(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211019388.0 (22)申请日 2022.08.24 (71)申请人 杭银消费金融股份有限公司 地址 310000 浙江省杭州市拱 墅区庆春路 38号7层702室、 8层(801、 802、 803、 804 室)、 11层(1101、 1102室) (72)发明人 陈煜　张雪　杨明　曹龙宇　 (74)专利代理 机构 北京智行 阳光知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11738 专利代理师 马文婷 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/10(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种基于智能AI机器学习的用于风险预测 方法及装置 (57)摘要 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。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 115481872 A 2022.12.16 CN 115481872 A 1.一种基于智能AI机器学习的用于风险预测方法， 其特 征在于， 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。 2.根据权利要求1所述的一种基于智能AI机器学习的用于风险预测方法， 其特征在于： 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。 3.根据权利要求1所述的一种基于智能AI机器学习的用于风险预测方法， 其特征在于： 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。 4.根据权利要求1所述的一种基于智能AI机器学习的用于风险预测方法， 其特征在于： 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。 5.根据权利要求4所述的一种基于智能AI机器学习的用于风险预测方法， 其特征在于： 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 。 6.根据权利要求1所述的一种基于智能AI机器学习的用于风险预测方法， 其特征在于： 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。 7.根据权利要求1所述的一种基于智能AI机器学习的用于风险预测方法， 其特征在于： 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。 8.一种基于智能AI机器学习的用于风险预测装置， 其特征在于： 包括计算机和报警模 块， 所述报警模块用于根据风险分析 结果的风险等级发出报警指令 。 9.根据权利要求8所述的一种基于智能AI机器学习的用于风险预测装置， 其特征在于： 所述计算机内安装有处理模块， 所述处理模块用于对风险进行分析， 所述计算机上安装有 散热模块， 所述散热模块用于对所述计算机进行散热。 10.根据权利要求9所述的一种基于智能AI机器学习的用于风险预测装置， 其特征在 于： 所述计算机内安装有储存模块， 所述储存模块安装于所述计算机上， 所述储存模块用于 对数据进行储 存。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115481872 A 2一种基于智能AI机 器学习的用于风险预测方 法及装置 技术领域 [0001]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 [0002] [0003]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。 [0004]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 [0005] [0006]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。 [0007]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 [0008]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； [0009]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； [0010]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。 [0011]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。 [0012]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。 [0013]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， 然后根据风险说　明　书 1/4 页 3 CN 115481872 A 3