摘 要
随着全球经济环境的不确定性加剧，企业项目投资面临的风险日益复杂，传统的风险评估方法已难以满足实际需求。本研究旨在构建一种基于多源数据的企业项目投资风险评估与决策支持系统，以提升投资决策的科学性和精准性。研究结合大数据分析、机器学习和专家系统等技术手段，设计了一套涵盖财务、市场、政策和技术等多个维度的风险评估指标体系，并通过引入深度学习算法优化风险预测模型的性能。实验结果表明，该系统能够显著提高风险识别的准确率，并为决策者提供量化的风险评估报告和定制化的决策建议。本研究的主要创新点在于将非结构化数据纳入风险评估框架，并通过动态更新机制确保模型的时效性与适应性。
【关键词】企业项目投资；风险评估；多源数据
目 录
一、绪论 1
（一）研究背景及意义 1
（二）研究现状 1
二、风险评估理论与框架构建 1
（一）风险评估的核心理论基础 1
（二）企业项目投资的风险分类与特征分析 2
（三）风险评估框架的设计与实施 3
三、决策支持系统的功能设计 3
（一）决策支持系统的基本构成要素 3
（二）数据处理与分析模块的设计 4
（三）系统功能优化与用户需求匹配 4
四、实证分析与案例研究 5
（一）案例企业的风险评估实践 5
（二）决策支持系统的应用效果分析 5
（三）系统改进方向与改进建议 6
五、结论 6
参考文献 8
