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[發明專利]基于知識圖譜的風險員工發現方法及裝置在審

專利信息
申請號: 202010776023.7 申請日: 2020-08-05
公開(公告)號: CN111861281A 公開(公告)日: 2020-10-30
發明(設計)人: 丁平;李帥 申請(專利權)人: 中國銀行股份有限公司
主分類號: G06Q10/06 分類號: G06Q10/06;G06Q10/10;G06Q40/02;G06F16/36
代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127 代理人: 王天堯;湯在彥
地址: 100818 *** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 知識 圖譜 風險 員工 發現 方法 裝置
【權利要求書】:

1.一種基于知識圖譜的風險員工發現方法,其特征在于,包括:

構建風險知識圖譜,所述風險知識圖譜包括實體、實體屬性以及實體關系,所述實體包括銀行機構實體、員工實體、客戶實體;

基于實體屬性,通過查詢實體權值表,確定每個實體的身份權值;

通過查詢風險關系表,獲得每個員工實體對應的實體關系的風險值;

根據每個員工實體對應的實體關系的風險值,以及所述對應的實體關系的另一端實體的身份權值,確定每個員工實體的風險值;

確定風險值大于預設閾值的員工實體為風險員工。

2.如權利要求1所述的基于知識圖譜的風險員工發現方法,其特征在于,所述實體屬性包括個人信息、賬戶信息、交易信息、行為信息和管理信息中的至少一種。

3.如權利要求1所述的基于知識圖譜的風險員工發現方法,其特征在于,所述實體關系包括:人事關系、人與機構關系和交易關系中的至少一種。

4.如權利要求1所述的基于知識圖譜的風險員工發現方法,其特征在于,采用如下公式,根據每個員工實體對應的實體關系的風險值,以及所述對應的實體關系的另一端實體的身份權值,確定每個員工實體的風險值:

其中,RV(Ai)為員工實體Ai的風險值;

Rj為員工實體Ai對應的第j個實體關系的風險值;

wj為員工實體Ai對應的第j個實體關系的另一端實體的身份權值。

5.如權利要求1所述的基于知識圖譜的風險員工發現方法,其特征在于,還包括:

基于風險員工的屬性信息和對應的實體關系,生成預警信息。

6.一種基于知識圖譜的風險員工發現裝置,其特征在于,包括:

知識圖譜構建模塊,用于構建風險知識圖譜,所述風險知識圖譜包括實體、實體屬性以及實體關系,所述實體包括銀行機構實體、員工實體、客戶實體;

身份權值確定模塊,用于基于實體屬性,通過查詢實體權值表,確定每個實體的身份權值;

實體關系風險值獲得模塊,用于通過查詢風險關系表,獲得每個員工實體對應的實體關系的風險值;

員工實體風險值確定模塊,用于根據每個員工實體對應的實體關系的風險值,以及所述對應的實體關系的另一端實體的身份權值,確定每個員工實體的風險值;

風險員工確定模塊,用于確定風險值大于預設閾值的員工實體為風險員工。

7.如權利要求6所述的基于知識圖譜的風險員工發現裝置,其特征在于,所述實體屬性包括個人信息、賬戶信息、交易信息、行為信息和管理信息中的至少一種。

8.如權利要求6所述的基于知識圖譜的風險員工發現裝置,其特征在于,所述實體關系包括:人事關系、人與機構關系和交易關系中的至少一種。

9.如權利要求6所述的基于知識圖譜的風險員工發現裝置,其特征在于,員工實體風險值確定模塊具體用于:

采用如下公式,根據每個員工實體對應的實體關系的風險值,以及所述對應的實體關系的另一端實體的身份權值,確定每個員工實體的風險值:

其中,RV(Ai)為員工實體Ai的風險值;

Rj為員工實體Ai對應的第j個實體關系的風險值;

wj為員工實體Ai對應的第j個實體關系的另一端實體的身份權值。

10.如權利要求6所述的基于知識圖譜的風險員工發現裝置,其特征在于,還包括預警信息生成模塊,用于:

基于風險員工的屬性信息和對應的實體關系,生成預警信息。

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