[發明專利]員工行為審計方法、裝置、設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202010617544.8
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111754044A
• 公開（公告）日: 2020-10-09
• 發明（設計）人: 魏征;唐樂;張潮宇;梁議丹;閆振平;陳天健
• 申請（專利權）人: 深圳前海微眾銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q10/10
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 張志江

本發明公開了一種員工行為審計方法、裝置、設備及可讀存儲介質。所述方法包括以下步驟：獲取待審計員工和待審計員工的關聯員工分別對應的員工行為數據，基于預設權重矩陣，確定待審計員工和關聯員工分別對應的合規風險影響權重，基于合規風險影響權重，對所述員工行為數據進行合并處理，對合并處理后的員工行為數據進行合規風險預測，得到待審計員工的合規風險預測結果。本發明采用了合并待審計員工及其關聯員工的員工行為數據，再根據合并處理后的員工行數據進行合規風險預測，得到待審計員工的合規風險預測結果的技術手段，該技術手段克服了現有技術的人工審計速度慢，很難發現員工之間的行為影響，從而提升了員工行為審計的效率和全面性。

技術領域

本發明涉及金融科技領域，尤其涉及一種員工行為審計方法、裝置、設備及可讀存儲介質。

背景技術

為了加強公司的合規經營，減少公司內控風險，提升經營穩健性，公司對于員工的合規性要求越來越高，員工行為中的經濟行為、信息安全行為、業務操作行為等一旦發生違規，都會給公司帶來極大的損失，因此，公司審計部門需及時關注高風險員工，對可能造成較大損失的員工進行重點審計。

但是目前的員工行為的審計主要依賴審計人員人工翻閱憑證等方式對員工自身的行為進行排查，雖然能排查到一些重大違規行為，但是一個公司中員工行為數據體量非常龐大，而且員工之間的行為數據存在一定的關聯性，僅僅依靠人工進行排查不但工作量大速度慢，而且很難發現員工之間的行為影響，導致審計效果差，對于潛在的違規行為很難發現。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種員工行為審計方法、裝置、設備及可讀存儲介質，旨在解決現有員工行為的審計主要依賴審計人員人工翻閱憑證等方式對員工自身的行為進行排查，從而導致員工行為審計效率低的技術問題。

為實現上述目的，本發明提供一種員工行為審計方法，所述員工行為審計方法，應用于第一設備，包括：

獲取待審計員工和所述待審計員工的關聯員工分別對應的員工行為數據；

基于預設權重矩陣，確定所述待審計員工和所述關聯員工分別對應的合規風險影響權重；

基于所述合規風險影響權重，對所述員工行為數據進行合并處理；

對合并處理后的員工行為數據進行合規風險預測，得到所述待審計員工的合規風險預測結果。

進一步地，所述預設權重矩陣包括不同員工總數分別對應的各個合規風險影響權重，所述基于預設權重矩陣，確定所述待審計員工和所述關聯員工分別對應的合規風險影響權重，包括：

確定所述待審計員工和所述關聯員工的數量總和；

從所述預設權重矩陣中選取所述數量總和下的各個合規風險影響權重；

按照關聯強度對所述待審計員工和所述關聯員工進行排序；

根據排序結果和選取的各個合規風險影響權重，確定所述待審計員工和所述關聯員工分別對應的合規風險影響權重。

進一步地，所述預設合規風險影響權重矩陣是對樣本訓練集進行合規風險影響力學習得到的；或者所述預設合規風險影響權重矩陣是在訓練預設合規風險預測模型時得的，所述方法還包括：

獲取樣本訓練集，所述樣本訓練集包括樣本員工和所述樣本員工的關聯員工分別對應的樣本員工行為數據，其中，所述樣本員工帶有真實合規風險的標簽；

根據初始權重矩陣，對所述樣本員工行為數據進行合并處理，得到合并處理后的樣本員工行為數據；

將所述合并處理后的樣本員工行為數據輸入到初始合規風險預測模型進行訓練，得到所述樣本員工的合規風險預測結果；