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公开(公告)号：CN112418738B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202011491129.9
申请日：2020-12-17
Applicant: 泸州银行股份有限公司 , 富华融科(成都)科技有限公司 , 泸州老窖集团有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种基于逻辑回归的员工操作风险预测方法，包括：S1，采集操作风险点清单数据和员工信息数据；S2，对所述操作风险点清单数据中的风险点进行分类；S3，提取各类风险点的操作风险事件和员工信息数据形成操作风险数据集；S4，根据操作风险事件的发生情况给员工打标签；S5，对每类风险点操作风险数据集中的员工信息数据分别进行数据预处理；S6，基于员工标签，对每类风险点分别建立逻辑回归模型；S7，使用经数据预处理后每类风险点操作风险数据集中的员工信息数据训练对应的逻辑回归模型；S8，利用训练好的逻辑回归模型计算员工发生各类操作风险事件的概率。本发明收集员工信息数据，监控员工行为，不需人工实地检查，减少人力成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112488425B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202011495699.5
申请日：2020-12-17
Applicant: 泸州银行股份有限公司 , 富华融科(成都)科技有限公司 , 泸州老窖集团有限责任公司
IPC: G06Q10/0633 , G06Q10/0631 , G06Q40/02 , G06F16/25 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供一种银行业务流程任务模板优化的预测方法，包括：S1，组装成流程链；S2，将流程链与流程链模板库中的流程链模板进行匹配，记录每个流程链模板的匹配度；S3，设定匹配度阈值，并通过比较记录的匹配度与设定的匹配度阈值，调整所述流程链模板库中流程链模板的类型；S4，对所述流程链模板库中流程链模板进行核验，根据核验结果确定所述流程链模板是否可以作为创建流程时预测流程链；S5，创建流程时为用户推荐所述预测流程链，用户根据需要确定是新建流程任务或直接使用推荐的所述预测流程链。本发明不需进行人工业务梳理流程，可以自动生成和组装流程链，并通过设定阈值和统计分析的方法，能够对流程链模板进行预测和优化。
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公开(公告)号：CN112488425A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011495699.5
申请日：2020-12-17
Applicant: 泸州银行股份有限公司 , 富华融科(成都)科技有限公司 , 泸州老窖集团有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种银行业务流程任务模板优化的预测方法，包括：S1，组装成流程链；S2，将流程链与流程链模板库中的流程链模板进行匹配，记录每个流程链模板的匹配度；S3，设定匹配度阈值，并通过比较记录的匹配度与设定的匹配度阈值，调整所述流程链模板库中流程链模板的类型；S4，对所述流程链模板库中流程链模板进行核验，根据核验结果确定所述流程链模板是否可以作为创建流程时预测流程链；S5，创建流程时为用户推荐所述预测流程链，用户根据需要确定是新建流程任务或直接使用推荐的所述预测流程链。本发明不需进行人工业务梳理流程，可以自动生成和组装流程链，并通过设定阈值和统计分析的方法，能够对流程链模板进行预测和优化。
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公开(公告)号：CN112465505B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202011491203.7
申请日：2020-12-17
Applicant: 泸州银行股份有限公司 , 富华融科(成都)科技有限公司 , 泸州老窖集团有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种基于交易链组装的交易风险监控方法，包括：一种基于交易链组装的交易风险监控方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，同一笔交易在系统间以原子交易的形式存在，使用未发生中断的交易记录的原子交易，将其组装生成交易链，并将生成的所述交易链存储在路径库中；S2，产生新交易时将新交易记录拆解为原子交易并重新组装生成新交易链，并判断该新交易链是否发生中断；S3，根据该新交易链的中断情况将新交易链与所述路径库中的交易路径匹配，匹配完成后执行S4；S4，判断未发生中断的所述新交易链中是否存在时间间隔异常。本发明通过不断优化路径库，能够优化交易监控系统的监控效果。
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公开(公告)号：CN112465505A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011491203.7
申请日：2020-12-17
Applicant: 泸州银行股份有限公司 , 富华融科(成都)科技有限公司 , 泸州老窖集团有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种基于交易链组装的交易风险监控方法，包括：一种基于交易链组装的交易风险监控方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，同一笔交易在系统间以原子交易的形式存在，使用未发生中断的交易记录的原子交易，将其组装生成交易链，并将生成的所述交易链存储在路径库中；S2，产生新交易时将新交易记录拆解为原子交易并重新组装生成新交易链，并判断该新交易链是否发生中断；S3，根据该新交易链的中断情况将新交易链与所述路径库中的交易路径匹配，匹配完成后执行S4；S4，判断未发生中断的所述新交易链中是否存在时间间隔异常。本发明通过不断优化路径库，能够优化交易监控系统的监控效果。
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公开(公告)号：CN112418738A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011491129.9
申请日：2020-12-17
Applicant: 泸州银行股份有限公司 , 富华融科(成都)科技有限公司 , 泸州老窖集团有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种基于逻辑回归的员工操作风险预测方法，包括：S1，采集操作风险点清单数据和员工信息数据；S2，对所述操作风险点清单数据中的风险点进行分类；S3，提取各类风险点的操作风险事件和员工信息数据形成操作风险数据集；S4，根据操作风险事件的发生情况给员工打标签；S5，对每类风险点操作风险数据集中的员工信息数据分别进行数据预处理；S6，基于员工标签，对每类风险点分别建立逻辑回归模型；S7，使用经数据预处理后每类风险点操作风险数据集中的员工信息数据训练对应的逻辑回归模型；S8，利用训练好的逻辑回归模型计算员工发生各类操作风险事件的概率。本发明收集员工信息数据，监控员工行为，不需人工实地检查，减少人力成本。
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