CN116664310A - 一种客户风险统一监测及管控方法、装置及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种客户风险统一监测及管控方法、装置及系统，本发明实时性强，通过对客户数据的实时分析，能够及时发现客户风险。多维度分析，通过对客户基本信息、交易记录、行为轨迹等多维度数据的分析，能够更加准确地识别客户风险；管控措施灵活，根据客户风险等级，采取相应的管控措施，灵活性高，自动化程度高，采用数据分析算法，实现了客户风险的自动监测和管控，减少了人工干预的需求，提高了效率。数据采集和分析自动化，通过采用自动化的数据采集和分析技术，减少了人工干预的需求，提高了效率，预警功能及时，当出现客户风险时，系统会自动发出预警，提醒风险管理人员及时采取措施。
Description
技术领域
本发明涉及客户风险统一监测及管控领域，具体而言，涉及一种客户风险统一监测及管控方法、装置及系统。
背景技术
随着经济全球化的加速和金融市场的不断发展，各类金融产品和服务在客户中的应用越来越广泛，金融机构的客户风险管理也越来越重要。客户风险是指金融机构在与客户建立业务关系时所面临的不确定性和潜在的损失风险。客户风险的监测和管控是金融机构必须要进行的基本工作，以确保业务安全和稳健经营。
传统的客户风险监测和管控方法主要是基于单一维度的风险评估，如信用评级、收入水平、行业背景等，难以全面反映客户风险的多方面因素。此外，传统方法还存在数据来源分散、数据质量差、信息更新滞后等问题，导致监测和管控效果不佳。
因此，需要一种客户风险统一监测及管控方法、装置及系统，可以从多个维度对客户进行风险评估和监测，包括但不限于客户基本信息、财务状况、信用评级、行为偏好等，从而全面把握客户风险状况，及时发现潜在风险，采取相应措施进行管控。
发明内容
本发明的目的在于，针对目前存在的背景技术提出的问题。为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案，一种客户风险统一监测及管控方法，包括以下步骤，步骤1，获取不同客户的风险信息；客户的不同客户会有不同的风险监测系统和工具，包括市场风险监测系统、信用风险监测系统、操作风险监测系统中的数据；从这些不同的系统和工具中获取相应的风险信息，包括风险类型、风险指标、风险暴露度；
步骤2，对风险信息进行标准化和整合；不同的客户会使用不同的数据格式和风险评估标准，对获取的风险信息进行标准化处理，将不同来源的风险信息转化为统一的数据格式和评估标准，以便后续的整合和分析；
步骤3，建立风险指标体系；客户的风险状况通过一系列的风险指标来进行评估；评估公式为，
F为评估结果，为风险指标系数；/>为分析等级指数
根据不同类型的风险，建立针对性的风险指标体系，所述风险指标体系包括定量指标和定性指标；
步骤4，对风险信息进行整合和分析；将标准化后的风险信息整合到建立的风险指标体系中，并通过分析这些信息，对客户的风险状况进行评估和监测；在这一步中，采用各种统计分析方法和可视化工具，聚类分析、主成分分析、数据挖掘，数据挖掘挖掘公式为，
其中表示原始数据，/>为数据挖掘函数；以便更好地理解风险状况和发现潜在的风险暴露；
步骤5，制定风险控制措施；根据风险评估结果，制定相应的风险控制措施；这些措施针对不同的风险类型和风险指标，
风险指标:
式中，Q风险指标；X1、v2为风险类型的风险值；∑1、∑2为客户风险均值向量及协方差。
作为本发明优选的技术方案，步骤1，风险类型、风险指标、风险暴露度具体是指风险类型是客户在经营过程中面临的不同类型的风险，包括市场风险、信用风险、操作风险、汇率风险，风险指标用于衡量和评估客户风险状况的指标，定量指标，包括财务指标、市场指标、经济指标，定性指标，包括管理制度、市场竞争；
风险暴露度是指客户在面对不同类型的风险时所面临的程度和影响，包括风险的概率、风险的影响及其持续时间，客户的风险暴露度越高，意味着客户在面对风险时所面临的风险损失也就越大。
作为本发明优选的技术方案，步骤2，对风险信息进行标准化和整合具体包括以下步骤，
S1.数据规范化，通过制定标准数据格式、数据命名规则、数据字典方式，将不同来源的风险信息进行规范化处理，以便于后续的数据整合和分析；
S2.数据清洗，通过数据清洗的方式，对风险信息中存在的错误、缺失、异常问题进行处理，以提高数据质量和准确性；
S3.数据集成，通过数据集成的方式，将不同来源的风险信息进行整合，包括数据的合并、去重操作；
S4.数据匹配，通过对不同系统中的数据进行匹配，将不同系统中的数据进行关联，从而建立全局的风险信息管理系统。
作为本发明优选的技术方案，步骤3，建立风险指标体系具体包括S1.确定风险类型，根据企业所面临的风险类型，包括市场风险、信用风险、操作风险，确定需要建立的风险指标体系；
S2.研究相关文献和标准，通过查阅相关文献和标准，了解行业惯例和通用的风险指标，并在此基础上进行补充和完善；
S3.确定风险指标范围，根据所选定的风险类型和研究的相关文献，确定每一种风险的指标范围和指标类型，包括定量指标和定性指标；
S4.设计指标体系框架，在确定指标范围后，设计整个风险指标体系的框架，包括主要指标、次要指标、关键指标，以及指标之间的关系和权重；
S5.确定指标计算方法，对于每个指标，确定其计算方法和数据来源，以便在实际使用中进行数据计算和分析；
S6.建立指标库，根据设计好的指标体系框架和指标计算方法，建立相应的指标库，并将指标库与企业的风险管理系统相结合；
S7.定期更新和修订，由于企业的业务和风险情况不断变化，风险指标体系也需要不断更新和修订，以保持其有效性和实用性。
作为本发明优选的技术方案，步骤5，制定风险控制措施具体包括S1.识别风险，对企业的各个环节进行分析，评估会遇到的风险，包括内部和外部因素；
S2.评估风险，对已经识别的风险进行评估，确定影响程度；
S3.制定风险控制策略，根据评估结果，制定适合的风险控制策略，包括避免、减轻、转移或承担风险；
S4.实施措施，根据风险控制策略，实施相应的措施，包括制定相应的计划、流程和标准；
S5.监测和评估，对已经实施的风险控制措施进行监测和评估，及时发现问题并进行调整和改进；
S6.持续改进，根据监测和评估结果，不断完善和改进风险控制措施，提高企业的风险管理水平。
一种客户风险统一监测及管控装置，包括风险指标监测端口，所述风险指标监测端口与数据采集端口数据连接，所述数据采集端口通过数据线与监控平台端口连接，所述监控平台端口与风险预警单元进行数据连接，所述监控平台端口与交易监管单元数据连接，所述交易监管单元与风险评估单元数据连接，所述风险评估单元与风险审核单元数据连接，所述监控平台设置有交易记录追踪单元，通过交易记录追踪单元，记录和追踪客户的交易记录，为后续的风险控制提供依据。
作为本发明优选的技术方案，所述监控平台设置有风险预警模式，风险预测分析模式，数据安全保障模块；所述风险预警模式，提前预警并制定相应的风险控制措施，所述风险预测分析模式，通过风险模型和预警模式，进行风险预测分析，为风险控制提供预警和预测，所述数据安全保障模块，对客户交易数据进行安全保障，确保数据的完整性和机密性。
一种客户风险统一监测及管控系统，数据采集模块与数据分析模块数据连接，所述数据分析模块和所述管控模块数据连接，所述管控模块与预警模块数据连接，所述预警模块与报告输出模块数据连接。
作为本发明优选的技术方案，数据采集模块，用于获取客户数据，包括但不限于客户基本信息、交易记录、行为轨迹，数据分析模块，用于对客户数据进行分析，识别客户风险级，管控模块，根据客户风险级，采取相应的管控措施，包括但不限于限制交易、冻结账户、增加审核。
作为本发明优选的技术方案，预警模块，当出现客户风险时，系统会自动发出预警，提醒风险管理人员及时采取措施，报告输出模块，提供风险报告，在线查询风险级、风险事件信息。
在本发明的方案中，
1.本发明实时性强，通过对客户数据的实时分析，能够及时发现客户风险。多维度分析，通过对客户基本信息、交易记录、行为轨迹等多维度数据的分析，能够更加准确地识别客户风险；管控措施灵活，根据客户风险等级，采取相应的管控措施，灵活性高。
2.自动化程度高，采用数据分析算法，实现了客户风险的自动监测和管控，减少了人工干预的需求，提高了效率。数据采集和分析自动化，通过采用自动化的数据采集和分析技术，减少了人工干预的需求，提高了效率，预警功能及时，当出现客户风险时，系统会自动发出预警，提醒风险管理人员及时采取措施。
附图说明
图1为本发明提供的方法流程示意图；
图2为本发明提供的系统框架示意图。
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，下面将结合附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。
因此，以下对本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的部分实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围，需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征和技术方案相互组合，应注意到，相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
实施例1，请参阅图1-图2，一种客户风险统一监测及管控方法，包括以下步骤，步骤1，获取不同客户的风险信息；客户的不同客户会有不同的风险监测系统和工具，包括市场风险监测系统、信用风险监测系统、操作风险监测系统中的数据；从这些不同的系统和工具中获取相应的风险信息，包括风险类型、风险指标、风险暴露度；
步骤2，对风险信息进行标准化和整合；不同的客户会使用不同的数据格式和风险评估标准，对获取的风险信息进行标准化处理，将不同来源的风险信息转化为统一的数据格式和评估标准，以便后续的整合和分析；
步骤3，建立风险指标体系；客户的风险状况通过一系列的风险指标来进行评估；评估公式为，
F为评估结果，为风险指标系数；/>为分析等级指数
根据不同类型的风险，建立针对性的风险指标体系，所述风险指标体系包括定量指标和定性指标；
步骤4，对风险信息进行整合和分析；将标准化后的风险信息整合到建立的风险指标体系中，并通过分析这些信息，对客户的风险状况进行评估和监测；在这一步中，采用各种统计分析方法和可视化工具，聚类分析、主成分分析、数据挖掘，数据挖掘挖掘公式为，
其中表示原始数据，/>为数据挖掘函数；以便更好地理解风险状况和发现潜在的风险暴露；
步骤5，制定风险控制措施；根据风险评估结果，制定相应的风险控制措施；这些措施针对不同的风险类型和风险指标，
风险指标:
式中，Q风险指标；X1、v2为风险类型的风险值；∑1、∑2为客户风险均值向量及协方差。
步骤1，风险类型、风险指标、风险暴露度具体是指风险类型是客户在经营过程中面临的不同类型的风险，包括市场风险、信用风险、操作风险、汇率风险，风险指标用于衡量和评估客户风险状况的指标，定量指标，包括财务指标、市场指标、经济指标，定性指标，包括管理制度、市场竞争；
风险暴露度是指客户在面对不同类型的风险时所面临的程度和影响，包括风险的概率、风险的影响及其持续时间，客户的风险暴露度越高，意味着客户在面对风险时所面临的风险损失也就越大。
步骤2，对风险信息进行标准化和整合具体包括以下步骤，
S1.数据规范化，通过制定标准数据格式、数据命名规则、数据字典方式，将不同来源的风险信息进行规范化处理，以便于后续的数据整合和分析；
S2.数据清洗，通过数据清洗的方式，对风险信息中存在的错误、缺失、异常问题进行处理，以提高数据质量和准确性；
S3.数据集成，通过数据集成的方式，将不同来源的风险信息进行整合，包括数据的合并、去重操作；
S4.数据匹配，通过对不同系统中的数据进行匹配，将不同系统中的数据进行关联，从而建立全局的风险信息管理系统。
步骤3，建立风险指标体系具体包括S1.确定风险类型，根据企业所面临的风险类型，包括市场风险、信用风险、操作风险，确定需要建立的风险指标体系；
S2.研究相关文献和标准，通过查阅相关文献和标准，了解行业惯例和通用的风险指标，并在此基础上进行补充和完善；
S3.确定风险指标范围，根据所选定的风险类型和研究的相关文献，确定每一种风险的指标范围和指标类型，包括定量指标和定性指标；
S4.设计指标体系框架，在确定指标范围后，设计整个风险指标体系的框架，包括主要指标、次要指标、关键指标，以及指标之间的关系和权重；
S5.确定指标计算方法，对于每个指标，确定其计算方法和数据来源，以便在实际使用中进行数据计算和分析；
S6.建立指标库，根据设计好的指标体系框架和指标计算方法，建立相应的指标库，并将指标库与企业的风险管理系统相结合；
S7.定期更新和修订，由于企业的业务和风险情况不断变化，风险指标体系也需要不断更新和修订，以保持其有效性和实用性。
步骤5，制定风险控制措施具体包括S1.识别风险，对企业的各个环节进行分析，评估会遇到的风险，包括内部和外部因素；
S2.评估风险，对已经识别的风险进行评估，确定影响程度；
S3.制定风险控制策略，根据评估结果，制定适合的风险控制策略，包括避免、减轻、转移或承担风险；
S4.实施措施，根据风险控制策略，实施相应的措施，包括制定相应的计划、流程和标准；
S5.监测和评估，对已经实施的风险控制措施进行监测和评估，及时发现问题并进行调整和改进；
S6.持续改进，根据监测和评估结果，不断完善和改进风险控制措施，提高企业的风险管理水平。
一种客户风险统一监测及管控装置，包括风险指标监测端口，所述风险指标监测端口与数据采集端口数据连接，所述数据采集端口通过数据线与监控平台端口连接，所述监控平台端口与风险预警单元进行数据连接，所述监控平台端口与交易监管单元数据连接，所述交易监管单元与风险评估单元数据连接，所述风险评估单元与风险审核单元数据连接，所述监控平台设置有交易记录追踪单元，通过交易记录追踪单元，记录和追踪客户的交易记录，为后续的风险控制提供依据。
所述监控平台设置有风险预警模式，风险预测分析模式，数据安全保障模块；所述风险预警模式，提前预警并制定相应的风险控制措施，所述风险预测分析模式，通过风险模型和预警模式，进行风险预测分析，为风险控制提供预警和预测，所述数据安全保障模块，对客户交易数据进行安全保障，确保数据的完整性和机密性。
一种客户风险统一监测及管控系统，数据采集模块与数据分析模块数据连接，所述数据分析模块和所述管控模块数据连接，所述管控模块与预警模块数据连接，所述预警模块与报告输出模块数据连接。
数据采集模块，用于获取客户数据，包括但不限于客户基本信息、交易记录、行为轨迹，数据分析模块，用于对客户数据进行分析，识别客户风险级，管控模块，根据客户风险级，采取相应的管控措施，包括但不限于限制交易、冻结账户、增加审核。
预警模块，当出现客户风险时，系统会自动发出预警，提醒风险管理人员及时采取措施，报告输出模块，提供风险报告，在线查询风险级、风险事件信息。
本发明在使用的过程中，本方法、装置及系统采用客户风险评估模型，结合客户信息、交易信息、反洗钱等监测手段，对客户进行风险评估并监测客户交易，发现异常交易情况及时报警并采取管控措施。具体工作流程如下：1.客户信息管理，将客户基本信息、交易信息、反洗钱等信息进行归档管理，建立客户信息数据库。2.客户风险评估，采用专业的风险评估模型，对客户进行风险评估。评估指标包括客户身份信息、交易信息、反洗钱等因素，综合分析客户风险水平。3.监测客户交易，对客户交易进行实时监测，发现异常交易情况及时报警并采取管控措施。4.管控措施，根据客户风险等级，采取不同的管控措施，包括限制交易、暂停账户、冻结资金等措施。5.风险报告，定期生成风险报告，对客户风险水平进行监测和分析，为风险管理决策提供参考。本装置及系统包括服务器、数据库、监测设备等组成，主要功能是对客户风险进行统一监测及管控。1.服务器，采用高性能服务器，提供数据处理和存储服务，用于客户信息管理、风险评估、交易监测等工作。2.数据库，建立客户信息数据库，包括客户基本信息、交易信息、反洗钱等信息，提供数据支持。3.监测设备，采用专业的监测设备，对客户交易进行实时监测，发现异常交易情况及时报警。4.管控系统，根据客户风险等级，采取不同的管控措施，包括限制交易、暂停账户、冻结资金等措施。5.风险报告系统，定期生成风险报告，对客户风险水平进行监测和分析，为风险管理决策提供参考。工作过程1.客户信息管理，将客户基本信息、交易信息、反洗钱等信息进行归档管理，建立客户信息数据库。2.客户风险评估，采用专业的风险评估模型，对客户进行风险评估。评估指标包括客户身份信息、交易信息、反洗钱等因素，综合分析客户风险水平。3.监测客户交易，对客户交易进行实时监测，发现异常交易情况及时报警并采取管控措施。监测手段包括交易分析、行为分析、异常交易监测等。4.管控措施，根据客户风险等级，采取不同的管控措施，包括限制交易、暂停账户、冻结资金等措施。5.风险报告，定期生成风险报告，对客户风险水平进行监测和分析，为风险管理决策提供参考。报告包括客户风险等级、风险趋势分析、风险事件分析等。本方法、装置及系统采用客户风险评估模型，结合客户信息、交易信息、反洗钱等监测手段，对客户进行风险评估并监测客户交易，发现异常交易情况及时报警并采取管控措施。可有效提高金融机构风险防范能力和客户服务质量。
以上实施例仅用以说明本发明而并非限制本发明所描述的技术方案，尽管本说明书参照上述的各个实施例对本发明已进行了详细的说明，但本发明不局限于上述具体实施方式，因此任何对本发明进行修改或同替换；而一切不脱离发明的精神和范围的技术方案及其改进，其均涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.一种客户风险统一监测及管控方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤1，获取不同客户的风险信息；客户的不同客户会有不同的风险监测系统和工具，包括市场风险监测系统、信用风险监测系统、操作风险监测系统中的数据；从这些不同的系统和工具中获取相应的风险信息，包括风险类型、风险指标、风险暴露度；
步骤2，对风险信息进行标准化和整合；不同的客户会使用不同的数据格式和风险评估标准，对获取的风险信息进行标准化处理，将不同来源的风险信息转化为统一的数据格式和评估标准，以便后续的整合和分析；
步骤3，建立风险指标体系；客户的风险状况通过一系列的风险指标来进行评估；评估公式为，
F为评估结果，为风险指标系数；/>为分析等级指数
根据不同类型的风险，建立针对性的风险指标体系，所述风险指标体系包括定量指标和定性指标；
步骤4，对风险信息进行整合和分析；将标准化后的风险信息整合到建立的风险指标体系中，并通过分析这些信息，对客户的风险状况进行评估和监测；在这一步中，采用各种统计分析方法和可视化工具，聚类分析、主成分分析、数据挖掘，数据挖掘挖掘公式为，
其中表示原始数据，/>为数据挖掘函数；以便更好地理解风险状况和发现潜在的风险暴露；
步骤5，制定风险控制措施；根据风险评估结果，制定相应的风险控制措施；这些措施针对不同的风险类型和风险指标，
风险指标:
式中，Q风险指标；X1、v2为风险类型的风险值；∑1、∑2为客户风险均值向量及协方差。
2.根据权利要求1所述的一种客户风险统一监测及管控方法，其特征在于，步骤1，风险类型、风险指标、风险暴露度具体是指风险类型是客户在经营过程中面临的不同类型的风险，包括市场风险、信用风险、操作风险、汇率风险，风险指标用于衡量和评估客户风险状况的指标，定量指标，包括财务指标、市场指标、经济指标，定性指标，包括管理制度、市场竞争；
风险暴露度是指客户在面对不同类型的风险时所面临的程度和影响，包括风险的概率、风险的影响及其持续时间，客户的风险暴露度越高，意味着客户在面对风险时所面临的风险损失也就越大。
3.根据权利要求2所述的一种客户风险统一监测及管控方法，其特征在于，步骤2，对风险信息进行标准化和整合具体包括以下步骤，
S1.数据规范化，通过制定标准数据格式、数据命名规则、数据字典方式，将不同来源的风险信息进行规范化处理，以便于后续的数据整合和分析；
S2.数据清洗，通过数据清洗的方式，对风险信息中存在的错误、缺失、异常问题进行处理，以提高数据质量和准确性；
S3.数据集成，通过数据集成的方式，将不同来源的风险信息进行整合，包括数据的合并、去重操作；
S4.数据匹配，通过对不同系统中的数据进行匹配，将不同系统中的数据进行关联，从而建立全局的风险信息管理系统。
4.根据权利要求3所述的一种客户风险统一监测及管控方法，其特征在于，步骤3，建立风险指标体系具体包括S1.确定风险类型，根据企业所面临的风险类型，包括市场风险、信用风险、操作风险，确定需要建立的风险指标体系；
S2.研究相关文献和标准，通过查阅相关文献和标准，了解行业惯例和通用的风险指标，并在此基础上进行补充和完善；
S3.确定风险指标范围，根据所选定的风险类型和研究的相关文献，确定每一种风险的指标范围和指标类型，包括定量指标和定性指标；
S4.设计指标体系框架，在确定指标范围后，设计整个风险指标体系的框架，包括主要指标、次要指标、关键指标，以及指标之间的关系和权重；
S5.确定指标计算方法，对于每个指标，确定其计算方法和数据来源，以便在实际使用中进行数据计算和分析；
S6.建立指标库，根据设计好的指标体系框架和指标计算方法，建立相应的指标库，并将指标库与企业的风险管理系统相结合；
S7.定期更新和修订，由于企业的业务和风险情况不断变化，风险指标体系也需要不断更新和修订，以保持其有效性和实用性。
5.根据权利要求4所述的一种客户风险统一监测及管控方法、装置及系统，其特征在于，步骤5，制定风险控制措施具体包括S1.识别风险，对企业的各个环节进行分析，评估会遇到的风险，包括内部和外部因素；
S2.评估风险，对已经识别的风险进行评估，确定影响程度；
S3.制定风险控制策略，根据评估结果，制定适合的风险控制策略，包括避免、减轻、转移或承担风险；
S4.实施措施，根据风险控制策略，实施相应的措施，包括制定相应的计划、流程和标准；
S5.监测和评估，对已经实施的风险控制措施进行监测和评估，及时发现问题并进行调整和改进；
S6.持续改进，根据监测和评估结果，不断完善和改进风险控制措施，提高企业的风险管理水平。
6.一种客户风险统一监测及管控装置，采用如权利要求1-5任意一项所述的一种客户风险统一监测及管控方法，其特征在于，包括风险指标监测端口，所述风险指标监测端口与数据采集端口数据连接，所述数据采集端口通过数据线与监控平台端口连接，所述监控平台端口与风险预警单元进行数据连接，所述监控平台端口与交易监管单元数据连接，所述交易监管单元与风险评估单元数据连接，所述风险评估单元与风险审核单元数据连接，所述监控平台设置有交易记录追踪单元，通过交易记录追踪单元，记录和追踪客户的交易记录，为后续的风险控制提供依据。
7.根据权利要求6所述的一种客户风险统一监测及管控装置，其特征在于，所述监控平台设置有风险预警模式，风险预测分析模式，数据安全保障模块；所述风险预警模式，提前预警并制定相应的风险控制措施，所述风险预测分析模式，通过风险模型和预警模式，进行风险预测分析，为风险控制提供预警和预测，所述数据安全保障模块，对客户交易数据进行安全保障，确保数据的完整性和机密性。
8.一种客户风险统一监测及管控系统，采用如权利要求1-5任意一项所述的一种客户风险统一监测及管控方法，其特征在于，数据采集模块与数据分析模块数据连接，所述数据分析模块和所述管控模块数据连接，所述管控模块与预警模块数据连接，所述预警模块与报告输出模块数据连接。
9.根据权利要求8所述的一种客户风险统一监测及管控系统，其特征在于，数据采集模块，用于获取客户数据，包括但不限于客户基本信息、交易记录、行为轨迹，数据分析模块，用于对客户数据进行分析，识别客户风险级，管控模块，根据客户风险级，采取相应的管控措施，包括但不限于限制交易、冻结账户、增加审核。
10.根据权利要求9所述的一种客户风险统一监测及管控系统，其特征在于，预警模块，当出现客户风险时，系统会自动发出预警，提醒风险管理人员及时采取措施，报告输出模块，提供风险报告，在线查询风险级、风险事件信息。
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|---|---|---|---|---|
| CN117436709A (zh) * | 2023-12-20 | 2024-01-23 | 四川宽窄智慧物流有限责任公司 | 一种跨区域订单数据统筹预警方法 |
| CN117787792A (zh) * | 2023-12-27 | 2024-03-29 | 江苏科佳软件开发有限公司 | 一种基于医疗器械质量安全风险监管的方法及系统 |
-
2023
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