CN118037414A - 一种项目风险管理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种项目风险管理方法，包括：周期性获取待评测项目对应的自然语言数据信息和结构化数据信息，并根据所述自然语言数据信息和所述结构化数据信息，确定项目融合信息；每确定出所述项目融合信息时，利用预设项目风险识别算法以及所述项目融合信息，对所述待评测项目进行风险的识别预测，得到所述待评测项目的风险信息；根据所述风险信息和所述项目融合信息生成项目风险应对策略。通过周期性的对项目相关的数据信息进行采集，能够及时获取到当前与项目相关的数据信息，通过项目相关的数据信息对当前项目是否存在风险进行预测，并生成相对应的风险应对策略，能够降低项目执行过程中的风险，提高项目运行的安全性及稳定性。

Description

一种项目风险管理方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及项目管理技术领域，尤其涉及一种项目风险管理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

近年来，随着信托业务规模的扩大，信托公司的项目投后管理任务越发繁重，需要对项目风险做监测报告、风险要点跟踪、舆情监测等等。

现有的项目投后风险监控方法，一般是为每一个项目配置投后跟踪流程，需要人工定期的对项目的风险监测要点、工作日期、项目后期管理报告等信息进行更新。

现有技术中的项目投后风险监控方法，人工参与较多，需要消耗较大的人力对项目的后续进展进行更新管理，且整体的数据更新频率受限于人工参与的频率，在项目存在风险时无法及时监测响应告警。

发明内容

本发明提供了一种项目风险管理方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中，项目数据更新频率受限于人工参与的频率，导致项目在存在风险时无法及时响应的问题。

根据本发明的一方面，提供了一种项目风险管理方法，包括：

周期性获取待评测项目对应的自然语言数据信息和结构化数据信息，并根据所述自然语言数据信息和所述结构化数据信息，确定项目融合信息；

每确定出所述项目融合信息时，利用预设项目风险识别算法以及所述项目融合信息，对所述待评测项目进行风险的识别预测，得到所述待评测项目的风险信息；

根据所述风险信息和所述项目融合信息生成项目风险应对策略。

根据本发明的另一方面，提供了一种项目风险管理装置，包括：

项目融合信息确定模块，用于周期性获取待评测项目对应的自然语言数据信息和结构化数据信息，并根据所述自然语言数据信息和所述结构化数据信息，确定项目融合信息；

项目风险信息预测模块，用于每确定出所述项目融合信息时，利用预设项目风险识别算法以及所述项目融合信息，对所述待评测项目进行风险的识别预测，得到所述待评测项目的风险信息；

应对策略生成模块，用于根据所述风险信息和所述项目融合信息生成项目风险应对策略。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的项目风险管理方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的项目风险管理方法。

本发明实施例的技术方案，通过周期性获取待评测项目对应的自然语言数据信息和结构化数据信息，并根据自然语言数据信息和所述结构化数据信息，确定项目融合信息，并在确定出项目融合信息后，利用预设项目风险识别算法以及项目融合信息，对待评测项目进行风险的识别预测，得到待评测项目的风险信息，进而根据风险信息和项目融合信息生成项目风险应对策略。通过周期性的对项目相关的数据信息进行采集，获取到项目融合信息，能够及时的对项目相关的数据信息进行获取，然后通过获取到的信息对当前项目是否存在风险进行预测，进而对项目存在的风险进行及时预测，并生成相对应的风险应对策略。解决了项目数据更新频率受限于人工参与的频率，导致项目在存在风险时无法及时响应的问题，能够降低项目执行过程中的风险，提高项目运行的安全性及稳定性。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例一提供的一种项目风险管理方法的流程图；

图2是根据本发明实施例二提供的另一种项目风险管理方法的流程图；

图3是根据本发明实施例三提供的一种项目风险管理装置的结构示意图；

图4是实现本发明实施例的项目风险管理方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

图1为本发明实施例一提供了一种项目风险管理方法的流程图，本实施例可适用于对项目进行项目风险管理情况，该方法可以由项目风险管理装置来执行，该项目风险管理装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该项目风险管理装置可配置于电子设备中。如图1所示，该方法包括：

S110、周期性获取待评测项目对应的自然语言数据信息和结构化数据信息，并根据自然语言数据信息和结构化数据信息，确定项目融合信息。

其中，待评测项目可以是需要进行风险评估和管理的项目，例如正在进行中，需要进行风险评估和进一步风险管理的信托项目，本发明对待评测项目的当前进展状态和项目类型不作具体限定，可以由用户根据风险评测和项目管理的需求自行选择待评测项目。

其中，待评测项目对应的自然语言数据信息可以是在项目的风险评测周期内，获取到的与待评测项目相关的自然语言文本的数据信息，其中，自然语言数据信息可以包括项目的工作日志信息、后期管理报告信息、监测要点信息、跟踪事项信息、关联方评级信息和舆情信息等与项目相关的信息。其中，工作日志信息可以是记录项目在执行过程中的工作进展、问题、思考和重要事件等文件所包含的信息。后期管理报告信息可以是在项目执行过程中，对项目的管理、执行、效果等进行总结和评价的文档信息。监测要点信息可以是在项目管理过程中，对关键节点、重要环节或潜在风险进行监控和评估的要点信息。跟踪事项信息可以是项目管理过程中需要持续关注和追踪的事项信息，例如关键绩效指标、里程碑事件等事项信息。关联方评级信息可以是对项目涉及的利益相关方(如供应商、客户、政府部门等)进行风险评估和分类的信息。舆情信息可以通过互联网、社交媒体等渠道收集的关于特定事件、话题或项目的公众意见、观点和情绪等信息。通过获取与项目相关的自然语言数据信息，可以更加全面地了解项目当前的运行状况以及项目存在或者是可能面临的一些问题信息。

其中，待评测项目对应的结构化数据信息可以是在项目的风险评测周期内，项目管理系统中已有的结构化项目相关的数据信息，其中，项目结构化数据信息的数据源可以包括通过项目管理软件收集的项目的数据信息，项目团队成员定期提交的进度报告信息以及项目预算和成本数据可以提供项目的财务信息等多个数据源的项目结构化数据信息。待评测项目对应的结构化数据信可以包括项目对应的部门信息、存续规模信息、状态信息、行业信息、评审级别信息和是否重点项目等与项目相关的信息。其中，项目对应的部门信息可以是项目所属的部门信息，例如信托部门，保险部门等对应的部门信息。项目的存续规模信息可以是项目的规模信息或范围信息，例如项目的投资规模信息、建设规模信息、人员规模信息等。项目的状态信息可以是项目的当前的进度状态信息。项目的行业信息可以是行业内与项目相关的一些行业内部信息。项目的评审级别信息可以是项目在审查或评估时所得到的级别或评估结果信息。通过获取与项目相关的自然语言数据信息，可以更加全面地了解项目的状况，进而及时发现和应对项目存在的风险。通过获取待评测项目对应的结构化数据信息，能够对待评测项目的重要程度进行了解，进而结合项目的具体情况，对待评测项目进行进一步的管理。

其中，项目融合信息可以是对自然语言数据信息和结构化数据信息进行分析和处理后，将处理和分析后的信息进行融合得到的融合信息。项目融合信息可以提供更为完整、准确和深入的项目信息，为风险管理提供更为可靠的依据。需要说明的是，项目融合信息可以以数据表的形式对项目的信息进行管理，也可以以纯文本的形式对项目的相关信息进行管理，本发明对项目融合信息的表征方法不作具体限定，用户可以根据自己的需求对项目融合信息的格式进行设置。

具体的，周期性获取待评测项目对应的自然语言数据信息和结构化数据信息，可以是在用户的设定周期内对待评测项目对应的自然语言数据信息和结构化数据信息进行获取，进而根据获取到的自然语言数据信息和结构化数据信息对项目的风险信息进行评测。其中，设定周期的时间可以是一天，也可以是一周或者一个月，用户可以根据自身的需求或者是项目的相关信息自行设定，本发明对项目评测周期的具体时间不作具体限定。

具体的，根据自然语言数据信息和结构化数据信息，确定项目融合信息，包括：

根据自然语言数据信息生成项目关键信息表，根据项目结构化数据信息，生成项目结构化信息表；

将项目关键信息表和项目结构化信息表进行融合，得到项目融合信息。

其中，项目关键信息表可以是根据自然语言数据信息生成的包含项目关键信息的表格。包括项目的项目进度、存续进展、项目预期、行业情况、行业风险等方面的项目信息。项目结构化信息表可以是根据结构化数据信息生成的包含项目结构化信息的表格。包括项目对应的部门信息、存续规模信息、状态信息、行业信息、评审级别信息和是否重点项目等与项目相关的信息。项目结构化信息表用于提供对项目的结构化数据分析和处理结果，进而了解项目的各个方面更为精确和深入的项目数据信息，有助于提高风险评估的准确性和可靠性，进而更好地进行风险评估和管理。

具体的，根据自然语言数据信息生成项目关键信息表，包括：

根据自然语言数据信息，确定自然语言数据信息中的项目关键信息，其中，项目关键信息包括：项目进度、存续进展、项目预期、行业情况、行业风险；

根据项目关键信息生成项目关键信息表。

其中，项目关键信息可以是通过对自然语言数据信息进行处理和分析，得到处理和分析的结果之后，从处理和分析的结果中识别出的项目关键信息。项目关键信息可以包括项目进度、存续进展、项目预期、行业情况、行业风险等与项目相关的关键信息。

具体的，根据自然语言数据信息，确定自然语言数据信息中的项目关键信息，包括：

对自然语言文本数据进行预处理，并从预处理后的自然语言文本数据中识别到项目关键信息。

具体的，对自然语言文本数据进行预处理，并从预处理后的自然语言文本数据中识别到项目关键信息，可以是在获取到与项目相关的自然语言文本数据之后，直接将获取到待评测项目的自然语言文本数据输入到预先训练的自然语言文本数据识别模型当中，自然语言文本数据识别模型可以对这些文本数据信息进行分词，并去除其中的停用词，最后对剩余的词语的词性进行标注，进而完成对自然语言文本数据的初步处理，得到自然语言文本数据中的可用词。在获取到待评测项目的自然语言文本数据中的可用词之后，自然语言文本数据识别模型可以直接根据待评测项目的自然语言文本数据中的可用词对待评测项目的风险信息进行预分析，并输出对应的项目预分析结果，完成对自然语言文本数据的预处理。然后通过关键词提取技术或者主题建模技术，从输出对应的项目预分析结果的文本中识别出预分析结果的文本中的关键信息，关键信息可以包括项目进度、存续进展、项目预期、行业情况、行业风险等信息。

具体的，根据项目关键信息生成项目关键信息表，可以是在确定了项目对应的项目进度信息、存续进展信息、项目预期信息、行业情况信息、行业风险等信息之后，将项目关键信息按照设定的存储格式对项目关键信息进行存储，生成对应的项目关键信息表。其中，项目关键信息表的存储格式可以是以自然语言描述的文本形式存储，也可以是以数据库对项目关键信息进行存储，本发明对设定的存储格式不作具体限定，用户可以根据自身需求或者后续需要自行设定项目关键信息的存储格式，以生成项目关键信息对应的项目关键信息表。

具体的，根据项目结构化数据信息，生成项目结构化信息表，包括：

对结构化数据信息进行清洗，确定多源的项目数据信息；

根据多源的项目数据信息，生成项目结构化信息表，其中，项目结构化信息表的数据存储格式与项目关键信息表的存储格式相同。

具体的，对结构化数据信息进行清洗，确定多源的项目数据信息可以是在获取到项目结构化数据信息之后，对收集到的数据进行清洗和整理，以去除错误和异常数据，进而确定多源的项目数据信息中各数据源对应的项目数据信息，并将不同来源的数据进行整合，得到项目的部门、存续规模、项目状态、项目行业、项目评审级别、是否重点项目等项目数据信息。

具体的，根据多源的项目数据信息，生成项目结构化信息表，可以是在确定了项目对应的项目的部门、存续规模、项目状态、项目行业、项目评审级别、是否重点项目等项目数据信息之后，将这些信息按照设定的存储格式对项目关键信息进行存储，生成对应的项目关键信息表。其中，项目关键信息表的存储格式可以是以自然语言描述的文本形式存储，也可以是以数据库对项目关键信息进行存储，本发明对设定的存储格式不作具体限定，用户可以根据自身需求或者后续需要自行设定项目结构化信息的存储格式，以生成对应的项目关键信息表。需要说明的是，项目结构化信息表的数据存储格式与项目关键信息表的存储格式相同，存储单位也相同。通过将项目结构化信息表和项目关键信息表依照相同的存储格式和统一的存储单位进行存储，能够降低后续对项目结构化信息表和项目关键信息表的融合难度，加快融合速度，进一步的提高项目风险分析的分析速度。

具体的，将项目关键信息表和项目结构化信息表进行融合，得到项目融合信息，可以是在确定了项目结构化信息表和项目关键信息表之后，通过将项目关键信息表中按照设定格式存储的项目进度信息、存续进展信息、项目预期信息、行业情况信息、行业风险等信息和项目结构化信息表中按照设定格式存储的部门、存续规模、项目状态、项目行业、项目评审级别、是否重点项目等信息的存储单位进行统一后，去除两种表中的重复信息，两张信息表的信息进行统一的存储，得到项目融合信息。其中，项目融合信息的存储格式可以是以自然语言描述的文本形式存储，也可以是以数据库对项目关键信息进行存储，本发明对设定的存储格式不作具体限定，用户可以根据自身需求或者后续需要自行设定项目结构化信息的存储格式，确定项目融合信息。

S120、每确定出项目融合信息时，利用预设项目风险识别算法以及项目融合信息，对待评测项目进行风险的识别预测，得到待评测项目的风险信息。

预设项目风险识别算法可以是根据历史数据和专家经验进行训练和优化之后的项目风险识别算法，用于对待评测项目进行风险的识别和预测。

具体的，每确定出项目融合信息时，利用预设项目风险识别算法以及项目融合信息，对待评测项目进行风险的识别预测，得到待评测项目的风险信息，可以是将设定格式的项目融合信息输入到预设项目风险识别算法中，预设项目风险识别算法可以对设定格式的项目融合信息进行识别，得到风险评估结果。

S130、根据风险信息和项目融合信息生成项目风险应对策略。

具体的，根据风险信息和项目融合信息生成项目风险应对策略，可以是根据风险评估结果对项目风险进行排序，对于高风险的项目，算法会发出预警，并提供相应的风险应对策略。其中，风险应对策略可以包括调整项目计划、增加资源投入、提高风险管理能力等项目风险应对方法，也可以将待评测项目的风险信息输出并生成风险报告，风险报告中包括有每个风险的评估结果、预警级别、应对措施等详细信息，用户在获取到这些信息之后，可以根据应对策略对项目进行调整，进而规避项目存在的风险。

本发明实施例的技术方案，通过周期性的对项目相关的自然语言数据信息和结构化数据信息进行采集，能够及时的从多个数据源获取到当前与项目相关的数据信息，保证数据的实时性。根据获取到的自然语言数据信息和结构化数据信息生成项目融合信息，利用项目融合信息对当前项目是否存在风险进行预测，并生成相对应的风险应对策略，能够降低项目执行过程中的风险，提高项目运行的安全性及稳定性。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种项目风险管理方法的流程图，本发明实施例以上述各实施例为基础具体限定了利用预设项目风险识别算法以及项目融合信息，对待评测项目进行风险的识别预测，得到待评测项目的风险信息的方法，未在本发明实施例中详尽描述的方案见上述实施例。如图2所示，该方法包括：

S210、周期性获取待评测项目对应的自然语言数据信息和结构化数据信息，并根据自然语言数据信息和结构化数据信息，确定项目融合信息。

具体的，周期性获取待评测项目对应的自然语言数据信息和结构化数据信息，并根据自然语言数据信息和结构化数据信息，确定项目融合信息，可以是根据用户设定的项目评测周期时间，按时对项目的自然语言数据信息和结构化数据信息进行获取，并对获取到的自然语言数据信息和结构化数据信息分别进行分析和处理，然后将分析和处理后的结果进行融合，得到项目所对应的项目融合信息，以用于后续的项目风险预测和项目管理。通过周期性获取待评测项目对应的自然语言数据信息和结构化数据信息，能够及时的对项目可能出现的风险信息进行预测和响应，进一步提高项目运行的安全性。

S220、每确定出项目融合信息时，通过预设项目风险识别算法对项目融合信息进行识别，确定当前周期内的项目潜在风险。

具体的，每确定出项目融合信息时，通过预设项目风险识别算法对项目融合信息进行识别，确定当前周期内的项目潜在风险，可以是在每个项目评测周期内获取到待评测项目对应的项目融合信息之后，将项目融合信息输入到预设项目风险识别算法中，预设项目风险识别算法可以自动从输入的项目融合信息中提取与项目风险相关的特征，基于已训练的风险评估模型，预设项目风险识别算法根据提取的特征对项目风险进行评估和风险预测，确定出当前周期内的单个或者多个项目潜在风险。

S230、根据历史数据信息对各项目潜在风险的风险等级进行预测，得到每个项目潜在风险各自对应的风险等级。

其中，历史数据信息可以是与当前待评测的项目同一领域的历史项目数据信息，历史项目数据信息中包括项目在运行过程中所面临的风险信息以及该风险信息对应的风险等级信息，可以用于确定当前待评测项目的项目潜在风险所对应的风险等级信息。

具体的，根据历史数据信息对各项目潜在风险的风险等级进行预测，得到每个项目潜在风险各自对应的风险等级，可以是利用机器学习算法，对历史项目数据信息进行分析，识别出历史数据信息对应的项目中各潜在风险的发生频率、影响程度和应对措施等特征，建立项目各潜在风险所对应的风险等级映射关系。进而在确定出当前周期内的单个或者多个项目潜在风险之后，根据项目各潜在风险所对应的风险等级映射关系以及当前周期内的单个或者多个项目潜在风险，得到每个项目潜在风险各自对应的风险等级。其中，风险等级可以用1级风险、2级风险、3级风险等数字化的风险等级表示，也可以用高风险、低风险、中等风险等文字化的风险等级表示，本发明对风险等级的表示方法不作具体限定，用户可以根据自身需要和习惯自行设定。

S240、将所有项目潜在风险和每个项目潜在风险各自对应的风险等级确定为待评测项目的风险信息。

具体的，将所有项目潜在风险和每个项目潜在风险各自对应的风险等级确定为待评测项目的风险信息，可以是在获取了项目的项目潜在风险以及对应的风险等级信息之后，为每个项目潜在风险添加对应的风险标识以及风险等级信息，并将添加了对应的风险标识以及风险等级信息的一个或者多个潜在风险信息确定为待评测项目的风险信息。例如，预算风险的风险标识信息可以是A，风险等级为1级风险；进度风险的风险标识信息可以是B，风险等级为3级风险；合作风险的风险标识信息可以是a，风险等级为2级风险等风险信息。

S250、根据风险信息和项目融合信息生成项目风险应对策略。

具体的，根据风险信息和项目融合信息生成项目风险应对策略，包括：

根据项目融合信息确定待评测项目的目标项目类型；

根据预设的项目类型与策略数据库的映射关系，确定目标项目类型对应的目标策略数据库；

根据风险信息从目标策略数据库中匹配得到相应的项目风险应对策略。

其中，目标项目类型可以是当前待评测项目对应的项目类型，例如，金融信托项目，农业信托项目，公益信托项目等项目类型信息。目标策略数据库可以是存储有待评测项目对应的项目类型的风险信息对应的应对策略的数据库，可以用于根据待评测项目对应的项目类型以及对应的风险信息，为待评测项目提供对应的应对策略。

具体的，根据项目融合信息确定待评测项目的目标项目类型，根据预设的项目类型与策略数据库的映射关系，确定目标项目类型对应的目标策略数据库，可以是根据项目融合信息中的项目部门信息确定项目所对应的项目类型，然后利用预先建立的项目类型与策略数据库的映射关系，快速定位到与目标项目类型相对应的目标策略数据库。

具体的，根据风险信息从目标策略数据库中匹配得到相应的项目风险应对策略，可以是在确定了当前待评测项目对应的目标策略数据库之后，根据风险信息中每个项目潜在风险添加对应的风险标识以及风险等级信息从目标数据库中匹配对应的风险应对策略，其中，应对策略可以是调整预算、优化进度计划、加强团队沟通等项目风险应对策略。

可选的，在确定了项目风险应对策略之后，还可以实时监控各项目潜在风险的风险状况，进而及时对项目风险应对策略进行调整，降低项目风险。

本发明实施例的技术方案，通过周期性获取到的待评测项目对应的自然语言数据信息和结构化数据信息确定项目融合信息，并在确定出项目融合信息后，通过预设项目风险识别算法对项目融合信息进行识别，确定当前周期内的项目潜在风险。能够及时的发现项目检测周期内项目的风险情况，并根据历史数据信息对各项目潜在风险的风险等级进行预测，得到每个项目潜在风险各自对应的风险等级，将所有项目潜在风险和每个项目潜在风险各自对应的风险等级确定为待评测项目的风险信息，最后根据风险信息和项目融合信息生成项目风险应对策略。能够对项目的风险信息进行及时的监测，并生成对应的应对策略，实现项目的精准风险管理。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的一种项目风险管理装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：项目融合信息确定模块31、项目风险信息预测模块32、应对策略生成模块33。

项目融合信息确定模块31，用于周期性获取待评测项目对应的自然语言数据信息和结构化数据信息，并根据自然语言数据信息和结构化数据信息，确定项目融合信息。

项目风险信息预测模块32，用于每确定出项目融合信息时，利用预设项目风险识别算法以及项目融合信息，对待评测项目进行风险的识别预测，得到待评测项目的风险信息。

应对策略生成模块33，用于根据风险信息和项目融合信息生成项目风险应对策略。

进一步的，项目融合信息确定模块31，具体用于：

根据自然语言数据信息生成项目关键信息表，根据项目结构化数据信息，生成项目结构化信息表；

将项目关键信息表和项目结构化信息表进行融合，得到项目融合信息。

进一步的，项目融合信息确定模块31，具体用于：

根据自然语言数据信息，确定自然语言数据信息中的项目关键信息，其中，项目关键信息包括：项目进度、存续进展、项目预期、行业情况、行业风险；

根据项目关键信息生成项目关键信息表。

进一步的，项目融合信息确定模块31，具体用于：

对自然语言文本数据进行预处理，并从预处理后的自然语言文本数据中识别到项目关键信息。

其中，自然语言数据信息包括人工留档信息中的自然语言文本数据；自然语言文本数据包括：工作日志、后期管理报告、监测要点、跟踪事项、关联方评级和舆情信息。

进一步的，项目融合信息确定模块31，具体用于：

对结构化数据信息进行清洗，确定多源的项目数据信息；

根据多源的项目数据信息，生成项目结构化信息表，其中，项目结构化信息表的数据存储格式与项目关键信息表的存储格式相同。

进一步的，项目风险信息预测模块32，具体用于：

通过预设项目风险识别算法对项目融合信息进行识别，确定当前周期内的项目潜在风险；

根据历史数据信息对各项目潜在风险的风险等级进行预测，得到每个项目潜在风险各自对应的风险等级；

将所有项目潜在风险和每个项目潜在风险各自对应的风险等级确定为待评测项目的风险信息。

进一步的，应对策略生成模块33，具体用于：

根据项目融合信息确定待评测项目的目标项目类型；

根据预设的项目类型与策略数据库的映射关系，确定目标项目类型对应的目标策略数据库；

根据风险信息从目标策略数据库中匹配得到相应的项目风险应对策略。

本发明实施例所提供的项目风险管理装置可执行本发明任意实施例所提供的项目风险管理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图4所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如项目风险管理方法。

在一些实施例中，项目风险管理方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的项目风险管理方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行项目风险管理方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种项目风险管理方法，其特征在于，包括：

周期性获取待评测项目对应的自然语言数据信息和结构化数据信息，并根据所述自然语言数据信息和所述结构化数据信息，确定项目融合信息；

每确定出所述项目融合信息时，利用预设项目风险识别算法以及所述项目融合信息，对所述待评测项目进行风险的识别预测，得到所述待评测项目的风险信息；

根据所述风险信息和所述项目融合信息生成项目风险应对策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述自然语言数据信息和所述结构化数据信息，确定项目融合信息，包括：

根据所述自然语言数据信息生成项目关键信息表，根据所述项目结构化数据信息，生成项目结构化信息表；

将所述项目关键信息表和所述项目结构化信息表进行融合，得到项目融合信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述自然语言数据信息生成项目关键信息表，包括：

根据所述自然语言数据信息，确定自然语言数据信息中的项目关键信息，其中，所述项目关键信息包括：项目进度、存续进展、项目预期、行业情况、行业风险；

根据所述项目关键信息生成项目关键信息表。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述自然语言数据信息包括人工留档信息中的自然语言文本数据；所述自然语言文本数据包括：工作日志、后期管理报告、监测要点、跟踪事项、关联方评级和舆情信息；

所述根据所述自然语言数据信息，确定自然语言数据信息中的项目关键信息，包括：

对所述自然语言文本数据进行预处理，并从预处理后的所述自然语言文本数据中识别到项目关键信息。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述项目结构化数据信息，生成项目结构化信息表，包括：

对所述结构化数据信息进行清洗，确定多源的项目数据信息；

根据所述多源的项目数据信息，生成项目结构化信息表，其中，所述项目结构化信息表的数据存储格式与项目关键信息表的存储格式相同。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预设项目风险识别算法以及所述项目融合信息，对所述待评测项目进行风险的识别预测，得到所述待评测项目的风险信息，包括：

通过预设项目风险识别算法对项目融合信息进行识别，确定当前周期内的项目潜在风险；

根据历史数据信息对各所述项目潜在风险的风险等级进行预测，得到每个所述项目潜在风险各自对应的风险等级；

将所有所述项目潜在风险和每个所述项目潜在风险各自对应的风险等级确定为所述待评测项目的风险信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述风险信息和所述项目融合信息生成项目风险应对策略，包括：

根据所述项目融合信息确定所述待评测项目的目标项目类型；

根据预设的项目类型与策略数据库的映射关系，确定所述目标项目类型对应的目标策略数据库；

根据所述风险信息从所述目标策略数据库中匹配得到相应的项目风险应对策略。

8.一种项目风险管理装置，其特征在于，包括：

项目融合信息确定模块，用于周期性获取待评测项目对应的自然语言数据信息和结构化数据信息，并根据所述自然语言数据信息和所述结构化数据信息，确定项目融合信息；

项目风险信息预测模块，用于每确定出所述项目融合信息时，利用预设项目风险识别算法以及所述项目融合信息，对所述待评测项目进行风险的识别预测，得到所述待评测项目的风险信息；

应对策略生成模块，用于根据所述风险信息和所述项目融合信息生成项目风险应对策略。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的项目风险管理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的项目风险管理方法。