(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221089075 3.9 (22)申请日 2022.07.27 (71)申请人 武汉嘉越 似锦文化传媒有限公司 地址 430021 湖北省武汉市江汉区江兴 路 11号 (72)发明人 杜嘉琦　 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) (54)发明名称 一种网络空间风险数据流检测预警方法、 系 统及计算机存 储介质 (57)摘要 本发明公开提供的一种网络空间风险数据 流检测预警方法、 系统及计算机存储介质。 该网 络空间风险数据流检测预警方法通过对指定分 部银行在设定监测周期内对应的线下运营数据、 线上运营数据以及服务评价数据进行检测， 由此 对指定分部银行的运营风险进行评估， 得到指定 分部银行对应的综合运营风险评估指数， 有效的 解决了当前技术没有对银行发展风险进行细致 的检测问题， 打破了银行对网络舆情关注度与运 营风险关注度之间的不平衡局面， 直观了凸显了 银行运营过程中存在问题和风险程度， 有效的保 障了银行风险应对的及时性， 为银行后续工作的 整改和调动提供了可靠的方向和决策性的依据， 同时还有效的降低了银行的风险运营损失。 权利要求书3页 说明书10页 附图2页 CN 115204716 A 2022.10.18 CN 115204716 A 1.一种网络空间风险数据流检测预警方法， 其特 征在于： 该 方法包括以下步骤： S1、 银行线下运营数据检测： 获取指定分部银行所在区域位置， 对指定分部银行在设定 监测周期内线 下各运营业务对应的运营数据进行检测， 其中， 运营业务包括取款、 存款和贷 款； S2、 银行线上运营数据检测： 对指定分部银行在设定监测周期内关联线上业务处理终 端对应的运营 数据进行检测； S3、 银行服务评价数据检测： 对指定分部银行在设定周期内各工作人员对应的关联服 务评价数据进行检测； S4、 银行运营风险评估与预警解析： 对指定分部银行的运营风险进行评估， 得到指定分 部银行对应的综合运营风险评估指数， 将指定 分部银行对应的综合运营风险评估指数与设 定的预警运营风险评估指数进 行对比， 若指定 分部银行对应的综合运营风险评估指数大于 或者等于设定的预警运营风险评估指数， 则判定指定分部银行存在运营风险， 反之则判定 指定分部银 行不存在运营风险； S5、 银行运营风险反馈:当指定分部银行存在运营风险时， 启动运营风 险预警指令， 同 时将该指定分部银行所在区域位置以及运营风险预警指令传输至指定分部银行对应所属 总行。 2.根据权利要求1所述的一种网络空间风险数据流检测预警方法， 其特征在于： 所述取 款对应的运营数据具体包括取款次数、 各次取款对应的取款时间点和各次取款对应的取款 金额； 存款对应的运营数据具体包括存款次数和各次存款对应的存款金额； 贷款对应的运 营数据具体包括贷款次数和各次贷款对应的贷款 额度。 3.根据权利要求1所述的一种网络空间风险数据流检测预警方法， 其特征在于： 所述指 定分部银行在设定监测周期 内关联线上业务处理终端对应的运营数据具体包括注册用户 数目、 办理业 务次数和各次办理业 务对应的业 务类型。 4.根据权利要求1所述的一种网络空间风险数据流检测预警方法， 其特征在于： 所述各 工作人员对应的关联服 务评价数据具体包括评价次数和好评次数。 5.根据权利要求1所述的一种网络空间风险数据流检测预警方法， 其特征在于： 所述对 指定分部银 行的运营风险进行评估， 具体评估过程 为： 第一步、 基于指定分部银行在设定监测周期内线下各运营业务对应的运营数据， 分析 得到指定分部银 行在设定周期内对应的线下运营风险评估指数， 并记为β 1； 第二步、 基于指定分部银行在设定监测周期内关联线上业务处理终端对应的运营数 据， 分析得到指定分部银 行在设定周期内对应的线上运营风险评估指数， 并记为β 2； 第三步、 基于指定分部银行在设定监测周期内各工作人员对应的关联服务评价数据， 分析得到指定分部银 行在设定周期内服 务状态对应的运营风险评估指数， 并记为β 3； 第四步、 基于指定分部银行在设定周期内对应的线下运营风险评估指数、 线上运营风 险 评 估 指 数 和 服 务 状 态 对 应 的 运 营 风 险 评 估 指 数 ，通 过 分 析 公 式 分析得到指定分部银行对应 的综合运营风险评估指数λ， e表 示为自然 数， α 1、 α 2、 α 3分别表 示为设定的银行线下运营风险、 线上运营风险、 服务运营风险权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115204716 A 2对应的权 重因子， α 1＞α 2＞α 3， 且α 1+α 2+α 3＝1。 6.根据权利要求5所述的一种网络空间风险数据流检测预警方法， 其特征在于： 所述分 析得到指 定分部银行在设定周期内对应的线 下运营风险评估指数， 具体分析过程包括以下 步骤： 基于指定分部银 行所在区域 位置， 设置线下运营影响权 重因子， 并记为 从指定分部银行在设定监测周期内线下各运营业务对应的运营数据中定位出取款次 数、 各次取款对应的取款时间点和各次取款对应的取款金额， 将各次取款对应的取款金额 进行累加， 得到指定分部银 行在设定监测周期内对应的综合取款金额， 并记为M； 基于指定分部银行在 设定监测周期内线下各次取款对应的取款 时间点， 获取首次取款 和尾次取款之间的取款间隔时长， 并记为T； 基于指定分部银行在设定监测周期内线下取款次数、 取款间隔时长和综合取款金额， 利用计算公式计算得 出指定分部银 行在设定监测周期内取款 风险评估指数， 并记为 ε 1； 从指定分部银行在设定监测周期内线下各运营业务对应的运营数据中定位出存款次 数和各次存款对应的存款金额， 将各次存款对应的存款金额进行累加， 得到指定分部银行 在设定监测周期内综合存款金额， 并记为M0； 基于指定分部银行在 设定监测周期内线下存款 次数和综合存款金额， 通过分析公式分 析得到得到指定分部银 行在设定监测周期内存款 风险评估指数， 并记为 ε2； 从指定分部银行在设定监测周期内线下各运营业务对应的运营数据中定位出贷款次 数和各次贷款对应的贷款额度， 将各次贷款对应的贷款额度进行累加， 得到指定分部银行 在设定监测周期内综合贷款 额度， 并记为M1； 基于指定分部银行在 设定监测周期内线下贷款 次数和综合贷款额度， 通过分析公式分 析得到指定分部银 行在设定监测周期内贷款 风险评估指数， 并记为 ε3； 基于指定分部银行在设定监测周期内取款风险评估指数、 存款风险评估指数、 贷款风 险评估指数和线下运营影响权重因子， 通过分析公式 分析得 到指定分部银行在设定周期内对应的线 下运营风险评估指数β 1， μ1、 μ2、 μ3分别表 示为设定 的取款信息、 存款信息、 贷款信息对应的权 重因子。 7.根据权利要求5所述的一种网络空间风险数据流检测预警方法， 其特征在于： 所述分 析得到指 定分部银行在设定周期内对应的线 上运营风险评估指数， 具体分析过程包括以下 步骤： 从指定分部银行在设定监测周期内关联线上业务处理终端对应的运营数据中提取注 册用户数目、 办理业务次数和各次办理业务对应的业务类型， 其中， 业务类型为查询类型和 支付类型； 将各次办理业务对应的业务类型进行相互对比， 统计查询类型对应的办理业务次数和 支付类型对应的办理业 务次数； 将查询类型办理业务的次数与支付类型对应的办理业务 次数进行作差， 将差值记为业 务办理次数差； 将业务办理次数差与设定的参考业务办理次数差范围进行对比， 若业务办理次数差在 设定的参考业务办理次数差范围内， 则判断业务办理倾向类型为均匀办理， 从业务数据库权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115204716 A 3