[發明專利]一種基于大數據預測處理的人工智能服務平臺

在審

• 申請號: 202310362848.8
• 申請日: 2023-04-07
• 公開（公告）號: CN116385125A
• 公開（公告）日: 2023-07-04
• 發明（設計）人: 楊成林;張鳳;王治國
• 申請（專利權）人: 鄭州誠之麟信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/08
• 分類號: G06Q30/08;G06Q10/0635;G06Q10/04
• 代理公司: 安徽智鼎華誠專利代理事務所(普通合伙) 34242
• 代理人: 馬子軒

本發明公開了一種基于大數據預測處理的人工智能服務平臺，包括數據處理層、與數據處理層連接的大數據庫模塊以及通過人工智能模型與數據處理層連接的用戶交互終端，本發明涉及數據預測技術領域。該基于大數據預測處理的人工智能服務平臺，可實現具體到對各個投標企業的各個維度進行全方位分析篩選，即使是在針對大量投標企業的風險評估預測，也能實現全面分析，使預測結果參考價值更高，省時省力，預測分析效果高，可實現從該投標企業中的各個分析維度中再次鎖定相對存在風險的維度特征進行直觀的展示和分析，很好的達到了既直觀又準確的體現出預選投標企業中的風險痛點，來方便招標企業再次進行分析考慮的目的。

技術領域

本發明涉及數據預測技術領域，具體為一種基于大數據預測處理的人工智能服務平臺。

背景技術

企業招標是一種市場交易、搜尋商業對象的行為，招標指在一定范圍內公開貨物、工程或服務、采購的條件和要求，并邀請眾多投標人參加投標，之后按照原先規定程序，從中選擇合適者作為交易對象，對于招標企業在選擇大量投標企業時，要針對投標企業進行多維度分析篩選和風險預測，來降低合作風險。

參考中國專利公開號為CN114707943A的一種基于電力行業的智能招標信息在線管理平臺及其管理方法，通過針對招標企業創建服務平臺系統有利于幫助招標企業更快的找到更加全面具體的且自身所需的信息內容，能夠很好地提升工作效率。而且電力企業相關工作人員通過查閱數據庫中以往有關招投標的相關信息和報價過程，有利于其對當前電力物資采購市場發展形勢的預測和掌握。

參考中國專利公開號為CN112163704B的一種用于建材投招標平臺的優質供應商預測方法，將優質供應商的預測根據注冊時長劃分為第一供應商預測和第二供應商預測，分別針對兩類供應商的不同特點進行預測。本發明將XGBoost模型與邏輯回歸模型融合進行預測，相比于單模型預測精度更高。本發明使用半監督學習算法對第二供應商進行預測，解決了在第二供應商訓練樣本集因缺乏負樣而導致的樣本分布極度不均勻情況下的優質供應商預測問題。

綜合分析以上參考專利，可得出以下缺陷：

1)現有的企業招標平臺在針對大量投標企業的風險評估預測存在較為局限，分析不全面，例如參考專利CN114707943A的一種基于電力行業的智能招標信息在線管理平臺及其管理方法，雖然能夠實現對招標書進行分析和招標系統的管理，但不能具體到對各個投標企業的注冊資金、合伙人情況，對外投資情況、相關行政處罰和法律糾紛情況以及歷史年營業額等各個維度進行全方位分析篩選，而參考專利CN112163704B的一種用于建材投招標平臺的優質供應商預測方法雖然能夠對兩個供應商的特點分別進行預測，但是預測的依據僅僅是根據注冊時間的長短這一個維度進行劃分處理，明顯多投標企業的分析預測不全面，而相對于招標企業來說產生的預測結果參考價值不高，同時針對海量的投標企業來說，采用上述兩個參考專利進行分析預測，則仍然會費時費力，不能實現通過針對海量投標企業數據的基礎上建立針對各個投標企業的注冊資金、合伙人情況，對外投資情況、相關行政處罰和法律糾紛情況以及歷史年營業額等各個維度所形成的大數據預測服務平臺，來方便招標企業進行更加全面的企業合作風險預測，無法達到既快速又方便的進行海量投標企業的篩選和風險預測的目的，從而給招標企業的使用帶來極大的不便。

2)現有的企業招標預測針對性不強，不方便用戶更加直觀的對投標企業的風險痛點進行鎖定和針對性分析，例如參考專利CN112163704B的一種用于建材投招標平臺的優質供應商預測方法，通過一系列的智能算法對供應商進行分析，不能實現從該投標企業中的各個分析維度中再次鎖定相對存在風險的維度特征進行直觀的展示和分析，無法達到既直觀又準確的體現出預選投標企業中的風險痛點，來方便招標企業再次進行分析考慮的目的，從而對招標企業的合作風險預測十分不利。

發明內容

(一)解決的技術問題