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申请/专利权人：辽宁省网联数字科技产业有限公司

摘要：本发明涉及人工智能领域，具体是指一种基于人工智能的资信标标准化自动评审方法。该方法包括：数据收集与预处理、特征构建与权重分配、模型构建与训练、模糊数学评价与AHP法结合、自动化审核与异常检测、持续优化与学习；本方法采用先进的变分Transformer模型来智能进行特征选择，并通过集成梯度优化算法，进一步精炼出对资信评估最为关键的特征子集，加速审核流程并确保评估的高准确度；采用优化的OCSVM模型进行高效而精准的异常检测，提升数据清洗效率与分析结果的可靠性；采用连续强化学习模型进行智能化训练，确保评估体系紧跟市场变化，持续迭代优化模型，有效提升评估的准确性和适应性。

主权项：1.一种基于人工智能的资信标标准化自动评审方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据收集与预处理，从投标企业提交的电子资信标书中，提取企业基本信息、财务状况、历史项目业绩、信用记录和专业人员配置信息，并进行数据清洗操作，得到处理后的数据；步骤S2：特征构建与权重分配，使用变分Transformer模型选取对处理后的数据进行特征选择和提取，并为每个特征分配合理的权重，得到特征选择数据；步骤S3：模型构建与训练，收集大量已评审过的资信标作为训练集，使用连续强化学习模型学习训练集数据，构建资信评估模型，生成预测评分机制；步骤S4：模糊数学评价与AHP法结合，使用模糊数学评价法处理不确定性信息，并使用AHP建立多准则决策模型，优化不同评价指标之间的相对重要性问题；步骤S5：自动化审核与异常检测，对于特征选择数据使用构建好的资信评估模型进行自动审核，并使用优化的OCSVM模型进行异常数据检测，识别资信标文件中潜在的欺诈行为和数据不一致性；步骤S6：持续优化与学习，根据专家反馈和实际中标结果，不断调整和优化资信评估模型参数，同时，捕捉市场动态与数据更新，定期对资信评估模型实施升级；步骤S2具体包括以下步骤：步骤S21：特征子集生成，根据电子资信标书中的信息提取重要特征，并对重要特征进行标记，转化为特征标记序列，生成特征子集；步骤S22：数据增强，使用数据增强策略随机重组特征子集中非顺序敏感特征的顺序来生成额外的训练样本，保持数据的多样性；步骤S23：变分Transformer模型构建，设计Transformer模型，包括编码器、解码器和评估器；步骤S24：梯度优化，使用训练好的编码器将特征子集转换为嵌入向量中的点，使用梯度上升算法在嵌入向量中寻找更优的特征子集嵌入，得到候选特征子集；步骤S25：最优特征子集生成，将候选特征子集自回归地生成特征标记序列，进行M次迭代，并生成最终的特征子集；步骤S3具体包括以下步骤：步骤S31：构建模型架构，包括学习机制、评价机制和反思模型，并设定短期和长期记忆，定制资信评估的标准框架；步骤S32：初步评估，学习机制对特征选择数据进行学习观察，并生成初步预测资信评分，同时提供评分依据的关键指标；步骤S33：数据验证与补充，根据初步预测资信评分，使用大数据技术自动补充缺失信息，并验证数据真实性；步骤S34：评价与反馈，评价机制使用奖励函数审核初步预测资信评分，比对历史案例和行业标准，判断评分的合理性，得到评价报告；步骤S35：自我反思与学习，反思模型分析评价机制的评价报告，识别评估流程中的偏差和不足，提出改进措施，生成反思报告；步骤S36：更新评估准则，根据反思报告，调整评估算法权重，纳入新发现的评估标准并剔除不再适用的指标，并更新长期记忆；步骤S37：迭代评估流程，重复步骤S32至步骤S35，优化学习机制的策略和输出结果；步骤S38：决策适应，学习机制利用累积的记忆和反馈，在后续的决策中考虑过去的成功与失败，动态调整学习策略；步骤S39：确定迭代终止条件，通过预设最大迭代次数以控制循环，一旦迭代达到预设最大迭代次数，自动停止迭代过程，并选用在迭代周期内表现最优的模型参数予以实施；步骤S5具体包括以下步骤：步骤S51：构建高维特征空间，使用核函数将特征选择数据从低维特征空间映射到高维空间；步骤S52：定义决策函数，所用公式如下： ；式中，为权重向量，是的转置，为偏置项，为映射函数，为决策函数；步骤S53：随机特征展开，使用Fastfood方法将特征展开；步骤S54：训练与决策规则，使用OCSVM模型进行训练，得到决策边界，决策边界包括正常资信数据点，输入新的资信数据点，并使用决策函数判断新的资信数据点是否为异常数据，所用公式如下： ；式中，根据输入值的正负返回特定的结果，为新的资信数据点，为决策函数，若,表示为正常数据，若,表示为异常数据。

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