CN115147086A - 一种农民工工资支付监控预警平台***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种农民工工资支付预警平台***及方法，通过输入纳管企业或工程项目台账管理信息进入农民工工资支付预警平台***，并设置企业预警指标、项目预警指标；构建监管专题分析数据中心,调整宏观变量设置参数，形成农民工工资支付预警分析模型算法；进行预警核实，判断是否存在预警；若存在预警情况，进行预警处置工作；若不存在预警情况，将数据返回算法进行算法优化；最终，进行可视化展示。本发明加强了数据的协同共享和有效衔接，减少企业重复采集、重复上传相关信息以及数据分析不完善问题的发生，及时进行监管反馈，提高决策部门的决策效率和服务水平，并有助于农民工有效的维护劳动报酬权益。
Description
技术领域
本发明涉及一种平台***及方法，尤其涉及一种农民工工资支付监控预警平台***及方法。
背景技术
经过多年来的信息化加上，各地已建立了应用于不同监管行业的信息化***，但由于职能划分等体制上的限制，各地要建设的农民工工资支付监控预警平台与工程建设领域其他信息化平台的数据共享不彻底，存在企业重复采集、重复上传相关信息以及数据分析不完善的问题，会导致监管反馈不及时，易使各个***在资源共享、协调作用等方面出现纰漏。
发明内容
为了解决上述技术所存在的不足之处，本发明提供了一种农民工工资支付监控预警平台***及方法。
为了解决以上技术问题，本发明采用的技术方案是：一种农民工工资支付预警平台***，它包括：
纳管企业或工程项目台账管理模块，用于输入管理的企业与工程项目；
企业预警指标模块，用于设定企业预警指标内容；
项目预警指标模块，用于设定项目预警指标内容；
监管专题分析数据中心模块，用于构建监管专题分析数据中心；
宏观变量设置模块，用于设置预警分析模型参数；
农民工工资支付预警分析模型，用于处理农民工工资支付预警分析数据；
预警核实模块，用于判断是否存在预警；
机器学习算法优化模块，当预警核实模块判断不存在预警时，返回农民工工资支付预警分析模型进行优化；
预警处置模块，当预警核实模块判断存在预警时，用于通知进行处置工作；
可视化展示模块，用于预警数据的展示。
一种农民工工资支付预警平台***的预警方法，包括以下过程：
输入纳管企业或工程项目台账管理信息进入农民工工资支付预警平台***，并设置企业预警指标、项目预警指标；
构建监管专题分析数据中心,调整宏观变量设置参数，形成农民工工资支付预警分析模型算法；
进行预警核实，判断是否存在预警；
若存在预警情况，进行预警处置工作；
若不存在预警情况，将数据返回农民工工资支付预警分析模型算法进行算法优化；
最终，预警数据均进行可视化展示。
进一步地，由综合数据归集平台将分散在各处的农民工工资相关业务信息全面归结入大数据主题库，结合专题分析实际场景业务需求，从大数据主题库抽取出专题分析所需的数据。
进一步地，采用业务量+正则表达式+可视化图像配置的方式进行预警规则设置，包含企业预警和工程项目预警。
进一步地，包含三类预警模型进行预警，分别是企业生产经营异常预警、日常监管涉企拖欠工资情况异常预警、在建工程项目工资支付异常预警；
其中，企业生产经营异常预警、日常监管涉企拖欠工资情况异常预警是用于对模型库中的企业进行预警，在建工程项目工资支付异常预警是用于对模型库中的项目进行预警。
进一步地，采用人工智能模型训练技术，采用历史数据加特征分析的方式自主化的进行模型训练，同时增加模型特征加权因子系数，最终根据实际情况不断自主智能化优化模型算法。
进一步地，三类预警模型均设定有预警指标，依据预警指标，采用叠加计分方式获取预警情况。
进一步地，进行闭环的预警处置，采用智能工作流引擎结合智能表单的方式，并通过图形化的方式，智能定义业务闭环处置流程节点及信息填报模板。
进一步地，可视化展示包含电子地图、图表、挖掘分析的数据呈现方式。
本发明公开了一种农民工工资支付预警平台***及预警方法，加强劳动保障监察相关***与农民工工资支付监控预警平台的协同共享和有效衔接，减少企业重复采集、重复上传相关信息以及数据分析不完善问题的发生，及时进行监管反馈，提高决策部门的决策效率和服务水平，并有助于农民工有效的维护劳动报酬权益。
附图说明
图1为本发明的预警流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明公开了一种农民工工资支付监控预警平台***及预警方法，以治理拖欠农民工工资为目标，运用大数据分析，监管源头治理、全程反馈、防治结合、标本兼治，实时监管和规范工资支付行为，有效形成各部门协同作业，实现工资清偿。
本发明所公开的农民工工资支付预警平台***，它包括以下几大功能模块：
纳管企业或工程项目台账管理模块，用于输入管理的企业与工程项目；
企业预警指标模块，用于设定企业预警指标内容；
项目预警指标模块，用于设定项目预警指标内容；
监管专题分析数据中心模块，用于构建监管专题分析数据中心；
宏观变量设置模块，用于设置预警分析模型参数；
农民工工资支付预警分析模型，用于处理农民工工资支付预警分析数据；
预警核实模块，用于判断是否存在预警；
机器学习算法优化模块，当预警核实模块判断不存在预警时，返回农民工工资支付预警分析模型进行优化；
预警处置模块，当预警核实模块判断存在预警时，用于通知进行处置工作；
可视化展示模块，用于预警数据的展示。
结合图1所示的预警流程图，该农民工工资支付监控预警平台***的预警方法，包括以下过程：
输入纳管企业或工程项目台账管理信息进入农民工工资支付预警平台***，并设置企业预警指标、项目预警指标；
构建监管专题分析数据中心,调整宏观变量设置参数，形成农民工工资支付预警分析模型算法；
进行预警核实，判断是否存在预警；
若存在预警情况，进行预警处置工作；由执法人员到现场进行问题核实，对于存在问题的企业或工程项目进行处置并跟踪处置进展，直至预警消除后归档；
若不存在预警情况，将数据返回农民工工资支付预警分析模型算法进行算法优化；
最终，预警数据均进行可视化展示，包括企业监控、项目监控、全景综合态势等多方面预警数据的可视化展示。
具体的工作过程有：
一、全面的企业和项目台账信息归集：现有的农民工工资支付相关信息分散在人社、民政、工信、发改、税务、住建、商业银行等多个部门，而且不同信息存储在B/S、C/S、数据库、文本以及多种网络环境下，通过构建ETL、数据库抽取、文本解析、网页抓取、接口对接等多种数据归集技术手段于一体的综合数据归集平台，实现相关业务信息的全面归结入库。
结合各部门大数据专题分析应用实际业务场景需求，进行大数据分析问题定义，包含分析研判模型定义、数据算法和业务逻辑梳理、预警指标算法定义等。
结合城市大数据业务主题应用领域的不同，在人口、法人、地理信息、信用、电子证照、宏观经济六大基础库和部门数据共享的基础上进行主题库资源目录的定义及构建，同时结合主题库建设需求，进行部分数据的填报获取。
在大数据主题库的基础上，结合专题分析实际场景业务需求，从主题库抽取专题分析所需的数据。
二、多条件的预警规则智能化管理工具进行预警规则设置：农民工工资支付预警平台包含工程项目预警和企业预警两大类，从预警指标实际业务需求角度包含指标状态预警、指标项积分预警、综合指标计算预警等多种模型预警分析，通过一套可支持多条件的预警规则智能化管理工具辅助业务人员进行预警规则设置，采用业务量+正则表达式+可视化图像配置的技术手段，实现复杂预警规则的设置。
本发明的预警模型共分为三类，分别是企业声称经营异常预警、日常监管涉企拖欠工资情况异常预警、在建工程项目工资支付异常预警，其中，企业生产经营异常预警和日常监管涉企拖欠工资情况异常预警是用于对模型库中的企业进行预警，在建工程项目工资支付异常预警是用于对模型库中的项目进行预警。
上述三类预警模型又分为多级预警指标，包括一级指标，一级指标下面又分为二级指标，二级指标先又分三级指标，预警指标逐级细化，共同组成了农民工工资支付预警的预警模型，对各个三级指标的预警实行了三色预警多条件无限叠加综合预警机制，如在企业用水量异常三级指标中，***会对各个企业的用水量进行每个月的月环比分析，如发现用水量较上月降低20％-50％的，会对该企业进行低风险预警，加1分；降低51％-70％的，会对该企业进行中风险预警，加2分；降低70％以上的，会对该企业进行高风险预警，加3分。根据各个企业与项目中触发的高中低风险的条数进行累计加分，10分以上的即为红色预警，7-9分的即为橙色预警，4-6分的即为黄色预警，部门可以根据预警的程度采取对应的措施进行处置。
另外除了累计加分之外，还有累计预警机制，如果上月存在风险预警，但是分值累计并未打到红橙黄预警的企业或者项目，在本月的有相同类型的风险预警存在，那么则会给该企业或者项目进行上月预警分值累计的处置，直至打到红橙黄预警推送给相关部门处置后重新计算预警分值。
三、自主学***台中预警的准确性对平台的应用起着至关重要的作用，但由于在实际业务开展过程中，各种现实客观情况和突发性指标异常经营性导致预警分析算法的精准性较低，同时各地方实际情况对预警分析模型算法的个性化需求较高，为了保障平台预警分析的准确性和落地性，采样人工智能模型训练技术，采样历史数据+特征分析的方式自主化的进行模型训练，同时增加模型特征加权因子系数，最终根据地方实际情况不断自主智能化优化模型算法。
农民工工资支付预警平台中的模型所需数据的处理方式采样训练数据获取预处理的方式，首先对企业和项目的相关数据进行标签化处理，结合企业和项目打上相应的标签，再根据这些标签去进行数据归集。
其次是数据数值的归一化处理，将三级指标模型基于企业和项目的历史数据进行归一化无量纲处理，最后再将所有的指标转换为逻辑值，从而使数据模型产生效果。根据多次的数据训练校准，从而让数据模型可以越来越精准的预警出相应的企业和项目。
四、闭环的预警处置：农民工工资支付预警平台重要的是完成发现问题、解决问题的一体化闭环处置流程，为了满足各地在业务流程处置的个性化需求，采样智能工资流引擎结合智能表单技术，并通过图形化的方式，智能定义业务闭环处置流程节点即新型填报模板；同时为了满足不同工作人员的实际工作场景应用需求，采样PC+APP结合的方式，满足各类业务场景应用需求。
五、直观的可视化展现：如何把各类农民工工资支付相关业务数据高效、直观、科学的展现给各类人员也是本平台***建设的重点任务之一，采用大数据可视化技术手段，支持电子地图、各类图表、挖掘分析等多种数据呈现方式，提升平台的易用性和实用性。
结合可视化展现工具，通过对专题模型及其分析结果的可视化展现，实现专题分析业务内容的可视化监测与处置。
综上，本发明对市政区划内用人单位监控预警，对接市根治拖欠农民工工资工作领导小组成员单位及有关单位的企业数据，从生产经营、企业信用和企业用工等一级预警指标，细化至水电燃气、税收等35项小指标，采用风险叠加计分方式完善综合预警机制，实现企业工资支付预警；
在数据处理上，主要用到的技术有：(1)大数据采集，对各种来源的结构化和非结构化海量数据所进行的采集工资，按照采集方式可分为四种，分别是数据库采集、接口采集、网络爬虫采集和文件采集；(2)大数据预处理，在进行数据分析之前，先对采集到的袁术数据进行诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操纵，以提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括三个部分：数据清洗、数据集成和数据融合。(3)分布式存储，与目前场景的集中式存储技术不同，分布式存储技术并不是将数据存储在某个或多个特定的节点上，而是通过网络使用大数据中心中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在大数据中心的各个角落。前台用户或后台管理员上传的图片、视频、材料等数据，为了快速读取、冗余、备份。采取了分布式存储方式。可根据实际负载及数据存储量，方便地进行横向或纵向扩展，满足各种应用需求。
由此，对于本发明所公开的农民工工资支付监控预警平台***及预警方法，利用大数据示范应用不断地探索和推广，逐步打破大数据建设项目“重建设、轻应用”的局面，激发相关业务部门的数据应用需求，引领大数据示范应用体系建设。
该农民工工资支付监控预警平台依法归集专用账户管理、实名制管理和工资支付等方面信息，对违反专用账户管理、人工费用拨付、工资支付规定的情况及时进行预警，逐步实现工程建设项目农民工工资支付全过程动态监管。加强劳动保障监察相关***与农民工工资支付监控预警平台的协同共享和有效衔接，减少企业重复采集、重复上传相关信息以及数据分析不完善问题的发生，及时进行监管反馈，提高决策部门的决策效率和服务水平，并有助于农民工有效的维护劳动报酬权益。
上述实施方式并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的技术方案范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也均属于本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种农民工工资支付预警平台***，其特征在于：它包括：
纳管企业或工程项目台账管理模块，用于输入管理的企业与工程项目；
企业预警指标模块，用于设定企业预警指标内容；
项目预警指标模块，用于设定项目预警指标内容；
监管专题分析数据中心模块，用于构建监管专题分析数据中心；
宏观变量设置模块，用于设置预警分析模型参数；
农民工工资支付预警分析模型，用于处理农民工工资支付预警分析数据；
预警核实模块，用于判断是否存在预警；
机器学习算法优化模块，当预警核实模块判断不存在预警时，返回农民工工资支付预警分析模型进行优化；
预警处置模块，当预警核实模块判断存在预警时，用于通知进行处置工作；
可视化展示模块，用于预警数据的展示。
2.一种如权利要求1所述的农民工工资支付预警平台***的预警方法，其特征在于：包括以下过程：
输入纳管企业或工程项目台账管理信息进入农民工工资支付预警平台***，并设置企业预警指标、项目预警指标；
构建监管专题分析数据中心,调整宏观变量设置参数，形成农民工工资支付预警分析模型算法；
进行预警核实，判断是否存在预警；
若存在预警情况，进行预警处置工作；
若不存在预警情况，将数据返回农民工工资支付预警分析模型算法进行算法优化；
最终，预警数据均进行可视化展示。
3.根据权利要求2所述的农民工工资支付预警平台***的预警方法，其特征在于：由综合数据归集平台将分散在各处的农民工工资相关业务信息全面归结入大数据主题库，结合专题分析实际场景业务需求，从大数据主题库抽取出专题分析所需的数据。
4.根据权利要求3所述的农民工工资支付预警平台***的预警方法，其特征在于：采用业务量+正则表达式+可视化图像配置的方式进行预警规则设置，包含企业预警和工程项目预警。
5.根据权利要求4所述的农民工工资支付预警平台***的预警方法，其特征在于：包含三类预警模型进行预警，分别是企业生产经营异常预警、日常监管涉企拖欠工资情况异常预警、在建工程项目工资支付异常预警；
其中，企业生产经营异常预警、日常监管涉企拖欠工资情况异常预警是用于对模型库中的企业进行预警，在建工程项目工资支付异常预警是用于对模型库中的项目进行预警。
6.根据权利要求5所述的农民工工资支付预警平台***的预警方法，其特征在于：采用人工智能模型训练技术，采用历史数据加特征分析的方式自主化的进行模型训练，同时增加模型特征加权因子系数，最终根据实际情况不断自主智能化优化模型算法。
7.根据权利要求6所述的农民工工资支付预警平台***的预警方法，其特征在于：三类预警模型均设定有预警指标，依据预警指标，采用叠加计分方式获取预警情况。
8.根据权利要求7所述的农民工工资支付预警平台***的预警方法，其特征在于：进行闭环的预警处置，采用智能工作流引擎结合智能表单的方式，并通过图形化的方式，智能定义业务闭环处置流程节点及信息填报模板。
9.根据权利要求8所述的农民工工资支付预警平台***的预警方法，其特征在于：可视化展示包含电子地图、图表、挖掘分析的数据呈现方式。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN117853081A (zh) * | 2024-02-06 | 2024-04-09 | 一智科技(成都)有限公司 | 一种记工预警*** |
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2022
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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