CN115099664A - 银行控制内部风险的方法及装置 - Google Patents

银行控制内部风险的方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN115099664A
CN115099664A CN202210798853.9A CN202210798853A CN115099664A CN 115099664 A CN115099664 A CN 115099664A CN 202210798853 A CN202210798853 A CN 202210798853A CN 115099664 A CN115099664 A CN 115099664A
Authority
CN
China
Prior art keywords
employee
coefficient
risk
correlation
staff
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
Application number
CN202210798853.9A
Other languages
English (en)
Inventor
朱江波
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Bank of China Ltd
Original Assignee
Bank of China Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Bank of China Ltd filed Critical Bank of China Ltd
Priority to CN202210798853.9A priority Critical patent/CN115099664A/zh
Publication of CN115099664A publication Critical patent/CN115099664A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

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
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/901—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/9024—Graphs; Linked lists
    • 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
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06313—Resource planning in a project environment
    • 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)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供了一种银行控制内部风险的方法及装置，应用于金融技术领域，该方法包括：构建员工关联图，其中，员工关联图的节点与银行员工一一对应；依据历史内部审核数据，确定内部审核对应的风险类型；对于内部审核对应的每个风险类型，依据历史内部审核数据，确定相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系；依据员工关联图确定被审员工与各个审核员工的相关系数；对于内部审核对应的每个风险类型，依据相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系，以及被审员工与各个审核员工的相关系数，确定各个审核员工对应该风险类型的风险系数；确定被审员工对应的审核员工。本发明可以确定每个被审员工对应的审核员工，从而控制银行内部风险。

Description

银行控制内部风险的方法及装置
技术领域
本发明涉及金融技术领域，尤其涉及一种银行控制内部风险的方法及装置。
背景技术
在银行业务中，为了控制内部风险，银行需要对内部工作人员的工作进行审核或审计。在目前，内部审核都是人为安排，缺乏数据基础，导致内部审核效率低，甚至发现不了部分内部风险。
发明内容
本发明实施例提出一种银行控制内部风险的方法，用以确定每个被审员工对应的审核员工，从而控制银行内部风险，该方法包括：
构建员工关联图，其中，员工关联图的节点与银行员工一一对应，员工关联图的每个边对应一个相关系数，该相关系数标识该边对应的两个银行员工的相关程度，且相关程度位于0到1之间；
依据历史内部审核数据，确定内部审核对应的风险类型；
对于内部审核对应的每个风险类型，依据历史内部审核数据，确定相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系；
依据员工关联图确定被审员工与各个审核员工的相关系数；
对于内部审核对应的每个风险类型，依据相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系，以及被审员工与各个审核员工的相关系数，确定各个审核员工对应该风险类型的风险系数；
依据各个审核员工对应各个风险类型的风险系数，确定被审员工对应的审核员工。
本发明实施例提出一种银行控制内部风险的装置，用以确定每个被审员工对应的审核员工，从而控制银行内部风险，该装置包括：
员工关联图构建模块，用于构建员工关联图，其中，员工关联图的节点与银行员工一一对应，员工关联图的每个边对应一个相关系数，该相关系数标识该边对应的两个银行员工的相关程度，且相关程度位于0到1之间；
风险类型确定模块，用于依据历史内部审核数据，确定内部审核对应的风险类型；
相关系数与风险系数对应关系确定模块，用于对于内部审核对应的每个风险类型，依据历史内部审核数据，确定相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系；
相关系数确定模块，用于依据员工关联图确定被审员工与各个审核员工的相关系数；
风险系数确定模块，用于对于内部审核对应的每个风险类型，依据相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系，以及被审员工与各个审核员工的相关系数，确定各个审核员工对应该风险类型的风险系数；
审核员工确定模块，用于依据各个审核员工对应各个风险类型的风险系数，确定被审员工对应的审核员工。
本发明实施例还提供一种计算机设备，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上述银行控制内部风险的方法。
本发明实施例还提供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上述银行控制内部风险的方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述银行控制内部风险的方法。
在本发明实施例中，构建员工关联图，其中，员工关联图的节点与银行员工一一对应，员工关联图的每个边对应一个相关系数，该相关系数标识该边对应的两个银行员工的相关程度，且相关程度位于0到1之间；依据历史内部审核数据，确定内部审核对应的风险类型；对于内部审核对应的每个风险类型，依据历史内部审核数据，确定相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系；依据员工关联图确定被审员工与各个审核员工的相关系数；对于内部审核对应的每个风险类型，依据相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系，以及被审员工与各个审核员工的相关系数，确定各个审核员工对应该风险类型的风险系数；依据各个审核员工对应各个风险类型的风险系数，确定被审员工对应的审核员工。在上述过程中，构建了员工关联图，然后确定了相关系数与风险系数对应关系，这样在确定被审员工的相关系数，以及各个审核员工对应该风险类型的风险系数后，可准确地确定被审员工对应的审核员工，从而控制银行内部风险。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中银行控制内部风险的方法的流程图；
图2为本发明实施例中确定相关系数和风险类型的风险系数的对应关系的流程图；
图3为本发明实施例中将相关系数作为历史内部审核数据对应的相关系数的流程图；
图4为本发明实施例中依据员工关联图确定被审员工与各个审核员工的相关系数的流程图；
图5为本发明实施例中确定被审员工对应的审核员工的流程图；
图6为本发明实施例中确定被审员工对应的审核员工的流程图；
图7为本发明实施例中依据各个极值审核员工对应的优先概率确定被审员工对应的审核员工的流程图；
图8为本发明实施例中银行控制内部风险的装置的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
在本说明书的描述中，所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。参考术语“一个实施例”、“一个具体实施例”、“一些实施例”、“例如”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。各实施例中涉及的步骤顺序用于示意性说明本申请的实施，其中的步骤顺序不作限定，可根据需要作适当调整。
本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
图1为本发明实施例中银行控制内部风险的方法的流程图，如图1所示，包括：
步骤101，构建员工关联图，其中，员工关联图的节点与银行员工一一对应，员工关联图的每个边对应一个相关系数，该相关系数标识该边对应的两个银行员工的相关程度，且相关程度位于0到1之间；
步骤102，依据历史内部审核数据，确定内部审核对应的风险类型；
步骤103，对于内部审核对应的每个风险类型，依据历史内部审核数据，确定相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系；
步骤104，依据员工关联图确定被审员工与各个审核员工的相关系数；
步骤105，对于内部审核对应的每个风险类型，依据相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系，以及被审员工与各个审核员工的相关系数，确定各个审核员工对应该风险类型的风险系数；
步骤106，依据各个审核员工对应各个风险类型的风险系数，确定被审员工对应的审核员工。
图2为本发明实施例中确定相关系数和风险类型的风险系数的对应关系的流程图，在一实施例中，对于内部审核对应的每个风险类型，依据历史内部审核数据，确定相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系，包括：
步骤201，对于每条历史内部审核数据，确定该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员的相关系数，将该相关系数作为该历史内部审核数据对应的相关系数；
步骤202，选定多个相关系数区间，并确定每个相关系数区间对应的代表相关系数(比如区间的中点)，其中，任何两个相关系数区间互不相交；
步骤203，对于每个相关系数区间，将对应的相关系数位于该相关系数区间的历史内部审核数据作为该相关系数区间对应的历史内部审核数据；
步骤204，对于每个相关系数区间，将该相关系数区间对应的历史内部审核数据中涉及该风险类型的历史内部审核数据的比例作为该相关系数区间对应该风险类型的风险系数；
步骤205，构建系数离散函数，其中，该系数离散函数的自变量是各个相关系数区间对应的代表相关系数，该系数离散函数对应各个代表相关系数的函数值等于该代表相关系数对应的相关系数区间对应该风险类型的风险系数；
步骤206，对系数离散函数连续化，将获得的连续函数作为相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系。
图3为本发明实施例中将相关系数作为历史内部审核数据对应的相关系数的流程图，在一实施例中，对于每条历史内部审核数据，确定该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员的相关系数，将该相关系数作为该历史内部审核数据对应的相关系数，包括：
步骤301，依据员工关联图的每条边的相关系数，按照如下公式确定该边的相关距离：d＝-lg(c)，其中，d是该边的相关距离，c是该边的相关系数；
步骤302，依据边的相关距离，确定该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员在员工关联图中的最小相关距离；
步骤303，依据该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员在员工关联图中的最小相关距离，按照如下公式确定该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员的相关系数：
Figure BDA0003736716070000051
其中，t是该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员的相关系数，dr是该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员在员工关联图中的最小相关距离。
图4为本发明实施例中依据员工关联图确定被审员工与各个审核员工的相关系数的流程图，在一实施例中，依据员工关联图确定被审员工与各个审核员工的相关系数，包括：
步骤401，对于每个审核员工，依据边的相关距离，确定该被审员工和该审核员工在员工关联图中的最小相关距离；
步骤402，对于该审核员工，依据该被审员工和该审核员工在员工关联图中的最小相关距离，按照如下公式确定该被审员工和该审核员工的相关系数：s＝10-dm，其中，s是该被审员工和该审核员工的相关系数，dm是该被审员工和该审核员工在员工关联图中的最小相关距离。
图5为本发明实施例中确定被审员工对应的审核员工的流程图，在一实施例中，依据各个审核员工对应各个风险类型的风险系数，确定被审员工对应的审核员工，包括：
步骤501，依据各个审核员工对应各个风险类型的风险系数，确定审核员工的偏序，其中，该偏序用于确定任何两个审核员工中第一审核员工是否优于第二审核员工；对于内部审核对应的每个风险类型，如果第一审核员工对应该风险类型的风险系数小于等于第二审核员工对应该风险类型的风险系数，则确定第一审核员工优于第二审核员工；
步骤502，依据审核员工的偏序，将该偏序的极大元素作为极值审核员工；
步骤503，依据极值审核员工，确定被审员工对应的审核员工。
根据偏序极大元素的定义，偏序的极大元素就是在该偏序对应的集合中，不存在除该极大元素之外的其他元素，满足该其他元素优于该极大元素。
在一实施例中，依据审核员工的偏序，将该偏序的极大元素作为极值审核员工，包括：
将待确定审核员工集合和待比较审核员工集合初始化为所有的审核员工；
从内部审核对应的风险类型中选取出一风险类型；
循环执行如下3个步骤，直到待确定审核员工集合为空：
从待确定审核员工集合中取出对应选取出的风险类型的风险系数最小的审核员工s，并依据审核员工的偏序对审核员工s与待比较审核员工集合中除审核员工s之外的每一审核员工t进行比较；
如果审核员工t优于该审核员工s，则将该审核员工s从待确定审核员工集合中删除；如果该审核员工s优于审核员工t，则将审核员工t从待确定审核员工集合中删除，并将审核员工t确定为审核员工s的次审核员工；
如果依据审核员工的偏序确认待比较审核员工集合中除该审核员工s之外的任何审核员工都不优于审核员工s，则将审核员工s作为极值审核员工，并且将审核员工s从待确定审核员工集合中删除，以及将审核员工s的所有次审核员工从待比较审核员工集合中删除。
图6为本发明实施例中确定被审员工对应的审核员工的流程图，在一实施例中，依据极值审核员工，确定被审员工对应的审核员工，包括：
步骤601，对极值审核员工进行排序；
步骤602，依据每个极值审核员工对应内部审核对应的各个风险类型的风险系数，确定该极值审核员工对应的风险范数；
比如将该极值审核员工对应的风险范数确定为该极值审核员工对应内部审核对应的各个风险类型的风险系数的平方和的平方根；
步骤603，依据各个极值审核员工对应的风险范数，按照如下公式确定各个极值审核员工对应的优先概率：
Figure BDA0003736716070000071
wi是第i个极值审核员工的优先系数，xi和xj分别是第i个和第j个极值审核员工对应的风险范数，g是一个值域大于0的实值函数，且g的偏导数小于0；
步骤604，依据各个极值审核员工对应的优先概率，确定被审员工对应的审核员工。
图7为本发明实施例中依据各个极值审核员工对应的优先概率确定被审员工对应的审核员工的流程图，在一实施例中，依据各个极值审核员工对应的优先概率，确定被审员工对应的审核员工，包括：
步骤701，对于每个极值审核员工，将在排序中该极值审核员工之前的所有极值审核员工的优先概率的和作为该极值审核员工对应的概率下边界；
步骤702，选取随机数生成器生成一随机数，其中，该随机数生成器符合匀分布，且值域为[0,1]；
步骤703，从极值审核员工对应的概率下边界中选取出小于该随机数的最大概率下边界；
步骤704，将最大概率下边界对应的极值审核员工作为被审员工对应的审核员工。
另外，步骤104中，依据员工关联图确定被审员工与各个审核员工的相关系数，包括：
对于每个审核员工，如果被审员工和该审核员工不在员工关联图的同一连通子图中，则将该被审员工和该审核员工的相关系数确定为0；
将该被审员工所在员工关联图的连通子图中除该被审员工之外的所有节点作为待选员工，将所有的待选员工组成待选员工集合；
将在员工关联图中和该被审员工有边直连的每个待选员工对应的潜在相关系数初始化为该被审员工和该待选员工对应的边的相关系数；以及将在员工关联图中和该被审员工没有边直连的每个待选员工对应的潜在相关系数初始化为0；
将最大待选员工P确定为待选员工集合中对应的潜在相关系数最大的待选员工；
循环执行如下多个步骤，直到该被审员工和每个审核员工的相关系数都已确定：
确定最大待选员工P是否是审核员工，如果是，则将该被审员工和该审核员工的相关系数确定为该最大待选员工P对应的潜在相关系数；
获取在员工关联图中和该最大待选员工P有边直连的多个待选员工；
依据该最大待选员工P对应的潜在相关系数，更新在员工关联图中和该最大待选员工P有边直连的每个待选员工对应的潜在相关系数；其中，对于在员工关联图中和该最大待选员工P有边直连的每个待选员工Q，依据以下公式更新该待选员工对应的潜在相关系数：
Figure BDA0003736716070000081
fQ和
Figure BDA0003736716070000082
分别是待选员工Q在更新后和更新前对应的潜在相关系数，fP是该最大待选员工P对应的潜在相关系数，f(P,Q)是待选员工Q和最大待选员工P在员工关联图中对应的边对应的相关系数；
将该最大待选员工从待选员工集合中删除；
将最大待选员工更新为待选员工集合中对应的潜在相关系数最大的待选员工。
需要说明的是，步骤201可以按照如上方法确定历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员的相关系数。
综上所述，在本发明实施例提出的方法中，构建员工关联图，其中，员工关联图的节点与银行员工一一对应，员工关联图的每个边对应一个相关系数，该相关系数标识该边对应的两个银行员工的相关程度，且相关程度位于0到1之间；依据历史内部审核数据，确定内部审核对应的风险类型；对于内部审核对应的每个风险类型，依据历史内部审核数据，确定相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系；依据员工关联图确定被审员工与各个审核员工的相关系数；对于内部审核对应的每个风险类型，依据相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系，以及被审员工与各个审核员工的相关系数，确定各个审核员工对应该风险类型的风险系数；依据各个审核员工对应各个风险类型的风险系数，确定被审员工对应的审核员工。在上述过程中，构建了员工关联图，然后确定了相关系数与风险系数对应关系，这样在确定被审员工的相关系数，以及各个审核员工对应该风险类型的风险系数后，可准确地确定被审员工对应的审核员工，从而控制银行内部风险。
本发明实施例还提出一种银行控制内部风险的装置，其原理与银行控制内部风险的方法类似，这里不再赘述。
图8为本发明实施例中银行控制内部风险的装置的示意图，包括：
员工关联图构建模块801，用于构建员工关联图，其中，员工关联图的节点与银行员工一一对应，员工关联图的每个边对应一个相关系数，该相关系数标识该边对应的两个银行员工的相关程度，且相关程度位于0到1之间；
风险类型确定模块802，用于依据历史内部审核数据，确定内部审核对应的风险类型；
相关系数与风险系数对应关系确定模块803，用于对于内部审核对应的每个风险类型，依据历史内部审核数据，确定相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系；
相关系数确定模块804，用于依据员工关联图确定被审员工与各个审核员工的相关系数；
风险系数确定模块805，用于对于内部审核对应的每个风险类型，依据相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系，以及被审员工与各个审核员工的相关系数，确定各个审核员工对应该风险类型的风险系数；
审核员工确定模块806，用于依据各个审核员工对应各个风险类型的风险系数，确定被审员工对应的审核员工。
在一实施例中，相关系数与风险系数对应关系确定模块具体用于：
对于每条历史内部审核数据，确定该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员的相关系数，将该相关系数作为该历史内部审核数据对应的相关系数；
选定多个相关系数区间，并确定每个相关系数区间对应的代表相关系数，其中，任何两个相关系数区间互不相交；
对于每个相关系数区间，将对应的相关系数位于该相关系数区间的历史内部审核数据作为该相关系数区间对应的历史内部审核数据；
对于每个相关系数区间，将该相关系数区间对应的历史内部审核数据中涉及该风险类型的历史内部审核数据的比例作为该相关系数区间对应该风险类型的风险系数；
构建系数离散函数，其中，该系数离散函数的自变量是各个相关系数区间对应的代表相关系数，该系数离散函数对应各个代表相关系数的函数值等于该代表相关系数对应的相关系数区间对应该风险类型的风险系数；
对系数离散函数连续化，将获得的连续函数作为相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系。
在一实施例中，相关系数与风险系数对应关系确定模块具体用于：
依据员工关联图的每条边的相关系数，按照如下公式确定该边的相关距离：d＝-lg(c)，其中，d是该边的相关距离，c是该边的相关系数；
依据边的相关距离，确定该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员在员工关联图中的最小相关距离；
依据该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员在员工关联图中的最小相关距离，按照如下公式确定该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员的相关系数：
Figure BDA0003736716070000101
其中，t是该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员的相关系数，dr是该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员在员工关联图中的最小相关距离。
在一实施例中，相关系数确定模块具体用于：
对于每个审核员工，依据边的相关距离，确定该被审员工和该审核员工在员工关联图中的最小相关距离；
对于该审核员工，依据该被审员工和该审核员工在员工关联图中的最小相关距离，按照如下公式确定该被审员工和该审核员工的相关系数：
Figure BDA0003736716070000102
其中，s是该被审员工和该审核员工的相关系数，dm是该被审员工和该审核员工在员工关联图中的最小相关距离。
在一实施例中，审核员工确定模块具体用于：
依据各个审核员工对应各个风险类型的风险系数，确定审核员工的偏序，其中，该偏序用于确定任何两个审核员工中第一审核员工是否优于第二审核员工；对于内部审核对应的每个风险类型，如果第一审核员工对应该风险类型的风险系数小于等于第二审核员工对应该风险类型的风险系数，则确定第一审核员工优于第二审核员工；
依据审核员工的偏序，将该偏序的极大元素作为极值审核员工；
依据极值审核员工，确定被审员工对应的审核员工。
在一实施例中，审核员工确定模块具体用于：
对极值审核员工进行排序；
依据每个极值审核员工对应内部审核对应的各个风险类型的风险系数，确定该极值审核员工对应的风险范数；
依据各个极值审核员工对应的风险范数，按照如下公式确定各个极值审核员工对应的优先概率：
Figure BDA0003736716070000111
wi是第i个极值审核员工的优先系数，xi和xj分别是第i个和第j个极值审核员工对应的风险范数，g是一个值域大于0的实值函数，且g的偏导数小于0；
依据各个极值审核员工对应的优先概率，确定被审员工对应的审核员工。
在一实施例中，审核员工确定模块具体用于：
对于每个极值审核员工，将在排序中该极值审核员工之前的所有极值审核员工的优先概率的和作为该极值审核员工对应的概率下边界；
选取随机数生成器生成一随机数，其中，该随机数生成器符合匀分布，且值域为[0,1]；
从极值审核员工对应的概率下边界中选取出小于该随机数的最大概率下边界；
将最大概率下边界对应的极值审核员工作为被审员工对应的审核员工。
综上所述，在本发明实施例提出的装置中，构建员工关联图，其中，员工关联图的节点与银行员工一一对应，员工关联图的每个边对应一个相关系数，该相关系数标识该边对应的两个银行员工的相关程度，且相关程度位于0到1之间；依据历史内部审核数据，确定内部审核对应的风险类型；对于内部审核对应的每个风险类型，依据历史内部审核数据，确定相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系；依据员工关联图确定被审员工与各个审核员工的相关系数；对于内部审核对应的每个风险类型，依据相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系，以及被审员工与各个审核员工的相关系数，确定各个审核员工对应该风险类型的风险系数；依据各个审核员工对应各个风险类型的风险系数，确定被审员工对应的审核员工。在上述过程中，构建了员工关联图，然后确定了相关系数与风险系数对应关系，这样在确定被审员工的相关系数，以及各个审核员工对应该风险类型的风险系数后，可准确地确定被审员工对应的审核员工，从而控制银行内部风险。
发明实施例还提供一种计算机设备，所述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上述银行控制内部风险的方法。
本发明实施例还提供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上述银行控制内部风险的方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述银行控制内部风险的方法。
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、或计算机程序业务系统。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业务系统的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序业务系统的流程图和/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。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (17)

1.一种银行控制内部风险的方法，其特征在于，包括：
构建员工关联图，其中，员工关联图的节点与银行员工一一对应，员工关联图的每个边对应一个相关系数，该相关系数标识该边对应的两个银行员工的相关程度，且相关程度位于0到1之间；
依据历史内部审核数据，确定内部审核对应的风险类型；
对于内部审核对应的每个风险类型，依据历史内部审核数据，确定相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系；
依据员工关联图确定被审员工与各个审核员工的相关系数；
对于内部审核对应的每个风险类型，依据相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系，以及被审员工与各个审核员工的相关系数，确定各个审核员工对应该风险类型的风险系数；
依据各个审核员工对应各个风险类型的风险系数，确定被审员工对应的审核员工。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对于内部审核对应的每个风险类型，依据历史内部审核数据，确定相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系，包括：
对于每条历史内部审核数据，确定该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员的相关系数，将该相关系数作为该历史内部审核数据对应的相关系数；
选定多个相关系数区间，并确定每个相关系数区间对应的代表相关系数，其中，任何两个相关系数区间互不相交；
对于每个相关系数区间，将对应的相关系数位于该相关系数区间的历史内部审核数据作为该相关系数区间对应的历史内部审核数据；
对于每个相关系数区间，将该相关系数区间对应的历史内部审核数据中涉及该风险类型的历史内部审核数据的比例作为该相关系数区间对应该风险类型的风险系数；
构建系数离散函数，其中，该系数离散函数的自变量是各个相关系数区间对应的代表相关系数，该系数离散函数对应各个代表相关系数的函数值等于该代表相关系数对应的相关系数区间对应该风险类型的风险系数；
对系数离散函数连续化，将获得的连续函数作为相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对于每条历史内部审核数据，确定该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员的相关系数，将该相关系数作为该历史内部审核数据对应的相关系数，包括：
依据员工关联图的每条边的相关系数，按照如下公式确定该边的相关距离：d＝-lg(c)，其中，d是该边的相关距离，c是该边的相关系数；
依据边的相关距离，确定该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员在员工关联图中的最小相关距离；
依据该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员在员工关联图中的最小相关距离，按照如下公式确定该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员的相关系数：
Figure FDA0003736716060000021
其中，t是该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员的相关系数，dr是该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员在员工关联图中的最小相关距离。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，依据员工关联图确定被审员工与各个审核员工的相关系数，包括：
对于每个审核员工，依据边的相关距离，确定该被审员工和该审核员工在员工关联图中的最小相关距离；
对于该审核员工，依据该被审员工和该审核员工在员工关联图中的最小相关距离，按照如下公式确定该被审员工和该审核员工的相关系数：
Figure FDA0003736716060000022
其中，s是该被审员工和该审核员工的相关系数，dm是该被审员工和该审核员工在员工关联图中的最小相关距离。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，依据各个审核员工对应各个风险类型的风险系数，确定被审员工对应的审核员工，包括：
依据各个审核员工对应各个风险类型的风险系数，确定审核员工的偏序，其中，该偏序用于确定任何两个审核员工中第一审核员工是否优于第二审核员工；对于内部审核对应的每个风险类型，如果第一审核员工对应该风险类型的风险系数小于等于第二审核员工对应该风险类型的风险系数，则确定第一审核员工优于第二审核员工；
依据审核员工的偏序，将该偏序的极大元素作为极值审核员工；
依据极值审核员工，确定被审员工对应的审核员工。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，依据极值审核员工，确定被审员工对应的审核员工，包括：
对极值审核员工进行排序；
依据每个极值审核员工对应内部审核对应的各个风险类型的风险系数，确定该极值审核员工对应的风险范数；
依据各个极值审核员工对应的风险范数，按照如下公式确定各个极值审核员工对应的优先概率：
Figure FDA0003736716060000031
wi是第i个极值审核员工的优先系数，xi和xj分别是第i个和第j个极值审核员工对应的风险范数，g是一个值域大于0的实值函数，且g的偏导数小于0；
依据各个极值审核员工对应的优先概率，确定被审员工对应的审核员工。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，依据各个极值审核员工对应的优先概率，确定被审员工对应的审核员工，包括：
对于每个极值审核员工，将在排序中该极值审核员工之前的所有极值审核员工的优先概率的和作为该极值审核员工对应的概率下边界；
选取随机数生成器生成一随机数，其中，该随机数生成器符合匀分布，且值域为[0,1]；
从极值审核员工对应的概率下边界中选取出小于该随机数的最大概率下边界；
将最大概率下边界对应的极值审核员工作为被审员工对应的审核员工。
8.一种银行控制内部风险的装置，其特征在于，包括：
员工关联图构建模块，用于构建员工关联图，其中，员工关联图的节点与银行员工一一对应，员工关联图的每个边对应一个相关系数，该相关系数标识该边对应的两个银行员工的相关程度，且相关程度位于0到1之间；
风险类型确定模块，用于依据历史内部审核数据，确定内部审核对应的风险类型；
相关系数与风险系数对应关系确定模块，用于对于内部审核对应的每个风险类型，依据历史内部审核数据，确定相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系；
相关系数确定模块，用于依据员工关联图确定被审员工与各个审核员工的相关系数；
风险系数确定模块，用于对于内部审核对应的每个风险类型，依据相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系，以及被审员工与各个审核员工的相关系数，确定各个审核员工对应该风险类型的风险系数；
审核员工确定模块，用于依据各个审核员工对应各个风险类型的风险系数，确定被审员工对应的审核员工。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，相关系数与风险系数对应关系确定模块具体用于：
对于每条历史内部审核数据，确定该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员的相关系数，将该相关系数作为该历史内部审核数据对应的相关系数；
选定多个相关系数区间，并确定每个相关系数区间对应的代表相关系数，其中，任何两个相关系数区间互不相交；
对于每个相关系数区间，将对应的相关系数位于该相关系数区间的历史内部审核数据作为该相关系数区间对应的历史内部审核数据；
对于每个相关系数区间，将该相关系数区间对应的历史内部审核数据中涉及该风险类型的历史内部审核数据的比例作为该相关系数区间对应该风险类型的风险系数；
构建系数离散函数，其中，该系数离散函数的自变量是各个相关系数区间对应的代表相关系数，该系数离散函数对应各个代表相关系数的函数值等于该代表相关系数对应的相关系数区间对应该风险类型的风险系数；
对系数离散函数连续化，将获得的连续函数作为相关系数和该风险类型的风险系数的对应关系。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，相关系数与风险系数对应关系确定模块具体用于：
依据员工关联图的每条边的相关系数，按照如下公式确定该边的相关距离：d＝-lg(c)，其中，d是该边的相关距离，c是该边的相关系数；
依据边的相关距离，确定该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员在员工关联图中的最小相关距离；
依据该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员在员工关联图中的最小相关距离，按照如下公式确定该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员的相关系数：
Figure FDA0003736716060000041
其中，t是该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员的相关系数，dr是该历史内部审核数据对应的被审人员和对应的审核人员在员工关联图中的最小相关距离。
11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，相关系数确定模块具体用于：
对于每个审核员工，依据边的相关距离，确定该被审员工和该审核员工在员工关联图中的最小相关距离；
对于该审核员工，依据该被审员工和该审核员工在员工关联图中的最小相关距离，按照如下公式确定该被审员工和该审核员工的相关系数：
Figure FDA0003736716060000051
其中，s是该被审员工和该审核员工的相关系数，dm是该被审员工和该审核员工在员工关联图中的最小相关距离。
12.如权利要求8所述的装置，其特征在于，审核员工确定模块具体用于：
依据各个审核员工对应各个风险类型的风险系数，确定审核员工的偏序，其中，该偏序用于确定任何两个审核员工中第一审核员工是否优于第二审核员工；对于内部审核对应的每个风险类型，如果第一审核员工对应该风险类型的风险系数小于等于第二审核员工对应该风险类型的风险系数，则确定第一审核员工优于第二审核员工；
依据审核员工的偏序，将该偏序的极大元素作为极值审核员工；
依据极值审核员工，确定被审员工对应的审核员工。
13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，审核员工确定模块具体用于：
对极值审核员工进行排序；
依据每个极值审核员工对应内部审核对应的各个风险类型的风险系数，确定该极值审核员工对应的风险范数；
依据各个极值审核员工对应的风险范数，按照如下公式确定各个极值审核员工对应的优先概率：
Figure FDA0003736716060000052
wi是第i个极值审核员工的优先系数，xi和xj分别是第i个和第j个极值审核员工对应的风险范数，g是一个值域大于0的实值函数，且g的偏导数小于0；
依据各个极值审核员工对应的优先概率，确定被审员工对应的审核员工。
14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，审核员工确定模块具体用于：
对于每个极值审核员工，将在排序中该极值审核员工之前的所有极值审核员工的优先概率的和作为该极值审核员工对应的概率下边界；
选取随机数生成器生成一随机数，其中，该随机数生成器符合匀分布，且值域为[0,1]；
从极值审核员工对应的概率下边界中选取出小于该随机数的最大概率下边界；
将最大概率下边界对应的极值审核员工作为被审员工对应的审核员工。
15.一种计算机设备，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1至7任一项所述方法。
16.一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1至7任一项所述方法。
17.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述方法。
CN202210798853.9A 2022-07-08 2022-07-08 银行控制内部风险的方法及装置 Pending CN115099664A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210798853.9A CN115099664A (zh) 2022-07-08 2022-07-08 银行控制内部风险的方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210798853.9A CN115099664A (zh) 2022-07-08 2022-07-08 银行控制内部风险的方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115099664A true CN115099664A (zh) 2022-09-23

Family

ID=83296827

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210798853.9A Pending CN115099664A (zh) 2022-07-08 2022-07-08 银行控制内部风险的方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115099664A (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111861281A (zh) * 2020-08-05 2020-10-30 中国银行股份有限公司 基于知识图谱的风险员工发现方法及装置
CN113610633A (zh) * 2021-08-11 2021-11-05 中国银行股份有限公司 身份审核方式的设置方法及装置
CN113918583A (zh) * 2021-09-30 2022-01-11 中电金信软件有限公司 一种业务单据中审核节点风险等级的确定方法及确定装置
CN114638723A (zh) * 2022-03-29 2022-06-17 中国银行股份有限公司 基于业务办理数据进行风险分析的方法及系统
CN114638693A (zh) * 2022-03-31 2022-06-17 中国银行股份有限公司 确定银行网点业务类型范围的方法及系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111861281A (zh) * 2020-08-05 2020-10-30 中国银行股份有限公司 基于知识图谱的风险员工发现方法及装置
CN113610633A (zh) * 2021-08-11 2021-11-05 中国银行股份有限公司 身份审核方式的设置方法及装置
CN113918583A (zh) * 2021-09-30 2022-01-11 中电金信软件有限公司 一种业务单据中审核节点风险等级的确定方法及确定装置
CN114638723A (zh) * 2022-03-29 2022-06-17 中国银行股份有限公司 基于业务办理数据进行风险分析的方法及系统
CN114638693A (zh) * 2022-03-31 2022-06-17 中国银行股份有限公司 确定银行网点业务类型范围的方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王玉峰: "我国商业银行会计内部控制及风险防范探讨", 行政事业资产与财务, no. 32, 15 November 2014 (2014-11-15), pages 51 *
黄毅: "城市商业银行的内部控制和风险防范", 经济导刊, no. 8, 31 August 2011 (2011-08-31), pages 30 - 31 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Fauzan et al. Use case diagram similarity measurement: A new approach
Möller et al. Fuzzy structural analysis using α-level optimization
US6556979B1 (en) Method and system for identifying consumer credit revolvers with neural network time series segmentation
CN110457396A (zh) 一种基于区块链科研数据处理方法、装置、设备和存储介质
CN109242165A (zh) 一种模型训练及基于模型训练的预测方法及装置
CN114064459A (zh) 基于生成对抗网络和集成学习的软件缺陷预测方法
CN110262961A (zh) 工作流管理系统的测试方法、装置、存储介质及终端设备
CN115099664A (zh) 银行控制内部风险的方法及装置
CN113360416B (zh) 测试数据批量生成方法及装置
CN113468141B (zh) 用于生成apk主键的数据处理系统
CN109685453B (zh) 智能识别工作流有效路径的方法
CN114971199B (zh) 银行工作人员内部风险控制方法及装置
CN115099943A (zh) 控制贷款风险的方法及装置
CN106295925A (zh) 互联网金融风控审核中基本数据的自动全面审核方法及系统
CN107229487A (zh) 代码处理方法及装置
CN115170338A (zh) 离行自助设备的风险控制方法及装置
CN111080046A (zh) 一种输电技术成熟度评估方法和装置
CN115250231B (zh) 应用配置方法及装置
CN115239345A (zh) 转账交易的风险控制方法及装置
CN117251707B (zh) 一种河流数据要素的区块链锚定和验证方法与装置
CN114707884B (zh) 银行用户忠诚度数据分析方法及装置
CN114862551A (zh) 银行网点手机号风险控制方法及装置
CN115204890A (zh) 转账交易的风险控制方法及装置
CN117971679A (zh) 一种智能合约测试数据生成方法、装置、设备及存储介质
CN114692088A (zh) 一种污染指数的确认方法、装置及计算机可读存储介质

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