于补充监管数据更新车辆风险状态，构建时序监管证据图，并响应监管交互请求，从监管状态孪生、合约规则执行图和时序监管证据图中提取关联信息，生成监管交互结果；受控执行模块，用于对监管交互请求中的监管操作进行权限校验，执行通过权限校验的监管操作，并根据操作反馈更新监管状态孪生和时序监管证据图。

3、本申请实施例的第二方面提供了一种基于第一方面系统的汽车质押监管智能交互方法，包括：获取多源监管数据和监管约束数据，基于资产标识建立车辆实体与监管要素的关联关系，生成质押资产监管对象；对多源监管数据进行时序校正和可信度评估，按照关联关系更新质押资产监管对象的监管状态孪生；将监管约束数据转换为合约规则执行图，基于合约规则执行图和监管状态孪生确定车辆风险状态及状态不确定度；当状态不确定度满足补采条件时，根据候选监管动作的预期信息增益确定目标监管动作，并获取补充监管数据；基于补充监管数据更新车辆风险状态，构建时序监管证据图；响应监管交互请求，从监管状态孪生、合约规则执行图和时序监管证据图中提取关联信息，生成监管交互结果；对监管交互请求中的监管操作进行权限校验，执行通过权限校验的监管操作，并根据操作反馈更新监管状态孪生和时序监管证据图。

4、本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

5、通过监管对象构建模块，用于获取多源监管数据和监管约束数据，基于资产标识建立车辆实体与监管要素的关联关系，生成质押资产监管对象；状态孪生模块，用于对多源监管数据进行时序校正和可信度评估，按照关联关系更新质押资产监管对象的监管状态孪生；规则分析模块，用于将监管约束数据转换为合约规则执行图，基于合约规则执行图和监管状态孪生确定车辆风险状态及状态不确定度；主动补采模块，用于在状态不确定度满足补采条件时，根据候选监管动作的预期信息增益确定目标监管动作，并获取补充监管数据；证据交互模块，用于基于补充监管数据更新车辆风险状态，构建时序监管证据图，并响应监管交互请求，从监管状态孪生、合约规则执行图和时序监管证据图中提取关联信息，生成监管交互结果；受控执行模块，用于对监管交互请求中的监管操作进行权限校验，执行通过权限校验的监管操作，并根据操作反馈更新监管状态孪生和时序监管证据图。本申请能够提高监管数据关联准确性、增强风险证据识别能力、提升监管交互处置效率。

1.一种汽车质押监管智能交互系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述获取多源监管数据和监管约束数据，基于资产标识建立车辆实体与监管要素的关联关系，生成质押资产监管对象，包括：

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述对所述多源监管数据进行时序校正和可信度评估，按照所述关联关系更新所述质押资产监管对象的监管状态孪生，包括：

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述将所述监管约束数据转换为合约规则执行图，基于所述合约规则执行图和所述监管状态孪生确定车辆风险状态及状态不确定度，包括：

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述在所述状态不确定度满足补采条件时，根据候选监管动作的预期信息增益确定目标监管动作，并获取补充监管数据，包括：

6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述基于所述补充监管数据更新所述车辆风险状态，构建时序监管证据图，并响应监管交互请求，从所述监管状态孪生、所述合约规则执行图和所述时序监管证据图中提取关联信息，生成监管交互结果，包括：

7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述对所述监管交互请求中的监管操作进行权限校验，执行通过权限校验的监管操作，并根据操作反馈更新所述监管状态孪生和所述时序监管证据图，包括：

8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，系统还包括群体风险分析模块，用于：

9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，系统还包括监管策略调整模块，用于：

10.一种基于如权利要求1至9中任一项所述系统的汽车质押监管智能交互方法，其特征在于，包括：