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申请/专利权人：交通银行股份有限公司深圳分行

摘要：本发明属于员工行为审核领域，公开了一种银行员工出入境异常行为分析监督的方法及系统，所述方法包括：获取需要进行审核的员工的行为数据；对证照图片进行初步分析，得到该员工的初步校验因子；基于预设识别模块对出入境记录进行识别，并对出入境记录的识别结果进行对比分析，得到该员工的不实上报率；基于预先构建的风险评测模型对出入境记录进行预测，得到该员工的风险性程度的预测值；基于该员工的初步校验因子、不实上报率和风险性程度的预测值，确定该员工的当月行为评估概率值；判断该员工的当月行为评估概率值是否超过预设概率值，若是，生成预警信号。本发明具有较高的排查效率，极具创新性、普适性、复用性，可用于行业内多方面推广。

主权项：1.一种银行员工出入境异常行为分析监督的方法，其特征在于，所述方法包括：获取需要进行审核的员工的行为数据，所述员工的行为数据包括：该员工的证照图片和出入境记录；对证照图片进行初步分析，得到该员工的初步校验因子，具体地，对证照图片进行初步分析，得到该员工的初步校验因子，包括：对证照图片进行初步校验，确定证件图片的重复率；基于去重算法对证件图片进行去重处理；基于预设图像篡改识别算法对去重处理后的证件图片进行篡改预测，得到证件图片的篡改概率；基于证件图片的重复率和证件图片的篡改概率，确定该员工的初步校验因子；基于预设识别模块对出入境记录进行识别，并对出入境记录的识别结果进行对比分析，得到该员工的不实上报率；具体地，基于预设识别模块对出入境记录进行识别，并对出入境记录的识别结果进行对比分析，得到该员工的不实上报率，包括：基于预设识别模块对出入境记录进行扫描识别，得到该员工的出入境扫描信息；获取该员工的出入境申请信息，将该员工的出入境扫描信息与出入境申请信息进行对比检验，得到检验结果，所述检验结果包括：出入境正常或出入境异常；在检验结果为出入境异常时，基于该员工的出入境申请信息和扫描结果，确定该员工的不实上报率；基于预先构建的风险评测模型对出入境风险性程度进行预测，得到该员工的风险性程度的预测值；其中，所述风险评测模型基于LightGBM网络构建，所述方法还包括：获取样本数据；将样本数据输入至LightGBM网络中进行训练，直至LightGBM网络收敛，得到训练好的LightGBM模型，以训练好的LightGBM模型作为风险评测模型；其中，将员工前期上报的证照图片、出入境记录和出入境申请信息作为样本数据，利用样本数据对机器学习算法LightGBM进行训练，并使用调整好参数的LightGBM模型对全行员工的出入境风险性程度进行预测；基于该员工的初步校验因子、不实上报率和风险性程度的预测值，确定该员工的当月行为评估概率值；其中，该员工的当月行为评估概率值的计算表达式为： ；式中，为该员工的当月行为评估概率值，为该员工的初步校验因子，为该员工的不实上报率，为该员工的风险性程度的预测值，为第一修正系数，为第二修正系数，为第一常数参数，为第二常数参数，为第三常数参数，且，；判断该员工的当月行为评估概率值是否超过预设概率值，若是，生成预警信号，所述预警信号用于表征该员工的行为数据存在异常。

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