【技术实现步骤摘要】
作业风险监测方法及系统
本专利技术涉及数据监控领域，尤指一种作业风险监测方法及系统。
技术介绍
在当前数据监控领域中，关于用户违规操作的监控主要应用于事后分析判断，因用户违规操作，该种监测结果出来时往往已造成重大资金和安全上的损失，例如金融领域工作人员的违规套取信贷资金、信用卡资金、归集或过渡他人资金进入股市、利用工作时间违规炒股炒汇贵金属等情况，业务主管部门通过数据筛查、信访核查、查询涉诉信息等方式进行手工排查后发现问题时，往往已经很难追回损失。为此，业内亟需一种事前或事中能够有效发掘潜在风险的方法及系统来为相关监督部门提供提醒，便于监督部门能够及时制止相关违规操作以减少不必要的财产损失的前提下，提高风险排查的监测效率。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供的一种作业风险监督方法及系统予以提前向指定人员预警用户的违规操作，以便将可能导致的风险及时消除，减少因用户违规操作所带来的相关损失。为达上述目的，本专利技术所提供的作业风险监督方法具体包含：根据待监测用户的身份标...
【技术保护点】
1.一种作业风险监测方法，其特征在于，所述方法包含：/n根据待监测用户的身份标识于预定关系数据库中获得身份信息数据，并根据所述身份信息数据于预定交易数据库中获得用户的交易信息数据；/n将所述交易信息数据分别与预设的多个评价规则匹配，根据匹配结果获得风险评估结果；/n根据用户的身份信息数据、交易信息数据和风险评估结果通过机器学习算法训练获得风险预测模型；/n监测所述待监测用户的实时交易数据，根据所述实时交易数据和所述风险预测模型获取所述待监测用户的风险评估结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种作业风险监测方法，其特征在于，所述方法包含：
根据待监测用户的身份标识于预定关系数据库中获得身份信息数据，并根据所述身份信息数据于预定交易数据库中获得用户的交易信息数据；
将所述交易信息数据分别与预设的多个评价规则匹配，根据匹配结果获得风险评估结果；
根据用户的身份信息数据、交易信息数据和风险评估结果通过机器学习算法训练获得风险预测模型；
监测所述待监测用户的实时交易数据，根据所述实时交易数据和所述风险预测模型获取所述待监测用户的风险评估结果。
2.根据权利要求1所述的作业风险监测方法，其特征在于，所述身份信息数据包含待监测用户在DCDS系统中存储的身份基本信息、资产信息和关系信息；所述交易信息数据包含预定交易平台上记录的待监测用户的交易结算信息和证券交易信息。
3.根据权利要求1所述的作业风险监测方法，其特征在于，将所述交易信息数据分别与预设的多个阈值比较，根据比较结果获得风险评估结果包含：
将所述交易信息数据分别与预设的多个评价规则匹配，获得多个匹配结果；
将一个或多个匹配结果的组合与预设对应表比较判断获得风险评估结果。
4.根据权利要求3所述的作业风险监测方法，其特征在于，根据所述身份信息数据于预定交易数据库中获得用户的交易信息数据包含：根据身份信息数据获得用户的家庭关系图谱，根据所述家庭关系图谱查询待监测用户及对应的家庭成员的交易信息数据。
5.根据权利要求4所述的作业风险监测方法，其特征在于，将所述交易信息数据分别与预设的多个评价规则匹配，根据匹配结果获得风险评估结果包含：
通过预设规则引擎和风险引擎将所述交易信息数据分别与预设的多个评价规则匹配，根据匹配结果获得风险评估结果；
根据所述风险评估结果和预置提示对应表中提示类别，生成提示策略；
根据所述提示策略执行对应的提升处理。
6.根据权利要求5所述的作业风险监测方法，其特征在于，将所述交易信息数据分别与预设的多个评价规则匹配，根据匹配结果获得风险评估结果包含：
当待监测用户及对应的家庭成员之间...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁平，李帅，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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