[发明专利]一种数据合规自查方法及装置

权利要求书

1.一种数据合规自查方法，其特征在于，包括：

建立问卷库、题目库、风险库和法律库；

从所述问卷库中选择问卷，根据所述问卷的属性特征，从所述题目库中按照预设规则选择题目，由用户进行选答，具体的，用户将根据自己的目的或者行为选择问卷，如果所述问卷已经具有模板，则可以直接获取，若没有则可以通过选择问卷模块组成新的问卷模板，并将所述新的问卷模板存储到所述问卷库中；用户选择问卷后，根据所述问卷的模板的问卷模块，分别筛选题目库中的题目，将归属于所述问卷模块的题目与所述问卷模块关联，并通过随机的方式选择预设数量的题目显示在每个问卷模块中；其中，所述问卷库存储有多个问卷模板，各个所述问卷模板具有不同的属性特征，所述问卷模板由不同的问卷模块组成，用户可以根据实际需要将多个所述问卷模板拆分成多个问卷模块，并将需要的问卷模块重新组成问卷模板；

根据所述用户的选答，从所述风险库中选择风险点，并根据所述风险点从所述法律库中选择法律条款，根据所述选答的选项，及根据所述选项关联的风险点和法律条款，进行合规审核，包括违反或者可能违反的法律法规；

调用预训练的AI模型，输入所述风险点和法律条款，获得风险解决方案，所述AI模型是卷积神经网络模型，所述卷积神经网络包括编码层和解码层，通过解码层解析三级风险点和三级法律法规，获取三级风险点和三级法律法规的第七特征点以及第八特征点，并根据所述第七特征点和第八特征点进行检索特征点编码，生成合规检索点，通过合规检索点从方案库中检索风险解决方案；所述方案库是通过人工编辑生成的，及针对每个合规检索点进行解决方案的编辑，存储到所述方案库中以供检索。

2.根据权利要求1所述合规自查方法，其特征在于，所述选答包括：用户从所述题目的预设答案中选出答案；每个所述答案关联有一个或者多个风险点，每个所述风险点关于有一个或者多个法律条款。

3.根据权利要求1所述合规自查方法，其特征在于，还包括：

建立输出表，该输出表根据用户的选答，将对应的风险点和法律条款显示。

4.根据权利要求1所述合规自查方法，其特征在于，所述风险解决方案包括：合规要求。

5.一种数据合规自查装置，其特征在于，包括：

建库模块，用于建立问卷库、题目库、风险库和法律库；

答题模块，用于从所述问卷库中选择问卷，根据所述问卷的属性特征，从所述题目库中按照预设规则选择题目，由用户进行选答，具体的，用户将根据自己的目的或者行为选择问卷，如果所述问卷已经具有模板，则可以直接获取，若没有则可以通过选择问卷模块组成新的问卷模板，并将所述新的问卷模板存储到所述问卷库中；用户选择问卷后，根据所述问卷的模板的问卷模块，分别筛选题目库中的题目，将归属于所述问卷模块的题目与所述问卷模块关联，并通过随机的方式选择预设数量的题目显示在每个问卷模块中，所述问卷模块是指一个种类题目的集合，该种类包括：行为题目，用于获取用户面临一个问题时会采取的行为；结果题目，用于获取用户在面临一件事情时的结果倾向；其中，所述问卷库存储有多个问卷模板，各个所述问卷模板具有不同的属性特征，所述问卷模板由不同的问卷模块组成，用户可以根据实际需要将多个所述问卷模板拆分成多个问卷模块，并将需要的问卷模块重新组成问卷模板；

关联模块，用于根据所述用户的选答，从所述风险库中选择风险点，并根据所述风险点从所述法律库中选择法律条款，根据所述选答的选项，及根据所述选项关联的风险点和法律条款，进行合规审核，包括违反或者可能违反的法律法规；

计算模块，用于调用预训练的AI模型，输入所述风险点和法律条款，获得风险解决方案，所述AI模型是卷积神经网络模型，所述卷积神经网络包括编码层和解码层，通过解码层解析三级风险点和三级法律法规，获取三级风险点和三级法律法规的第七特征点以及第八特征点，并根据所述第七特征点和第八特征点进行检索特征点编码，生成合规检索点，通过合规检索点从方案库中检索风险解决方案；所述方案库是通过人工编辑生成的，及针对每个合规检索点进行解决方案的编辑，存储到所述方案库中以供检索。