【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字管理，尤其涉及一种基于ai的评级工艺数字化管理方法。
技术介绍
1、评级工艺数字化管理领域一直是金融与企业管理中的重要组成部分。早期，这一领域依赖于传统的手工处理、人工审核和基本的数据分析方法。然而，随着信息技术的发展和人工智能的兴起，数字化管理迎来了革命性的转变。随着自然语言处理技术的进步，管理者开始尝试将其应用于评级工艺中。这种技术使得处理文本数据和理解语义变得更加高效和准确。同时，文本纠错和智能化审核工具的出现进一步提升了数据处理的质量和速度。近年来，基于ai的评级工艺数字化管理方法不断演进，不再局限于单一领域。它整合了数据挖掘、自然语言处理、深度学习、大数据分析等多种技术，实现了从数据获取、清洗、修复到智能化处理、风险预测等全流程自动化。然而目前的评级工艺对于文本的智能纠错与审核以及审核规则构建仍然无法解决原始纠错报告难以量化、规范化的问题，导致纠错的准确性较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种基于ai的评级工艺数字化管理方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于ai的评级工艺数字化管理方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：获取评级工艺数据源；对评级工艺数据源进行数据预处理，生成标准评级工艺数据；对标准评级工艺数据进行数据修复，生成评级工艺修复数据；将评级工艺修复数据和标准评级工艺数据进行数据合并，生成评级工艺聚合数据；
4、步骤s2：基于预设的语料库对评级工艺聚合数据进行文本分类，
5、步骤s3：通过错误识别api对第二智能抽取结果数据进行文本智能纠错，生成评级工艺智能纠错数据；对文本语义错误识别数据进行文本智能纠错，生成智能纠错报告；
6、步骤s4：对智能纠错报告进行审核逻辑规则构建，生成评级工艺审核规则；基于评级工艺审核规则对评级工艺智能纠错数据进行历史数据收集，生成历史工艺评级数据；利用历史工艺评级数据进行模型训练，从而得到风险分析审查模型；将工艺评级数据源导入至风险分析审查模型进行评级风险预测，生成评级风险报告。
7、本专利技术通过对评级工艺数据源进行预处理和修复，可以解决数据中可能存在的不一致性和错误，从而提高数据的一致性，数据修复阶段有助于修复评级工艺数据中的缺失或损坏，进而提升数据的质量。高质量的数据对于后续的分析和应用至关重要。通过将评级工艺修复数据和标准评级工艺数据进行合并，生成评级工艺聚合数据，可以建立一个更为综合和全面的数据视图。这有助于对整个评级工艺系统有更深入的理解，修复和合并数据有助于提高数据的准确性。这对于评级工艺系统的可靠性和稳定性至关重要。生成的评级工艺聚合数据可能为决策制定提供更好的支持。决策者可以依据更完整、一致和准确的数据做出更明智的决策。通过对评级工艺数据进行深入的处理和合并，可能揭示出一些优化的机会。这可以帮助组织更好地理解评级工艺，并采取措施改进和优化。通过文本分类和序列标注，系统可以自动对评级工艺聚合数据进行分类和结构化，从而使得原本非结构化或半结构化的数据变得更易管理和理解，序列标注模型的训练和文本分类的应用可以提高数据抽取的准确性。这有助于确保从文本中提取的信息是正确的，减少了手动错误的可能性。自动抽取和分类过程可以大幅提高处理大量数据的效率。这对于大规模评级工艺聚合数据的处理特别有用，能够在较短时间内完成复杂的结构化任务。通过使用错误识别api，系统可以检测和纠正第二智能抽取结果中的文本错误，从而提高数据的准确性。这对于确保从数据中提取的信息是准确的和可信的至关重要，错误识别api的应用使得错误修复变得更加自动化，减轻了人工进行纠错的负担。这有助于提高效率和降低人工成本，智能纠错可以帮助提高文本的质量，使其更加规范和易于理解。不仅仅是拼写和语法错误，错误识别api的语义错误识别功能可以进一步提高对文本意义的理解，确保提取的信息在语境中是合理和一致的。对智能纠错报告进行审核逻辑规则构建，有助于制定一套系统化的审核标准，确保评级工艺的合规性和准确性，基于评级工艺审核规则对智能纠错数据进行历史数据收集，生成历史工艺评级数据。这有助于建立对过去评级工艺表现的全面了解，并为后续的模型训练提供丰富的数据源，利用历史工艺评级数据进行模型训练，得到风险分析审查模型。这使得系统能够不断学习和适应新的评级工艺，提高其对复杂情境的适应能力。因此，本专利技术通过数据处理、智能文本处理、纠错审核和风险预测等步骤，解决了评级工艺管理中的数据问题、文本分析困难和风险预测挑战，提高了纠错的准确性。
8、本专利技术的有益效果在于通过对评级工艺数据的预处理、修复和合并，系统生成了标准评级工艺数据和聚合数据。这有助于确保数据的一致性、准确性和可比性，为后续的分析提供高质量的输入。基于语料库的文本分类和序列标注模型，系统能够从评级工艺聚合数据中提取结构化信息。这有助于自动化数据提取过程，减少了手动劳动，并提高了数据处理的效率。通过人工复核对第一智能抽取结果数据的审查，系统进一步提高了数据的准确性和可信度，生成了更为精确的第二智能抽取结果数据。利用错误识别api对抽取结果进行文本智能纠错，有助于消除语法、拼写等方面的错误，提高了数据的质量。生成的智能纠错报告为用户提供了对数据修复过程的透明度。对智能纠错报告进行审核逻辑规则构建，有助于制定一套系统化的审核标准。这确保了对评级工艺数据的审查符合特定标准，提高了数据审核的一致性和可靠性。利用评级工艺审核规则对智能纠错数据进行历史数据收集，并通过这些数据进行模型训练。这使系统能够学习过去的经验，不断提升对评级工艺的理解和处理能力。基于历史工艺评级数据训练风险分析审查模型，系统能够进行评级风险预测。这有助于及早发现潜在问题，并采取相应的纠正措施，提高了评级工艺的可靠性和合规性。通过生成评级风险报告，系统为决策者提供了清晰的风险状况和建议。这有助于在决策时考虑评级工艺的各个方面，提高了决策的科学性和准确性。因此，本专利技术通过数据处理、智能文本处理、纠错审核和风险预测等步骤，解决了评级工艺管理中的数据问题、文本分析困难和风险预测挑战，提高了纠错的准确性。
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1.一种基于AI的评级工艺数字化管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于AI的评级工艺数字化管理方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于AI的评级工艺数字化管理方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于AI的评级工艺数字化管理方法，其特征在于，步骤S21包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于AI的评级工艺数字化管理方法，其特征在于，步骤S212中的评级特征权重计算公式如下所示：
6.根据权利要求4所述的基于AI的评级工艺数字化管理方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于AI的评级工艺数字化管理方法，其特征在于，步骤S32包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的基于AI的评级工艺数字化管理方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
9.根据权利要求7所述的基于AI的评级工艺数字化管理方法，其特征在于，步骤S41包括以下步骤：
10.根据权利要求7所述的基于AI
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai的评级工艺数字化管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于ai的评级工艺数字化管理方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于ai的评级工艺数字化管理方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于ai的评级工艺数字化管理方法，其特征在于，步骤s21包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于ai的评级工艺数字化管理方法，其特征在于，步骤s212中的评级特征权重计算公式如下所示：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：方园，毛继恩，蒋申，郑惠文，张祺，王卓林，柯志平，牛海洋，方深田，钟亚剑，梁永寿，
申请(专利权)人：中证鹏元资信评估股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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