[发明专利]一种基于智能AI机器学习的用于风险预测方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于智能AI机器学习的用于风险预测方法及装置，涉及到项目风险预测领域，该方法包括步骤一、项目录入，在项目录入时首先提取项目样本数据，将提取后的样本数据与风险标准库进行对比得到初步风险分析结果，在项目未被风险标准库录入时，增加新的风险标准库的风险标准规则；步骤二、项目在风险标准库的风险标准规则内时。本发明中，基于以上方法，可以对项目进行分类，从而可以对可以与风险标准库的风险标准规则做对比的项目进行风险分析，同时可以实时分析风险，也可以对不能与风险标准库的风险标准规则做对比的项目进行风险分析，并可以更新风险标准库的风险标准规则，不断的学习，从而便于进行分析。

技术领域

本发明涉及项目风险预测领域，特别涉及一种基于智能AI机器学习的用于风险预测方法及装置。

背景技术

随着科学技术的不断发展，软件研发项目的复杂性不断增大，研发周期不断增长且不确定性因素较多，为了减小风险发生概率并有效避免潜在风险对整个研发项目的损失，有必要对软件研发项目风险进行预测。现有文献提出基于粗糙集理论对电网建设项目的风险关系进行分析，计算风险因素的相关系数，为软件项目的风险管理提供依据，但存在项目风险因素两两之间相关项不高的问题。

现有的风险分析方法对当前数据进行简单的分析，无法实时的对风险进行分析，从而不能很好的对项目进行分析，因此，需要一种基于智能AI机器学习的用于风险预测方法及装置。

发明内容

本申请的目的在于提供一种基于智能AI机器学习的用于风险预测方法及装置，以解决上述背景技术中提出现有的风险分析方法对当前数据进行简单的分析，无法实时的对风险进行分析，从而不能很好的对项目进行分析的问题。

为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：一种基于智能AI机器学习的用于风险预测方法，该方法包括

步骤一、项目录入，在项目录入时首先提取项目样本数据，将提取后的样本数据与风险标准库进行对比得到初步风险分析结果，在项目未被风险标准库录入时，增加新的风险标准库的风险标准规则；

步骤二、项目在风险标准库的风险标准规则内时，在项目进行过程中定期提取更新后的样本数据，并将新的样本数据与风险标准库内同时期的样本数据进行对比得到实时风险分析结果，直至项目结束；

步骤三、项目不在风险标准库的风险标准规则内时，在新的项目开始时，首先确定风险的来源、风险产生的条件、描述其风险特征和判断出确定哪些风险事件有可能影响本项目，并将风险进行评级，同时输出和储存风险分析结果，在项目进行至结束时，实时对风险事件进行更新，同时输出和储存该时期的风险分析结果。

优选的，所述步骤一中的项目样本数据包括项目类型、项目时间、项目进度。

优选的，所述步骤一和所述步骤二中的风险标准库模块用于接收并储存不同项目类型相对应的风险标准规则。

优选的，所述步骤三中的风险评级方法为首先计算风险影响程度，然后根据风险影响程度进行评级。

优选的，所述计算风险影响程度的公式为：

f＝S/C

其中f为风险影响程度，S为总收入，C为交付成本。

优选的，所述样本数据与所述风险标准库对比时，首先筛选重复度高于百分之五十的风险标准规则，然后根据重复度从高往低，筛选出前三个风险标准规则提供初步风险对比结果，当没有高于百分之五十的风险标准时，筛选出一个最高的风险标准规则提供初步风险对比结果后，并建立一个新的风险标准规则供使用者增添风险标准库的风险标准规则。

优选的，所述风险标准库中设置有风险标准库的风险标准规则添加模块。