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12586 条记录 (耗时 0.028 秒)

    一种业务合规风险的预警方法、装置、设备及存储介质
    7.
    发明授权
    一种业务合规风险的预警方法、装置、设备及存储介质 有权

    公开(公告)号：CN113887970B

    公开(公告)日：2024-10-29

    申请号：CN202111176181.X

    申请日：2021-10-09

    申请人： 阳光人寿保险股份有限公司

    发明人： 孙毅 ,  戴亦龙 ,  陈羲 ,  王洪吉 ,  王铁锐 ,  郭小川 ,  林琳 ,  高惠庭 ,  段志敏 ,  李春萌

    IPC分类号： G06F17/00 ,  G06Q10/06

    摘要： 本申请提供了一种业务合规风险的预警方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：针对保险行业中每一职能任务，利用该职能任务所属的业务类型，确定该职能任务的单项风险参数和综合风险参数；根据预设监测周期内针对该职能任务的目标执行者的已完成任务数据，确定该职能任务涉及的每个单项业务评价参数的第一参数值；响应于任一个第一参数值出现异常，则生成并发送针对目标执行者的第一预警信息；响应于所有的第一参数值都正常，则根据每个目标单项业务评价参数的第一参数值，确定该职能任务涉及的综合业务评价参数的第二参数值；响应于第二参数值出现异常，则生成并发送针对目标执行者的第二预警信息。这样，可以提高对业务合规风险的监测效率。

    物品提取方法、装置及系统
    8.
    发明授权
    物品提取方法、装置及系统 有权 转让

    公开(公告)号：CN113052521B

    公开(公告)日：2024-10-25

    申请号：CN201911383580.6

    申请日：2019-12-27

    申请人： 盒马(中国)有限公司

    发明人： 杨翼飞 ,  曹海涛 ,  王卉 ,  王照强 ,  刘慜

    IPC分类号： G06F17/00 ,  G06Q10/08 ,  G08G1/14

    摘要： 本申请提供了一种物品提取方法及装置、装置及系统，涉及物流技术领域，本申请实施例，由于将车辆信息与用户线上购买物品的订单进行关联，车辆在到达停车场后，通过闸机识别到车辆信息，然后可以快速的由车辆信息确定待提取物品，在车辆驶入停车区后，可以快速的拿到待提取物品，从而使车辆可以通过穿梭停停车区的方式，可以不用用户下车即可便捷的提取到其在网络平台中购买的物品，车辆可以实现进场后快速离场，减少开车用户对线上订单进行线下取货时的繁琐程度，物品提取的效率高。

    一种弱势道路使用者事故风险评估方法
    9.
    发明授权
    一种弱势道路使用者事故风险评估方法 有权

    公开(公告)号：CN117953444B

    公开(公告)日：2024-10-22

    申请号：CN202410262127.4

    申请日：2024-03-07

    申请人： 西南交通大学

    发明人： 胥川 ,  宫丽婷 ,  郑欧 ,  刘红灵

    IPC分类号： G06F17/00

    摘要： 本发明公开了一种弱势道路使用者事故风险评估方法，包括：提取车辆与弱势道路使用者的轨迹数据，并基于车辆的行为模式进行车辆与弱势道路使用者的冲突识别；基于眼动仪的数据采集，计算车辆进入道路交叉口时的驾驶员注意力；将驾驶员注意力作为协变量，构建POT极值模型；根据轨迹数据提取的车辆与弱势道路使用者的冲突TTC，采用POT极值模型对每个车辆与弱势道路使用者的交互进行事故风险评估。本发明能够更准确地反映出在不同注意力水平下的事故风险，为交通安全管理提供更为精确和全面的数据支持，为提高道路交通安全，尤其是保护弱势道路使用者的安全，提供了一个新的视角和方法。

    合同风险预测方法和装置
    10.
    发明授权
    合同风险预测方法和装置 有权

    公开(公告)号：CN113469479B

    公开(公告)日：2024-10-18

    申请号：CN202010246086.1

    申请日：2020-03-31

    申请人： 阿里巴巴集团控股有限公司

    发明人： 李旭瑞 ,  李红松 ,  刘晓钟 ,  宋红叶 ,  蓝金炯 ,  孙常龙 ,  张琼

    IPC分类号： G06F17/00 ,  G06Q10/06 ,  G06F16/35 ,  G06Q50/18

    摘要： 公开了一种合同风险预测方法和装置。获取从合同文本中提取的合同内部元素。获取与合同当事方有关的合同外部元素。将合同内部元素和合同外部元素输入训练好的合同风险预测模型，得到合同风险预测结果。合同风险预测模型包括：第一注意力模块，基于注意力机制对合同内部元素进行处理，得到相应的第一特征向量；第二注意力模块，基于注意力机制对合同外部元素进行处理，得到相应的第二特征向量；融合模块，融合第一特征向量和第二特征向量，得到第三特征向量；以及分类模块，基于第三特征向量进行分类处理，得到合同风险预测结果。由此，能够基于合同文本内部信息和合同文本外部的企业信息，对合同文本中潜在的风险进行预测。