金融监控数据处理方法及装置与流程

1.本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及金融监控数据处理方法及装置。


背景技术：

2.本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
3.传统的数据处理工具，处理功能都比较单一，只能类似于数据管道，在进行数据采集后，针对采集数据进行简单的清理及格式化后存储，进而对存储后数据进行单一方式的处理。
4.而随着金融行业的不断发展，金融监控数据的类型和体量也在日益增长。
5.现阶段，针对海量的不同类型的金融监控数据，若依靠目前的数据处理工具进行数据处理，只能实现对金融监控数据的格式化后存储，进而对存储的数据进行单一方式的处理，无法满足现阶段对海量金融监控数据按需进行不同方式处理的要求，无法满足高效的处理工作需求；同时，由于数据处理工具的功能较为单一，若要对海量金融监控数据进行不同处理，则需要使用不同的数据处理工具依次处理金融监控数据，势必会造成处理效率的下降，也会造成人力物力资源的浪费。


技术实现要素：

6.本发明实施例提供一种金融监控数据处理方法，用以提升金融监控数据的处理效率，该方法包括：
7.接收来自不同数据源的金融监控数据；
8.基于预配置的数据特征和数据类型的关联关系，以不同的数据特征，对金融监控数据进行数据分流处理，得到不同数据类型的金融监控分流数据；
9.针对每一数据类型的金融监控分流数据，以对应该数据类型的数据处理方式，对该数据类型的金融监控分流数据进行数据处理。
10.本发明实施例还提供一种金融监控数据处理装置，用以提升金融监控数据的处理效率，该装置包括：
11.数据接收模块，用于接收来自不同数据源的金融监控数据；
12.数据分流模块，用于基于预配置的数据特征和数据类型的关联关系，以不同的数据特征，对金融监控数据进行数据分流处理，得到不同数据类型的金融监控分流数据；
13.数据处理模块，用于针对每一数据类型的金融监控分流数据，以对应该数据类型的数据处理方式，对该数据类型的金融监控分流数据进行数据处理。
14.本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述金融监控数据处理方法。
15.本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有
执行上述金融监控数据处理方法的计算机程序。
16.本发明实施例中，接收来自不同数据源的金融监控数据；基于预配置的数据特征和数据类型的关联关系，以不同的数据特征，对金融监控数据进行数据分流处理，得到不同数据类型的金融监控分流数据；针对每一数据类型的金融监控分流数据，以对应该数据类型的数据处理方式，对该数据类型的金融监控分流数据进行数据处理，从而实现金融监控数据的分流处理，以及可按数据类型的不同，实现对金融监控数据的分类处理，与现有技术对比，解决了现有技术下因数据处理工具功能单一，导致无法对金融监控数据进行多种处理的问题，实现了金融监控数据的多功能处理；同时，也避免了现有技术下若对金融监控数据进行多种功能处理时，需使用多种数据处理工具的情况发生，从而避免了数据处理效率降低和人力物力资源浪费的问题，提升了金融监控数据的处理效率，以及节约了人力物力资源。
附图说明
17.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。在附图中：
18.图1为本发明实施例中一种金融监控数据处理方法的流程示意图；
19.图2为本发明实施例中一种金融监控数据处理方法的具体示例图；
20.图3为本发明实施例中一种金融监控数据处理方法的具体示例图；
21.图4为本发明实施例中一种金融监控数据处理装置的结构示意图；
22.图5为本发明实施例中一种金融监控数据处理装置的具体示例图；
23.图6为本发明实施例中一种金融监控数据处理装置的具体示例图；
24.图7为本发明实施例中一种金融监控数据处理装置的具体示例图；
25.图8为本发明实施例中一种金融监控数据处理装置的具体示例图；
26.图9为本发明实施例中一种金融监控数据处理装置的具体示例图；
27.图10为本发明实施例中用于金融监控数据处理的计算机设备示意图。
具体实施方式
28.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
29.本发明实施例涉及下列名词，如下进行解释：
30.apache flink是一个框架和分布式处理引擎，功能丰富，用于对无界和有界数据流进行有状态计算，本发明利用了该组件对于数据流的处理功能，实现了数据分流、处理、输出的功能。
31.apache flink是由apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用java和scala编写的分布式流数据流引擎。flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，flink的运行时本身也支
持迭代算法的执行。
32.flink程序在执行后被映射到流数据流，每个flink数据流以一个或多个源(数据输入，例如消息队列或文件系统)开始，并以一个或多个接收器(数据输出，如消息队列、文件系统或数据库等)结束。flink可以对流执行任意数量的变换，这些流可以被编排为有向无环数据流图，允许应用程序分支和合并数据流。
33.传统的数据处理工具，处理功能都比较单一，只能类似于数据管道，在进行数据采集后，针对采集数据进行简单的清理及格式化后存储，进而对存储后数据进行单一方式的处理。
34.而随着金融行业的不断发展，金融监控数据的类型和体量也在日益增长。
35.现阶段，针对海量的不同类型的金融监控数据，若依靠目前的数据处理工具进行数据处理，只能实现对金融监控数据的格式化后存储，进而对存储的数据进行单一方式的处理，无法满足现阶段对海量金融监控数据按需进行不同方式处理的要求，无法满足高效的处理工作需求；同时，由于数据处理工具的功能较为单一，若要对海量金融监控数据进行不同处理，则需要使用不同的数据处理工具依次处理金融监控数据，势必会造成处理效率的下降，也会造成人力物力资源的浪费。
36.目前，大部分数据处理工具只能进行简单的数据清洗，格式化，并且存储的目的地单一。传统的数据处理工具，处理功能都比较单一，只能类似于数据管道，采集后简单清理再存储。针对海量的不同类型的金融监控数据，单一的功能是无法满足高效的处理工作。本发明可以提供多种数据类型，分流后并行流式处理，提高数据处理效率，并且满足个性化处理要求。
37.本发明实施例提供的一种金融监控数据处理方法，本发明涉及大数据技术领域。本发明实施例提供的一种金融监控数据处理方法可用于解决上述问题，可以支持数据特征配置，自动提取数据特征，分别进行各种类型数据的个性化处理后，支持存储到不同的目的地，减少了传统数据处理的重复开发部分。
38.本发明实施例提供的一种金融监控数据处理方法，用以提升金融监控数据的处理效率，如图1所示，该方法包括：
39.步骤101：接收来自不同数据源的金融监控数据；
40.步骤102：基于预配置的数据特征和数据类型的关联关系，以不同的数据特征，对金融监控数据进行数据分流处理，得到不同数据类型的金融监控分流数据；
41.步骤103：针对每一数据类型的金融监控分流数据，以对应该数据类型的数据处理方式，对该数据类型的金融监控分流数据进行数据处理。
42.本发明实施例中，接收来自不同数据源的金融监控数据；基于预配置的数据特征和数据类型的关联关系，以不同的数据特征，对金融监控数据进行数据分流处理，得到不同数据类型的金融监控分流数据；针对每一数据类型的金融监控分流数据，以对应该数据类型的数据处理方式，对该数据类型的金融监控分流数据进行数据处理，从而实现金融监控数据的分流处理，以及可按数据类型的不同，实现对金融监控数据的分类处理，与现有技术对比，解决了现有技术下因数据处理工具功能单一，导致无法对金融监控数据进行多种处理的问题，实现了金融监控数据的多功能处理；同时，也避免了现有技术下若对金融监控数据进行多种功能处理时，需使用多种数据处理工具的情况发生，从而避免了数据处理效率
降低和人力物力资源浪费的问题，提升了金融监控数据的处理效率，以及节约了人力物力资源。
43.具体实施时，首先接收来自不同数据源的金融监控数据。
44.实施例中，接收来自不同数据源的金融监控数据，可以包括：
45.基于flink技术，接收来自不同数据源的金融监控数据。
46.在上述实施例中，基于flink技术，接收来自不同数据源的金融监控数据，可以包括：利用apache flink工具，接收来自不同数据源的金融监控数据。本发明实施例利用了flink技术强大的大数据处理能力，提高了对于复杂情况，多种数据，多项要求的处理能力，满足了更多的要求，较少了以前的重复开发部分，可以做到以一种方式实现多项功能。
47.具体实施时，在接收来自不同数据源的金融监控数据后，基于预配置的数据特征和数据类型的关联关系，以不同的数据特征，对金融监控数据进行数据分流处理，得到不同数据类型的金融监控分流数据。
48.实施例中，基于预配置的数据特征和数据类型的关联关系，以不同的数据特征，对金融监控数据进行数据分流处理，得到不同数据类型的金融监控分流数据，可以包括：
49.利用apache flink工具，基于预配置的数据特征和数据类型的关联关系，以不同的数据特征，对金融监控数据进行数据分流处理，得到不同数据类型的金融监控分流数据。
50.在上述实施例中，通过利用apache flink工具，基于预配置的数据特征和数据类型的关联关系，以不同的数据特征，对金融监控数据进行数据分流处理，得到不同数据类型的金融监控分流数据，可实现对金融监控数据的分流，有助于在后续步骤中实现对各种类型数据的个性化处理。
51.实施例中，通过对金融监控数据的分流处理，以及可按数据类型的不同，实现对金融监控数据的分类处理，与现有技术对比，解决了现有技术下因数据处理工具功能单一，导致无法对金融监控数据进行多种处理的问题，实现了金融监控数据的多功能处理。
52.具体实施时，在基于预配置的数据特征和数据类型的关联关系，以不同的数据特征，对金融监控数据进行数据分流处理，得到不同数据类型的金融监控分流数据后，针对每一数据类型的金融监控分流数据，以对应该数据类型的数据处理方式，对该数据类型的金融监控分流数据进行数据处理。
53.实施例中，针对每一数据类型的金融监控分流数据，以对应该数据类型的数据处理方式，对该数据类型的金融监控分流数据进行数据处理，可以包括：
54.利用apache flink工具，针对每一数据类型的金融监控分流数据，以对应该数据类型的数据处理方式，对该数据类型的金融监控分流数据进行数据处理。
55.在上述实施例中，针对每一数据类型的金融监控分流数据，以对应该数据类型的数据处理方式，对该数据类型的金融监控分流数据进行数据处理，从而可按数据类型的不同，实现对金融监控数据的分类处理，与现有技术对比，解决了现有技术下因数据处理工具功能单一，导致无法对金融监控数据进行多种处理的问题，实现了金融监控数据的多功能处理。
56.具体实施时，针对每一数据类型的金融监控分流数据，以对应该数据类型的数据处理方式，对该数据类型的金融监控分流数据进行数据处理，可以包括：
57.同时针对每一数据类型的金融监控分流数据，以对应该数据类型的数据处理方
式，对该数据类型的金融监控分流数据进行数据处理。
58.在上述实施例中，通过同时针对每一数据类型的金融监控分流数据，以对应该数据类型的数据处理方式，对该数据类型的金融监控分流数据进行数据处理，可实现对金融监控分流数据的并行处理，提升了金融监控数据的处理速度，提升了处理效率。
59.具体实施时，所述不同的数据类型分别与不同数据处理方式相对应。
60.实施例中，针对每一数据类型，均可与一或多个不同的数据处理方式相对应。
61.在上述实施例中，通过将不同的数据类型分别与不同数据处理方式相对应，可实现金融监控数据的分流处理，以及可按数据类型的不同，实现对金融监控数据的分类处理，与现有技术对比，解决了现有技术下因数据处理工具功能单一，导致无法对金融监控数据进行多种处理的问题，实现了金融监控数据的多功能处理；同时，也避免了现有技术下若对金融监控数据进行多种功能处理时，需使用多种数据处理工具的情况发生，从而避免了数据处理效率降低和人力物力资源浪费的问题，提升了金融监控数据的处理效率，以及节约了人力物力资源。
62.具体实施时，本发明实施例提供的一种金融监控数据处理方法，如图2所示，还可以包括：
63.按如下方式预配置数据特征和数据类型的关联关系：
64.步骤201：获取不同的数据特征；
65.步骤202：针对每一数据特征，将一或多个数据类型与该数据特征进行匹配关联，得到每一数据特征与一或多个数据类型的关联关系。
66.在上述实施例中，通过预配置数据特征和数据类型的关联关系，有助于实现对金融监控数据的分类处理，与现有技术对比，解决了现有技术下因数据处理工具功能单一，导致无法对金融监控数据进行多种处理的问题，实现了金融监控数据的多功能处理
67.具体实施时，本发明实施例提供的一种金融监控数据处理方法，还可以包括：
68.按如下方式预配置数据类型和数据处理方式的关联关系：
69.获取不同的数据类型；
70.针对每一数据类型，将一或多个数据处理方式与该数据类型进行匹配关联，得到每一数据类型与一或多个数据处理方式的关联关系。
71.实施例中，通过将一或多个数据处理方式与该数据类型进行匹配关联，得到每一数据类型与一或多个数据处理方式的关联关系，有助于实现对金融监控数据的分类处理，与现有技术对比，解决了现有技术下因数据处理工具功能单一，导致无法对金融监控数据进行多种处理的问题，实现了金融监控数据的多功能处理。
72.具体实施时，本发明实施例提供的一种金融监控数据处理方法，还可以包括：
73.在得到不同数据类型的金融监控分流数据后，对不同数据类型的金融监控分流数据，按数据类型的不同，进行分类输出。
74.实施例中，通过对不同数据类型的金融监控分流数据，按数据类型的不同，进行分类输出，可以实现对金融监控分流数据的分类存储，有助于工作人员针对金融监控数据进行分类管理。
75.在上述实施例中，通过对金融监控分流数据的分类存储，可有助于实现金融监控数据的分流处理，以及可按数据类型的不同，实现对金融监控数据的分类处理，与现有技术
对比，解决了现有技术下因数据处理工具功能单一，导致无法对金融监控数据进行多种处理的问题，实现了金融监控数据的多功能处理；同时，也避免了现有技术下若对金融监控数据进行多种功能处理时，需使用多种数据处理工具的情况发生，从而避免了数据处理效率降低和人力物力资源浪费的问题，提升了金融监控数据的处理效率，以及节约了人力物力资源。
76.具体实施时，本发明实施例提供的一种金融监控数据处理方法，还可以包括：
77.在对每一数据类型的金融监控分流数据进行数据处理后，对每一数据类型的金融监控分流数据的数据处理结果，按数据类型的不同，进行数据分拣和数据的分类存储。
78.实施例中，对每一数据类型的金融监控分流数据的数据处理结果，按数据类型的不同，进行数据的分类存储，可以包括：
79.对每一数据类型的金融监控分流数据的数据处理结果，按数据类型的不同，将不同数据类型的金融监控分流数据的数据处理结果，存储到对应该数据类型的数据库中。
80.在上述实施例中，通过对每一数据类型的金融监控分流数据的数据处理结果，按数据类型的不同，可将不同数据类型的金融监控分流数据的数据处理结果，存储到对应该数据类型的数据库中，有助于实现对金融监控分流数据的分类存储，有助于工作人员对金融监控数据，便捷地按数据类型的不同进行调取。
81.具体实施时，本发明实施例提供的一种金融监控数据处理方法，还可以包括：
82.在对每一数据类型的金融监控分流数据进行数据处理后，针对每一数据类型的金融监控分流数据，将该数据类型的金融监控分流数据的处理过程中，所涉及的数据特征、数据类型和数据处理方式进行记录，生成记录文件；所述记录文件用于反映金融监控数据的处理过程。
83.实施例中，通过将该数据类型的金融监控分流数据的处理过程中，所涉及的数据特征、数据类型和数据处理方式进行记录，可有助于工作人员对数据类型的金融监控分流数据的处理过程进行跟踪记录，进而可辅助工作人员对将该数据类型的金融监控分流数据的处理过程进行监控。
84.在上述实施例中，通过将该数据类型的金融监控分流数据的处理过程中，所涉及的数据特征、数据类型和数据处理方式进行记录，可有助于实现金融监控数据的分流处理，以及可按数据类型的不同，实现对金融监控数据的分类处理，与现有技术对比，解决了现有技术下因数据处理工具功能单一，导致无法对金融监控数据进行多种处理的问题，实现了金融监控数据的多功能处理；同时，也避免了现有技术下若对金融监控数据进行多种功能处理时，需使用多种数据处理工具的情况发生，从而避免了数据处理效率降低和人力物力资源浪费的问题，提升了金融监控数据的处理效率，以及节约了人力物力资源。
85.下面给出一个具体实施例，来说明本发明的方法的具体应用，该实施例中，可以包括如下步骤：
86.如图3所示，该实例可按如下步骤应用上述金融监控数据处理方法：
87.1、接收来自不同数据源的金融监控数据，可以包括：
88.利用apache flink工具，接收来自不同数据源的金融监控数据。
89.上述不同数据源，可为图3中的数据源，该数据源可以为多种数据类型的数据源)；
90.2、根据工作人员的使用需求，预配置不同的数据特征；
91.其次，预配置数据特征和数据类型的关联关系，
92.如图3中所示的数据类型1、数据类型2、
…
、数据类型n；
93.3、基于预配置的数据特征和数据类型的关联关系，以不同的数据特征，对金融监控数据进行数据分流处理，得到不同数据类型的金融监控分流数据，可以包括：
94.利用apache flink工具，基于预配置的数据特征和数据类型的关联关系，以不同的数据特征，对金融监控数据进行数据分流处理，得到不同数据类型的金融监控分流数据。
95.上述数据类型，可为如图3中所示的数据类型1、数据类型2、
…
、数据类型n所处的方框，即为对应不同的数据类型的金融监控分流数据；
96.4、针对每一数据类型的金融监控分流数据，以对应该数据类型的数据处理方式，对该数据类型的金融监控分流数据进行数据处理，可以包括：
97.利用apache flink工具，针对每一数据类型的金融监控分流数据，以对应该数据类型的数据处理方式，对该数据类型的金融监控分流数据进行数据处理。
98.上述数据处理方式，可为如图3中的“数据类型1
‑
业务处理”、“数据类型2
‑
业务处理”、
…
、“数据类型n
‑
业务处理”、即为该数据类型的数据处理方式；
99.5、在对每一数据类型的金融监控分流数据进行数据处理后，对每一数据类型的金融监控分流数据的数据处理结果，按数据类型的不同，进行数据分拣和数据的分类存储，可以包括：
100.对每一数据类型的金融监控分流数据的数据处理结果，按数据类型的不同，将不同数据类型的金融监控分流数据的数据处理结果，存储到对应该数据类型的数据库中。
101.对应该数据类型的数据库，可为如图3中“hdfs”(hadoop distributed file system，分布式文件系统)数据库、“es”(extra segment，附加段寄存器)等数据库。
102.在上述实例中，在配置完数据特征后，本发明实施例会自动根据数据流中的数据特征，利用flink技术，进行分流并行处理，提高了数据的处理效率，同时可以达到数据分拣，个性化处理的要求。
103.当然，可以理解的是，上述详细流程还可以有其他变化例，相关变化例均应落入本发明的保护范围。
104.本发明实施例中，接收来自不同数据源的金融监控数据；基于预配置的数据特征和数据类型的关联关系，以不同的数据特征，对金融监控数据进行数据分流处理，得到不同数据类型的金融监控分流数据；针对每一数据类型的金融监控分流数据，以对应该数据类型的数据处理方式，对该数据类型的金融监控分流数据进行数据处理，从而实现金融监控数据的分流处理，以及可按数据类型的不同，实现对金融监控数据的分类处理，与现有技术对比，解决了现有技术下因数据处理工具功能单一，导致无法对金融监控数据进行多种处理的问题，实现了金融监控数据的多功能处理；同时，也避免了现有技术下若对金融监控数据进行多种功能处理时，需使用多种数据处理工具的情况发生，从而避免了数据处理效率降低和人力物力资源浪费的问题，提升了金融监控数据的处理效率，以及节约了人力物力资源。
105.如上述，本发明实施例利用flink实现了数据流处理，通过数据特征可配置化，可供工作人员根据使用需求对金融监控数据的灵活处理，并根据数据特征自动分流、个性化处理及输出。本发明实施例利用了flink强大的大数据处理能力，提高了对于复杂情况，多
种数据，多项要求的处理能力，满足了更多的要求，较少了以前的重复开发部分，可以做到一个工具多项功能，提供了一种基于金融系统海量监控数据下的自动提取数据类型特征进行etl(extract
‑
transform
‑
load，数据仓库技术)及分流的工具。
106.本发明实施例中还提供了一种金融监控数据处理装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与金融监控数据处理方法相似，因此该装置的实施可以参见金融监控数据处理方法的实施，重复之处不再赘述。
107.本发明实施例还提供一种金融监控数据处理装置，用以提升金融监控数据的处理效率，如图4所示，该装置包括：
108.数据接收模块01，用于接收来自不同数据源的金融监控数据；
109.数据分流模块02，用于基于预配置的数据特征和数据类型的关联关系，以不同的数据特征，对金融监控数据进行数据分流处理，得到不同数据类型的金融监控分流数据；
110.数据处理模块03，用于针对每一数据类型的金融监控分流数据，以对应该数据类型的数据处理方式，对该数据类型的金融监控分流数据进行数据处理。
111.在一个实施例中，数据接收模块，具体用于：
112.基于flink技术，接收来自不同数据源的金融监控数据。
113.在一个实施例中，数据分流模块，具体用于：
114.利用apache flink工具，基于预配置的数据特征和数据类型的关联关系，以不同的数据特征，对金融监控数据进行数据分流处理，得到不同数据类型的金融监控分流数据。
115.在一个实施例中，数据处理模块，具体用于：
116.利用apache flink工具，针对每一数据类型的金融监控分流数据，以对应该数据类型的数据处理方式，对该数据类型的金融监控分流数据进行数据处理。
117.在一个实施例中，针数据处理模块，具体用于：
118.同时针对每一数据类型的金融监控分流数据，以对应该数据类型的数据处理方式，对该数据类型的金融监控分流数据进行数据处理。
119.在一个实施例中，所述不同的数据类型分别与不同数据处理方式相对应。
120.在一个实施例中，本发明实施例提供的一种金融监控数据处理装置，如图5所示，还可以包括，第一配置模块04，用于：
121.按如下方式预配置数据特征和数据类型的关联关系：
122.获取不同的数据特征；
123.针对每一数据特征，将一或多个数据类型与该数据特征进行匹配关联，得到每一数据特征与一或多个数据类型的关联关系。
124.在一个实施例中，本发明实施例提供的一种金融监控数据处理装置，如图6所示，还可以包括，第二配置模块05，用于：
125.按如下方式预配置数据类型和数据处理方式的关联关系：
126.获取不同的数据类型；
127.针对每一数据类型，将一或多个数据处理方式与该数据类型进行匹配关联，得到每一数据类型与一或多个数据处理方式的关联关系。
128.在一个实施例中，本发明实施例提供的一种金融监控数据处理装置，如图7所示，还可以包括，数据输出模块06，用于：
129.在得到不同数据类型的金融监控分流数据后，对不同数据类型的金融监控分流数据，按数据类型的不同，进行分类输出。
130.在一个实施例中，本发明实施例提供的一种金融监控数据处理装置，如图8所示，还可以包括，数据存储模块07，用于：
131.在对每一数据类型的金融监控分流数据进行数据处理后，对每一数据类型的金融监控分流数据的数据处理结果，按数据类型的不同，进行数据分拣和数据的分类存储。
132.在一个实施例中，数据存储模块，具体用于：
133.对每一数据类型的金融监控分流数据的数据处理结果，按数据类型的不同，将不同数据类型的金融监控分流数据的数据处理结果，存储到对应该数据类型的数据库中。
134.在一个实施例中，本发明实施例提供的一种金融监控数据处理装置，如图9所示，还可以包括，数据记录模块08，用于：
135.在对每一数据类型的金融监控分流数据进行数据处理后，针对每一数据类型的金融监控分流数据，将该数据类型的金融监控分流数据的处理过程中，所涉及的数据特征、数据类型和数据处理方式进行记录，生成记录文件；所述记录文件用于反映金融监控数据的处理过程。
136.本发明实施例提供一种用于实现上述金融监控数据处理方法中的全部或部分内容的计算机设备的实施例所述计算机设备具体包含有如下内容：
137.处理器(processor)、存储器(memory)、通信接口(communications interface)和总线；其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；所述通信接口用于实现相关设备之间的信息传输；该计算机设备可以是台式计算机、平板电脑及移动终端等，本实施例不限于此。在本实施例中，该计算机设备可以参照实施例用于实现金融监控数据处理方法的实施例及用于实现金融监控数据处理装置的实施例进行实施，其内容被合并于此，重复之处不再赘述。
138.图10为本技术实施例的计算机设备1000的系统构成的示意框图。
139.如图10所示，该计算机设备1000可以包括中央处理器1001和存储器1002；存储器1002耦合到中央处理器1001。
140.值得注意的是，该图10是示例性的；还可以使用其他类型的结构，来补充或代替该结构，以实现电信功能或其他功能。
141.一实施例中，金融监控数据处理功能可以被集成到中央处理器1001中。其中，中央处理器1001可以被配置为进行如下控制：
142.接收来自不同数据源的金融监控数据；
143.基于预配置的数据特征和数据类型的关联关系，以不同的数据特征，对金融监控数据进行数据分流处理，得到不同数据类型的金融监控分流数据；
144.针对每一数据类型的金融监控分流数据，以对应该数据类型的数据处理方式，对该数据类型的金融监控分流数据进行数据处理。
145.在另一个实施方式中，金融监控数据处理装置可以与中央处理器1001分开配置，例如可以将金融监控数据处理装置配置为与中央处理器1001连接的芯片，通过中央处理器的控制来实现金融监控数据处理功能。
146.如图10所示，该计算机设备1000还可以包括：通信模块1003、输入单元1004、音频
处理器1005、显示器1006、电源1007。
147.值得注意的是，计算机设备1000也并不是必须要包括图10中所示的所有部件；此外，计算机设备1000还可以包括图10中没有示出的部件，可以参考现有技术。
148.如图10所示，中央处理器1001有时也称为控制器或操作控件，可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置，该中央处理器1001接收输入并控制计算机设备1000的各个部件的操作。
149.其中，存储器1002，例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。
150.可储存上述与失败有关的信息，此外还可存储执行有关信息的程序。
151.并且中央处理器1001可执行该存储器1002存储的该程序，以实现信息存储或处理等。
152.输入单元1004向中央处理器1001提供输入。该输入单元1004例如为按键或触摸输入装置。电源1007用于向计算机设备1000提供电力。
153.显示器1006用于进行图像和文字等显示对象的显示。该显示器例如可为lcd显示器，但并不限于此。
154.该存储器1002可以是固态存储器，例如，只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)、sim卡等。还可以是这样的存储器，其即使在断电时也保存信息，可被选择性地擦除且设有更多数据，该存储器的示例有时被称为eprom等。
155.存储器1002还可以是某种其它类型的装置。
156.存储器1002包括缓冲存储器1021(有时被称为缓冲器)。
157.存储器1002可以包括应用/功能存储部1022，该应用/功能存储部1022用于存储应用程序和功能程序或用于通过中央处理器1001执行计算机设备1000的操作的流程。
158.存储器1002还可以包括数据存储部1023，该数据存储部1023用于存储数据，例如联系人、数字数据、图片、声音和/或任何其他由计算机设备使用的数据。
159.存储器1002的驱动程序存储部1024可以包括计算机设备的用于通信功能和/或用于执行计算机设备的其他功能(如消息传送应用、通讯录应用等)的各种驱动程序。
160.通信模块1003即为经由天线1008发送和接收信号的发送机/接收机1003。
161.通信模块(发送机/接收机)1003耦合到中央处理器1001，以提供输入信号和接收输出信号，这可以和常规移动通信终端的情况相同。
162.基于不同的通信技术，在同一计算机设备中，可以设置有多个通信模块1003，如蜂窝网络模块、蓝牙模块和/或无线局域网模块等。
163.通信模块(发送机/接收机)1003还经由音频处理器1005耦合到扬声器1009和麦克风1010，以经由扬声器1009提供音频输出，并接收来自麦克风1010的音频输入，从而实现通常的电信功能。
164.音频处理器1005可以包括任何合适的缓冲器、解码器、放大器等。另外，音频处理器1005还耦合到中央处理器1001，从而使得可以通过麦克风1010能够在本机上录音，且使得可以通过扬声器1009来播放本机上存储的声音。
165.本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储有执行上述金融监控数据处理方法的计算机程序。
166.本发明实施例中，接收来自不同数据源的金融监控数据；基于预配置的数据特征和数据类型的关联关系，以不同的数据特征，对金融监控数据进行数据分流处理，得到不同数据类型的金融监控分流数据；针对每一数据类型的金融监控分流数据，以对应该数据类型的数据处理方式，对该数据类型的金融监控分流数据进行数据处理，从而实现金融监控数据的分流处理，以及可按数据类型的不同，实现对金融监控数据的分类处理，与现有技术对比，解决了现有技术下因数据处理工具功能单一，导致无法对金融监控数据进行多种处理的问题，实现了金融监控数据的多功能处理；同时，也避免了现有技术下若对金融监控数据进行多种功能处理时，需使用多种数据处理工具的情况发生，从而避免了数据处理效率降低和人力物力资源浪费的问题，提升了金融监控数据的处理效率，以及节约了人力物力资源。
167.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd
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rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
168.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
169.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
170.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
171.以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。