CN112132489A - 涉诉风险预警处理方法、装置、设备及计算机存储介质 - Google Patents
涉诉风险预警处理方法、装置、设备及计算机存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112132489A CN112132489A CN202011094884.3A CN202011094884A CN112132489A CN 112132489 A CN112132489 A CN 112132489A CN 202011094884 A CN202011094884 A CN 202011094884A CN 112132489 A CN112132489 A CN 112132489A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- risk
- complaint
- newly
- items
- added
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 47
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 78
- 238000007710 freezing Methods 0.000 claims description 17
- 230000008014 freezing Effects 0.000 claims description 17
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 15
- 238000012552 review Methods 0.000 claims description 8
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- GNFTZDOKVXKIBK-UHFFFAOYSA-N 3-(2-methoxyethoxy)benzohydrazide Chemical compound COCCOC1=CC=CC(C(=O)NN)=C1 GNFTZDOKVXKIBK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000004472 Lysine Substances 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/02—Banking, e.g. interest calculation or account maintenance
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Development Economics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Finance (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种涉诉风险预警处理方法、装置、设备和计算机存储介质，该方法包括：当检测到新增涉诉风险事项，确定新增涉诉风险事项对应的初始风险码；获取新增涉诉风险事项对应的企业信息，基于企业信息获取新增涉诉风险事项对应的第一关联风险事项的第一关联风险码，根据第一关联风险码和初始风险码构建第一风险画像级别；获取新增涉诉风险事项对应的法人信息，基于法人信息获取新增涉诉风险事项对应的第二关联风险事项的第二关联风险码，根据第二关联风险码和初始风险码构建第二风险画像级别；根据第一风险画像级别和第二风险画像级别确定新增涉诉风险事项对应的预警处置规则，执行预警处置规则。本发明提高了风险监测的智能性。
Description
技术领域
本发明涉及科技金融(Fintech)技术领域，尤其涉及一种涉诉风险预警处理方法、装置、设备及计算机存储介质。
背景技术
目前，银行等金融机构在对客户的数据进行风险监测时，一般是通过依靠人工不定时在网上查询，其成本较高，并且采用人工查询及处置的模式，对于人员的数量和质量都有一定的要求，过多的依赖于工作人员的审批经验。或者是接入第三方数据信息源进行监测，但采用第三方数据信息源的模式，还是需要工作人员进行验证、复核及处置，过多地依赖于工作人员的经验水平，其效率低下，处理速度慢，也就是进行风险监测的效率低，智能性差。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种涉诉风险预警处理方法、装置、设备及计算机存储介质，旨在解决如何提高风险监测的智能性的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种涉诉风险预警处理方法、装置、设备以及计算机存储介质，所述涉诉风险预警处理方法，包括：
当检测到新增涉诉风险事项时，确定所述新增涉诉风险事项对应的初始风险码；
获取所述新增涉诉风险事项对应的企业信息，基于所述企业信息获取所述新增涉诉风险事项对应的第一关联风险事项中的第一关联风险码，并根据所述第一关联风险码和所述初始风险码构建第一风险画像级别；
获取所述新增涉诉风险事项对应的法人信息，基于所述法人信息获取所述新增涉诉风险事项对应的第二关联风险事项中的第二关联风险码，并根据所述第二关联风险码和所述初始风险码构建第二风险画像级别；
根据所述第一风险画像级别和所述第二风险画像级别确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则，并执行所述预警处置规则。
可选地，根据所述第一风险画像级别和所述第二风险画像级别确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则的步骤，包括：
对所述第一风险画像级别和所述第二风险画像级别进行统计，以获取风险画像级别结果，根据所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否满足预设的冻结额度处理条件；
若满足，则确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则是冻结额度。
可选地，根据所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否满足预设的冻结额度处理条件的步骤之后，包括：
若不满足，则根据所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否满足预设的重点监测条件；
若所述新增涉诉风险事项满足预设的重点监测条件，则确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则是重点监测。
可选地，根据所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否满足预设的重点监测条件的步骤之后，包括：
若所述新增涉诉风险事项不满足预设的重点监测条件，则根据所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否满足预设的人工审核条件；
若所述新增涉诉风险事项满足预设的人工审核条件，则确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则是人工审核。
可选地，根据所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否满足预设的人工审核条件的步骤之后，包括：
若所述新增涉诉风险事项不满足预设的人工审核条件，则基于所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否和预设的正常监测条件匹配；
若所述新增涉诉风险事项和预设的正常监测条件匹配，则确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则是正常监测。
可选地，当检测到新增涉诉风险事项时，确定所述新增涉诉风险事项对应的初始风险码的步骤，包括：
当检测到新增涉诉风险事项时，根据所述新增涉诉风险事项中的关键词和预设的分类规则对所述新增涉诉风险事项进行归类，并根据所述归类的归类结果确定所述新增涉诉风险事项对应的初始风险码。
可选地，根据所述第一关联风险码和所述初始风险码构建第一风险画像级别的步骤，包括：
根据预设的风险码赋值规则对所述初始风险码进行风险赋值，以获取所述初始风险码对应的初级风险等级；
获取所述第一关联风险码对应的第一风险等级，根据所述初级风险等级和所述第一风险等级构建第一风险画像级别。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种风险预警处理装置，所述风险预警处理装置包括：
确定模块，用于当检测到新增涉诉风险事项时，确定所述新增涉诉风险事项对应的初始风险码；
获取模块，用于获取所述新增涉诉风险事项对应的企业信息，基于所述企业信息获取所述新增涉诉风险事项对应的第一关联风险事项中的第一关联风险码，并根据所述第一关联风险码和所述初始风险码构建第一风险画像级别；
构建模块，用于获取所述新增涉诉风险事项对应的法人信息，基于所述法人信息获取所述新增涉诉风险事项对应的第二关联风险事项中的第二关联风险码，并根据所述第二关联风险码和所述初始风险码构建第二风险画像级别；
执行模块，用于根据所述第一风险画像级别和所述第二风险画像级别确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则，并执行所述预警处置规则。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种风险预警处理设备；
所述风险预警处理设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中：
所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的风险预警处理方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供计算机存储介质；
所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的风险预警处理方法的步骤。
本发明通过当检测到新增涉诉风险事项时，确定所述新增涉诉风险事项对应的初始风险码；获取所述新增涉诉风险事项对应的企业信息，基于所述企业信息获取所述新增涉诉风险事项对应的第一关联风险事项中的第一关联风险码，并根据所述第一关联风险码和所述初始风险码构建第一风险画像级别；获取所述新增涉诉风险事项对应的法人信息，基于所述法人信息获取所述新增涉诉风险事项对应的第二关联风险事项中的第二关联风险码，并根据所述第二关联风险码和所述初始风险码构建第二风险画像级别；根据所述第一风险画像级别和所述第二风险画像级别确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则，并执行所述预警处置规则。通过在检测到新增涉诉风险事项，并确定对应的初始码后，根据新增涉诉风险事项对应的企业信息确定第一关联风险事项的第一关联风险码，根据第一关联风险码和初始风险码构建第一风险画像级别，并根据新增涉诉风险事项对应的法人信息确定第二关联风险事项的第二关联风险码，根据第二关联风险码和初始风险码构建第二风险画像级别，再根据第一风险画像级别和第二风险画像级别确定预警处置规则并执行，从而提高了风险监测的智能性，避免了人工操作而导致风险监测的效率低下的现象发生，也提高了风险监测的效率，并且在确定预警处置规则后会主动执行，也保障了风险监测的有效性。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的风险预警处理设备示意图；
图2为本发明风险预警处理方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明风险预警处理装置的装置模块示意图；
图4为本发明风险预警处理方法的流程示意图。
本发明目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的风险预警处理设备示意图。
本发明实施例终端为风险预警处理设备。
如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地，终端还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示屏的亮度，接近传感器可在终端设备移动到耳边时，关闭显示屏和/或背光。当然，终端设备还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及风险预警处理程序。
在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的风险预警处理程序，并执行以下操作：
当检测到新增涉诉风险事项时，确定所述新增涉诉风险事项对应的初始风险码；
获取所述新增涉诉风险事项对应的企业信息，基于所述企业信息获取所述新增涉诉风险事项对应的第一关联风险事项中的第一关联风险码，并根据所述第一关联风险码和所述初始风险码构建第一风险画像级别；
获取所述新增涉诉风险事项对应的法人信息，基于所述法人信息获取所述新增涉诉风险事项对应的第二关联风险事项中的第二关联风险码，并根据所述第二关联风险码和所述初始风险码构建第二风险画像级别；
根据所述第一风险画像级别和所述第二风险画像级别确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则，并执行所述预警处置规则。
本发明提供一种涉诉风险预警处理方法，在涉诉风险预警处理方法第一实施例中，参照图2，涉诉风险预警处理方法包括以下步骤：
步骤S10，当检测到新增涉诉风险事项时，确定所述新增涉诉风险事项对应的初始风险码；
在本实施例中，会设置一个预警-处置模型，并在发现新的新增涉诉风险事项时，通过预警-处置模型将新增涉诉风险事项按照案件类型划分成不同的风险码，并根据新增涉诉风险事项所在数据源和其它数据源的数据，来实现风险预警和风险处理的自动化，从而缩短了审批时间，节省了人力成本，并降低了人工操作带来的风险。而且会利用风险码对企业或个人新增的新增涉诉风险事项进行预警，并将此新增涉诉风险事项与其他数据源的风险事项相结合，进行风险画像，然后将其风险画像类别相组合，从而完成对用户风险的甄别，进行预警和处置。并且可以定期通过接口接入涉诉风险数据源及其他风险数据源的信息，查询信贷客户有无新增涉诉风险事项，若有，则触发规则预警，并根据相应规则进行处理。
因此，当检测到涉诉风险事项时，先确定该涉诉风险事项是否为新增涉诉风险事项，若是，则会触发预设的预警-处置模型，并根据预警-处置模型对新增涉诉风险事项进行归类，并根据归类结果确定新增涉诉风险事项对应的风险码，即初始风险码。其中，风险码的等级可以分为四个等级，即1等级，2等级，3等级和4等级。
并且在本实施例中，可以从个人角度和企业角度将新增涉诉风险事项中的所有特征进行划分，即可以分为个人端对应的特征和企业端对应的特征，并根据不同的特征构建不同的指标事项，如根据个人端对应的特征构造的指标事项可以是监测期新增个人公检法机关信息，而对应的风险码可以赋值为4；还可以是监测期新增个人网贷/欠款欠费信息，对应的风险码可以赋值为3；还可以是监测期新增个人失信老赖名单，对应的风险码可以赋值为4等。而根据企业端对应的特征构造的指标事项可以是监测期新增企业失信老赖名单，对应的风险码可以赋值为4；也可以是监测期新增企业行政违法信息，对应的风险码可以赋值为3；还可以是监测期新增企业限制高消费名单，对应的风险码可以赋值为4。
其中，对各个指标事项赋予风险码的规则可以是该指标事项在新增涉诉风险事项中所占据的权重比例来确定，也可以根据用户的需求对风险码进行调整。而权重比例可以是基于用户提前设置的权重映射表来确定的。而且在本实施例中，在发现新增涉诉风险事项才会触发本实施例中的预警-处置模型。
步骤S20，获取所述新增涉诉风险事项对应的企业信息，基于所述企业信息获取所述新增涉诉风险事项对应的第一关联风险事项中的第一关联风险码，并根据所述第一关联风险码和所述初始风险码构建第一风险画像级别；
当获取到新增涉诉风险事项对应的初始风险码后，还需要考虑其他数据源的风险事项，结合其他数据源的风险事项对应的关联风险码进行风险画像，从而提高对新增风险事项预警的准确性。因此可以先确定新增涉诉风险事项对应的企业信息，即确定与此新增涉诉风险事项相关的企业信息，再确定该企业信息相关的其它风险事项，即第一关联风险事项。即可以通过网络，或本地历史记录中获取第一关联风险事项，并获取第一关联风险事项的风险码，即第一关联风险码。
而且在获取到各个第一关联风险码后，可以进行风险画像的创建，而由于风险码是具体的数值，不能直观地展现企业端用户(即企业信息)的风险情况，因此可以采用可视化图表组件将风险指标以及风险标签结合建立企业风险画像以直观地展示法人信息的风险情况。也就是可以将初始风险码和第一关联风险码进行结合，以生成第一风险画像。其中，不同的风险码对应不同的风险画像等级。在本实施例中，风险码共分为4个等级，其中，4等级为风险最高级别,作为风险画像最差指标，3等级指标为风险画像中等差指标，2等级为风险画像一般指标，1等级为风险画像较好指标。由于是根据风险码和关联风险码生成风险画像的，因此第一风险画像级别可以是第一风险画像极差、第一风险画像次极差、第一风险画像很差、第一风险画像中等差、第一风险画像中等差叠加、第一风险画像次中差和第一风险画像正常。其中，不同的第一风险画像级别对应不同的偿债能力。
步骤S30，获取所述新增涉诉风险事项对应的法人信息，基于所述法人信息获取所述新增涉诉风险事项对应的第二关联风险事项中的第二关联风险码，并根据所述第二关联风险码和所述初始风险码构建第二风险画像级别；
当获取到新增涉诉风险事项对应的初始风险码后，还需要考虑其他数据源的风险事项，结合其他数据源的风险事项对应的关联风险码进行风险画像，从而提高对新增风险事项预警的准确性。因此可以在获取到与企业信息相关的第一关联风险码后，还需要确定新增涉诉风险事项对应的法人信息，即确定与此新增涉诉风险事项相关的法人信息，再确定该法人信息相关的其它风险事项，即第二关联风险事项。即可以通过网络，或本地历史记录中获取第二关联风险事项，并获取第二关联风险事项的风险码，即第二关联风险码。
而且在获取到各个关联风险码后，可以进行风险画像的创建，而由于风险码是具体的数值，不能直观地展现法人信息的风险情况，因此可以采用可视化图表组件将风险指标以及风险标签结合建立法人风险画像以直观地展示法人信息的风险情况。也就是可以将初始风险码和第二关联风险码进行结合，以生成第二风险画像。其中，不同的风险码对应不同的风险画像等级。在本实施例中，风险码共分为4个等级，其中，4等级为风险最高级别,作为风险画像最差指标，3等级指标为风险画像中等差指标，2等级为风险画像一般指标，1等级为风险画像较好指标。由于是根据风险码和关联风险码生成风险画像的，因此第二风险画像级别可以是第二风险画像极差、第二风险画像次极差、第二风险画像很差、第二风险画像中等差、第二风险画像中等差叠加、第二风险画像次中差和第二风险画像正常。其中，不同的第二风险画像级别对应不同的偿债能力。
步骤S40，根据所述第一风险画像级别和所述第二风险画像级别确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则，并执行所述预警处置规则。
在本实施例中，当获取到与企业信息相关的第一风险画像级别和与法人信息相关的第二风险画像级别后，可以根据第一风险画像级别和第二风险画像级别来确定新增涉诉风险事项对应的预警处置规则，并执行此预警处置规则。其中，预警处置规则可以包括正常监测、重点监测、冻结额度和人工审核。而正常监测、重点监测、冻结额度是随着用户风险程度逐级升高相对应的不同处置方式，依次加大监控力度。而人工审核主要是对风险画像介于很差与差之间的客户进行抽查和复核。
因此可以设置冻结额度对应的画像类别为：第二风险画像极差、第二风险画像很差+第一风险画像很差、第二风险画像中差叠加+第一风险画像很差、第二风险画像很差+第一风险画像中差叠加、第二风险画像中差叠加+第一风险画像中差叠加、第二风险画像次极差+第一风险画像中差、第二风险画像中差+第一风险画像很差、第二风险画像中差+第一风险画像中差叠加、第二风险画像次中差+第一风险画像次极差和第一风险画像极差。重点监测对应的画像类别为：第二风险画像中差+第一风险画像中差。人工审核对应的画像类别为：第二风险画像中差+第一风险画像一般、第二风险画像一般+第一风险画像中差。正常监测对应的画像类别为：第二风险画像正常或第一风险画像正常。
另外，为辅助理解本实施例中对风险预警处理的原理的理解，下面进行举例说明。
例如，如图4所示，当发现新增涉诉风险事项时，可以先对新增涉诉风险事项进行归类，确定新增涉诉风险码的风险码大类(即数据源)，如确定新增风险码的数据源是司法涉诉，人行征信，工商登记，纳税信息，行内数据中的哪一项，并在确定数据源后，确定新增涉诉风险事项的初始风险码。并针对此新增涉诉风险事项，可以从企业维度和法人维度进行分析，当从企业维度分析时，获取与新增涉诉风险事项对应的企业相关的其他信息源信息，并在企业相关的其他信息源信息中获取多个第一关联风险事项，和各个第一关联风险事项对应的第一关联风险码，并根据初始风险码和各个第一关联风险码构建第一风险画像级别。当从法人维度分析时，获取与新增涉诉风险事项对应的法人相关的其他信息源信息，并在法人相关的其他信息源信息中获取多个第二关联风险事项，和各个第二关联风险事项对应的第二关联风险码，并根据初始风险码和各个第二关联风险码构建第二风险画像级别。再根据第一风险画像级别和第二风险画像级别获取对新增涉诉风险事项的处置结果，包括正常监测，重点监测，冻结额度和人工审核。其中，风险画像中共有:风险画像极差、风险画像次极差、风险画像很差、风险画像中等差、风险画像中等差叠加、风险画像次中差和风险画像很好。各个画像均有企业维度和个人维度，对于风险画像极差，单一维度即可被冻结额度，其他画像需两个维度相互叠加。冻结额度的画像类别共有10个，分别为：第二风险画像极差、第二风险画像很差+第一风险画像很差、第二风险画像中差叠加+第一风险画像很差、第二风险画像很差+第一风险画像中差叠加、第二风险画像中差叠加+第一风险画像中差叠加、第二风险画像次极差+第一风险画像中差、第二风险画像中差+第一风险画像很差、第二风险画像中差+第一风险画像中差叠加、第二风险画像次中差+第一风险画像次极差和第一风险画像极差。重点监测的画像类别为：第二风险画像中差+第一风险画像中差。人工审核的为：第二风险画像中差+第一风险画像一般、第二风险画像一般+第一风险画像中差。正常监测的画像类别为：第二风险画像正常或第一风险画像正常。其中，监测期可以是上一次查询风险数据的日期至本次查询日期期间，并且若是第一次查询，则可以将监测期设置为在当前时刻之前的任意时间段，如前12个月期间等。规则预警是当用户被监测到发生了某种风险事件(如涉诉风险事件)或其他数据源风险事件时触发的预警。
在本实施例中，通过当检测到新增涉诉风险事项时，确定所述新增涉诉风险事项对应的初始风险码；获取所述新增涉诉风险事项对应的企业信息，基于所述企业信息获取所述新增涉诉风险事项对应的第一关联风险事项中的第一关联风险码，并根据所述第一关联风险码和所述初始风险码构建第一风险画像级别；获取所述新增涉诉风险事项对应的法人信息，基于所述法人信息获取所述新增涉诉风险事项对应的第二关联风险事项中的第二关联风险码，并根据所述第二关联风险码和所述初始风险码构建第二风险画像级别；根据所述第一风险画像级别和所述第二风险画像级别确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则，并执行所述预警处置规则。通过在检测到新增涉诉风险事项，并确定对应的初始码后，根据新增涉诉风险事项对应的企业信息确定第一关联风险事项的第一关联风险码，根据第一关联风险码和初始风险码构建第一风险画像级别，并根据新增涉诉风险事项对应的法人信息确定第二关联风险事项的第二关联风险码，根据第二关联风险码和初始风险码构建第二风险画像级别，再根据第一风险画像级别和第二风险画像级别确定预警处置规则并执行，从而提高了风险监测的智能性，避免了人工操作而导致风险监测的效率低下的现象发生，也提高了风险监测的效率，并且在确定预警处置规则后会主动执行，也保障了风险监测的有效性。
进一步地，在本发明第一实施例的基础上，提出了本发明风险预警处理方法的第二实施例，本实施例是本发明第一实施例的步骤S40，根据所述第一风险画像级别和所述第二风险画像级别确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则的步骤的细化，包括：
步骤a，对所述第一风险画像级别和所述第二风险画像级别进行统计，以获取风险画像级别结果，根据所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否满足预设的冻结额度处理条件；
在本实施例中，当获取到第一风险画像级别和第二风险画像级别后，需要对第一风险画像级别和第二风险画像级别进行统计，以获取风险画像级别结果。由于第一风险画像级别可以是第一风险画像极差、第一风险画像次极差、第一风险画像很差、第一风险画像中等差、第一风险画像中等差叠加、第一风险画像次中差和第一风险画像正常。第二风险画像级别可以是第二风险画像极差、第二风险画像次极差、第二风险画像很差、第二风险画像中等差、第二风险画像中等差叠加、第二风险画像次中差和第二风险画像正常。因此在根据风险画像级别结果确定新增涉诉风险事项是否满足预设的冻结额度处理条件时，可以直接根据第一风险画像级别和第二风险画像级别来确定。也就是在本实施例中，可以设置冻结额度处理条件为第二风险画像极差、第二风险画像很差+第一风险画像很差、第二风险画像中差叠加+第一风险画像很差、第二风险画像很差+第一风险画像中差叠加、第二风险画像中差叠加+第一风险画像中差叠加、第二风险画像次极差+第一风险画像中差、第二风险画像中差+第一风险画像很差、第二风险画像中差+第一风险画像中差叠加、第二风险画像次中差+第一风险画像次极差和第一风险画像极差。
步骤b，若满足，则确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则是冻结额度。
当经过判断发现风险画像级别结果满足预设的冻结额度处理条件时，则可以直接确定新增涉诉风险事项对应的预警处置规则是冻结额度，此时就可以根据此预警处置规则进行冻结额度处理。
在本实施例中，通过根据第一风险画像级别和第二风险画像级别获取风险画像级别结果，并在根据风险画像级别结果确定新增涉诉风险事项满足预设的冻结额度处理条件时，确定预警处置规则是冻结额度，从而保障了预警处置规则的准确有效性。
进一步地，根据所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否满足预设的冻结额度处理条件的步骤之后，包括：
步骤c，若不满足，则根据所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否满足预设的重点监测条件；
当经过判断发现风险画像级别结果不满足预设的冻结额度处理条件时，则可以根据风险画像级别结果来确定新增涉诉风险事项是否满足预设的重点监测条件，以便根据确定结果来确定预警处置规则。其中，重点监测条件可以设置为第二风险画像中差+第一风险画像中差。
步骤d，若所述新增涉诉风险事项满足预设的重点监测条件，则确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则是重点监测。
当经过判断发现新增涉诉风险事项满足预定重点监测条件时，也就是确定第一风险画像级别为第一风险画像中差，第二风险画像级别为第二风险画像中差时，可以确定新增涉诉风险事项对应的预警处置规则是重点监测，此时就可以根据此预警处置规则进行重点监测处理。
在本实施例中，通过在新增涉诉风险事项不满足预设的冻结额度处理条件，满足预设的重点监测条件时，确定预警处置规则是重点监测，从而保障了预警处置规则的准确有效性。
进一步地，根据所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否满足预设的重点监测条件的步骤之后，包括：
步骤e，若所述新增涉诉风险事项不满足预设的重点监测条件，则根据所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否满足预设的人工审核条件；
当经过判断发现新增涉诉风险事项不满足预设的重点监测条件时，则可以继续根据风险画像级别结果来确定新增涉诉风险事项是否满足预设的人工审核条件，以便根据确定结果来确定预警处置规则。其中，人工审核条件可以设置为第二风险画像中差+第一风险画像一般、第二风险画像一般+第一风险画像中差。
步骤f，若所述新增涉诉风险事项满足预设的人工审核条件，则确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则是人工审核。
当经过判断发现新增涉诉风险事项满足预设的人工审核条件时，则可以直接确定新增涉诉风险事项对应的预警处置规则是人工审核，此时就可以根据此预警处置规则进行人工审核处理。
在本实施例中，通过在确定新增涉诉风险事项不满足预设的重点监测条件，满足预设的人工审核条件时，确定预警处置规则是人工审核，从而保障了预警处置规则的准确有效性。
进一步地，根据所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否满足预设的人工审核条件的步骤之后，包括：
步骤g，若所述新增涉诉风险事项不满足预设的人工审核条件，则基于所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否和预设的正常监测条件匹配；
当经过判断发现新增涉诉风险事项不满足预设的人工审核条件时，则可以继续根据风险画像级别结果来确定新增涉诉风险事项是否满足预设的正常监测条件，以便根据确定结果来确定预警处置规则。其中，正常监测条件可以是第二风险画像正常或第一风险画像正常。
步骤h，若所述新增涉诉风险事项和预设的正常监测条件匹配，则确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则是正常监测。
当经过判断发现新增涉诉风险事项和预设的正常监测条件匹配时，则可以直接确定新增涉诉风险事项对应的预警处置规则是正常监测，此时就可以根据此预警处置规则进行正常监测处理。
在本实施例中，通过在确定新增涉诉风险事项不满足预设的人工审核条件，满足预设的正常监测条件时，确定预警处置规则是正常监测，从而保障了预警处置规则的准确有效性。
进一步地，当检测到新增涉诉风险事项时，确定所述新增涉诉风险事项对应的初始风险码的步骤，包括：
步骤k，当检测到新增涉诉风险事项时，根据所述新增涉诉风险事项中的关键词和预设的分类规则对所述新增涉诉风险事项进行归类，并根据所述归类的归类结果确定所述新增涉诉风险事项对应的初始风险码。
在本实施例中，当检测到新增涉诉风险事项时，则可以根据新增涉诉风险事项中的关键词和用户提前设置的分类规则对新增涉诉风险事项进行归类。例如，若检测到新增涉诉风险事项中的关键词是“财产保全_被告或不详”，则可以将其作为一类，以完成归类。并且在本实施例中，分类规则可以包括“失信老赖”、“被执行案件”、“民间借贷”、“金融借款”等。当完成对新增涉诉风险事项的归类后，可以根据归类的归类结果来确定新增涉诉风险事项的风险码，即初始风险码。
在本实施例中，通过在检测到新增涉诉风险事项时，根据新增涉诉风险事项中的关键词和预设的分类规则进行归类，以确定新增涉诉风险事项对应的初始风险码，从而保障了获取到的初始风险码的准确性。
进一步地，根据所述第一关联风险码和所述初始风险码构建第一风险画像级别的步骤，包括：
步骤m，根据预设的风险码赋值规则对所述初始风险码进行风险赋值，以获取所述初始风险码对应的初级风险等级；
在本实施例中，当获取到新增涉诉风险事项的初始风险码和第一关联风险事项的第一关联风险码后，可以根据用户提前设置的风险码赋值规则对初始风险码进行风险赋值，以获取初始风险码对应的风险等级。即初级风险等级。其中风险等级可以分为四个等级，即1等级，2等级，3等级和4等级。
步骤n，获取所述第一关联风险码对应的第一风险等级，根据所述初级风险等级和所述第一风险等级构建第一风险画像级别。
在获取到初始风险码对应的风险等级后，也需要获取第一关联风险码对应的风险等级，即第一风险等级，而获取方式可以在历史记录中进行获取，也可以根据预设的风险码赋值规则进行确定，然后再根据初级风险等级和第一风险等级来构建第一风险画像等级。其中，第一风险画像级别可以是第一风险画像极差、第一风险画像次极差、第一风险画像很差、第一风险画像中等差、第一风险画像中等差叠加、第一风险画像次中差和第一风险画像正常。其中，不同的第一风险画像级别对应不同的偿债能力。
在本实施例中，通过根据预设的风险码赋值规则对初始风险码进行风险赋值，以确定初级风险等级，并根据第一关联风险码对应的第一风险等级构建第一风险画像级别，从而保障了获取到的第一风险画像级别的准确性。
此外，参照图3，本发明实施例还提出一种风险预警处理装置，所述风险预警处理装置包括：
确定模块A10，用于当检测到新增涉诉风险事项时，确定所述新增涉诉风险事项对应的初始风险码；
获取模块A20，用于获取所述新增涉诉风险事项对应的企业信息，基于所述企业信息获取所述新增涉诉风险事项对应的第一关联风险事项中的第一关联风险码，并根据所述第一关联风险码和所述初始风险码构建第一风险画像级别；
构建模块A30，用于获取所述新增涉诉风险事项对应的法人信息，基于所述法人信息获取所述新增涉诉风险事项对应的第二关联风险事项中的第二关联风险码，并根据所述第二关联风险码和所述初始风险码构建第二风险画像级别；
执行模块A40，用于根据所述第一风险画像级别和所述第二风险画像级别确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则，并执行所述预警处置规则。
可选地，所述执行模块A40，还用于：
对所述第一风险画像级别和所述第二风险画像级别进行统计，以获取风险画像级别结果，根据所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否满足预设的冻结额度处理条件；
若满足，则确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则是冻结额度。可选地，所述执行模块A40，还用于：
若不满足，则根据所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否满足预设的重点监测条件；
若所述新增涉诉风险事项满足预设的重点监测条件，则确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则是重点监测。
可选地，所述执行模块A40，还用于：
若所述新增涉诉风险事项不满足预设的重点监测条件，则根据所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否满足预设的人工审核条件；
若所述新增涉诉风险事项满足预设的人工审核条件，则确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则是人工审核。
可选地，所述执行模块A40，还用于：
若所述新增涉诉风险事项不满足预设的人工审核条件，则基于所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否和预设的正常监测条件匹配；
若所述新增涉诉风险事项和预设的正常监测条件匹配，则确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则是正常监测。
可选地，所述确定模块A10，还用于：
当检测到新增涉诉风险事项时，根据所述新增涉诉风险事项中的关键词和预设的分类规则对所述新增涉诉风险事项进行归类，并根据所述归类的归类结果确定所述新增涉诉风险事项对应的初始风险码。
可选地，所述获取模块A20，还用于：
根据预设的风险码赋值规则对所述初始风险码进行风险赋值，以获取所述初始风险码对应的初级风险等级；
获取所述第一关联风险码对应的第一风险等级，根据所述初级风险等级和所述第一风险等级构建第一风险画像级别。
其中，风险预警处理装置的各个功能模块实现的步骤可参照本发明风险预警处理方法的各个实施例，此处不再赘述。
本发明还提供一种风险预警处理设备，所述终端包括：存储器、处理器、通信总线以及存储在所述存储器上的风险预警处理程序：
所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；
所述处理器用于执行所述风险预警处理程序，以实现上述风险预警处理方法各实施例的步骤。
本发明还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于实现上述风险预警处理方法各实施例的步骤。
本发明计算机存储介质具体实施方式与上述风险预警处理方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种涉诉风险预警处理方法，其特征在于，所述涉诉风险预警处理方法，包括：
当检测到新增涉诉风险事项时，确定所述新增涉诉风险事项对应的初始风险码；
获取所述新增涉诉风险事项对应的企业信息，基于所述企业信息获取所述新增涉诉风险事项对应的第一关联风险事项中的第一关联风险码，并根据所述第一关联风险码和所述初始风险码构建第一风险画像级别；
获取所述新增涉诉风险事项对应的法人信息，基于所述法人信息获取所述新增涉诉风险事项对应的第二关联风险事项中的第二关联风险码，并根据所述第二关联风险码和所述初始风险码构建第二风险画像级别；
根据所述第一风险画像级别和所述第二风险画像级别确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则，并执行所述预警处置规则。
2.如权利要求1所述的涉诉风险预警处理方法，其特征在于，所述根据所述第一风险画像级别和所述第二风险画像级别确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则的步骤，包括：
对所述第一风险画像级别和所述第二风险画像级别进行统计，以获取风险画像级别结果，根据所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否满足预设的冻结额度处理条件；
若满足，则确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则是冻结额度。
3.如权利要求2所述的涉诉风险预警处理方法，其特征在于，所述根据所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否满足预设的冻结额度处理条件的步骤之后，包括：
若不满足，则根据所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否满足预设的重点监测条件；
若所述新增涉诉风险事项满足预设的重点监测条件，则确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则是重点监测。
4.如权利要求3所述的涉诉风险预警处理方法，其特征在于，所述根据所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否满足预设的重点监测条件的步骤之后，包括：
若所述新增涉诉风险事项不满足预设的重点监测条件，则根据所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否满足预设的人工审核条件；
若所述新增涉诉风险事项满足预设的人工审核条件，则确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则是人工审核。
5.如权利要求4所述的涉诉风险预警处理方法，其特征在于，所述根据所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否满足预设的人工审核条件的步骤之后，包括：
若所述新增涉诉风险事项不满足预设的人工审核条件，则基于所述风险画像级别结果确定所述新增涉诉风险事项是否和预设的正常监测条件匹配；
若所述新增涉诉风险事项和预设的正常监测条件匹配，则确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则是正常监测。
6.如权利要求1所述的涉诉风险预警处理方法，其特征在于，所述当检测到新增涉诉风险事项时，确定所述新增涉诉风险事项对应的初始风险码的步骤，包括：
当检测到新增涉诉风险事项时，根据所述新增涉诉风险事项中的关键词和预设的分类规则对所述新增涉诉风险事项进行归类，并根据所述归类的归类结果确定所述新增涉诉风险事项对应的初始风险码。
7.如权利要求1-6任一项所述的涉诉风险预警处理方法，其特征在于，所述根据所述第一关联风险码和所述初始风险码构建第一风险画像级别的步骤，包括：
根据预设的风险码赋值规则对所述初始风险码进行风险赋值，以获取所述初始风险码对应的初级风险等级；
获取所述第一关联风险码对应的第一风险等级，根据所述初级风险等级和所述第一风险等级构建第一风险画像级别。
8.一种风险预警处理装置，其特征在于，所述风险预警处理装置包括：
确定模块，用于当检测到新增涉诉风险事项时，确定所述新增涉诉风险事项对应的初始风险码；
获取模块，用于获取所述新增涉诉风险事项对应的企业信息，基于所述企业信息获取所述新增涉诉风险事项对应的第一关联风险事项中的第一关联风险码，并根据所述第一关联风险码和所述初始风险码构建第一风险画像级别；
构建模块，用于获取所述新增涉诉风险事项对应的法人信息，基于所述法人信息获取所述新增涉诉风险事项对应的第二关联风险事项中的第二关联风险码，并根据所述第二关联风险码和所述初始风险码构建第二风险画像级别；
执行模块，用于根据所述第一风险画像级别和所述第二风险画像级别确定所述新增涉诉风险事项对应的预警处置规则，并执行所述预警处置规则。
9.一种风险预警处理设备，其特征在于，所述风险预警处理设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的风险预警处理程序，所述风险预警处理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的风险预警处理方法的步骤。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有风险预警处理程序，所述风险预警处理程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的风险预警处理方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011094884.3A CN112132489A (zh) | 2020-10-13 | 2020-10-13 | 涉诉风险预警处理方法、装置、设备及计算机存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011094884.3A CN112132489A (zh) | 2020-10-13 | 2020-10-13 | 涉诉风险预警处理方法、装置、设备及计算机存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112132489A true CN112132489A (zh) | 2020-12-25 |
Family
ID=73854403
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011094884.3A Pending CN112132489A (zh) | 2020-10-13 | 2020-10-13 | 涉诉风险预警处理方法、装置、设备及计算机存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112132489A (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20160217406A1 (en) * | 2013-03-13 | 2016-07-28 | Jda Software Group, Inc. | Self-Learning Supply Chain System |
| CN109657918A (zh) * | 2018-11-19 | 2019-04-19 | 平安科技（深圳）有限公司 | 关联评估对象的风险预警方法、装置和计算机设备 |
| CN110135687A (zh) * | 2019-04-12 | 2019-08-16 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 企业风险评估预警方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN110246032A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-09-17 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 贷后风险监控方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN110674970A (zh) * | 2019-08-19 | 2020-01-10 | 广州荔支网络技术有限公司 | 企业法务风险预警方法、装置、设备及可读存储介质 |
-
2020
- 2020-10-13 CN CN202011094884.3A patent/CN112132489A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20160217406A1 (en) * | 2013-03-13 | 2016-07-28 | Jda Software Group, Inc. | Self-Learning Supply Chain System |
| CN109657918A (zh) * | 2018-11-19 | 2019-04-19 | 平安科技（深圳）有限公司 | 关联评估对象的风险预警方法、装置和计算机设备 |
| CN110135687A (zh) * | 2019-04-12 | 2019-08-16 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 企业风险评估预警方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN110246032A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-09-17 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 贷后风险监控方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN110674970A (zh) * | 2019-08-19 | 2020-01-10 | 广州荔支网络技术有限公司 | 企业法务风险预警方法、装置、设备及可读存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109189867B (zh) | 基于公司知识图谱的关系发现方法、装置及存储介质 | |
| KR102364491B1 (ko) | 가맹점 평가 방법 및 시스템 | |
| Xu et al. | Research note—effects of individual self-protection, industry self-regulation, and government regulation on privacy concerns: a study of location-based services | |
| JP5600168B2 (ja) | ウェブページコンテンツフィルタリングのための方法およびシステム | |
| US11941714B2 (en) | Analysis of intellectual-property data in relation to products and services | |
| US20120023586A1 (en) | Determining privacy risk for database queries | |
| US11887201B2 (en) | Analysis of intellectual-property data in relation to products and services | |
| US8533198B2 (en) | Mapping descriptions | |
| US20190362281A1 (en) | Injury risk factor identification, prediction, and mitigation | |
| US11270213B2 (en) | Systems and methods for extracting specific data from documents using machine learning | |
| US11348195B2 (en) | Analysis of intellectual-property data in relation to products and services | |
| US20220343433A1 (en) | System and method that rank businesses in environmental, social and governance (esg) | |
| US20210004919A1 (en) | Analysis Of Intellectual-Property Data In Relation To Products And Services | |
| US20210004918A1 (en) | Analysis Of Intellectual-Property Data In Relation To Products And Services | |
| KR20220034134A (ko) | 제품들 및 서비스들에 관한 지적 재산 데이터의 분석 | |
| US10762089B2 (en) | Open ended question identification for investigations | |
| CN112613974A (zh) | 一种风险预警方法、装置、设备及可读存储介质 | |
| US20180150907A1 (en) | System and method for determining best venue for selling a vehicle | |
| US20160203425A1 (en) | Supply Chain Risk Mitigation System | |
| KR101462858B1 (ko) | 기업의 해외 진출 역량 평가 방법 | |
| CN112132489A (zh) | 涉诉风险预警处理方法、装置、设备及计算机存储介质 | |
| CN114757546A (zh) | 风险预警方法、装置、设备及介质 | |
| EP3308296A1 (en) | A method and system for locating regulatory information | |
| US20200342302A1 (en) | Cognitive forecasting | |
| US20230245235A1 (en) | Cross-functional portfolio database management systems and methods |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |