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申请/专利权人：广东铭太信息科技有限公司

摘要：本发明提供了一种基于人工智能学习的政府采购风险监督预测方法及系统，其方法包括：步骤1：基于采购风险预测模型，对有效采购项目进行风险预测，获得项目异常风险值，判断有效采购项目是否为风险采购项目；步骤2：当确定有效采购项目为风险采购项目时，对风险采购项目进行风险等级评估，根据风险等级评估结果，生成风险预警发送至目标人物；步骤3：根据风险等级评估结果以及风险采购项目每个环节的职责和权限，生成风险项目处理结果。本发明通过采购风险预测模型，实现了采购项目的全程风险监测，可以及时发现采购不诚实问题，尽可能地预防和降低采购过程中的不诚信行为导致损失，有效提高政府内部的防范能力。

主权项：1.一种基于人工智能学习的政府采购风险监督预测方法，其特征在于，包括：步骤1：基于采购风险预测模型，对有效采购项目进行风险预测，获得项目异常风险值，判断有效采购项目是否为风险采购项目；步骤2：当确定有效采购项目为风险采购项目时，对风险采购项目进行风险等级评估，根据风险等级评估结果，生成风险预警发送至目标人物；步骤3：根据风险等级评估结果以及风险采购项目每个环节的职责和权限，生成风险项目处理结果；其中，步骤3，包括：步骤301：根据风险等级评估结果，获得对应风险等级的同类历史风险采购项目对应的第一历史处理结果，生成处理结果集；步骤302：获取风险采购项目基于采购风险预测模型风险预测的风险标记结果，根据风险标记结果，确定风险采购项目对应的第一问题采购阶段；步骤303：分别将风险采购项目的第一问题采购阶段与同类历史风险采购项目的第二问题采购阶段进行对比，获得风险相似度；步骤304：基于风险相似度，对处理结果集进行数据剔除，得到结果参考集；步骤305：获取第一问题采购阶段对应的问题数据，基于问题数据，确定第一问题采购阶段对应的风险环节，并根据风险环节对应的采购顺序，确定各个风险环节风险发生时间；步骤306：基于风险环节，参考结果参考集，得到风险采购项目对应的预测处理结果；步骤307：根据风险发生时间，结合预设项目管理策略，对预测处理结果进行调整，获得风险项目处理结果，发送至项目管理端；其中，基于风险环节，参考结果参考集，得到风险项目对应的预测处理结果，包括：将结果参考集中的第二历史处理结果，根据第二历史处理结果对应的第三历史风险采购项目的第二问题采购阶段进行结果划分，获得不同第二问题采购阶段对应的历史处理子结果；对不同第二历史处理结果的同一第二问题采购阶段的历史处理子结果进行比较，获得阶段处理结果特征；确定不同同类历史风险采购项目的各个第二问题采购阶段对应的历史风险环节，确定各个历史风险环节与风险项目的风险环节的数据特征相似度；基于数据特征相似度，确定风险采购项目各个风险环节对应的参考处理结果；基于各个参考处理结果对应的风险环节所在的采购阶段，获取对应的阶段处理结果特征，根据阶段处理结果特征，对参考结果进行标准化，获得各个风险环节对应的处理结果；获取风险采购项目对应的各个风险环节对应的采购人名单，结合项目责任人名单，生成处罚名单，根据风险环节对应关系将处理结果添加至处罚名单中，得到风险采购项目对应的预测处理结果。

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