CN116562823A - 一种基于数据处理的内控智能化审核方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明适用于计算机技术领域，提供了一种基于数据处理的内控智能化审核方法及系统，包括：对多个业务数据库的数据依次抽取、转换、加载得到源数据，所述业务数据库为存储不同业务数据的数据库；存储所述源数据；将若干待分析的源数据分别转化为标准数据；基于预设的管理规则对所述标准数据进行分析得到分析结果；根据所述分析结果输出预警事项。本发明可以从多个不同业务系统内控的维度实现异构系统中数据的抓取、清洗、整合以及多个不同业务系统风控管理规则的自定义设定、运行和预警。

Description

一种基于数据处理的内控智能化审核方法及系统

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种基于数据处理的内控智能化审核方法及系统。

背景技术

传统的企业内控信息化，是在各个业务系统建设中，听取内控人员对风险关注点的要求，并在开发时写入控制程序，最终业务系统开发团队有没有写入控制点内控人员并不完全清楚。

企业内控要求经常会改变，当内控要求改变的时候没法及时进行规则的灵活调整，只能要求开发人员在各个业务系统中进行控制程序的二次开发和调整。

企业业务系统往往是不同厂商的异构系统，而内控往往是要实现不同系统之间的数据比较，所以当出现跨系统的数据内控时，需要人工进行数据搬运和核对企业内控规则散落在各个系统中，对于公司一共在各个业务系统中落地了多少规则，内控部门没有一个完整的统计和展示。

现有技术能够建立线上流程化管理模式，来提升内控操作效率；通过支持内控制度的线上即时查阅、通过信息化手段实现内控评价和风险评估的线上化操作，满足内控定性评价。

但是现有自动化审批以附件流转为主，解决了形式审核的问题，却无法提取核心信息与数据，无法实现内控关键点的自动化审核。

发明内容

基于此，有必要针对上述的问题，提供一种基于数据处理的内控智能化审核方法及系统。

一种基于数据处理的内控智能化审核方法，所述审核方法包括：

对多个业务数据库的数据依次抽取、转换、加载得到源数据，所述业务数据库为存储不同业务数据的数据库；

存储所述源数据；

将若干待分析的源数据分别转化为标准数据；

基于预设的管理规则对所述标准数据进行分析得到分析结果；

根据所述分析结果输出预警事项。

在其中一个实施例中，提供一种基于数据处理的内控智能化审核系统，所述审核系统包括：

数据质量管理模块，用于对多个业务数据库的数据依次抽取、转换、加载得到源数据，所述业务数据库为存储不同业务数据的数据库；

存储模块，用于存储所述源数据；

数据集市模块，用于将若干待分析的业务数据分别转化为标准数据；

规则配置模块，用于基于预设的管理规则对所述标准数据进行分析得到分析结果；

预警模块，用于根据所述分析结果输出预警事项。

上述基于数据处理的内控智能化审核方法、系统、计算机设备和存储介质，可以从多个不同业务系统内控的维度实现异构系统中数据的抓取、清洗、整合以及多个不同业务系统风控管理规则的自定义设定、运行和预警。

附图说明

图1为一个实施例中提供的基于数据处理的内控智能化审核方法的流程图；

图2为一个实施例中基于数据处理的内控智能化审核系统的结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。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。

可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一xx脚本称为第二xx脚本，且类似地，可将第二xx脚本称为第一xx脚本。

图1为一个实施例中提供的一种基于数据处理的内控智能化审核方法的流程图，所述审核方法包括：

步骤S102，对多个业务数据库的数据依次抽取、转换、加载得到源数据，所述业务数据库为存储不同业务数据的数据库；

步骤S104，存储所述源数据；

步骤S106，将若干待分析的源数据分别转化为标准数据；

步骤S108，基于预设的管理规则对所述标准数据进行分析得到分析结果；

步骤S110，根据所述分析结果输出预警事项。

在本发明实施例中的基于数据处理的内控智能化审核方法可以应用于计算机设备，计算机设备可以是独立的物理服务器或终端，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群，可以是提供云服务器、云数据库、云存储和CDN等基础云计算服务的云服务器。计算机设备可以与手机或者电脑等终端连接，通过这些终端对预警事项进行展示。

在本发明实施例中，先从不同的业务数据库中获取源数据，不同的业务数据库用于存储不同的业务数据，比如财务系统数据库、外部系统数据库、线下数据库以及资源规划数据库等，财务系统数据库用于存储企业的财务系统数据，资源规划数据库用于存储企业的资源规划系统数据，外部系统数据库用于存储企业外部系统的数据，线下数据库用于对线下数据进行存储。根据需求，先对不同的业务数据库的数据进行抽取；不同的业务数据库通常是异构的系统，在对不同的业务数据库的业务数据抽取后需要对数据进行转换，使数据的结构保持一致；最后在对数据进行加载，来准备传输、存储，从而得到源数据；源数据主要用于后续的基于规则的分析预警。

在本发明实施例中，不同的业务数据库中数据的结构可能是不同的，对这些业务数据库中的数据经过抽取、转换、加载后，再对源数据进行存储，主要分为两个方面，通过ODS(操作数据存储)和EDW(数据仓库)分别存储对应的数据，这里不做具体限定。

在本发明实施例中，要对源数据进行分析，就需要基于管理规则来考虑，而在分析之前，由于源数据本身的类型是不同的，比如其为财务数据、资信数据、供应商数据、合同数据等，就还需要对源数据进行清洗、映射、存储等，对源数据进行处理使其中被分析时被用到的信息得到整理，进而得到标准数据，来方便在后续基于预设的管理规则对所述标准数据进行分析。也就是管理规则预设之后，当有对应的业务在进行中或者已完成，即可自动运行相应的管理规则，并进行相应的分析。

在本发明实施例中，基于预设的管理规则对所述标准数据进行分析，管理规则可以是管理人员根据需要设定的，管理规则可以灵活配置来实现企业内控，管理规则可以集中设定，来综合各部门的需要要点；管理规则可以以数据表的形式固定，表内可以包括字段，规则表达式，规则描述等。分析后得到分析结果，分析结果可以以数据表形式输出；分析结果用于在内控管理中的预警，因而需要根据分析结果输出预警事项，为了便于内控，将预警事项嵌入业务系统，对相应业务的可能的风险进行预警。

在本发明实施例中，先将不同的业务数据经过抽取转化后统一存储，再依据规则仅对需要分析的源数据进行转化，然后依据预设的规则进行计算分析，得到分析结果，最后直接针对相应的业务输出预警事项。本发明可以以接口的方式嵌入到业务系统中，从多个不同业务系统内控的维度实现异构系统中数据的抓取、清洗、整合以及多个不同业务系统风控管理规则的自定义设定、运行和预警。

作为本发明的一种优选实施例，步骤S106，将若干待分析的源数据分别转化为标准数据的步骤包括：

S202，基于标准模板的分析需求提取待分析的源数据，所述标准模板为基于管理规则和业务需求制定的模板；

S204，将源数据映射至标准模板得到标准数据。

在本实施中，标准模板可以是标准表，标准表是基于内控的管理规则和业务要求设计的字段表，在本实施例中可以自定义生成，标准表在设计时可以尽量减少不同标准表之间的字段重复性，从而减少源数据转化为标准数据的复杂度。

基于标准模板中的字段，可以从存储的源数据的数据库中将需要分析的数据提取出来，在将具体的信息映射到标准表中，得到标准数据，也可称为中间表，中间表以及其中的字段与标准表一一对应。标准数据可以在后续用于具体的管理规则的比对、运算。

作为本发明的一种优选实施例，步骤S108，基于预设的管理规则对所述标准数据进行分析得到分析结果的步骤还包括：

S302，提取规则转化模板，所述规则转化模板为预设的配置有管理规则的模板；

S303，将所述标准数据与所述规则转化模板比对，得到分析结果。

在本发明实施例中，规则转化模板是基于标准模板生成的，当标准模板为标准表是，规则转化模板可以是规则转化表。规则转化表是基于标准表进行规则配置得到，其实质是标准表的函数功能的操作，转化表的目的是为了简化规则配置，可以一条规则一个转化表，在规则配置中不再需要复杂函数的实现。

通常来说，标准表是初始设计的基于内控的管理规则和业务需求设计的；同时，标准模板和规则转化模板均可以是用户自定义生成。

进一步的，标准数据形式上与标准模板相同，而规则转化模板则是基于标准模板配置得到的，因而可以基于标准数据以及规则转化模板，通过对比、运算来判断相应的业务事项是否符合管理规则，得到分析结果。

作为本发明的一种优选实施例，所述审核方法还包括基于标准模板生成规则转化模板的步骤，具体包括：

S402，对不同的所述标准模板进行关联；

S404，基于所述标准模板对字段进行函数配置；

S406，基于标准模板对风险预警规则的规则表达式以及风险描述进行配置。

在本发明实施例中，用于根据内控的管理需求，需要对管理规则进行预设，对规则可以集中配置，具体为对标准模板进行配置来得到规则转化模板。

可以是对不同的标准模板之间进行关联，可以选取需要的标准模板，对于某一字段，可以将该字段与标准模板关联，比如对于字段“公司全名”，可以关联的标准模板为标准表“公司名称表”。

对于具体的运算规则，需要通过函数配置来实现，可以选取相应的运算符、公式，来对需要计算的字段进行函数配置，当需要计算时，以实现根据相应字段的信息以及相应的函数进行计算。比如可以对营业开始日期、营业结束日期等各种日期的字段，进行计算，这里不作具体限定；运算符可以是“>”、“<”、“*”、“＝”、“and”、“or”等，这里不作具体限定。

对于具体的预警规则，则需要通过规则表达式来制定，而风险描述这是表示不同的计算结果对应的风险情况。通过根据前述的函数计算出的结果，来得到对应的风险情况，以便于预警。比如通过对“经营状态”这一字段的计算结果，对应的规则表达式可以为：[公司工商信息表.“经营状态”1、存续；2、注销；3、吊销；4、撤销；5、迁出；6、设立中；7、清算中；8、停业；9、其他”]＝“注销”；对应的风险描述为：[公司工商信息表.公司全名]经营状态异常-注销。通过上述规则表达式，可以计算出公司的经营状态分为“经营状态异常”和“注销”两种，以便于后续预警时展示关于经营状态的预警信息。

另外，对于规则转化模板，还可以对其配置规则编号、规则类别、规则名称、风险等级、规则属性、行业类别等。规则类别可以包括企业征信类、集团管控类、采购类、资金类等，这里不作具体限定；规则属性可以是自定义属性或者系统属性。

作为本发明的一种优选实施例，步骤S110，根据所述分析结果输出预警事项的步骤包括：

S502，根据所述分析结果生成风险报表；

S504，将所述风险报表输出至业务审批系统，以对业务系统的事中以及事后的风险事项预警。

在本实施例中，根据分析结果自动化生成风险报表，并将风险报表在业务系统中对应的事项输出。例如对于事中项目，即进行中项目，根据分析结果对发现的具有风险的预警事项进行展示，展示是可以针对组织架构进行数据隔离，根据权限管理中对数据权限的配置进行相应的涉及风险的预警事项进行隔离展示。还可以对所属公司，预警期间、信息类型、信息编码、项目编号、项目名称、规则类别、规则名称、风险描述等不同的字段的多维度检索。同时，对于事后项目，即已完成项目，将所有事后项目发现的风险进行展示，也可以对组织架构的数据进行隔离，根据权限管理中对数据权限的配置进行相应的涉及风险的预警事项进行隔离展示；也可以对所属公司，预警期间、项目编号、项目名称、规则类别、规则名称、风险描述等字段的多维度检索，并实时展示搜索结果的规则数量、风险数量汇总等信息。

本实施例能够将计算出的分析结果在对应的业务中展示预警事项，也可以对不同的字段进行检索，方便获知内控中可能具有风险的事项。

作为本发明的一种优选实施例，所述审核方法还包括：

S602，获取语音信息，识别所述语音信息并提取得到源数据；

S604，获取图像信息，识别所述图像信息并提取得到源数据。

在本实施例中，还能够对输入的文本进行自动化识别，在获取源数据时，一般是在业务系统中抽取，业务系统中的数据为结构化数据，还存在用户输入相关数据的情况，用户输入的数据包括语音信息、文本信息、图像信息、网页信息等，为了可以通过识别算法来获取相应的源数据。比如OCR(optical character recognition)文字识别，NLP(NaturalLanguage Processing，自然语言处理)等。通过自动识别用户输入信息，使源数据的类型更加多样，可基于管理规则分析的数据更多样，方便内控管理。

为了更好的理解本发明，示例性的：

对于业务合同这一业务的管理，其管理的控制需求为：付款金额和比例必须按照合同规定的副官金额和比例进行支付。源数据来源于业务数据库，比如资源规划系统、财务共享付款系统、合约系统的到付记录，源数据还需要付款申请金额、合同总金额、合同付款条件等。规则设计的规则表达式为：付款金额/合同总金额<＝合同款比例and到货记录＝“是”。风险描述为：资金风险：超合同付款。管理规则自动计算时：1、选取付款申请中的合同号；2、查看合同的到货记录是否为“是”；3、计算付款申请金额占合同比例；4、比较付款比例是否超过合同约定的比例。另外，可以依据自定义阈值范围，比如，超20％，显示红色；超10％，显示橙色；超2％，显示黄色。

在一个实施例中，提出一种基于数据处理的内控智能化审核系统，所述审核系统包括：

数据质量管理模块，用于对多个业务数据库的数据依次抽取、转换、加载得到源数据，所述业务数据库为存储不同业务数据的数据库；

存储模块，用于存储所述源数据；

数据集市模块，用于将若干待分析的业务数据分别转化为标准数据；

规则配置模块，用于基于预设的管理规则对所述标准数据进行分析得到分析结果；

预警模块，用于根据所述分析结果输出预警事项。

在本发明实施例中，通过数据质量管理模块、存储模块、数据集市模块、规则配置模块、预警模块等之间的配合，先将不同的业务数据经过抽取转化后统一存储，再依据规则仅对需要分析的源数据进行转化，然后依据预设的规则进行计算分析，得到分析结果，最后直接针对相应的业务输出预警事项。本发明可以以接口的方式嵌入到业务系统中，从多个不同业务系统内控的维度实现异构系统中数据的抓取、清洗、整合以及多个不同业务系统风控管理规则的自定义设定、运行和预警。

在本发明的一种实施例中，所述审核系统还包括：财务系统数据库、外部系统数据库、线下数据库以及资源规划数据库。每个数据库可以单独存储数据，财务系统数据库用于存储企业的财务系统数据，资源规划数据库用于存储企业的资源规划系统数据，外部系统数据库用于存储企业外部系统的数据，线下数据库用于对线下数据进行存储。

在一个实施例中，提出了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述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以下步骤：

步骤S102，对多个业务数据库的数据依次抽取、转换、加载得到源数据，所述业务数据库为存储不同业务数据的数据库；

步骤S104，存储所述源数据；

步骤S106，将若干待分析的源数据分别转化为标准数据；

步骤S108，基于预设的管理规则对所述标准数据进行分析得到分析结果；

步骤S110，根据所述分析结果输出预警事项。

在一个实施例中，提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下步骤：

步骤S102，对多个业务数据库的数据依次抽取、转换、加载得到源数据，所述业务数据库为存储不同业务数据的数据库；

步骤S104，存储所述源数据；

步骤S106，将若干待分析的源数据分别转化为标准数据；

步骤S108，基于预设的管理规则对所述标准数据进行分析得到分析结果；

步骤S110，根据所述分析结果输出预警事项。

应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种基于数据处理的内控智能化审核方法，其特征在于，所述审核方法包括：

对多个业务数据库的数据依次抽取、转换、加载得到源数据，所述业务数据库为存储不同业务数据的数据库；

存储所述源数据；

将若干待分析的源数据分别转化为标准数据；

基于预设的管理规则对所述标准数据进行分析得到分析结果；

根据所述分析结果输出预警事项。

2.根据权利要求1所述的基于数据处理的内控智能化审核方法，其特征在于，所述业务数据库包括：财务系统数据库、外部系统数据库、线下数据库以及资源规划数据库。

3.根据权利要求1所述的基于数据处理的内控智能化审核方法，其特征在于，所述将若干待分析的源数据分别转化为标准数据的步骤包括：

基于标准模板的分析需求提取待分析的源数据，所述标准模板为基于管理规则和业务需求制定的模板；

将源数据映射至标准模板得到标准数据。

4.根据权利要求3所述的基于数据处理的内控智能化审核方法，其特征在于，所述基于预设的管理规则对所述标准数据进行比对分析得到分析结果的步骤包括：

提取规则转化模板，所述规则转化模板为预设的配置有管理规则的模板；

将所述标准数据与所述规则转化模板比对，得到分析结果。

5.根据权利要求3所述的基于数据处理的内控智能化审核方法，其特征在于，所述审核方法还包括基于标准模板生成规则转化模板，包括：

对不同的所述标准模板进行关联；

基于所述标准模板对字段进行函数配置；

基于标准模板对风险预警规则的风险描述进行配置。

6.根据权利要求1所述的基于数据处理的内控智能化审核方法，其特征在于，根据所述分析结果输出预警事项的步骤包括：

根据所述分析结果生成风险报表；

将所述风险报表输出至业务审批系统，以对业务系统的事中以及事后的风险事项预警。

7.根据权利要求1所述的基于数据处理的内控智能化审核方法，其特征在于，所述审核方法还包括：

获取语音信息，识别所述语音信息并提取得到源数据；

获取图像信息，识别所述图像信息并提取得到源数据。

8.一种基于数据处理的内控智能化审核系统，其特征在于，所述审核系统包括：

数据质量管理模块，用于对多个业务数据库的数据依次抽取、转换、加载得到源数据，所述业务数据库为存储不同业务数据的数据库；

存储模块，用于存储所述源数据；

数据集市模块，用于将若干待分析的业务数据分别转化为标准数据；

规则配置模块，用于基于预设的管理规则对所述标准数据进行分析得到分析结果；

预警模块，用于根据所述分析结果输出预警事项。