CN112258061B - 一种项目全过程风险智能分析预警系统及预警方法 - Google Patents

Abstract

一种项目全过程风险智能分析预警系统及预警方法，系统包括：风险规则库管理模块，设有风险规则模型及相似检测模型；项目文档管理模块，对项目文档进行管理，接收新的文档数据；项目管理基本数据管理模块，生产项目过程数据并进行管理，通过项目过程的信息；项目建设全过程风险分析模块，将项目文档管理模块的文档信息与风险规则库管理模块内的风险规则模型及相识度检测模型进行校核，并生产结果；信息化项目风险驾驶舱模块，将项目建设全过程风险分析模块的结果进行展示；系统管理模块。通过该预警系统及预警方法，通过信息化项目全过程各阶段数据，进行全面、充分、及时的风险信息融合。

Description

一种项目全过程风险智能分析预警系统及预警方法

技术领域

本发明涉及信息技术领域，具体为一种项目全过程风险智能分析预警系统。

背景技术

当前，中国经济呈现新常态，能源生产与消费革命，电力体制改革、互联网思维、新技术发展等方面对电力信息化产生巨大而深远的影响。信息化作为现代企业的重要特征，是实践和推广先进管理思想的重要载体。信息化要随着管理的创新与时俱进，贯彻科学管理理念、优化管理流程、提高管理水平。

现在随着信息化建设步伐的不断迈进，信息化项目投资逐年递增的同时也给项目建设全过程管控带来了新的挑战，现有的管控具有以下缺点：

1、依靠人工审核，鉴于每个相关人员的项目管理经验、知识水平等的不同，导致审核标准不完全统一。

2、项目全过程涉及文档材料众多，需要耗费大量的时间精力，难以保障风险均被及时发现和处理。

3、各项目由不同的负责人承担，由于信息不对称，容易重复建设，重复开发等，对项目相识度识别能力待加强。

4、不同项目类型在项目管控阶段所要求文档不尽相同，经常在验收环节、归档环节才发现资料缺失，资料完整度差等情况。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种提升信息化项目全过程风险监测分析预警能力的信息化项目全过程风险智能分析预警系统。

(二)技术方案

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种项目全过程风险智能分析预警系统，包括：

风险规则库管理模块，设有风险规则模型及相似检测模型；

项目文档管理模块，对项目文档进行管理，接收新的文档数据，文档数据的修改，设有文档搜索模块；

项目管理基本数据管理模块，生产项目过程数据并进行管理，通过项目过程的信息；

项目建设全过程风险分析模块，将项目文档管理模块的文档信息与风险规则库管理模块内的风险规则模型及相似检测模型进行校核，并生产结果；

信息化项目风险驾驶舱模块，将项目建设全过程风险分析模块的结果进行展示；

系统管理模块，对系统的基础模块进行管理。

本发明改进有，信息化项目风险驾驶舱模块包括：

风险库：按照项目分类，风险分类各维度进行全表展示，并支持用户按照筛选条件进行搜索展示；

风险预警：接入项目建设全过程风险分析模块的风险识别信息，并打开对应项目文档，快速定位；

项目风险分析展示：采用BI分析工具，实现项目风险分析成果展示，分为两种展示方式，一种是按照单个项目所涉及的风险进行分析展示，另一种是按照阶段时间内项目涉及风险分析展示。

风险类别分析展示：根据风险规则库管理模块内的风险规则对风险类别进行管理，并支持按照风险类别的不同，节选风险发生时间段，多维度的以风险类别为核心的分析成果展示。

本发明改进有，项目管理基本数据管理模块包括：

项目全过程数据管理：将接入的项目数据按照项目的全过程进行重新排序，并通过可视化方式实现快速的项目全过程一览，系统将项目全过程常用维度划分为：可研阶段、初设阶段、合同签订阶段、验收阶段四个阶段，将所接入的项目数据按照阶段不同进行总览，同时进行列表展示。

从外部数据中心直接通过接口方式，导入项目全过程数据，结构化数据于非结构化数据的同步导入，支持手动更新系统数据，支持自动化出发更新系统数据。

项目资金管理：从项目资金相关表格数据中抽取项目相关的估算、概算、预算金额，对抽取数据结果的展示，项目估算费用分项明细表的提取及展示。

本发明改进有，项目文档管理包括：

文档库管理：对所有项目建设过程中所涉及到的文档进行单独的管理，实现文档的分类存储管理，分类管理，同时按照项目类别进行分类管理；

项目文档全文搜索：包括综合检索、关联检索、智能检索模块；

文档关联推荐：根据具体搜索结果，通过项目关联对应的项目其他类型文档。

文档搜索结果展示：通过文档相关元数据及文档内容与搜索词的相关度算法，进行择优排序。

本发明进一步提供一种信息化项目全过程风险智能分析预警方法，包括以下步骤：

步骤、根据项目输入项目全过程管理信息，根据项目全过程管理信息内的关键信息提取出相关文档；

步骤、通过风险规则信息对项目全过程管理信息进行检验，并得出风险点；

步骤，对风险点进行识别，并最终形成风险成果进行展示。

本发明改进有，步骤后对风险点涉及的文档进行定位。

本发明改进有，所述步骤中的提取出相关文档的步骤具体如下：

利用正则表达式抽取提出第一抽取对象，并将％的第一抽取对象导入模式自动归纳算法的训练语料，其余％通过模式自动归纳算法构建抽取模型。

(三)有益效果

与现有技术相比，本发明提供了一种项目全过程风险智能分析预警系统，具备以下有益效果：通过该预警系统及预警方法，通过信息化项目全过程各阶段数据，结合信息化项目管控相关制度数据、历史审计问题项目数据，进行全面、充分、及时的风险信息融合，分析项目各个阶段不同环节潜在的风险点，构建面向信息化项目管控的风险知识库，智能地判别信息化项目全过程风险因素、风险指标和风险特征。同时基于项目成果，探索为公司各业务领域构建智能风控体系提供夯实的实践基础。

附图说明

图1为本发明的系统示意图。

图2为本发明的系统提取出相关文档的步骤示意图。

图中：1、信息化项目风险驾驶舱；2、项目管理基本数据管理；3、项目文档管理；4、项目建设全过程风险分析；5、风险规则库管理；6、系统管理；7、风险库；8、风险预警；9、项目风险分析展示；10、风险类别分析展示；11、项目全过程数据管理；12、项目资金管理；13、文档库管理；14、项目文档全文搜索；15、项目名称管理；16、开发项目需求风险分析；17、采购风险分析；18、开发项目功能点分析；19、合同审查风险分析；20、运维项目风险分析；21、资金支付风险分析；22、结算风险分析；23、验收阶段风险分析；24、归档阶段风险分析；25、风险规则新增；26、风险规则查询；27、风险规则停用；28、风险规则修改；29、风险规则发布；30、正则表达式；31、原始语料；32、模式自动归纳算法。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1到图2，一种项目全过程风险智能分析预警系统，包括信息化项目风险驾驶舱1、项目管理基本数据管理2、项目文档管理3、项目建设全过程风险分析4、风险规则库管理5与系统管理6六大功能模块。

本系统通过接入大数据平台的信息化项目全过程数据，通过的预制的项目信息提取模型，针对信息化项目全过程中涉及到的各类文档进行关键信息提取，并形成结构化数据。同时系统根据构建项目管理过程中的各类风险规则模型，对项目全过程管理中的风险点进行识别，并将最终风险分析结果进行展示。并且在贯穿整个项目管理过程，可实现对项目相关文档的智能搜索，帮助用户快速定位所属文档。

具体的，信息化项目风险驾驶舱1提供了所有接入项目数据的最终风险分析成果，支持用户快速总览目前所有项目的整体风险概况。包含：风险库7，风险预警8，项目风险分析展示9，及风险类别分析展示10四个功能块。

(1)风险库7

风险库7是指系统可支持用户按照项目分类，风险分类等各维度进行全表展示，并支持用户按照筛选条件进行搜索展示。

(2)风险预警8

风险预警8是指系统接入项目全过程管理数据后，可自动按照预制的项目文档关键信息抽取模型对接入的项目文档进行自动关键信息的抽取，并同时根据系统预设的风险规则模型进行自动风险分析，用户可直接点击预警信息查看对应的风险识别信息。并打开对应项目文档，快速定位问题，

(3)项目风险分析展示9

系统可依托现有的BI分析工具，实现项目风险分析成果展示，支持按照单个项目所涉及的风险进行分析展示，支持按照阶段时间内项目涉及风险分析展示，支持按照用户进行自定义可视化展示方式。

(4)风险类别分析展示10

通过智能分析项目全过程文档数据，并根据风险规则对所发现的风险类别进行管理，并支持按照风险类别的不同，节选风险发生时间段等，实现多维度的以风险类别为核心的分析成果展示，帮助用户快速锁定常见的项目全过程管理风险，有效支撑相关规范的完善，和项目整改。

项目管理基本数据管理2模块主要是针对接入项目全过程数据的管理，支持对所接入项目数据的基础管理，方便后续与项目风险形成关联分析成果，主要包含项目全过程一览，项目全过程数据接入，新增项目管理，项目文档管理3等四大功能模块。

(1)项目全过程数据管理11

将接入的项目数据按照项目的全过程进行重新排序，并通过可视化方式实现快速的项目全过程一览。系统将项目全过程常用维度划分为：可研阶段、初设阶段、合同签订阶段、验收阶段等四个阶段。将所接入的项目数据按照阶段不同进行总览，同时也支持进行列表展示。

系统支持从外部数据中心直接通过接口方式，导入项目全过程数据，同时支持结构化数据于非结构化数据的同步导入。同时支持手动更新系统数据，也支持自动化出发更新系统数据。

(3)项目资金管理12

系统支持从项目资金相关表格数据中抽取项目相关的估算、概算、预算等金额。支持对抽取数据结果的展示，同时可进行人工修正。系统支持项目估算费用分项明细表的提取及展示，同时可进行人工修正更改。

系统将项目文档做为单独的管理单元，支持用户按照项目不同阶段所需文档数据，进行对应的上传。同时也可以支持在此功能模块对已接入项目文档数据进行基本管理。同时支持项目文档搜索功能贯穿整个系统。在所有的系统页面上都快速发起文档智能搜索，方便用户在任何时候都可以快速进行文档搜索。具体包含：文档库管理13、文档搜索结果展示、文档全文搜索、文档关联推进等四大特色功能。

(1)文档库管理13

文档库管理13主要是针对所有项目建设过程中所涉及到的文档进行单独的管理，包含对实体文件及其元数据管理，实现文档的分类存储管理，分类管理。同时按照项目类别进行分类管理。

(2)项目文档全文搜索14

项目文档搜索是指系统支持通过综合检索、关联检索、智能检索等模块，实现文档的深度检索及个性化展示，满足公司员工对文档检索的需求。在服务提供形式上，一方面，提供了完整的、交互式的搜索界面，能够发起对文档的实时检索、获得搜索结果及按内容关联推荐、按兴趣推荐的相关结果，以及根据业务场景、时间脉络的场景化展示效果；另一方面，非结构化文档深度检索服务提供基于接口的搜索服务，可以方便地集成到各类业务系统中，实现各业务系统的“站内文档搜索”，避免文档搜索功能的重复建设，提升信息化建设集约化程度。具体包括特色功能

1)项目文档全文搜索(14

实现了项目文档的全文搜索，拓展了搜索的广度及深度，在搜索形式上，能够针对抽取的关键信息进行精确检索、针对文档内容进行模糊检索，结合二者能力的组合检索，以及针对特定业务域或文档类型的垂直检索。

2)组合搜索

依据文档关键信息抽取结果，将零散的信息点通过关键信息关联关系进行多角度的串联，从时间脉络、业务脉络、预设模版，以及基于元数据的智能关联等形式重新组织搜素结果，支撑构建丰富的搜索应用。

(3)文档关联推荐

用户在搜索结果展示页面，系统可根据具体搜索结果，通过项目关联对应的项目其他类型文档，例如用户搜索某个项目可研，在结果展示的同时，可推荐该项目其他阶段文档数据。提升用户搜索体验。

(4)文档搜索结果展示

文档搜索结果展示主要是通过内置的结果排序算法进行优化，通过文档相关元数据及文档内容与搜索词的相关度算法，进行择优排序。实现搜索结果更符合用户搜索所需，提升搜索的用户交互体验。

项目建设全过程风险识别指系统可支持按照预制的风险规则模型，针对项目文档所抽取的关键信息与标准数据进行风险校核，实现风险规则模型的自动计算识别。同时系统还支持内置的项目文档相似度算法，进行对应风险防控规则的制定。用户可根据风险管理需求，调整文档相似度比例。具体包含：项目名称管理15、开发项目需求风险分析16、采购风险分析17、合同审查风险分析19、开发项目功能点风险分析、运维项目风险分析20、资金支付风险分析21、结算风险分析22、验收阶段风险分析23及归档阶段风险分析24等十大风险分析场景。

(1)项目名称管理15

系统支持将所纳入项目建设全过程管理的相关文档，通过训练项目名称抽取模型，准确识别各文档中的项目名称，实现各文档间的项目名称保持一致，确保项目名称不一致风险。

(2)开发项目需求风险分析16

基于系统接入的已完成审核通过的项目需求规格说明书，通过项目需求分析章节内容的抽取模型，实现项目需求规格说明书中需求分析章节的内容抽取。并以此为依据，通过可研需求分析章节抽取模型、可研建设内容章节抽取模型，实现对项目可研阶段中项目可行性研究报告进行数据抽取。而后通过文本相识度算法，自动判断三者之间的相似程度，确保项目建设在需求阶段和可研阶段内容一致性。

同时在已抽取的需求章节内容、建设章节内容基础上与历史同类型项目建设过程中是否存在已建情况，避免重复建设，有效避免项目立项风险。

(3)采购风险分析17

以通过审批的可研及估算书为基础，在项目招投标阶段，通过招标技术规范书中的项目项目限价、分项报价、建设内容三类抽取模型，实现项目限价、分项报价、建设内容数据的相似度判断。

系统创建采购要素表单，支持用户可导入具体项目采购要素，并通过导入的采购要素与抽取的相关信息进行双向校核。

(4)开发项目功能点分析18

系统针对开发项目，基于可研报告以及所签订合同的技术协议，抽取相关文档中功能列表内容，通过开发项目的一级功能、二级功能两个模块抽取模型，实现该项目开发功能点数据抽取，并实现结构化存储。

同时在项目建设过程中，针对项目概要设计、详细设计中所体现的功能列表进行数据抽取。一旦设计项目建设内容变更，还需要对项目变更文档中的功能进行抽取，抽取结果可进行人工复核。

最后通过预制的风险规则模型，实现对该项目建设过程中所涉及的建设功能点进行判断，需保持在一定的相似度以上方可。

(5)合同审查风险分析19

系统支持合同数据导入表单，实现对在签订阶段的合同初稿数据导入，并通过文档相似度判断、文档完整性识别等技术手段，自动判断合同交付内容是否与采购文件一致。同时具备审核要素自定义功能，灵活实现合同金额、甲乙双方信息是否正确，付款金额是否正确、项目进度要求是否合理等内容的自动化检查。帮助具体的合同审查人员在合同签订阶段进行合同审查，并可通过系统内置的全文搜索引擎，快速搜索合同具体条款内容，提高合同审查效率。

(6)运维项目风险分析20

项目运维阶段主要是针对项目提交的周报、月报、季报三个报告进行分析，并通过预制的运维项目风险模型进行风险甄别。具体支持以下几类识别：

周报相似度识别

系统支持对项目全过程中涉及的项目周报数据进行相识度识别，一旦相似度高于某个用户设置的阈值，系统则自动预警。

月报相似度识别

系统支持对项目全过程中涉及的项目月报数据进行相识度识别，一旦相似度高于某个用户设置的阈值，系统则自动预警。

季报相似度识别

系统支持对项目全过程中涉及的项目季报数据进行相识度识别，一旦相似度高于某个用户设置的阈值，系统则自动预警。

(7)资金支付风险分析21

资金支付风险主要以合同为依据，抽取项目合同中的项目名称，项目编号、合同名称、合同编号、合同金额、合同里程碑时间、支付条件等关键字段进行抽取，并通过与接入的资金支付相关结构化数据进行风险规则校核，实现对资金支付风险的预警提示。

(8)结算风险分析22

对照项目合同检查结算资料，检查结算单价是否与乙方分项报价一致，结算工作内容是否为合同约定内容，结算分项价格是否超过估算金额，是否存在在同一时间段内厂家人员同时出现在多个项目结算资料的问题。

(9)验收阶段风险分析23

基于信息化项目的类型，对信息系统开发推广与升级、维护、信息基础设施建设与升级等不同类型的项目进行分析。具备风险自定义功能，根据制度要求检查交付物的完整性、规范性及合理性。

首先预制一套的验收标准风险规则，其次针对项目验收阶段所提交的验收文档进行关键字段数据抽取，至少支持对验收文档名称、验收文档撰写时间、验收文档是否为空，验收文档大小这四类情况进行识别抽取。最后保障项目验收阶段文档完整性、时序性、及业务规范要求属性的多种风险分析。

(10)归档阶段风险分析24

归档阶段主要是指项目验收后期，项目相关文档将进行归档操作，通过将项目归档相关标准规范转化为系统的风险规则，并通过在接入项目归档数据时，通过对项目归档的相关文档名称、文档大小、归档清单等归档数据进行抽取比对，实现基于归档规范下的风险分析。

风险规则库管理5是本系统建设核心关键之一，用户可通过预制的项目风险规则实现对项目全过程数据的快速智能化风险分析预警。具体包含：风险规则新增25，风险规则查询26，风险规则修改28，风险规则停用27，风险规则发布29等五个功能模块，

(1)风险规则新增25

本系统通过线下训练好的项目文档相似度算法模型导入本系统，实现将项目文档相似度算法的可视化操作，用户在直接在界面上编辑相似度比例作为风险规则。

本系统还支持通过SQL语句与正则表达式30的方式，实现基本风险规则的制定。

(2)风险规则查询26

风险规则查询26是指用户可通过该模块查询系统中目前所有的风险规则，并针对对应的风险规则进行快速调整。

(3)风险规则停用27

支持用户制定风险规则的停用，用户一旦选择风险规则停用27，则对应风险规则的智能分析功能将停止服务。

(4)风险规则修改28

系统支持对已停用的风险规则进行修改完善。

(5)风险规则发布(29

系统支持对应已完成制定的风险规则进行发布，用户一旦发布风险规则，则系统后台自动开启自动化风险服务，重新计算项目风险。并更新展示成果。

本发明进一步的提供一种信息化项目全过程风险智能分析预警方法，包括以下步骤：

步骤1、根据项目输入项目全过程管理信息，根据项目全过程管理信息内的关键信息提取出相关文档；

步骤2、通过风险规则信息对项目全过程管理信息进行检验，并得出风险点；

步骤3，对风险点进行识别，并最终形成风险成果进行展示。

所述步骤1中的提取出相关文档的步骤具体如下：

将待抽取的原始语料31，利用准确的正则表达式30抽取提出第一抽取对象，并将20％的第一抽取对象导入模式自动归纳算法32的训练语料，其余80％通过模式自动归纳算法32构建抽取出第一模型。

将训练语料与第一模型进行判断，如果模型自动判断的准确性尚未达到正确率，则重新改变正则表达式30进行第一抽取对象的抽取，否则，将第一模型直接对原始语料31进行抽取并获得结果。

其基本原理是，利用“正则表达式30抽取”准确性高、匹配范围小的特点，编写少量的规则，实现从大量的语料中匹配出少量但准确的抽取对象，并作为后续过程的导入。而后，将获得的抽取结果，切割出一定比例作为导入到“模式自动归纳”方法的训练语料，替代“人工标注”过程，并利用“模式自动归纳”类算法，构建“抽取模型”。

本项目技术路线支持对抽取模型效果进行回测，对切割出的剩余的语料进行自动化抽取，并对抽取结果进行自动判断；如果模型自动判断的准确性尚未达到业务要求，则继续优化模型，否则，如果模型自动判断的准确性已经达到业务要求，则停止该过程，并将该模型作为文本抽取最终模型部署应用。

相对于现有技术路线，本项目采用的文本抽取挖掘综合技术路线在文本关键信息抽取问题上，用基于少量规则的“规则判断”，替代“人工标注”获得初始标准语料，大大降低了初期人工投入；对“模式自动归纳”模型的抽取结果进行自动化回测，确保模型的准确性符合业务需求；用“自动归纳模型”作为最终文本抽取的执行器，确保模型的适用性得到保障不限制于待抽取信息是否具有严格的模版，所以抽取范围远高于纯粹基于“正则表达式30”的方法；整个过程是可增量迭代的。如果“模式自动归纳”训练得到的模型的抽取效果不理想(准确性达不到要求)，仅需要进行增加编写少量正则表达式30，执行同样的过程循环，即可有效提升模型抽取效果，前期编写的规则不会被废弃。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (4)

1.一种项目全过程风险智能分析预警系统，其特征在于，包括：

风险规则库管理（5）模块，设有风险规则模型及相似检测模型；

项目文档管理（3）模块，对项目文档进行管理，接收新的文档数据，文档数据的修改，设有文档搜索模块；

项目管理基本数据管理（2）模块，生产项目过程数据并进行管理，通过项目过程的信息；

项目建设全过程风险分析（4）模块，将项目文档管理（3）模块的文档数据与风险规则库管理（5）模块内的风险规则模型及相似检测模型进行校核，并生产结果；

信息化项目风险驾驶舱（1）模块，将项目建设全过程风险分析（4）模块的结果进行展示；

系统管理（6）模块，对系统的基础模块进行管理；

信息化项目风险驾驶舱（1）模块包括：

风险库（7）：按照项目分类，风险分类各维度进行全表展示，并支持用户按照筛选条件进行搜索展示；

风险预警（8）：接入项目建设全过程风险分析（4）模块的风险识别信息，并打开对应项目文档，快速定位；

项目风险分析展示（9）：采用BI分析工具，实现项目风险分析成果展示，分为两种展示方式，一种是按照单个项目所涉及的风险进行分析展示，另一种是按照阶段时间内项目涉及风险分析展示；

风险类别分析展示（10）：根据风险规则库管理（5）模块内的风险规则对风险类别进行管理，并支持按照风险类别的不同，节选风险发生时间段，多维度的以风险类别为核心的分析成果展示；

项目管理基本数据管理（2）模块包括：

项目全过程数据管理（11）：将接入的项目数据按照项目的全过程进行重新排序，并通过可视化方式实现快速的项目全过程一览，系统将项目全过程常用维度划分为：可研阶段、初设阶段、合同签订阶段、验收阶段四个阶段，将所接入的项目数据按照阶段不同进行总览，同时进行列表展示；

从外部数据中心直接通过接口方式，导入项目全过程数据，结构化数据与非结构化数据的同步导入，支持手动更新系统数据，支持自动化出发更新系统数据；

项目资金管理（12）：从项目资金相关表格数据中抽取项目相关的估算、概算、预算金额，对抽取数据结果的展示，项目估算费用分项明细表的提取及展示；

项目文档管理（3）包括：

文档库管理（13）：对所有项目建设过程中所涉及到的文档进行单独的管理，实现文档的分类存储管理，分类管理，同时按照项目类别进行分类管理；

项目文档全文搜索（14）：包括综合检索、关联检索、智能检索模块；

文档关联推荐：根据具体搜索结果，通过项目关联对应的项目其他类型文档；

文档搜索结果展示：通过文档相关元数据及文档内容与搜索词的相关度算法，进行择优排序。

2.一种信息化项目全过程风险智能分析预警方法，应用于权利要求1的所述的一种项目全过程风险智能分析预警系统，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、根据项目输入项目全过程管理信息，根据项目全过程管理信息内的关键信息提取出相关文档；

步骤2、通过风险规则信息对项目全过程管理信息进行检验，并得出风险点；

步骤3，对风险点进行识别，并最终形成风险成果进行展示；

所述步骤1中的提取出相关文档的步骤具体如下：

将待抽取的原始语料（31），利用准确的正则表达式（30）抽取提出第一抽取对象，并将20%的第一抽取对象导入模式自动归纳算法（32）的训练语料，其余80%通过模式自动归纳算法（32）构建抽取出第一模型。

3.根据权利要求2所述的一种信息化项目全过程风险智能分析预警方法，其特征在于，步骤3后对风险点涉及的文档进行定位。

4.根据权利要求2所述的一种信息化项目全过程风险智能分析预警方法，其特征在于，将训练语料与第一模型进行判断，如果模型自动判断的准确性尚未达到正确率，则重新改变正则表达式（30）进行第一抽取对象的抽取，否则，将第一模型直接对原始语料（31）进行抽取并获得结果。

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