车辆贷后管理系统的设计与实现
这是一篇关于贷后管理,汽车金融,风险预警,车辆风控,电子围栏的论文, 主要内容为随着互联网的快速崛起,新型的产业模式应运而生。当下很多贷款模式,不仅仅局限于传统银行贷款,还扩展到互联网金融。汽车金融是互联网金融的一部分,由于汽车金融具有小额分散、审核便捷、风险可控、安全性较高等优点,越来越受广大消费者的喜欢。目前的汽车金融领域,各个公司的贷后服务制定流程模式均不一样,考虑到系统的定制化成本过高,且重要数据有泄漏的风险,因而完全依赖于服务商不能很好地适应公司的发展模式和日益变化的需求。我们需要自己依据自身的业务需求来建立一套合理完备的贷后系统,来降低不良贷款比,稳定资产质量,对车辆进行实时风险把控,提高企业人员的工作效率,保证业务的正常开展。本论文结合企业实习期间参与的项目,开发了一套车辆贷后管理系统。车辆贷后管理系统是以贷款风险为重心的,是贷款发放后进行有效事后检查、逾期催收及对车辆进行风险把控的系统。系统的核心理念以客户为中心,对车辆进行追踪管理以及贷款收回等进行一系列的活动管理。该系统主要包括还款模块、资产保全模块、车务模块、消息中心模块四大模块。其中还款模块包括还款管理、回购管理和合同管理三大子模块。资产保全模块包括催收导入、内催管理、委外管理、罚息减免、短信及外呼五大子模块。车务模块包括回访管理、GPS工单、电子围栏、车辆监控、违章管理、短信及外呼六大子模块。消息中心模块包括短信模块和外呼功能,应用于系统的各个模块。本人在项目中参与系统需求分析讨论,技术选型及架构设计,并参与多个模块功能开发及部署上线的全过程。该系统前端采用vue框架、后端采用spring MVC框架,数据库主要选用mysql进行开发,以及选取Prometheus对车辆进行监控报警,最终达到了预期目标,但仍然在技术和业务方面存在优化的空间,有待今后的工作中持续改进。
航空装备质量风险识别和预警平台设计与实现
这是一篇关于装备质量分析,风险分析,风险预警,超限阈值设定的论文, 主要内容为近些年来,随着中华民族的不断崛起,我国经济水平得到了显著的提高,这为我国的科技发展奠定了良好的基础,同时也对我国航空事业的发展提出了新的要求。航空装备的质量保证和风险预警具有非常重要的意义,为了提高航空装备执行任务的成功率,尽可能地规避风险,需要借助一个信息平台,帮助相关工作人员整理不安全事件信息、分析航空装备的风险源并对可能发生的风险做出预警。本文所介绍的航空装备质量风险识别和预警平台开发项目来自于国内某集团的“全面质量提升工程”。通过对该集团所属的某研究所的实际需求进行了解和分析,对本系统的风险分析和风险预警等功能的实现方式和计算公式进行了具体的研究和设计,并基于Spring Boot框架、Layui框架、ECharts和My SQL数据库对该系统进行了实现。本系统主要分为风险分析和风险预警两大模块。在风险分析模块中,系统导入飞行任务中曾出现的不安全事件信息,再从中提取出航空装备的风险源信息,通过进一步的计算和整理得到风险源的各种数值信息,最后把这些信息直观地展示出来。本文对导入信息和计算处理数据模块的代码进行了分析和优化,最后在性能方面得到了很大的提升。在风险预警模块中,本系统根据风险发生可能性的变化情况,为每个风险源绘制出风险趋势图,再通过超限预警阈值确定和预警状态判断等步骤得到预警状态,最后将风险警告状态信息统计后完整地展示给用户。在这个模块中,本文对阈值设定的计算公式进行了细致的分析和讨论。目前该系统已经通过了验收,并已经投入了使用。本系统可以让相关部门的工作人员更方便、更直观地了解到不同航空装备的风险源信息,可以对风险等级较高或特定预警状态的机型给予更高的关注,为航空装备的质量保证和风险预警工作提供一定的帮助。
泰安银行企业画像系统的设计与实现
这是一篇关于企业检索,风险预警,行业政策管理,JFinal,Oracle的论文, 主要内容为企业画像是近年来出现的一种全新的银行企业管理模式,能够全景展示企业的信息,可加强企业信息的透明性和公开性,是监管企业运营状态、分析企业风险因素的有力手段。泰安银行在不断吸收企业作为客户资源的同时,需要加强对企业资质以及运营状况的监管监控力度,通过深入分析及时掌握企业潜在风险因素,在确保企业客户质量的同时保证泰安银行业务的健康全面发展。对泰安银行在引入企业画像管理模式基础上进行本系统的设计实现工作。论文采用了 B/S架构、JFinal框架、Oracle数据库等关键技术对泰安银行企业画像系统进行开发。B/S架构的应用适应于用户访问服务器的形式,便于系统维护工作的开展;JFinal框架的应用可发挥传统框架模式中的优良特性,并真正降低服务器资源的开销,保证系统应用的高效运行;企业画像数据敏感度较高,通过应用Oracle数据库为画像数据的保存、传输提供安全保障。论文主要是完成了银行客户、企业检索、企业分析、风险预警、统计分析、行业政策管理、系统设置等模块。其中,银行客户模块实现了预警企业信息查看、当日预警信息统计、贷款黑名单查看等功能;企业查询、企业详情查看等功能可在企业检索模块中实现;企业分析模块中实现企业分群和贷款营销功能;企业规则预警和消息提醒管理是风险预警模块实现的功能;统计分析模块中实现的功能包括企业预警分布统计、行业企业风险预警榜单等;通过行业政策管理实现行业政策查询以及资讯查看功能;通过系统设置模块实现预警规则设置、基本要素管理等功能。企业画像系统的试运行半年后为泰安银行维护与监管企业客户资源提供了全新手段,通过提升企业数据的共享性与利用价值为银企双方构建了互动交流的平台;上线后银行可通过统计分析功能掌握本银行客户企业的经营状况,在确保企业质量的同时保证银行与企业的合法利益。
面向食品安全的信息溯源及辅助决策系统
这是一篇关于食品安全,区块链,辅助决策,信息追溯,风险预警的论文, 主要内容为食品安全关系国计民生,一直以来都是国家以及相关监管部门非常关注的问题。特别是涉及到如西安全运会、北京冬奥会等重大活动时,食品安全的保障显得更加重要。但是目前食品全链条信息溯源存在的问题可以归纳为以下几点:1、全链条采集信息化程度低,导致溯源信息获取不完全;2、溯源信息安全性难以保证,存在信息篡改、伪造等问题;3、现有溯源系统智能性差,缺乏对溯源信息的进一步挖掘和利用,全链条环节的风险监控及预警考虑不完善,很难对公安、警务等相关监管人员在事故发生前提供相应的辅助决策信息。因此,针对上述问题,本文将构建一个基于区块链的食品安全信息溯源及辅助决策系统,主要研究内容如下:(1)针对溯源信息存储安全性、可靠性难以保证的问题。本文基于Fabric框架设计了一个由多组织、多节点组成的食品溯源系统安全模型。并提出“Fabric+Mysql”的数据存储机制,将密文信息存储至Mysql数据库,各环节密钥信息则通过合理的部署链码上传至区块链。实现各流通环节信息存储的安全性和可靠性,解决了区块链信息存储吞吐效率低的问题。(2)基于人工智能的食品安全辅助决策方法研究。基于Scrapy框架设计爬虫系统完成对食品抽检等原始数据采集;基于ST-DBSCAN算法构建物流时空轨迹异常识别模型,实现路径偏离与运输超时的预警;基于OCR技术实现对上传质检报告的自适应识别与内容提取;最后基于Apriori算法对历史问题及抽检食品进行关联分析建立知识库,完成食品专家系统的构建。(3)食品溯源管理平台的设计与实现。本文基于Spring Boot和微信小程序实现食品溯源管理平台与终端操作的总体设计与功能开发。利用QR-Code实现对食品信息追溯的“一物一码”。为操作和监管人员提供系统管理、食品信息管理、物流运输管理、风险预警管理等功能。针对各环节存在的风险点,提出设计并实现对应的风险预警算法模型,通过Web Service接口的形式集成在溯源管理平台中,实现全链条食品溯源过程中的动态风险预警,为相关监管人员提供辅助决策信息做好食品安全风险的事前防范与事后追溯。
基于知识图谱的招投标预警系统的设计与实现
这是一篇关于知识图谱,知识抽取,风险预警,Neo4j的论文, 主要内容为随着社会经济的不断发展,越来越多的政府工程通过公开招投标的形式来完成,相关监管的工作量也随之加大。在大数据和知识图谱技术普及之前,监管部门对于政府招投标采购的腐败调查方式往往限于群众举报等被动手段,所关注到的案件数量也通常只是冰山一角,企业的贿赂手段也变得越来越隐蔽和复杂,加大了调查取证的难度。本文设计并实现了一个基于知识图谱技术的招投标风险预警系统,可为相关监管部门提供量化和可解释的风险分析结果,以帮助监管人员快速捕捉到招投标公告中可能存在的风险,定位风险企业并及时处置,通过知识图谱技术整合招投标大数据,切实帮助和解决当前业务环节存在的痛点问题。本文设计的基于知识图谱的招投标风险预警系统采用模块化的设计思想,主要包括如下四个模块:1)信息获取模块:主要负责源数据的获取。该模块利用爬虫技术,从政府采购网等原始数据网站获取招投标公告、企业工商信息、企业新闻信息等数据。模块主要包括爬虫的配置,网站验证码的识别等功能;2)知识抽取模块:主要负责将源数据根据已构建的本体结构抽取出对应的知识,把半结构化或者非结构化的数据加工为结构化的数据。该模块运用分而治之的思想,将源数据中大量的不同结构的数据分解为结构类似的多种数据,针对不同种类的数据设计相应的知识抽取方法,首先将信息获取部分得到的源数据通过自研的辅助工具转化成纯文本格式,再通过要抽取字段的关键词库定位目标语句,最后利用正则表达式等方式提取出句子里的目标字段信息;3)知识融合与存储模块:主要负责将结构化的知识进行清理和整合,并存储到图数据库中。该模块采用开源的图数据库Neo4j,利用已构建的本体进行实体对齐,在保证有数据库增删改查的基础上,充分发挥图数据库的多度查询的功能,来满足招投标风险预警系统的需求,同时具备数据可视化的功能;4)知识应用模块:主要负责风险预警功能。该模块对企业风险的判断包含定性分析和定量分析两部分。定性分析是利用机器学习技术对相关企业的新闻报道进行情感倾向分析,当负面情感超过一定比例时系统发出预警;定量分析是由招投标风险领域专家根据企业本体的属性设计出的一套风险积分模型,根据该模型可以得出企业的风险积分,划分风险等级,当风险等级达到一定级别时系统发出预警;研制的系统已部署并上线实用,知识图谱模块与风险预警模块功能稳定,可帮助监管部门从每天更新的数千个招投标公告中筛选出存在较高风险的项目,定位风险来源,快速理清调查重点,有效提高了监管部门的工作效率。
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