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摘要：本发明涉及人工智能技术，提供了一种投放企业信息化管控系统的操作风险管控方法，包括：获取投放企业信息化管控系统的业务数据；对所述业务数据进行潜在风险评估，所述潜在风险包括数据上线切换风险、数据稽查风险和数据清洗风险；若所述业务数据具有数据清洗风险，则对所述业务数据进行数据清洗和标准化处理；若所述业务数据具有数据上线切换风险，则制定数据上线迁移策略，并基于所述数据上线迁移策略进行数据上线操作；若所述业务数据具有数据稽查风险，则利用人工智能技术对所述业务数据进行自动稽查。

主权项：1.一种投放企业信息化管控系统的操作风险管控方法，其特征在于，包括：获取投放企业信息化管控系统的业务数据；对所述业务数据进行潜在风险评估，所述潜在风险包括数据上线切换风险、数据稽查风险和数据清洗风险；若所述业务数据具有数据清洗风险，则对所述业务数据进行数据清洗和标准化处理；若所述业务数据具有数据上线切换风险，则制定数据上线迁移策略，并基于所述数据上线迁移策略进行数据上线操作；若所述业务数据具有数据稽查风险，则利用人工智能技术对所述业务数据进行自动稽查；其中，制定数据上线迁移策略，并基于所述数据上线迁移策略进行数据上线操作，包括：确定数据迁移需求；选择数据迁移工具；将所述业务数据的格式转换为目标系统的数据格式；测试数据迁移；若测试数据迁移成功，进行正式的数据迁移；在迁移成功后，进行数据校验；测试数据迁移之后，所述方法还包括：计算测试的迁移数据的基本统计量，所述基本统计量包括均值、中位数、标准差、最小值和最大值；对所述测试的迁移数据进行可视化分析；验证迁移前后的数据的均值误差；若均值误差小于预设阈值，则针对所述测试的迁移数据的基本统计量计算置信区间；使用IQR或Z-score方法检测所述测试迁移数据中的异常值或离群点；其中，针对所述测试迁移数据的基本统计量计算置信区间，包括：设置置信度；从所述测试的迁移数据中计算样本的基本统计量；将样本设定为正态分布或t分布；若设定为正态分布，则查找z分数，若设定为t分布，则查找t分数；计算置信区间：对于正态分布，置信区间为 对于t分布，置信区间为 其中，为样本均值，s为样本标准差，z为z分数，t为t分数，n为样本数量；其中，若测试数据迁移成功，进行正式的数据迁移，包括：确定迁移数据的大小、增长速度以及迁移目标；利用ApacheKafka工具设置实时迁移策略，并应用主成分分析PCA对所述迁移数据进行数据简化操作；设置同步触发器，当有数据更新或新增时自动启动所述触发器，将更新或新增的数据标记为待同步；使用CDC工具捕获数据变化情况；利用ApacheKafka进行数据传输，并监控数据同步情况；其中，应用主成分分析对所述迁移数据进行数据简化操作，包括：对所述迁移数据进行标准化处理，以使得所述迁移数据的每个特征具有零均值和单位方差；基于标准化后的迁移数据，计算协方差矩阵；计算协方差矩阵的特征值和特征向量；根据特征值的大小，选择前k个主成分，其中k为自定义自然数；使用选择的主成分将原始数据转换到新建的特征空间中。

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