基于自然语义分析和智能语音外呼的告警方法及装置与流程

本申请涉及人工智能领域，也可用于金融领域，具体涉及一种基于自然语义分析和智能语音外呼的告警方法及装置。

背景技术：

1、典型的it运维中，报警和报警后事件的处理通常使用以下流程：系统出现异常后，it系统上部署的监控程序发现问题并发出报警，系统负责人员接到报警后进行处理，在报警处理完成后，系统负责人和it运行的负责人根据系统异常造成的影响(损失)划定事件的级别。

2、通常各类应用系统报警的具体级别和内容，是由各个系统的负责人员自行制定的。但实际上，最早接收到报警信息的，通常是专业的运行值班人员，而运行值班人员不可能对上百个专业的应用系统有充分的了解。这也就造成一个问题，当运行值班人员看到一个报警信息后，很难判断这个报警可能会引发哪一种级别的后果，不一定能进一步引起重视。尤其，在多个报警同时发生时，不能够准确判断哪一个更加紧急。比如，看到“aam系统监控掉线”和“柜面系统磁盘空间利用率达85％”，作为运行值班人员，也许很难预计可能产生的后果以及哪一个报警值得更优先处理。

3、另一方面，目前，报警和是事件的处理通常由7x24小时值班的运行团队作为流程监督者，督促各个系统的具体负责人员处理，这种依赖人工的方式本身效率也比较低下。

技术实现思路

1、针对现有技术中的问题，本申请提供一种基于自然语义分析和智能语音外呼的告警方法及装置，能够快速、准确得进行智能告警。

2、为了解决上述问题中的至少一个，本申请提供以下技术方案：

3、第一方面，本申请提供一种基于自然语义分析和智能语音外呼的告警方法，包括：

4、从第三方监控系统获取系统报警信息，根据所述系统报警信息确定对应的报警事件；

5、根据所述系统报警信息、所述报警事件以及设定事件严重性预测模型确定对应的事件预测结果，并将所述事件预测结果发送至对应的管理员端。

6、进一步地，所述根据所述系统报警信息确定对应的报警事件，包括：

7、根据所述系统报警信息确定对应的事件单；

8、根据与所述事件单对应的时事件影响确定对应的报警事件。

9、进一步地，在所述根据所述系统报警信息、所述报警事件以及设定事件严重性预测模型确定对应的事件预测结果之前，包括：

10、对所述系统报警信息和所述报警事件进行要素提取，得到对应的报警要素和事件要素；

11、根据所述报警要素和所述事件要素训练预设预测模型，得到事件严重性预测模型。

12、进一步地，所述根据所述报警要素和所述事件要素训练预设预测模型，得到事件严重性预测模型，包括

13、将所述报警要素和所述事件要素输入预设随机森林模型进行模型训练；

14、利用对抗生成对抗网络对所述模型训练结果进行迭代优化，得到经过模型训练后的事件严重性预测模型。

15、进一步地，所述根据所述系统报警信息、所述报警事件以及设定事件严重性预测模型确定对应的事件预测结果，并将所述事件预测结果发送至对应的管理员端，包括：

16、将所述系统报警信息和所述报警事件输入设定事件严重性预测模型进行事件预测，得到事件预测结果；

17、根据所述事件预测结果对应的事件等级将所述事件预测结果发送至对应的管理员端。

18、第二方面，本申请提供一种基于自然语义分析和智能语音外呼的告警装置，包括：

19、报警事件确定模块，用于从第三方监控系统获取系统报警信息，根据所述系统报警信息确定对应的报警事件；

20、事件预测模块，用于根据所述系统报警信息、所述报警事件以及设定事件严重性预测模型确定对应的事件预测结果，并将所述事件预测结果发送至对应的管理员端。

21、进一步地，所述报警事件确定模块，包括：

22、事件单确定单元，用于根据所述系统报警信息确定对应的事件单；

23、报警事件确定单元，用于根据与所述事件单对应的时事件影响确定对应的报警事件。

24、进一步地，所述事件预测模块包括：

25、要素确定单元，用于对所述系统报警信息和所述报警事件进行要素提取，得到对应的报警要素和事件要素；

26、模型构建单元，用于根据所述报警要素和所述事件要素训练预设预测模型，得到事件严重性预测模型。

27、进一步地，所述模型构建单元包括：

28、模型训练子单元，用于将所述报警要素和所述事件要素输入预设随机森林模型进行模型训练；

29、迭代优化子单元，用于利用对抗生成对抗网络对所述模型训练结果进行迭代优化，得到经过模型训练后的事件严重性预测模型。

30、进一步地，所述事件预测模块包括：

31、预测结果确定单元，用于将所述系统报警信息和所述报警事件输入设定事件严重性预测模型进行事件预测，得到事件预测结果；

32、告警转发单元，用于根据所述事件预测结果对应的事件等级将所述事件预测结果发送至对应的管理员端。

33、第三方面，本申请提供一种电子设备，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程序时实现所述的基于自然语义分析和智能语音外呼的告警方法的步骤。

34、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的基于自然语义分析和智能语音外呼的告警方法的步骤。

35、第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现所述的基于自然语义分析和智能语音外呼的告警方法的步骤。

36、由上述技术方案可知，本申请提供一种基于自然语义分析和智能语音外呼的告警方法及装置，通过从第三方监控系统获取系统报警信息，根据所述系统报警信息确定对应的报警事件；根据所述系统报警信息、所述报警事件以及设定事件严重性预测模型确定对应的事件预测结果，并将所述事件预测结果发送至对应的管理员端，由此能够快速、准确得进行智能告警。

技术特征：

1.一种基于自然语义分析和智能语音外呼的告警方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于自然语义分析和智能语音外呼的告警方法，其特征在于，所述根据所述系统报警信息确定对应的报警事件，包括：

3.根据权利要求1所述的基于自然语义分析和智能语音外呼的告警方法，其特征在于，在所述根据所述系统报警信息、所述报警事件以及设定事件严重性预测模型确定对应的事件预测结果之前，包括：

4.根据权利要求3所述的基于自然语义分析和智能语音外呼的告警方法，其特征在于，所述根据所述报警要素和所述事件要素训练预设预测模型，得到事件严重性预测模型，包括

5.根据权利要求1所述的基于自然语义分析和智能语音外呼的告警方法，其特征在于，所述根据所述系统报警信息、所述报警事件以及设定事件严重性预测模型确定对应的事件预测结果，并将所述事件预测结果发送至对应的管理员端，包括：

6.一种基于自然语义分析和智能语音外呼的告警装置，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的基于自然语义分析和智能语音外呼的告警装置，其特征在于，所述报警事件确定模块，包括：

8.根据权利要求6所述的基于自然语义分析和智能语音外呼的告警装置，其特征在于，所述事件预测模块包括：

9.根据权利要求8所述的基于自然语义分析和智能语音外呼的告警装置，其特征在于，所述模型构建单元包括：

10.根据权利要求6所述的基于自然语义分析和智能语音外呼的告警装置，其特征在于，所述事件预测模块包括：

11.一种电子设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至5任一项所述的基于自然语义分析和智能语音外呼的告警方法的步骤。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述的基于自然语义分析和智能语音外呼的告警方法的步骤。

13.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述的基于自然语义分析和智能语音外呼的告警方法的步骤。

技术总结
本申请实施例提供一种基于自然语义分析和智能语音外呼的告警方法及装置，涉及人工智能领域，也可用于金融领域，方法包括：从第三方监控系统获取系统报警信息，根据所述系统报警信息确定对应的报警事件；根据所述系统报警信息、所述报警事件以及设定事件严重性预测模型确定对应的事件预测结果，并将所述事件预测结果发送至对应的管理员端；本申请能够快速、准确得进行智能告警。

技术研发人员：张云骥
受保护的技术使用者：中国工商银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16