一种项目全生命周期任务数据的风险预警方法和装置与流程

本发明涉及计算机，特别涉及人工智能，尤其涉及一种项目全生命周期任务数据的风险预警方法和装置。

背景技术：

1、目前，对于项目的全生命周期中各阶段的各项指标缺乏系统管理，需要人工进行逐项分析、定义、并具化到部门的小组及人员进行邮件提醒，并且根据个人历史经验识别和提前预判高风险的提醒。相关技术中，人工处理全生命周期的各阶段的各项指标的方式极大占用管理人员的精力，多维度的质量守护相关的指标通过人工进行提醒已不能满足，数据量大，风险识别以及预警效率较低，人工成本较高，自动化程度低下。

技术实现思路

1、本发明的一个目的在于提供一种项目全生命周期任务数据的风险预警方法，基于机器人流程自动化，完成全生命周期任务数据的特征提取并进行任务风险识别预警，基于历史风险情况来推演识别高风险的内容，自动派发预警消息，降低人工成本，提高自动化程度，提升风险识别以及预警效率。本发明的另一个目的在于提供一种项目全生命周期任务数据的风险预警装置。本发明的再一个目的在于提供一种计算机可读介质。本发明的还一个目的在于提供一种计算机设备。

2、为了达到以上目的，本发明一方面公开了一种项目全生命周期任务数据的风险预警方法，包括：

3、对待识别项目的全生命周期任务数据进行特征提取，生成目标任务特征信息表；

4、通过改进的聚类算法，根据预先生成的不同风险等级的初始质心特征向量，对目标任务特征信息表进行风险识别，得到任务风险等级；

5、若任务风险等级为高风险等级，从目标任务特征信息表中提取出风险预警数据；

6、根据风险预警数据，生成风险预警消息。

7、优选的，全生命周期任务数据包括文本类任务描述和数值类任务描述；

8、对待识别项目的全生命周期任务数据进行特征提取，生成目标任务特征信息表，包括：

9、通过特征提取算法，对文本类任务描述进行特征提取，生成文本特征表示；

10、对文本特征表示进行数值化，生成文本特征向量；

11、根据文本特征向量和数值类任务描述，生成目标任务特征信息表。

12、优选的，通过特征提取算法，对文本类任务描述进行特征提取，生成文本特征表示，包括：

13、通过词频-逆文档频率算法，对文本类任务描述进行向量和矩阵化，生成文本向量矩阵；

14、通过卡方检验算法，对文本向量矩阵进行特征选取，生成文本特征表示。

15、优选的，文本特征表示包括单类别和多类别；

16、对文本特征表示进行数值化，生成文本特征向量，包括：

17、通过独热编码算法，对单类别的文本特征表示进行数值化，生成单类别特征向量；

18、通过多热编码算法，对多类别的文本特征表示进行数值化，生成多类别特征向量；

19、根据单类别特征向量和多类别特征向量，生成文本特征向量。

20、优选的，根据文本特征向量和数值类任务描述，生成目标任务特征信息表，包括：

21、按照任务标识、人员标识和部门标识，对文本特征向量和数值类任务描述进行关联合并，生成原始目标任务特征信息表；

22、对原始目标任务特征信息表进行归一化处理，生成目标任务特征信息表。

23、优选的，方法还包括：

24、获取历史任务数据，历史任务数据包括历史文本类任务描述；

25、通过特征提取算法，对历史文本类任务描述进行特征提取，生成历史文本特征向量；

26、通过改进的聚类算法，根据预先确定的不同风险等级的历史任务特征，对历史文本特征向量进行聚类分析，生成不同风险等级的初始质心特征向量。

27、优选的，从目标任务特征信息表中提取出风险预警数据，包括：

28、按照预设的自动化执行脚本对目标任务特征信息表进行数据提取，生成风险预警数据。

29、优选的，根据风险预警数据，生成风险预警消息，包括：

30、根据风险预警数据，生成风险预警组成元素，风险预警组成元素包括风险预警正文、风险预警附件、收件人地址、抄送人地址；

31、通过自动化执行工具，按照预设的消息模板，根据风险预警正文、风险预警附件、收件人地址、抄送人地址，生成风险预警消息。

32、本发明还公开了一种项目全生命周期任务数据的风险预警装置，包括：

33、特征提取单元，用于对待识别项目的全生命周期任务数据进行特征提取，生成目标任务特征信息表；

34、风险识别单元，用于通过改进的聚类算法，根据预先生成的不同风险等级的初始质心特征向量，对目标任务特征信息表进行风险识别，得到任务风险等级；

35、风险预警数据提取单元，用于若任务风险等级为高风险等级，从目标任务特征信息表中提取出风险预警数据；

36、风险预警消息生成单元，用于根据风险预警数据，生成风险预警消息。

37、本发明还公开了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述方法。

38、本发明还公开了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储包括程序指令的信息，所述处理器用于控制程序指令的执行，所述处理器执行所述程序时实现如上所述方法。

39、本发明还公开了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，计算机程序/指令被处理器执行时实现如上所述方法。

40、本发明对待识别项目的全生命周期任务数据进行特征提取，生成目标任务特征信息表；通过改进的聚类算法，根据预先生成的不同风险等级的初始质心特征向量，对目标任务特征信息表进行风险识别，得到任务风险等级；若任务风险等级为高风险等级，从目标任务特征信息表中提取出风险预警数据；根据风险预警数据，生成风险预警消息，基于机器人流程自动化，完成全生命周期任务数据的特征提取并进行任务风险识别预警，基于历史风险情况来推演识别高风险的内容，自动派发预警消息，降低人工成本，提高自动化程度，提升风险识别以及预警效率。

技术特征：

1.一种项目全生命周期任务数据的风险预警方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的项目全生命周期任务数据的风险预警方法，其特征在于，所述全生命周期任务数据包括文本类任务描述和数值类任务描述；

3.根据权利要求2所述的项目全生命周期任务数据的风险预警方法，其特征在于，所述通过特征提取算法，对文本类任务描述进行特征提取，生成文本特征表示，包括：

4.根据权利要求2所述的项目全生命周期任务数据的风险预警方法，其特征在于，所述文本特征表示包括单类别和多类别；

5.根据权利要求2所述的项目全生命周期任务数据的风险预警方法，其特征在于，根据所述文本特征向量和数值类任务描述，生成所述目标任务特征信息表，包括：

6.根据权利要求1所述的项目全生命周期任务数据的风险预警方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求1所述的项目全生命周期任务数据的风险预警方法，其特征在于，所述从所述目标任务特征信息表中提取出风险预警数据，包括：

8.根据权利要求1所述的项目全生命周期任务数据的风险预警方法，其特征在于，所述根据所述风险预警数据，生成风险预警消息，包括：

9.一种项目全生命周期任务数据的风险预警装置，其特征在于，所述装置包括：

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述的项目全生命周期任务数据的风险预警方法。

11.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储包括程序指令的信息，所述处理器用于控制程序指令的执行，其特征在于，所述程序指令被处理器加载并执行时实现权利要求1至8任一项所述的项目全生命周期任务数据的风险预警方法。

12.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述的项目全生命周期任务数据的风险预警方法。

技术总结本发明提供了一种项目全生命周期任务数据的风险预警方法和装置，可用于人工智能技术领域，方法包括：对待识别项目的全生命周期任务数据进行特征提取，生成目标任务特征信息表；通过改进的聚类算法，根据预先生成的不同风险等级的初始质心特征向量，对目标任务特征信息表进行风险识别，得到任务风险等级；若任务风险等级为高风险等级，从目标任务特征信息表中提取出风险预警数据；根据风险预警数据，生成风险预警消息，基于机器人流程自动化，完成全生命周期任务数据的特征提取并进行任务风险识别预警，基于历史风险情况来推演识别高风险的内容，自动派发预警消息，降低人工成本，提高自动化程度，提升风险识别以及预警效率。技术研发人员：张梅芳受保护的技术使用者：中国工商银行股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/26