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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，更新快率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，强化风险防控与沉“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。