一种基于目标对象行为数据进行风险防范的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于目标对象行为数据进行风险防范的方法及系统，其中方法包括：获取多个目标机构中的多个目标对象的行为的操作行为数据，并对所述操作行为数据进行预处理；对所述经过预处理的操作行为数据进行分析计算，获取多个目标机构之间的第一关联关系、目标对象与目标机构之间的第二关联关系，基于所述第一关联关系以及所述第二关联关系获取目标对象的异常操作行为数据；基于预先建立的风险模型，对所述异常操作行为数据对应的目标对象设置风险标签，以及对目标对象的异常操作行为数据设置风险等级；基于所述风险标签和所述风险等级，对目标对象的风险行为进行防范。对目标对象的风险行为进行防范。对目标对象的风险行为进行防范。

【技术实现步骤摘要】
一种基于目标对象行为数据进行风险防范的方法及系统


[0001]本专利技术涉及企业风险防范
，更具体地，涉及一种基于目标对象行为数据进行风险防范的方法及系统。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的应用，企业经营活动的增加，企业风险防范尤为重要。
[0003]现有技术(申请号201810083181.7)提供一种基于纳税人行为分析优化税务系统产品体验系统，包括业务访问地图模块、业务流向模块、环节分析模块以及表单分析模块，所述业务访问地图模块通过功能树地图形式直观展现税务系统各功能菜单的点击浏览热度、各项业务的访问情况，且业务访问地图模块包括业务功能模块、业务访问地图颜色模块以及访问量模块，所述业务功能模块为默认“全部”，可点击切换“申报缴税”、“事项办理”、“涉税查询”、“发票管理”的按钮。然而，现有技术并不能够对企业相关人员的操作数据进行分析，也不能对企业相关人员的风险行为进行防范。
[0004]因此，需要一种技术，以实现基于目标对象行为数据对目标对象的风险行为进行防范。

技术实现思路

[0005]本专利技术技术方案提供一种基于目标对象行为数据进行风险防范的方法及系统，以解决如何基于目标对象行为数据对目标对象的风险行为进行防范的问题。
[0006]为了解决上述问题，本专利技术提供了一种基于目标对象行为数据进行风险防范的方法，所述方法包括：
[0007]获取多个目标机构中的多个目标对象的行为的操作行为数据，并对所述操作行为数据进行预处理，包括：基于业务逻辑和业务需求对操作行为数据的有效性进行判定，选取有效的操作行为数据；确定操作行为数据中的冗余数据，对冗余数据进行删除；
[0008]对所述经过预处理的操作行为数据进行分析计算，获取多个目标机构之间的第一关联关系、目标对象与目标机构之间的第二关联关系，基于所述第一关联关系以及所述第二关联关系获取目标对象的异常操作行为数据；
[0009]基于预先建立的风险模型，对所述异常操作行为数据对应的目标对象设置风险标签，以及对目标对象的异常操作行为数据设置风险等级；
[0010]基于所述风险标签和所述风险等级，对目标对象的风险行为进行防范。
[0011]优选地，还包括：对目标对象的风险标签以及异常数据的风险等级进行展示。
[0012]优选地，所述对所述操作行为数据进行预处理，包括：
[0013]去除冗余操作行为数据以及筛选有效操作行为数据。
[0014]优选地，还包括风险模型进行训练：
[0015]对所述异常操作行为数据对应的目标对象设置自定义风险标签，以及对目标对象的异常操作行为数据设置自定义风险等级，基于所述异常操作行为数据、自定义风险标签
以及所述自定义风险等级对所述风险模型进行训练。
[0016]优选地，所述目标对象包括：企业法定代表人、财务负责人、办税人、开票员以及代理办税人。
[0017]基于本专利技术的另一方面，本专利技术提供一种基于目标对象行为数据进行风险防范的系统，所述系统包括：
[0018]初始单元，用于获取多个目标机构中的多个目标对象的行为的操作行为数据，并对所述操作行为数据进行预处理，包括：基于业务逻辑和业务需求对操作行为数据的有效性进行判定，选取有效的操作行为数据；确定操作行为数据中的冗余数据，对冗余数据进行删除；
[0019]分析单元，用于对所述经过预处理的操作行为数据进行分析计算，获取多个目标机构之间的第一关联关系、目标对象与目标机构之间的第二关联关系，基于所述第一关联关系以及所述第二关联关系获取目标对象的异常操作行为数据；
[0020]设置单元，用于基于预先建立的风险模型，对所述异常操作行为数据对应的目标对象设置风险标签，以及对目标对象的异常操作行为数据设置风险等级；
[0021]结果单元，用于基于所述风险标签和所述风险等级，对目标对象的风险行为进行防范。
[0022]优选地，还包括：对目标对象的风险标签以及异常数据的风险等级进行展示。
[0023]优选地，所述对所述操作行为数据进行预处理，包括：
[0024]去除冗余操作行为数据以及筛选有效操作行为数据。
[0025]优选地，还包括风险模型进行训练：
[0026]对所述异常操作行为数据对应的目标对象设置自定义风险标签，以及对目标对象的异常操作行为数据设置自定义风险等级，基于所述异常操作行为数据、自定义风险标签以及所述自定义风险等级对所述风险模型进行训练。
[0027]优选地，所述目标对象包括：企业法定代表人、财务负责人、办税人、开票员以及代理办税人。
[0028]本专利技术技术方案提供一种基于目标对象行为数据进行风险防范的方法及系统，其中方法包括：获取多个目标机构中的多个目标对象的行为的操作行为数据，并对操作行为数据进行预处理；对经过预处理的操作行为数据进行分析计算，获取多个目标机构之间的第一关联关系、目标对象与目标机构之间的第二关联关系，基于第一关联关系以及第二关联关系获取目标对象的异常操作行为数据；基于预先建立的风险模型，对异常操作行为数据对应的目标对象设置风险标签，以及对目标对象的异常操作行为数据设置风险等级；基于风险标签和风险等级，对目标对象的风险行为进行防范。本专利技术技术方案增加了数据分析的维度、提高了数据分析结果的可靠性，并可以提高系统的安全性，防止纳税人及企业相关责任人做出风险操作。
附图说明
[0029]通过参考下面的附图，可以更为完整地理解本专利技术的示例性实施方式：
[0030]图1为根据本专利技术优选实施方式的一种基于目标对象行为数据进行风险防范的方法流程图；
[0031]图2为根据本专利技术优选实施方式的纳税人及企业相关责任人行为并防范其进行风险操作的流程图；以及
[0032]图3为根据本专利技术优选实施方式的一种基于目标对象行为数据进行风险防范的系统结构图。
具体实施方式
[0033]现在参考附图介绍本专利技术的示例性实施方式，然而，本专利技术可以用许多不同的形式来实施，并且不局限于此处描述的实施例，提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本专利技术，并且向所属
的技术人员充分传达本专利技术的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本专利技术的限定。在附图中，相同的单元/元件使用相同的附图标记。
[0034]除非另有说明，此处使用的术语(包括科技术语)对所属
的技术人员具有通常的理解含义。另外，可以理解的是，以通常使用的词典限定的术语，应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义，而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。
[0035]图1为根据本专利技术优选实施方式的一种基于目标对象行为数据进行风险防范的方法流程图。本专利技术针对纳税人及企业相关责任人的行为数据，提出一个分析数据、建立数据模型、展示分析结果、阻断风险操作的方法。
[0036]如图1所示，本专利技术提供一种基于目标对象行为数据进行风险防范的方法，方法包括：
[0037]步骤10本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于目标对象行为数据进行风险防范的方法，所述方法包括：获取多个目标机构中的多个目标对象的行为的操作行为数据，并对所述操作行为数据进行预处理，包括：基于业务逻辑和业务需求对操作行为数据的有效性进行判定，选取有效的操作行为数据；确定操作行为数据中的冗余数据，对冗余数据进行删除；对所述经过预处理的操作行为数据进行分析计算，获取多个目标机构之间的第一关联关系、目标对象与目标机构之间的第二关联关系，基于所述第一关联关系以及所述第二关联关系获取目标对象的异常操作行为数据；基于预先建立的风险模型，对所述异常操作行为数据对应的目标对象设置风险标签，以及对目标对象的异常操作行为数据设置风险等级；基于所述风险标签和所述风险等级，对目标对象的风险行为进行防范。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：对目标对象的风险标签以及异常数据的风险等级进行展示。3.根据权利要求1所述的方法，所述对所述操作行为数据进行预处理，包括：去除冗余操作行为数据以及筛选有效操作行为数据。4.根据权利要求1所述的方法，还包括风险模型进行训练：对所述异常操作行为数据对应的目标对象设置自定义风险标签，以及对目标对象的异常操作行为数据设置自定义风险等级，基于所述异常操作行为数据、自定义风险标签以及所述自定义风险等级对所述风险模型进行训练。5.根据权利要求1所述的方法，所述目标对象包括：企业法定代表人、财务负责人、办税人、开票员以及代理办税人。6.一种基于目标对象行为数据进行风险防范的...

【专利技术属性】
技术研发人员：年洪旭，王海涛，王梦蕾，孟维涛，谢宇，刘鹏，杨为琛，
申请(专利权)人：航天信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：