[发明专利]故障原因排查步骤的推荐方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请提供一种故障原因排查步骤的推荐方法、装置、设备及存储介质，涉及大数据技术领域，该方法能够提高银行交易业务的故障排查的效率。该方法包括：获取待处理故障的描述信息；根据描述信息和预先训练的分类模型，确定待处理故障的分类信息；获取与待处理故障的分类信息对应的排查步骤预测模型,排查步骤预测模型具有确定排查步骤的相关排查步骤的功能；显示排查步骤预测模型预测的一个或多个第一排查步骤；根据一个或多个第一排查步骤中用户选定的第一排查步骤，显示排查步骤预测模型预测的一个或多个第二排查步骤。本申请可用于银行交易业务的故障排查的过程中,用于解决故障排查效率低的问题。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种故障原因排查步骤的推荐方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在互联网金融冲击的现代社会，银行业竞争日趋加剧。银行交易系统作为交易业务的基础设施，极大影响着用户的使用体验。因此，及时发现银行交易系统的问题并进行处理，可以避免给用户带来不好的使用体验，提升银行在现代社会的竞争力。

为了保证金融交易的安全性和高并发性，银行的交易业务通常是链条式多系统的处理方式，因此银行的交易系统较为复杂，相应的系统问题的排查方法也较为繁多。对于值班工程师来说，无法掌握所有问题的排查方法。现有的处理方式是，值班工程师在遇到问题时，通常会根据交易链条，联系链条上每个交易系统的负责人以咨询问题排查方法。这种处理方式受限于值班工程师的个人经验与处理时间(如半夜联系不上负责人)，极大影响问题的处理效率。

发明内容

本申请提供一种故障原因排查步骤的推荐方法、装置、设备及存储介质，该方法能够提高银行的交易业务的故障排查的效率。

第一方面，本申请提供一种故障原因排查步骤的推荐方法，其特征在于，应用于推荐装置，该方法包括：获取待处理故障的描述信息；根据描述信息和预先训练的分类模型，确定待处理故障的分类信息，分类模型具有根据故障的描述信息确定故障分类信息的功能；获取与待处理故障的分类信息对应的排查步骤预测模型，排查步骤预测模型具有确定排查步骤的相关排查步骤的功能；显示排查步骤预测模型预测的一个或多个第一排查步骤，以便用户根据第一排查步骤对待处理故障的故障原因进行排查；根据一个或多个第一排查步骤中用户选定的第一排查步骤，显示排查步骤预测模型预测的一个或多个第二排查步骤，以便用户根据第二排查步骤对待处理故障的故障原因进行排查；其中，第二排查步骤为与用户选定的第一排查步骤关联度满足预设条件的排查步骤。

一种可能的实现方式中，在根据描述信息和预先训练的分类模型，确定待处理故障的分类信息之前，上述方法还包括：获取多个已处理故障的描述信息；根据多个已处理故障中各已处理故障的描述信息和分类信息进行模型训练，以获得分类模型。

另一种可能的实现方式中，推荐装置中存储有多个不同分类信息分别对应的排查步骤预测模型；在获取与待处理故障的分类信息对应的排查步骤预测模型之前，上述方法还包括：针对多个不同分类信息中的各分类信息：获取多个已处理故障中具有分类信息的已处理故障的排查方法，排查方法包括多个具有处理时序的排查步骤；根据具有分类信息的已处理故障的排查方法进行模型训练，以获得与分类信息对应的排查步骤预测模型。

又一种可能的实现方式中，根据具有分类信息的已处理故障的排查方法进行模型训练，以获得与分类信息对应的排查步骤预测模型，包括：将具有分类信息的已处理故障的排查方法输入长短期记忆人工神经网络LSTM模型进行训练，以获得与分类信息对应的排查步骤预测模型。

又一种可能的实现方式中，预设条件为以下任一项：是与用户选定的第一排查步骤关联度大于预设阈值；是排查步骤预测模型预测出的排查步骤按照关联度由高到底排序的前N个排查步骤，N为大于或等于1的整数。