[发明专利]一种非线性的风险评估方法及装置在审

专利信息
申请号: 202310058064.6 申请日: 2023-01-18
公开(公告)号: CN116011820A 公开(公告)日: 2023-04-25
发明(设计)人: 黄剑锋 申请(专利权)人: 北京神州泰岳软件股份有限公司
主分类号: G06Q10/0635 分类号: G06Q10/0635;G06Q10/04
代理公司: 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 代理人: 朱紫晓;朱炎
地址: 100080 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 非线性 风险 评估 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种非线性的风险评估方法,其特征在于,所述方法包括:

基于业务处理系统中每个处理流程以及各个处理流程中的处理步骤,生成风险评估模型的参数,所述风险评估模型的参数包括每个处理流程对应的风险归一化系数、所述处理流程中任一处理步骤未完成对所述处理流程中各个处理步骤的责任人产生的关联责任风险系数,以及未完成的处理步骤对自身责任人产生的责任风险基数;

在预设的数据观测周期内,基于所述风险评估模型获取所述业务处理系统中每个处理流程的各个处理步骤的非线性时变风险值;

基于各个非线性时变风险值,确定所述业务处理系统的动态综合风险值;

在所述业务处理系统的动态综合风险值大于系统风险预警阀值时,生成系统风险预警信息。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

在所述数据观测周期结束后,基于预设的智能寻优算法对所述风险评估模型的参数进行全局寻优;

如果存在最优解,则将所述风险评估模型的参数更新为所述最优解,得到更新后的风险评估模型;

在下一个数据观测周期内,基于所述更新后的风险评估模型获取所述业务处理系统中每个处理流程的各个处理步骤的非线性时变风险值。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于预设的智能寻优算法对所述风险评估模型的参数进行全局寻优,包括:

将所述业务处理系统的动态综合风险值确定为遗传算法的适值函数,将各个风险归一化系数、各个关联责任风险系数确定为遗传变异种群寻优变量;

以所述适值函数全局最小化为目标,进行智能寻优迭代。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,每个处理流程对应的风险归一化系数通过以下方式生成:

基于各个处理流程的类型,对所述业务处理系统中所有处理流程进行分类;

按照重要性和优先级对各类处理流程进行量化建模,得到处理类型风险系数向量;所述处理类型风险系数向量包括各个类型所对应的风险归一化系数,各个类型所对应的风险归一化系数是按照类型的重要性赋值确定的;

将所述处理流程所属的类型所对应的风险归一化系数,确定为所述处理流程对应的风险归一化系数。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述处理类型风险系数向量通过以下公式表示:

其中,RC为所述处理类型风险系数向量,为第i类处理流程所对应的风险归一化系数,且大于或等于0且小于或等于1,i为大于或等于1且小于或等于N的整数,N为处理流程的类型总数。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述处理流程中任一处理步骤未完成对所述处理流程中各个处理步骤的责任人产生的关联责任风险系数通过以下方式生成:

其中,为第i类处理流程对应的关联责任风险系数矩阵,为第i类处理流程中第j个处理步骤未完成对第j个处理步骤的责任人产生的关联责任风险系数,为第i类处理流程中第j个处理步骤未完成对第j-1个处理步骤的责任人产生的关联责任风险系数,为第i类处理流程中第j个处理步骤未完成对第j+1个处理步骤的责任人产生的关联责任风险系数,M为第i类处理流程中处理步骤的总数量。

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