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        采用自然語言處理技術、知識圖譜技術結合數據挖掘技術，對營銷、計量等系統中的結構化數據及稽 查業務知識等非結構化數據進行圖譜構建及數據建模，構建事前預防、事中處置、事后分析的風險管控體系，實現稽查知識圖管理、在線稽查規則模型可視化、業務風險態勢主動感知、業務風險綜合指數、業務風險預警推送、四庫全書兩評價、服務查全視角、風險報告稽查衛士等功能，基于L2智慧稽查，全面構建“網、線、點”立體化稽查網，有效防范稽查業務風險，提高稽查人員工作效率及 能力。







稽查規則配置
異常問題歸類
稽查業務知識庫
稽查方案生成
處理方案推薦













1.借助知識圖譜、智能稽查手段，實現營銷精益化管理
 利用數據中心整合多業務系統數據的有利條件，實現稽查數據知識圖譜、在線稽查規則模型的建設，為稽查人員開展專項稽查、在線稽查、常態稽查工作提供了便捷，解決了在線稽查規則指向性不足，更新速度慢且不能靈活配置等問題。
2.構建稽查業務知識庫，輔助稽查人員日常問題處理
 結合專家經驗、圖數據庫等技術，對電網企業業務文檔進行有效整合，提煉智能稽查經驗與結果，構建稽查全業務知識庫。利 用平臺查詢能力和知識推理技術、智能檢索技術，快速為稽查人員展示稽查業務規則描述，以及相關發文文件。
3.實現異常問題感知，自動生成稽查處理方案
 通過自然語言處理、文本分析等技術。從海量數據中心精準挖掘鎖定問題對象，根據對象屬性刻畫異常問題畫像，對異常問題有效分類和分析。同時結合稽查全業務知識庫，最終通過RPA流程化技術，自動為稽查人員推送處理方案。
<span style="font-size:16px; line-height: 30px;" "="">4.提前人展稽查風險預判，促進稽查工作數字化轉型
 通過利用知識圖譜實體間的關聯脈絡關系，結合深度學習算法實現對異常問題進行有效預判，提升業務質量，強化風險防控與重“典”問題整改，業務稽查工作逐步從事后檢查向事前防控轉變。