国企人员违规预警！大数据与人工智能技术赋能合规管理

随着信息技术的迅猛发展，大数据和人工智能技术已广泛应用于各行各业，为企业的管理和决策提供了强有力的支持。在国有企业中，管理人员作为企业运营和发展的关键力量，其行为的合规性直接关系到企业的声誉、经营效益和国有资产的安全。然而，由于信息不对称、监管不力等原因，管理人员违规现象时有发生，给企业带来了严重的负面影响。因此，如何规范和有效预防和预警管理人员违规行为，借助数智化手段提升管理效能，确保企业稳健运营，成为国有企业面临的重要课题。

《国有企业管理人员处分条例》作为规范国有企业管理人员行为的重要法规，为国有企业管理人员违规预测与预警管理提供了法律依据。结合该条例，利用大数据和人工智能技术来为国有企业管理人员违规提供预测与预警管理方法，以期为国有企业的管理实践提供借鉴和参考。

数智化技术对国企人员行为规范的五大作用

数智化技术对国企人员行为规范的作用主要体现在以下五个方面：

一是 提升管理效率。数智化技术，如数据分析和智能化管理平台，可以实时收集、整理和分析管理人员的行为数据，从而快速识别管理过程中的问题和改进点。

二是 实现精细化管理。数智化平台可以基于企业管理人员所涉及的人力考核数据、项目管理数据、财务数据等进行数据融合，实现全面管控。基于数据挖掘技术，可以深入分析管理人员的行为和表现，及时发掘问题，从而保障管理的精准性和针对性。

三是 加强行为监督。通过设置违规行为的自动报警和记录功能，可以及时发现并处理人员的违规行为，维护良好的工作环境和秩序。

四是 促进决策科学化。数智化技术可以提供丰富的数据支持，帮助管理人员更加科学地制定决策。通过数据可视化、智能分析等功能，可以直观地展示数据趋势和规律，为管理人员提供决策依据，提高决策的准确性和有效性。

五是 保障信息安全。在数智化管理中，信息安全和保密性非常重要。数智化平台可以严格控制数据的使用范围和权限，确保信息的安全性。

基于大数据与人工智能技术实现违规预测与预警

数据收集与整合是基础。数据收集与整合是违规预测与预警管理的基础。国有企业需要建立全面的数据收集体系，包括管理人员的工作行为记录、财务数据、业务数据、业绩数据、舆情信息、举报信息等。同时，还需要整合外部数据资源，如政府公开数据、行业数据等。基于“oneID”技术体系构建管理人员的识别ID，实现各渠道数据的融合和打通，可以形成完整的工作行为数据集，为后续的数据分析提供有力支持。

数据清洗与预处理确保准确性与可靠性。收集到的原始数据往往存在噪声、缺失值、异常值等问题，需要进行清洗和预处理。数据清洗主要包括去重、去噪、填充缺失值等操作，以确保数据的准确性和可靠性。数据预处理则包括统一ID、数据转换、标准化、归一化等操作，以便于后续的数据分析。其中最重要的是统一管理人员的ID，将不同来源的与人员相关的用户名、姓名、工作电话号、员工号，映射到统一的ID上，实现各来源信息的打通。

数据挖掘与分析是和核心环节。数据挖掘与分析是违规预测与预警管理的核心环节。通过对清洗和预处理后的数据进行深入探索和分析，可以发现管理人员行为的异常模式和潜在风险点。常用的数据挖掘技术包括关联分析、聚类分析、分类预测等。这些技术可以帮助企业识别出可能存在的违规行为模式，并为后续的预警提供有力支持。

在数据分析过程中，还需要结合《国有企业管理人员处分条例》中的相关规定，对违规行为进行识别和分类。通过对条例的深入解读和应用，可以将数据分析结果与条例中的违规行为类型进行对应，从而为违规预测与预警提供更加准确的依据。

构建预测与预警模型。基于数据挖掘和分析的结果，可以构建违规预测与预警模型。这些模型可以根据管理人员的历史行为和当前状态，预测其未来可能发生的违规行为。

根据违规行为的特征，提取关键指标和变量，如异常交易、频繁的内部沟通、异常的出勤记录等。通过对企业内外部的企业管理人员相关数据的统一采集，建立管理人员主题仓库，预测模型采用机器学习、深度学习等算法进行构建，建立统一标签萃取中心，通过训练和调整模型参数，提高标签的的准确率，形成精准的管理人员画像，为企业管理人员的行为监测和预警提供支撑。如下图：

图1 管理人员预测画像构建逻辑架构图

预警模型则是在预测模型的基础上，结合企业的实际情况和监管要求，设定相应的预警阈值和规则。当模型检测到潜在风险时，会自动触发预警机制，提醒相关人员采取防范措施。预警机制可以包括邮件通知、短信提醒、系统弹窗等多种形式，以确保预警信息的及时传递和有效处理。

预警与处置实现数据驱动业务、驱动管理。一旦预警机制被触发，需要迅速启动处置流程，实现真正的数据驱动业务、驱动管理。这包括对相关管理人员进行调查核实、制定整改措施、落实责任追究等步骤。同时，还需要对预警系统的有效性进行评估和改进，以不断提高其预测和预警的准确率。

在处置过程中，需要遵循《国有企业管理人员处分条例》中的相关规定和程序，确保处置工作的合法性和公正性。对于查实的违规行为，需要依法依规进行处理，对相关人员进行问责和处罚；对于未查实的违规行为，也需要进行澄清和说明，以消除不良影响，从而形成管理人员违规的闭环管理。

用友 BIP 助力国企实现违规预测与预警

某国有企业管理人员利用权限，分拆项目、降低审批额度，从而绕过更多级审批监控节点，违规为下级渠道商提供返佣。用友BIP，助力该国企构建大数据与人工智能的预测与预警系统，完成违规行为的分析和预警。

1、通过收集管理人员的工作记录、财务数据后，建立该管理人员负责的项目及审批动作的关联模型；

2、从渠道商视角出发，也建立其返佣与项目、与审批人员、审批时间等因素的多维关系预测模型；

3、通过多个模型的加权计算，给出预测和预警结果，来提醒监管部门进行核查。最终，发现了该管理人员多次违规行为。

4、同时，结合《国有企业管理人员处分条例》中的相关规定，对违规行为进行识别和分类。

在预警触发后，该企业可迅速启动处置流程，对相关管理人员进行调查核实。经过调查核实，确认该管理人员存在贪污受贿行为，并依法依规进行处理。

数智赋能   助力国企构建合规体系

基于大数据与人工智能技术的国企人员违规预测与预警管理方法，是一种运用先进的数智化技术来增强国有企业对人员违规行为的识别和预防能力的策略。这种方法通过收集和分析大量的内部和外部数据，能够更准确地预测潜在违规行为的发生，并及时发出预警，从而有效地降低违规风险的发生概率。

这种方法的核心在于建立一个综合的数智化平台，该平台能够整合来自不同来源的数据，如财务报表、员工行为记录、市场信息、法律合规数据等。通过对这些数据进行深入挖掘和分析，可以识别出可能预示着违规行为的风险因素和模式。例如，通过分析财务数据，可以发现异常的交易活动或资金流动，这可能是违规行为的迹象。

一旦这些风险因素和模式被识别出来，就可以建立一个预测模型，该模型能够根据历史数据和实时信息预测未来可能发生的违规行为。这个模型可以采用机器学习算法，如随机森林、神经网络或支持向量机等，以提高预测的准确性和效率。

预警管理系统则可以在预测到潜在违规行为时，及时向相关部门发出警报，提醒他们采取必要的预防措施。这些措施可能包括加强对特定员工的监督、进行合规培训、调整内部控制流程等。

数智赋能，预防合规。基于大数据与人工智能技术的违规预警与预测管理方法，助力国企提高预测与预警能力、建立健全的内部控制和合规体系，确保企业稳健运营、高质量发展。（文/用友网络 石秀峰、伊大伟）