RU2697963C1 - Method of assessing client's transaction with counterparty for conflict of interest - Google Patents
Method of assessing client's transaction with counterparty for conflict of interest Download PDFInfo
- Publication number
- RU2697963C1 RU2697963C1 RU2018111488A RU2018111488A RU2697963C1 RU 2697963 C1 RU2697963 C1 RU 2697963C1 RU 2018111488 A RU2018111488 A RU 2018111488A RU 2018111488 A RU2018111488 A RU 2018111488A RU 2697963 C1 RU2697963 C1 RU 2697963C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- company
- employee
- transaction
- employees
- strength
- Prior art date
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
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/18—Legal services; Handling legal documents
Abstract
Description
Область техникиTechnical field
Настоящее изобретение относится к способам анализа данных и более конкретно к способам выявления конфликта интересов.The present invention relates to methods for analyzing data and more specifically to methods for identifying a conflict of interest.
Уровень техникиState of the art
Социальные сети и электронные СМИ ежедневно генерируют тысячи слабоструктурированных терабайт данных о частных лицах, о сотрудниках и о самих коммерческих компаниях, государственных организациях. Структурирование информации, анализ и визуализация результатов позволяют аналитикам решать традиционные бизнес-задачи в областях маркетинга, PR, HR, а также и приносят пользу при выявлении и предупреждении нарушений правопорядка, служебных злоупотреблений в коммерческих и государственных структурах.Social networks and electronic media daily generate thousands of poorly structured terabytes of data on individuals, employees and commercial companies themselves, government organizations. Structuring information, analyzing and visualizing the results allows analysts to solve traditional business problems in the fields of marketing, PR, HR, and also are useful in identifying and preventing law enforcement violations, official abuse in commercial and state structures.
Любая организация в процессе своей работы взаимодействует с различными клиентами и контрагентами. В процессе этого взаимодействия заключаются сделки, подписываются договоры. К сожалению, во многих организациях часть таких сделок заключается без выполнения установленных в компании процедур. Это ведет к финансовым потерям и недополученным прибылям. Одной из причин подобных сделок является конфликт интересов сотрудников, которые готовят, ведут сделку или принимают по ней решения.Any organization in the course of its work interacts with various clients and contractors. In the process of this interaction, transactions are concluded, contracts are signed. Unfortunately, in many organizations a part of such transactions is concluded without following the procedures established by the company. This leads to financial losses and lost profits. One of the reasons for such transactions is the conflict of interests of employees who prepare, conduct, or make a transaction decisions.
По данным ряда международных организаций конфликт интересов затрагивает многие сферы деятельности компаний, хотя наиболее очевидными являются сферы закупок и кредитования/инвестирования.According to a number of international organizations, a conflict of interest affects many areas of company activity, although the most obvious are the areas of procurement and lending / investment.
Последствием конфликта интересов не всегда является коррупция. Во многих случаях подобные конфликты могут приводить к неявным рискам, которые в конечном итоге оборачиваются снижением конкурентоспособности и финансовым потерям. Банальная лень может привести к выбору подрядчика или партнера, основываясь на личных приятельских отношениях, вместо того чтобы искать наиболее выгодные условия для компании и наиболее компетентного контрагента.A consequence of a conflict of interest is not always corruption. In many cases, such conflicts can lead to implicit risks, which ultimately result in reduced competitiveness and financial losses. Banal laziness can lead to the choice of a contractor or partner based on personal friendships, instead of looking for the most favorable conditions for the company and the most competent counterparty.
Несмотря на наличие множества практик и политик по организации сделок, как правило, сотрудники не сообщают о наличии у них конфликта интересов. Зачастую используемые бизнесом информационные системы ищут аффилированность юридических лиц, но не смотрят на признаки конфликта интересов, на возможную связь сотрудников между собой.Despite the many practices and policies for organizing transactions, as a rule, employees do not report a conflict of interest. Often, information systems used by business seek affiliation of legal entities, but do not look at signs of a conflict of interest, or about possible employee relationships.
В современной компании совершается большое число сделок, множество сотрудников прямо или косвенно вовлечено в сделку и оказывает на нее влияние. Проверять детально все сделки и искать скрытые связи вручную бессмысленно и неэффективно. В результате неуправляемого конфликта интересов бизнес терпит потенциальные потери от «ущербных» сделок.In a modern company, a large number of transactions are made, many employees are directly or indirectly involved in the transaction and have an impact on it. Checking all transactions in detail and looking for hidden links manually is pointless and inefficient. As a result of an uncontrolled conflict of interests, the business suffers potential losses from “flawed” transactions.
Заявленное изобретение позволяет повысить эффективность действий по поиску связей и оценки сделок на предмет конфликта интересов. Система обнаруживает глубинные, скрытые и неочевидные связи между людьми, тем самым помогая специалистам в сфере экономической безопасности предотвращать потенциальные потери у бизнеса и не допускать кризисных ситуаций.The claimed invention allows to increase the effectiveness of actions to find relationships and evaluate transactions for conflicts of interest. The system reveals deep, hidden and unobvious connections between people, thereby helping experts in the field of economic security to prevent potential losses from business and prevent crisis situations.
Раскрытие изобретенияDisclosure of invention
Настоящее изобретение предназначено для оценки сделок на предмет наличия конфликта интересов.The present invention is intended to evaluate transactions for conflicts of interest.
Технический результат 1 настоящего изобретения заключается в автоматизации процесса оценки сделки на предмет наличия конфликта интересов.
Технический результат 2 настоящего изобретения заключается в ускорении процесса оценки сделок на предмет наличия конфликта интересов, который достигается посредством автоматического выполнения заявленного способа.The technical result 2 of the present invention is to accelerate the process of evaluating transactions for the presence of a conflict of interest, which is achieved through the automatic execution of the claimed method.
Технический результат 3 настоящего изобретения заключается в повышении эффективности (качества) оценки сделок на предмет наличия конфликта интересов посредством автоматизации процесса сбора релевантных для оценки сделки данных.Technical result 3 of the present invention is to increase the efficiency (quality) of evaluating transactions for the presence of a conflict of interest by automating the process of collecting data relevant for transaction evaluation data.
Технический результат 4 заявленного изобретения заключается в формировании множества релевантных данных для проведения оценки сделки на предмет наличия конфликта интересов.Technical result 4 of the claimed invention consists in generating a plurality of relevant data for evaluating a transaction for a conflict of interest.
В одном из вариантов осуществления данного изобретения реализуется способ оценки сделки между компаниями на предмет конфликта интересов, по которому:In one of the embodiments of the present invention, a method for evaluating a transaction between companies for a conflict of interest is implemented, according to which:
а) осуществляют при помощи первого средства поиск пересечений в профилях сотрудников первой компании и сотрудников второй компании, полученных от второго средства;a) they use the first tool to search for intersections in the profiles of employees of the first company and employees of the second company received from the second tool;
где пересечением в упомянутых профилях считаются периоды совместного образования и совместной работы сотрудника первой компании с сотрудником второй компании;where the intersection in the mentioned profiles is considered the periods of joint formation and joint work of the employee of the first company with the employee of the second company;
б) для каждого профиля сотрудника первой компании оценивают при помощи первого средства силу связи с каждым профилем сотрудника второй компании, с которым было обнаружено пересечение;b) for each profile of the employee of the first company, using the first means, the strength of communication with each profile of the employee of the second company with which an intersection is detected is evaluated;
при этом сила связи тем больше, чем больше суммарная длительность периодов совместного образования и совместной работы сотрудника первой компании с сотрудником второй компании;while the strength of communication is greater, the longer the total duration of the periods of joint education and joint work of the employee of the first company with the employee of the second company;
при этом сила связи тем меньше, чем больше времени прошло с момента окончания наиболее позднего периода совместного образования или совместной работы сотрудника первой компании с сотрудником второй компании;the strength of communication is the less, the more time has passed since the end of the most recent period of joint education or joint work of an employee of the first company with an employee of the second company;
в) определяют при помощи первого средства вероятность сговора по сделке для каждого найденного пересечения по полученному значению оценки силы связи сотрудника первой компании с сотрудником второй компании;c) determine, with the help of the first means, the probability of collusion on the deal for each intersection found by the obtained value of the assessment of the strength of communication between the employee of the first company and the employee of the second company;
г) оценивают при помощи первого средства риск конфликта интересов по сделке между первой компанией и второй компанией по результирующей вероятности сговора всех найденных пересечений.d) using the first means, assess the risk of a conflict of interest in a transaction between the first company and the second company by the resulting probability of collusion of all the intersections found.
В другом варианте осуществления данного изобретения сила связи может быть вычислена по формуле:In another embodiment of the invention, the bond strength can be calculated by the formula:
γ - параметр затихания силы связи, лежащий в интервале между 0 и 1, log - десятичный или натуральный логарифм, t - текущий момент времени, tlast -момент времени окончания наиболее позднего периода совместного образования или совместной работы сотрудника первой компании с сотрудником второй компании, Δtconn - суммарная длительность периодов совместного образования и совместной работы сотрудника первой компании с сотрудником второй компании.γ is the coupling strength decay parameter lying between 0 and 1, log is the decimal or natural logarithm, t is the current time, t last is the time of the end of the most recent period of joint formation or collaboration between the employee of the first company and the employee of the second company, Δt conn - the total duration of the periods of joint education and collaboration of the employee of the first company with the employee of the second company.
Еще в одном варианте осуществления данного изобретения вероятность сговора по сделке для каждого найденного пересечения по полученному значению оценки силы связи сотрудника первой компании с сотрудником второй компании вычисляется по формуле:In yet another embodiment of the invention, the probability of collusion in a transaction for each intersection found by the value of evaluating the strength of communication of an employee of the first company with an employee of the second company is calculated by the formula:
β - заранее заданный коэффициент для первого средства, х - сила связи сотрудника первой компании с сотрудником второй компании;β is a predetermined coefficient for the first means, x is the strength of the employee of the first company with the employee of the second company;
В другом варианте осуществления данного изобретения результирующая вероятность сговора для всех найденных пересечений вычисляется по формуле:In another embodiment of the invention, the resulting probability of collusion for all the intersections found is calculated by the formula:
где Fi - вероятность сговора по сделке для i-го найденного пересечения в профилях сотрудников первой компании и сотрудников второй компании из n найденных пересечений.where F i is the probability of a deal collusion for the i-th found intersection in the profiles of employees of the first company and employees of the second company from n found intersections.
Еще в одном варианте осуществления данного изобретения упомянутая результирующая вероятность сговора по сделке для всех найденных пересечений вычисляется с учетом заранее заданных индексов влияния сотрудников первой компании на сделку. При этом значения для каждого коэффициента влияния сотрудника первой компании на сделку лежит в пределах от 0 до 1.In yet another embodiment of the invention, said resulting probability of a deal collusion for all the intersections found is calculated taking into account predetermined indices of the influence of the first company’s employees on the transaction. Moreover, the values for each coefficient of influence of the employee of the first company on the transaction are in the range from 0 to 1.
Краткое описание чертежейBrief Description of the Drawings
Дополнительные цели, признаки и преимущества настоящего изобретения будут очевидными из прочтения последующего описания осуществления изобретения со ссылкой на прилагаемые чертежи, на которых:Additional objectives, features and advantages of the present invention will be apparent from reading the following description of an embodiment of the invention with reference to the accompanying drawings, in which:
Фиг. 1 показывает архитектуру заявленного изобретенияFIG. 1 shows the architecture of the claimed invention
Фиг. 2 показывает пример экземпляра сущности «профиль» в общем виде.FIG. 2 shows an example of an instance of an entity “profile” in general form.
Фиг. 3 показывает график функции оценки силы связи.FIG. 3 shows a graph of a bond strength estimation function.
Фиг. 4 показывает пример компьютерной системы общего назначения.FIG. 4 shows an example of a general purpose computer system.
Описание вариантов осуществления изобретенияDescription of Embodiments
Объекты и признаки настоящего изобретения, способы для достижения этих объектов и признаков станут очевидными посредством отсылки к примерным вариантам осуществления. Однако настоящее изобретение не ограничивается примерными вариантами осуществления, раскрытыми ниже, оно может воплощаться в различных видах. Сущность, приведенная в описании, является ничем иным, как конкретными деталями, необходимыми для помощи специалисту в области техники в исчерпывающем понимании изобретения, и настоящее изобретение определяется в объеме приложенной формулы.The objects and features of the present invention, methods for achieving these objects and features will become apparent by reference to exemplary embodiments. However, the present invention is not limited to the exemplary embodiments disclosed below, it can be embodied in various forms. The essence described in the description is nothing more than the specific details necessary to assist the specialist in the field of technology in a comprehensive understanding of the invention, and the present invention is defined in the scope of the attached claims.
Заявленное изобретение создано для помощи компаниям, обеспокоенным проблемой явных и неявных потерь от конфликта интересов персонала, и представляет собой интеллектуальную систему оценки сделок для определения риска конфликта интересов.The claimed invention was created to help companies concerned about the problem of explicit and implicit losses from the conflict of interest of personnel, and is an intelligent system for evaluating transactions to determine the risk of conflict of interest.
Изобретение обеспечивает автоматизацию процесса оценки сделки для ответа на вопрос: «Есть ли конфликт интересов в данной сделке, и насколько он силен?» Подобный анализ проводится с использованием методов машинного обучения (от англ. machine learning) для выявления скрытых связей - конфликта интересов.The invention provides automation of the transaction evaluation process to answer the question: “Is there a conflict of interest in this transaction, and how strong is it?” A similar analysis is carried out using machine learning methods (from the English machine learning) to identify hidden relationships - a conflict of interest.
Понимая сложность и объем имеющейся работы у сотрудников подразделений служб безопасности компаний, данное решение позволяет повысить эффективность действий по поиску связей и оценки сделок на предмет конфликта интересов. Изобретение ранжирует все выявленные угрозы по степени потенциальной опасности с точки зрения наличия конфликта интересов. Подобный подход позволяет специалисту в сфере экономической безопасности бизнеса проводить анализ наиболее подозрительных сделок. При этом система видит глубинные, скрытые и неочевидные связи между людьми, тем самым помогая специалисту предотвращать потенциальные потери у бизнеса и не допускать кризисных ситуаций.Understanding the complexity and scope of the work available to employees of security departments of companies, this solution allows you to increase the effectiveness of actions to find relationships and evaluate transactions for conflicts of interest. The invention ranks all identified threats by the degree of potential danger in terms of the presence of a conflict of interest. Such an approach allows a specialist in the field of economic security of a business to analyze the most suspicious transactions. At the same time, the system sees deep, hidden and unobvious connections between people, thereby helping a specialist to prevent potential losses from the business and prevent crisis situations.
Система может работать в режиме 24/7 и позволяет обнаруживать риски в сделках в режиме реального времени, постоянно поддерживая актуальность оценки без необходимости формирования повторных запросов.The system can work 24/7 and allows you to detect risks in transactions in real time, constantly maintaining the relevance of the assessment without the need for repeated requests.
Данное изобретение имеет клиент-серверную архитектуру, которая изображена на фиг. 1. Средство, представленное на стороне клиента, назовем его первым средством 101, а средство, представляющее серверную часть - вторым средством 102. В рамках архитектуры заявленного изобретения предусмотрено множество первых средств {Первое средство 1, …, Первое средство Z} по одному для каждой компании-клиента (или первой компании), осуществляющих проверку своих сделок на предмет наличия конфликта интересов с компаниями-контрагентами (или вторыми компаниями) посредством заявленного изобретения. Второе же средство 102 представлено в единственном экземпляре, то есть является уникальным компонентом в рамках заявленного изобретения, что, впрочем, не исключает возможности реализации второго средства 102 с помощью множества серверов, позволяющих к примеру осуществлять распределенные вычисления в рамках задач, решаемых вторым средством 102. Каждое из представленных средств может включать в себя различные модули, условно изображенные на Фиг. 1 как {Модуль 1, …, Модуль К} для первого средства и {Модуль 1, …, Модуль агрегации юридических лиц, Модуль N} для второго средства. Посредством данных модулей средства выполняют определенные функции для решения предусмотренных в рамках изобретения задач. Также второе средство 102 имеет доступ к различным источникам данных {Источник данных 1, …, Источник данных М}, которые включают в себя все возможные социальные сети и базы данных, содержащие различную информацию о неопределенном круге людей. Данная информация необходима второму средству 102 для формирования и наполнения профилей сотрудников компаний контрагентов для дальнейшего осуществления оценки первым средством 101 сделок с данным контрагентом на предмет конфликта интересов. Также источники данных {Источник данных 1, …, Источник данных М} включают в себя реестры и базы данных о компаниях, зарегистрированных на территории различных стран.The present invention has a client-server architecture, which is illustrated in FIG. 1. The tool presented on the client side, we will call it the
Первое средство 101 предназначено непосредственно для осуществления оценки сделок на стороне клиента. Второе средство 102 предназначено для осуществления сбора и обработки информации, необходимой для осуществления оценки сделок. В частности, второе средство 102 предназначено для работы с профилями или CV (от лат.Curriculum vitae, «ход жизни») людей, которые являются сотрудниками различных компаний, которые могут выступать контрагентам в рамках проверяемых сделок. На фиг. 2 в общем виде изображен пример экземпляра сущности «профиль», с которым работают средства 101 и 102. Профиль включает в себя по меньшей мере следующие данные о сотруднике:The
• уникальный идентификатор записи (от англ. unique identification number или UID);• unique identifier of the record (from the English unique identification number or UID);
• месяц и год рождения (например, в формате MM.YYYY);• month and year of birth (for example, in the format MM.YYYY);
• даты и места учебы (например, в формате Школа №1 MM.YYYY-MM.YYYY, ВУЗ_1 MM.YYYY-MM.YYYY, ВУЗ_2 Факультет_1 MM.YYYY-MM.YYYY);• dates and places of study (for example, in the format School No. 1 MM.YYYY-MM.YYYY, HIGH SCHOOL_1 MM.YYYY-MM.YYYY, High School_2 Faculty_1 MM.YYYY-MM.YYYY);
• даты и места работы (например, в формате Компания_1 №1 MM.YYYY-MM.YYYY);• dates and places of work (for example, in the format Company_1 No. 1 MM.YYYY-MM.YYYY);
• владение:• possession:
• РИД - результаты интеллектуальной деятельности, принадлежащие сотруднику;• RID - the results of intellectual activity owned by the employee;
• компании - все компании, которыми владел или владеет сотрудник; • companies - all companies owned or owned by an employee;
• данные о судимости;• criminal record data;
• данные о вхождении в «списки» массовых генеральных директоров, массовых владельцев бизнеса, дисквалифицированных лиц;• data on the entry into the “lists” of mass general directors, mass business owners, and disqualified persons;
• служебные поля, например, коэффициент полноты профиля или необходимость обогащения профиля.• service fields, for example, profile completeness coefficient or the need for profile enrichment.
Второму средству от первого средства могут передаваться различные запросы, например:Various requests can be sent to the second medium from the first medium, for example:
• найти всех сотрудников компании контрагента (передается ИНН и/или наименование компании и штатное расписание);• find all the employees of the company of the counterparty (TIN and / or company name and staff list are transferred);
• найти все компании, которыми владеют/владели сотрудники Клиента (передается ФИО действующего сотрудника клиента).• find all the companies owned / owned by the Client’s employees (the name of the current client’s employee is transferred).
Упомянутое штатное расписание - это нормативный организационно-распорядительный документ организации, с помощью которого оформляется структура, утверждается штатный состав и численность предприятия с указанием размера заработной платы в зависимости от занимаемой должности. Штатное расписание содержит перечень структурных подразделений, наименование должностей, специальностей, профессий с указанием квалификации, а также информацию о количестве штатных единиц.The mentioned staffing table is a normative organizational and administrative document of the organization, with the help of which the structure is drawn up, the staffing and number of enterprises are approved, indicating the amount of wages depending on the position held. The staff list contains a list of structural units, job titles, specialties, professions with qualifications, as well as information on the number of staff.
Основная проблема состоит в поиске сотрудников контрагента, так как:The main problem is finding counterparty employees, as:
• не все сотрудники указывают места работы;• not all employees indicate their place of work;
• даже когда указывают места работы, то название отличается от официального из бизнес-реестра (например, ЕГРЮЛ), например, может быть указано «KasperskyLab», а не «АО Лаборатория Касперского»;• even when the places of work are indicated, the name differs from the official one from the business register (for example, USRLE), for example, “KasperskyLab” and not “Kaspersky Lab JSC” may be indicated;
• названия компаний могут совпадать;• company names may match;
• при указании компании может быть допущена опечатка.• Typing a company may result in a typo.
Все это надо учитывать при поиске сотрудников контрагента. Необходимо построить максимально полный жизненный путь(CV) сотрудника контрагента, что, как правило, означает необходимость собирать его из нескольких источников, таких как социальные сети и базы данных, так как редко где профиль сотрудника содержит всю информацию полностью. К примеру социальная сеть LinkedIn не всегда содержит полную информацию, и точно не содержит информации о школах, а в другой социальной сети могут быть указаны места учебы, но отсутствует другая информация.All this must be taken into account when searching for counterparty employees. It is necessary to build the most complete life path (CV) of the counterparty’s employee, which, as a rule, means the need to collect it from several sources, such as social networks and databases, since it is rare where the employee’s profile contains all the information completely. For example, the LinkedIn social network does not always contain complete information, and certainly does not contain information about schools, and places of study may be indicated in another social network, but other information is not available.
Для решения этой задачи в рамках заявленного изобретения реализован способ формирования множества профилей сотрудников контрагента для оценки сделки на предмет конфликта интересов. В рамках данного способа от первого средства второму средству передаются параметры компании контрагента. Данные параметры могут содержать любые из следующих данных и их комбинации: ИНН компании контрагента (сокр. от индивидуальный номер налогоплательщика), название компании контрагента и штатное расписание компании контрагента. Или же от первого средства второму средству передается только ИНН компании контрагента, на основании которого вторым средством могут быть получены все необходимые данные о компании контрагента, в том числе и название компании контрагента и ее штатное расписание, например с помощью бизнес-реестра ЕГРЮЛ. По названию компании при помощи модуля агрегации юридических лиц второе средство получает набор названий (наименований), которые могут соответствовать компании-контрагенту (равно компании контрагента). Модуль агрегации юридических лиц использует алгоритм, призванный решать задачу поиска возможных названий компании на основе учета опечаток, разного написания и разных языков. По набору полученных названий при помощи второго средства получают набор профилей людей, содержащих любое из возможных названий компании контрагента. Это первичный набор профилей людей, сформированный из различных источников, поэтому в данном наборе могут содержаться профили, относящиеся к одному лицу.To solve this problem, within the framework of the claimed invention, a method of forming a plurality of counterparty employee profiles for evaluating a transaction for a conflict of interest is implemented. In the framework of this method, the parameters of the company of the counterparty are transferred from the first means to the second means. These parameters may contain any of the following data and their combinations: TIN of the company of the counterparty (abbreviated from the individual taxpayer number), name of the company of the counterparty and staffing of the company of the counterparty. Or, from the first means, the second means is transferred only the TIN of the counterparty’s company, on the basis of which the second means can be used to obtain all the necessary information about the counterparty’s company, including the name of the counterparty’s company and its staff list, for example, using the USRLE business register. According to the company name, using the aggregation module of legal entities, the second tool receives a set of names (names) that can correspond to the company-counterparty (equal to the company of the counterparty). The legal entities aggregation module uses an algorithm designed to solve the problem of searching for possible company names based on typos, spelling, and different languages. Using a set of obtained names, using the second tool, they obtain a set of profiles of people containing any of the possible company names of the counterparty. This is a primary set of profiles of people, formed from various sources, therefore, this set may contain profiles related to one person.
Для полученного набора профилей людей при помощи второго средства определяют список друзей в социальных сетях, после чего на основе анализа графа связей (дружбы) выявляют малые социальные группы и осуществляют их классификацию. Классификация показывает, что связывает данную группу людей: школа, ВУЗ, место работы, семейные узы и др. И если найдено сообщество отнесено к классу «коллег» или «работа» и, при этом внутри этого сообщества есть люди, не добавленные в упомянутый набор профилей, то добавляют их. Рекомендуемая глубина анализа таких связей по графу равна двум, однако данная величина может меняться в зависимости от требований компании-клиента. Сообщество класса «коллег» и/или «работа» включает в себя набор профилей людей, у которых в рамках социальных сетей явно указано, что они являются коллегами, или информация из их профилей в социальных сетях указывает на то, что они имеют одинаковое место работы (являются коллегами).For the obtained set of profiles of people using the second tool, they determine the list of friends in social networks, after which, based on the analysis of the graph of connections (friendship), small social groups are identified and their classification is carried out. The classification shows what connects this group of people: school, university, place of work, family ties, etc. And if a community is found, it is assigned to the class of “colleagues” or “work” and, at the same time, there are people inside this community who are not added to the set profiles then add them. The recommended depth of analysis of such relationships in the graph is two, but this value may vary depending on the requirements of the client company. The community of the “colleagues” class and / or “work” includes a set of profiles of people who clearly indicate within the social networks that they are colleagues, or the information from their profiles on social networks indicates that they have the same place of work (are colleagues).
Полученный набор профилей нуждается в агрегации. Агрегация - то есть процесс поиска и объединения профилей, принадлежащих одному лицу, происходит в несколько этапов:The resulting set of profiles needs aggregation. Aggregation - that is, the process of searching and combining profiles belonging to one person takes place in several stages:
1) Из всего набора профилей выбираются группы профилей, которые совпадают по хэшам ФИО, месяцам и годам рождения. Полученные группы объединяются в один профиль.1) From the entire set of profiles, groups of profiles are selected that match by hash, name, month and year of birth. The resulting groups are combined into one profile.
2) Выбираются группы профилей, совпадающие только по хэшам ФИО. В каждой группе к парам профилей применяется метод сравнения профилей, который оценивает вероятность того, что данная пара профилей может принадлежать одному человеку, для проверки противоречивости данных. Профили, не противоречащие друг другу, объединяются в один профиль.2) Select groups of profiles that match only the hashes of the name. In each group, a profile comparison method is applied to pairs of profiles, which estimates the probability that a given pair of profiles may belong to one person to check for inconsistent data. Profiles that do not contradict each other are combined into one profile.
3) Аналогично предыдущим шагам выбираются профили, совпадающие по контактным данным (ссылки на социальные сети, адреса электронной почты, номера телефонов и др.). Профили, не противоречащие друг другу, объединяются в один профиль.3) Similar to the previous steps, profiles are selected that match the contact information (links to social networks, email addresses, phone numbers, etc.). Profiles that do not contradict each other are combined into one profile.
4) Выбираются профили, которые точно совпадают с точки зрения как минимум одного пункта профиля. При этом профили не состоят только из одного пункта и иные записи в профиле не противоречат друг. Такие профили также объединяются.4) Profiles that exactly match in terms of at least one profile point are selected. Moreover, profiles do not consist of only one item and other entries in the profile do not contradict each other. Such profiles are also combined.
Далее следует этап обогащения информации в агрегированном наборе профилей. Обогащение профилей осуществляется при помощи упомянутых выше методов выявления и классификации малых социальных групп, однако в данном случае осуществляется поиск не коллег, а именно данных, которые могут быть получены из выявленного объединения для заполнения пробелов (отсутствующей информации) именно этого профиля. Для этого выявляются при помощи второго средства все малые социальные группы, связанные с этим человеком, и осуществляется поиск групп, люди в которых объединены общим местом учебы и/или работы. Для таких групп анализируется, заполнены ли соответствующие поля рассматриваемого профиля, и если нет - то они заполняются в соответствии с данными из объединения. Название выбирается по наименованию места учебы и/или работ, а года проставляются исходя из значений в группе и/или исходя из «пустот» (временных промежутков, для которых в профиле не указана информация об актуальных на тот момент местах учебы и/или работы) в рассматриваемом профиле. К примеру, человек учился в МГУ, но не указал этого ни в одном из открытых источников. Однако согласно информации из социальных сетей многие его друзья указали, что учились в МГУ (являются выпускниками МГУ). Система, анализируя граф связей (дружбы) анализируемого человека, сможет выделить подграф высокой плотности с людьми, обучавшимися в МГУ в те же годы, на которые отсутствует информация о месте учебы и/или работы анализируемого человека. Исходя из этого, система предположит, что данный человек также учился в МГУ, и добавит соответствующую запись в его профиль.The next step is the enrichment of information in an aggregated set of profiles. The enrichment of profiles is carried out using the above methods for identifying and classifying small social groups, however, in this case, the search is not for colleagues, but for data that can be obtained from the identified association to fill in the gaps (missing information) of this particular profile. To do this, using the second tool, all small social groups associated with this person are identified, and a search is made for groups in which people are united by a common place of study and / or work. For such groups, it is analyzed whether the corresponding fields of the profile in question are filled in, and if not, then they are filled in accordance with the data from the association. The name is selected by the name of the place of study and / or work, and the years are put down based on the values in the group and / or based on the “voids” (time periods for which the profile does not contain information about the current study and / or work places) in the profile in question. For example, a person studied at Moscow State University, but did not indicate this in any of the open sources. However, according to information from social networks, many of his friends indicated that they studied at Moscow State University (they are graduates of Moscow State University). The system, by analyzing the graph of connections (friendship) of the person being analyzed, will be able to select a high-density subgraph with people who studied at Moscow State University in the same years for which there is no information about the place of study and / or work of the person being analyzed. Based on this, the system will assume that this person also studied at Moscow State University, and add the corresponding entry to his profile.
И завершающим этапом перед отправкой вторым средством сформированного набора профилей сотрудников компании контрагента необходимо осуществить фильтрацию профилей на основе штатного расписания компании контрагента. Этот пункт необходим из-за того, что написание названий компаний в любом профиле имеет вольную форму. К тому же, названия компаний по бизнес-реестрам не уникальны. Таким образом, полученные после обогащения заполненные профили могут относиться не к компании контрагента, а к некоторой другой компании со схожим названием. Такие профили могут быть исключены из набора, если профиль занятий контрагента резко не совпадает с профессией лица из профиля. Для этого по информации из каждого профиля при помощи второго средства определяют профессию человека, и, используя штатное расписание компании контрагента, оценивают какова вероятность того, что человек из профиля является сотрудником компании контрагента. Профессия человека может быть определена, например, в соответствии с классификатором вакансий с ресурса HH.ru, путем текстового анализа занимаемых позиций из профиля. По профессии человека и коду ОКВЭД и размеру штата компании контрагента определяется с использованием предобученной модели насколько вероятно то, что человек мог работать в этой компании. И если полученная вероятность мала или не превышает заранее установленный порог (пороговое значение), то такой профиль не передается первому средству, т.е. исключается из сформированного набора профилей. После осуществления фильтрации вторым средством осуществляется передача первому средству набора профилей сотрудников, предположительно работающих в компании контрагента.And the final step before sending the second means of the formed set of profiles of counterparty company employees is to filter profiles based on the staffing table of the counterparty company. This item is necessary due to the fact that the spelling of company names in any profile has a free form. In addition, business company names are not unique. Thus, the completed profiles obtained after enrichment may not refer to the company of the counterparty, but to some other company with a similar name. Such profiles can be excluded from the set if the counterparty’s occupation profile does not sharply coincide with the profession of the person from the profile. To do this, according to the information from each profile, using the second means, the person’s profession is determined, and using the staffing of the counterparty’s company, they assess the likelihood that the person from the profile is an employee of the counteragent’s company. A person’s profession can be determined, for example, in accordance with the vacancy classifier from the HH.ru resource, by means of a text analysis of the positions taken from the profile. According to the person’s profession and the OKVED code and the size of the company’s staff, the counterparty’s company is determined using a pre-trained model how likely it is that a person could work in this company. And if the obtained probability is small or does not exceed a predetermined threshold (threshold value), then such a profile is not transmitted to the first tool, i.e. excluded from the generated set of profiles. After filtering by the second means, the first means is transferred to a set of profiles of employees who are supposedly working in the company of the counterparty.
В одном из вариантов осуществления данного изобретения до передачи вторым средством упомянутого набора профилей первому средству при помощи второго средства в каждом из профилей произвольным образом меняются даты начала и окончания мест учебы и/или работы, и при этом суммарное отклонение получившихся значений для каждого места учебы и/или места работы не превышает заранее установленного значения, например трех месяцев.In one of the embodiments of the present invention, before the second means transfers the said set of profiles to the first means, the start and end dates of the places of study and / or work are randomly changed in each of the profiles, and the total deviation of the resulting values for each place of study and / or place of work does not exceed a predetermined value, for example three months.
В другом варианте осуществления данного изобретения до передачи вторым средством упомянутого набора профилей первому средству при помощи второго средства профили обезличиваются путем удаления из профилей ФИО.In another embodiment of the present invention, before the second means transfers the said set of profiles to the first means, the profiles are depersonalized by the second means by removing the names from the profiles.
В другом варианте осуществления данного изобретения формирование профилей, их агрегация и повышение качества информации содержащейся в них (обогащение) - повторяемый процесс. Данная система перепроверяет каждую сделку с определенной периодичностью (24 ч например). Таким образом, на начало сделки все может быть в порядке, однако в процессе агрегации и обогащения появляются обновленные профили. Риск пересчитывается, и в соответствии с этим меняется световая индикация для сделок. Например, красный цвет индицирует о высоком уровне критичности.In another embodiment of the invention, the formation of profiles, their aggregation and improving the quality of the information contained in them (enrichment) is a repeatable process. This system double-checks each transaction with a certain frequency (for example, 24 hours). Thus, at the beginning of the transaction, everything may be in order, but updated profiles appear in the process of aggregation and enrichment. The risk is recalculated, and in accordance with this, the light indication for transactions changes. For example, red indicates a high level of criticality.
Теперь рассмотрим способ оценки сделки клиента с контрагентом на предмет конфликта интересов, реализованный в рамках заявленного изобретения. Согласно данному способу после получения от второго средства набора профилей сотрудников компании контрагента при помощи первого средства осуществляется поиск пересечений в профилях сотрудников клиента и сотрудников контрагента. Для каждого профиля сотрудника клиента также при помощи первого средства оценивается сила связи с каждым профилем сотрудника контрагента, с которым было обнаружено пересечение. При этом сила связи тем больше, чем больше период общения сотрудника клиента с сотрудником контрагента, который определяется суммарно по периодам совместного образования и совместной работы. И при этом сила связи тем меньше, чем больше времени прошло с момента окончания периода общения сотрудника клиента с сотрудником контрагента. Далее при помощи первого средства определяется вероятность сговора по сделке для каждого найденного пересечения по полученному значению оценки силы связи сотрудника клиента с сотрудником контрагента и заранее определенному коэффициенту влияния сотрудника клиента на сделку. И в завершении при помощи первого средства осуществляется оценка сделки на предмет конфликта интересов по результирующей вероятности появления сговора хотя бы для одного найденного пересечения.Now, we consider a method for evaluating a client’s transaction with a counterparty for a conflict of interest, implemented within the framework of the claimed invention. According to this method, after receiving a set of profiles of counterparty company employees from the second means, the first means is used to search for intersections in the profiles of client and counterparty employees. For each profile of the client’s employee, the strength of communication with each profile of the counterparty’s employee with which an intersection was detected is also evaluated using the first means. Moreover, the stronger the connection, the longer the period of communication between the client’s employee and the counterparty’s employee, which is determined in total by the periods of joint education and collaboration. And while the strength of communication is less, the more time has passed since the end of the period of communication of the client’s employee with the counterparty’s employee. Further, with the help of the first means, the probability of deal collusion is determined for each intersection found by the obtained value of the assessment of the strength of communication of the client’s employee with the counterparty’s employee and a predetermined coefficient of influence of the client’s employee on the transaction. And finally, with the help of the first means, the transaction is evaluated for a conflict of interest by the resulting probability of collusion for at least one intersection found.
Рассмотрим некоторые из приведенных этапов более подробно.Consider some of the steps in more detail.
Вычисление силы связиCalculation of communication strength
Для каждого пересечения в профилях сотрудников компании клиента и сотрудников компании контрагента рассчитывается индивидуальный коэффициент силы связи (или просто сила связи). Пересечением в упомянутых профилях считаются периоды совместного образования и совместной работы сотрудника компании клиента с сотрудником компании контрагента. По этим совместным периодам определяется момент начала общения и момент окончания общения сотрудников. При этом сила связи тем больше, чем больше суммарная длительность периодов совместного образования и/или совместной работы сотрудника компании клиента с сотрудником компании контрагента. И при этом сила связи тем меньше, чем больше времени прошло с момента окончания наиболее позднего периода совместного образования или совместной работы сотрудника компании клиента с сотрудником компании контрагента. Оценка силы связи вычисляется по следующей формуле:For each intersection in the profiles of the client’s company employees and the counterparty’s company employees, an individual coefficient of communication strength (or simply communication strength) is calculated. Intersections in the mentioned profiles are considered to be periods of joint education and joint work of an employee of the client company with the employee of the company of the counterparty. For these joint periods, the moment of the beginning of communication and the moment of the end of communication of employees are determined. Moreover, the communication force is greater, the longer the total duration of the periods of joint education and / or joint work of the client’s company employee with the counterparty’s employee. And while the strength of communication is less, the more time has passed since the end of the most recent period of joint education or joint work of an employee of the client’s company with the employee of the counterparty’s company. The bond strength estimate is calculated using the following formula:
где x(t) - это искомая сила связи, t - текущий момент времени, tlast -момент последний встречи (т.е. момент окончания наиболее позднего периода совместного образования или совместной работы сотрудника компании клиента с сотрудником компании контрагента), Δtconn - время общения (т.е. суммарная длительность периодов совместного образования и/или совместной работы сотрудника компании клиента с сотрудником компании контрагента), γ _ параметр затихания силы связи, лежащий в интервале между 0 и 1 (к примеру рекомендованным значением может быть γ=0.8), log - десятичный или натуральный логарифм, t - tlast и Δtconn измеряется в любых единицах времени (днях, неделях, месяцах, годах и т.п.).where x (t) is the desired communication strength, t is the current moment in time, t last is the moment of the last meeting (i.e., the moment of the end of the latest period of joint formation or joint work of the client’s company employee and counterparty’s employee), Δt conn communication time (i.e., the total duration of periods of joint education and / or collaboration between the client’s company employee and the counterparty’s company employee), γ _ coupling strength decay parameter lying between 0 and 1 (for example, the recommended value may be γ = 0.8 ), log de yatichny or natural logarithm, t - t last and Δt conn measured in any units of time (days, weeks, months, years, etc.).
Для оценки вероятности сговора по сделке по силе связи, вычисленной для конкретного пересечения в профилях сотрудника компании клиента и сотрудника компании контрагента, используется логистическая функция или логистическая кривая - самая общая сигмоидальная (S-образная) кривая. Она моделирует кривую роста вероятности сговора, по мере изменения управляющих параметров, определяющих силу связи. В частности, для получения оценки вероятности сговора по сделке в пределах [0, 1] по вычисленному значению силы связи в рамках заявленного изобретения используется логистическая функция следующего вида:To assess the likelihood of collusion in a transaction based on the strength of communication calculated for a particular intersection in the profiles of the employee of the client company and the employee of the company of the counterparty, a logistic function or a logistic curve is used - the most common sigmoidal (S-shaped) curve. It models the growth curve of the probability of collusion, as the control parameters that determine the strength of communication change. In particular, to obtain an estimate of the probability of collusion in a transaction within [0, 1] according to the calculated value of the communication strength within the framework of the claimed invention, a logistic function of the following form is used:
где F(x) - вероятность сговора по сделке для вычисленного значения силы связи, х=x(t) - значение силы связи, а β - это параметр, заранее заданный коэффициент, определяющий насколько большими должны быть значения (в абсолютных значениях), чтобы получить высокую вероятность сговора по сделке. Этот параметр индивидуален для каждого клиента (для каждого первого средства). Характер зависимости приведенной выше логистической функции F(x) наглядно представлен на Фиг. 3.where F (x) is the probability of collusion in the transaction for the calculated value of the bond strength, x = x (t) is the value of the bond strength, and β is a parameter, a predetermined coefficient that determines how large the values should be (in absolute values) so that get a high probability of collusion on the deal. This parameter is individual for each client (for each first means). The nature of the dependence of the above logistic function F (x) is clearly shown in FIG. 3.
Полученное значение является оценкой вероятности сговора по сделке для найденного пересечения профилей сотрудника компании клиента и сотрудника компании контрагента.The obtained value is an estimate of the likelihood of a deal collusion for the found intersection of the profiles of the client’s employee and the counterparty’s employee.
Итоговая оценка риска конфликта интересов по сделке вычисляется по результирующей вероятности сговора всех найденных пересечений по формуле:The final risk assessment of the conflict of interest in the transaction is calculated by the resulting probability of collusion of all the found intersections according to the formula:
где Fi - вероятность сговора по сделке для -го найденного пересечения в профилях сотрудников компании клиента и сотрудников компании контрагента из n найденных пересечений.where F i is the probability of a deal collusion for the ith found intersection in the profiles of the client’s company employees and counterparty company employees from n found intersections.
Вычисление влияния сотрудника на сделку (индекс влияния)Calculation of employee influence on a transaction (influence index)
В другом варианте осуществления заявленного изобретения итоговая оценка риска конфликта интересов по сделке между компанией клиента и компанией контрагента может быть вычислена с учетом заранее заданных индексов влияния сотрудника компании клиента на сделку с компанией контрагента. По каждому сотруднику компании клиента известен (указывается компанией клиента при внедрении и/или в процессе эксплуатации) тип его влияния (ЛПР/ ЛГР/ нет) на сделки по типам сделок (маркетинг, АХУ и т.п.). Где: ЛПР - лицо, принимающее решение; ЛГР -лицо, готовящее решение.In another embodiment of the claimed invention, the final risk assessment of the conflict of interest in a transaction between the client company and the counterparty company can be calculated taking into account predefined indices of the influence of the client company's employee on the transaction with the counterparty company. For each employee of the client’s company, it is known (indicated by the client’s company during implementation and / or in the process of operation) the type of its influence (LPR / FGR / no) on transactions by transaction types (marketing, ACS, etc.). Where: LPR - decision maker; LGR is the person preparing the solution.
Если сделка с конкретным контрагентом входит в сферу влияния сотрудника, то это означает, что он может влиять на сделку. А индекс влияния может принимать к примеру следующие значения:If a transaction with a specific counterparty falls within the scope of an employee’s influence, this means that he can influence the transaction. And the influence index can take, for example, the following values:
для ЛПР=1;for decision maker = 1;
для ЛГР=0.5;for LGR = 0.5;
нет - 0.no - 0.
Значение индекса влияния каждого сотрудника компании клиента лежит в пределах от 0 до 1. Итоговая оценка риска конфликта интересов по сделке для данного варианта осуществления заявленного изобретения вычисляется по результирующей вероятности сговора всех найденных пересечений с учетом индексов влияния сотрудников компании клиента на сделку по формуле:The value of the influence index of each employee of the client’s company ranges from 0 to 1. The final risk assessment of the conflict of interest in the transaction for this embodiment of the claimed invention is calculated by the resulting probability of collusion of all the intersections found, taking into account the influence indices of the client’s employees on the transaction according to the formula:
где pi - величина равная произведению индекса влияния сотрудника компании клиента и вероятности сговора по сделке для i-го найденного пересечения в профилях сотрудников компании клиента и сотрудников компании контрагента из n найденных пересечений.where p i is the value equal to the product of the influence index of the client’s company employee and the probability of a deal collusion for the i-th found intersection in the profiles of the client’s company employees and counterparty company employees from n found intersections.
Другими словами Р - это формула для вероятности того, что хотя бы одна из найденных связь-риск реализуется.In other words, P is the formula for the probability that at least one of the found risk-relationship is realized.
В настоящем изобретении под первым средством 101 и вторым средством 102 понимаются реальные устройства, системы, компоненты, группа компонентов, реализованных с использованием аппаратных средств, таких как интегральные микросхемы (англ. application-specific integrated circuit, ASIC) или программируемой вентильной матрицы (англ. field-programmable gate array, FPGA) или, например, в виде комбинации программных и аппаратных средств, таких как микропроцессорная система и набор программных инструкций, а также на нейроморфных чипах (англ. neurosynaptic chips) Функциональность агента первого средства 101 и второго средства 102 может быть реализована исключительно аппаратными средствами, а также в виде комбинации, где часть функциональности реализована программными средствами, а часть аппаратными. В некоторых вариантах реализации по меньшей мере части первого средства 101 и второго средства 102 могут быть исполнены на процессоре компьютера общего назначения (например, который изображен на Фиг. 4).In the present invention, the
На Фиг. 4 представлен пример компьютерной системы общего назначения, персональный компьютер или сервер 20, содержащий центральный процессор 21, системную память 22 и системную шину 23, которая содержит разные системные компоненты, в том числе память, связанную с центральным процессором 21. Системная шина 23 реализована, как любая известная из уровня техники шинная структура, содержащая в свою очередь память шины или контроллер памяти шины, периферийную шину и локальную шину, которая способна взаимодействовать с любой другой шинной архитектурой. Системная память содержит постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) 24, память с произвольным доступом (ОЗУ) 25. Основная система ввода/вывода (BIOS) 26, содержит основные процедуры, которые обеспечивают передачу информации между элементами персонального компьютера 20, например, в момент загрузки операционной системы с использованием ПЗУ 24.In FIG. 4 shows an example of a general-purpose computer system, a personal computer or
Персональный компьютер 20 в свою очередь содержит жесткий диск 27 для чтения и записи данных, привод магнитных дисков 28 для чтения и записи на сменные магнитные диски 29 и оптический привод 30 для чтения и записи на сменные оптические диски 31, такие как CD-ROM, DVD-ROM и иные оптические носители информации. Жесткий диск 27, привод магнитных дисков 28, оптический привод 30 соединены с системной шиной 23 через интерфейс жесткого диска 32, интерфейс магнитных дисков 33 и интерфейс оптического привода 34 соответственно. Приводы и соответствующие компьютерные носители информации представляют собой энергонезависимые средства хранения компьютерных инструкций, структур данных, программных модулей и прочих данных персонального компьютера 20.The
Настоящее описание раскрывает реализацию системы, которая использует жесткий диск 27, сменный магнитный диск 29 и сменный оптический диск 31, но следует понимать, что возможно применение иных типов компьютерных носителей информации 56, которые способны хранить данные в доступной для чтения компьютером форме (твердотельные накопители, флеш карты памяти, цифровые диски, память с произвольным доступом (ОЗУ) и т.п.), которые подключены к системной шине 23 через контроллер 55.The present description discloses an implementation of a system that uses a
Компьютер 20 имеет файловую систему 36, где хранится записанная операционная система 35, дополнительные программные приложения 37, другие программные модули 38 и данные программ 39. Пользователь имеет возможность вводить команды и информацию в персональный компьютер 20 посредством устройств ввода (клавиатуры 40, манипулятора «мышь» 42). Могут использоваться другие устройства ввода (не отображены): микрофон, джойстик, игровая консоль, сканнер и т.п. Подобные устройства ввода по своему обычаю подключают к компьютерной системе 20 через последовательный порт 46, который в свою очередь подсоединен к системной шине, но могут быть подключены иным способом, например, при помощи параллельного порта, игрового порта или универсальной последовательной шины (USB). Монитор 47 или иной тип устройства отображения также подсоединен к системной шине 23 через интерфейс, такой как видеоадаптер 48. В дополнение к монитору 47, персональный компьютер может быть оснащен другими периферийными устройствами вывода (не отображены), например, колонками, принтером и т.п.
Персональный компьютер 20 способен работать в сетевом окружении, при этом используется сетевое соединение с другим или несколькими удаленными компьютерами 49. Удаленный компьютер (или компьютеры) 49 являются такими же персональными компьютерами или серверами, которые имеют большинство или все упомянутые элементы, отмеченные ранее при описании существа персонального компьютера 20, представленного на Фиг. 4. В вычислительной сети могут присутствовать также и другие устройства, например, маршрутизаторы, сетевые станции, пиринговые устройства или иные сетевые узлы.The
Сетевые соединения могут образовывать локальную вычислительную сеть (LAN) 50 и глобальную вычислительную сеть (WAN). Такие сети применяются в корпоративных компьютерных сетях, внутренних сетях компаний и, как правило, имеют доступ к сети Интернет. В LAN- или WAN-сетях персональный компьютер 20 подключен к локальной сети 50 через сетевой адаптер или сетевой интерфейс 51. При использовании сетей персональный компьютер 20 может использовать модем 54 или иные средства обеспечения связи с глобальной вычислительной сетью, такой как Интернет. Модем 54, который является внутренним или внешним устройством, подключен к системной шине 23 посредством последовательного порта 46. Следует уточнить, что сетевые соединения являются лишь примерными и не обязаны отображать точную конфигурацию сети, т.е. в действительности существуют иные способы установления соединения техническими средствами связи одного компьютера с другим.Network connections can form a local area network (LAN) 50 and a wide area network (WAN). Such networks are used in corporate computer networks, internal networks of companies and, as a rule, have access to the Internet. In LAN or WAN networks, the
В заключение следует отметить, что приведенные в описании сведения являются только примерами, которые не ограничивают объем настоящего изобретения, определенного формулой.In conclusion, it should be noted that the information provided in the description are only examples that do not limit the scope of the present invention defined by the claims.
Claims (19)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2018111488A RU2697963C1 (en) | 2018-03-30 | 2018-03-30 | Method of assessing client's transaction with counterparty for conflict of interest |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2018111488A RU2697963C1 (en) | 2018-03-30 | 2018-03-30 | Method of assessing client's transaction with counterparty for conflict of interest |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2697963C1 true RU2697963C1 (en) | 2019-08-21 |
Family
ID=67733853
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2018111488A RU2697963C1 (en) | 2018-03-30 | 2018-03-30 | Method of assessing client's transaction with counterparty for conflict of interest |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2697963C1 (en) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110173187A1 (en) * | 2010-01-14 | 2011-07-14 | National Taiwan University Of Science & Technology | Conflict of interest detection system and method using social interaction models |
| US20110208770A1 (en) * | 2010-02-24 | 2011-08-25 | Snider James H | Automated conflict of interest reporting methods and apparatus |
| US8161060B2 (en) * | 2009-10-19 | 2012-04-17 | The Frayman Group, Inc. | Methods and systems for identifying, assessing and clearing conflicts of interest |
| RU2610424C2 (en) * | 2012-03-12 | 2017-02-10 | Тенсент Текнолоджи (Шеньчжень) Компани Лимитед | Method, system and device for obtaining information on potential friends |
-
2018
- 2018-03-30 RU RU2018111488A patent/RU2697963C1/en active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8161060B2 (en) * | 2009-10-19 | 2012-04-17 | The Frayman Group, Inc. | Methods and systems for identifying, assessing and clearing conflicts of interest |
| US20110173187A1 (en) * | 2010-01-14 | 2011-07-14 | National Taiwan University Of Science & Technology | Conflict of interest detection system and method using social interaction models |
| US20110208770A1 (en) * | 2010-02-24 | 2011-08-25 | Snider James H | Automated conflict of interest reporting methods and apparatus |
| RU2610424C2 (en) * | 2012-03-12 | 2017-02-10 | Тенсент Текнолоджи (Шеньчжень) Компани Лимитед | Method, system and device for obtaining information on potential friends |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11568285B2 (en) | Systems and methods for identification and management of compliance-related information associated with enterprise it networks | |
| US10650034B2 (en) | Categorizing users based on similarity of posed questions, answers and supporting evidence | |
| US9654594B2 (en) | Semi-supervised identity aggregation of profiles using statistical methods | |
| Golbeck | Predicting personality from social media text | |
| US20150242856A1 (en) | System and Method for Identifying Procurement Fraud/Risk | |
| US20140303993A1 (en) | Systems and methods for identifying fraud in transactions committed by a cohort of fraudsters | |
| CN110727852A (en) | Method, device and terminal for pushing recruitment recommendation service | |
| WO2021081464A1 (en) | Systems and methods for identifying compliance-related information associated with data breach events | |
| WO2019148718A1 (en) | Talent database building method and device, and storage medium | |
| US20200401977A1 (en) | System and method for evaluation | |
| US20190042951A1 (en) | Analysis of computing activities using graph data structures | |
| RU2697963C1 (en) | Method of assessing client's transaction with counterparty for conflict of interest | |
| Rappert et al. | Evincing offence: How digital forensics turns big data into evidence for policing sexual abuse | |
| RU2724789C2 (en) | Method of forming plurality of counterparty employees profiles to evaluate transaction for conflict of interest | |
| Scholta | Semi-automatic inductive derivation of reference process models that represent best practices in public administrations | |
| Li et al. | Retrieving and classifying LinkedIn job titles for alumni career analysis | |
| Stuckey | Complex Acquisition Requirements Analysis Using a Systems Engineering Approach | |
| Borum | Scientific and technological advances in law enforcement intelligence analysis | |
| Malone | Sharing Is Not Always Caring: Reevaluating the Insurance Industry's Antitrust Exemption and Information Sharing in the Machine-Learning Era | |
| Alawadhi | Methods and factors affecting digital forensic case management, allocation and completion | |
| Ghani | Advance ethical practices in human resource management: A case study of health care company | |
| RU2739870C1 (en) | System and method of changing user role | |
| Ford et al. | Framing data witnessing: Airwars and the production of authority in conflict monitoring | |
| Gao | Big Geo-Data | |
| US10997248B2 (en) | Data association using complete lists |