一、 案例概況
（一） 案例背景
2013年，原集團(tuán)結(jié)合當(dāng)時信息化建設(shè)項(xiàng)目造價管理現(xiàn)狀，提出《信息化建設(shè)項(xiàng)目計(jì)價與取費(fèi)辦法》（以下簡稱《計(jì)價辦法》）的研究編制，用以指導(dǎo)集團(tuán)及所屬子（分）公司信息化建設(shè)過程中進(jìn)行合理計(jì)價和取費(fèi)，并于2014年11月27日開始發(fā)布使用。該《計(jì)價辦法》應(yīng)用以來，集團(tuán)信息化建設(shè)項(xiàng)目的執(zhí)行情況和實(shí)際應(yīng)用效果良好，不僅為集團(tuán)信息化項(xiàng)目立項(xiàng)階段的投資決策提供了依據(jù)，也為項(xiàng)目實(shí)施階段的投資管控提供了有力的手段，《計(jì)價辦法》的應(yīng)用有效提高了信息化建設(shè)項(xiàng)目投資成本的利用率。于2021 年完成了一期項(xiàng)目，主要工作就是修訂了《信息化建設(shè)項(xiàng)目計(jì)價與取費(fèi)辦法》，調(diào)整了人月費(fèi)率等影響因素。
隨著信息化技術(shù)的快速發(fā)展，信息技術(shù)已廣泛應(yīng)用到集團(tuán)各個產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，集團(tuán)及子（分）公司信息化投資規(guī)模在不斷加大，信息化建設(shè)廣度和深度也在逐步擴(kuò)大。為響應(yīng)“精益管理”要求，破解IT系統(tǒng)應(yīng)用軟件開發(fā)工作量評估難題，在國家標(biāo)準(zhǔn)功能點(diǎn)評估基礎(chǔ)上，創(chuàng)新性地借助智能軟件度量系統(tǒng)，提出“需求導(dǎo)向”的工作量評估理念，借助大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域知識，通過系統(tǒng)從制度、流程等不同層面對工作量評估方法體系進(jìn)行了創(chuàng)新性研究，提高工作效率。
（二） 面臨問題
2021年一期項(xiàng)目修訂了《計(jì)價辦法》，用以指導(dǎo)集團(tuán)及所屬子（分）公司信息化建設(shè)過程中進(jìn)行合理計(jì)價和取費(fèi)，但是在實(shí)際信息化項(xiàng)目報(bào)審工作過程中面臨一些亟待解決的問題：
1、信息化建設(shè)項(xiàng)目預(yù)算審核缺乏配套輔助工具，人工審核花費(fèi)時間較多且可能存在不同人員規(guī)則掌握尺度不一的問題，故需要輔助工具用以提高審核效率。
2、集團(tuán)信息化建設(shè)項(xiàng)目預(yù)算申報(bào)、審核等明細(xì)數(shù)據(jù)分散在各信息系統(tǒng)中。進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，需人工收集數(shù)據(jù)，很難實(shí)時監(jiān)控信息化項(xiàng)目預(yù)算情況，數(shù)據(jù)量大時還容易出錯，對集團(tuán)信息化項(xiàng)目管理持續(xù)改進(jìn)不利。
3、為保持信息化建設(shè)項(xiàng)目預(yù)算審核工作在行業(yè)內(nèi)的先進(jìn)性，更加客觀、科學(xué)、高效地編制信息化建設(shè)項(xiàng)目的預(yù)算，亟需配套管理工具、費(fèi)用自動化計(jì)算工具和算量模型以使信息化建設(shè)項(xiàng)目預(yù)算報(bào)審和審核工作更為順利。
（三） 項(xiàng)目目標(biāo)
1、開發(fā)配套管理工具、費(fèi)用自動化計(jì)算工具和算量模型，以提高審核效率，保持一致的審核尺度，使信息化建設(shè)項(xiàng)目預(yù)算報(bào)審和審核工作更為順利。
2、建立集團(tuán)信息化項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫，對項(xiàng)目成本的要素進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測與定量分析，達(dá)成實(shí)時發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目隱患、周期性進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)。
二、 實(shí)施方案
（一） 集團(tuán)現(xiàn)狀調(diào)研
梳理集團(tuán)從概算、預(yù)算到結(jié)算各個階段費(fèi)用申報(bào)、評審現(xiàn)有流程、制度；
梳理集團(tuán)項(xiàng)目管理各階段各部門職責(zé)與工作流程；
訪談集團(tuán)項(xiàng)目和費(fèi)用管理相關(guān)部門各職級人員，了解目前流程、制度執(zhí)行過程中的情況，了解各方的管理訴求。
（二） 編制項(xiàng)目實(shí)施方案
進(jìn)行前期項(xiàng)目情況調(diào)研，編制本項(xiàng)目實(shí)施方案，確定人工智能輔助編審工具功能。實(shí)施方案如下：
1、 項(xiàng)目準(zhǔn)備及調(diào)研階段
a) 建立清晰的項(xiàng)目目標(biāo)，明確項(xiàng)目范圍與實(shí)施內(nèi)容；
b) 建立項(xiàng)目組織結(jié)構(gòu)，明確人員分工；
c) 結(jié)合項(xiàng)目目標(biāo)和內(nèi)容，開展內(nèi)外部調(diào)研工作。
2、 編審規(guī)則，審核規(guī)則建立階段
a) 對歷史問題以及使用人員反饋的問題進(jìn)行分析，研究問題分類；
b) 建立審核規(guī)范從而形成審核規(guī)則。
3、 編審模型構(gòu)建以及工具研發(fā)階段
a) 歷史數(shù)據(jù)收集及分析管理
b) 審核規(guī)則實(shí)現(xiàn)以及編審審核模型構(gòu)建
c) 建立模型優(yōu)化以及評估過程
d) 建立預(yù)算編審工具
4、 項(xiàng)目總結(jié)驗(yàn)收
（三） 智能輔助編審工具主要功能
智能輔助編審工具主要功能包含在線流程管理、智能識別及輔助審核、預(yù)算綜合管理、功能項(xiàng)問題管理、自定義規(guī)則管理、專業(yè)詞庫管理、功能智能識別/審核、預(yù)測模型管理和統(tǒng)計(jì)分析。
（四） 歷史數(shù)據(jù)采集分析
歷史數(shù)據(jù)采集與分析主要包含數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析與模型制定、模型回歸等步驟
數(shù)據(jù)采集：根據(jù)集團(tuán)現(xiàn)有項(xiàng)目現(xiàn)狀，編制數(shù)據(jù)采集模板，收集各系統(tǒng)歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)。收集數(shù)據(jù)包括各項(xiàng)目基本情況、實(shí)施周期、工作量數(shù)據(jù)等。最后對收集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)格化處理。
數(shù)據(jù)清洗：收集的項(xiàng)目信息數(shù)量并不大，故使用Excel存儲數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)清洗也是通過人工進(jìn)行。對項(xiàng)目信息進(jìn)行初步分析，去除異常項(xiàng)目數(shù)據(jù)、糾正錯誤數(shù)據(jù)、去除重復(fù)數(shù)據(jù)等。
數(shù)據(jù)分析與模型制定：項(xiàng)目歷史數(shù)據(jù)分析主要采用分位數(shù)、散點(diǎn)圖、相關(guān)性、偏離度等方法制定工作量模型。
基于收集到的項(xiàng)目歷史數(shù)據(jù)數(shù)量考慮，使用分位數(shù)確定項(xiàng)目生產(chǎn)率，計(jì)算各系統(tǒng)生產(chǎn)率數(shù)據(jù)后，暫取生產(chǎn)率數(shù)據(jù)P50值作為估算模型生產(chǎn)率。繪制散點(diǎn)圖觀察各項(xiàng)目實(shí)際數(shù)據(jù)在模型中的分布，計(jì)算數(shù)據(jù)相關(guān)性和偏離度以確定模型是否可用。
模型回歸與調(diào)整：使用暫定模型重新測算各項(xiàng)目工作量，與原始數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，結(jié)合集團(tuán)管理要求對模型進(jìn)行微調(diào)。經(jīng)對比性分析后最終確定工作量評估模型。
（五） 建立功能點(diǎn)審核規(guī)則
對歷史數(shù)據(jù)研究中的優(yōu)秀案例，以及存在的問題進(jìn)行整理，作為審核規(guī)則建立的基礎(chǔ)資料；
調(diào)研申報(bào)人員以及審核人員在申報(bào)以及審核中遇到的問題，優(yōu)化建議等，建立審核規(guī)則的參考資料；
對這些歷史問題以及使用人員反饋問題進(jìn)行分析，研究問題分類，建立審核規(guī)范從而形成審核規(guī)則。
（六） 構(gòu)建智能輔助編審模型
通過需求自動識別功能點(diǎn)五要素，提升需求質(zhì)量。借助機(jī)器學(xué)習(xí)，人工語言處理相關(guān)計(jì)數(shù)輔助審核功能點(diǎn)清單合理性，幫助審核人員初步判斷功能點(diǎn)識別合理性，有效地提高了審核效率。
建立估算模型：對不同類型的項(xiàng)目建立各自的生產(chǎn)率基線，利用不斷優(yōu)化的生產(chǎn)率因子數(shù)據(jù)確保工作量估算結(jié)果更加準(zhǔn)確。必要時，可針對不同類型項(xiàng)目進(jìn)行回歸分析，以建立更為準(zhǔn)確的估算方程；
模型持續(xù)優(yōu)化與改進(jìn)：按照既定策略，結(jié)合統(tǒng)計(jì)過程控制方法，對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行試算分析，必要時再次進(jìn)行異點(diǎn)排除并重新計(jì)算，從而獲得可信的分析結(jié)果，并根據(jù)分析結(jié)果對估算模型持續(xù)改進(jìn)是非常必要的。
（七） 開發(fā)智能輔助編審平臺工具
建立歷史語料管理：機(jī)器學(xué)習(xí)模型、深度學(xué)習(xí)模型以及其它模型訓(xùn)練以及驗(yàn)證的數(shù)據(jù)來源。針對不同行業(yè)功能點(diǎn)術(shù)語也會有一定的差異，工具針對模型訓(xùn)練樣本集建立獨(dú)立的訓(xùn)練樣本集，用于模型訓(xùn)練；建立獨(dú)立驗(yàn)證樣本集，用戶訓(xùn)練模型結(jié)果的評估，用戶可以根據(jù)不同的驗(yàn)證樣本集驗(yàn)證訓(xùn)練結(jié)果；
對于中文語義的多樣性，行業(yè)內(nèi)術(shù)語可能會分詞錯誤從而導(dǎo)致模型訓(xùn)練效果有所不同。因此，對于不同的行業(yè)建立各自的自定義詞庫是模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)，這樣可以消除分詞在行業(yè)之間的差異進(jìn)而提升模型準(zhǔn)確率；
系統(tǒng)內(nèi)置機(jī)器學(xué)習(xí)方法（比如SVC支持向量、邏輯回歸、樸素貝葉斯、梯度提升樹）以及基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。模型訓(xùn)練完成后，對模型進(jìn)行評估分析，通過數(shù)據(jù)切片用戶可以方便地了解模型訓(xùn)練的效率與樣本數(shù)量的關(guān)系。通過模型篩選，當(dāng)準(zhǔn)確率達(dá)到要求后，可以用于輔助功能點(diǎn)識別/審核任務(wù)。
模型結(jié)構(gòu)如圖所示，主要包括語料處理，分詞處理、特征變換、分類模型選擇與參數(shù)檢索層以及模型評估。其中，每個層的作用簡要介紹如下：
語料處理層，用于對原始語料數(shù)據(jù)去重，消除語義歧義，去除停用詞，對標(biāo)點(diǎn)符號比如句號、逗號以及括號等進(jìn)行處理分詞處理層，該層用于對經(jīng)處理后的語料句子進(jìn)行短語分詞，拆分成詞素單元，用于下一步特征向量化處理；
特征向量化處理層，該層通過 NLP 技術(shù)對分詞后的詞素列表進(jìn)行向量化轉(zhuǎn)換，以便計(jì)算機(jī)識別與計(jì)算處理；
分類模型選擇層，該層包括普通機(jī)器學(xué)習(xí)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的選擇，不同的模型訓(xùn)練準(zhǔn)確率以及訓(xùn)練速度有一定差異，需要根據(jù)實(shí)際語料大小以及準(zhǔn)確率要求進(jìn)行選擇；
模型參數(shù)檢索層，該層通過網(wǎng)格搜索以及交叉驗(yàn)證等方法進(jìn)行模型最優(yōu)化的參數(shù)選擇；
模型的評估層，該層是對模型優(yōu)劣的評估驗(yàn)證層，測試模型對新數(shù)據(jù)的泛化能力。
三、 實(shí)施成效
（一） 項(xiàng)目亮點(diǎn)
項(xiàng)目結(jié)合集團(tuán)信息化建設(shè)項(xiàng)目業(yè)務(wù)領(lǐng)域多、跨區(qū)域廣、實(shí)施方式不同等特點(diǎn)，通過征集集團(tuán)各部門、各子（分）公司意見，規(guī)定了集團(tuán)信息化建設(shè)項(xiàng)目各科目費(fèi)用的計(jì)價依據(jù)、計(jì)價原則和計(jì)價標(biāo)準(zhǔn)并配合完成了相關(guān)工具的開發(fā)，整體上具有如下亮點(diǎn)：
1．結(jié)合大數(shù)據(jù)以及人工智能技術(shù)，從歷史語料中提取審核規(guī)則，對數(shù)據(jù)進(jìn)行沉淀，從而對數(shù)據(jù)進(jìn)行資產(chǎn)化，達(dá)到對歷史數(shù)據(jù)的價值挖掘；
2．對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提煉出編審審核規(guī)則，并通過這些規(guī)則輔助進(jìn)行項(xiàng)目的審核，可以提高審核人員的審核效率；
3．結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)，建立模型，自動創(chuàng)建審核報(bào)告，提高項(xiàng)目審核效率；
4．建立企業(yè)的信息化項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫，針對項(xiàng)目成本的要素進(jìn)行定量分析；
5．同時可以借助工具建立數(shù)據(jù)反饋機(jī)制，建立過程改進(jìn)體系。
（二） 項(xiàng)目應(yīng)用成效及價值
通過智能輔助編審工具的部署應(yīng)用，集團(tuán)及子（分）公司借助工具完成工作量初步審核，有效的提高了審核工作效率、統(tǒng)一了審核標(biāo)準(zhǔn)，同時促進(jìn)需求編寫更清晰、開發(fā)實(shí)施更高效、開發(fā)質(zhì)量更可控。
1、 工具審核
借助工具完成功能點(diǎn)清單的初步審核工作、提高審核效率，降低審核出錯率。
2、 統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)
統(tǒng)一審核過程及標(biāo)準(zhǔn)，明確需求及其明細(xì)文檔質(zhì)量，確保溝通順暢，同時帶動軟件開發(fā)和管理過程中的設(shè)計(jì)、工程、測試驗(yàn)收文檔質(zhì)量提升，使開發(fā)全過程有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。
3、 積累數(shù)據(jù)
通過問題規(guī)則、識別規(guī)則的管理，積累審核數(shù)據(jù)，對高質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)訓(xùn)練，提高模型識別準(zhǔn)確率。保證總成本最優(yōu)、效率最高、質(zhì)量有保障；對供應(yīng)商來說，明確需求范圍及邊界，回歸軟件開發(fā)本質(zhì)，開發(fā)質(zhì)量更高。
四、 客戶評價
通過軟件規(guī)模度量體系建設(shè)項(xiàng)目實(shí)施，在我司內(nèi)部建立起了一套可推廣使用的軟件規(guī)模度量定制化模型和方法，并已普遍應(yīng)用到IT新項(xiàng)目立項(xiàng)的工作量評估中，為IT精細(xì)化管理奠定科學(xué)基礎(chǔ)，解決了績效考核、內(nèi)部核算、需求定價、項(xiàng)目變更、項(xiàng)目外包、項(xiàng)目估算等方面的實(shí)際問題。（本文由北京中基數(shù)聯(lián)科技有限公司撰寫，僅供學(xué)習(xí)參考使用，版權(quán)歸中基數(shù)聯(lián)所有，轉(zhuǎn)載請標(biāo)明出處。）
