【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息处理，具体的，涉及一种基于rpa与ai的风险防控与协同监督系统。
技术介绍
1、随着全球经济的快速发展和企业规模的不断扩大，企业面临的风险日益复杂多变，传统的风险管理方式已难以满足现代企业的实际需求。特别是在市场环境瞬息万变、业务流程高度自动化的今天，传统的手工监控和事后处理机制显得尤为低效和滞后。
2、为了便于风险管理，市面上出现了风险管理系统，利用风险管理系统来提高风险的管控能力。然而，现有风险管理系统主要存在以下几方面的缺陷：一、数据处理能力有限，无法实时、高效地处理海量业务数据，导致风险预警和响应速度缓慢；二、风险识别精度不高，往往依赖于预设的规则和模板，难以捕捉复杂多变的潜在风险；三、部门间信息孤岛现象严重，不同部门间的数据无法有效共享，导致风险防控的协同性和整体性不足；四、是缺乏持续学习和自我优化能力，系统难以适应企业运营环境的快速变化。
3、这些问题的存在，不仅增加了企业面临的风险暴露度，也制约了企业整体运营效率和市场竞争力的提升。
4、因此，需要考虑更加优化的风险防控系统。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的是提供一种可提高风险管理效率，增强风险防控能力的基于rpa与ai的风险防控与协同监督系统。
2、为了实现上述主要目的，本专利技术提供的基于rpa与ai的风险防控与协同监督系统包括：rpa流程自动化模块，rpa流程自动化模块利用rpa技术从企业的多个业务系统中抓取关键数据；ai智能监测模型模块，
3、由上述方案可见，本专利技术的基于rpa与ai的风险防控与协同监督系统通过设置rpa流程自动化模块、ai智能监测模型模块和智慧防控策略库模块，通过rpa流程自动化模块从多个业务系统中抓取关键数据，ai智能监测模型模块利用ai技术对关键数据进行风险识别，并通过智慧防控策略库模块根据风险识别结果生成的风险防控策略，从而可将rpa的自动化处理能力与ai的智能分析能力深度融合，形成了全新的风险防控体系，提升了数据处理的速度和准确性，提高风险管理效率，同时还能够实时、准确地识别潜到风险，并对风险进行量化评估和预警，增强风险防控能力。
4、进一步的方案中，rpa流程自动化模块包括：数据抓取单元，数据抓取单元利用rpa技术从多个业务系统中抓取关键数据；数据清洗与整合单元，数据清洗与整合单元对关键数据进行清洗并整合到统一的数据库中。
5、由此可见，rpa流程自动化模块通过数据抓取单元抓取关键数据，并利用数据清洗与整合单元对关键数据进行清洗并整合，可为后续分析提供准确、一致的数据基础，提高分析精度。
6、进一步的方案中，ai智能监测模型模块包括：数据挖掘单元，数据挖掘单元根据关键数据挖掘数据中的隐藏模式和异常行为；风险识别单元，风险识别单元基于隐藏模式和异常行为进行风险识别，获得风险识别结果。
7、由此可见，ai智能监测模型模块通过数据挖掘单元根据关键数据挖掘数据中的隐藏模式和异常行为，再通过风险识别单元进行风险识别，可对对业务数据进行实时分析，识别潜在风险信号。
8、进一步的方案中，ai智能监测模型模块还包括：预测分析单元，预测分析单元根据关键数据对项目未来的发展趋势进行预测。
9、由此可见，通过设置预测分析单元，对项目未来的发展趋势进行预测，可帮助企业提前制定应对策略，降低风险。
10、进一步的方案中，智慧防控策略库模块包括：规则引擎单元，规则引擎单元根据预设规则对风险识别结果进行匹配，确定是否需要触发风险防控策略；策略生成单元，策略生成单元在触发风险防控策略时，生成风险防控策略。
11、由此可见，通过设置规则引擎单元确定风险识别结果是否需要触发风险防控策略，策略生成单元在触发风险防控策略时，生成风险防控策略，实现风险的事前预警和事中控制。
12、进一步的方案中，智慧防控策略库模块还包括：策略评估单元，策略评估单元对已实施的风险防控策略进行评估，获得评估结果，并根据评估结果输出策略优化的建议。
13、由此可见，通过设置策略评估单元，可评估策略的有效性，并为后续的策略优化提供依据。
14、进一步的方案中，系统还包括：协同监督平台模块，协同监督平台模块用于不同部门之间的信息共享与实时协作。
15、由此可见，通过构建的协同监督平台，可实现多部门之间的无缝对接和信息共享，支持跨部门工作流程的自动化流转和协同作业，提升风险防控的整体效能。
16、进一步的方案中，协同监督平台模块包括：信息共享单元，信息共享单元用于整合多个部门的数据，使合规部门能够实时访问并识别潜在的合规问题；工作流管理单元，工作流管理单元用于触发合规问题的处理流程；通信协作单元，通信协作单元集成即时通讯工具；权限控制单元，权限控制单元用于控制访问数据的权限。
17、由此可见，协同监督平台模块通过信息共享、工作流管理、通信协作以及权限控制等功能，实现对企业基建项目的全方位、多层次的协同监督，确保项目的顺利进行和风险的及时控制。
18、进一步的方案中，系统还包括：学习优化机制模块，学习优化机制模块用于自我学习，优化监测模型、防控策略以及改进系统性能。
19、由此可见，学习优化机制模块通过自我学习能力，能够不断从实际业务中汲取经验数据，优化监测模型和防控策略，同时，通过数据分析和反馈机制，持续改进系统性能和用户体验。
20、进一步的方案中，学习优化机制模块包括：性能监控单元，性能监控单元实时监测协同监督平台模块的运行状况；反馈收集单元，反馈收集单元收集用户在使用协同监督平台模块过程中的意见和建议，以及合规部门在监督过程中发现的问题和需求；模型优化单元，模型优化单元根据性能监控单元和反馈收集单元提供的信息，对协同监督平台模块进行优化和调整；更新部署单元，更新部署单元将经过优化的模型和新功能部署到协同监督平台模块上。
21、由此可见，学习优化机制模块通过性能监控、反馈收集、模型优化和更新部署等功能，确保协同监督平台能够不断适应新的合规要求和项目特点，提高监督效率和准确性。
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1.一种基于RPA与AI的风险防控与协同监督系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于RPA与AI的风险防控与协同监督系统，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于RPA与AI的风险防控与协同监督系统，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于RPA与AI的风险防控与协同监督系统，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的基于RPA与AI的风险防控与协同监督系统，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的基于RPA与AI的风险防控与协同监督系统，其特征在于：
7.根据权利要求1至6任一项所述的基于RPA与AI的风险防控与协同监督系统，其特征在于：
8.根据权利要求7所述的基于RPA与AI的风险防控与协同监督系统，其特征在于：
9.根据权利要求1至6任一项所述的基于RPA与AI的风险防控与协同监督系统，其特征在于：
10.根据权利要求9所述的基于RPA与AI的风险防控与协同监督系统，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种基于rpa与ai的风险防控与协同监督系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于rpa与ai的风险防控与协同监督系统，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于rpa与ai的风险防控与协同监督系统，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于rpa与ai的风险防控与协同监督系统，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的基于rpa与ai的风险防控与协同监督系统，其特征在于：
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗远军，吴燕青，
申请(专利权)人：远光软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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