CN111489135A - 一种稽核数据的分析管理系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种稽核数据的分析管理系统及方法，其中，该系统包括：数据处理模块用于与数据库对接，采集初始稽核数据并对初始稽核数据进行加工，将加工后的稽核数据按照业务类型存储；工作流审批模块用于对已创建的工作流进行审批，并将审批通过的工作流通知至相应的工作人员；智能分析模块用于根据工作人员按照工作流发起的智能分析指令，对业务类型中相应的加工后的稽核数据进行智能分析，对被稽核单位业务经营状况分层及分项逐级展示。该系统及方法可以对全样本、全期间、全数据的检查分析与智能关联，并通过各条线、各领域、各环节的全面分析，锁定高危风险领域，实现智能监控、实时动态预警和自动处理，提升稽核科技含量及稽核工作效率。
Description
技术领域
本申请涉及稽核分析技术领域，尤指一种稽核数据的分析管理系统及方法。
背景技术
稽核是业务处理流程中重要的一环，在现有技术中，有提出EAP稽核科技信息平台、天网理赔案件监察系统、稽核数据集市及自动批量导出工具等；其中，
1、EAP稽核科技信息平台，分为5大系统平台，20大功能模块。以稽核项目管理为核心，涵盖人员管理、过程管理、处罚管理、制度和知识管理等。最核心的功能是项目管理，包括项目立项、项目前准备、非现场分析、现场检查、底稿录入、征求意见、项目报告、处理处罚、后续整改追踪等项目全生命周期管理。
2、天网理赔案件监察系统，分为6大系统平台，16大功能模块。通过风险因子、风险因子组合、固定异常清单的触发，由系统自动生成或人工个性化订制，对案件进行分配流转、跟踪复核、统计打分等。最核心的功能是理赔固定数据采集、因子及因子组合检索、案件流转分配。
3、稽核数据集市及自动批量导出工具：
稽核数据集市，实现多个数据库和数据表的查询、整合产寿业务原始数据、统一加工处理目标数据，产寿险共计118个指标，来自13个源系统，230张源表。最核心的功能是指标清单，包括指标名称、指标类型、详细含义、关注风险点、提取口径、获取字段等内容。实现单个指标有限数据量导出。
自动批量导出工具，实现产寿险数据全自动生成，支持集市指标全选或多选，个性化定制。支持离线任务调度及多人使用、excel自动拆分等。最核心的功能是集市118个指标自动生成、个性化定制，通过服务器部署、共享文件夹、DLP审批，最终导出结果。
利用上述提到的传统稽核处理方式，存在以下问题：
稽核数据采集和分析统计业务没有做到智能关联，需要人工收集；不能做到智能监控、实时动态预警和自动处理。
因此，亟需一种可以克服上述问题，能够将稽核数据采集和分析统计业务智能关联，且能进行智能监控预警的稽核数据管理分析方案。
发明内容
为克服上述问题，本发明提出了一种稽核数据的分析管理系统及方法，整合实现了EAP平台、天网系统、稽核数据集市、图表智能分析的全面融合，建立了一套涵盖稽核项目全流程、稽核分析智能关联、稽核工具交叉勾稽、理赔案件深度监察、数据资源集中管控、稽核工作全系统化管理的综合智能化管理平台；利用该系统及方法能够实现全样本、全期间、全数据的检查分析与智能关联，并通过各条线、各领域、各环节的全面分析，锁定高危风险领域，并逐步扩充至非保险金融领域，更深入全面的查处违规，提高审计效率及效果，充分发挥审计风险揭示及价值效能，提升稽核科技含量及稽核工作效率。
在本发明一实施例中，提出了一种稽核数据的分析管理系统，该系统包括：
数据处理模块，用于与数据库对接，采集初始稽核数据并对所述初始稽核数据进行加工，将加工后的稽核数据按照业务类型存储；
工作流审批模块，用于对已创建的工作流进行审批，并将审批通过的工作流通知至相应的工作人员；
智能分析模块，用于根据工作人员按照所述工作流发起的智能分析指令，对业务类型中相应的加工后的稽核数据进行智能分析，根据分析结果对被稽核单位业务经营状况分层及分项逐级展示。
在本发明另一实施例中，还提出了一种稽核数据的分析管理方法，该方法包括：
采集初始稽核数据并对所述初始稽核数据进行加工，将加工后的稽核数据按照业务类型存储；
对已创建的工作流进行审批，并将审批通过的工作流通知至相应的工作人员；
根据工作人员按照所述工作流发起的智能分析指令，对业务类型中相应的加工后的稽核数据进行智能分析，根据分析结果对被稽核单位业务经营状况分层及分项逐级展示。
在本发明另一实施例中，还提出了一种计算机设备，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稽核数据的分析管理方法。
在本发明另一实施例中，还提出了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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现稽核数据的分析管理方法。
本发明提出的稽核数据的分析管理系统及方法可以对全样本、全期间、全数据的检查分析与智能关联，并通过各条线、各领域、各环节的全面分析，锁定高危风险领域，实现智能监控、实时动态预警和自动处理，更深入全面的查处违规，提高审计效率及效果，充分发挥审计风险揭示及价值效能，提升稽核科技含量及稽核工作效率，在使用上实现了对稽核工作的全面指导和对应，有效助力稽核项目的开展。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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它的附图。
图1是本发明一实施例的稽核数据的分析管理系统架构示意图。
图2是本发明一实施例的数据处理模块的详细架构示意图。
图3是本发明另一实施例的数据处理模块的详细架构示意图。
图4是本发明一实施例的工作流审批模块的详细架构示意图。
图5是本发明一实施例的智能分析模块的详细架构示意图。
图6是本发明另一实施例的智能分析模块的详细架构示意图。
图7是本发明一实施例的稽核数据的分析管理方法流程示意图。
图8是本发明一实施例的计算机设备结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
根据本发明的实施方式，提出了一种稽核数据的分析管理系统及方法。
下面参考本发明的若干代表性实施方式，详细阐释本发明的原理和精神。
图1是本发明一实施例的稽核数据的分析管理系统架构示意图。如图1所示，该系统包括：
数据处理模块100，用于与数据库对接，采集初始稽核数据并对所述初始稽核数据进行加工，将加工后的稽核数据按照业务类型存储。
工作流审批模块200，用于对已创建的工作流进行审批，并将审批通过的工作流通知至相应的工作人员。
智能分析模块300，用于根据工作人员按照所述工作流发起的智能分析指令，对业务类型中相应的加工后的稽核数据进行智能分析，根据分析结果对被稽核单位业务经营状况分层及分项逐级展示。
为了对上述稽核数据的分析管理系统进行更为清楚的解释，下面结合具体的实施例来进行说明。
在一具体实施例中，结合图2，为本发明一实施例的数据处理模块的详细架构示意图。如图2所示，数据处理模块100包括：数据采集单元110及数据处理单元120；其中，
所述数据采集单元110支持多数据库系统的统一对接，用于通过ETL采集器采集包括离线数据及手工数据在内的多源异构的初始稽核数据。
所述数据处理单元120采用线程池技术，用于将单线程加工任务自动拆解成细粒度加工任务，并行所述细粒度加工任务对所述初始稽核数据进行加工处理，将加工后的稽核数据按照业务类型存储。
进一步的，结合图3，为本发明另一实施例的数据处理模块的详细架构示意图。如图3所示，数据处理模块100还包括弹性扩展单元130，用于根据工作人员录入的影响因子配置属性字典表，并根据所述属性字典表与业务类型的映射关系，对业务类型的架构进行弹性扩展。
综上来看，数据处理模块100具备以下功能特性：
集中存储：支持多系统的统一对接，通过ETL采集器实现离线数据(DB数据、文件等)、手工数据(txt、excel等)多源异构的数据集中存储管理，实现数据源统一，便于使用.高效运算：系统采用线程池技术，将单线程计算自动拆解成高效的细粒度任务并行，实现高效数据计算保证数据结果提供的及时性和准确性。弹性扩展：稽核数据涉及复杂的业务规则，维度随时变更。系统从数据架构设计上构建高扩展性和易调整性架构，规则属性内部映射自定义字段维护成字典表，基于业务规则存储，后续添加影响因子可直接配置属性字典表即可，灵活应对业务场景的变化。
在一具体实施例中，结合图4，为本发明一实施例的工作流审批模块的详细架构示意图。如图4所示，工作流审批模块200包括：流程建模单元210、流程发布与授权单元220、流程审批单元230、流程通知单元240；其中，
流程建模单元210，用于根据建模指令建立工作流模型。
流程发布与授权单元220，用于根据发布或授权指令，对建立的所述工作流模型进行工作流的发布或授权。
流程审批单元230，用于根据接收到的审批指令，对发布或授权的工作流进行审批。
流程通知单元240，用于将审批通过的工作流通知到相应的工作人员。
通常，现有技术中所采用的工作流只有基础功能，其开源工作流引擎存在数据权限控制粒度不细，导致无法满足部分定制化需求。对此，本发明的工作流审批模块200遵循BPMN2.0标准(Business Process Modeling Notation，业务流程模型注解，是业务流程模型的一种标准图形注解，BPMN2.0标准于2011年推出，主要目标是提供一些被所有业务用户容易理解的符号，从创建流程轮廓的业务分析到这些流程的实现，直到最终用户的管理监控)，提出了一套轻量级审批工作流引擎，引擎框架分为流程建模、流程发布与授权、流程审批、流程通知四大板块。在基础能力上添加流程反向回传、会签等功能扩展，管理员在界面通过表单设计器便捷构建各类流程。
在一具体实施例中，结合图5，为本发明一实施例的智能分析模块的详细架构示意图。如图5所示，智能分析模块300包括：数据采集清洗单元310、分析模型构建单元320、数据分析单元330及数据展示单元340；其中，
所述数据采集清洗单元310，用于根据工作人员按照所述工作流发起的智能分析指令，对业务类型中相应的加工后的稽核数据进行采集及清洗，得到清洗后的稽核数据。
所述分析模型构建单元320，用于根据业务类型的指标创建多维度分析模型。
所述数据分析单元330，用于根据所述多维度分析模型，对稽核数据进行智能分析。
所述数据展示单元340，用于根据分析结果对被稽核单位业务经营状况分层及分项逐级展示。具体的，该单元可以根据分析结果，通过浏览器对被稽核单位业务经营状况进行分层及分项逐级展示。
需要说明的是，本发明的智能分析模块是基于前后端分离开发模式，采用了backbone+marionetteJS+seajs+handlerbars前端框架，并独创性的对该框架进行优化，封装大量的通用功能组件，并对核心服务实现了独立隔离，松耦合，前端结合使用了CSS3和ECHARTS技术，进行了丰富的图表呈现。
相比较而言，现有稽核技术在客户体验上，用户点击页面向服务端发起请求，服务端接受数据请求并以JSP(Java Server Pages，一种动态网页技术标准)通过struts标签接收响应数据，再转换成HTML格式，输出到浏览器呈现给用户，这样会导致页面响应慢用户体验不够友好。而本发明的服务端只需直接返回数据到浏览器，这样不仅节约了传输量，提高页面响应速度，提升用户体验。从服务架构角度，数据与表现分离，也提升了系统的可扩展性和可维护性。
进一步的，结合图6，为本发明另一实施例的智能分析模块的详细架构示意图。如图6所示，智能分析模块300还包括：理赔案件深度监察单元350，用于根据理赔因子在所述分析结果中进行理赔异常风险检索，根据检索结果生成理赔异常风险的告警信息，并通知至所述工作人员。
利用智能分析模块300进行智能分析，可以在稽核分析智能关联方面，使系统在原有稽核数据集市的基础上，数据层通过ETL(Extract-Transform-Load，数据仓库技术，用来描述将数据从来源端经过抽取、转换、加载至目的端的过程)对离线数据进行采集、清洗，解决了数据孤岛问题，彻底解决了人工处理大规模数据的局限性和效率低的问题。服务端发起并行任务对离线数据进行计算，构建针对不同类型指标多维度的分析模型，精细化模型实现了对被稽核单位总体业务的深度分析，通过对被稽核单位业务经营状况分层、分项的逐级展示，有效提高了稽核效率、扩大了稽核范围、加大了稽核深度。
在稽核工具交叉勾稽方面，原有稽核工具为稽核检查的指导和规定，新平台通过稽核程序与指标和深度分析的对应，将稽核数据、图形分析与稽核项目中心相互关联，实现了稽核工具的优化，提升了稽核效率及可操作性。新平台的稽核工具在使用上实现了对稽核工作的全面指导和对应，有效助力稽核项目的开展。
在理赔案件深度监察方面，新平台对原有监控数据的获取方式进行了优化与提升，打通了稽核与理赔业务数据的通路。通过平台实现了在理赔案件中，通过理赔因子、自动检索、定时检索等方式，定制实现了系统自动与推送的理赔异常风险检索，有效提高了风险识别的准确性及效率。
本发明提出的稽核数据的分析管理系统可以对全样本、全期间、全数据的检查分析与智能关联，并通过各条线、各领域、各环节的全面分析，锁定高危风险领域，并逐步扩充至非保险金融领域，更深入全面的查处违规，提高审计效率及效果，充分发挥审计风险揭示及价值效能，提升稽核科技含量及稽核工作效率。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了稽核数据的分析管理系统的若干模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多模块的特征和功能可以在一个模块中具体化。反之，上文描述的一个模块的特征和功能可以进一步划分为由多个模块来具体化。
在介绍了本发明示例性实施方式的系统之后，接下来，参考图7对本发明示例性实施方式的稽核数据的分析管理方法进行介绍。
基于同一发明构思，本发明还提出了一种稽核数据的分析管理方法，如图7所示，该方法包括：
步骤S710，采集初始稽核数据并对所述初始稽核数据进行加工，将加工后的稽核数据按照业务类型存储。
步骤S720，对已创建的工作流进行审批，并将审批通过的工作流通知至相应的工作人员。
步骤S730，根据工作人员按照所述工作流发起的智能分析指令，对业务类型中相应的加工后的稽核数据进行智能分析，根据分析结果对被稽核单位业务经营状况分层及分项逐级展示。
在一具体实施例中，步骤S710的详细步骤包括：
步骤S711，通过ETL采集器采集包括离线数据及手工数据在内的多源异构的初始稽核数据。
步骤S712，将单线程加工任务自动拆解成细粒度加工任务，并行所述细粒度加工任务对所述初始稽核数据进行加工处理，将加工后的稽核数据按照业务类型存储。
步骤S713，根据工作人员录入的影响因子配置属性字典表，并根据所述属性字典表与业务类型的映射关系，对业务类型的架构进行弹性扩展。
在一具体实施例中，步骤S720的详细步骤包括：
步骤S721，根据建模指令建立工作流模型。
步骤S722，根据发布或授权指令，对建立的所述工作流模型进行工作流的发布或授权。
步骤S723，根据接收到的审批指令，对发布或授权的工作流进行审批。
步骤S724，将审批通过的工作流通知到相应的工作人员。
在一具体实施例中，步骤S730的详细步骤包括：
步骤S731，根据工作人员按照所述工作流发起的智能分析指令，对业务类型中相应的加工后的稽核数据进行采集及清洗，得到清洗后的稽核数据。
步骤S732，根据业务类型的指标创建多维度分析模型。
步骤S733，根据所述多维度分析模型，对稽核数据进行智能分析。
步骤S734，根据分析结果对被稽核单位业务经营状况分层及分项逐级展示。
步骤S735，根据理赔因子在所述分析结果中进行理赔异常风险检索，根据检索结果生成理赔异常风险的告警信息，并通知至所述工作人员。
需要说明的是，尽管在上述实施例及附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
基于前述发明构思，如图8所示，本发明还提出了一种计算机设备800，包括存储器810、处理器820及存储在存储器810上并可在处理器820上运行的计算机程序830，所述处理器820执行所述计算机程序830时实现前述稽核数据的分析管理方法。
基于前述发明构思，本发明还提出了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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述稽核数据的分析管理方法。
本发明提出的稽核数据的分析管理系统及方法可以对全样本、全期间、全数据的检查分析与智能关联，并通过各条线、各领域、各环节的全面分析，锁定高危风险领域，实现智能监控、实时动态预警和自动处理，更深入全面的查处违规，提高审计效率及效果，充分发挥审计风险揭示及价值效能，提升稽核科技含量及稽核工作效率，在使用上实现了对稽核工作的全面指导和对应，有效助力稽核项目的开展。
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-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法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。
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。
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。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种稽核数据的分析管理系统，其特征在于，该系统包括：
数据处理模块，用于与数据库对接，采集初始稽核数据并对所述初始稽核数据进行加工，将加工后的稽核数据按照业务类型存储；
工作流审批模块，用于对已创建的工作流进行审批，并将审批通过的工作流通知至相应的工作人员；
智能分析模块，用于根据所述工作人员按照所述工作流发起的智能分析指令，对所述业务类型中相应的加工后的稽核数据进行智能分析，根据分析结果对被稽核单位业务经营状况分层及分项逐级展示。
2.根据权利要求1所述的稽核数据的分析管理系统，其特征在于，所述数据处理模块包括数据采集单元及数据处理单元；其中，
所述数据采集单元支持多数据库系统的统一对接，用于通过ETL采集器采集包括离线数据及手工数据在内的多源异构的初始稽核数据；
所述数据处理单元采用线程池技术，用于将单线程加工任务自动拆解成细粒度加工任务，并行所述细粒度加工任务对所述初始稽核数据进行加工处理，将加工后的稽核数据按照业务类型存储。
3.根据权利要求2所述的稽核数据的分析管理系统，其特征在于，所述数据处理模块还包括弹性扩展单元，用于根据工作人员录入的影响因子配置属性字典表，并根据所述属性字典表与业务类型的映射关系，对业务类型的架构进行弹性扩展。
4.根据权利要求1所述的稽核数据的分析管理系统，其特征在于，所述工作流审批模块包括：流程建模单元、流程发布与授权单元、流程审批单元、流程通知单元；其中，
流程建模单元，用于根据建模指令建立工作流模型；
流程发布与授权单元，用于根据发布或授权指令，对建立的所述工作流模型进行工作流的发布或授权；
流程审批单元，用于根据接收到的审批指令，对发布或授权的工作流进行审批；
流程通知单元，用于将审批通过的工作流通知到相应的工作人员。
5.根据权利要求1所述的稽核数据的分析管理系统，其特征在于，所述智能分析模块包括：数据采集清洗单元、分析模型构建单元、数据分析单元及数据展示单元；其中，
所述数据采集清洗单元，用于根据工作人员按照所述工作流发起的智能分析指令，对业务类型中相应的加工后的稽核数据进行采集及清洗，得到清洗后的稽核数据；
所述分析模型构建单元，用于根据业务类型的指标创建多维度分析模型；
所述数据分析单元，用于根据所述多维度分析模型，对稽核数据进行智能分析；
所述数据展示单元，用于根据分析结果对被稽核单位业务经营状况分层及分项逐级展示。
6.根据权利要求5所述的稽核数据的分析管理系统，其特征在于，所述数据展示单元具体用于：根据分析结果，通过浏览器对被稽核单位业务经营状况进行分层及分项逐级展示。
7.根据权利要求5所述的稽核数据的分析管理系统，其特征在于，所述智能分析模块还包括：理赔案件深度监察单元，用于根据理赔因子在所述分析结果中进行理赔异常风险检索，根据检索结果生成理赔异常风险的告警信息，并通知至所述工作人员。
8.一种利用权利要求1所述的稽核数据的分析管理系统进行稽核数据的分析管理方法，其特征在于，该方法包括：
采集初始稽核数据并对所述初始稽核数据进行加工，将加工后的稽核数据按照业务类型存储；
对已创建的工作流进行审批，并将审批通过的工作流通知至相应的工作人员；
根据工作人员按照所述工作流发起的智能分析指令，对业务类型中相应的加工后的稽核数据进行智能分析，根据分析结果对被稽核单位业务经营状况分层及分项逐级展示。
9.一种计算机设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求8所述方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求8所述方法。
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