[发明专利]一种基于信用联合奖惩服务的新型监管系统在审
申请号: | 202011474245.X | 申请日: | 2020-12-14 |
公开(公告)号: | CN112561683A | 公开(公告)日: | 2021-03-26 |
发明(设计)人: | 张子方;程亮;钱凌浩;郭彦涛 | 申请(专利权)人: | 江苏未至科技股份有限公司 |
主分类号: | G06Q40/02 | 分类号: | G06Q40/02;G06F8/20 |
代理公司: | 苏州锦尚知识产权代理事务所(普通合伙) 32502 | 代理人: | 滕锦林 |
地址: | 215000 江苏省苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 信用 联合 奖惩 服务 新型 监管 系统 | ||
1.一种基于信用联合奖惩服务的新型监管系统,其特征在于,所述新型监管系统包括展现层、应用层、支撑层和数据层;其中,
所述展现层用于为不同用户的需求提供不同形式的访问方式的服务,包括web应用系统、嵌入式应用接口、浏览器插件、C/S架构客户端;
所述应用层包括奖惩专题管理模块、奖惩对象管理模块、核查反馈管理模块、综合成效展示模块、接口管理模块和辅助业务模块;
所述支撑层用于实现包括菜单管理、权限管理、用户管理、部门管理、角色管理、日志管理、定时任务和消息通知的支撑功能;
所述数据层对归集的联合奖惩信用数据进行统一的规范存储清洗整合,包括数据来源模块、数据采集模块、信用数据库、奖惩主体库。
2.根据权利要求1所述的一种基于信用联合奖惩服务的新型监管系统,其特征在于,所述应用层的奖惩专题管理模块包括奖惩专题管理模块、备忘录管理模块、奖惩措施管理模块、行政权力清单模块、政策法规管理模块、奖惩对象认定办法模块。
3.根据权利要求2所述的一种基于信用联合奖惩服务的新型监管系统,其特征在于,所述奖惩专题管理模块是依据预设的联合惩戒备忘录进行规则拆解,在统一的数据标准下利用大数据的不受限制的可弹性存储能力构建联合惩戒数据库,实现结构化和非结构化信用信息的标准化存储和规则配置管理。
4.根据权利要求2所述的一种基于信用联合奖惩服务的新型监管系统,其特征在于,所述专题管理流程包括以下步骤:
步骤一:部门用户通过奖惩专题的新建管理,将联合奖惩备忘录、奖惩措施、法律法规、行政权力进行关联对应;
步骤二:系统根据部门创建的配置规则自动匹配的生成红黑名单,并将红黑名单数据推送到符合的奖惩专题;
步骤三:业务人员根据奖惩专题中匹配的奖惩对象,进行对应奖惩措施的执行反馈操作。
5.根据权利要求1所述的一种基于信用联合奖惩服务的新型监管系统,其特征在于,所述奖惩对象管理模块包括黑名单管理模块、红名单管理模块、重点关注名单管理模块、大数据警示名单模块、奖惩对象规则配置模块、红黑名单交叉比对模块。
6.根据权利要求5所述的一种基于信用联合奖惩服务的新型监管系统,其特征在于,所述奖惩对象管理模块是对所述黑名单管理模块、红名单管理模块、重点关注名单管理模块、大数据警示名单模块、奖惩对象规则配置模块、红黑名单交叉比对模块的信息进行动态管理,部门用户经过数据上报流程将红黑名单的守信和失信信息上报到联合奖惩平台中,经过清洗流转到业务库中。
7.根据权利要求6所述的一种基于信用联合奖惩服务的新型监管系统,其特征在于,所述奖惩对象管理模块中红黑名单自动加入流程包括以下步骤:
步骤一:部门用户经过数据上报流程将红黑名单的守信/失信信息上报到联合奖惩平台中,经过清洗流转到业务库中;
步骤二:按照奖惩对象规则配置中的认定规则按设定周期进行信息提取,将守信/失信信息的主体信息进行提取,并按照流程流向不同的主体信息表中;
步骤三:规则设定完成后,第一次启动对数据表中所有数据进行信息提取,之后按照设定的周期定期增量提取主体。
8.根据权利要求1所述的一种基于信用联合奖惩服务的新型监管系统,其特征在于,所述应用层的核查反馈管理模块将奖惩具备执行结果反馈功能,所述应用层的统计分析模块具有对联合奖惩系统的全局分析功能,所述应用层的接口管理模块具备实时监控与调度功能。
9.根据权利要求1所述的一种基于信用联合奖惩服务的新型监管系统,其特征在于,所述支撑层的菜单管理模块基于系统可定制性、可配置性的设计原则,管理员在系统菜单名称、排序,是否显示都可以进行配置化操作,
所述支撑层的权限管理模块结合用户角色,设置到具体每一个模块的每一个功能,设置某一类数据的访问权限,
所述支撑层的字典管理模块基于某一项信用业务创建对应的字典,随后将字典与该信用业务关联起来,
所述支撑层的审计日志模块记录用户对系统访问的各项操作。
10.根据权利要求1所述的一种基于信用联合奖惩服务的新型监管系统,其特征在于,所述数据层的数据来源模块中初始数据来源于政府信用中心和征信机构,
所述数据层的数据采集模块通过目录配置、数据归集、数据清洗、数据共享、数据追溯、数据统计对所述数据来源模块的信用数据进行抽取,并对数据清洗整合形成系统自有的信用数据库,自有的信用数据包含奖惩主体的基础信息、失信信息和守信信息,
所述数据层的奖惩主体库模块分为黑名单库、红名单库及重点关注名单库。
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