1.一种应用信息技术的ERP管理方法，其特征在于：该方法包括步骤：S1、获取销售订单的详细信息；

S2、根据所述销售订单的详细信息，自动识别所需报关单证，并提取相关文件；

S3、根据所述销售订单的详细信息，收集相关数据，提取特征，构建特征矩阵，利用XGBoost算法构建报关成功率预测模型；

S4、根据报关成功率预测模型的预测结果、历史报关数据、申报货物信息、报关单证和货物特征，构建风险评估模型，生成风险等级；

S5、显示销售订单报关成功率和风险等级；当所述风险等级为低风险、中等风险或高风险时，进行相对应风险预警和提醒。

2.根据权利要求1所述的一种应用信息技术的ERP管理方法，其特征在于：所述详细信息包括货物的HS编码、货物类型、数量、价格、原产地、包装和运输方式；

所述相关文件包括发票、装箱单和原产地证书。

3.根据权利要求1所述的一种应用信息技术的ERP管理方法，其特征在于：所述相关数据包括历史报关数据、申报货物信息、报关单证和货物特征；

所述历史报关数据包括货物类型、数量以及报关成功与失败记录；

所述申报货物信息包括货物的HS编码、申报货物描述、数量和价格；

所述报关单证包括发票、装箱单和原产地证书；

所述货物特征包括货物是否为危险或易腐品、运输方式和原产地；

对所述相关数据进行数据清洗；所述数据清洗包括使用均值填充处理缺失值，利用异常值检测识别和处理异常数据，并进行数据标准化处理；

所述特征包括历史报关数据、申报货物信息准确性、单证完整性和货物特征；

所述申报货物信息准确性，对比货物实际描述与申报货物信息的准确性，创建二进制特征；

所述单证完整性，分析报关单证是否完整，创建二进制特征；

所述货物特征，使用独热编码，将类别特征转换为二进制特征；

结合申报货物信息准确性、单证完整性和货物特征的二进制特征，构建特征矩阵。

4.根据权利要求1所述的一种应用信息技术的ERP管理方法，其特征在于：所述报关成功率预测模型，利用XGBoost算法构建模型，基于梯度提升树，在每次迭代中，通过决策树来拟合数据；

所述XGBoost算法，通过最小化损失函数来优化每一棵决策树的参数，所述损失函数，公式如下：；

其中，L(θ)表示为损失函数；N表示为样本的数量；表示为每个样本的损失函数；yi表示为真实标签；表示为预测结果；i表示为样本数的索引；fk表示为第k棵决策树；k表示为决策树的索引；K表示为决策树的总数；表示为正则化项，用于控制树的复杂度，防止过拟合；

所述正则化项，公式如下：

；

其中，Tk表示为第k棵决策树的叶子节点数；wj表示为第k棵决策树第j个叶子节点的权重；j表示为叶子节点数的索引；γ和λ表示为控制所述报关成功率预测模型复杂度的正则化参数；

所述XGBoost算法，通过决策树的节点分裂来隐式地学习特征的重要性；所述特征的重要性包括每个特征带来的信息增益、每个特征在决策树中被分裂的次数和每个特征出现在数的分裂中的频率。

5.根据权利要求4所述的一种应用信息技术的ERP管理方法，其特征在于：所述XGBoost算法采用了逐步学习的策略，通过调节学习率来控制每次迭代时新决策树的影响；每次迭代的预测更新规则，公式如下：；

其中，表示为第t轮迭代后的预测结果；表示为上一轮迭代后的预测结果；t表示为迭代次数；η表示为学习率；表示为第t轮迭代时新增的决策树对特征向量xi的预测；xi表示为第i个样本的特征向量；

设置决策树的最大深度，控制决策树的复杂度，防止过拟合；

在迭代过程中，通过交叉验证调节所述报关成功率预测模型参数，所述报关成功率预测模型参数包括决策树的个数、学习率和最大深度。

6.根据权利要求5所述的一种应用信息技术的ERP管理方法，其特征在于：所述报关成功率预测模型原始输出为回归值，通过sigmoid函数，将输出的每个样本属于不同类别的概率转化为报关成功率。

7.根据权利要求1所述的一种应用信息技术的ERP管理方法，其特征在于：所述风险评估模型，根据报关成功率预测模型的预测结果、历史报关数据、申报货物信息、报关单证和货物特征，计算出风险评估分数，公式如下：；

其中，S表示为风险评估分数；P表示为报关成功率预测模型的预测结果；H表示为历史报关数据判断同类型货物报关成功或失败的频率；C表示为申报货物信息准确性生成的二进制特征；B表示为报关单证完整性生成的二进制特征；T表示为货物特征通过独热编码转换成的二进制特征；w1、w2、w3、w4和w5分别表示为报关成功率预测模型的预测结果、历史报关数据、申报货物信息、报关单证和货物特征的评分权重；评分权重通过所述风险评估模型训练，自动获得并优化；

避免某个特征对最终风险评估的过度影响，对特征进行标准化处理，确保每个特征的影响是平衡的，公式如下：；

其中，Standardized Featurez表示为标准化处理后的特征值；z表示为不同特征的索引；Featurez表示为第z个特征的原始值；μz表示为第z个特征的均值；σz表示为第z个特征的标准差；

所述风险评估模型输出风险评分和风险等级，所述风险等级包括无风险、低风险、中等风险和高风险。

8.根据权利要求7所述的一种应用信息技术的ERP管理方法，其特征在于：当风险评估模型评估结果为无风险时，执行正常报关流程；

当风险评估模型评估结果为低风险、中等风险或高风险时，进行所述风险预警和提醒，通过系统可视化界面，向用户发送预警通知；

所述预警通知包括风险评估模型评估结果、报关成功率预测模型的预测结果、销售订单号和影响成功率因素；

所述影响成功率因素包括历史同类型货物报关数据、申报信息准确性、单证完整性和货物特征；

所述提醒，根据报关成功率预测模型和风险评估模型分析结果，生成操作提醒；

所述操作提醒包括历史同类型货物报关成功率较低、报关单证中发票、装箱单或原产地证书不完整或不符合要求、申报货物描述与实际货物不匹配和申报货物中存在危险或易腐品；当申报货物中存在危险或易腐品时，特别提醒用户注意相关特殊要求和报关难点。

9.根据权利要求8所述的一种应用信息技术的ERP管理方法，其特征在于：当用户提交或更新报关材料时，根据新提交的报关材料进行重新分析，更新报关成功率预测和风险评估结果，并根据新的报关成功率预测和风险评估结果，重新生成风险预警和提醒，帮助用户及时对报关材料或报关货物进行调整和优化；所述报关材料包括发票、装箱单、合同和原产地证书；

实时跟踪每个销售订单的报关状态，所述报关状态包括报关提交、审核中、退单、报关成功和报关失败；

当销售订单报关状态为审核中时，结合历史数据预测所述销售订单的成功率；当销售订单报关状态为报关失败时，根据所述销售订单失败原因，优化报关成功率预测模型和风险评估模型，并重新进行风险评估，进行风险预警和提醒，提醒用户采取纠正措施。

10.一种应用信息技术的ERP管理系统，其特征在于：该系统包括：销售订单管理模块、报关数据识别模块、报关成功率预测模块、风险评估模块和可视化模块；

所述销售订单管理模块，用于管理和跟踪销售订单，分析并提取销售订单的详细信息；所述详细信息包括货物的HS编码、货物类型、数量、价格、原产地、包装和运输方式；并提供销售订单状态的实时更新和监控；

所述报关数据识别模块，自动识别所述销售订单是否需要进行报关，当所述销售订单需要报关时，则自动识别所需报关单证，并提取相关文件；所述相关文件包括发票、装箱单和原产地证书；当所述销售订单不需要报关时，则系统直接完成销售出库流程；

所述报关成功率预测模块，基于历史报关数据、申报货物信息准确性、单证完整性和货物特征，构建特征矩阵，并利用XGBoost算法构建报关成功率预测模型，用于预测所述销售订单的报关成功率；

所述风险评估模块，结合所述报关成功率预测模型预测结果、申报货物信息、报关单证和货物特征，构建风险评估模型，对所述销售订单进行风险评估，评定所述销售订单的报关风险等级，所述风险等级包括无风险、低风险、中等风险和高风险；

所述可视化模块，实时展示所述销售订单的报关成功率预测结果和风险等级；当风险评估模型评估结果为低风险、中等风险或高风险时，触发风险预警和提醒，所述预警通知包括风险评估模型评估结果、报关成功率预测模型的预测结果、销售订单号和影响成功率因素；所述影响成功率因素包括历史同类型货物报关数据、申报信息准确性、单证完整性和货物特征；所述提醒，根据报关成功率预测模型和风险评估模型分析结果，生成操作提醒，所述操作提醒包括历史同类型货物报关成功率较低、报关单证中发票、装箱单或原产地证书不完整或不符合要求、申报货物描述与实际货物不匹配和申报货物中存在危险或易腐品；当申报货物中存在危险或易腐品时，特别提醒用户注意相关特殊要求和报关难点。