[发明专利]项目投资决策方法和系统

说明书

本公开提供了一种项目投资决策方法和系统，方法包括：采集项目的与投资决策相关联的多个预设维度的项目数据，该多个预设维度基于不同的项目来设置和变更；基于特征工程处理项目数据以获取与这些项目数据对应的项目特征；将项目特征输入基于集成学习的项目投资决策模型以预测该项目的可投资概率；以及根据所预测的可投资概率来进行项目投资决策。

技术领域

本公开涉及人工智能领域，更具体地，涉及项目投资决策方法和系统。

背景技术

目前在对项目(例如，基建项目等)进行前期评估时，主要以业务专家的历史经验为主，没有科学的依据参考，属于粗放式管理状态。

这种凭经验的项目投资决策评估具有如下几个缺点：

(1)缺少数据驱动，因为在评估项目时需要考虑的因素较多，例如，投资体制、投资方式、资金筹集、成本效益、资产归属、占地面积、建设时序等。业务专家在有限的时间内能够处理的信息有限，因此目前的方案主要以历史经验为主，属于主观经验式评估，非数据驱动型决策；

(2)评估决策依据不稳定，因为每个业务专家因个人经验不同，擅长处理的领域不同，因此在面对同一项目时，不同的专家可能会给出截然不同的评估决策；以及

(3)无法从历史经验优化评估方案，由于项目逐年增加，历史项目的反馈可以充当新项目评估判断的参考，但是由于专家所能处理的信息有限，导致所能参考的历史项目的信息有限，因此历史数据不能充分发挥价值。

因此，为了解决上述问题，达到数据驱动决策的目的，希望能够提供一种基于数据建模的项目投资决策方法，从而保证最终评估决策的一致性，并且能够从历史经验优化评估方案，使项目投资决策的应用实践性更佳。

发明内容

提供本公开内容以便以简化形式介绍将在以下具体实施方式中进一步的描述一些概念。本公开内容并非旨在标识所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于帮助确定所要求保护的主题的范围。

针对以上问题，根据本公开的一个方面，提供了一种项目投资决策方法，所述方法包括：采集项目的与投资决策相关联的多个预设维度的项目数据，所述多个预设维度基于不同的项目来设置和变更；基于特征工程处理所述项目数据以获取与所述项目数据对应的项目特征；将所述项目特征输入基于集成学习的项目投资决策模型以预测所述项目的可投资概率；以及根据所预测的可投资概率来进行项目投资决策。

本公开实施例的技术方案中，通过基于历史项目的数据情况和评估结果进行学习，从针对项目设置/变更的各个预设维度建立预测项目是否可以投资以及其投资概率的投资决策分析模型，从而解决缺少数据驱动、评估决策依据不稳定、以及无法从历史经验优化评估方案等技术问题，辅助业务决策，提高投资效益。

根据本公开的一个实施例，所述多个预设维度的选择根据对所述项目的投资决策的影响的大小来进行。

根据本公开的进一步实施例，所述多个预设维度包括投资体制、投资方式、资金筹集、成本效益、资产归属、占地面积或建设时序中的一者或多者。

根据本公开的进一步实施例，基于特征工程处理所述项目数据以获取与所述项目数据对应的项目特征进一步包括：对所述项目数据进行预处理，所述预处理至少包括缺失值填充、异常值处理、归一化和统计变换；以及对经预处理的项目数据进行特征转换、特征选择和特征提取以获取与所述项目数据对应的项目特征。

根据本公开的进一步实施例，所述特征转换包括连续型特征转换或离散型特征转换。

根据本公开的进一步实施例，所述特征选择包括过滤式特征选择、封装式特征选择或嵌入式特征选择中的一者或多者。

根据本公开的进一步实施例，所述特征提取包括线性降维或非线性降维。

根据本公开的进一步实施例，所述项目投资决策模型是基于多维度数据的分类预测模型。