银行网点的审核方法及装置与流程

技术特征：
1.一种银行网点的审核方法，其特征在于，包括：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。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，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，包括：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；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；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；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；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；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。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，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：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；构建业务空间，其中，业务空间的维度和业务类别一一对应；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；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；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；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。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，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：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；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；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；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。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，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：设定多个审核离散值；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；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；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。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，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，包括：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；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。7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：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；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；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。8.一种银行网点的审核装置，其特征在于，包括：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；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；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；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。9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，函数关系确定模块具体用于：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；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；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；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；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；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。10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，函数关系确定模块具体用于：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；构建业务空间，其中，业务空间的维度和业务类别一一对应；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；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；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；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。11.如权利要求9所述的装置，其特征在于，函数关系确定模块具体用于：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；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；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；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。12.如权利要求9所述的装置，其特征在于，函数关系确定模块具体用于：设定多个审核离散值；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；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；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。
13.如权利要求8所述的装置，其特征在于，潜在审核时长确定模块具体用于：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；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。14.如权利要求9所述的装置，其特征在于，风险业务类别确定模块还用于：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；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；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。15.一种计算机设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述方法。16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，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权利要求1至7任一项所述方法。17.一种计算机程序产品，其特征在于，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权利要求1至7任一项所述方法。

技术总结
本发明提供了一种银行网点的审核方法及装置，应用于金融技术领域，该方法包括：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，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，以及第一函数关系、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。本发明可以实现对银行网点的审核人员的风险控制。实现对银行网点的审核人员的风险控制。实现对银行网点的审核人员的风险控制。


技术研发人员：朱江波 池振强
受保护的技术使用者：中国银行股份有限公司
技术研发日：2022.07.22
技术公布日：2022/10/25