基于人工智能的项目风险预警方法及系统技术方案

本申请公开了一种基于人工智能的项目风险预警方法及系统，其通过在进行项目风险预测时，通过基于人工智能的语义理解技术对于与项目相关的文本数据进行语义分析，以更好地理解项目的情况和背景，从而更准确地评估项目风险以进行项目预警。通过这样的方式，能够避免专家的主观分析，以实现自动化地项目风险评估和预警，从而帮助项目项目团队及时准确地做出相应决策。应决策。应决策。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的项目风险预警方法及系统


[0001]本申请涉及风险预警领域，且更为具体地，涉及一种基于人工智能的项目风险预警方法及系统。

技术介绍

[0002]风险预警是指在项目或业务运作过程中，通过识别、评估和监控潜在风险，及时发现并采取相应的措施来避免或减轻风险对项目或业务的不利影响。在项目管理中，风险预警是一个重要的环节，它可以帮助项目团队识别和评估项目可能面临的各种风险，包括技术风险、市场风险、财务风险等。通过风险预警，项目团队可以及时采取相应的风险应对策略，降低项目失败的风险。
[0003]然而，传统的项目风险预警方案通常依赖于专家对于项目数据进行分析，这往往需要依靠专家的专业知识和经验，存在主观性和局限性的问题，使得不同的专家可能会有不同的意见和判断，导致预警结果的不一致性。并且，传统的项目风险预警方法往往需要大量的人力和时间投入，导致预警的效率较低。同时，传统方法很难处理大量的非结构化文本数据，无法充分利用项目中的各种信息来源。现有一些项目风险预警方案通过基于统计模型或规则来进行风险预测，而这往往只能识别已知的风险类型，对于新兴的风险或复杂的风险难以准确预警。
[0004]因此，期望一种优化的项目风险预警方案。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于人工智能的项目风险预警方法及系统，其通过在进行项目风险预测时，通过基于人工智能的语义理解技术对于与项目相关的文本数据进行语义分析，以更好地理解项目的情况和背景，从而更准确地评估项目风险以进行项目预警。通过这样的方式，能够避免专家的主观分析，以实现自动化地项目风险评估和预警，从而帮助项目项目团队及时准确地做出相应决策。
[0006]根据本申请的一个方面，提供了一种基于人工智能的项目风险预警方法，其包括：
[0007]获取与被评估项目相关的文本数据，其中，所述文本数据包括项目目标、范围、进度、成本、质量、资源、沟通和风险；
[0008]对所述被评估项目相关的文本数据进行语义关联分析以得到项目语义特征；以及
[0009]基于所述项目语义理解特征，确定风险等级标签。
[0010]根据本申请的另一个方面，提供了一种基于人工智能的项目风险预警系统，其包括：
[0011]数据采集模块，用于获取与被评估项目相关的文本数据，其中，所述文本数据包括项目目标、范围、进度、成本、质量、资源、沟通和风险；
[0012]语义关联分析模块，用于对所述被评估项目相关的文本数据进行语义关联分析以得到项目语义特征；以及
[0013]风险等级生成模块，用于基于所述项目语义理解特征，确定风险等级标签。
[0014]与现有技术相比，本申请提供的一种基于人工智能的项目风险预警方法及系统，其通过在进行项目风险预测时，通过基于人工智能的语义理解技术对于与项目相关的文本数据进行语义分析，以更好地理解项目的情况和背景，从而更准确地评估项目风险以进行项目预警。通过这样的方式，能够避免专家的主观分析，以实现自动化地项目风险评估和预警，从而帮助项目项目团队及时准确地做出相应决策。
附图说明
[0015]通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
[0016]图1为根据本申请实施例的基于人工智能的项目风险预警方法的流程图；
[0017]图2为根据本申请实施例的基于人工智能的项目风险预警方法的系统架构图；
[0018]图3为根据本申请实施例的基于人工智能的项目风险预警方法的训练阶段的流程图；
[0019]图4为根据本申请实施例的基于人工智能的项目风险预警方法的子步骤S2的流程图；
[0020]图5为根据本申请实施例的基于人工智能的项目风险预警方法的子步骤S21的流程图；
[0021]图6为根据本申请实施例的基于人工智能的项目风险预警方法的子步骤S22的流程图；
[0022]图7为根据本申请实施例的基于人工智能的项目风险预警系统的框图。
具体实施方式
[0023]下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
[0024]如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。
[0025]虽然本申请对根据本申请的实施例的系统中的某些模块做出了各种引用，然而，任何数量的不同模块可以被使用并运行在用户终端和/或服务器上。所述模块仅是说明性的，并且所述系统和方法的不同方面可以使用不同模块。
[0026]本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或下面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，根据需要，可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
[0027]下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
[0028]传统的项目风险预警方案通常依赖于专家对于项目数据进行分析，这往往需要依靠专家的专业知识和经验，存在主观性和局限性的问题，使得不同的专家可能会有不同的意见和判断，导致预警结果的不一致性。并且，传统的项目风险预警方法往往需要大量的人力和时间投入，导致预警的效率较低。同时，传统方法很难处理大量的非结构化文本数据，无法充分利用项目中的各种信息来源。现有一些项目风险预警方案通过基于统计模型或规则来进行风险预测，而这往往只能识别已知的风险类型，对于新兴的风险或复杂的风险难以准确预警。因此，期望一种优化的项目风险预警方案。
[0029]在本申请的技术方案中，提出了一种基于人工智能的项目风险预警方法。图1为根据本申请实施例的基于人工智能的项目风险预警方法的流程图；图2为根据本申请实施例的基于人工智能的项目风险预警方法的系统架构图。如图1和图2所示，根据本申请的实施例的基于人工智能的项目风险预警方法，包括步骤：S1，获取与被评估项目相关的文本数据，其中，所述文本数据包括项目目标、范围、进度、成本、质量、资源、沟通和风险；S2，对所述被评估项目相关的文本数据进行语义关联分析以得到项目语义特征；以及，S3，基于所述项目语义理解特征，确定风险等级标签。
[0030]具体地，在步骤S1中，获取被评估项目相本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的项目风险预警方法，其特征在于，包括：获取与被评估项目相关的文本数据，其中，所述文本数据包括项目目标、范围、进度、成本、质量、资源、沟通和风险；对所述与被评估项目相关的文本数据进行语义关联分析以得到项目语义特征；以及基于所述项目语义理解特征，确定风险等级标签。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的项目风险预警方法，其特征在于，对所述与被评估项目相关的文本数据进行语义关联分析以得到项目语义理解特征，包括：对所述与被评估项目相关的文本数据进行基于字符关联语义理解以得到字符粒度项目语义理解特征向量；对所述与被评估项目相关的文本数据进行基于词关联语义理解以得到词粒度项目语义理解特征向量；以及融合所述字符粒度项目语义理解特征向量和所述词粒度项目语义理解特征向量以得到多粒度项目语义理解特征向量作为所述项目语义特征。3.根据权利要求2所述的基于人工智能的项目风险预警方法，其特征在于，对所述与被评估项目相关的文本数据进行基于字符关联语义理解以得到字符粒度项目语义理解特征向量，包括：对所述与被评估项目相关的文本数据进行以字符为单位的划分以得到项目描述字符的序列；以及将所述项目描述字符的序列通过包含Word2Vec模型的语义编码器以得到所述字符粒度项目语义理解特征向量。4.根据权利要求3所述的基于人工智能的项目风险预警方法，其特征在于，对所述与被评估项目相关的文本数据进行基于词关联语义理解以得到词粒度项目语义理解特征向量，包括：对所述与被评估项目相关的文本数据进行以词为单位的划分以得到项目描述词的序列；以及将所述项目描述词的序列分别通过所述包含Word2Vec模型的语义编码器以得到所述词粒度项目语义理解特征向量。5.根据权利要求4所述的基于人工智能的项目风险预警方法，其特征在于，基于所述项目语义理解特征，确定风险等级标签，包括：将所述多粒度项目语义理解特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示风险等级标签。6.根据权利要求5所述的基于人工智能的项目风险预警方法，其特征在于，还包括训练步骤：用于对所述包含Word2Vec模型的语义编码器和所述分类器进行训练。7.根据权利要求6所述的基于人工智能的项目风险预警方法，其特征在于，所述训练步骤，包括：获取训练数据，所述训练数据包括与被评估项目相关的训练文本数据，以及，所述风险等级标签的真实值；对所述与被评估项目相关的训练文本数据进行以字...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雪，陶嘉驹，陈煜，王春雨，
申请(专利权)人：杭银消费金融股份有限公司，
类型：发明
国别省市：