Способ оценки сделки клиента с контрагентом на предмет конфликта интересов

Область техники

Настоящее изобретение относится к способам анализа данных и более конкретно к способам выявления конфликта интересов.

Уровень техники

Социальные сети и электронные СМИ ежедневно генерируют тысячи слабоструктурированных терабайт данных о частных лицах, о сотрудниках и о самих коммерческих компаниях, государственных организациях. Структурирование информации, анализ и визуализация результатов позволяют аналитикам решать традиционные бизнес-задачи в областях маркетинга, PR, HR, а также и приносят пользу при выявлении и предупреждении нарушений правопорядка, служебных злоупотреблений в коммерческих и государственных структурах.

Любая организация в процессе своей работы взаимодействует с различными клиентами и контрагентами. В процессе этого взаимодействия заключаются сделки, подписываются договоры. К сожалению, во многих организациях часть таких сделок заключается без выполнения установленных в компании процедур. Это ведет к финансовым потерям и недополученным прибылям. Одной из причин подобных сделок является конфликт интересов сотрудников, которые готовят, ведут сделку или принимают по ней решения.

По данным ряда международных организаций конфликт интересов затрагивает многие сферы деятельности компаний, хотя наиболее очевидными являются сферы закупок и кредитования/инвестирования.

Последствием конфликта интересов не всегда является коррупция. Во многих случаях подобные конфликты могут приводить к неявным рискам, которые в конечном итоге оборачиваются снижением конкурентоспособности и финансовым потерям. Банальная лень может привести к выбору подрядчика или партнера, основываясь на личных приятельских отношениях, вместо того чтобы искать наиболее выгодные условия для компании и наиболее компетентного контрагента.

Несмотря на наличие множества практик и политик по организации сделок, как правило, сотрудники не сообщают о наличии у них конфликта интересов. Зачастую используемые бизнесом информационные системы ищут аффилированность юридических лиц, но не смотрят на признаки конфликта интересов, на возможную связь сотрудников между собой.

В современной компании совершается большое число сделок, множество сотрудников прямо или косвенно вовлечено в сделку и оказывает на нее влияние. Проверять детально все сделки и искать скрытые связи вручную бессмысленно и неэффективно. В результате неуправляемого конфликта интересов бизнес терпит потенциальные потери от «ущербных» сделок.

Заявленное изобретение позволяет повысить эффективность действий по поиску связей и оценки сделок на предмет конфликта интересов. Система обнаруживает глубинные, скрытые и неочевидные связи между людьми, тем самым помогая специалистам в сфере экономической безопасности предотвращать потенциальные потери у бизнеса и не допускать кризисных ситуаций.

Раскрытие изобретения

Настоящее изобретение предназначено для оценки сделок на предмет наличия конфликта интересов.

Технический результат 1 настоящего изобретения заключается в автоматизации процесса оценки сделки на предмет наличия конфликта интересов.

Технический результат 2 настоящего изобретения заключается в ускорении процесса оценки сделок на предмет наличия конфликта интересов, который достигается посредством автоматического выполнения заявленного способа.

Технический результат 3 настоящего изобретения заключается в повышении эффективности (качества) оценки сделок на предмет наличия конфликта интересов посредством автоматизации процесса сбора релевантных для оценки сделки данных.

Технический результат 4 заявленного изобретения заключается в формировании множества релевантных данных для проведения оценки сделки на предмет наличия конфликта интересов.

В одном из вариантов осуществления данного изобретения реализуется способ оценки сделки между компаниями на предмет конфликта интересов, по которому:

а) осуществляют при помощи первого средства поиск пересечений в профилях сотрудников первой компании и сотрудников второй компании, полученных от второго средства;

где пересечением в упомянутых профилях считаются периоды совместного образования и совместной работы сотрудника первой компании с сотрудником второй компании;

б) для каждого профиля сотрудника первой компании оценивают при помощи первого средства силу связи с каждым профилем сотрудника второй компании, с которым было обнаружено пересечение;

при этом сила связи тем больше, чем больше суммарная длительность периодов совместного образования и совместной работы сотрудника первой компании с сотрудником второй компании;

при этом сила связи тем меньше, чем больше времени прошло с момента окончания наиболее позднего периода совместного образования или совместной работы сотрудника первой компании с сотрудником второй компании;

в) определяют при помощи первого средства вероятность сговора по сделке для каждого найденного пересечения по полученному значению оценки силы связи сотрудника первой компании с сотрудником второй компании;

г) оценивают при помощи первого средства риск конфликта интересов по сделке между первой компанией и второй компанией по результирующей вероятности сговора всех найденных пересечений.

В другом варианте осуществления данного изобретения сила связи может быть вычислена по формуле:

γ - параметр затихания силы связи, лежащий в интервале между 0 и 1, log - десятичный или натуральный логарифм, t - текущий момент времени, t_last -момент времени окончания наиболее позднего периода совместного образования или совместной работы сотрудника первой компании с сотрудником второй компании, Δt_conn - суммарная длительность периодов совместного образования и совместной работы сотрудника первой компании с сотрудником второй компании.

Еще в одном варианте осуществления данного изобретения вероятность сговора по сделке для каждого найденного пересечения по полученному значению оценки силы связи сотрудника первой компании с сотрудником второй компании вычисляется по формуле:

β - заранее заданный коэффициент для первого средства, х - сила связи сотрудника первой компании с сотрудником второй компании;

В другом варианте осуществления данного изобретения результирующая вероятность сговора для всех найденных пересечений вычисляется по формуле:

где F_i - вероятность сговора по сделке для i-го найденного пересечения в профилях сотрудников первой компании и сотрудников второй компании из n найденных пересечений.

Еще в одном варианте осуществления данного изобретения упомянутая результирующая вероятность сговора по сделке для всех найденных пересечений вычисляется с учетом заранее заданных индексов влияния сотрудников первой компании на сделку. При этом значения для каждого коэффициента влияния сотрудника первой компании на сделку лежит в пределах от 0 до 1.

Краткое описание чертежей

Дополнительные цели, признаки и преимущества настоящего изобретения будут очевидными из прочтения последующего описания осуществления изобретения со ссылкой на прилагаемые чертежи, на которых:

Фиг. 1 показывает архитектуру заявленного изобретения

Фиг. 2 показывает пример экземпляра сущности «профиль» в общем виде.

Фиг. 3 показывает график функции оценки силы связи.

Фиг. 4 показывает пример компьютерной системы общего назначения.

Описание вариантов осуществления изобретения

Объекты и признаки настоящего изобретения, способы для достижения этих объектов и признаков станут очевидными посредством отсылки к примерным вариантам осуществления. Однако настоящее изобретение не ограничивается примерными вариантами осуществления, раскрытыми ниже, оно может воплощаться в различных видах. Сущность, приведенная в описании, является ничем иным, как конкретными деталями, необходимыми для помощи специалисту в области техники в исчерпывающем понимании изобретения, и настоящее изобретение определяется в объеме приложенной формулы.

Заявленное изобретение создано для помощи компаниям, обеспокоенным проблемой явных и неявных потерь от конфликта интересов персонала, и представляет собой интеллектуальную систему оценки сделок для определения риска конфликта интересов.

Изобретение обеспечивает автоматизацию процесса оценки сделки для ответа на вопрос: «Есть ли конфликт интересов в данной сделке, и насколько он силен?» Подобный анализ проводится с использованием методов машинного обучения (от англ. machine learning) для выявления скрытых связей - конфликта интересов.

Понимая сложность и объем имеющейся работы у сотрудников подразделений служб безопасности компаний, данное решение позволяет повысить эффективность действий по поиску связей и оценки сделок на предмет конфликта интересов. Изобретение ранжирует все выявленные угрозы по степени потенциальной опасности с точки зрения наличия конфликта интересов. Подобный подход позволяет специалисту в сфере экономической безопасности бизнеса проводить анализ наиболее подозрительных сделок. При этом система видит глубинные, скрытые и неочевидные связи между людьми, тем самым помогая специалисту предотвращать потенциальные потери у бизнеса и не допускать кризисных ситуаций.

Система может работать в режиме 24/7 и позволяет обнаруживать риски в сделках в режиме реального времени, постоянно поддерживая актуальность оценки без необходимости формирования повторных запросов.

Данное изобретение имеет клиент-серверную архитектуру, которая изображена на фиг. 1. Средство, представленное на стороне клиента, назовем его первым средством 101, а средство, представляющее серверную часть - вторым средством 102. В рамках архитектуры заявленного изобретения предусмотрено множество первых средств {Первое средство 1, …, Первое средство Z} по одному для каждой компании-клиента (или первой компании), осуществляющих проверку своих сделок на предмет наличия конфликта интересов с компаниями-контрагентами (или вторыми компаниями) посредством заявленного изобретения. Второе же средство 102 представлено в единственном экземпляре, то есть является уникальным компонентом в рамках заявленного изобретения, что, впрочем, не исключает возможности реализации второго средства 102 с помощью множества серверов, позволяющих к примеру осуществлять распределенные вычисления в рамках задач, решаемых вторым средством 102. Каждое из представленных средств может включать в себя различные модули, условно изображенные на Фиг. 1 как {Модуль 1, …, Модуль К} для первого средства и {Модуль 1, …, Модуль агрегации юридических лиц, Модуль N} для второго средства. Посредством данных модулей средства выполняют определенные функции для решения предусмотренных в рамках изобретения задач. Также второе средство 102 имеет доступ к различным источникам данных {Источник данных 1, …, Источник данных М}, которые включают в себя все возможные социальные сети и базы данных, содержащие различную информацию о неопределенном круге людей. Данная информация необходима второму средству 102 для формирования и наполнения профилей сотрудников компаний контрагентов для дальнейшего осуществления оценки первым средством 101 сделок с данным контрагентом на предмет конфликта интересов. Также источники данных {Источник данных 1, …, Источник данных М} включают в себя реестры и базы данных о компаниях, зарегистрированных на территории различных стран.

Первое средство 101 предназначено непосредственно для осуществления оценки сделок на стороне клиента. Второе средство 102 предназначено для осуществления сбора и обработки информации, необходимой для осуществления оценки сделок. В частности, второе средство 102 предназначено для работы с профилями или CV (от лат.Curriculum vitae, «ход жизни») людей, которые являются сотрудниками различных компаний, которые могут выступать контрагентам в рамках проверяемых сделок. На фиг. 2 в общем виде изображен пример экземпляра сущности «профиль», с которым работают средства 101 и 102. Профиль включает в себя по меньшей мере следующие данные о сотруднике:

• уникальный идентификатор записи (от англ. unique identification number или UID);

• месяц и год рождения (например, в формате MM.YYYY);

• даты и места учебы (например, в формате Школа №1 MM.YYYY-MM.YYYY, ВУЗ_1 MM.YYYY-MM.YYYY, ВУЗ_2 Факультет_1 MM.YYYY-MM.YYYY);

• даты и места работы (например, в формате Компания_1 №1 MM.YYYY-MM.YYYY);

• владение:

• РИД - результаты интеллектуальной деятельности, принадлежащие сотруднику;

• компании - все компании, которыми владел или владеет сотрудник;

• данные о судимости;

• данные о вхождении в «списки» массовых генеральных директоров, массовых владельцев бизнеса, дисквалифицированных лиц;

• служебные поля, например, коэффициент полноты профиля или необходимость обогащения профиля.

Второму средству от первого средства могут передаваться различные запросы, например:

• найти всех сотрудников компании контрагента (передается ИНН и/или наименование компании и штатное расписание);

• найти все компании, которыми владеют/владели сотрудники Клиента (передается ФИО действующего сотрудника клиента).

Упомянутое штатное расписание - это нормативный организационно-распорядительный документ организации, с помощью которого оформляется структура, утверждается штатный состав и численность предприятия с указанием размера заработной платы в зависимости от занимаемой должности. Штатное расписание содержит перечень структурных подразделений, наименование должностей, специальностей, профессий с указанием квалификации, а также информацию о количестве штатных единиц.

Основная проблема состоит в поиске сотрудников контрагента, так как:

• не все сотрудники указывают места работы;

• даже когда указывают места работы, то название отличается от официального из бизнес-реестра (например, ЕГРЮЛ), например, может быть указано «KasperskyLab», а не «АО Лаборатория Касперского»;

• названия компаний могут совпадать;

• при указании компании может быть допущена опечатка.

Все это надо учитывать при поиске сотрудников контрагента. Необходимо построить максимально полный жизненный путь(CV) сотрудника контрагента, что, как правило, означает необходимость собирать его из нескольких источников, таких как социальные сети и базы данных, так как редко где профиль сотрудника содержит всю информацию полностью. К примеру социальная сеть LinkedIn не всегда содержит полную информацию, и точно не содержит информации о школах, а в другой социальной сети могут быть указаны места учебы, но отсутствует другая информация.

Для решения этой задачи в рамках заявленного изобретения реализован способ формирования множества профилей сотрудников контрагента для оценки сделки на предмет конфликта интересов. В рамках данного способа от первого средства второму средству передаются параметры компании контрагента. Данные параметры могут содержать любые из следующих данных и их комбинации: ИНН компании контрагента (сокр. от индивидуальный номер налогоплательщика), название компании контрагента и штатное расписание компании контрагента. Или же от первого средства второму средству передается только ИНН компании контрагента, на основании которого вторым средством могут быть получены все необходимые данные о компании контрагента, в том числе и название компании контрагента и ее штатное расписание, например с помощью бизнес-реестра ЕГРЮЛ. По названию компании при помощи модуля агрегации юридических лиц второе средство получает набор названий (наименований), которые могут соответствовать компании-контрагенту (равно компании контрагента). Модуль агрегации юридических лиц использует алгоритм, призванный решать задачу поиска возможных названий компании на основе учета опечаток, разного написания и разных языков. По набору полученных названий при помощи второго средства получают набор профилей людей, содержащих любое из возможных названий компании контрагента. Это первичный набор профилей людей, сформированный из различных источников, поэтому в данном наборе могут содержаться профили, относящиеся к одному лицу.

Для полученного набора профилей людей при помощи второго средства определяют список друзей в социальных сетях, после чего на основе анализа графа связей (дружбы) выявляют малые социальные группы и осуществляют их классификацию. Классификация показывает, что связывает данную группу людей: школа, ВУЗ, место работы, семейные узы и др. И если найдено сообщество отнесено к классу «коллег» или «работа» и, при этом внутри этого сообщества есть люди, не добавленные в упомянутый набор профилей, то добавляют их. Рекомендуемая глубина анализа таких связей по графу равна двум, однако данная величина может меняться в зависимости от требований компании-клиента. Сообщество класса «коллег» и/или «работа» включает в себя набор профилей людей, у которых в рамках социальных сетей явно указано, что они являются коллегами, или информация из их профилей в социальных сетях указывает на то, что они имеют одинаковое место работы (являются коллегами).

Полученный набор профилей нуждается в агрегации. Агрегация - то есть процесс поиска и объединения профилей, принадлежащих одному лицу, происходит в несколько этапов:

1) Из всего набора профилей выбираются группы профилей, которые совпадают по хэшам ФИО, месяцам и годам рождения. Полученные группы объединяются в один профиль.

2) Выбираются группы профилей, совпадающие только по хэшам ФИО. В каждой группе к парам профилей применяется метод сравнения профилей, который оценивает вероятность того, что данная пара профилей может принадлежать одному человеку, для проверки противоречивости данных. Профили, не противоречащие друг другу, объединяются в один профиль.

3) Аналогично предыдущим шагам выбираются профили, совпадающие по контактным данным (ссылки на социальные сети, адреса электронной почты, номера телефонов и др.). Профили, не противоречащие друг другу, объединяются в один профиль.

4) Выбираются профили, которые точно совпадают с точки зрения как минимум одного пункта профиля. При этом профили не состоят только из одного пункта и иные записи в профиле не противоречат друг. Такие профили также объединяются.

Далее следует этап обогащения информации в агрегированном наборе профилей. Обогащение профилей осуществляется при помощи упомянутых выше методов выявления и классификации малых социальных групп, однако в данном случае осуществляется поиск не коллег, а именно данных, которые могут быть получены из выявленного объединения для заполнения пробелов (отсутствующей информации) именно этого профиля. Для этого выявляются при помощи второго средства все малые социальные группы, связанные с этим человеком, и осуществляется поиск групп, люди в которых объединены общим местом учебы и/или работы. Для таких групп анализируется, заполнены ли соответствующие поля рассматриваемого профиля, и если нет - то они заполняются в соответствии с данными из объединения. Название выбирается по наименованию места учебы и/или работ, а года проставляются исходя из значений в группе и/или исходя из «пустот» (временных промежутков, для которых в профиле не указана информация об актуальных на тот момент местах учебы и/или работы) в рассматриваемом профиле. К примеру, человек учился в МГУ, но не указал этого ни в одном из открытых источников. Однако согласно информации из социальных сетей многие его друзья указали, что учились в МГУ (являются выпускниками МГУ). Система, анализируя граф связей (дружбы) анализируемого человека, сможет выделить подграф высокой плотности с людьми, обучавшимися в МГУ в те же годы, на которые отсутствует информация о месте учебы и/или работы анализируемого человека. Исходя из этого, система предположит, что данный человек также учился в МГУ, и добавит соответствующую запись в его профиль.

И завершающим этапом перед отправкой вторым средством сформированного набора профилей сотрудников компании контрагента необходимо осуществить фильтрацию профилей на основе штатного расписания компании контрагента. Этот пункт необходим из-за того, что написание названий компаний в любом профиле имеет вольную форму. К тому же, названия компаний по бизнес-реестрам не уникальны. Таким образом, полученные после обогащения заполненные профили могут относиться не к компании контрагента, а к некоторой другой компании со схожим названием. Такие профили могут быть исключены из набора, если профиль занятий контрагента резко не совпадает с профессией лица из профиля. Для этого по информации из каждого профиля при помощи второго средства определяют профессию человека, и, используя штатное расписание компании контрагента, оценивают какова вероятность того, что человек из профиля является сотрудником компании контрагента. Профессия человека может быть определена, например, в соответствии с классификатором вакансий с ресурса HH.ru, путем текстового анализа занимаемых позиций из профиля. По профессии человека и коду ОКВЭД и размеру штата компании контрагента определяется с использованием предобученной модели насколько вероятно то, что человек мог работать в этой компании. И если полученная вероятность мала или не превышает заранее установленный порог (пороговое значение), то такой профиль не передается первому средству, т.е. исключается из сформированного набора профилей. После осуществления фильтрации вторым средством осуществляется передача первому средству набора профилей сотрудников, предположительно работающих в компании контрагента.

В одном из вариантов осуществления данного изобретения до передачи вторым средством упомянутого набора профилей первому средству при помощи второго средства в каждом из профилей произвольным образом меняются даты начала и окончания мест учебы и/или работы, и при этом суммарное отклонение получившихся значений для каждого места учебы и/или места работы не превышает заранее установленного значения, например трех месяцев.

В другом варианте осуществления данного изобретения до передачи вторым средством упомянутого набора профилей первому средству при помощи второго средства профили обезличиваются путем удаления из профилей ФИО.

В другом варианте осуществления данного изобретения формирование профилей, их агрегация и повышение качества информации содержащейся в них (обогащение) - повторяемый процесс. Данная система перепроверяет каждую сделку с определенной периодичностью (24 ч например). Таким образом, на начало сделки все может быть в порядке, однако в процессе агрегации и обогащения появляются обновленные профили. Риск пересчитывается, и в соответствии с этим меняется световая индикация для сделок. Например, красный цвет индицирует о высоком уровне критичности.

Теперь рассмотрим способ оценки сделки клиента с контрагентом на предмет конфликта интересов, реализованный в рамках заявленного изобретения. Согласно данному способу после получения от второго средства набора профилей сотрудников компании контрагента при помощи первого средства осуществляется поиск пересечений в профилях сотрудников клиента и сотрудников контрагента. Для каждого профиля сотрудника клиента также при помощи первого средства оценивается сила связи с каждым профилем сотрудника контрагента, с которым было обнаружено пересечение. При этом сила связи тем больше, чем больше период общения сотрудника клиента с сотрудником контрагента, который определяется суммарно по периодам совместного образования и совместной работы. И при этом сила связи тем меньше, чем больше времени прошло с момента окончания периода общения сотрудника клиента с сотрудником контрагента. Далее при помощи первого средства определяется вероятность сговора по сделке для каждого найденного пересечения по полученному значению оценки силы связи сотрудника клиента с сотрудником контрагента и заранее определенному коэффициенту влияния сотрудника клиента на сделку. И в завершении при помощи первого средства осуществляется оценка сделки на предмет конфликта интересов по результирующей вероятности появления сговора хотя бы для одного найденного пересечения.

Рассмотрим некоторые из приведенных этапов более подробно.

Вычисление силы связи

Для каждого пересечения в профилях сотрудников компании клиента и сотрудников компании контрагента рассчитывается индивидуальный коэффициент силы связи (или просто сила связи). Пересечением в упомянутых профилях считаются периоды совместного образования и совместной работы сотрудника компании клиента с сотрудником компании контрагента. По этим совместным периодам определяется момент начала общения и момент окончания общения сотрудников. При этом сила связи тем больше, чем больше суммарная длительность периодов совместного образования и/или совместной работы сотрудника компании клиента с сотрудником компании контрагента. И при этом сила связи тем меньше, чем больше времени прошло с момента окончания наиболее позднего периода совместного образования или совместной работы сотрудника компании клиента с сотрудником компании контрагента. Оценка силы связи вычисляется по следующей формуле:

где x(t) - это искомая сила связи, t - текущий момент времени, t_last -момент последний встречи (т.е. момент окончания наиболее позднего периода совместного образования или совместной работы сотрудника компании клиента с сотрудником компании контрагента), Δt_conn - время общения (т.е. суммарная длительность периодов совместного образования и/или совместной работы сотрудника компании клиента с сотрудником компании контрагента), γ ^_ параметр затихания силы связи, лежащий в интервале между 0 и 1 (к примеру рекомендованным значением может быть γ=0.8), log - десятичный или натуральный логарифм, t - t_last и Δt_conn измеряется в любых единицах времени (днях, неделях, месяцах, годах и т.п.).

Для оценки вероятности сговора по сделке по силе связи, вычисленной для конкретного пересечения в профилях сотрудника компании клиента и сотрудника компании контрагента, используется логистическая функция или логистическая кривая - самая общая сигмоидальная (S-образная) кривая. Она моделирует кривую роста вероятности сговора, по мере изменения управляющих параметров, определяющих силу связи. В частности, для получения оценки вероятности сговора по сделке в пределах [0, 1] по вычисленному значению силы связи в рамках заявленного изобретения используется логистическая функция следующего вида:

где F(x) - вероятность сговора по сделке для вычисленного значения силы связи, х=x(t) - значение силы связи, а β - это параметр, заранее заданный коэффициент, определяющий насколько большими должны быть значения (в абсолютных значениях), чтобы получить высокую вероятность сговора по сделке. Этот параметр индивидуален для каждого клиента (для каждого первого средства). Характер зависимости приведенной выше логистической функции F(x) наглядно представлен на Фиг. 3.

Полученное значение является оценкой вероятности сговора по сделке для найденного пересечения профилей сотрудника компании клиента и сотрудника компании контрагента.

Итоговая оценка риска конфликта интересов по сделке вычисляется по результирующей вероятности сговора всех найденных пересечений по формуле:

где F_i - вероятность сговора по сделке для -го найденного пересечения в профилях сотрудников компании клиента и сотрудников компании контрагента из n найденных пересечений.

Вычисление влияния сотрудника на сделку (индекс влияния)

В другом варианте осуществления заявленного изобретения итоговая оценка риска конфликта интересов по сделке между компанией клиента и компанией контрагента может быть вычислена с учетом заранее заданных индексов влияния сотрудника компании клиента на сделку с компанией контрагента. По каждому сотруднику компании клиента известен (указывается компанией клиента при внедрении и/или в процессе эксплуатации) тип его влияния (ЛПР/ ЛГР/ нет) на сделки по типам сделок (маркетинг, АХУ и т.п.). Где: ЛПР - лицо, принимающее решение; ЛГР -лицо, готовящее решение.

Если сделка с конкретным контрагентом входит в сферу влияния сотрудника, то это означает, что он может влиять на сделку. А индекс влияния может принимать к примеру следующие значения:

для ЛПР=1;

для ЛГР=0.5;

нет - 0.

Значение индекса влияния каждого сотрудника компании клиента лежит в пределах от 0 до 1. Итоговая оценка риска конфликта интересов по сделке для данного варианта осуществления заявленного изобретения вычисляется по результирующей вероятности сговора всех найденных пересечений с учетом индексов влияния сотрудников компании клиента на сделку по формуле:

где p_i - величина равная произведению индекса влияния сотрудника компании клиента и вероятности сговора по сделке для i-го найденного пересечения в профилях сотрудников компании клиента и сотрудников компании контрагента из n найденных пересечений.

Другими словами Р - это формула для вероятности того, что хотя бы одна из найденных связь-риск реализуется.

В настоящем изобретении под первым средством 101 и вторым средством 102 понимаются реальные устройства, системы, компоненты, группа компонентов, реализованных с использованием аппаратных средств, таких как интегральные микросхемы (англ. application-specific integrated circuit, ASIC) или программируемой вентильной матрицы (англ. field-programmable gate array, FPGA) или, например, в виде комбинации программных и аппаратных средств, таких как микропроцессорная система и набор программных инструкций, а также на нейроморфных чипах (англ. neurosynaptic chips) Функциональность агента первого средства 101 и второго средства 102 может быть реализована исключительно аппаратными средствами, а также в виде комбинации, где часть функциональности реализована программными средствами, а часть аппаратными. В некоторых вариантах реализации по меньшей мере части первого средства 101 и второго средства 102 могут быть исполнены на процессоре компьютера общего назначения (например, который изображен на Фиг. 4).

На Фиг. 4 представлен пример компьютерной системы общего назначения, персональный компьютер или сервер 20, содержащий центральный процессор 21, системную память 22 и системную шину 23, которая содержит разные системные компоненты, в том числе память, связанную с центральным процессором 21. Системная шина 23 реализована, как любая известная из уровня техники шинная структура, содержащая в свою очередь память шины или контроллер памяти шины, периферийную шину и локальную шину, которая способна взаимодействовать с любой другой шинной архитектурой. Системная память содержит постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) 24, память с произвольным доступом (ОЗУ) 25. Основная система ввода/вывода (BIOS) 26, содержит основные процедуры, которые обеспечивают передачу информации между элементами персонального компьютера 20, например, в момент загрузки операционной системы с использованием ПЗУ 24.

Персональный компьютер 20 в свою очередь содержит жесткий диск 27 для чтения и записи данных, привод магнитных дисков 28 для чтения и записи на сменные магнитные диски 29 и оптический привод 30 для чтения и записи на сменные оптические диски 31, такие как CD-ROM, DVD-ROM и иные оптические носители информации. Жесткий диск 27, привод магнитных дисков 28, оптический привод 30 соединены с системной шиной 23 через интерфейс жесткого диска 32, интерфейс магнитных дисков 33 и интерфейс оптического привода 34 соответственно. Приводы и соответствующие компьютерные носители информации представляют собой энергонезависимые средства хранения компьютерных инструкций, структур данных, программных модулей и прочих данных персонального компьютера 20.

Настоящее описание раскрывает реализацию системы, которая использует жесткий диск 27, сменный магнитный диск 29 и сменный оптический диск 31, но следует понимать, что возможно применение иных типов компьютерных носителей информации 56, которые способны хранить данные в доступной для чтения компьютером форме (твердотельные накопители, флеш карты памяти, цифровые диски, память с произвольным доступом (ОЗУ) и т.п.), которые подключены к системной шине 23 через контроллер 55.

Компьютер 20 имеет файловую систему 36, где хранится записанная операционная система 35, дополнительные программные приложения 37, другие программные модули 38 и данные программ 39. Пользователь имеет возможность вводить команды и информацию в персональный компьютер 20 посредством устройств ввода (клавиатуры 40, манипулятора «мышь» 42). Могут использоваться другие устройства ввода (не отображены): микрофон, джойстик, игровая консоль, сканнер и т.п. Подобные устройства ввода по своему обычаю подключают к компьютерной системе 20 через последовательный порт 46, который в свою очередь подсоединен к системной шине, но могут быть подключены иным способом, например, при помощи параллельного порта, игрового порта или универсальной последовательной шины (USB). Монитор 47 или иной тип устройства отображения также подсоединен к системной шине 23 через интерфейс, такой как видеоадаптер 48. В дополнение к монитору 47, персональный компьютер может быть оснащен другими периферийными устройствами вывода (не отображены), например, колонками, принтером и т.п.

Персональный компьютер 20 способен работать в сетевом окружении, при этом используется сетевое соединение с другим или несколькими удаленными компьютерами 49. Удаленный компьютер (или компьютеры) 49 являются такими же персональными компьютерами или серверами, которые имеют большинство или все упомянутые элементы, отмеченные ранее при описании существа персонального компьютера 20, представленного на Фиг. 4. В вычислительной сети могут присутствовать также и другие устройства, например, маршрутизаторы, сетевые станции, пиринговые устройства или иные сетевые узлы.

Сетевые соединения могут образовывать локальную вычислительную сеть (LAN) 50 и глобальную вычислительную сеть (WAN). Такие сети применяются в корпоративных компьютерных сетях, внутренних сетях компаний и, как правило, имеют доступ к сети Интернет. В LAN- или WAN-сетях персональный компьютер 20 подключен к локальной сети 50 через сетевой адаптер или сетевой интерфейс 51. При использовании сетей персональный компьютер 20 может использовать модем 54 или иные средства обеспечения связи с глобальной вычислительной сетью, такой как Интернет. Модем 54, который является внутренним или внешним устройством, подключен к системной шине 23 посредством последовательного порта 46. Следует уточнить, что сетевые соединения являются лишь примерными и не обязаны отображать точную конфигурацию сети, т.е. в действительности существуют иные способы установления соединения техническими средствами связи одного компьютера с другим.

В заключение следует отметить, что приведенные в описании сведения являются только примерами, которые не ограничивают объем настоящего изобретения, определенного формулой.