本技術(shù)涉及人工智能開(kāi)發(fā)與金融科技領(lǐng)域，尤其涉及基于人工智能的庫(kù)存處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在金融領(lǐng)域，隨著數(shù)字化進(jìn)程的加速，電子卡券作為一種便捷、高效的支付與促銷手段，已廣泛應(yīng)用于各類消費(fèi)場(chǎng)景，如線上購(gòu)物、餐飲娛樂(lè)、交通出行等。電子卡券的普及不僅提升了消費(fèi)者的支付體驗(yàn)，也為商家提供了更為靈活的市場(chǎng)營(yíng)銷策略。然而，在電子卡券的管理與運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，庫(kù)存規(guī)劃與控制成為了一個(gè)亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

2、傳統(tǒng)上，電子卡券的庫(kù)存規(guī)劃與補(bǔ)充處理多依賴于人工操作。這種方式雖然在一定程度上能夠滿足基本的業(yè)務(wù)需求，但面對(duì)復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境和消費(fèi)者行為，其局限性日益凸顯。具體而言，人工庫(kù)存規(guī)劃往往難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求的變化，導(dǎo)致在高峰期出現(xiàn)庫(kù)存不足，影響顧客購(gòu)買體驗(yàn)和商家銷售業(yè)績(jī)；而在需求低谷期，則可能因庫(kù)存過(guò)剩而增加存儲(chǔ)成本，甚至造成資源浪費(fèi)。

3、此外，人工庫(kù)存補(bǔ)充處理也存在響應(yīng)速度慢、效率低下的問(wèn)題。當(dāng)庫(kù)存量低于安全閾值時(shí)，需要人工手動(dòng)觸發(fā)補(bǔ)貨流程，這一過(guò)程中可能存在信息傳遞延遲、決策失誤等風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步加劇了庫(kù)存管理的難度。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例的目的在于提出一種基于人工智能的庫(kù)存處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，以解決現(xiàn)有的電子卡券的庫(kù)存管理方式多依賴于人工操作，存在響應(yīng)速度慢、效率低下，且容易造成資源浪費(fèi)的技術(shù)問(wèn)題。

2、為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本技術(shù)實(shí)施例提供一種基于人工智能的庫(kù)存處理方法，采用了如下所述的技術(shù)方案：

3、獲取與目標(biāo)卡券對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)；其中，所述庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)至少包括庫(kù)存數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)、時(shí)間數(shù)據(jù)與生產(chǎn)數(shù)據(jù)；

4、對(duì)所述庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到對(duì)應(yīng)的目標(biāo)庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)；

5、調(diào)用預(yù)先訓(xùn)練好的庫(kù)存需求預(yù)測(cè)模型；

6、基于所述庫(kù)存需求預(yù)測(cè)模型對(duì)所述目標(biāo)庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)處理，生成對(duì)應(yīng)的庫(kù)存需求預(yù)測(cè)結(jié)果；

7、基于預(yù)設(shè)的流式處理架構(gòu)獲取與所述目標(biāo)卡券對(duì)應(yīng)的當(dāng)前庫(kù)存總量；

8、生成所述庫(kù)存需求預(yù)測(cè)結(jié)果與所述當(dāng)前庫(kù)存總量之間的數(shù)值比較結(jié)果；

9、基于所述數(shù)值比較結(jié)果對(duì)所述目標(biāo)卡券進(jìn)行對(duì)應(yīng)的庫(kù)存調(diào)整處理。

10、進(jìn)一步的，所述基于所述數(shù)值比較結(jié)果對(duì)所述目標(biāo)卡券進(jìn)行對(duì)應(yīng)的庫(kù)存調(diào)整處理的步驟，具體包括：

11、若所述數(shù)值比較結(jié)果為所述庫(kù)存需求預(yù)測(cè)結(jié)果大于所述當(dāng)前庫(kù)存總量，則獲取預(yù)設(shè)的補(bǔ)貨策略；

12、基于所述補(bǔ)貨策略進(jìn)行與所述目標(biāo)卡券對(duì)應(yīng)的庫(kù)存補(bǔ)充處理；

13、若所述數(shù)值比較結(jié)果為所述庫(kù)存需求預(yù)測(cè)結(jié)果小于所述當(dāng)前庫(kù)存總量，則獲取預(yù)設(shè)的調(diào)整策略；

14、基于所述調(diào)整策略進(jìn)行與所述目標(biāo)卡券對(duì)應(yīng)的庫(kù)存調(diào)整處理。

15、進(jìn)一步的，所述對(duì)所述庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到對(duì)應(yīng)的目標(biāo)庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)的步驟，具體包括：

16、對(duì)所述庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗處理，得到對(duì)應(yīng)的第一數(shù)據(jù)；

17、對(duì)所述第一數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到對(duì)應(yīng)的第二數(shù)據(jù)；

18、對(duì)所述第二數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，得到對(duì)應(yīng)的第三數(shù)據(jù)；

19、對(duì)所述第三數(shù)據(jù)進(jìn)行特征構(gòu)造處理，得到對(duì)應(yīng)的第四數(shù)據(jù)；

20、將所述第四數(shù)據(jù)作為所述目標(biāo)庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)。

21、進(jìn)一步的，在所述調(diào)用預(yù)先訓(xùn)練好的庫(kù)存需求預(yù)測(cè)模型的步驟之前，還包括：

22、獲取歷史庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)；

23、對(duì)所述歷史庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到對(duì)應(yīng)的第一庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)；

24、對(duì)所述第一庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程處理，得到對(duì)應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)；

25、調(diào)用預(yù)設(shè)的初始學(xué)習(xí)模型；

26、基于預(yù)設(shè)的訓(xùn)練策略，使用所述樣本數(shù)據(jù)對(duì)所述初始學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的指定學(xué)習(xí)模型；

27、將所述指定學(xué)習(xí)模型作為所述庫(kù)存需求預(yù)測(cè)模型。

28、進(jìn)一步的，在所述基于預(yù)設(shè)的流式處理架構(gòu)獲取與所述目標(biāo)卡券對(duì)應(yīng)的當(dāng)前庫(kù)存總量的步驟之后，還包括：

29、獲取預(yù)設(shè)的自定義告警條件；

30、判斷所述當(dāng)前庫(kù)存總量是否符合所述自定義告警條件；

31、若是，基于所述當(dāng)前庫(kù)存總量生成對(duì)應(yīng)的庫(kù)存告警信息；

32、確定目標(biāo)通知渠道；

33、基于所述目標(biāo)通知渠道，將所述庫(kù)存告警信息發(fā)送給相關(guān)用戶。

34、進(jìn)一步的，所述基于人工智能的庫(kù)存處理方法，還包括：

35、調(diào)用預(yù)設(shè)的監(jiān)控工具；

36、基于所述監(jiān)控工具采集與預(yù)設(shè)指標(biāo)類型對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)性能指標(biāo)；

37、判斷在所述系統(tǒng)性能指標(biāo)中是否存在大于對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)指標(biāo)閾值的異常性能指標(biāo)；

38、若是，基于所述異常性能指標(biāo)生成對(duì)應(yīng)的預(yù)警通知；

39、將所述預(yù)警通知發(fā)送給相應(yīng)的運(yùn)維人員。

40、進(jìn)一步的，所述基于人工智能的庫(kù)存處理方法，還包括：

41、獲取當(dāng)前的系統(tǒng)負(fù)載數(shù)據(jù)；

42、判斷所述系統(tǒng)負(fù)載數(shù)據(jù)是否符合預(yù)設(shè)的負(fù)載預(yù)警條件；

43、若是，調(diào)用預(yù)先構(gòu)建的云資源池；

44、基于所述負(fù)載預(yù)警條件，使用所述云資源池進(jìn)行相應(yīng)的資源調(diào)整處理。

45、為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本技術(shù)實(shí)施例還提供一種基于人工智能的庫(kù)存處理裝置，采用了如下所述的技術(shù)方案：

46、第一獲取模塊，用于獲取與目標(biāo)卡券對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)；其中，所述庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)至少包括庫(kù)存數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)、時(shí)間數(shù)據(jù)與生產(chǎn)數(shù)據(jù)；

47、預(yù)處理模塊，用于對(duì)所述庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到對(duì)應(yīng)的目標(biāo)庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)；

48、第一調(diào)用模塊，用于調(diào)用預(yù)先訓(xùn)練好的庫(kù)存需求預(yù)測(cè)模型；

49、預(yù)測(cè)模塊，用于基于所述庫(kù)存需求預(yù)測(cè)模型對(duì)所述目標(biāo)庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)處理，生成對(duì)應(yīng)的庫(kù)存需求預(yù)測(cè)結(jié)果；

50、第二獲取模塊，用于基于預(yù)設(shè)的流式處理架構(gòu)獲取與所述目標(biāo)卡券對(duì)應(yīng)的當(dāng)前庫(kù)存總量；

51、第一生成模塊，用于生成所述庫(kù)存需求預(yù)測(cè)結(jié)果與所述當(dāng)前庫(kù)存總量之間的數(shù)值比較結(jié)果；

52、第一調(diào)整模塊，用于基于所述數(shù)值比較結(jié)果對(duì)所述目標(biāo)卡券進(jìn)行對(duì)應(yīng)的庫(kù)存調(diào)整處理。

53、為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本技術(shù)實(shí)施例還提供一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，采用了如下所述的技術(shù)方案：

54、獲取與目標(biāo)卡券對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)；其中，所述庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)至少包括庫(kù)存數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)、時(shí)間數(shù)據(jù)與生產(chǎn)數(shù)據(jù)；

55、對(duì)所述庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到對(duì)應(yīng)的目標(biāo)庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)；

56、調(diào)用預(yù)先訓(xùn)練好的庫(kù)存需求預(yù)測(cè)模型；

57、基于所述庫(kù)存需求預(yù)測(cè)模型對(duì)所述目標(biāo)庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)處理，生成對(duì)應(yīng)的庫(kù)存需求預(yù)測(cè)結(jié)果；

58、基于預(yù)設(shè)的流式處理架構(gòu)獲取與所述目標(biāo)卡券對(duì)應(yīng)的當(dāng)前庫(kù)存總量；

59、生成所述庫(kù)存需求預(yù)測(cè)結(jié)果與所述當(dāng)前庫(kù)存總量之間的數(shù)值比較結(jié)果；

60、基于所述數(shù)值比較結(jié)果對(duì)所述目標(biāo)卡券進(jìn)行對(duì)應(yīng)的庫(kù)存調(diào)整處理。

61、為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本技術(shù)實(shí)施例還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，采用了如下所述的技術(shù)方案：

62、獲取與目標(biāo)卡券對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)；其中，所述庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)至少包括庫(kù)存數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)、時(shí)間數(shù)據(jù)與生產(chǎn)數(shù)據(jù)；

63、對(duì)所述庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到對(duì)應(yīng)的目標(biāo)庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)；

64、調(diào)用預(yù)先訓(xùn)練好的庫(kù)存需求預(yù)測(cè)模型；

65、基于所述庫(kù)存需求預(yù)測(cè)模型對(duì)所述目標(biāo)庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)處理，生成對(duì)應(yīng)的庫(kù)存需求預(yù)測(cè)結(jié)果；

66、基于預(yù)設(shè)的流式處理架構(gòu)獲取與所述目標(biāo)卡券對(duì)應(yīng)的當(dāng)前庫(kù)存總量；

67、生成所述庫(kù)存需求預(yù)測(cè)結(jié)果與所述當(dāng)前庫(kù)存總量之間的數(shù)值比較結(jié)果；

68、基于所述數(shù)值比較結(jié)果對(duì)所述目標(biāo)卡券進(jìn)行對(duì)應(yīng)的庫(kù)存調(diào)整處理。

69、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本技術(shù)實(shí)施例主要有以下有益效果：

70、本技術(shù)首先獲取與目標(biāo)卡券對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)；其中，所述庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)至少包括庫(kù)存數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)、時(shí)間數(shù)據(jù)與生產(chǎn)數(shù)據(jù)；然后對(duì)所述庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到對(duì)應(yīng)的目標(biāo)庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)；之后調(diào)用預(yù)先訓(xùn)練好的庫(kù)存需求預(yù)測(cè)模型；基于所述庫(kù)存需求預(yù)測(cè)模型對(duì)所述目標(biāo)庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)處理，生成對(duì)應(yīng)的庫(kù)存需求預(yù)測(cè)結(jié)果；后續(xù)基于預(yù)設(shè)的流式處理架構(gòu)獲取與所述目標(biāo)卡券對(duì)應(yīng)的當(dāng)前庫(kù)存總量；進(jìn)一步生成所述庫(kù)存需求預(yù)測(cè)結(jié)果與所述當(dāng)前庫(kù)存總量之間的數(shù)值比較結(jié)果；最后基于所述數(shù)值比較結(jié)果對(duì)所述目標(biāo)卡券進(jìn)行對(duì)應(yīng)的庫(kù)存調(diào)整處理。本技術(shù)通過(guò)獲取與目標(biāo)卡券對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)，并對(duì)該庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到目標(biāo)庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)，然后基于預(yù)先訓(xùn)練好的庫(kù)存需求預(yù)測(cè)模型對(duì)所述目標(biāo)庫(kù)存相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)處理，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)準(zhǔn)確地生成對(duì)應(yīng)的庫(kù)存需求預(yù)測(cè)結(jié)果，之后基于預(yù)設(shè)的流式處理架構(gòu)獲取與所述目標(biāo)卡券對(duì)應(yīng)的當(dāng)前庫(kù)存總量，并會(huì)智能地根據(jù)生成的所述庫(kù)存需求預(yù)測(cè)結(jié)果與所述當(dāng)前庫(kù)存總量之間的數(shù)值比較結(jié)果，來(lái)自動(dòng)對(duì)所述目標(biāo)卡券進(jìn)行對(duì)應(yīng)的庫(kù)存調(diào)整處理，從而基于庫(kù)存需求預(yù)測(cè)模型與流式處理架構(gòu)的庫(kù)存處理方式精準(zhǔn)預(yù)測(cè)庫(kù)存需求并自動(dòng)執(zhí)行庫(kù)存調(diào)整操作，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)于卡券庫(kù)存的最優(yōu)配置與動(dòng)態(tài)平衡，有效減少了人工操作，提高了庫(kù)存管理的響應(yīng)速度與處理效率，并且能夠避免系統(tǒng)出現(xiàn)目標(biāo)卡券的庫(kù)存不足或過(guò)剩導(dǎo)致資源浪費(fèi)的情況，進(jìn)而提高了業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的效率和顧客滿意度。