后勤物业人员大数据风控解决方案

  基于大数据平台,帮助后勤物业类企业解决基层员工人员风控难题,针对后勤体系中的不同工种制定相对应的大数据背调解决方案,如安保、保洁、餐饮等工作人员,在最大程度降低后勤物业单位用人风险。

  后勤物业人员大数据风控解决方案

  一、安保人员背调方案

  基于社会不良、职业资格证书、法院被执行人等数据接口对安保人员进行全面背调,避免恶性事件发生。

  1.身份信息核实:识别虚假的身份信息,杜绝出现使用伪造身份证办理入职的情况

  2.照片真人核实:核实为当前本人,杜绝入职人员使用与自己高度相似的他人身份信息

  3.社会不良风险核实:核实当前安保人员是否存在严重的社会不良行为

  4.法院失信被执行人检测:精确识别入职员工是否为老赖,从而规避不可预测风险发生

  5.职业资格证书查询:核实当前安保人员是否取得保安员职业资格证,识别伪造的保安员证。

  6.团伙欺诈排查:核实安保人员之前是否涉及团伙欺诈行为,避免内外人员勾结危害业主安全

  7.信贷风险名单检测:从信贷方面分析安保人员的信用是否良好。

  二、保洁人员背调方案

  基于社会不良、法院被执行人、借贷等数据接口对保洁人员进行全面背调,保障业主生命、财产安全。

  1.身份信息核实:识别虚假的身份信息,杜绝出现使用伪造身份证办理入职的情况

  2.照片真人核实:核实为当前本人,杜绝入职人员使用与自己高度相似的他人身份信息

  3.社会不良风险核实:核实当前保洁人员是否存在严重的社会不良行为

  4.法院失信被执行人检测:精确识别保洁员工是否为老赖,从而规避不可预测风险发生

  5.团伙欺诈排查:核实保洁人员之前是否涉及团伙欺诈行为,避免内外人员勾结危害业主安全

  6.信贷风险名单检测:从信贷方面分析保洁人员的信用是否良好。

  三、食堂岗位人员背调方案

  食堂岗位的人员如果出现问题会直接危害用餐者的生命安全,可以在安保人员背调方案的基础上增加健康证核实产品。

  四、其他岗位人员

  针对其他岗位人员,则可以根据其工作性质配置相应的背景核实方案。

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基于python开发的航迹规划系统软件+源码+项目文档+UI界面,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 航迹规划系统软件 1代码说明 该系统源代码分为算法和系统设计两部分。以下将对两部分进行分别介绍。 1.1航迹规划算法 该毕设采用的是基于深度强化学习的无人机航迹规划算法。数据集存储在Qlocal.pth和Qtarget.pth两个文件中,env.py是对环境进行三维构建与模拟,利用立方体描述建筑环境。UAV.py是对无人机的状态参数进行初始化包括坐标、方向、环境等。Replay.buffer.py中存储经验回放记忆数据。DQN神经网络模型的训练参数设置以及训练是在DQN.py中进行的。然后将以上文件全部导入DQN神经网络模型,该模型的训练参数设置以及训练是在DQN.py中进行的。最后在watch_env.py中将训练好的DQN模型放入仿真模拟环境中进行测试。 1.2系统设计 将航迹规划算法的各个文件导入test.py中,系统设计是在test.py中完成的。首先主窗口界面通过Ui_Form类中完成设计;环境配置功能在子函数function1中完成;无人机配置在子函数function4中完成;任务点配置在子函数function2中完成;航迹规划在子函数function3中完成。将四个子功能函数分别绑定在对应的主界面的功能按钮上。最后通过mian.py启动该系统界面。 2使用说明 运行该系统需要安装3.9.13版本的python,4.7.0版本的OpenCV,以及1.13.1版本的PyTorch,并在编译软件(如pycharm)中导入文件中引入的包和模块,然后编译mian.py文件启动该系统。
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