基于人工智能的项目风险预警方法及系统与流程

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。

背景技术：

1、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。

2、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。

3、因此，期望一种优化的项目风险预警方案。

技术实现思路

1、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。

2、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：

3、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；

4、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

5、基于所述项目语义理解特征，确定风险等级标签。

6、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：

7、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；

8、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

9、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。

10、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。

技术特征：

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：

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：

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：

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：

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：

8.根据权利要求7所述的基于人工智能的项目风险预警方法，其特征在于，计算所述训练字符粒度项目语义理解特征向量和所述训练词粒度项目语义理解特征向量的共有流形隐式相似性因数以得到共有流形隐式相似性损失函数值，包括：

9.一种基于人工智能的项目风险预警系统，其特征在于，包括：

技术总结
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。

技术研发人员：张雪,陶嘉驹,陈煜,王春雨
受保护的技术使用者：杭银消费金融股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15