项目风险的管理方法及设备与流程

本申请涉及大数据技术领域，尤其涉及一种项目风险的管理方法及设备。

背景技术：

电力基建项目在建设过程中具有较多的问题和风险，进而影响着项目实施的效率和质量，如何及时监测识别风险，迅速精准挖掘法律风险，提示法律风险是供电局的法律工作管理部门需要解决的问题。企业管理部作为供电局的法律工作管理部门，随着业务规模不断扩大，业务量不断增加，法律管理工作逐渐实现了由点到面的深刻转变，法律支撑服务覆盖到安全生产、市场营销、规划建设、物资采购、劳动用工(人力资源)等多个领域的业务决策和业务开展。现有技术中，法律风险管理时效性滞后，数据运用上需要人工记录、人工分析，处于十分被动的管理模式，同时在管理成本上消耗较大的人力、物力。

技术实现要素：

为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种项目风险的管理方法及设备。

本申请的方案如下：

根据本申请实施例的第一方面，提供一种项目风险的管理方法，包括：

获取待管理项目的流程环节数据，以及各流程环节分别对应的项目数据；

根据所述各流程环节分别对应的项目数据，基于预先训练的法律风险识别模型，得到所述待管理项目各流程环节对应的法律风险点；

在访问层显示所述待管理项目流程环节，以及所述待管理项目各流程环节对应的法律风险点。

优选的，在本申请一种可实现的方式中，还包括：

获取全部基建项目的历史数据，所述全部基建项目的历史数据包括：全部基建项目的历史流程环节，以及各流程环节分别对应的历史项目数据；

获取历史项目各流程环节分别对应的法律风险点；

根据所述历史项目数据和历史项目各流程环节分别对应的法律风险点，训练所述法律风险识别模型。

优选的，在本申请一种可实现的方式中，还包括：

对所述法律风险点进行聚类；

设置风险等级参数，根据所述风险等级参数对所述法律风险点进行风险等级分类。

优选的，在本申请一种可实现的方式中，还包括：

根据所述法律风险点与风险等级分类的对应关系，训练所述法律风险识别模型；

根据所述各流程环节分别对应的项目数据，基于预先训练的法律风险识别模型，得到所述待管理项目各流程环节对应的法律风险点的风险等级分类；

在所述访问层显示所述法律风险点的风险等级分类。

优选的，在本申请一种可实现的方式中，还包括：

获取待管理项目的所属区域；

根据所述各流程环节分别对应的项目数据，基于预先训练的法律风险识别模型，得到所述待管理项目对应的全部法律风险点；

统计各区域的待管理项目数量，以及各区域全部待管理项目对应的法律风险点数量；

在所述访问层显示所述各区域的待管理项目数量，以及各区域全部待管理项目对应的法律风险点数量。

优选的，在本申请一种可实现的方式中，还包括：

从预先训练的数据库中获取法律风险点对应的解决措施；

将所述待管理项目各流程环节对应的法律风险点，风险等级分类，和所述法律风险点对应的解决措施发送到管理人员终端。

优选的，在本申请一种可实现的方式中，还包括：

监控待管理项目建设过程中，在法律风险点是否出现法律风险；

若待管理项目建设过程中在法律风险点出现法律风险，将出现法律风险的法律风险点和待管理项目各流程环节分别对应的项目数据作为训练法律风险识别模型的历史数据。

优选的，在本申请一种可实现的方式中，还包括：

获取所述待管理项目供应商的资信数据及工程扣分数据；

在所述访问层显示所述待管理项目供应商的资信数据及工程扣分数据。

优选的，在本申请一种可实现的方式中，还包括：

进行风险处置情况统计，具体包括：

风险识别数量统计，风险审查数量统计，风险应对数量统计，风险应对评价；

在所述访问层显示风险处置情况统计结果。

根据本申请实施例的第二方面，提供一种项目风险的管理设备，包括：

处理器和存储器，所述处理器与所述存储器通过通信总线相连接；

其中，所述处理器，用于调用并执行所述存储器中存储的程序；

所述存储器，用于存储程序，所述程序至少用于执行以上任一项所述的项目风险的管理方法。

本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：电力设施建设项目在实施前通常规划好项目数据，本申请中，获取待管理项目的流程环节数据，以及各流程环节分别对应的项目数据；根据各流程环节分别对应的项目数据，基于预先训练的法律风险识别模型，得到待管理项目各流程环节对应的法律风险点。本申请中，由于通过法律风险识别模型计算待管理项目各流程环节对应的法律风险点，减少了人力物力消耗，并且利用法律风险识别模型进行自动识别，对比人工分析无疑提高了计算速度。在访问层显示待管理项目流程环节，以及待管理项目各流程环节对应的法律风险点，使用户可以直观的了解待管理项目的法律风险点，更好的进行法律风险管控。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1是本申请一个实施例提供的一种项目风险的管理方法的流程图；

图2是本申请一个实施例提供的一种项目风险的管理方法中访问层的显示示意图；

图3是本申请一个实施例提供的一种项目风险的管理方法中训练法律风险识别模型的流程图；

图4是本申请一个实施例提供的一种项目风险的管理方法中对法律风险点进行分类的流程图；

图5是本申请另一个实施例提供的一种项目风险的管理方法中访问层的显示示意图；

图6是本申请又一个实施例提供的一种项目风险的管理方法中访问层的显示示意图；

图7是本申请一个实施例提供的一种项目风险的管理设备的结构图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是本申请一个实施例提供的一种项目风险的管理方法的流程图，参照图1，一种项目风险的管理方法，包括：

s11：获取待管理项目的流程环节数据，以及各流程环节分别对应的项目数据；

待管理项目可以为供电局管辖下所有的基建项目。

电力基建项目的建设过程包括：项目前期管理，项目实施，项目结项等。电力基建项目的建设过程具有多个项目流程环节，各项目流程环节分部具有对应的项目数据。

可以通过大数据平台从外部集成的数据平台，财务系统，营销系统，os2，外部数据系统等获取待管理项目的项目数据。

以图2中示出的待管理项目的流程环节为例，待管理项目流程环节可以包括：前期项目预备库，项目前期决策，前期工作，投资项目储备库，项目投资决策，初步设计，初步设计审批，物资采购，施工图设计，预算审批，非物资采购，建设准备，项目开工，项目建设，启动验收，投产试运，移交生产，竣工验收，项目结算，项目决算，项目关闭，项目后评价。

s12：根据各流程环节分别对应的项目数据，基于预先训练的法律风险识别模型，得到待管理项目各流程环节对应的法律风险点；

参照图2，根据各流程环节分别对应的项目数据，基于预先训练的法律风险识别模型，得到前期工作，初步设计审批，项目建设，施工图设计，物资采购，项目结算环节对应的法律风险点并在访问层进行显示，其余环节没有对应的法律风险点所以不进行显示。

s13：在访问层显示待管理项目流程环节，以及待管理项目各流程环节对应的法律风险点。

访问层可以包括：用户移动终端app，用户客户端，会场大屏。

访问层显示界面如图2所示。

本实施例中，由于通过法律风险识别模型计算待管理项目各流程环节对应的法律风险点，减少了人力物力消耗，并且利用法律风险识别模型进行自动识别，对比人工分析无疑提高了计算速度。在访问层显示待管理项目流程环节，以及待管理项目各流程环节对应的法律风险点，使用户可以直观的了解待管理项目的法律风险点，更好的进行法律风险管控。

一些实施例中的项目风险的管理方法，还包括：

s21：获取全部基建项目的历史数据，全部基建项目的历史数据包括：全部基建项目的历史流程环节，以及各流程环节分别对应的历史项目数据；

通过大数据平台从外部集成的数据平台，财务系统，营销系统，os2，外部数据系统等获取供电局管辖下全部基建项目的历史数据，获取的全部基建项目的历史数据更加准确。

s22：获取历史项目各流程环节分别对应的法律风险点；

s23：根据历史项目数据和历史项目各流程环节分别对应的法律风险点，训练法律风险识别模型。

将历史项目数据和历史项目各流程环节分别对应的法律风险点作为训练模型的历史数据，训练法律风险识别模型。训练完成的法律风险识别模型根据输入的项目项目数据，输出项目各流程环节对应的法律风险点。

一些实施例中的项目风险的管理方法，还包括：

s31：对法律风险点进行聚类；

将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。

s32：设置风险等级参数，根据风险等级参数对法律风险点进行风险等级分类。

将法律风险点进行聚类，按照设置好的风险等级参数法律风险点进行风险等级分类。

风险等级可以包括：高风险，中风险，低风险。

进一步的，方法还包括：

根据法律风险点与风险等级分类的对应关系，训练法律风险识别模型；

根据各流程环节分别对应的项目数据，基于预先训练的法律风险识别模型，得到待管理项目各流程环节对应的法律风险点的风险等级分类；

在访问层显示法律风险点的风险等级分类。

在法律风险识别模型训练过程中，加入法律风险点与风险等级分类的对应关系。在向法律风险识别模型输入各流程环节分别对应的项目数据时，法律风险识别模型还输出管理项目各流程环节对应的法律风险点的风险等级分类。

同时，还在访问层显示法律风险点的风险等级分类，使用户对法律风险点的风险等级有一个直观的了解。

一些实施例中的项目风险的管理方法，还包括：

获取待管理项目的所属区域；

根据各流程环节分别对应的项目数据，基于预先训练的法律风险识别模型，得到待管理项目对应的全部法律风险点；

统计各区域的待管理项目数量，以及各区域全部待管理项目对应的法律风险点数量；

在访问层显示各区域的待管理项目数量，以及各区域全部待管理项目对应的法律风险点数量。

参照图5，一个供电局管辖范围内通常具有多个区域，如肇庆供电局管辖范围内具有怀集县，封开县，德庆县，高要区，端州区，鼎湖区，大旺经济开发区，四会市，广宁县。每个区域内分别具有多个待管理项目，本实施例中，根据各流程环节分别对应的项目数据，基于预先训练的法律风险识别模型，得到待管理项目对应的全部法律风险点,统计各区域的待管理项目数量，以及各区域全部待管理项目对应的法律风险点数量。并在访问层显示各区域的待管理项目数量，以及各区域全部待管理项目对应的法律风险点数量。使用户可以直观的了解到辖区内各区域的待管理项目数量，以及各区域全部待管理项目对应的法律风险点数量，更方便进行风险管理。

一些实施例中的项目风险的管理方法，还包括：

从预先训练的数据库中获取法律风险点对应的解决措施；

将待管理项目各流程环节对应的法律风险点，风险等级分类，和法律风险点对应的解决措施发送到管理人员终端。

数据库中具有针对各法律风险点的解决措施，解决措施包括风险点分析和建议措施。

举例说明：

待管理项目流程环节：项目建设

法律风险点：项目分包

风险点分析：判断系统中对应的承包商/对应的项目是否存在合同分包记录，符合条件的，提示调查核实实际分包情况，避免非法转包或违法分包出现

建议措施：建议实地考察，并审查项目实际分包情况，判断是否存在违法分包、非法转包的情况，避免影响后续工程进度、工程质量问题。

可以通过短信或app通知等方式，将待管理项目各流程环节对应的法律风险点，风险等级分类，和法律风险点对应的解决措施发送到管理人员终端。

一些实施例中的项目风险的管理方法，还包括：

监控待管理项目建设过程中，在法律风险点是否出现法律风险；

若待管理项目建设过程中在法律风险点出现法律风险，将出现法律风险的法律风险点和待管理项目各流程环节分别对应的项目数据作为训练法律风险识别模型的历史数据。

待管理项目建设过程中，若对法律风险点进行了应对处理，则风险解除，若未进行应对处理，则很有可能发生法律风险。在待管理项目建设过程中，监控待管理项目在法律风险点是否出现法律风险。

若待管理项目建设过程中在法律风险点出现法律风险，将出现法律风险的法律风险点和待管理项目各流程环节分别对应的项目数据作为训练法律风险识别模型的历史数据，使法律风险识别模型可以与时俱进。

一些实施例中的项目风险的管理方法，还包括：

获取待管理项目供应商的资信数据及工程扣分数据；

在访问层显示待管理项目供应商的资信数据及工程扣分数据。

通过大数据平台提供的“6+1”系统数据及外部企业资信网数据，获取待管理项目供应商的资信数据及工程扣分数据，并在访问层显示待管理项目供应商的资信数据及工程扣分数据。

一些实施例中的项目风险的管理方法，还包括：

进行风险处置情况统计，具体包括：

风险识别数量统计，风险审查数量统计，风险应对数量统计，风险应对评价；

在访问层显示风险处置情况统计结果。

参照图6，在访问层显示风险识别数量统计，风险审查数量统计，风险应对数量统计，风险应对评价，可以使用户更好的管理项目风险。

一种项目风险的管理设备，参照图7，包括：

处理器41和存储器42，处理器41与存储器42通过通信总线相连接；

其中，处理器41，用于调用并执行存储器42中存储的程序；

存储器42，用于存储程序，程序至少用于以上任一实施例中的项目风险的管理方法。

可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。

需要说明的是，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。