银行网点的审核方法及装置与流程

1.本发明涉及金融技术领域，尤其涉及一种银行网点的审核方法及装置。


背景技术：

2.在银行，工作人员需要对客户的业务数据进行审核，比如在银行智能柜台上，工作人员会对客户的交易要素和流程数据进行审核。目前审核基本依据人为经验，如果工作人员存在审核失误，比如审核时间太短，就很难发现业务数据中存在的风险，审核的质量无法得到保障。


技术实现要素：

3.本发明实施例提出一种银行网点的审核方法，用以实现对银行网点的审核人员的风险控制，该方法包括：
4.依据银行的审核数据，确定各个业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及各个业务对应的审核时长和风险系数的第二函数关系；
5.对于每个审核人员，依据该审核人员的审核数据，确定该审核人员对应的风险业务类别；
6.对于该审核人员对应的每个风险业务类别，依据该审核人员对应该风险业务类别的审核数据，确定该审核人员对应该风险业务类别的风险审核时长；
7.对于该审核人员对应的每个风险业务类别，依据该审核人员对应该风险业务类别的风险审核时长，以及该风险业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及该风险业务类别对应的审核时长和风险系数的第二函数关系，确定该审核人员对应该风险业务类别的潜在审核时长，所述潜在审核时长用于对该审核人员在审核业务时进行风险控制。
8.本发明实施例提出一种银行网点的审核装置，用以实现对银行网点的审核人员的风险控制，该装置包括：
9.函数关系确定模块，用于依据银行的审核数据，确定各个业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及各个业务对应的审核时长和风险系数的第二函数关系；
10.风险业务类别确定模块，用于对于每个审核人员，依据该审核人员的审核数据，确定该审核人员对应的风险业务类别；
11.风险审核时长确定模块，用于对于该审核人员对应的每个风险业务类别，依据该审核人员对应该风险业务类别的审核数据，确定该审核人员对应该风险业务类别的风险审核时长；
12.潜在审核时长确定模块，用于对于该审核人员对应的每个风险业务类别，依据该审核人员对应该风险业务类别的风险审核时长，以及该风险业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及该风险业务类别对应的审核时长和风险系数的第二函数关
系，确定该审核人员对应该风险业务类别的潜在审核时长，所述潜在审核时长用于对该审核人员在审核业务时进行风险控制。
13.本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述银行网点的审核方法。
14.本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述银行网点的审核方法。
15.本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述银行网点的审核方法。
16.在本发明实施例中，依据银行的审核数据，确定各个业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及各个业务对应的审核时长和风险系数的第二函数关系；对于每个审核人员，依据该审核人员的审核数据，确定该审核人员对应的风险业务类别；对于该审核人员对应的每个风险业务类别，依据该审核人员对应该风险业务类别的审核数据，确定该审核人员对应该风险业务类别的风险审核时长；对于该审核人员对应的每个风险业务类别，依据该审核人员对应该风险业务类别的风险审核时长，以及该风险业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及该风险业务类别对应的审核时长和风险系数的第二函数关系，确定该审核人员对应该风险业务类别的潜在审核时长，所述潜在审核时长用于对该审核人员在审核业务时进行风险控制。在上述过程中，确定各个业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及各个业务对应的审核时长和风险系数的第二函数关系，之后，又确定了每个风险业务类别的风险审核时长，并最终确定了该审核人员对应该风险业务类别的潜在审核时长，所述潜在审核时长用于对该审核人员在审核业务时进行风险控制，从而可以准确地控制风险。
附图说明
17.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
18.图1为本发明实施例中银行网点的审核方法的流程图；
19.图2为本发明实施例中确定函数关系的流程图；
20.图3为本发明实施例中获得业务类别对应的多个审核数据类别的流程图；
21.图4为本发明实施例中确定审核数据类别对应各个维度的风险指标的流程图；
22.图5为本发明实施例中确定函数关系的详细流程图；
23.图6为本发明实施例中确定审核人员对应该风险业务类别的潜在审核时长的流程图；
24.图7为本发明实施例中确定审核人员对应的风险业务类别的流程图；
25.图8为本发明实施例中银行网点的审核装置的示意图。
具体实施方式
26.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
27.在本说明书的描述中，所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。参考术语“一个实施例”、“一个具体实施例”、“一些实施例”、“例如”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。各实施例中涉及的步骤顺序用于示意性说明本技术的实施，其中的步骤顺序不作限定，可根据需要作适当调整。
28.图1为本发明实施例中银行网点的审核方法的流程图，如图1所示，包括：
29.步骤101，依据银行的审核数据，确定各个业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及各个业务对应的审核时长和风险系数的第二函数关系；
30.步骤102，对于每个审核人员，依据该审核人员的审核数据，确定该审核人员对应的风险业务类别；比如将该审核人员的审核数据中涉及风险的业务类别作为该审核人员对应的风险业务类别；
31.步骤103，对于该审核人员对应的每个风险业务类别，依据该审核人员对应该风险业务类别的审核数据，确定该审核人员对应该风险业务类别的风险审核时长；比如将该审核人员对应该风险业务类别的审核数据对应的审核时长的均值作为该审核人员对应该风险业务类别的风险审核时长；
32.步骤104，对于该审核人员对应的每个风险业务类别，依据该审核人员对应该风险业务类别的风险审核时长，以及该风险业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及该风险业务类别对应的审核时长和风险系数的第二函数关系，确定该审核人员对应该风险业务类别的潜在审核时长，所述潜在审核时长用于对该审核人员在审核业务时进行风险控制。
33.图2为本发明实施例中确定函数关系的流程图，在一实施例中，依据银行的审核数据，确定各个业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及各个业务对应的审核时长和风险系数的第二函数关系，包括：
34.步骤201，从银行的审核数据中选取出各个业务类别对应的审核数据；
35.步骤202，对每个业务类别对应的审核数据进行分类，获得该业务类别对应的多个审核数据类别；
36.步骤203，对于每个业务类别对应的每个审核数据类别，确定该审核数据类别对应各个维度的风险指标；
37.步骤204，对于每个业务类别，确定该业务类别对应的审核数据类别的偏序，其中，该偏序用于确定该业务类别对应的任何两个审核数据类别中审核数据类别a是否优于审核数据类别b；如果对于每个维度，审核数据类别a对应该维度的风险指标小于等于审核数据类别b对应该维度的风险指标，则该偏序确定审核数据类别a优于审核数据类别b；
38.步骤205，将该业务类别对应的审核数据类别的偏序的极大元素作为该业务类别
对应的第一类审核数据类别，以及将该业务类别对应的审核数据类别的偏序的极小元素作为该业务类别对应的第二类审核数据类别；
39.步骤206，依据该业务类别对应的第一类审核数据类别，确定该业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及依据该业务类别对应的第二类审核数据类别，确定该业务类别对应的审核时长和风险系数的第二函数关系。
40.图3为本发明实施例中获得业务类别对应的多个审核数据类别的流程图，在一实施例中，对每个业务类别对应的审核数据进行分类，获得该业务类别对应的多个审核数据类别，包括：
41.步骤301，对于该业务类别对应的每条审核数据，确定该审核数据对应的客户，以及对应的审核人员；
42.步骤302，构建业务空间，其中，业务空间的维度和业务类别一一对应；
43.步骤303，依据该审核数据对应的客户的业务数据，确定该审核数据在业务空间的第一坐标值，其中，该审核数据在业务空间的每一维度的第一坐标值等于该审核数据对应的客户的业务数据中该维度对应的业务类别的业务量；
44.步骤304，依据该审核数据对应的审核人员的历史审核数据，确定该审核数据在业务空间的第二坐标值，其中，该审核数据在业务空间的每一维度的第二坐标值等于该审核数据对应的审核人员的历史审核数据中该维度对应的业务类别的审核数量；
45.步骤305，确定审核数据的第一距离函数与第二距离函数，其中，第一距离函数与第二距离函数的自变量是任何两个审核数据，第一距离函数对应该两个审核数据的函数值等于该两个审核数据在业务空间的第一坐标值的距离，以及第二距离函数对应该两个审核数据的函数值等于该两个审核数据在业务空间的第二坐标值的距离；
46.步骤306，依据审核数据的第一距离函数与第二距离函数，对该业务类别对应的审核数据进行分类，获得该业务类别对应的多个审核数据类别。
47.图4为本发明实施例中确定审核数据类别对应各个维度的风险指标的流程图，在一实施例中，对于每个业务类别对应的每个审核数据类别，确定该审核数据类别对应各个维度的风险指标，包括：
48.步骤401，从该审核数据类别包含的审核数据中选取出各个维度对应的审核数据；
49.步骤402，将每个维度对应的审核数据划分为该维度对应的多个审核数据子集，其中，每个审核数据子集包含的审核数量大于设定阈值；
50.步骤403，将每个维度对应的每个审核数据子集包含的审核数据中涉及风险的审核数据的比例作为该审核数据类别对应该维度的风险占比样本；
51.步骤404，将该审核数据类别对应每个维度的风险占比样本的均值作为该审核数据类别对应该维度的风险指标。
52.在一实施例中，将该业务类别对应的审核数据类别的偏序的极大元素作为该业务类别对应的第一类审核数据类别，以及将该业务类别对应的审核数据类别的偏序的极小元素作为该业务类别对应的第二类审核数据类别，包括：
53.将第一待选审核类别和第一比较审核类别初始化为该业务类别对应的所有审核数据类别；以及将第二待选审核类别和第二比较审核类别初始化为该业务类别对应的所有审核数据类别；
54.选定一维度；
55.循环执行如下3个步骤，直到第一待选审核类别为空：
56.从第一待选审核类别中选取出对应选定的该维度的风险指标最小的审核数据类别a，并依据该业务类别对应的审核数据类别的偏序对审核数据类别a与第一比较审核类别中除该审核数据类别a之外的每一审核数据类别b进行偏序比较；
57.如果该审核数据类别a优于审核数据类别b，则将该审核数据类别b从第一待选审核类别中删除，并将审核数据类别b作为审核数据类别a的次风险类别；如果审核数据类别b优于审核数据类别a，则将审核数据类别a从第一待选审核类别中删除；
58.如果确认第一比较审核类别中除该审核数据类别a之外的每一审核数据类别都不优于审核数据类别a，则将该审核数据类别a作为该业务类别对应的第一类审核数据类别，并且将该审核数据类别a的所有次风险类别从第一比较审核类别中删除；
59.循环执行如下3个步骤，直到第二待选审核类别为空：
60.从第二待选审核类别中选取出对应选定的该维度的风险指标最大的审核数据类别c，并依据该业务类别对应的审核数据类别的偏序对审核数据类别c与第二比较审核类别中除该审核数据类别c之外的每一审核数据类别d进行偏序比较；
61.如果该审核数据类别c优于审核数据类别d，则将审核数据类别c从第二待选审核类别中删除；如果审核数据类别d优于审核数据类别c，则将该审核数据类别d从第二待选审核类别中删除，并将审核数据类别d作为审核数据类别c的次安全类别；
62.如果确认审核数据类别c不优于第二比较审核类别中除该审核数据类别c之外的每一审核数据类别，则将该审核数据类别c作为该业务类别对应的第二类审核数据类别，并且将该审核数据类别c的所有次安全类别从第二比较审核类别中删除。
63.图5为本发明实施例中确定函数关系的详细流程图，在一实施例中，依据该业务类别对应的第一类审核数据类别，确定该业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及依据该业务类别对应的第二类审核数据类别，确定该业务类别对应的审核时长和风险系数的第二函数关系，包括：
64.步骤501，设定多个审核离散值；
65.步骤502，对于每个审核离散值，确定当审核时长设定为该审核离散值时，该业务类别对应的第一类审核数据类别包含的审核数据中涉及风险的审核数据的比例，将该比例作为该审核离散值对应的第一风险系数；以及确定当审核时长设定为该审核离散值时，该业务类别对应的第二类审核数据类别包含的审核数据中涉及风险的审核数据的比例，将该比例作为该审核离散值对应的第二风险系数；
66.步骤503，构建第一审核函数以及第二审核函数，其中，第一审核函数以及第二审核函数的自变量都是设定的多个审核离散值，第一审核函数对应每个审核离散值的函数值等于该审核离散值对应的第一风险系数，以及第二审核函数对应每个审核离散值的函数值等于该审核离散值对应的第二风险系数；
67.步骤504，对第一审核函数以及第二审核函数进行拟合，将获得的第一审核函数对应的连续函数作为该业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及将获得的第二审核函数对应的连续函数作为该业务类别对应的审核时长和风险系数的第二函数关系。
68.图6为本发明实施例中确定审核人员对应该风险业务类别的潜在审核时长的流程图，在一实施例中，对于该审核人员对应的每个风险业务类别，依据该审核人员对应该风险业务类别的风险审核时长，以及该风险业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及该风险业务类别对应的审核时长和风险系数的第二函数关系，确定该审核人员对应该风险业务类别的潜在审核时长，包括：
69.步骤601，依据该审核人员对应该风险业务类别的风险审核时长，以及该风险业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，确定该审核人员对应该风险业务类别的潜在风险系数；
70.步骤602，依据该审核人员对应该风险业务类别的潜在风险系数，以及该风险业务类别对应的审核时长和风险系数的第二函数关系，确定该审核人员对应该风险业务类别的潜在审核时长。
71.图7为本发明实施例中确定审核人员对应的风险业务类别的流程图，在一实施例中，所述方法还包括：
72.步骤701，依据每个业务类别对应的第二类审核数据类别包含的审核数据，以风险为预测标识，训练预测模型，获得该业务类别对应的风险预测模型；
73.步骤702，依据该业务类别对应的风险预测模型，对该业务类别对应的每个审核数据进行预测，获得该审核数据对应的风险预测概率；
74.步骤703，当获得的该审核数据对应的风险预测概率大于设定的概率阈值时，将该业务类别作为该审核数据对应的审核人员对应的风险业务类别。
75.在一实施例中，所述方法还包括：
76.在获得每个业务类别对应的每个审核数据类别对应每个维度的风险占比样本后，将该审核数据类别对应该维度的风险占比样本的方差的平方与该审核数据类别对应该维度的风险占比样本的数量的比值作为该审核数据类别对应该维度的系数误差上界；
77.将对应各个维度的系数误差上界都小于误差阈值的审核数据类别组成的集合作为该业务类别对应的可控类别集合。
78.在一实施例中，将该业务类别对应的审核数据类别的偏序的极大元素作为该业务类别对应的第一类审核数据类别，以及将该业务类别对应的审核数据类别的偏序的极小元素作为该业务类别对应的第二类审核数据类别，包括：
79.将该业务类别对应的审核数据类别的偏序对应该业务类别对应的可控类别集合的极大元素作为该业务类别对应的第一类审核数据类别，以及将该业务类别对应的审核数据类别的偏序对应该业务类别对应的可控类别集合的极小元素作为该业务类别对应的第二类审核数据类别。
80.在一实施例中，所述方法还包括：
81.对于在智能柜台的实时业务审核，确定该实时业务审核对应的客户和对应的审核人员的关联系数；
82.依据该实时业务审核对应的客户和对应的审核人员的关联系数，确定该实时业务审核是否为风险审核；(比如如果该实时业务审核对应的客户和对应的审核人员的关联系数小于关联阈值，则确定该实时业务审核为风险审核)
83.当确定该实时业务审核为风险审核时，依据该实时业务审核对应的审核人员对应
该实时业务审核对应的业务类别的审核时长，以及该业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及该业务类别对应的审核时长和风险系数的第二函数关系，确定该实时业务审核对应的潜在审核时长；
84.将该实时业务审核对应的潜在审核时长推送给该实时业务审核对应的审核人员；
85.将该实时业务审核对应的审核人员对该实时业务审核的审核数据存储到区块链，其中，该审核数据至少包括：该实时业务审核对应的潜在审核时长，以及该实时业务审核对应的审核时长，以及该审核人员的审核确认数据。
86.在一实施例中，对于在智能柜台的实时业务审核，确定该实时业务审核对应的客户和对应的审核人员的关联系数，包括：
87.获取银行的审核关系图，其中，该审核关系图的每个节点是银行的客户或者审核人员，该审核关系图的每条边对应一个关联系数，该关联系数表示该边对应的两个节点之间的关联程度，且关联系数的值满足大于等于0且小于等于1；
88.按照如下公式确定该审核关系图的每条边对应的关联距离：
89.d＝-lg(r)，其中，d是该边对应的关联距离，r是该边对应的关联系数；
90.依据审核关系图和关联系数，确定该实时业务审核对应的客户和对应的审核人员在审核关系图中的最小关联距离；
91.按照如下公式确定该实时业务审核对应的客户和对应的审核人员的关联系数：
92.t＝10-dm
，其中，t是该实时业务审核对应的客户和对应的审核人员的关联系数，dm是该实时业务审核对应的客户和对应的审核人员在审核关系图中的最小关联距离。
93.综上所述，在本发明实施例提出的方法中，依据银行的审核数据，确定各个业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及各个业务对应的审核时长和风险系数的第二函数关系；对于每个审核人员，依据该审核人员的审核数据，确定该审核人员对应的风险业务类别；对于该审核人员对应的每个风险业务类别，依据该审核人员对应该风险业务类别的审核数据，确定该审核人员对应该风险业务类别的风险审核时长；对于该审核人员对应的每个风险业务类别，依据该审核人员对应该风险业务类别的风险审核时长，以及该风险业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及该风险业务类别对应的审核时长和风险系数的第二函数关系，确定该审核人员对应该风险业务类别的潜在审核时长，所述潜在审核时长用于对该审核人员在审核业务时进行风险控制。在上述过程中，确定各个业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及各个业务对应的审核时长和风险系数的第二函数关系，之后，又确定了每个风险业务类别的风险审核时长，并最终确定了该审核人员对应该风险业务类别的潜在审核时长，所述潜在审核时长用于对该审核人员在审核业务时进行风险控制，从而可以准确地控制风险。
94.本发明实施例还提出一种银行网点的审核装置，其原理与银行网点的审核方法类似，这里不再赘述。
95.图8为本发明实施例中银行网点的审核装置的示意图，包括：
96.函数关系确定模块801，用于依据银行的审核数据，确定各个业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及各个业务对应的审核时长和风险系数的第二函数关系；
97.风险业务类别确定模块802，用于对于每个审核人员，依据该审核人员的审核数
据，确定该审核人员对应的风险业务类别；
98.风险审核时长确定模块803，用于对于该审核人员对应的每个风险业务类别，依据该审核人员对应该风险业务类别的审核数据，确定该审核人员对应该风险业务类别的风险审核时长；
99.潜在审核时长确定模块804，用于对于该审核人员对应的每个风险业务类别，依据该审核人员对应该风险业务类别的风险审核时长，以及该风险业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及该风险业务类别对应的审核时长和风险系数的第二函数关系，确定该审核人员对应该风险业务类别的潜在审核时长，所述潜在审核时长用于对该审核人员在审核业务时进行风险控制。
100.在一实施例中，函数关系确定模块具体用于：
101.从银行的审核数据中选取出各个业务类别对应的审核数据；
102.对每个业务类别对应的审核数据进行分类，获得该业务类别对应的多个审核数据类别；
103.对于每个业务类别对应的每个审核数据类别，确定该审核数据类别对应各个维度的风险指标；
104.对于每个业务类别，确定该业务类别对应的审核数据类别的偏序，其中，该偏序用于确定该业务类别对应的任何两个审核数据类别中审核数据类别a是否优于审核数据类别b；如果对于每个维度，审核数据类别a对应该维度的风险指标小于等于审核数据类别b对应该维度的风险指标，则该偏序确定审核数据类别a优于审核数据类别b；
105.将该业务类别对应的审核数据类别的偏序的极大元素作为该业务类别对应的第一类审核数据类别，以及将该业务类别对应的审核数据类别的偏序的极小元素作为该业务类别对应的第二类审核数据类别；
106.依据该业务类别对应的第一类审核数据类别，确定该业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及依据该业务类别对应的第二类审核数据类别，确定该业务类别对应的审核时长和风险系数的第二函数关系。
107.在一实施例中，函数关系确定模块具体用于：
108.对于该业务类别对应的每条审核数据，确定该审核数据对应的客户，以及对应的审核人员；
109.构建业务空间，其中，业务空间的维度和业务类别一一对应；
110.依据该审核数据对应的客户的业务数据，确定该审核数据在业务空间的第一坐标值，其中，该审核数据在业务空间的每一维度的第一坐标值等于该审核数据对应的客户的业务数据中该维度对应的业务类别的业务量；
111.依据该审核数据对应的审核人员的历史审核数据，确定该审核数据在业务空间的第二坐标值，其中，该审核数据在业务空间的每一维度的第二坐标值等于该审核数据对应的审核人员的历史审核数据中该维度对应的业务类别的审核数量；
112.确定审核数据的第一距离函数与第二距离函数，其中，第一距离函数与第二距离函数的自变量是任何两个审核数据，第一距离函数对应该两个审核数据的函数值等于该两个审核数据在业务空间的第一坐标值的距离，以及第二距离函数对应该两个审核数据的函数值等于该两个审核数据在业务空间的第二坐标值的距离；
113.依据审核数据的第一距离函数与第二距离函数，对该业务类别对应的审核数据进行分类，获得该业务类别对应的多个审核数据类别。
114.在一实施例中，函数关系确定模块具体用于：
115.从该审核数据类别包含的审核数据中选取出各个维度对应的审核数据；
116.将每个维度对应的审核数据划分为该维度对应的多个审核数据子集，其中，每个审核数据子集包含的审核数量大于设定阈值；
117.将每个维度对应的每个审核数据子集包含的审核数据中涉及风险的审核数据的比例作为该审核数据类别对应该维度的风险占比样本；
118.将该审核数据类别对应每个维度的风险占比样本的均值作为该审核数据类别对应该维度的风险指标。
119.在一实施例中，函数关系确定模块具体用于：
120.设定多个审核离散值；
121.对于每个审核离散值，确定当审核时长设定为该审核离散值时，该业务类别对应的第一类审核数据类别包含的审核数据中涉及风险的审核数据的比例，将该比例作为该审核离散值对应的第一风险系数；以及确定当审核时长设定为该审核离散值时，该业务类别对应的第二类审核数据类别包含的审核数据中涉及风险的审核数据的比例，将该比例作为该审核离散值对应的第二风险系数；
122.构建第一审核函数以及第二审核函数，其中，第一审核函数以及第二审核函数的自变量都是设定的多个审核离散值，第一审核函数对应每个审核离散值的函数值等于该审核离散值对应的第一风险系数，以及第二审核函数对应每个审核离散值的函数值等于该审核离散值对应的第二风险系数；
123.对第一审核函数以及第二审核函数进行拟合，将获得的第一审核函数对应的连续函数作为该业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及将获得的第二审核函数对应的连续函数作为该业务类别对应的审核时长和风险系数的第二函数关系。
124.在一实施例中，潜在审核时长确定模块具体用于：
125.依据该审核人员对应该风险业务类别的风险审核时长，以及该风险业务类别对应的审核时长和风险系数的第二函数关系，确定该审核人员对应该风险业务类别的潜在风险系数；
126.依据该审核人员对应该风险业务类别的潜在风险系数，以及该风险业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，确定该审核人员对应该风险业务类别的潜在审核时长。
127.在一实施例中，风险业务类别确定模块还用于：
128.依据每个业务类别对应的第二类审核数据类别包含的审核数据，以风险为预测标识，训练预测模型，获得该业务类别对应的风险预测模型；
129.依据该业务类别对应的风险预测模型，对该业务类别对应的每个审核数据进行预测，获得该审核数据对应的风险预测概率；
130.当获得的该审核数据对应的风险预测概率大于设定的概率阈值时，将该业务类别作为该审核数据对应的审核人员对应的风险业务类别。
131.综上所述，在本发明实施例提出的装置中，依据银行的审核数据，确定各个业务类
别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及各个业务对应的审核时长和风险系数的第二函数关系；对于每个审核人员，依据该审核人员的审核数据，确定该审核人员对应的风险业务类别；对于该审核人员对应的每个风险业务类别，依据该审核人员对应该风险业务类别的审核数据，确定该审核人员对应该风险业务类别的风险审核时长；对于该审核人员对应的每个风险业务类别，依据该审核人员对应该风险业务类别的风险审核时长，以及该风险业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及该风险业务类别对应的审核时长和风险系数的第二函数关系，确定该审核人员对应该风险业务类别的潜在审核时长，所述潜在审核时长用于对该审核人员在审核业务时进行风险控制。在上述过程中，确定各个业务类别对应的审核时长和风险系数的第一函数关系，以及各个业务对应的审核时长和风险系数的第二函数关系，之后，又确定了每个风险业务类别的风险审核时长，并最终确定了该审核人员对应该风险业务类别的潜在审核时长，所述潜在审核时长用于对该审核人员在审核业务时进行风险控制，从而可以准确地控制风险。
132.本发明实施例还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述银行网点的审核方法。
133.本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述银行网点的审核方法。
134.本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述银行网点的审核方法。
135.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序业务系统。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序业务系统的形式。
136.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序业务系统的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
137.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
138.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
139.以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。