大数据智能决策在金融员工异常行为管控中的应用思考

• 作者: 杨杰
• 来源期刊: 金融科技时代
• 关键词: 大数据 智能决策 关联分析 员工异常行为
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 64-67
• 页数: 4页
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨杰		60	188	7.0	11.0