CN113762926B - 智慧监督系统及智慧监督方法 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了智慧监督系统及智慧监督方法，其中智慧监督系统包括：异常数据规则库，包括若干风险判断规则；功能模块，包括车辆管理模块、物资采购模块、施工单位审核模块和计量拆装管理模块，功能模块能够调用异常数据规则库中的风险判断规则，并利用风险判断规则执行数据判断的功能，以筛查出异常数据；其中，车辆管理模块能够调用车辆的使用数据；物资采购模块能够调用物资的供应商数据；施工单位审核模块能够调用地区的施工单位数据；计量拆装管理模块能够调用计量表的拆装数据。通过上述方式，本申请可以对数字化管理的过程中产生的大数据实现充分利用，以实现智慧监督的目的。

Description

智慧监督系统及智慧监督方法
技术领域
本申请涉及数据监督技术领域，尤其涉及智慧监督系统及智慧监督方法。
背景技术
随着互联网技术的应用与普及、越来越多的公司、企业和单位都配备了数字化管理，由于互联网的特性，公司、企业和单位在数字化管理的过程中会产生大量的数据信息，因此监督系统或者审计系统等可以对大数据进行分析的处理系统应运而生。
然而，现有的监督系统还存在很多的不足，例如只能针对某个项目本身的数据进行监督、或者仅限于数字金额的数据进行监督，无法实现对大数据的充分利用，不能高效处理众多数据，难以满足用户对高效多样的监督系统的需求。
发明内容
本申请提供智慧监督系统及智慧监督方法，以解决现有技术中无法对公司、企业和单位在数字化管理的过程中产生的大数据实现充分利用的问题。
为解决上述技术问题，本申请提出一种智慧监督系统，包括：异常数据规则库，包括若干风险判断规则；功能模块，包括车辆管理模块、物资采购模块、施工单位审核模块和计量拆装管理模块，功能模块能够调用异常数据规则库中的风险判断规则，并利用风险判断规则执行数据判断的功能，以筛查出异常数据；其中，车辆管理模块能够调用车辆的使用数据；物资采购模块能够调用物资的供应商数据；施工单位审核模块能够调用地区的施工单位数据；计量拆装管理模块能够调用计量表的拆装数据。
作为本申请的一种优选技术方案，车辆管理模块用于判断车辆的行驶轨迹是否与车辆使用申请单上的行驶轨迹一致；若车辆的行驶轨迹与车辆使用申请单上的行驶轨迹不一致，则确定此次的车辆使用申请单存在异常。
作为本申请的一种优选技术方案，物资采购模块用于判断供应商在预设时间内的市场占比变化是否超过第一阈值；若供应商在预设时间内的市场占比变化超过第一阈值，则确定供应商在预设时间内存在异常。
作为本申请的一种优选技术方案，施工单位审核模块用于判断地区的施工单位的市场占比是否高于第二阈值，或者该地区的施工单位的市场占比变化是否超过第三阈值；若地区的施工单位的市场占比高于第二阈值，或者该地区的施工单位的市场占比变化超过第三阈值，则确定施工单位存在异常。
作为本申请的一种优选技术方案，计量拆装管理模块用于判断计量表在预设时间内是否存在两次以上的换表记录，且在每次换表后计电量的变化都超过第四阈值，若是，则确定该次计量表拆装存在异常。作为本申请的一种优选技术方案，聚合处理模块，用于从多个功能模块筛查出的异常数据中找出相同元素，对相同元素进行标记，并将包括相同元素的异常数据一起输出。
作为本申请的一种优选技术方案，相同元素包括经手人名字、申请人名字和/或审核人名字。
为解决上述技术问题，本申请提出一种智慧监督方法，包括：根据预设的风险判断规则对待处理的数据进行判断；当待处理的数据满足风险判断规则时，确定数据为异常数据；其中，待处理的数据包括车辆的使用数据、物资的供应商数据、地区的施工单位数据以及计量表的拆装数据。
作为本申请的一种优选技术方案，当待处理的数据满足风险判断规则时，确定数据为异常数据，包括：判断车辆的行驶轨迹是否与车辆使用申请单上的行驶轨迹一致，若不一致，则确定此次的车辆使用申请单存在异常；或者，判断供应商在预设时间内的市场占比变化是否超过第一阈值，若是，则确定供应商在预设时间内存在异常；或者，判断地区的施工单位的市场占比是否高于第二阈值，或者该地区的施工单位的市场占比变化是否超过第三阈值，若是，则确定施工单位存在异常；或者，判断计量表在预设时间内是否存在两次以上的换表记录，且在每次换表后计电量的变化都超过第四阈值，若是，则确定该次计量表拆装存在异常。
作为本申请的一种优选技术方案，还包括：从异常数据中找出相同元素；对相同元素进行标记，并将包括相同元素的异常数据一起输出。
本申请提出智慧监督系统及智慧监督方法，智慧监督系统包括异常数据规则库和功能模块，异常数据规则库包括若干风险判断规则；功能模块能够调用异常数据规则库中的风险判断规则，并利用风险判断规则执行数据判断的功能，以筛查出异常数据；其中功能模块包括车辆管理模块、物资采购模块、施工单位审核模块和计量拆装管理模块。通过上述方式，本申请可以对数字化管理的过程中产生的大数据实现充分利用，以实现智慧监督的目的。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施方式，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他的附图。
图1是本申请智慧监督系统一实施例的结构示意图；
图2是本申请智慧监督方法一实施例的流程示意图。
具体实施方式
为使本领域的技术人员更好地理解本申请的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本申请所提供智慧监督系统及智慧监督方法进一步详细描述。
本申请提出一种智慧监督系统，请参阅图1，图1是本申请智慧监督系统一实施例的结构示意图，在本实施例中，智慧监督系统可以包括：异常数据规则库110和若干功能模块120，具体如下：
异常数据规则库110可以包括若干风险判断规则；风险判断规则可以是由人为制定然后通过输入至智慧监督系统。一般来说，风险判断规则需要确定数据的类型以及异常数据的情况。进一步的，智慧监督系统还可以通过深度学习的方式从典型案例中分析总结和归纳出风险判断规则。
在一些实施例中，异常数据规则库110的风险判断规则可以进行更新，具体地可以是以定期更新或者是按需更新的方式。异常数据规则库110更新的时候，可以删除不再适用的风险判断规则、也可以增加新的风险判断规则，或者是对原有的风险判断规则进行更改等。
功能模块120可以包括车辆管理模块121、物资采购模块122、施工单位审核模块123和计量拆装管理模块124，功能模块120能够调用异常数据规则库110中的风险判断规则，并利用风险判断规则执行数据判断的功能，以筛查出异常数据。
可选地，异常数据可以通过风险提示单的形式进行推送，风险提示单的内容可以包括异常数据的情况以及相关责任人。
具体地，公司、企业和单位的管理数据可保存至数据库中，功能模块120可以从数据库中获取数据，并调用异常数据规则库110中的风险判断规则对获取的数据进行判断，当数据符合风险判断规则时，则认为该数据属于异常数据。
具体地，公司、企业和单位的管理数据可统一保存至一个数据库中，也可以按照数据类型保存至不同的数据库中，例如，数据库可以包括综合数据库、人资数据库、电商数据库、物资采购数据库等。
车辆管理模块121可以包括车辆的使用数据；车辆管理模块121用于判断车辆是否公车私用，即判断车辆的实际行驶轨迹是否与车辆使用申请单上的行驶轨迹一致，若车辆的行驶轨迹与车辆使用申请单上的行驶轨迹不一致，则确定此次的车辆使用申请单存在异常。
其中，车辆的实际行驶轨迹可以从车辆的导航系统中获得，每辆公车都可以安装有导航系统，导航系统可以记录车辆的行驶轨迹。申请人在申请公车使用时都需要填写车辆使用申请表，其中申请单中需要记录此次行程的出发地点和目的地点，由申请单上的出发地点和目的地点可以推导出申请单上的行驶轨迹，通过车辆的实际行驶轨迹与车辆使用申请单上的行驶轨迹相比，就可以得出申请人是否公车私用。
举例说明，如果车辆使用申请单上的行程是写着A-B，但是车辆的实际行驶轨迹却是C-D、A-C-D-B、A-D、C-B，并且C、D不是A-B之间的必经之路，甚至是绕路的，则可以确定此次的车辆使用申请单存在异常。
在其他的一些实施例中，车辆管理模块121还可以判断加油卡是否私用、车辆维修费是否私用等。具体地可以是判断某人是否经常申请加油卡以及车辆的维修费，若申请加油卡以及车辆的维修费超过正常水平，也可以判断存在异常数据。
物资采购模块122可以包括物资的供应商数据；物资采购模块122用于判断供应商在预设时间内的市场占比变化是否超过第一阈值；若供应商在预设时间内的市场占比变化超过第一阈值，则确定供应商在预设时间内存在异常。
例如，若上层领导调动到岗后，发现新增了供应商且的市场占比迅速上升，则确定该供应商以及该领导存在异常。举例说明，A地的领导调动到B地后，发现原来A地的供应商也跟着来了B地且迅速占领了B地的供应链市场，则确定该供应商以及该领导存在异常。
一般来说，当地物资的供应商应该是稳定的，如果在一段时间内当地物资的供应商发生明显的变动，例如引入了其他地方的供应商且该供应商的市场占比在短时间内大幅度增加，且发现经手物资采购的领导(又或者是审核人、经手人)又是新来的，新来的领导和新加入的供应商之前就存在联系，则认为该供应商以及该领导存在异常。
然而在一些情况下，仅仅靠供应商的市场占比进行判断，误差率会比较大，因此物资采购模块122中还可以包括其他的辅助判断，例如对招标物资是否合格的判断，供应商资质是否优秀的判断，对物资招标的评标专家是否合格的判断等。需要说明的是，在一些实施例中，这个辅助判断可以单独进行判断，不需要一定结合供应商的市场占比进行判断的。
举例说明，对评标专家的监督的维度可以包括评分、参与度、所在领域以及异常行为等。
以评分为例，当评分指标符合合理范围，则认为是正常值；当评分指标超出合理范围，则认为是异常值。采用专家评审立式数据以及同项目其他专家评分数据，对其进行处理，所产生的一个评分指标合理范围能够更加准确地反应出评标专家该次评分是否合理。
例如以下的情形都属于评标专家的异常行为：
1)结合其他评标专家的分数排名和投标单位的评分排名，该评标专家的评分不合理，经常出现与其他评标专家的评分相差较大的情况。例如，某个供应商的指标差，但是评标专家还是给予了高分；或者某个供应商在其他的评标专家都获得了高分，但是该评标专家却给予了低分；
2)某个评标专家在同一类目的评标项目中频繁出现，且高于平均出现的比例；3)评标专家对某个供应商异常偏爱，出现连续高分的现象；或者，评标专家对某个供应商异常厌恶，出现连续低分的现象。
可选地，为了更好的实现对平角专家的监督，也可以根据以上情况制定规则，从而建立深度学习的模型，为实现评标专家的监督提供技术支持。
施工单位审核模块123可以包括地区的施工单位数据；施工单位审核模块123用于判断地区的施工单位的市场占比是否高于第二阈值，或者该地区的施工单位的市场占比变化是否超过第三阈值；若地区的施工单位的市场占比高于所述第二阈值，或者该地区的施工单位的市场占比变化超过所述第三阈值，则确定施工单位存在异常。
施工单位审核模块123可以对一段时间内特定区域的受电工程施工单位的承接情况进行统计，并进一步分析是否存在异常情况。其中，施工单位数据可以包括施工项目名称、施工项目编码、施工项目类型、电压等级、开工时间、竣工时间、建管单位、设计单位、监理单位和施工单位等等。
与上述物资采购模块122的判断相类似，判断该地区内施工单位的市场占比是否高于第二阈值，例如，长期占了80％以上；又或者，地区的施工单位的市场占比变化是否超过第三阈值，例如，在相关负责人上任后，某个施工单位的市场占比增长超过了100％，若是，则确定施工单位以及该相关负责人存在异常。
施工项目可能存在利益输送，例如相关负责人会暗地里指定某个施工单位进行的项目才可以批准，从而导致了某个施工单位的市场占比迅速上升，出现异常的情况。然而也需要注意，如果一些施工单位确实是靠自身硬实力拿下较高的市场占比，则不属于异常情况。因此施工单位审核模块123还可以纳入施工单位实力的评判。
在一些实施例中，当排查出施工单位存在异常时，还可以进一步分析该施工单位与供电员工可能存在的利益关系，例如分析异常施工单位接手的施工项目的项目单是谁审核以及批准的，若该项目单都存在相同的审核人，可以将该审核人确定为可疑人选。
又或者，还可以排查异常施工单位的股东。高管、法人、项目负责人等是否与供电局员工存在法律关系或者血缘关系，例如是夫妻、直系亲属、旁系亲属等。
计量拆装管理模块124可以包括计量表的拆装数据；计量拆装管理模块124用于判断计量表在预设时间内是否存在两次以上的换表记录，且在每次换表后计电量的变化都超过第四阈值，若是，则确定该次计量表拆装存在异常。
在日常实践中，工作人员可能会利用更换电能表或者故障处理的工作机会，故意接错线或者损坏电能表，使得电能表的计量不准确，从而帮助客户减少计算电量。而计量拆装管理模块可以对这一类的异常行为进行监督。
由于计量表拆装工作后都会填写工作表单，工作表单上会记录此次的拆装数据，其中拆装数据包括工作人员、客户以及拆装时间，而且客户每个月的用电量也可以从数据库中获取，因此根据以上的获得的数据(拆装的工作人员、客户、拆装时间以及用电量)，计量拆装管理模块124可以对工作人员的异常行为进行监督。
具体地，统计同一客户在预设时间内存在两次或上次以上换表或故障处理工单，且拆装表人员为同一的情况；并进一步判断每次换表或者故障处理后的计电量是否发生明显变化，当换表前后计电量的变化超过第四阈值时，则认为是变化明显，确定该次计量表拆装存在异常。
其中，预设时间可以是一个季度、半年或者一年；第四阈值可以设置为33％、50％或者75％。
需要说明的是，计电量的明显变化可以是减少量的变化也可以是增加量的变化。例如，工作人员在第一次更换电能表时是为了帮助客户偷电，因此在第一次更换电能表后的用电量会明显减少；而第二次更换电表可能是为了躲避检查，需要把电能表更换正常，因此在第二次更换电能表后用电量会明显增加。
可选地，智慧监督系统还可以包括聚合处理模块，聚合处理模块用于从多个功能模块120筛查出的异常数据中找出相同元素，对相同元素进行标记，并将包括相同元素的异常数据一起输出。其中，相同元素包括经手人名字、申请人名字和/或审核人名字。
在本实施例中，功能模块120之间存在横向关联，功能模块120彼此相互支持；聚合处理模块可以从异常数据出找出相同的元素并对对相同元素进行标记。
进一步地，还可以从异常数据排查到个人名字，再从个人名字排查到更多的异常数据。
为了是的监督系统更加全面，还可以加入人工数据排查的环节。例如，可以手动输入关键词，智慧监督系统可以从数据库中筛选出与关键词相关的数据，以便人工数据排查。在输出的结果数据中，还可以包括监督系统的初步判断结果。
例如，当手动输出的关键词是“张三”，则可以输出与“张三”相关的数据，其中，与“张三”相关的数据可以包括多张车辆申请的使用单、张三的历任岗位、张三的其他经手单据等，然后实现对“张三”的进一步审核。
综上，本实施例的智慧监督系统包括以下优点：
1)建立异常数据规则库，异常数据规则库包括若干风险判断规则，功能模块能够利用风险判断规则得到异常数据，从而实现大数据处理；且风险判断规则可以根据需求进行更新，更加贴合监督的需求；
2)功能模块之间存在横向关联，功能模块彼此相互支持；
3)智慧监督系统可进行两种类型的数据排查：根据异常数据排查到个人，或者从个人排查到异常数据，监督形式更加全面、多样。
基于上述的智慧监督，本申请提出一种智慧监督方法，请参阅图2，图2是本申请智慧监督方法一实施例的流程示意图。在本实施例中，智慧监督方法可以包括步骤S110～步骤S120，各步骤具体如下：
S110：根据预设的风险判断规则对待处理的数据进行判断。
S120：当待处理的数据满足风险判断规则时，确定数据为异常数据；其中，待处理的数据包括车辆的使用数据、物资的供应商数据、地区的施工单位数据以及计量表的拆装数据。
可选地，当待处理的数据满足风险判断规则时，确定数据为异常数据，包括：
判断车辆的行驶轨迹是否与车辆使用申请单上的行驶轨迹一致；若车辆的行驶轨迹与车辆使用申请单上的行驶轨迹不一致，则确定此次的车辆使用申请单存在异常。
或者，判断供应商在预设时间内的市场占比变化是否超过第一阈值；若供应商在预设时间内的市场占比变化超过第一阈值，则确定供应商在预设时间内存在异常。
或者，判断地区的施工单位的市场占比是否高于第二阈值，或者该地区的施工单位的市场占比变化是否超过第三阈值；若地区的施工单位的市场占比高于第二阈值，或者该地区的施工单位的市场占比变化超过第三阈值，则确定施工单位存在异常；
或者，判断计量表在预设时间内是否存在两次以上的换表记录，且在每次换表后计电量的变化都超过第四阈值，若是，则确定该次计量表拆装存在异常。
可选地，还包括：从异常数据中找出相同元素；对相同元素进行标记，并将包括相同元素的异常数据一起输出。
本申请公开了智慧监督系统及智慧监督方法，其中智慧监督系统包括：异常数据规则库，包括若干风险判断规则；功能模块，包括车辆管理模块、物资采购模块、施工单位审核模块和计量拆装管理模块，功能模块能够调用异常数据规则库中的风险判断规则，并利用风险判断规则执行数据判断的功能，以筛查出异常数据；其中，车辆管理模块能够调用车辆的使用数据；物资采购模块能够调用物资的供应商数据；施工单位审核模块能够调用地区的施工单位数据；计量拆装管理模块能够调用计量表的拆装数据。通过上述方式，本申请可以对数字化管理的过程中产生的大数据实现充分利用，以实现智慧监督的目的。
可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。文中所使用的步骤编号也仅是为了方便描述，不对作为对步骤执行先后顺序的限定。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。
本申请中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
以上所述仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请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，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (5)

1.一种智慧监督系统，其特征在于，包括：
异常数据规则库，包括若干风险判断规则；
功能模块，包括车辆管理模块、物资采购模块、施工单位审核模块和计量拆装管理模块，所述功能模块能够调用所述异常数据规则库中的风险判断规则，并利用所述风险判断规则执行数据判断的功能，以筛查出异常数据；
其中，所述车辆管理模块能够调用车辆的使用数据；所述物资采购模块能够调用物资的供应商数据；所述施工单位审核模块能够调用地区的施工单位数据；所述计量拆装管理模块能够调用计量表的拆装数据；具体为：
所述车辆管理模块用于判断车辆的行驶轨迹是否与车辆使用申请单上的行驶轨迹一致；若车辆的行驶轨迹与车辆使用申请单上的行驶轨迹不一致，则确定此次的车辆使用申请单存在异常；
所述物资采购模块用于判断供应商在预设时间内的市场占比变化是否超过第一阈值；若供应商在预设时间内的市场占比变化超过所述第一阈值，则确定所述供应商在所述预设时间内存在异常；
所述施工单位审核模块用于判断地区的施工单位的市场占比是否高于第二阈值，或者该地区的施工单位的市场占比变化是否超过第三阈值；若地区的施工单位的市场占比高于所述第二阈值，或者该地区的施工单位的市场占比变化超过所述第三阈值，则确定所述施工单位存在异常；
所述计量拆装管理模块用于判断计量表在预设时间内是否存在两次以上的换表记录，且在每次换表后计电量的变化都超过第四阈值，若是，则确定该次计量表拆装存在异常。
2.根据权利要求1所述的智慧监督系统，其特征在于，还包括：
聚合处理模块，用于从多个功能模块筛查出的异常数据中找出相同元素，对所述相同元素进行标记，并将包括所述相同元素的异常数据一起输出。
3.根据权利要求2所述的智慧监督系统，其特征在于，
所述相同元素包括经手人名字、申请人名字和/或审核人名字。
4.一种智慧监督方法，其特征在于，包括：
根据预设的风险判断规则对待处理的数据进行判断；
当所述待处理的数据满足所述风险判断规则时，确定所述数据为异常数据；
其中，所述待处理的数据包括车辆的使用数据、物资的供应商数据、地区的施工单位数据以及计量表的拆装数据；具体为：
判断车辆的行驶轨迹是否与车辆使用申请单上的行驶轨迹一致；若车辆的行驶轨迹与车辆使用申请单上的行驶轨迹不一致，则确定此次的车辆使用申请单存在异常；或者，
判断供应商在预设时间内的市场占比变化是否超过第一阈值；若供应商在预设时间内的市场占比变化超过所述第一阈值，则确定所述供应商在所述预设时间内存在异常；或者，
判断地区的施工单位的市场占比是否高于第二阈值，或者该地区的施工单位的市场占比变化是否超过第三阈值；若地区的施工单位的市场占比高于所述第二阈值，或者该地区的施工单位的市场占比变化超过所述第三阈值，则确定所述施工单位存在异常；或者，
判断计量表在预设时间内是否存在两次以上的换表记录，且在每次换表后计电量的变化都超过第四阈值，若是，则确定该次计量表拆装存在异常。
5.根据权利要求4所述的智慧监督方法，其特征在于，还包括：
从所述异常数据中找出相同元素；
对所述相同元素进行标记，并将包括所述相同元素的异常数据一起输出。
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