基于增量数据流融合的进口商品动态风险迭代研判方法及系统与流程

本发明涉及海关大数据风控，尤其是基于增量数据流融合的进口商品动态风险迭代研判方法及系统。

背景技术：

1、在进口商品通关监管业务中，海关需整合电商订单、支付流水、物流运单、报关单据、境外通报等多类异构数据源，依托机器学习模型实时输出每票商品风险评分，支撑现场查验、违规拦截工作。现有主流风控系统采用静态etl数据融合与周期性模型重训相结合的单向流水线架构，整套方案存在底层架构固有缺陷，在数据源持续演化、稽查风险标签长期滞后的真实业务约束下，衍生多层连锁技术问题。

2、现有技术中，系统数据融合规则依靠人工预先配置，各业务平台字段、编码发生迭代变更时，仅能人工梳理更新映射，适配周期长达数天，传统数据质量校验仅检测空值、格式等表层指标，无法关联查获率、误报率等核心业务研判效果，字段值域隐性漂移会持续拉低模型识别精度，且故障根源难以快速定位。同时现有迭代手段仅调整模型参数，未将数据融合层纳入优化链路，研判效果下滑时重复训练模型无法解决底层数据失真问题。进口商品稽查违规标签存在数十天滞后，现有方案仅用于月度批量重训，未能利用滞后稽查结果反向修正映射匹配偏差。

3、因此，亟需基于增量数据流融合的进口商品动态风险迭代研判方法及系统，来解决上述问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于增量数据流融合的进口商品动态风险迭代研判方法，包括以下步骤：

2、获取多个数据源的增量数据流，根据所述增量数据流获取各数据源的当前模式指纹，并将所述当前模式指纹与历史模式指纹进行比对，检测是否存在模式变化事件；

3、维护包含置信度属性的数据融合映射关系库，当检测到所述模式变化事件时，根据所述模式变化事件和所述数据融合映射关系库自动推理生成候选映射，并为所述候选映射赋予初始置信度和待验证状态；

4、根据当前状态为生效中的映射关系，将所述多个数据源的增量数据流融合转换为统一目标模型下的标准融合数据；

5、根据所述标准融合数据执行实时风险推理，获取每个进口商品的风险评分，并根据所述标准融合数据中各融合字段对所述风险评分的贡献值获取贡献痕迹记录；

6、根据所述风险评分获取当前时间窗口内的效果指标，并将所述效果指标与预设基线进行比较，当检测到所述效果指标相对所述预设基线的退化超过预设阈值时，根据所述贡献痕迹记录定位候选异常映射，触发所述候选异常映射的置信度衰减并重新推理生成更新后的候选映射；

7、将所述更新后的候选映射按预设安全策略进行验证，验证通过后将所述更新后的候选映射更新为生效中状态。

8、进一步的，本发明还公开了一种基于增量数据流融合的进口商品动态风险迭代研判系统，包括：

9、第一获取模块，用于获取多个数据源的增量数据流，根据所述增量数据流获取各数据源的当前模式指纹，并将所述当前模式指纹与历史模式指纹进行比对，检测是否存在模式变化事件；

10、维护模块，用于维护包含置信度属性的数据融合映射关系库，当检测到所述模式变化事件时，根据所述模式变化事件和所述数据融合映射关系库自动推理生成候选映射，并为所述候选映射赋予初始置信度和待验证状态；

11、转换模块，用于根据当前状态为生效中的映射关系，将所述多个数据源的增量数据流融合转换为统一目标模型下的标准融合数据；

12、第二获取模块，用于根据所述标准融合数据执行实时风险推理，获取每个进口商品的风险评分，并根据所述标准融合数据中各融合字段对所述风险评分的贡献值获取贡献痕迹记录；

13、生成模块，用于根据所述风险评分获取当前时间窗口内的效果指标，并将所述效果指标与预设基线进行比较，当检测到所述效果指标相对所述预设基线的退化超过预设阈值时，根据所述贡献痕迹记录定位候选异常映射，触发所述候选异常映射的置信度衰减并重新推理生成更新后的候选映射；

14、验证模块，用于将所述更新后的候选映射按预设安全策略进行验证，验证通过后将所述更新后的候选映射更新为生效中状态。

15、本申请的有益效果为：

16、其一，本发明可实现数据源模式全自动感知与四维量化映射推理，彻底摒弃人工配置静态映射机制。通过模式指纹比对实时捕捉字段结构、值域变更，融合语义、值域、历史经验、行业规则四维指标加权计算映射置信度，字段变更适配时长由数天压缩至小时级，从源头消除人工滞后带来的融合失真问题；同时数据融合质量与下游查获率、误报率业务指标打通反向链路，依托shap边际贡献聚合量化定位异常映射，无需人工排查即可秒级锁定失效映射，解决传统系统故障溯源困难的缺陷。

17、其二，本发明通过研判效果反向驱动数据融合层的闭环优化逻辑，打破融合-研判单向流水线壁垒。不再仅依靠模型重训优化风控效果，当psi分布偏移、查获率下滑等业务指标退化时，直接驱动映射置信度衰减、自动生成更新映射，从数据输入根源修复研判误差，避免无意义的模型重复训练，大幅节约集群算力，稳定提升长期研判准确率。

18、其三，本发明通过构建延迟风险标签长周期回溯校准体系，充分适配进口稽查标签滞后的业务约束。依据历史映射版本复现历史融合特征，区分连续、离散字段采用适配统计学检验量化字段判别贡献度，以真实稽查标签动态调整映射置信度，将闲置滞后业务反馈转化为持续优化信号，逐步消除映射长期匹配偏差。

19、其四，本发明增设外部事件判别与多层灰度安全验证双重保障机制。自动区分政策、疫情、贸易波动等外部全局指标偏移与映射内生漂移，抑制无效迭代，新映射依次经过影子副本校验、小流量灰度监控、全量持续监控、自动回滚四层安全流程，仅极小比例业务流量参与验证，完全规避新映射上线引发的全链路研判失效风险，满足海关监管高稳定合规要求。

1.一种基于增量数据流融合的进口商品动态风险迭代研判方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于增量数据流融合的进口商品动态风险迭代研判方法，其特征在于，所述根据所述风险评分获取当前时间窗口内的效果指标，并将所述效果指标与预设基线进行比较的步骤，包括：

3.根据权利要求1所述的基于增量数据流融合的进口商品动态风险迭代研判方法，其特征在于，所述根据所述贡献痕迹记录定位候选异常映射的步骤，包括：

4.根据权利要求1所述的基于增量数据流融合的进口商品动态风险迭代研判方法，其特征在于，所述将所述更新后的候选映射按预设安全策略进行验证的步骤，包括：

5.根据权利要求1所述的基于增量数据流融合的进口商品动态风险迭代研判方法，其特征在于，还包括延迟标签回溯校准步骤：

6.根据权利要求1所述的基于增量数据流融合的进口商品动态风险迭代研判方法，其特征在于，所述检测到所述效果指标相对所述预设基线的退化超过所述预设阈值之后、触发所述候选异常映射的置信度衰减之前，还包括外部事件判别步骤：

7.根据权利要求5所述的基于增量数据流融合的进口商品动态风险迭代研判方法，其特征在于，所述根据所述风险标签和所述历史融合特征计算各融合字段在正标签样本与负标签样本之间的分布差异显著性的步骤，包括：

8.根据权利要求1所述的基于增量数据流融合的进口商品动态风险迭代研判方法，其特征在于，还包括短周期迭代环路与长周期迭代环路的协同步骤：

9.根据权利要求1所述的基于增量数据流融合的进口商品动态风险迭代研判方法，其特征在于，所述根据所述模式变化事件和所述数据融合映射关系库自动推理生成候选映射的步骤，包括：

10.一种基于增量数据流融合的进口商品动态风险迭代研判系统，其特征在于，包括：