大数据智能决策在金融员工异常行为管控中的应用思考  

Thinking on Application of Big Data Intelligent Decision Making in Financial Staff Abnormal Behavior Control

作　　者：杨杰[1] Yang Jie

机构地区：[1]中国人民银行镇江市中心支行

出　　处：《金融科技时代》2020年第12期64-67,共4页FinTech Time

摘　　要：员工异常行为往往具有隐蔽性和突发性,产生的影响更恶劣,不仅损害了所在单位的形象,而且会造成较大的社会影响。当前员工异常行为管控工作的主要措施是日常教育和定期排查,由于排查范围广泛而监督力量不足,传统的分析方法以及人工经检验已难以满足工作需求,无法实时防范,难以做到早预防、早发现、早处置,工作处于被动局面。大数据智能决策能通过数据处理快速分析出异常行为的特点和关系,筛选出潜在管控对象和关注因素,提供有针对性的决策建议,在疫情防控工作中也展现出强大的作用,如果能合理利用大数据技术,将有助于提高员工异常行为管控的科学化水平。

关 键 词：大数据 智能决策 关联分析 员工异常行为 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] F832[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]