一种跨景区权益流转风险动态分级评估方法

本发明涉及风险预警，尤其涉及一种跨景区权益流转风险动态分级评估方法。

背景技术：

1、跨景区权益产品（如旅游年卡、景区联票）的权益流转涉及多个合作景区的异构票务系统，各系统间的数据字段定义、编码规则及状态转换逻辑存在显著差异，导致跨系统权益数据难以贯通。同时，跨景区权益流转风险具有显著的时空耦合特性，景区间的地理距离与交通可达性约束决定了权益流转的合理性边界，旅游行业的季节性波动与节假日脉冲特征亦导致风险基线动态变化。现有技术通常采用统一风险判定标准对单一景区或单一交易进行孤立评估，既无法识别短时间内异地重复核销等违反地理可达性约束的异常行为，亦无法量化风险在景区网络中的传播规律，且风险评估结果与资金清分策略相互独立，难以实现风险管控与资金调度的联动。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提出一种跨景区权益流转风险动态分级评估方法。

2、为了实现上述的技术目的，本发明所采用的技术方案为：

3、一种跨景区权益流转风险动态分级评估方法，包括：

4、获取权益流转原始数据，将权益流转原始数据映射为标准化景区权益凭证，标准化景区权益凭证包含地理空间栅格编码字段、权益类型标识字段及不可拆分标记字段，建立以权益锚定单元为记录粒度的跨系统权益映射索引表；

5、基于跨系统权益映射索引表及景区间历史权益流转记录构建跨景区权益流转时空图结构，将时空图结构输入时空图神经网络模型，生成风险标注权益子图集合，时空图神经网络模型包含时间编码层、空间消息传递层、交通可达性约束层及风险传播预测层；

6、多智能体协同决策系统对风险标注权益子图集合中的各景区节点执行动态风险分级，输出各景区节点的动态风险等级及对应的清分策略参数，多智能体协同决策系统包含票务异常监测智能体、资金清分风控智能体、舆情态势感知智能体及运力承载评估智能体；

7、基于动态风险等级对权益流转请求执行分层验证，第一层校验标准化景区权益凭证，第二层在时空图结构中查询游客节点的历史消费边，第三层对涉及中高风险景区或高价值交易的请求触发多智能体协同决策系统输出综合风险评估结果，根据动态风险等级执行对应的分级响应；

8、根据通过分层验证的权益流转请求生成风险分级评估报告，将动态风险等级映射为清分策略控制指令集并输出至资金清分系统。

9、在一些实施例中，获取权益流转原始数据，将权益流转原始数据映射为标准化景区权益凭证，包括：

10、对各合作景区异构票务系统的权益流转原始数据进行字段解析与格式转换，生成统一格式的标准化权益数据，标准化权益数据包含景区唯一标识、权益产品标识、游客身份脱敏标识、核销时间戳及核销状态；

11、基于标准化权益数据，为该景区参与跨景区权益产品的有效权益额度生成标准化景区权益凭证，标准化景区权益凭证包含景区唯一标识字段、地理空间栅格编码字段、权益类型标识字段、有效期起止字段、游客身份脱敏标识字段、累计核销次数字段、剩余可用次数字段及不可拆分标记字段；

12、按照统一空间划分标准对景区边界及周边交通辐射区域进行栅格划分，为每个栅格赋予唯一空间编码，将空间编码写入标准化景区权益凭证的地理空间栅格编码字段；

13、根据权益产品的法律属性与财务核算要求，对标准化景区权益凭证的不可拆分标记字段进行赋值，得到标准化景区权益凭证。

14、在一些实施例中，建立以权益锚定单元为记录粒度的跨系统权益映射索引表，包括：

15、获取游客身份脱敏标识、跨景区权益产品标识及标准化景区权益凭证；

16、以游客身份脱敏标识与跨景区权益产品标识的组合为关联键，将同一游客持有的跨景区权益产品在各景区的标准化景区权益凭证进行关联聚合，生成权益锚定单元；

17、对权益锚定单元分配唯一锚定标识，记录权益锚定单元对应的游客身份脱敏标识、跨景区权益产品标识、权益类型标识及各景区的标准化景区权益凭证的凭证标识集合；

18、将权益锚定单元按照景区维度建立跨系统权益映射索引表，跨系统权益映射索引表以权益锚定单元为基本记录粒度，每条索引记录包含锚定标识、游客身份脱敏标识、跨景区权益产品标识及各景区的标准化景区权益凭证的凭证标识集合；

19、对跨系统权益映射索引表的索引记录计算默克尔根哈希，将默克尔根哈希写入各景区票务系统的存证层进行双向锚定存储。

20、在一些实施例中，基于跨系统权益映射索引表及景区间历史权益流转记录构建跨景区权益流转时空图结构，将时空图结构输入时空图神经网络模型，生成风险标注权益子图集合，包括：

21、获取跨系统权益映射索引表中的全部权益锚定单元及景区间历史权益流转记录，景区间历史权益流转记录包含流转景区标识对、流转时间戳、流转频次及对应资金流量；

22、基于权益锚定单元及景区间历史权益流转记录构建跨景区权益流转时空图结构，时空图结构包含景区节点、游客节点、空间边及消费边，景区节点为各景区的标准化景区权益凭证集合的聚合表示，游客节点为持有跨景区权益产品的个体游客，空间边连接地理空间栅格编码存在邻近关系的景区节点，消费边连接持有某景区标准化景区权益凭证的游客节点与该景区节点；

23、根据景区节点之间的平均交通时间、历史跨景区流转频次及对应资金流量确定空间边的权重，根据游客节点的历史核销频次与平均消费金额确定消费边的权重；

24、将时空图结构输入时空图神经网络模型，时空图神经网络模型包含时间编码层、空间消息传递层、交通可达性约束层及风险传播预测层；

25、其中，时间编码层将各景区的季节性流量基线、节假日脉冲系数及当前日期距最近节假日的天数编码为时间位置嵌入向量；

26、空间消息传递层使景区节点沿空间边进行多轮消息传递并聚合地理邻近景区节点的特征信息；

27、交通可达性约束层根据景区节点之间的平均交通时间计算地理不可达阈值，若游客节点在短于地理不可达阈值的时间窗口内先后连接空间边权重低于预设邻近阈值的两个景区节点，则触发异常路径标记；

28、风险传播预测层输出每个景区节点的风险传染概率值、每个权益锚定单元的冲突异常评分及每条空间边的风险传导强度指数；

29、根据风险传染概率值、冲突异常评分及风险传导强度指数，对时空图结构中的景区节点、游客节点及空间边进行风险标注，生成风险标注权益子图集合。

30、在一些实施例中，交通可达性约束层根据景区节点之间的平均交通时间计算地理不可达阈值，若游客节点在短于地理不可达阈值的时间窗口内先后连接空间边权重低于预设邻近阈值的两个景区节点，则触发异常路径标记，包括：

31、获取各景区节点之间的平均交通时间，平均交通时间根据景区节点之间的高速铁路、高速公路及轮渡的交通耗时综合确定；

32、根据平均交通时间与预设邻近阈值，确定地理不可达阈值，地理不可达阈值小于或等于平均交通时间；

33、获取游客节点在预设回溯时间窗口内产生的消费边序列，消费边序列包含消费边对应的景区节点及核销时间戳；

34、判断消费边序列中是否存在先后连接的两个景区节点满足第一条件与第二条件，第一条件为两个景区节点之间的空间边权重低于预设邻近阈值，第二条件为两个景区节点对应的核销时间戳之间的时间间隔短于地理不可达阈值；

35、若消费边序列中存在满足第一条件与第二条件的两个景区节点，则对消费边序列触发异常路径标记。

36、在一些实施例中，多智能体协同决策系统对风险标注权益子图集合中的各景区节点执行动态风险分级，输出各景区节点的动态风险等级及对应的清分策略参数，包括：

37、获取风险标注权益子图集合中各景区节点的风险传染概率值、冲突异常评分及风险传导强度指数；

38、票务异常监测智能体连接各景区票务系统的标准化接口，采集实时核销异常率、短时间异地重复核销率、非实名制核销占比及退卡退款申请频率，输出票务风险特征向量；

39、资金清分风控智能体连接资金清分平台的数据接口，采集未清分资金沉淀余额、历史清分违约次数、结算周期偏离度及预付款项回收率，输出资金风险特征向量；

40、舆情态势感知智能体连接外部舆情监测数据源，对各景区相关的新闻报道、社交平台评论及旅游投诉平台工单进行文本情感分析与事件抽取，输出舆情风险特征向量；

41、运力承载评估智能体连接各景区的客流监测系统，采集实时入园人数与最大承载量的比值、核心景点排队时长、停车场饱和度及周边道路拥堵指数，输出运力风险特征向量；

42、将票务风险特征向量、资金风险特征向量、舆情风险特征向量及运力风险特征向量与风险传染概率值、冲突异常评分及风险传导强度指数进行拼接，生成全局风险状态向量；

43、将全局风险状态向量输入多智能体深度确定性策略梯度算法，多智能体深度确定性策略梯度算法的评论家网络以全局风险状态向量及全局动作向量为输入估计联合动作价值函数，多智能体深度确定性策略梯度算法的演员网络以各智能体的局部观测为输入输出确定性风险评估动作策略，经协同训练后输出各景区节点的动态风险等级及对应的清分策略参数，清分策略参数包含结算周期、资金留存比例及担保托管启用建议值。

44、在一些实施例中，基于动态风险等级对权益流转请求执行分层验证，包括：

45、获取权益流转请求，权益流转请求包含游客身份脱敏标识、目标景区标识、目标景区对应的标准化景区权益凭证及核销时间戳；

46、第一层验证，读取标准化景区权益凭证的有效期起止字段、剩余可用次数字段及不可拆分标记字段，校验当前日期是否在有效期起止字段范围内，校验剩余可用次数字段是否大于零，校验不可拆分标记字段是否与权益流转请求的核销类型兼容，若校验通过则进入第二层验证；

47、第二层验证，在时空图结构中查询游客身份脱敏标识对应的游客节点在预设回溯时间窗口内的历史消费边，若历史消费边中存在触发异常路径标记的消费边序列，则拒绝权益流转请求并生成风险告警记录，若不存在则进入第三层验证；

48、第三层验证，判断权益流转请求是否满足预设触发条件，预设触发条件为目标景区节点的动态风险等级为中风险或高风险，或者权益流转请求对应的权益价值高于预设高价值阈值，若满足预设触发条件，则触发多智能体协同决策系统输出综合风险评估结果，根据综合风险评估结果及动态风险等级执行对应的分级响应，若不满足预设触发条件，则直接放行权益流转请求。

49、在一些实施例中，根据动态风险等级执行对应的分级响应，包括：

50、获取动态风险等级及对应的清分策略参数，清分策略参数包含结算周期、资金留存比例及担保托管启用建议值；

51、若动态风险等级为低风险等级，维持正常清分模式，正常清分模式对应的结算周期为第一预设周期，资金留存比例为第一预设比例；

52、若动态风险等级为中风险等级，切换为加强监控模式，加强监控模式对应的结算周期为第二预设周期，资金留存比例为第二预设比例，第二预设周期短于第一预设周期，第二预设比例高于第一预设比例；

53、若动态风险等级为高风险等级，切换为风险管控模式，风险管控模式对应的结算周期为第三预设周期，资金留存比例为第三预设比例，且根据担保托管启用建议值确定是否启用资金担保托管机制，第三预设周期短于第二预设周期，第三预设比例高于第二预设比例。

54、在一些实施例中，根据通过分层验证的权益流转请求生成风险分级评估报告，将动态风险等级映射为清分策略控制指令集并输出至资金清分系统，包括：

55、获取通过分层验证的权益流转请求对应的各景区节点的动态风险等级、风险传染概率值、风险传导强度指数及冲突异常评分；

56、根据风险传染概率值确定各景区节点的风险传染影响范围，风险传染影响范围由风险传染概率值高于预设概率阈值的相邻景区节点集合表示；

57、根据风险传导强度指数与空间边的权重，对各景区节点的相邻景区节点进行脆弱性排序，生成相邻节点脆弱性排序结果；

58、基于动态风险等级、风险传染影响范围、相邻节点脆弱性排序结果及冲突异常评分，生成风险分级评估报告；

59、根据动态风险等级与清分策略控制指令集的预设映射关系，生成动态风险等级对应的清分策略控制指令集，预设映射关系预先配置于风险评估与清分系统的接口规则库中，清分策略控制指令集包含结算周期调整指令、资金留存比例调整指令、担保托管触发指令及权益限售控制指令；

60、将清分策略控制指令集通过加密信道以结构化数据格式输出至资金清分系统。

61、在一些实施例中，根据风险传染概率值确定各景区节点的风险传染影响范围，包括：

62、获取各景区节点的风险传染概率值及时空图结构中各空间边对应的相邻景区节点集合；

63、将风险传染概率值与预设概率阈值进行比较，筛选出风险传染概率值高于预设概率阈值的相邻景区节点；

64、根据筛选出的相邻景区节点，确定各景区节点的风险传染影响范围，风险传染影响范围由筛选出的相邻景区节点集合表示；

65、对风险传染影响范围内的相邻景区节点，根据风险传导强度指数进行降序排列，生成风险传染影响范围内的相邻景区节点排序结果。

66、采用上述的技术方案，本发明与现有技术相比，其具有的有益效果为：

67、本发明提供一种跨景区权益流转风险动态分级评估方法，通过获取权益流转原始数据，将权益流转原始数据映射为标准化景区权益凭证，建立以权益锚定单元为记录粒度的跨系统权益映射索引表，实现异构票务系统间权益数据的标准化贯通；基于跨系统权益映射索引表及景区间历史权益流转记录构建跨景区权益流转时空图结构，将时空图结构输入包含时间编码层、空间消息传递层、交通可达性约束层及风险传播预测层的时空图神经网络模型，生成风险标注权益子图集合，从而在时间维度与空间维度上联合建模风险传播规律；通过包含票务异常监测智能体、资金清分风控智能体、舆情态势感知智能体及运力承载评估智能体的多智能体协同决策系统对风险标注权益子图集合中的各景区节点执行动态风险分级，输出各景区节点的动态风险等级及对应的清分策略参数；基于动态风险等级对权益流转请求执行分层验证，第一层校验标准化景区权益凭证，第二层在时空图结构中查询游客节点的历史消费边，第三层对涉及中高风险景区或高价值交易的请求触发多智能体协同决策系统输出综合风险评估结果，根据动态风险等级执行对应的分级响应；根据通过分层验证的权益流转请求生成风险分级评估报告，将动态风险等级映射为清分策略控制指令集并输出至资金清分系统。

68、本技术方案通过时空图神经网络模型中的交通可达性约束层识别违反地理可达性约束的异常核销路径，解决了现有技术中跨系统异常行为难以识别的问题；通过多智能体协同决策系统融合票务、资金、舆情、运力多维度风险信号，解决了现有技术中单节点静态评估无法反映网络风险传染效应的问题；通过分层验证机制与动态风险等级的自适应匹配，解决了高并发场景下全量风险评估导致系统响应延迟的问题；通过将动态风险等级映射为清分策略控制指令集并输出至资金清分系统，解决了风险评估结果与资金清分策略相互独立的问题。由此，本发明实现了跨景区权益流转风险的精准识别、动态分级与闭环管控。