[發(fā)明專利]一種辦案風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)督評估系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210722980.0
• 申請日: 2022-06-24
• 公開（公告）號: CN115062987A
• 公開（公告）日: 2022-09-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張慶兵
• 申請（專利權(quán)）人: 浪潮軟件科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06N20/10;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;G06F16/25
• 代理公司: 濟(jì)南信達(dá)專利事務(wù)所有限公司 37100
• 代理人: 闞恭勇

1.一種辦案風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)督評估系統(tǒng)，其特征在于，

包括：1)數(shù)據(jù)源層、2)數(shù)據(jù)處理及存儲層、3)算法模型層、4)應(yīng)用支撐層；

其中

1)數(shù)據(jù)源層，包括法律文書庫、法律法規(guī)、相關(guān)文件、各部門應(yīng)用數(shù)據(jù)、流媒體數(shù)據(jù)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)及實(shí)時采集的數(shù)據(jù)；

2)數(shù)據(jù)處理及存儲層，各種來源的大數(shù)據(jù)在存入數(shù)據(jù)管理中心或者分析之前，需要使用相應(yīng)的處理工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，

處理好的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)作為知識庫直接存儲到大數(shù)據(jù)存儲中心；

通過業(yè)務(wù)梳理，構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)規(guī)則庫；

3)算法模型層，將各特征集及知識庫作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)搭配不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法，進(jìn)行模型訓(xùn)練；

4)應(yīng)用支撐層，集合實(shí)際業(yè)務(wù)需求，調(diào)用相應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型和經(jīng)驗(yàn)規(guī)則模型，實(shí)現(xiàn)辦案質(zhì)量評估、風(fēng)險(xiǎn)識別預(yù)警以及辦案過程控制和輔助決策。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，

階段對采集的數(shù)據(jù)通過ETL處理，形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，

包括：

數(shù)據(jù)清理：通過填寫缺失的值、光滑噪聲數(shù)據(jù)、識別或刪除離群點(diǎn)并解決不一致性的方法來清理數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)：格式標(biāo)準(zhǔn)化、清除異常數(shù)據(jù)、糾正錯誤、清除重復(fù)數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)變換：通過平滑聚集、數(shù)據(jù)概化、降維、規(guī)范化的方式，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適用于數(shù)據(jù)分析的形式；

其他數(shù)據(jù)經(jīng)過N-Gram等特征抽取算法和實(shí)體、要素標(biāo)注，形成各類特征集，作為機(jī)器學(xué)習(xí)算法的預(yù)訓(xùn)練集。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其特征在于，

梳理并分析辦案過程中的風(fēng)險(xiǎn)特征；從文書數(shù)據(jù)以及業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的案卡信息數(shù)據(jù)，運(yùn)用TF-IDF算法和互信息抽取案件信息中描述案件風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵詞；結(jié)合n-gram算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法及詞性規(guī)則方法提取風(fēng)險(xiǎn)特征關(guān)鍵短語。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的系統(tǒng)，其特征在于，

對抽取出的風(fēng)險(xiǎn)特征詞或短語進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到案件中存在的高頻風(fēng)險(xiǎn)源、風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)、風(fēng)險(xiǎn)引發(fā)的因素信息。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的系統(tǒng)，其特征在于，

分析案件風(fēng)險(xiǎn)的辦理階段、角色分工、業(yè)務(wù)條線的信息差異性，將這些階段信息、角色信息、業(yè)務(wù)信息作為案件的屬性集，利用決策樹算法，選擇最好的屬性值對這些數(shù)據(jù)集進(jìn)行分支劃分，遞歸遍歷案件的屬性集，直到遍歷完所有劃分?jǐn)?shù)據(jù)集的屬性，或者每個分支下的所有案件都具有相同的分類，結(jié)束遞歸過程；最后利用構(gòu)建好的決策樹規(guī)則對案件進(jìn)行實(shí)時的風(fēng)險(xiǎn)分類和風(fēng)險(xiǎn)分級。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的系統(tǒng)，其特征在于，

對海量的案件進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)特征分析，并對風(fēng)險(xiǎn)特征進(jìn)行向量化計(jì)算。

利用支持向量機(jī)(SVM)模型對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到風(fēng)險(xiǎn)類別和風(fēng)險(xiǎn)級別的分類器模型。根據(jù)訓(xùn)練好的模型對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行自動預(yù)測。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，

將抽取的風(fēng)險(xiǎn)特征和案件特征作為該過程的輸入數(shù)據(jù)；將不同的風(fēng)險(xiǎn)因素、案件特征和案件成果作為一系列變量，每個變量可以視為網(wǎng)絡(luò)模型中的一個節(jié)點(diǎn)，變量之間的依賴關(guān)系通過有向邊來表示，形成風(fēng)險(xiǎn)案件過程推理的貝葉斯(Bayes)網(wǎng)絡(luò)模型；對一個新的案件數(shù)據(jù)，通過該模型預(yù)測出案件過程的可能性路徑，進(jìn)而對案件的判決進(jìn)行預(yù)測，實(shí)現(xiàn)對案件內(nèi)部全生命周期的風(fēng)險(xiǎn)過程的監(jiān)督。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，

構(gòu)建多層深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對案件風(fēng)險(xiǎn)的特征研究、等級、過程的信息進(jìn)行量化，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入數(shù)據(jù)，輸出案件的每個風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)及其對應(yīng)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的概率；

根據(jù)不同的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率的值來判斷是否需要給出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，實(shí)現(xiàn)案件風(fēng)險(xiǎn)自動預(yù)警功能；

根據(jù)案件風(fēng)險(xiǎn)的處置規(guī)則，建立案件風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避策略，對可能發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的案件的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息進(jìn)行分析，找出與之契合度最高的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避策略，實(shí)現(xiàn)對案件的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避策略推薦功能。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的系統(tǒng)，其特征在于，

辦案質(zhì)量保證和監(jiān)督系統(tǒng)應(yīng)用構(gòu)建：基于辦案過程實(shí)時監(jiān)督服務(wù)和輔助辦案模型、辦案質(zhì)量、辦案監(jiān)督風(fēng)險(xiǎn)及辦案過程控制計(jì)算模型。