基于自然語言處理技術(shù)的內(nèi)部審計風(fēng)險預(yù)警框架,以NJ銀行授信業(yè)務(wù)中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(審批意見或調(diào)查報告等)為來源,應(yīng)用自然語言技術(shù)進(jìn)行解析與核驗,輸出授信業(yè)務(wù)風(fēng)險記錄,經(jīng)非現(xiàn)場監(jiān)控內(nèi)部審計核實后,進(jìn)一步進(jìn)行風(fēng)險預(yù)警。

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圖1基于自然語言處理技術(shù)的內(nèi)部審計風(fēng)險預(yù)警框架

業(yè)銀行自身的發(fā)展，甚至威脅市場經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定。我國商業(yè)銀行授信風(fēng)險管理過程中存在的問題包括不良貸款率較高、授信風(fēng)險管理內(nèi)部控制機(jī)制不健全等。新常態(tài)下加強(qiáng)對商業(yè)銀行授信風(fēng)險的管理和控制，對我國商業(yè)銀行發(fā)展乃至經(jīng)濟(jì)金融的穩(wěn)定都具有重要意義，商業(yè)銀行也可以利用對授信風(fēng)險的合理控制，實現(xiàn)利益....

圖2語義分析處理流程

挖掘出信息間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；最后，對海量信息進(jìn)行挖掘，解析出關(guān)注熱點，發(fā)掘潛在價值。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要挖掘流程如下：1.詞語。語別與詞匯的意義。2.句子。解析句子結(jié)構(gòu)，解析文字傾向性。3.篇章。解析篇章語境，自動生成摘要，提取關(guān)鍵信息。4.多文檔。事件發(fā)現(xiàn)與跟蹤，解析信息關(guān)聯(lián)性。5.海....

圖3NJ銀行授信業(yè)務(wù)自然語言處理應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu)

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