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        选取天然说话处置技术、知识图谱技术结合数据挖掘技术，对营销、计量等系统中的结构化数据及稽 查业务知识等非结构化数据进行图谱构建及数据建模，构建事前预防、事中措置、过后分析的风险管控系统，实现稽查知识图治理、在线稽查规定模型可视化、业务风险态势自动感知、业务风险综合指数、业务风险预警推送、四库全书两评价、服务查全视角、风险汇报稽查卫士等职能，基于L2智慧稽查，全面构建“网、线、点”立体化稽查网，有效防备稽查业务风险，提高稽查人员工作效能及 能力。







稽查规定配置
异常问题归类
稽查业务知识库
稽查规划天生
处置规划推荐













1.借助知识图谱、智能稽查伎俩，实现营销精益化治理
 利用数据中心整合多业务系统数据的有利前提，实现稽查数据知识图谱、在线稽查规定模型的建设，为稽查人员发展专项稽查、在线稽查、常态稽查工作提供了便捷，解决了在线稽查规定指向性不及，更新速度慢且不能矫捷配置等问题。
2.构建稽查业务知识库，辅助稽查人员日常问题处置
 结合专家经验、图数据库等技术，对电网企业业务文档进行有效整合，提炼智能稽查经验与了局，构建稽查全业务知识库。利 用平台查问能力和知识推理技术、智能检索技术，急剧为稽查人怨毓示稽查业务规定描述，以及有关发文文件。
3.实现异常问题感知，自动天生稽查处置规划
 通过天然说话处置、文本分析等技术。从海量数据中心精准挖掘锁定问题对象，凭据对象属性刻画异常问题画像，对异常问题有效分类和分析。同时结合稽查全业务知识库，最终通过RPA流程化技术，自动为稽查人员推送处置规划。
<span style="font-size:16px; line-height: 30px;" "="">4.提前人展稽查风险预判，推进稽查工作数字化转型
 通过利用知识图谱实体间的关联脉络关系，结合深度进建算法实现对异常问题进行有效预判，提升业务质量，强化风险防控与重“典”问题整改，业务稽查工作逐步从过后查抄向事前防控转变。