CN109190893A - 廉洁风险分布图生成及风险防控方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法，包括：接收廉洁风险矩阵，其中，所述廉洁风险矩阵包括与业务流程中存在的风险点关联的属性特征；根据设定的筛选条件，查找符合所述筛选条件的风险点数据；基于第一设定规则，对所述符合筛选条件的风险点数据进行转化组合，获得所述风险点数据对应的结果集数据；生成鱼骨图组件；将所述结果集数据输入到所述鱼骨图组件中，基于所述鱼骨图组件生成廉洁风险分布图，其中，所述廉洁风险分布图用于显示所述业务流程中存在的风险点。本发明还公开了一种基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置、一种廉洁风险分布图、一种廉洁风险防控方法、装置和系统、以及存储介质。
Description
技术领域
本发明涉及信息处理领域中的风险管控技术，尤其涉及一种廉洁风险分布图生成及廉洁风险防控方法、装置及存储介质。
背景技术
随着计算机及通讯技术的高速发展，各种有用数据量急剧增加，促使人们逐步进入信息化时代。信息化作为互联网的一个重要表现形式，已经成为当今时代发展的方向。为顺应信息化、大数据的要求，企业对内部纪检思维也随之做出转变。目前，对于嵌入到企业业务流程中产生的廉洁风险而言，相关技术中并没有提出一种比较完善的能够快速定位风险点的廉洁风险防控系统，也就无法实现对企业业务流程中出现的风险进行集中管理，导致风险防控效率低下。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例期望提供一种廉洁风险分布图生成及廉洁风险防控方法、装置及存储介质，至少用以解决相关技术中难以快速定位风险点以提升风险防控效率的问题。
为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：
第一方面，本发明实施例提供一种基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法，所述方法包括：
接收廉洁风险矩阵，其中，所述廉洁风险矩阵包括与业务流程中存在的风险点关联的属性特征；
根据设定的筛选条件，查找符合所述筛选条件的风险点数据；
基于第一设定规则，对所述符合筛选条件的风险点数据进行转化组合，获得所述风险点数据对应的结果集数据；
生成鱼骨图组件；
将所述结果集数据输入到所述鱼骨图组件中，基于所述鱼骨图组件生成廉洁风险分布图，其中，所述廉洁风险分布图用于显示所述业务流程中存在的风险点。
第二方面，本发明实施例还提供一种廉洁风险防控方法，所述方法包括：
获取廉洁风险分布图，其中，所述廉洁风险分布图是根据本发明实施例提供的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法确定的，所述廉洁风险分布图上标示有风险点等级和风险点预警信息的数量；
根据所述风险点等级和所述风险点预警信息的数量，确定满足设定条件的风险点；
基于所述满足设定条件的风险点，发起业务处理请求；
基于所述业务处理请求，对所述满足设定条件的风险点进行防控处理。
第三方面，本发明实施例还提供一种廉洁风险分布图，所述廉洁风险分布图是基于本发明实施例提供的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法确定的。
第四方面，本发明实施例还提供一种基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置，所述装置包括：接收模块、查找模块、获取模块、第一生成模块、输入模块和第二生成模块；其中，
所述接收模块，用于接收廉洁风险矩阵，其中，所述廉洁风险矩阵包括与业务流程中存在的风险点关联的属性特征；
所述查找模块，用于根据设定的筛选条件，查找符合所述筛选条件的风险点数据；
所述获取模块，用于基于第一设定规则，对所述符合筛选条件的风险点数据进行转化组合，获得所述风险点数据对应的结果集数据；
所述第一生成模块，用于生成鱼骨图组件；
所述输入模块，用于将所述结果集数据输入到所述鱼骨图组件中；
所述第二生成模块，用于基于所述鱼骨图组件生成廉洁风险分布图，其中，所述廉洁风险分布图用于显示所述业务流程中存在的风险点。
第五方面，本发明实施例还提供一种廉洁风险防控系统，所述系统包括：首页信息展示单元、查找单元和风险点管理单元；其中，
所述首页信息展示单元，用于显示廉洁风险分布图，其中，所述廉洁风险分布图是根据本发明实施例提供的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法确定的，所述廉洁风险分布图上标示有风险点等级和风险点预警信息的数量；
所述查找单元，用于根据风险点等级和所述风险点预警信息的数量，查找满足设定条件的风险点；
所述风险点管理单元，用于基于所述满足设定条件的风险点，发起业务处理请求，基于所述业务处理请求对所述满足设定条件的风险点进行防控处理。
第六方面，本发明实施例还提供一种存储介质，其上存储有可执行程序，所述可执行程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法的步骤，或者实现本发明实施例提供的廉洁风险防控方法的步骤。
第七方面，本发明实施例还提供一种基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并能够由所述处理器运行的可执行程序，所述处理器运行所述可执行程序时执行本发明实施例提供的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法的步骤。
第八方面，本发明实施例还提供一种廉洁风险防控装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并能够由所述处理器运行的可执行程序，所述处理器运行所述可执行程序时执行本发明实施例提供的廉洁风险防控方法的步骤。
本发明实施例所提供的廉洁风险分布图生成及廉洁风险防控方法、装置及存储介质，通过建立廉洁风险矩阵，根据设定的筛选条件查找符合所述筛选条件的风险点数据，基于第一设定规则，对所述符合筛选条件的风险点数据进行转化组合，获得所述风险点数据对应的结果集数据，将所述结果集数据输入到鱼骨图组件中，基于鱼骨图组件生成廉洁风险分布图。如此，通过所生成的廉洁风险分布图能够快速、准确的定位廉洁风险点，对企业业务流程中出现的廉洁风险进行防控和集中管理，提升廉洁风险的防控效率，从而健全纪检数据的安全保障体系。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法的实现流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种绘制生成鱼骨图组件的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种节点构建顺序的示意图；
图4为本发明实施例提供的一种廉洁风险分布图的示意图；
图5为本发明实施例提供的一种廉洁风险防控方法的实现流程示意图；
图6为本发明实施例提供的一种谈话单的处理流程示意图；
图7为本发明实施例提供的一种基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置的功能结构示意图；
图8为本发明实施例提供的一种基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置的硬件结构示意图；
图9为本发明实施例提供的一种廉洁风险防控装置的硬件结构示意图；
图10为本发明实施例提供的一种廉洁风险防控系统的总体架构的示意图；
图11为本发明实施例提供的一种廉洁风险防控系统的组成结构示意图。
具体实施方式
为了能够更加详尽地了解本发明实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本发明实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本发明。本领域技术人员应当理解，本发明实施例所记载的各技术方案之间，在不冲突的情况下，可以任意组合。
图1为本发明实施例提供的一种基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法的实现流程示意图，所述基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法可应用于服务器中；如图1所示，本发明实施例中的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法的实现流程，可以包括以下步骤：
步骤101：接收廉洁风险矩阵，其中，所述廉洁风险矩阵包括与业务流程中存在的风险点关联的属性特征。
在本发明实施例中，服务器中的风险点数据库用于接收所述廉洁风险矩阵，所述廉洁风险矩阵可由第三业务执行者如纪检人员确定并导入风险点数据库中。所述廉洁风险矩阵是一种用于描述风险点的模型，该模型中包括与业务流程中存在的风险点相关联的属性特征，其中，属性特征的维度包括至少一个，通常可将廉洁风险矩阵设置为二维矩阵数据。表1为廉洁风险矩阵中属性特征对应的主要字段，如表1所示：
| 主线划分 |
| 模块/分类 |
| 主流程名称 |
| 子流程名称 |
| 风险点名称 |
| 风险点编号 |
| 廉洁风险描述 |
| 具体场景 |
| 廉洁风险等级 |
| 责任部门 |
| 主要负责岗位 |
| 责任领导 |
| 防控措施-业务 |
| 防控措施-内审 |
| 防控措施-纪检 |
| 违规行为处罚措施 |
表1
在表1中，主要负责岗位包括负责廉洁风险防控的各业务部门或工作组，主要负责岗位的执行者一般包括第一业务执行者和第二业务执行者。其中，所述第一业务执行者为各业务部门或工作组的负责人，即为活动执行者(谈话执行者)；所述第二业务执行者为各业务部门或工作组的在岗员工，即为被对话对象。表1中的责任领导也可称为第三业务执行者，所述第三业务执行者包括企业纪检监察部门的工作人员，即纪检人员，通常为谈话的发起者。
需要说明的是，所述廉洁风险矩阵可由第三业务执行者确定，当第三业务执行者确定廉洁风险矩阵之后，再将所确定的廉洁风险矩阵导入服务器的风险点数据库中。对于确定廉洁风险矩阵的具体过程，可以采用以下方式来实现：首先，收集待办任务对应的各业务流程中存在的所有风险点；其次，将所述所有风险点进行提交审核，获得审核通过后的风险点，提取与所述审核通过后的风险点相关联的各维度属性特征；最后，构建以与所述审核通过后的风险点相关联的各维度属性特征为元素的廉洁风险矩阵。
步骤102：根据设定的筛选条件，查找符合所述筛选条件的风险点数据。
在本发明实施例中，所述筛选条件包括：存在风险点的企业标识信息、主线类别、主线中所属模块。其中，企业标识信息例如可为公司机构代码或公司名称，主线类别是将企业中主要经营的活动进行分类的类别，包括业务主线和采购主线。主线中所属模块即为对某主线下的模块进行分类，以主线类别为业务主线为例，则对应该主线中所属模块包括：不知情定制、合作引入、营运资金管理、营销管理、全版权管理；以主线类别为采购主线为例，则对应该主线中所属模块包括：广告宣传、IT采购、通用采购管理、促销品管理。需要说明的是，所述筛选条件可由第三业务执行者根据实际情况进行自行设定。
这里，以企业标识信息为公司名称、主线类别为业务主线、主线中所属模块为不知情定制为例，本步骤102具体可为服务器根据设定的筛选条件，从风险点数据库中查找符合所述公司名称、业务主线及不知情定制下的所有风险点数据。
步骤103：基于第一设定规则，对所述符合筛选条件的风险点数据进行转化组合，获得所述风险点数据对应的结果集数据。
这里，所述第一设定规则即为结果集中主流程的最大数量不超过第一阈值，以及主流程下的风险点的最大数量不超过第二阈值。所述结果集数据是对符合筛选条件的风险点数据进行转化组合的结果的集合，即是满足既定要求的树形结构数据。以第一阈值为8，第二阈值为4为例，举例说明步骤102和103的具体过程如下：先获取有预警数据的风险点及相应的预警条数，然后再根据设定的筛选条件查询符合筛选条件的风险点，并按照风险点的创建时间对符合筛选条件的风险点进行排序，基于设定规则，对排序后的符合筛选条件的风险点进行组合，使得结果集中的主流程最多有8个，主流程下的风险点最多有4个。
需要指出的是，每个风险点只属于对应的一个主流程，通常是主线->模块->主流程->风险点。
步骤104：生成鱼骨图组件。
为了满足廉洁风险分布图的使用需求，本发明实施例提出了一种扩展性和交互性好的动态鱼骨图组件生成方法。下面说明下生成鱼骨图组件的实现过程。
在本发明实施例中，本步骤104中的生成鱼骨图组件的过程如图2所示，图2为本发明实施例提供的一种绘制生成鱼骨图组件的流程示意图，包括以下步骤：
步骤201：构建力导向布局，根据设定的节点构建顺序，在所述力导向布局上构造全局风险点节点。
这里，所述力导向布局可根据数据可视化(D3，Data-Driven Documents)的力学模拟仿真技术来构建，D3是一个基于Web标准的JavaScript在网页上实现数据可视化的工具。
其中，力导向布局简称为力布局(d3-force)，力布局实际上是基于Verletintegration(韦尔莱积分法)实现了物理粒子之间的作用力的仿真，该仿真主要做了如下简化处理：假设单位时间步长Δt＝1，所有粒子的质量为常量m＝1，那么，每个粒子在Δt时间内的加速度a就等于所受的合力F，可以不断修改粒子的运动速度然后调整粒子的位置。
步骤202：针对所述风险点节点设置对应的节点属性，绘制各风险点节点间的连线，计算所述各风险点节点间的连线的长度。
在本发明实施例中，所述节点属性包括以下至少之一：节点序号、节点坐标、节点深度、节点的分支连接数。
在本发明实施例中，所构建的力布局包括一些参数，这些参数主要为：布局大小、节点数组、链接数组、链接强度、链接距离、摩擦系数、电荷强度、重力强度、力布局冷却参数。需要说明的是，力布局一般不要求特定的可视化表现。其中，在力布局中，可将风险点节点映射到可伸缩矢量图形(SVG，Scalable vector graphics)的圆形元素中，将链接映射为SVG线元素。
图3给出了一种节点构建顺序的示意图，构建顺序是先构建位于中间的主骨的节点，然后再构建位于主骨上的分支的节点。基于图3，下面简要说明下在所述力导向布局上构造全局风险点节点的过程：采用递归的方法赋予节点以属性，返回节点的分支连线数，如果节点是根节点，需要保存连线两端的节点、连线(起止点)，设置根节点与连线两端的节点之间的位置关系如水平或垂直、节点深度，以及设置根节点标识和孩子节点的连线数；遍历访问某个节点的孩子节点，设置它的父节点、深度、节点序号、区域、水平或垂直、与孩子节点相连的另一节点，将节点缓存，设置节点所在连线的属性，增加父节点的连线数；然后设置当前节点的孩子的最大节点序号，添加节点及其子节点所在的连线到数组中。
在本发明实施例中，对于所述计算各风险点节点间的连线的长度的过程而言，可以采用以下方式来实现：遍历查找当前风险点节点下的所有孩子节点，确定所有孩子节点对应的节点序号中的最大节点序号；
确定所述当前风险点节点的深度值，以及对应的对数比例尺函数结果值；
对所述最大节点序号与第一预设数值进行求和，获得第一计算结果，对所述当前风险点节点的深度值与第二预设数值进行求和，获得第二计算结果；
将所述第一计算结果、所述第二计算结果以及所述对数比例尺函数结果值进行相乘，获得第三计算结果，将所述第三计算结果确定为所述当前风险点节点与参考风险点节点间的连线的长度；
其中，所述参考风险点节点为除所述当前风险点节点之外的风险点节点。
这里，对于确定对数比例尺函数结果值的过程，可以采用以下方式来实现：根据对数比例尺函数的输入值，确定所述输入值的对数值；
将所述输入值的对数值与第三预设数值进行相乘，获得第四计算结果；
对所述第四计算结果与第四预设数值进行求和，获得所述对数比例尺函数结果值。
这里，假设用mci表示所有孩子节点对应的节点序号中的最大节点序号，用depth表示当前风险点节点的深度，用LS表示对数比例尺函数结果值，该对数比例尺函数结果值是由D3提供的。再假设第一预设数值为1，第二预设数值为1，则计算各风险点节点间的连线的长度的计算函数可表示为：LD(mci，depth)＝(mci+1)*LS*(depth+1)。其中，LD(mci，depth)用于表示当前风险点节点与参考风险点节点间的连线的长度。
此外，假设用m表示第三预设数值，用b表示第四预设数值，其中，m和b均为常量，用x表示输入值，则确定对数比例尺函数结果值的函数可表示为：LS＝m*log(x)+b，其中，log(x)表示输入值的对数值。m和b可由输入值和输出值的范围确定，其中，输入值的取值范围为[1，10]，输出值的取值范围为[20，12]。
步骤203：更新所述风险点节点和连线的位置信息，直至所述力导向布局收敛于稳定布局，生成所述鱼骨图组件。
在本发明实施例中，可在当接收到触发内部TICK事件的请求时，根据自定义的回调函数在事件回调中计算并更新所述风险点节点和连线的位置信息。所述力导向布局趋于稳定布局的趋势可用TICK事件包括的事件参数的属性特征的变化趋势来表示，其中，所述力导向布局趋于稳定布局的趋势与事件参数的属性特征的变化趋势负相关，也即当事件参数的属性特征变化较大时，所述力导向布局越朝向稳定布局收敛。在所述稳定布局下，节点的移动速度会很慢。举例来说，以TICK事件在回调时传递的事件参数为e为例说明，假设e的属性特征alpha的起始值为0.1，每次TICK事件中受摩擦力参数影响减小，直至alpha低于0.005时，力导向布局冻结，此时可视为力导向布局收敛于稳定布局。其中，alpha可控制力导向布局的温度，当温度下降时会使得节点的移动速度更慢，最终使得力导向布局收敛于稳定布局。
下面给出鱼骨图组件中鱼头和鱼尾对应坐标的计算过程。
在鱼骨图组件中，鱼头(根节点)的横坐标PHx＝W-(m–Wh)，鱼头的纵坐标PHy＝H/2，其中，W和H分别表示画板宽、高，Wh表示鱼头的宽度，m表示图表外边距。鱼尾节点的横坐标PTx＝m，鱼尾节点的纵坐标PTy＝H/2。如果节点是垂直方向上的节点，在Y轴方向增加一个偏移量Δy＝k*r。其中，系数k＝6*alpha，alpha表示模拟温度，范围为(0，0.1]，r通常为1或-1。
对于深度为1的节点，x坐标左移(减小)偏移Δx＝8*k，当r为-1时，y坐标PRy＝m；当r为1时，y坐标PRy＝H-m；如果节点的深度大于0(连线上的节点)，设置其x坐标减小(向左偏移)Δx＝k，判断节点是否属于连线上除端点外的节点，如果是，则设置其坐标PSx＝PHx-(B+ci)*(PHx-PTx)/(hmci+D)，其中，PHx表示鱼头节点的x坐标，ci表示当前节点作为子节点的节点序号，PTx表示鱼尾节点的x坐标，hmci是鱼头节点的孩子节点中的最大节点序号，B和D是系数。PSy＝PHy-(B+ci)*(PHy-PTy)/(hmci+D)，其中，PHy表示鱼头节点的y坐标，PTy表示鱼尾节点的y坐标。这里，若要判断连线上的起点是不是主骨上的节点，若是，则B＝0.4，D＝0.6，否则，B＝0.7，D＝0.8，最后设置节点和连线对应SVG元素的属性来更新其位置。
步骤105：将所述结果集数据输入到所述鱼骨图组件中，基于所述鱼骨图组件生成廉洁风险分布图，其中，所述廉洁风险分布图用于显示所述业务流程中存在的风险点。
在本发明实施例中，对于本步骤105中的基于所述鱼骨图组件生成廉洁风险分布图来说，可以采用以下方式来实现：基于所述鱼骨图组件构造所述结果集数据中各风险点节点及所述风险点节点间的连线；填充所述风险点节点的内容，迭代计算各风险点节点的位置，基于所述各风险点节点的位置绘制生成所述廉洁风险分布图。
其中，可以以SVG元素作为填充所述风险点节点的内容。所述结果集中包括树状结构的数据，树的节点node的数据组成，例如，{"children":[],"id":86,"name":"(不知情定制B005)渠道战略合作伙伴分类不合规"，"rank":"B","url":"/risk/detail/86"}。
下面对上述基于鱼骨图组件生成廉洁风险分布图的具体实现过程进行说明。
基于获得的所述风险点数据对应的结果集数据，递归地构建全局的风险点节点和风险点节点间的连线。根据实际情况对节点新增一些属性，方便用于更新节点的位置。如果节点是连线的终点，那么可新增节点序号、其父节点、连线的另一端点、节点深度、是否水平、区域、所在分支连线总数，否则新增孩子节点的最大节点序号、节点序号、连线的起点对象和终点对象、孩子节点的连线数。另外，还要根据需求定制节点的具体内容(也即SVG元素)以及事件响应，由d3-force根据设定完成各节点内容的绘制，最终生成廉洁风险分布图。运行布局模拟的一次操作称为一个TICK事件，在力布局内部TICK事件的回调中计算节点的坐标x和y属性，根据x、y属性替换SVG元素的transform属性，以移动节点元素，进而基于替换svg line元素的坐标来实现连线的移动。
基于图1所示的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法，本发明实施例还提供了一种廉洁风险分布图，本发明实施例中的所述廉洁风险分布图是基于上述本发明实施例提供的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法所确定的。图4为本发明实施例提供的一种廉洁风险分布图的示意图，如图4所示，本发明实施例中设定的筛选条件如下：存在风险点的企业标识信息为公司名称，主线类别为业务主线，主线中所属模块为不知情定制。在完成筛选条件的选择之后，点击“确定”按钮即可查找到符合所述筛选条件的所有风险点数据，比如图4所示的廉洁风险分布图中显示的风险点。在图4中，①表示主流程名称，比如内容/渠道引入，②为一条风险点，不同的圆点表示风险点的等级，③表示风险点的预警条数。其中，点击①可实现页面跳转，显示该主流程下的所有风险点。点击②可将页面跳转至该风险点的详情页。
这里，廉洁风险分布图中可显示业务流程在最近第一时长内存在的风险点，这样，通过图4所示的廉洁风险分布图可以查看企业内部各主流程中可能导致不知情定制发生的风险点。
其中，由图4可见，该廉洁风险分布图中最多可显示8个主流程，每个主流程对应最多可显示4个风险点，即优先显示在最近第一时长内导入的4个风险点。
需要说明的是，第三业务执行者除了通过廉洁风险分布图，可以快速浏览企业内部各主流程中可能存在的风险点，还可以进一步的通过廉洁风险分布图切换到主流程下的风险点列表视图，查看风险点描述、防控措施、主要负责岗位等详细信息，以有针对性的定位风险点，并基于定位的风险点发起谈话流程，进而实现对企业运营中的廉洁风险进行防控。
基于图4所示的廉洁风险分布图，本发明实施例还提供了一种廉洁风险防控方法。图5为本发明实施例提供的一种廉洁风险防控方法的实现流程示意图，所述廉洁风险防控方法可应用于服务器中；如图5所示，本发明实施例中的廉洁风险防控方法的实现流程，可以包括以下步骤：
步骤501：获取廉洁风险分布图，所述廉洁风险分布图上标示有风险点等级和风险点预警信息的数量。
在本发明实施例中，所述廉洁风险分布图可根据上述图1所示的本发明实施例提供的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法所确定。
这里，对于确定廉洁风险矩阵的具体过程，可以采用以下方式来实现：首先，收集待办任务对应的各业务流程中存在的所有风险点；其次，将所述所有风险点进行提交审核，获得审核通过后的风险点，提取与所述审核通过后的风险点相关联的各维度属性特征；最后，构建以与所述审核通过后的风险点相关联的各维度属性特征为元素的廉洁风险矩阵。
其中，所述廉洁风险矩阵中包括的主要字段如上述表1所示，这里不再赘述。
步骤502：根据所述风险点等级和所述风险点预警信息的数量，确定满足设定条件的风险点。
这里，优选地，第三业务执行者可根据所述风险点等级和所述风险点预警信息的数量，选择风险点等级高、且风险点预警信息的数量多的风险点，针对该风险点发起一次廉洁风险防控流程。
步骤503：基于所述满足设定条件的风险点，发起业务处理请求。
步骤504：基于所述业务处理请求，对所述满足设定条件的风险点进行防控处理。
在本发明实施例中，对于本步骤504中的基于所述业务处理请求，对所述满足设定条件的风险点进行防控处理的实现过程，可以采用以下方式实现：
接收到所述业务处理请求后，确定第一业务执行者和第二业务执行者；
检测所述第一业务执行者与所述第二业务执行者是否针对所述满足设定条件的风险点的内容描述和防控措施发起谈话；
检测到所述第一业务执行者与所述第二业务执行者针对所述满足设定条件的风险点的内容描述和防控措施发起谈话，且谈话结束后获得谈话单，将所述谈话单上传由第三业务执行者进行审批；
当经由所述第三业务执行者审批通过后，将所述谈话单进行归档。
这里，在谈话结束后第二业务执行者将所述谈话单上传由第三业务执行者进行审批，若审批不通过，则将谈话单驳回，并提示第二业务执行者需要重新录入谈话内容，生成新的谈话单。
需要指出的是，第三业务执行者可在任意时间查询审核结束流程中的谈话单。
图6为本发明实施例提供的一种谈话单的处理流程示意图，如图6所示，第三业务执行者基于满足设定条件的风险点，发起一次谈话流程，即发起谈话单的处理请求，在谈话过程中录入谈话获得谈话单，判断所述谈话单是否需要进行审批，若判断出该谈话单不需要进行审批，则直接将该谈话单进行归档；若判断出该谈话单需要进行审批，则将该谈话单上传由第三业务执行者进行审批，若审批通过则直接将该谈话单进行归档，若审批不通过，则将谈话单驳回，并提示第二业务执行者需要重新录入谈话内容，生成新的谈话单，返回继续判断谈话单是否需要进行审批的流程。需要说明的是，在获得谈话单后，若检测到谈话单无效可直接撤销谈话单。
为了实现上述基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法，本发明实施例还提供了一种基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置，所述基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置可应用于服务器中，图7为本发明实施例提供的一种基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置的功能结构示意图；如图7所示，所述基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置包括接收模块71、查找模块72、获取模块73、第一生成模块74、输入模块75和第二生成模块76。下面对上述各程序模块的功能进行详细说明。
所述接收模块71，用于接收廉洁风险矩阵，其中，所述廉洁风险矩阵包括与业务流程中存在的风险点关联的属性特征；
所述查找模块72，用于根据设定的筛选条件，查找符合所述筛选条件的风险点数据；
所述获取模块73，用于基于第一设定规则，对所述符合筛选条件的风险点数据进行转化组合，获得所述风险点数据对应的结果集数据；
所述第一生成模块74，用于生成鱼骨图组件；
所述输入模块75，用于将所述结果集数据输入到所述鱼骨图组件中；
所述第二生成模块76，用于基于所述鱼骨图组件生成廉洁风险分布图，其中，所述廉洁风险分布图用于显示所述业务流程中存在的风险点。
在本发明实施例中，对于所述第一生成模块74生成鱼骨图组件来说，可以采用以下方式实现：构建力导向布局，根据设定的节点构建顺序，在所述力导向布局上构造全局风险点节点；针对所述风险点节点设置对应的节点属性，绘制各风险点节点间的连线，计算所述各风险点节点间的连线的长度；更新所述风险点节点和连线的位置信息，直至所述力导向布局收敛于稳定布局，生成所述鱼骨图组件。
其中，所述节点属性包括以下至少之一：节点序号、节点坐标、节点深度、节点的分支连接数。
这里，执行所述第一生成模块74中的计算所述各风险点节点间的连线的长度，可以采用以下方式实现：遍历查找当前风险点节点下的所有孩子节点，确定所有孩子节点对应的节点序号中的最大节点序号；确定所述当前风险点节点的深度值，以及对应的对数比例尺函数结果值；对所述最大节点序号与第一预设数值进行求和，获得第一计算结果，对所述当前风险点节点的深度值与第二预设数值进行求和，获得第二计算结果；将所述第一计算结果、所述第二计算结果以及所述对数比例尺函数结果值进行相乘，获得第三计算结果，将所述第三计算结果确定为所述当前风险点节点与参考风险点节点间的连线的长度；其中，所述参考风险点节点为除所述当前风险点节点之外的风险点节点。
其中，对于确定对数比例尺函数结果值，可以采用以下方式实现：根据对数比例尺函数的输入值，确定所述输入值的对数值；将所述输入值的对数值与第三预设数值进行相乘，获得第四计算结果；对所述第四计算结果与第四预设数值进行求和，获得所述对数比例尺函数结果值。
在本发明实施例中，对于所述第二生成模块76基于所述鱼骨图组件生成廉洁风险分布图来说，可以采用以下方式实现：基于所述鱼骨图组件构造所述结果集数据中各风险点节点及所述风险点节点间的连线；填充所述风险点节点的内容，迭代计算各风险点节点的位置，基于所述各风险点节点的位置绘制生成所述廉洁风险分布图。
需要说明的是：上述实施例提供的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置在生成廉洁风险分布图时，仅以上述各程序模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述处理分配由不同的程序模块完成，即将基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置的内部结构划分成不同的程序模块，以完成以上描述的全部或者部分处理。另外，上述实施例提供的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置与基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再详细赘述。
在实际应用中，上述各程序模块中的接收模块71、查找模块72、获取模块73、第一生成模块74、输入模块75和第二生成模块76均可由中央处理器(CPU，Central ProcessingUnit)、微处理器(MPU，Micro Processor Unit)、数字信号处理器(DSP，Digital SignalProcessor)或现场可编程门阵列(FPGA，Field Programmable Gate Array)等实现。
为了实现上述基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法，本发明实施例还提供了一种基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置的硬件结构。现在将参考附图描述实现本发明实施例的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置，所述基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置可以以各种形式的服务器来实施。下面对本发明实施例的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置的硬件结构做进一步说明，可以理解，图8仅仅示出了基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置的示例性结构而非全部结构，根据需要可以实施图8示出的部分结构或全部结构。
参见图8，图8为本发明实施例提供的一种基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置的硬件结构示意图，实际应用中可以应用于前述运行应用程序的各种服务器，图8所示的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置800包括：至少一个处理器801、存储器802、用户接口803和至少一个网络接口804。所述基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置800中的各个组件通过总线系统805耦合在一起。可以理解，总线系统805用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统805除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图8中将各种总线都标为总线系统805。
其中，用户接口803可以包括显示器、键盘、鼠标、轨迹球、点击轮、按键、按钮、触感板或者触摸屏等。
可以理解，存储器802可以是易失性存储器或非易失性存储器，也可包括易失性和非易失性存储器两者。
本发明实施例中的存储器802用于存储各种类型的数据以支持基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置800的操作。这些数据的示例包括：用于在基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置800上操作的任何计算机程序，如可执行程序8021和操作系统8022，实现本发明实施例的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法的程序可以包含在可执行程序8021中。
本发明实施例揭示的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法可以应用于处理器801中，或者由处理器801实现。处理器801可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法的各步骤可以通过处理器801中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器801可以是通用处理器、DSP，或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。处理器801可以实现或者执行本发明实施例中提供的各基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本发明实施例所提供的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法的步骤，可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于存储介质中，该存储介质位于存储器802，处理器801读取存储器802中的信息，结合其硬件完成本发明实施例提供的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法的步骤。
本发明实施例中，所述基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置800包括存储器802、处理器801及存储在存储器802上并能够由所述处理器801运行的可执行程序8021，所述处理器801运行所述可执行程序8021时实现：接收廉洁风险矩阵，其中，所述廉洁风险矩阵包括与业务流程中存在的风险点关联的属性特征；根据设定的筛选条件，查找符合所述筛选条件的风险点数据；基于第一设定规则，对所述符合筛选条件的风险点数据进行转化组合，获得所述风险点数据对应的结果集数据；生成鱼骨图组件；将所述结果集数据输入到所述鱼骨图组件中，基于所述鱼骨图组件生成廉洁风险分布图，其中，所述廉洁风险分布图用于显示所述业务流程中存在的风险点。
作为一种实施方式，所述处理器801运行所述可执行程序8021时实现：基于所述鱼骨图组件构造所述结果集数据中各风险点节点及所述风险点节点间的连线；填充所述风险点节点的内容，迭代计算各风险点节点的位置，基于所述各风险点节点的位置绘制生成所述廉洁风险分布图。
作为一种实施方式，所述处理器801运行所述可执行程序8021时实现：构建力导向布局，根据设定的节点构建顺序，在所述力导向布局上构造全局风险点节点；针对所述风险点节点设置对应的节点属性，绘制各风险点节点间的连线，计算所述各风险点节点间的连线的长度；更新所述风险点节点和连线的位置信息，直至所述力导向布局收敛于稳定布局，生成所述鱼骨图组件。
作为一种实施方式，所述处理器801运行所述可执行程序8021时实现：遍历查找当前风险点节点下的所有孩子节点，确定所有孩子节点对应的节点序号中的最大节点序号；确定所述当前风险点节点的深度值，以及对应的对数比例尺函数结果值；对所述最大节点序号与第一预设数值进行求和，获得第一计算结果，对所述当前风险点节点的深度值与第二预设数值进行求和，获得第二计算结果；将所述第一计算结果、所述第二计算结果以及所述对数比例尺函数结果值进行相乘，获得第三计算结果，将所述第三计算结果确定为所述当前风险点节点与参考风险点节点间的连线的长度；其中，所述参考风险点节点为除所述当前风险点节点之外的风险点节点。
作为一种实施方式，所述处理器801运行所述可执行程序8021时实现：根据对数比例尺函数的输入值，确定所述输入值的对数值；将所述输入值的对数值与第三预设数值进行相乘，获得第四计算结果；对所述第四计算结果与第四预设数值进行求和，获得所述对数比例尺函数结果值。
在示例性实施例中，本发明实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质可为光盘、闪存或磁盘等存储介质，可选为非瞬间存储介质。
在本发明实施例中，所述存储介质上存储有可执行程序8021，所述可执行程序8021被处理器801执行时实现：接收廉洁风险矩阵，其中，所述廉洁风险矩阵包括与业务流程中存在的风险点关联的属性特征；根据设定的筛选条件，查找符合所述筛选条件的风险点数据；基于第一设定规则，对所述符合筛选条件的风险点数据进行转化组合，获得所述风险点数据对应的结果集数据；生成鱼骨图组件；将所述结果集数据输入到所述鱼骨图组件中，基于所述鱼骨图组件生成廉洁风险分布图，其中，所述廉洁风险分布图用于显示所述业务流程中存在的风险点。
作为一种实施方式，所述可执行程序8021被处理器801执行时实现：基于所述鱼骨图组件构造所述结果集数据中各风险点节点及所述风险点节点间的连线；填充所述风险点节点的内容，迭代计算各风险点节点的位置，基于所述各风险点节点的位置绘制生成所述廉洁风险分布图。
作为一种实施方式，所述可执行程序8021被处理器801执行时实现：构建力导向布局，根据设定的节点构建顺序，在所述力导向布局上构造全局风险点节点；针对所述风险点节点设置对应的节点属性，绘制各风险点节点间的连线，计算所述各风险点节点间的连线的长度；更新所述风险点节点和连线的位置信息，直至所述力导向布局收敛于稳定布局，生成所述鱼骨图组件。
作为一种实施方式，所述可执行程序8021被处理器801执行时实现：遍历查找当前风险点节点下的所有孩子节点，确定所有孩子节点对应的节点序号中的最大节点序号；确定所述当前风险点节点的深度值，以及对应的对数比例尺函数结果值；对所述最大节点序号与第一预设数值进行求和，获得第一计算结果，对所述当前风险点节点的深度值与第二预设数值进行求和，获得第二计算结果；将所述第一计算结果、所述第二计算结果以及所述对数比例尺函数结果值进行相乘，获得第三计算结果，将所述第三计算结果确定为所述当前风险点节点与参考风险点节点间的连线的长度；其中，所述参考风险点节点为除所述当前风险点节点之外的风险点节点。
作为一种实施方式，所述可执行程序8021被处理器801执行时实现：根据对数比例尺函数的输入值，确定所述输入值的对数值；将所述输入值的对数值与第三预设数值进行相乘，获得第四计算结果；对所述第四计算结果与第四预设数值进行求和，获得所述对数比例尺函数结果值。
为了实现上述廉洁风险防控方法，本发明实施例还提供了一种廉洁风险防控装置的硬件结构，图9为本发明实施例提供的一种廉洁风险防控装置的硬件结构示意图，如图9所示，所述廉洁风险防控装置900包括：至少一个处理器901、存储器902、用户接口903和至少一个网络接口904。所述廉洁风险防控装置900中的各个组件通过总线系统905耦合在一起。其中，本发明实施例中的存储器902用于存储各种类型的数据以支持廉洁风险防控装置900的操作。这些数据的示例包括：用于在廉洁风险防控装置900上操作的任何计算机程序，如可执行程序9021和操作系统9022。需要说明的是，所述廉洁风险防控装置900中各组成部分的功能，与图8所示的一种基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置800中各组成部分的功能类似，这里不再详细赘述。
本发明实施例中，所述廉洁风险防控装置900包括存储器902、处理器901及存储在存储器902上并能够由所述处理器901运行的可执行程序9021，所述处理器901运行所述可执行程序9021时实现：获取廉洁风险分布图，所述廉洁风险分布图上标示有风险点等级和风险点预警信息的数量；根据所述风险点等级和所述风险点预警信息的数量，确定满足设定条件的风险点；基于所述满足设定条件的风险点，发起业务处理请求；基于所述业务处理请求，对所述满足设定条件的风险点进行防控处理。
作为一种实施方式，所述处理器901运行所述可执行程序9021时实现：接收到所述业务处理请求后，确定第一业务执行者和第二业务执行者；检测所述第一业务执行者与所述第二业务执行者是否针对所述满足设定条件的风险点的内容描述和防控措施发起谈话；检测到所述第一业务执行者与所述第二业务执行者针对所述满足设定条件的风险点的内容描述和防控措施发起谈话，且谈话结束后获得谈话单，将所述谈话单上传由第三业务执行者进行审批；当经由所述第三业务执行者审批通过后，将所述谈话单进行归档。
在本发明实施例中，本发明实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有可执行程序9021，所述可执行程序9021被处理器901执行时实现：获取廉洁风险分布图，所述廉洁风险分布图上标示有风险点等级和风险点预警信息的数量；根据所述风险点等级和所述风险点预警信息的数量，确定满足设定条件的风险点；基于所述满足设定条件的风险点，发起业务处理请求；基于所述业务处理请求，对所述满足设定条件的风险点进行防控处理。
作为一种实施方式，所述可执行程序9021被处理器901执行时实现：接收到所述业务处理请求后，确定第一业务执行者和第二业务执行者；检测所述第一业务执行者与所述第二业务执行者是否针对所述满足设定条件的风险点的内容描述和防控措施发起谈话；检测到所述第一业务执行者与所述第二业务执行者针对所述满足设定条件的风险点的内容描述和防控措施发起谈话，且谈话结束后获得谈话单，将所述谈话单上传由第三业务执行者进行审批；当经由所述第三业务执行者审批通过后，将所述谈话单进行归档。
为了实现上述廉洁风险防控方法，本发明实施例还提供了一种廉洁风险防控系统的总体架构，图10为本发明实施例提供的一种廉洁风险防控系统的总体架构的示意图，如图10所示，所述廉洁风险防控系统的总体架构包括接入层、服务层和数据层，廉洁风险防控系统位于服务层中，廉洁风险防控系统主要具有以下几个方面的功能：首页信息展示、风险点管理、风险点预警、谈话单调度、综合查询等。
基于图10所示的廉洁风险防控系统的总体架构，本发明实施例还提供了一种廉洁风险防控系统，所述廉洁风险防控系统可应用于服务器中，图11为本发明实施例提供的一种廉洁风险防控系统的组成结构示意图，如图11所示，本发明实施例中的所述廉洁风险防控系统包括：首页信息展示单元111、查找单元112和风险点管理单元113；其中，
所述首页信息展示单元111，用于显示廉洁风险分布图，其中，所述廉洁风险分布图是根据本发明实施例提供的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法确定的，所述廉洁风险分布图上标示有风险点等级和风险点预警信息的数量。
所述查找单元112，用于根据风险点等级和所述风险点预警信息的数量，查找满足设定条件的风险点。
所述风险点管理单元113，用于基于所述满足设定条件的风险点，发起业务处理请求，基于所述业务处理请求对所述满足设定条件的风险点进行防控处理。
在本发明实施例中，具体来说，所述首页信息展示单元111是用于提供用户快速处理待办任务的入口，用于响应用户输入，获取转化组合后的风险点数据，并将其返回给客户端，由客户端可视化输出廉洁风险分布图，其中，所述廉洁风险分布图用于提供进入风险点详情和风险点管理的入口。
所述首页信息展示单元111包括用户待办子模块和风险点数据可视化子模块，其中，所述用户待办子模块用于获取用户各类待办工作的数量，包括录入待办的数量、录入待阅的数量、审批待办的数量等，将其分别对应导入到谈话结果录入列表、谈话单待阅列表、谈话结果审批列表。风险点数据可视化子模块用于响应用户输入，获取风险点信息数据，绘制生成廉洁风险分布图，以呈现业务模块和业务流程中潜在的风险。这里，廉洁风险分布图是以鱼骨图的形式清晰直观地展示业务主流程下的风险点及风险预警信息。
在本发明实施例中，所述查找单元112，还用于查询谈话单的处理状态，以及用于数据可视化报表的生成。其中，可根据不同时间段统计企业中的各子公司存在的风险点数、谈话单数、各状态的谈话单数等数据，将这些数据使用可视化图表呈现出来。
在本发明实施例中，具体来说，所述风险点管理单元113是在第三业务执行者搜集风险点之后，在廉洁风险矩阵视图中进行批量导入或单条新增的方式生成廉洁风险矩阵。这里，对于所述风险点管理单元113基于所述业务处理请求对所述满足设定条件的风险点进行防控处理来说，可以采用以下方式来实现：接收到所述业务处理请求后，确定第一业务执行者和第二业务执行者；
检测所述第一业务执行者与所述第二业务执行者是否针对所述满足设定条件的风险点的内容描述和防控措施发起谈话；
检测到所述第一业务执行者与所述第二业务执行者针对所述满足设定条件的风险点的内容描述和防控措施发起谈话，且谈话结束后获得谈话单，将所述谈话单上传由第三业务执行者进行审批；
当经由所述第三业务执行者审批通过后，将所述谈话单进行归档。
其中，所述廉洁风险矩阵视图是所述风险点管理单元113提供的用于用户交互的界面。
所述廉洁风险防控系统还可以包括：
风险点预警单元114，用于检测到业务流程中出现异常数据时，生成所述风险点预警信息；
谈话单调度单元115，用于控制针对所述业务流程中存在的风险点进行防控处理的业务流的流转，以及监控谈话完成时间。
在本发明实施例中，具体来说，所述风险点预警单元114用于检测到业务流程中出现涉嫌违规或异常计费等异常数据时，生成风险点预警信息。
在本发明实施例中，谈话单调度单元115监控到谈话完成时间超过设定阈值时，生成催办的提示信息，并将所述提示信息在谈话单催办页进行显示，此时，第三业务执行者可根据自身情况选择性地催办。谈话单调度单元115包括与谈话单录入、谈话结果待阅、谈话结果审批、谈话单归档、谈话单催办、谈话单流程图查询分别相关联的功能模块。
需要说明的是：上述实施例提供的廉洁风险防控系统在对廉洁风险进行防控时，仅以上述各程序单元的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述处理分配由不同的程序单元完成，即将廉洁风险防控系统的内部结构划分成不同的程序单元，以完成以上描述的全部或者部分处理。另外，上述实施例提供的廉洁风险防控系统与廉洁风险防控方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再详细赘述。
在实际应用中，上述各程序单元中的首页信息展示单元111、查找单元112、风险点管理单元113、风险点预警单元114和谈话单调度单元115均可由中央处理器(CPU，CentralProcessing Unit)、微处理器(MPU，Micro Processor Unit)、数字信号处理器(DSP，Digital Signal Processor)或现场可编程门阵列(FPGA，Field Programmable GateArray)等实现。
综上所述，采用本发明实施例所提供的技术方案，建立廉洁风险矩阵，根据设定的筛选条件查找符合所述筛选条件的风险点数据，基于第一设定规则，对所述符合筛选条件的风险点数据进行转化组合，获得所述风险点数据对应的结果集数据，将所述结果集数据输入到鱼骨图组件中，基于鱼骨图组件生成廉洁风险分布图。如此，通过所生成的廉洁风险分布图能够快速、准确的定位廉洁风险点，对企业业务流程中出现的廉洁风险进行防控和集中管理，提升廉洁风险的防控效率，从而健全纪检数据的安全保障体系。
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、或可执行程序产品。因此，本发明实施例可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例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和光学存储器等)上实施的可执行程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和可执行程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由可执行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。可提供这些可执行程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或参考可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或参考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。
这些可执行程序指令也可存储在能引导计算机或参考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。
这些可执行程序指令也可装载到计算机或参考可编程数据处理设备上，使得在计算机或参考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，从而在计算机或参考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。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非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作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (15)
1.一种基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法，其特征在于，所述方法包括：
接收廉洁风险矩阵，其中，所述廉洁风险矩阵包括与业务流程中存在的风险点关联的属性特征；
根据设定的筛选条件，查找符合所述筛选条件的风险点数据；
基于第一设定规则，对所述符合筛选条件的风险点数据进行转化组合，获得所述风险点数据对应的结果集数据；
生成鱼骨图组件；
将所述结果集数据输入到所述鱼骨图组件中，基于所述鱼骨图组件生成廉洁风险分布图，其中，所述廉洁风险分布图用于显示所述业务流程中存在的风险点。
2.根据权利要求1所述的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法，其特征在于，所述基于所述鱼骨图组件生成廉洁风险分布图，包括：
基于所述鱼骨图组件构造所述结果集数据中各风险点节点及所述风险点节点间的连线；
填充所述风险点节点的内容，迭代计算各风险点节点的位置，基于所述各风险点节点的位置绘制生成所述廉洁风险分布图。
3.根据权利要求1所述的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法，其特征在于，所述生成鱼骨图组件，包括：
构建力导向布局，根据设定的节点构建顺序，在所述力导向布局上构造全局风险点节点；
针对所述风险点节点设置对应的节点属性，绘制各风险点节点间的连线，计算所述各风险点节点间的连线的长度；
更新所述风险点节点和连线的位置信息，直至所述力导向布局收敛于稳定布局，生成所述鱼骨图组件。
4.根据权利要求3所述的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法，其特征在于，所述节点属性包括以下至少之一：节点序号、节点坐标、节点深度、节点的分支连接数。
5.根据权利要求3所述的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法，其特征在于，所述计算所述各风险点节点间的连线的长度，包括：
遍历查找当前风险点节点下的所有孩子节点，确定所有孩子节点对应的节点序号中的最大节点序号；
确定所述当前风险点节点的深度值，以及对应的对数比例尺函数结果值；
对所述最大节点序号与第一预设数值进行求和，获得第一计算结果，对所述当前风险点节点的深度值与第二预设数值进行求和，获得第二计算结果；
将所述第一计算结果、所述第二计算结果以及所述对数比例尺函数结果值进行相乘，获得第三计算结果，将所述第三计算结果确定为所述当前风险点节点与参考风险点节点间的连线的长度；
其中，所述参考风险点节点为除所述当前风险点节点之外的风险点节点。
6.根据权利要求5所述的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法，其特征在于，所述确定对数比例尺函数结果值，包括：
根据对数比例尺函数的输入值，确定所述输入值的对数值；
将所述输入值的对数值与第三预设数值进行相乘，获得第四计算结果；
对所述第四计算结果与第四预设数值进行求和，获得所述对数比例尺函数结果值。
7.一种廉洁风险防控方法，其特征在于，所述方法包括：
获取廉洁风险分布图，其中，所述廉洁风险分布图是根据如权利要求1至6任一项所述的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法确定的，所述廉洁风险分布图上标示有风险点等级和风险点预警信息的数量；
根据所述风险点等级和所述风险点预警信息的数量，确定满足设定条件的风险点；
基于所述满足设定条件的风险点，发起业务处理请求；
基于所述业务处理请求，对所述满足设定条件的风险点进行防控处理。
8.根据权利要求7所述的廉洁风险防控方法，其特征在于，所述基于所述业务处理请求，对所述满足设定条件的风险点进行防控处理，包括：
接收到所述业务处理请求后，确定第一业务执行者和第二业务执行者；
检测所述第一业务执行者与所述第二业务执行者是否针对所述满足设定条件的风险点的内容描述和防控措施发起谈话；
检测到所述第一业务执行者与所述第二业务执行者针对所述满足设定条件的风险点的内容描述和防控措施发起谈话，且谈话结束后获得谈话单，将所述谈话单上传由第三业务执行者进行审批；
当经由所述第三业务执行者审批通过后，将所述谈话单进行归档。
9.一种廉洁风险分布图，其特征在于，所述廉洁风险分布图是基于如权利要求1至6任一项所述的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法确定的。
10.一种基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置，其特征在于，所述装置包括：接收模块、查找模块、获取模块、第一生成模块、输入模块和第二生成模块；其中，
所述接收模块，用于接收廉洁风险矩阵，其中，所述廉洁风险矩阵包括与业务流程中存在的风险点关联的属性特征；
所述查找模块，用于根据设定的筛选条件，查找符合所述筛选条件的风险点数据；
所述获取模块，用于基于第一设定规则，对所述符合筛选条件的风险点数据进行转化组合，获得所述风险点数据对应的结果集数据；
所述第一生成模块，用于生成鱼骨图组件；
所述输入模块，用于将所述结果集数据输入到所述鱼骨图组件中；
所述第二生成模块，用于基于所述鱼骨图组件生成廉洁风险分布图，其中，所述廉洁风险分布图用于显示所述业务流程中存在的风险点。
11.一种廉洁风险防控系统，其特征在于，所述系统包括：首页信息展示单元、查找单元和风险点管理单元；其中，
所述首页信息展示单元，用于显示廉洁风险分布图，其中，所述廉洁风险分布图是根据如权利要求1至6任一项所述的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法确定的，所述廉洁风险分布图上标示有风险点等级和风险点预警信息的数量；
所述查找单元，用于根据风险点等级和所述风险点预警信息的数量，查找满足设定条件的风险点；
所述风险点管理单元，用于基于所述满足设定条件的风险点，发起业务处理请求，基于所述业务处理请求对所述满足设定条件的风险点进行防控处理。
12.根据权利要求11所述的廉洁风险防控系统，其特征在于，所述系统还包括：
风险点预警单元，用于检测到业务流程中出现异常数据时，生成所述风险点预警信息；
谈话单调度单元，用于控制针对所述业务流程中存在的风险点进行防控处理的业务流的流转，以及监控谈话完成时间。
13.一种存储介质，其上存储有可执行程序，其特征在于，所述可执行程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法的步骤，或者如权利要求7或8所述的廉洁风险防控方法的步骤。
14.一种基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并能够由所述处理器运行的可执行程序，其特征在于，所述处理器运行所述可执行程序时执行如权利要求1至6任一项所述的基于鱼骨图的廉洁风险分布图生成方法的步骤。
15.一种廉洁风险防控装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并能够由所述处理器运行的可执行程序，其特征在于，所述处理器运行所述可执行程序时执行如权利要求7或8所述的廉洁风险防控方法的步骤。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110059912A (zh) * | 2019-02-20 | 2019-07-26 | 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 | 基于智慧图谱的廉洁风险隐患全景管控方法及装置 |
| CN110210048A (zh) * | 2019-03-25 | 2019-09-06 | 中共四川天府新区成都纪律检查工作委员会 | 建立巡察分析模型的方法和装置 |
| CN111383150A (zh) * | 2020-03-04 | 2020-07-07 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种用于交通警务违规行为的识别监管方法和装置 |
| CN114091925A (zh) * | 2021-11-24 | 2022-02-25 | 中国银行股份有限公司 | 银行业务流程的展示方法及装置 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070156495A1 (en) * | 2006-01-05 | 2007-07-05 | Oracle International Corporation | Audit planning |
| US20120290613A1 (en) * | 2011-05-09 | 2012-11-15 | Masaharu Oku | Information collecting system |
| CN102819776A (zh) * | 2011-06-09 | 2012-12-12 | 上海市第七建筑有限公司 | 工程项目廉政风险预警系统及其构架 |
| CN103473632A (zh) * | 2013-08-26 | 2013-12-25 | 山东浪潮齐鲁软件产业股份有限公司 | 展现行政单位业务流程风险的组件 |
| CN104484765A (zh) * | 2014-12-25 | 2015-04-01 | 国家电网公司 | 一种评价城市供电网是否具备世界一流水平的方法 |
| CN105205624A (zh) * | 2015-10-29 | 2015-12-30 | 云南电网有限责任公司昆明供电局 | 企业廉洁风险监控系统 |
| CN105225074A (zh) * | 2015-11-06 | 2016-01-06 | 国网上海市电力公司 | 一种智能配用电系统低碳性能综合评价系统 |
| CN105894371A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-24 | 戴维峰 | 将社会公共事务收支明细公开透明和监督查验的实施方法 |
| CN107330628A (zh) * | 2017-07-06 | 2017-11-07 | 云南电网有限责任公司 | 一种审计风险管理信息库的构建方法及装置 |
-
2018
- 2018-07-30 CN CN201810854593.6A patent/CN109190893A/zh active Pending
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070156495A1 (en) * | 2006-01-05 | 2007-07-05 | Oracle International Corporation | Audit planning |
| US20120290613A1 (en) * | 2011-05-09 | 2012-11-15 | Masaharu Oku | Information collecting system |
| CN102819776A (zh) * | 2011-06-09 | 2012-12-12 | 上海市第七建筑有限公司 | 工程项目廉政风险预警系统及其构架 |
| CN103473632A (zh) * | 2013-08-26 | 2013-12-25 | 山东浪潮齐鲁软件产业股份有限公司 | 展现行政单位业务流程风险的组件 |
| CN104484765A (zh) * | 2014-12-25 | 2015-04-01 | 国家电网公司 | 一种评价城市供电网是否具备世界一流水平的方法 |
| CN105205624A (zh) * | 2015-10-29 | 2015-12-30 | 云南电网有限责任公司昆明供电局 | 企业廉洁风险监控系统 |
| CN105225074A (zh) * | 2015-11-06 | 2016-01-06 | 国网上海市电力公司 | 一种智能配用电系统低碳性能综合评价系统 |
| CN105894371A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-24 | 戴维峰 | 将社会公共事务收支明细公开透明和监督查验的实施方法 |
| CN107330628A (zh) * | 2017-07-06 | 2017-11-07 | 云南电网有限责任公司 | 一种审计风险管理信息库的构建方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 刘玉新等: "《 采用鱼骨图分析法对廉政风险防控问题的实证研究》", 《现代商贸工业》 * |
| 刘玉新等: "《采用鱼骨图分析法对廉政风险防控问题的实证研究》", 《现代商贸工业》 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110059912A (zh) * | 2019-02-20 | 2019-07-26 | 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 | 基于智慧图谱的廉洁风险隐患全景管控方法及装置 |
| CN110210048A (zh) * | 2019-03-25 | 2019-09-06 | 中共四川天府新区成都纪律检查工作委员会 | 建立巡察分析模型的方法和装置 |
| CN111383150A (zh) * | 2020-03-04 | 2020-07-07 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种用于交通警务违规行为的识别监管方法和装置 |
| CN111383150B (zh) * | 2020-03-04 | 2023-08-22 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种用于交通警务违规行为的识别监管方法和装置 |
| CN114091925A (zh) * | 2021-11-24 | 2022-02-25 | 中国银行股份有限公司 | 银行业务流程的展示方法及装置 |
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