一种风险监控方法及装置与流程

本申请涉及风险监控技术领域，更具体地说，涉及一种风险监控方法及装置。

背景技术：

风险存在于每个商业活动之中，风险监控已经成为现代商业经营管理的一个不可分割的部分。

对于一个企业来说，其具备了大量的经营管理系统数据，如业务数据、财务数据等，数据之间还存在复杂的关联关系。传统的风险监控方法均是依靠用户经验来确定与问题相关联的影响因素，并人为设定影响因素的监控阀值。这种影响因素确定方式以及监控阀值设定方式受主观因素影响较大，准确性不高。

技术实现要素：

有鉴于此，本申请提供了一种风险监控方法及装置，用于解决现有人工确定与问题关联的影响因素及各影响因素的监控阀值的方式受主观因素影响大，准确性不高的问题。

为了实现上述目的，现提出的方案如下：

一种风险监控方法，包括：

采集用户上传的针对目标业务流程的问题描述；

在与所述目标业务流程相关的流转表单中，查找与所述问题描述具有相关性的影响因素；

采集与所述影响因素对应的数据，并对采集的数据进行分析，得到各影响因素与所述问题描述间的线性关系以及各影响因素之间的线性关系；

根据所述各影响因素与所述问题描述间的线性关系、所述各影响因素之间的线性关系以及预置的风险监控模型，确定各影响因素的监控阀值，所述监控阀值用于指导风险监控平台对相应的影响因素进行风险监控。

优选地，所述在与所述目标业务流程相关的流转表单中，查找与所述问题描述具有相关性的影响因素，包括：

获取与所述目标业务流程相关的流转表单；

利用回归分析算法计算所述流转表单包括的各因素与所述问题描述之间的相关程度；

将相关程度满足预置相关性要求的因素确定为所述问题描述的影响因素。

优选地，所述对采集的数据进行分析，得到各影响因素与所述问题描述间的线性关系以及各影响因素之间的线性关系，包括：

利用回归分析算法对采集的数据进行分析，确定各影响因素与所述问题描述间的线性关系以及各影响因素之间的线性关系，其中，所述线性关系包括同比线性关系和反比线性关系。

优选地，所述采集用户上传的针对目标业务流程的问题描述，包括：

对风险管控系统进行实时扫描检测，在检测到风险管控系统中存在用户上传的针对目标业务流程的问题描述时，获取所述针对目标业务流程的问题描述。

优选地，还包括：

将各影响因素及各影响因素的监控阀值发送至所述风险监控平台，以指导风险监控平台对各所述影响因素进行风险监控。

一种风险监控装置，包括：

问题采集单元，用于采集用户上传的针对目标业务流程的问题描述；

因素分析单元，用于在与所述目标业务流程相关的流转表单中，查找与所述问题描述具有相关性的影响因素；

数据采集分析单元，用于采集与所述影响因素对应的数据，并对采集的数据进行分析，得到各影响因素与所述问题描述间的线性关系以及各影响因素之间的线性关系；

阈值确定单元，用于根据所述各影响因素与所述问题描述间的线性关系、所述各影响因素之间的线性关系以及预置的风险监控模型，确定各影响因素的监控阀值，所述监控阀值用于指导风险监控平台对相应的影响因素进行风险监控。

优选地，所述因素分析单元包括：

表单获取单元，用于获取与所述目标业务流程相关的流转表单；

相关性分析单元，用于利用回归分析算法计算所述流转表单包括的各因素与所述问题描述之间的相关程度；

影响因素确定单元，用于将相关程度满足预置相关性要求的因素确定为所述问题描述的影响因素。

优选地，所述数据采集分析单元包括：

线性分析单元，用于利用回归分析算法对采集的数据进行分析，确定各影响因素与所述问题描述间的线性关系以及各影响因素之间的线性关系，其中，所述线性关系包括同比线性关系和反比线性关系。

优选地，所述问题采集单元包括：

第一问题采集子单元，用于对风险管控系统进行实时扫描检测，在检测到风险管控系统中存在用户上传的针对目标业务流程的问题描述时，获取所述针对目标业务流程的问题描述。

优选地，还包括：

影响因素及阀值发送单元，用于将各影响因素及各影响因素的监控阀值发送至所述风险监控平台，以指导风险监控平台对各影响因素进行风险监控。

从上述的技术方案可以看出，本申请实施例提供的风险监控方法，采集用户上传的针对目标业务流程的问题描述，在与目标业务流程相关的流转表单中查找与所述问题描述具有相关性的影响因素，进而采集影响因素对应的数据，对采集的数据进行分析，得到各影响因素与所述问题描述间的线性关系以及各影响因素之间的线性关系，根据得到的线性关系以及预置的风险监控模型，确定各影响因素的监控阀值，由风险监控平台按照各监控阀值对相应的影响因素进行风险监控。本申请依据问题描述所针对的目标业务流程找到相关的流转表单，在表单中查找与问题描述具有相关性的因素，作为问题描述的影响因素，相比于依据用户经验设定问题描述的影响因素的方式，本 申请的方法更加准确。进一步，本申请通过对采集的与影响因素对应的数据进行分析，确定影响因素间以及影像因素与问题描述间的线性关系，根据该线性关系及预置风险监控模型确定各影响因素的监控阀值，相比于人工设定监控阀值的方式，本申请设定的监控阀值更加精确。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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申请的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例公开的一种风险监控方法流程图；

图2为本申请实施例公开的另一种风险监控方法流程图；

图3为本申请实施例公开的一种风险监控装置结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

参见图1，图1为本申请实施例公开的一种风险监控方法流程图。

如图1所示，该方法包括：

步骤s100、采集用户上传的针对目标业务流程的问题描述；

具体地，用户在企业的风险管控系统中查找存在需要进行风险监控的问题，形成问题描述，并指明问题描述所针对的目标业务流程。问题描述可以是：“竣工决算不及时”、“预算执行超过标准”等。本申请通过对风险管控系统进行实时扫描检测，在检测到用户上传的针对目标业务流程的问题描述时，获取该问题描述。

步骤s110、在与所述目标业务流程相关的流转表单中，查找与所述问题描述具有相关性的影响因素；

具体地，在目标业务流程中会涉及到流程环节流转的表单，在流转表单中存在各个因素，此因素是流程中所有业务实体具有的属性。本步骤中在流转表单中查找与问题描述具有相关性的因素，作为影响因素。

举例如，在“工程决算不及时”这一问题中，与之具备相关性的因素有：工程档案录入时间与工程立项时间差、物资入库时间与物资出库时间的时间差、施工款审批时间长度、工程待摊费用的生成时间和分摊时间的时间差等。

步骤s120、采集与所述影响因素对应的数据，并对采集的数据进行分析，得到各影响因素与所述问题描述间的线性关系以及各影响因素之间的线性关系；

具体地，确定了影响因素之后，通过企业信息服务平台，从各个业务系统采集影响因素对应的数据，包括业务数据、管理数据、合同数据、流程数据、操作数据等。

采集了影响因素对应的数据之后对数据进行分析，得到影响因素与问题描述之间的线性关系，以及影响因素之间的线性关系。

步骤s130、根据所述各影响因素与所述问题描述间的线性关系、所述各影响因素之间的线性关系以及预置的风险监控模型，确定各影响因素的监控阀值。

其中，所述监控阀值用于指导风险监控平台对相应的影响因素进行风险监控。

本申请预先构建了风险监控模型，当输入各影响因素与问题描述间的线性关系以及各影响因素之间的线性关系时，风险监控模型能够输出各影响因素的监控阀值。风险监控模型可以看作一个函数，输入参量确定后函数即可确定影响因素的监控阀值。

当影响因素的值超过监控阀值时，则意味着会出现与问题描述相应的问题，当影响因素的值处于监控阀值以内时，认为影响因素的值处于正常区间内。

本申请实施例提供的风险监控方法，采集用户上传的针对目标业务流程的问题描述，在与目标业务流程相关的流转表单中查找与所述问题描述具有相关性的影响因素，进而采集影响因素对应的数据，对采集的数据进行分析，得到各影响因素与所述问题描述间的线性关系以及各影响因素之间的线性关 系，根据得到的线性关系以及预置的风险监控模型，确定各影响因素的监控阀值，由风险监控平台按照各监控阀值对相应的影响因素进行风险监控。本申请依据问题描述所针对的目标业务流程找到相关的流转表单，在表单中查找与问题描述具有相关性的因素，作为问题描述的影响因素，相比于依据用户经验设定问题描述的影响因素的方式，本申请的方法更加准确。进一步，本申请通过对采集的与影响因素对应的数据进行分析，确定影响因素间以及影像因素与问题描述间的线性关系，根据该线性关系及预置风险监控模型确定各影响因素的监控阀值，相比于人工设定监控阀值的方式，本申请设定的监控阀值更加精确。

参见图2，图2为本申请实施例公开的另一种风险监控方法流程图。

如图2所示，该方法包括：

步骤s200、采集用户上传的针对目标业务流程的问题描述；

具体地，用户在企业的风险管控系统中查找存在需要进行风险监控的问题，形成问题描述，并指明问题描述所针对的目标业务流程。问题描述可以是：“竣工决算不及时”、“预算执行超过标准”等。

步骤s210、获取与所述目标业务流程相关的流转表单；

步骤s220、利用回归分析算法计算所述流转表单包括的各因素与所述问题描述之间的相关程度；

具体地，回归分析算法为现有成熟的技术，本申请利用回归分析算法计算各因素与问题描述之间的相关程度。

步骤s230、将相关程度满足预置相关性要求的因素确定为所述问题描述的影响因素；

具体地，本申请预先设置了相关性要求，只有满足相关性要求的因素才确定为问题描述的影响因素。

步骤s240、采集与所述影响因素对应的数据，并对采集的数据进行分析，得到各影响因素与所述问题描述间的线性关系以及各影响因素之间的线性关系；

具体地，确定了影响因素之后，通过企业信息服务平台，从各个业务系统采集影响因素对应的数据，包括业务数据、管理数据、合同数据、流程数据、操作数据等。

采集了影响因素对应的数据之后对数据进行分析，得到影响因素与问题描述之间的线性关系，以及影响因素之间的线性关系。

步骤s250、根据所述各影响因素与所述问题描述间的线性关系、所述各影响因素之间的线性关系以及预置的风险监控模型，确定各影响因素的监控阀值。

其中，所述监控阀值用于指导风险监控平台对相应的影响因素进行风险监控。

本实施例中，介绍了在流转表单中查找与问题描述具有相关性的影响因素的具体实现过程，即通过回归分析算法计算流转表单中各因素与问题描述之间的相关性，从中挑选相关性满足预置要求的因素作为问题描述的影响因素。

进一步地，上述对采集的数据进行分析，得到各影响因素与所述问题描述间的线性关系以及各影响因素之间的线性关系的具体实施过程，可以是：

利用回归分析算法对采集的数据进行分析，确定各影响因素与所述问题描述间的线性关系以及各影响因素之间的线性关系。

其中，上述各影响因素与所述问题描述间的线性关系、各影响因素之间的线性关系，可以包括同比线性关系和反比线性关系。

在上述实施例的基础上，本申请风险监控方法还可以进一步包括：

将各影响因素及各影响因素的监控阀值发送至所述风险监控平台，以指导风险监控平台对各所述影响因素进行风险监控。

下面例举一个关于“工程决算不及时”这一问题的风险监控方案。

一、在客户实际经营过程中发现问题“工程决算不及时”这一问题，并由客户录入到风险管理及内控系统中作为问题描述，同时指明了该问题所针对的目标业务流程。系统通过问题采集单元采集到这个问题。

二、因素分析单元通过在目标业务流程相关的流转表单中查找与问题描述具有相关性的影响因素，包括：1、工程档案录入时间与工程立项时间差； 2、物资入库时间与物资出库时间差；3、物资入库时间与物资入账时间的时间差；4、施工款审批时间长度；5、工程待摊费用的生成时间和分摊时间的时间差等。并将这些影响因素传递给数据采集分析单元。

三、数据采集分析单元在接收影响因素后，通过企业信息服务平台分析上述影响因素所需要采集的数据，采集数据包括：1、工程系统中的工程立项时间；2、工程系统中的工程档案录入时间；3、财务系统的物资入账时间；4、物资系统中的物资入库时间；5、物资系统中的物资出库时间；6、财务系统中的工程款审批申请单据建立时间；7、财务系统中的工程款拨付时间；8、财务系统中工程待摊费用的生成时间；9、财务系统中的工程待摊费用的分摊时间；10、工程系统中的系统交付时间；11、财务系统中工程决算完成时间等。进一步地，对采集的数据进行分析，得到上述各个影响因素与所述问题描述间的线性关系以及各影响因素之间的线性关系，并将结果传递到阈值确定单元。

四、阈值确定单元根据接收的结果以及预先建立的风险监控模型，确定各影响因素的监控阀值。阈值确定单元发现：如果要实现在工程交付完成时间后三个月内完成竣工决算的影响分析模型及阈值如下：

表1

其中，上述表1中的影响比例为按照历史数据而设定。

五、将各影响因素及各影响因素的监控阈值传递到风险监控平台，由风险监控平台对上述阈值进行监控以及考核。

下面对本申请实施例提供的风险监控装置进行描述，下文描述的风险监控装置与上文描述的风险监控方法可相互对应参照。

参见图3，图3为本申请实施例公开的一种风险监控装置结构示意图。

如图3所示，该装置包括：

问题采集单元31，用于采集用户上传的针对目标业务流程的问题描述；

因素分析单元32，用于在与所述目标业务流程相关的流转表单中，查找与所述问题描述具有相关性的影响因素；

数据采集分析单元33，用于采集与所述影响因素对应的数据，并对采集的数据进行分析，得到各影响因素与所述问题描述间的线性关系以及各影响因素之间的线性关系；

阈值确定单元34，用于根据所述各影响因素与所述问题描述间的线性关系、所述各影响因素之间的线性关系以及预置的风险监控模型，确定各影响因素的监控阀值，所述监控阀值用于指导风险监控平台对相应的影响因素进行风险监控。

本申请实施例提供的风险监控装置，依据问题描述所针对的目标业务流程找到相关的流转表单，在表单中查找与问题描述具有相关性的因素，作为问题描述的影响因素，相比于依据人工经验设定问题描述的影响因素的方式，本申请的方法更加准确。进一步，本申请通过对采集的与影响因素对应的数据进行分析，确定影响因素间以及影像因素与问题描述间的线性关系，根据该线性关系及预置风险监控模型确定各影响因素的监控阀值，相比于人工设定监控阀值的方式，本申请设定的监控阀值更加精确。

可选的，上述因素分析单元可以包括：

表单获取单元，用于获取与所述目标业务流程相关的流转表单；

相关性分析单元，用于利用回归分析算法计算所述流转表单包括的各因素与所述问题描述之间的相关程度；

影响因素确定单元，用于将相关程度满足预置相关性要求的因素确定为所述问题描述的影响因素。

可选的，上述数据采集分析单元可以包括：

线性分析单元，用于利用回归分析算法对采集的数据进行分析，确定各影响因素与所述问题描述间的线性关系以及各影响因素之间的线性关系，其中，所述线性关系包括同比线性关系和反比线性关系。

可选的，上述问题采集单元可以包括：

第一问题采集子单元，用于对风险管控系统进行实时扫描检测，在检测到风险管控系统中存在用户上传的针对目标业务流程的问题描述时，获取所述针对目标业务流程的问题描述。

可选的，上述的风险监控装置还可以包括：

影响因素及阀值发送单元，用于将各影响因素及各影响因素的监控阀值发送至所述风险监控平台，以指导风险监控平台对各影响因素进行风险监控。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。