CN115392805B - 一种交易型合同合规风险诊断方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种交易型合同合规风险诊断方法及系统，属于数据处理技术领域，其中，所述系统包括数据汇聚模块，用于获取合同相关信息；数据汇聚模块还用于获取待诊断交易型合同；数据处理模块，用于对数据汇聚模块获取的待诊断交易型合同进行结构化解析；合同判示模块，用于基于结构化解析后的待诊断交易型合同、供应商信息、项目基础信息及法规制度信息，确定待诊断交易型合同的风险信息；风险预警模块，用于基于待诊断交易型合同的风险信息，生成待诊断交易型合同的风险判示报告，具有提高企业合同合规风险管理工作水平和效率的优点。

Description

一种交易型合同合规风险诊断方法及系统

技术领域

本发明主要涉及数据处理技术领域，具体地说，涉及一种交易型合同合规风险诊断方法及系统。

背景技术

法治经济和契约经济的理念已经逐渐深入市场的每个角落，企业作为经济发展的重要载体，其市场竞争日趋激烈，企业经营的法律环境变得日益复杂。合同作为所有经济活动的起点，是企业遵循市场经济规律的重要体现。为了适应市场的变化和业务的快速发展，企业十分有必要加强对合同的合规风险管控，以不断提高企业经营管理水平和风险把控能力，提升企业的协同作战水平。企业要加快推进智慧化建设，通过智慧化手段将合同审核作为不可逾越的风险管控环节，建立健全风险信息预警机制，提高企业合同风险管理工作水平和效率。

目前企业合同风险管控工作主要依靠人工审核，审核过程可能存在缺乏客观性，难以避免好人思想、偏好思维，同时，审核工作具有大量重复性、体力性的日常工作。此外，合同流程涉及业务部分的交叉较多，但是前期却难以直接深入了解，导致前期风险排查不及时，后期容易产生纠纷或不利后果。

因此，需要一种交易型合同合规风险诊断方法及系统，用于更加精准地把握交易型合同签约前从采购计划到签订全流程中存在的风险，有助于建立健全企业合规风险信息预警机制，提高企业合同合规风险管理工作水平和效率。

发明内容

本说明书实施例之一提供一种交易型合同合规风险诊断系统，数据汇聚模块，用于获取合同相关信息；所述数据汇聚模块还用于获取待诊断交易型合同；数据处理模块，用于对所述数据汇聚模块获取的所述待诊断交易型合同进行结构化解析；合同判示模块，用于基于结构化解析后的所述合同相关信息，确定所述待诊断交易型合同的风险信息；风险预警模块，用于基于所述待诊断交易型合同的风险信息，生成所述待诊断交易型合同的风险判示报告。

在一些实施例中，所述数据处理模块对所述数据汇聚模块获取的所述待诊断交易型合同进行结构化解析，包括：获取合同文本编号格式；对所述待诊断交易型合同自动解析，识别所述待诊断交易型合同的合同文本编号；校验所述待诊断交易型合同的合同文本编号；基于校验后的所述待诊断交易型合同的合同文本编号，生成合同文本目录，并生成树形图。

在一些实施例中，所述合同判示模块还用于：基于词法分析技术对所述待诊断交易型合同中的关键信息进行结构化提取。

在一些实施例中，所述合同判示模块还用于：在所述待诊断交易型合同中缺少至少一个关键信息时，基于词义相似度技术从所述待诊断交易型合同中查找相似信息，并确定所述相似信息与所述关键信息的相似度。

在一些实施例中，所述合同相关信息至少包括供应商信息、法规制度信息及项目基础信息。

在一些实施例中，所述合同判示模块基于结构化解析后的所述合同相关信息，确定所述待诊断交易型合同的风险信息，包括：通过风险判示模型基于结构化解析后的所述待诊断交易型合同、所述供应商信息、所述项目基础信息及所述法规制度信息，确定所述待诊断交易型合同的风险信息。

在一些实施例中，所述数据汇聚模块还用于：基于所述供应商信息建立供应商画像。

在一些实施例中，所述合同判示模块通过风险判示模型基于结构化解析后的所述待诊断交易型合同、所述供应商信息、所述项目基础信息及所述法规制度信息，确定所述待诊断交易型合同的风险信息，包括：通过风险判示模型基于结构化解析后的所述待诊断交易型合同、所述供应商画像、所述项目基础信息及所述法规制度信息，确定所述待诊断交易型合同的风险信息。

本说明书实施例之一提供一种交易型合同合规风险诊断系统，包括：基础服务层，用于提供基础运行服务、数据存储服务、数据挖掘服务及应用支撑服务，还用于获取并存储合同相关信息；数据汇集分析层，由大数据和智能化框架组成，用于对所述合同相关信息的智能化汇集和分析；业务应用层，用于待诊断交易型合同签约前审计判示、供应商管理及法规制度知识库建立；系统应用层，包括管理系统和应用系统，其中，所述管理系统用于基础信息管理、供应商数据管理、法规制度管理、项目流程管理、判示模型管理以及系统维护，所述应用系统用于执行供应商信息查询及对所述待诊断交易型合同的审计判示操作。

本说明书实施例之一提供一种交易型合同合规风险诊断方法，包括：获取合同相关信息；获取待诊断交易型合同；对所述数据汇聚模块获取的所述待诊断交易型合同进行结构化解析；基于结构化解析后的所述待诊断交易型合同、所述供应商信息、项目基础信息及法规制度信息，确定所述待诊断交易型合同的风险信息；基于所述待诊断交易型合同的风险信息，生成所述待诊断交易型合同的风险判示报告。

本说明书提供的一种交易型合同合规风险诊断方法及系统，至少具有以下有益效果：

1、目前公司的交易型合同合规风险智慧管控工作基本都依靠人、依赖人，大量重复性、体力性的日常工作也都由人完成，通过实现固化业务的智能化诊断，将审核人员从重复性工作中解放出来投入到风险判示数据库的建设；

2、合同审核过程中完全依赖人工审核，存在缺乏客观性，难以避免好人思想、偏好思维的问题，通过自动的风险判示模型提高合同审核的客观性，降低人为因素造成的风险遗漏。

附图说明

本申请将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1是根据本申请一些实施例所示的一种交易型合同合规风险诊断系统的应用场景示意图；

图2是根据本申请一些实施例所示的一种交易型合同合规风险诊断系统的模块示意图；

图3是根据本申请一些实施例所示的一种交易型合同合规风险诊断方法的示例性流程图；

图4是根据本申请一些实施例所示的对待诊断交易型合同进行结构化解析的示例性流程图；

图5是根据本申请一些实施例所示的供应商画像的结构示意图。

图中，100、应用场景；110、处理设备；120、网络；130、用户终端；140、存储设备。

具体实施方式

为了更清楚地说明本申请的实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。应当理解，给出这些示例性的实施例仅仅是为了使相关领域的技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

虽然本申请对根据本申请的实施例的系统中的某些模块或单元做出了各种引用，然而，任何数量的不同模块或单元可以被使用并运行在客户端和/或服务器上。所述模块仅是说明性的，并且所述系统和方法的不同方面可以使用不同模块。

本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

图1是根据本申请一些实施例所示的一种交易型合同合规风险诊断系统的应用场景100示意图。

如图1所示，应用场景100可以包括处理设备110、网络120、用户终端130和存储设备140。

在一些实施例中，处理设备110可以用于处理与降水预报订正相关的信息和/或数据。例如，处理设备110可以获取合同相关信息，获取待诊断交易型合同，对数据汇聚模块获取的待诊断交易型合同进行结构化解析，基于结构化解析后的待诊断交易型合同、供应商信息、项目基础信息及法规制度信息，确定待诊断交易型合同的风险信息，基于待诊断交易型合同的风险信息，生成待诊断交易型合同的风险判示报告。

在一些实施例中，处理设备110可以是区域的或者远程的。例如，处理设备110可以通过网络120访问存储于用户终端130和存储设备140中的信息和/或资料。在一些实施例中，处理设备110可以直接与用户终端130和存储设备140连接以访问存储于其中的信息和/或资料。在一些实施例中，处理设备110可以在云系统上执行。例如，该云系统可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分散式云、内部云等中的一种或其任意组合。在一些实施例中，处理设备110可以包含处理器，处理器可以包含一个或多个子处理器（例如，单芯处理设备或多核多芯处理设备）。仅仅作为范例，处理器可包含中央处理器（CPU）、专用集成电路（ASIC）、专用指令处理器（ASIP）、图形处理器（GPU）、物理处理器（PPU）、数字信号处理器（DSP）、现场可编程门阵列（FPGA）、可编辑逻辑电路（PLD）、控制器、微控制器单元、精简指令集电脑（RISC）、微处理器等或以上任意组合。

网络120可促进应用场景100中数据和/或信息的交换。在一些实施例中，应用场景100中的一个或多个组件（例如，处理设备110、用户终端130和存储设备140）可以通过网络120发送数据和/或信息给应用场景100中的其他组件。例如，处理设备110可以通过网络120从存储设备140获取合同相关信息。在一些实施例中，网络120可以是任意类型的有线或无线网络。例如，网络120可以包括缆线网络、有线网络、光纤网络、电信网络、内部网络、网际网络、区域网络、广域网络、无线区域网络、都会区域网络、公共电话交换网络、蓝牙网络、ZigBee网络、近场通讯网络等或以上任意组合。

用户终端130可以获取应用场景100中的信息或数据，用户可以是用户终端130的使用者。在一些实施例中，用户终端130可以通过网络120与应用场景100中的一个或多个组件（例如，处理设备110或存储设备140）进行数据和/或信息的交换。例如，用户终端130可以通过网络120从处理设备110获取合同相关信息。在一些实施例中，用户终端130可以包括移动装置、平板电脑、笔记本电脑等中的一种或其任意组合。在一些实施例中，移动装置可以包括可穿戴装置、智能行动装置、虚拟实境装置、增强实境装置等或其任意组合。

在一些实施例中，存储设备140可以与网络120连接以实现与应用场景100的一个或多个组件（例如，处理设备110、用户终端130等）通讯。应用场景100的一个或多个组件可以通过网络120访问存储于存储设备140中的资料或指令。在一些实施例中，存储设备140可以直接与应用场景100中的一个或多个组件（如，处理设备110、用户终端130）连接或通讯。

应该注意的是，上述描述仅出于说明性目的而提供，并不旨在限制本申请的范围。对于本领域普通技术人员而言，在本申请内容的指导下，可做出多种变化和修改。可以以各种方式组合本申请描述的示例性的实施例的特征、结构、方法和其他特征，以获得另外的和/或替代的示例性的实施例。例如，存储设备140可以是包括云计算系统的数据存储设备，例如公共云、私有云、社区和混合云等。然而，这些变化与修改不会背离本申请的范围。

图2是根据本申请一些实施例所示的一种交易型合同合规风险诊断系统的模块示意图。如图2所示，交易型合同合规风险诊断系统可以包括数据汇聚模块、数据处理模块、合同判示模块及风险预警模块。

数据汇聚模块可以用于获取合同相关信息。数据汇聚模块还可以用于获取待诊断交易型合同。在一些实施例中，合同相关信息至少包括供应商信息、法规制度信息及项目基础信息。在一些实施例中，数据汇聚模块还可以用于：基于供应商信息建立供应商画像。

数据处理模块可以用于对数据汇聚模块获取的待诊断交易型合同进行结构化解析。在一些实施例中，数据处理模块对数据汇聚模块获取的待诊断交易型合同进行结构化解析，可以包括：获取合同文本编号格式；对待诊断交易型合同自动解析，识别待诊断交易型合同的合同文本编号；校验待诊断交易型合同的合同文本编号；基于校验后的待诊断交易型合同的合同文本编号，生成合同文本目录，并生成树形图。

合同判示模块可以用于基于结构化解析后的合同相关信息，确定待诊断交易型合同的风险信息。在一些实施例中，合同判示模块还可以用于：基于词法分析技术对待诊断交易型合同中的关键信息进行结构化提取。在一些实施例中，合同判示模块还可以用于：在待诊断交易型合同中缺少至少一个关键信息时，基于词义相似度技术从待诊断交易型合同中查找相似信息，并确定相似信息与关键信息的相似度。在一些实施例中，合同判示模块基于结构化解析后的合同相关信息，确定待诊断交易型合同的风险信息，可以包括：通过风险判示模型基于结构化解析后的待诊断交易型合同、供应商信息、项目基础信息及法规制度信息，确定待诊断交易型合同的风险信息。在一些实施例中，合同判示模块通过风险判示模型基于结构化解析后的待诊断交易型合同、供应商信息、项目基础信息及法规制度信息，确定待诊断交易型合同的风险信息，可以包括：通过风险判示模型基于结构化解析后的待诊断交易型合同、供应商画像、项目基础信息及法规制度信息，确定待诊断交易型合同的风险信息。

风险预警模块可以用于基于待诊断交易型合同的风险信息，生成待诊断交易型合同的风险判示报告。

本说明书一些实施例提供一种交易型合同合规风险诊断系统可以包括基础服务层、数据汇集分析层、业务应用层及系统应用层。

基础服务层，用于提供基础运行服务、数据存储服务、数据挖掘服务及应用支撑服务，还用于获取并存储合同相关信息；

数据汇集分析层，由大数据和智能化框架组成，用于对合同相关信息的智能化汇集和分析；

业务应用层，用于待诊断交易型合同签约前审计判示、供应商管理及法规制度知识库建立；

系统应用层，包括管理系统和应用系统，其中，管理系统用于基础信息管理、供应商数据管理、法规制度管理、项目流程管理、判示模型管理以及系统维护，提供给系统管理员使用，应用系统用于执行供应商信息查询及对待诊断交易型合同的审计判示操作，提供给具体业务应用人员使用。

系统整体采用基于微服务的架构模式，根据实施情况和使用规模，可将服务部署至独立物理服务器，也可以基于k8s等弹性计算引擎进行系统部署。

软件系统中各个模块的主要功能如下：

存储组件：主要用于各类业务数据、文档数据的持久化存储；

外部API接入网关：主要用于与外部的ERP(Enterprise Resource Planning)、SRM（Supplier Relationship Management）等系统进行接口对接；

算法调度系统：主要用于管理系统内的各类底层算法模型，和算法的执行过程管理；

规则引擎：主要用于执行系统中已建模好的各类判示规则，和管理判示管理的执行结果；

基础服务：主要包含系统所必须的各类基础数据和基础功能组件；

业务服务：主要包含本次项目所涉及的各类业务功能；

OpenAPI：构建系统的对外数据接口，即可提供给客户端使用，也可提供给其他第三方系统使用。

业务应用层还可以用于判示模型管理：

（1）基础判示模型管理

用于管理能够通过判示模型建模工具实现的基础判示模型，以列表形式展示基础模型信息，基础模型包括事实倾向型（文本比对型）和数值比较型等，提供按模型名称快速搜索，支持新增、编辑和删除，支持对模型进行配置。

（2）基础判示模型创建

判示模型创建界面提供可视化的组态工具，通过拖拉拽形式的工作流编辑方式，可快速生成合规风险判示模型。通过构建风险判示模型，实现风险判示模型定义及可视化管理。

判示模型创建界面具备以下版块：

判示对象清单：展示系统预设的所有可能作为判示对象的各类信息，包括项目基础信息、供应商数据、合同文本信息、采购文件文本信息、投标文件文本信息等；

判示依据清单；展示可作为判示依据的所有法规制度信息，支持基于分词的模糊搜索，可快速查找需要的法规制度依据；

判示方式清单：展示所有系统预设的判示方式，选择该判示方式后，模型会按照该判示方式的预设操作进行相应的判示；

判示流程绘制区域：可将判示对象清单、判示依据清单、判示方式清单中的任意信息组件拖动到判示流程绘制区域，根据该信息组件的类型决定其显示方式；拖动连接线到判示流程绘制区域，连接不同信息组件，即可实现组件间的流程关系。

复杂判示模型管理

此模块用于管理不能通过判示模型建模工具实现的复杂判示模型，以列表形式展示不同评审方式的需求模型，提供按评审方式名称快速搜索，支持新增、编辑和删除，提供判示模型的运行配置参数修改功能。

图3是根据本申请一些实施例所示的一种交易型合同合规风险诊断方法的示例性流程图。如图3所示，一种交易型合同合规风险诊断方法可以包括以下流程。

步骤310，获取合同相关信息。在一些实施例中，步骤310可以由数据汇聚模块执行。

在一些实施例中，合同相关信息可以至少包括供应商信息、法规制度信息及项目基础信息。

在一些实施例中，数据汇聚模块执行可以从处理设备110、用户终端130、存储设备140和/或外部数据源（例如，ERP(Enterprise Resource Planning)、SRM（SupplierRelationship Management）等系统）获取合同相关信息。

在一些实施例中，数据汇聚模块还可以用于：基于供应商信息建立供应商画像。图5是根据本申请一些实施例所示的供应商画像的结构示意图，如图5所示，在一些实施例中，数据汇聚模块通过对供应商数据库内该供应商的所有信息进行统计和分析生成供应商全方位画像，并根据风险数据结合风险评估机制生成供应商风险评级。

供应商画像维度的选取依据主要为两个方面：

（1）从合同风险诊断数据需求出发，选择主要判示模型所需的供应商判示依据信息；

（2）从供应商风险诊断需求出发，选择与供应商合作过程中重点关切的风险点信息。

步骤320，获取待诊断交易型合同。在一些实施例中，步骤320可以由数据汇聚模块执行。

在一些实施例中，待诊断交易型合同可以为Word文件格式。在一些实施例中，数据汇聚模块执行可以从处理设备110、用户终端130、存储设备140和/或外部数据源（例如，ERP(Enterprise Resource Planning)、SRM（Supplier Relationship Management）等系统）获取待诊断交易型合同。

在一些实施例中，数据汇聚模块可以获取供应商清单及基础信息，通过对接企查查开放数据接口获取供应商详细资质资信，利用数据清洗建立完善准确的供应商数据库；同时，通过内部数据接口对接内部系统获取项目基础信息。

步骤330，对数据汇聚模块获取的待诊断交易型合同进行结构化解析。在一些实施例中，步骤330可以由数据处理模块执行。

图4是根据本申请一些实施例所示的对待诊断交易型合同进行结构化解析的示例性流程图，如图4所示，在一些实施例中，数据处理模块对数据汇聚模块获取的待诊断交易型合同进行结构化解析，可以包括：

获取合同文本编号格式；

对待诊断交易型合同自动解析，识别待诊断交易型合同的合同文本编号；

校验待诊断交易型合同的合同文本编号；

基于校验后的待诊断交易型合同的合同文本编号，生成合同文本目录，并生成树形图。

在一些实施例中，数据处理模块可以利用先进的文本智能解析技术Apache POI实现Word格式法规制度和合同文本文件的结构化解析，建立法规制度知识库为合同审计判示提供依据，同时，利用NLP自然语言理解技术实现合同核心要素的智能提取为合同合规风险判示提供数据。

在一些实施例中，数据处理模块可以用于多源数据治理：

（1）获取内部项目数据

建立合规数据库的第一步是通过内部系统获取项目数据，系统利用基于Java的Apache POI框架对导入的文档和电子表格文档进行解析，生成项目清单数据，导入时出现格式或数据错误弹出相应提示信息，支持导入新表格文档进行数据更新，对应；

（2）获取外部供应商详细信息

在获取内部系统的供应商数据后，根据供应商名称通过企查查提供的数据接口获取系统所需的供应商资质、资信、履约能力等信息；

（3）内外部数据合并、清洗

对获取的内部项目数据和外部供应商详细信息进行合并处理，在合并的同时对数据进行数据清洗，数据清洗操作利用开源数据清洗工具OpenRefine进行，主要处理内外部供应商数据的的缺失、重复、不一致等问题，保证数据的规范性，为合规风险判示提供良好的数据基础，具体操作按照下图所示路径进行。

步骤340，基于结构化解析后的待诊断交易型合同、供应商信息、项目基础信息及法规制度信息，确定待诊断交易型合同的风险信息。在一些实施例中，步骤340可以由合同判示模块执行。

在一些实施例中，合同判示模块还可以用于基于词法分析技术（例如，自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)）对待诊断交易型合同中的关键信息（例如，客户名称、金额、签约时间、产权主体等）进行结构化提取。

在一些实施例中，合同判示模块还可以用于在待诊断交易型合同中缺少至少一个关键信息时，基于词义相似度技术从待诊断交易型合同中查找相似信息，并确定相似信息与关键信息的相似度。

在一些实施例中，当项目流程执行到业务人员负责的流程时，如果该流程存在判示则根据判示是否需要业务人员进行操作而执行不行的流程。如果该流程相关判示无需业务人员进行资料补充操作，则合同判示模块会自动执行该判示，如果判示结果正常不存在合规风险，则不会进行任何风险处理操作，如果判示不正常存在合规风险，则会在统一待办界面展示相关风险预警记录。

步骤350，基于待诊断交易型合同的风险信息，生成待诊断交易型合同的风险判示报告。在一些实施例中，步骤350可以由风险预警模块执行。

在一些实施例中，风险预警模块可以推送待诊断交易型合同的风险判示报告。例如，风险预警模块可以将待诊断交易型合同的风险判示报告推送至用户终端130。

可以理解的，一种交易型合同合规风险诊断方法依托大数据技术、NLP自然语言理解、智能规则引擎技术，实现交易型合同合规风险诊断和供应商画像风险预警，支持公司交易型合同签约审计风险管控工作的开展，提高合同风险管控工作效率，降低相关风险造成纠纷的概率及损失。

在一些实施例中，一种交易型合同合规风险诊断方法及系统可以至少包括以下有益效果：

（一）减少合同纠纷

交易型合同签订时若进行了法律风险提示预警，则最大程度地避免了事后纠纷的发生，从而控制处理纠纷的巨大成本支出。该项目的实现将法务工作前置、人机互动、工作数字化的最好呈现，能够有效地预防纠纷，增强公司的信誉度。

（二）降低项目风险

进行合作单位风险评估和预警，可以有效地发现和摒弃不合格的合作单位，同时可以将风险大的已合作单位报告集团公司，最大限度保证合作单位的信用和合作项目的完满。

（三）节约外委成本

资信审查属于律师事务所的一项增值服务内容，若公司创建了合作单位的资信审查机制，则不必支付这笔巨大的支出。

（四）提高管理效率

强化自然语言处理、机器学习、深度学习在人工智能识别应用领域的发展，对信息的完整性和准确性进行判别，对信息资料进行智能化分类，将获取到的信息匹配到对应的信息存储系统中，实现系统智能化信息校对和分类识别，减少人为判示流程。

（五）提升智能水平

借助内外部的大数据实现固化合同管理业务的自动化，提升业务前期法律的参与度，增强公司依法治企的能力。基于大数据分析，数据之间的关联性、差异性能够很好发掘，一些细微的合规风险点能够及时预警，采取防范措施。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本申请的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。

同时，本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本申请的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，本领域技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件（包括固件、常驻软件、微码等）执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本申请的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。

计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、RF、或类似介质，或任何上述介质的组合。

本申请各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python等，常规程序化编程语言如C语言、Visual Basic、Fortran 2003、Perl、COBOL 2002、PHP、ABAP，动态编程语言如Python、Ruby和Groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网（LAN）或广域网（WAN），或连接至外部计算机（例如通过因特网），或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务（SaaS）。

此外，除非权利要求中明确说明，本申请处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

最后，应当理解的是，本申请中所述实施例仅用以说明本申请实施例的原则。其他的变形也可能属于本申请的范围。因此，作为示例而非限制，本申请实施例的替代配置可视为与本申请的教导一致。相应地，本申请的实施例不仅限于本申请明确介绍和描述的实施例。

Claims (10)

1.一种交易型合同合规风险诊断系统，其特征在于，包括：

数据汇聚模块，用于获取合同相关信息；

所述数据汇聚模块还用于获取待诊断交易型合同；

数据处理模块，用于对所述数据汇聚模块获取的所述待诊断交易型合同进行结构化解析；

合同判示模块，用于基于结构化解析后的所述合同相关信息，确定所述待诊断交易型合同的风险信息；

风险预警模块，用于基于所述待诊断交易型合同的风险信息，生成所述待诊断交易型合同的风险判示报告；

基础服务层，用于提供基础运行服务、数据存储服务、数据挖掘服务及应用支撑服务，还用于获取并存储合同相关信息；

数据汇集分析层，由大数据和智能化框架组成，用于对所述合同相关信息的智能化汇集和分析；

业务应用层，用于待诊断交易型合同签约前审计判示、供应商管理及法规制度知识库建立；

系统应用层，包括管理系统和应用系统，其中，所述管理系统用于基础信息管理、供应商数据管理、法规制度管理、项目流程管理、判示模型管理以及系统维护，所述应用系统用于执行供应商信息查询及对所述待诊断交易型合同的审计判示操作；

所述业务应用层还用于基础判示模型管理：用于管理能够通过判示模型建模工具实现的基础判示模型，以列表形式展示基础模型信息，其中，所述基础判示模型包括事实倾向型和数值比较型，提供按模型名称搜索，支持新增、编辑和删除，支持对基础判示模型进行配置；

所述业务应用层还用于基础判示模型创建：判示模型创建界面提供可视化的组态工具，通过拖拉拽形式的工作流编辑方式，生成合规风险判示模型；

所述判示模型创建界面具备以下版块：

判示对象清单：展示判示对象的各类信息，包括项目基础信息、供应商数据、合同文本信息、采购文件文本信息、投标文件文本信息；

判示依据清单；展示作为判示依据的所有法规制度信息，支持基于分词的模糊搜索，查找需要的法规制度依据；

判示方式清单：展示判示方式，选择该判示方式后，合规风险判示模型会按照该判示方式的预设操作进行相应的判示；

判示流程绘制区域：将判示对象清单、判示依据清单、判示方式清单中的任意信息组件拖动到判示流程绘制区域，根据信息组件的类型决定其显示方式；拖动连接线到判示流程绘制区域，连接不同信息组件，实现信息组件间的流程关系；

所述业务应用层还用于管理不能通过判示模型建模工具实现的复杂判示模型，以列表形式展示不同评审方式的需求模型，提供按评审方式名称搜索，支持新增、编辑和删除，提供判示模型的运行配置参数修改功能。

2.根据权利要求1所述的一种交易型合同合规风险诊断系统，其特征在于，所述数据处理模块对所述数据汇聚模块获取的所述待诊断交易型合同进行结构化解析，包括：

获取合同文本编号格式；

对所述待诊断交易型合同自动解析，识别所述待诊断交易型合同的合同文本编号；

校验所述待诊断交易型合同的合同文本编号；

基于校验后的所述待诊断交易型合同的合同文本编号，生成合同文本目录，并生成树形图。

3.根据权利要求1所述的一种交易型合同合规风险诊断系统，其特征在于，所述合同判示模块还用于：

基于词法分析技术对所述待诊断交易型合同中的关键信息进行结构化提取。

4.根据权利要求3所述的一种交易型合同合规风险诊断系统，其特征在于，所述合同判示模块还用于：

在所述待诊断交易型合同中缺少至少一个关键信息时，基于词义相似度技术从所述待诊断交易型合同中查找相似信息，并确定所述相似信息与所述关键信息的相似度。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的一种交易型合同合规风险诊断系统，其特征在于，所述合同相关信息至少包括供应商信息、法规制度信息及项目基础信息。

6.根据权利要求5所述的一种交易型合同合规风险诊断系统，其特征在于，所述合同判示模块基于结构化解析后的所述合同相关信息，确定所述待诊断交易型合同的风险信息，包括：

通过风险判示模型基于结构化解析后的所述待诊断交易型合同、所述供应商信息、所述项目基础信息及所述法规制度信息，确定所述待诊断交易型合同的风险信息。

7.根据权利要求6所述的一种交易型合同合规风险诊断系统，其特征在于，所述数据汇聚模块还用于：

基于所述供应商信息建立供应商画像。

8.根据权利要求7所述的一种交易型合同合规风险诊断系统，其特征在于，所述合同判示模块通过风险判示模型基于结构化解析后的所述待诊断交易型合同、所述供应商信息、所述项目基础信息及所述法规制度信息，确定所述待诊断交易型合同的风险信息，包括：

通过风险判示模型基于结构化解析后的所述待诊断交易型合同、所述供应商画像、所述项目基础信息及所述法规制度信息，确定所述待诊断交易型合同的风险信息。

9.一种交易型合同合规风险诊断方法，其特征在于，包括：

获取合同相关信息；

获取待诊断交易型合同；

对数据汇聚模块获取的所述待诊断交易型合同进行结构化解析；

基于结构化解析后的所述待诊断交易型合同、供应商信息、项目基础信息及法规制度信息，确定所述待诊断交易型合同的风险信息；

基于所述待诊断交易型合同的风险信息，生成所述待诊断交易型合同的风险判示报告；

所述交易型合同合规风险诊断方法应用于交易型合同合规风险诊断系统，所述系统包括：

基础服务层，用于提供基础运行服务、数据存储服务、数据挖掘服务及应用支撑服务，还用于获取并存储合同相关信息；

数据汇集分析层，由大数据和智能化框架组成，用于对所述合同相关信息的智能化汇集和分析；

业务应用层，用于待诊断交易型合同签约前审计判示、供应商管理及法规制度知识库建立；

系统应用层，包括管理系统和应用系统，其中，所述管理系统用于基础信息管理、供应商数据管理、法规制度管理、项目流程管理、判示模型管理以及系统维护，所述应用系统用于执行供应商信息查询及对所述待诊断交易型合同的审计判示操作；

所述业务应用层还用于基础判示模型管理：用于管理能够通过判示模型建模工具实现的基础判示模型，以列表形式展示基础模型信息，其中，所述基础判示模型包括事实倾向型和数值比较型，提供按模型名称搜索，支持新增、编辑和删除，支持对基础判示模型进行配置；

所述业务应用层还用于基础判示模型创建：判示模型创建界面提供可视化的组态工具，通过拖拉拽形式的工作流编辑方式，生成合规风险判示模型；

所述判示模型创建界面具备以下版块：

判示对象清单：展示判示对象的各类信息，包括项目基础信息、供应商数据、合同文本信息、采购文件文本信息、投标文件文本信息；

判示依据清单；展示作为判示依据的所有法规制度信息，支持基于分词的模糊搜索，查找需要的法规制度依据；

判示方式清单：展示判示方式，选择该判示方式后，合规风险判示模型会按照该判示方式的预设操作进行相应的判示；

判示流程绘制区域：将判示对象清单、判示依据清单、判示方式清单中的任意信息组件拖动到判示流程绘制区域，根据信息组件的类型决定其显示方式；拖动连接线到判示流程绘制区域，连接不同信息组件，实现信息组件间的流程关系；

所述业务应用层还用于管理不能通过判示模型建模工具实现的复杂判示模型，以列表形式展示不同评审方式的需求模型，提供按评审方式名称搜索，支持新增、编辑和删除，提供判示模型的运行配置参数修改功能。

10.根据权利要求9所述的一种交易型合同合规风险诊断方法，其特征在于，所述对所述数据汇聚模块获取的所述待诊断交易型合同进行结构化解析，包括：

获取合同文本编号格式；

对所述待诊断交易型合同自动解析，识别所述待诊断交易型合同的合同文本编号；

校验所述待诊断交易型合同的合同文本编号；

基于校验后的所述待诊断交易型合同的合同文本编号，生成合同文本目录，并生成树形图。

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