一种基于大语言模型的企业服务匹配方法与流程

本发明涉及企业服务管理，更具体地说，本发明涉及一种基于大语言模型的企业服务匹配方法。

背景技术：

1、企业在开展项目申报、科技服务、代理记账等业务时，通常需要根据企业规模、所属行业、经营状况、技术成果、财务情况及具体需求选择适合的服务事项和服务机构。目前，企业服务匹配主要依赖人工咨询、关键词检索或固定规则筛选。由于企业信息分散在工商、财务、项目、科技成果及历史服务记录中，且企业需求通常以自然语言描述，现有方法难以准确理解企业实际需求，也难以处理同义表达、隐含条件及多项服务组合关系。

2、此外，项目申报涉及申报条件和材料要求，科技服务涉及技术领域、研发需求及服务能力，代理记账涉及企业规模、票据数量、财税状况及申报周期，不同服务类型的匹配条件差异较大，采用单一关键词或静态规则进行匹配，容易出现推荐结果不准确、匹配依据不透明、服务条件变化后无法及时更新等问题。

3、因此，亟需一种基于大语言模型的企业服务匹配方法，以解决上述问题。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种基于大语言模型的企业服务匹配方法，本发明利用大语言模型理解企业多源信息和自然语言需求，实现项目申报、科技服务及代理记账等服务的自动分类、条件识别与精准匹配，通过结合语义相似度、资质条件、服务能力、时效、区域、预算及历史评价进行综合评分，提高推荐结果的准确性、可靠性和适用性，通过输出匹配依据、补充材料及风险提示，增强结果的可解释性，通过反馈信息持续优化匹配模型，并结合权限控制、数据脱敏和日志记录，提升数据安全性及业务可追溯性，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于大语言模型的企业服务匹配方法，包括以下步骤：

3、s1、采集企业的基础信息、经营信息、财务信息、技术信息、历史服务信息以及企业以自然语言输入的服务需求信息；

4、s2、对所述企业信息和服务需求信息进行数据清洗、格式统一、敏感信息处理、实体识别和语义分段，提取企业特征、需求特征、约束条件、服务期限及预期目标；

5、s3、根据预设的企业服务分类体系，将所述服务需求划分为项目申报服务、科技服务、代理记账服务中的一种或多种，并通过大语言模型生成对应的需求意图及服务条件结构化表示；

6、s4、建立服务资源库，所述服务资源库包括服务事项、申报条件、服务内容、服务机构或服务人员的专业能力、服务区域、服务价格、服务期限、所需材料、历史服务评价及可承接状态；

7、s5、利用大语言模型对所述企业特征、需求意图、服务条件结构化表示和服务资源库中的服务资源进行语义向量化或语义关联分析，获得候选服务资源集合；

8、s6、对所述候选服务资源集合进行条件过滤和综合评分，所述综合评分至少根据企业适配度、服务能力匹配度、条件满足度、时效匹配度、区域匹配度及历史服务效果确定；

9、s7、根据综合评分对候选服务资源进行排序，生成包括推荐服务、匹配依据、所需补充材料、适用条件、风险提示及预期服务结果的匹配结果；

10、s8、接收企业或业务人员对所述匹配结果的确认、修改、拒绝或评价信息，并将所述反馈信息用于更新需求特征、服务资源权重或匹配模型参数；

11、s9、对企业信息、服务需求信息和服务资源信息进行权限分级；根据用户角色、所属组织、负责客户和服务类别控制数据访问范围；对身份证明信息、银行账户信息、纳税信息及财务数据执行脱敏显示或加密处理，并对大语言模型的输入、输出、调用时间、调用用户及匹配结果进行日志记录。

12、在一个优选的实施方式中，所述企业特征包括企业所属行业、成立年限、注册资本、经营状态、人员规模、营业收入、研发投入、知识产权数量、项目经历、财务处理规模、票据数量、纳税情况及服务预算；所述需求特征包括服务类别、服务目标、期望完成时间、服务区域、预算范围、材料准备情况及特殊要求。

13、在一个优选的实施方式中，所述通过大语言模型生成需求意图及服务条件结构化表示包括将自然语言服务需求输入大语言模型；由大语言模型识别服务对象、服务动作、服务目标、时间要求、必要条件、排除条件及不确定条件；按照预设字段模板输出结构化需求数据；对所述结构化需求数据执行字段完整性校验、格式校验及置信度评估；当关键字段缺失或置信度低于预设阈值时，生成针对缺失字段的补充询问。

14、在一个优选的实施方式中，所述服务资源库中的服务资源通过统一服务标签进行描述，所述统一服务标签包括服务类别标签、行业标签、技术领域标签、企业规模标签、区域标签、资质标签、材料标签、时效标签及能力标签中的一种或多种；并通过大语言模型将服务机构或服务人员的服务说明、历史案例和业务能力描述转换为所述统一服务标签及对应语义向量。

15、在一个优选的实施方式中，针对项目申报服务，所述条件过滤和综合评分至少依据企业所属行业、企业经营年限、知识产权情况、研发投入、项目基础、申报区域、申报时间、申报材料完整度及申报条件满足度进行；针对科技服务，至少依据企业技术领域、技术需求、研发阶段、技术成果、服务人员专业能力、服务案例及交付周期进行；针对代理记账服务，至少依据企业规模、票据数量、会计核算复杂度、纳税类型、财务资料完整度、服务周期及财税服务能力进行。

16、在一个优选的实施方式中，所述候选服务资源的综合评分按照以下方式确定：所述候选服务资源的综合评分按照以下方式确定：对企业特征与服务资源特征进行语义相似度计算，获得语义匹配分；对企业需求中的必要条件和服务资源中的服务条件进行逐项比对，获得条件满足分；根据服务期限、服务区域、预算范围及服务资源可承接状态，获得业务约束分；根据历史服务评价、服务完成率、客户反馈及异常记录，获得服务质量分；按照预设权重对所述语义匹配分、条件满足分、业务约束分和服务质量分进行加权，获得综合评分。

17、在一个优选的实施方式中，在生成匹配结果之前，对候选服务资源执行可解释性分析，确定影响综合评分的关键企业特征、需求条件和服务资源特征，并将所述关键特征转换为自然语言形式的匹配依据；当企业信息不完整、服务条件存在不确定性或候选服务资源不满足必要条件时，在匹配结果中生成相应的风险提示。

18、在一个优选的实施方式中，当企业同时存在项目申报需求、科技服务需求和代理记账需求时，所述方法根据多个需求之间的先后关系、材料依赖关系、服务期限及服务资源承接能力，生成组合式服务方案，并确定各服务事项的执行顺序、关联材料、责任主体及阶段性输出结果。

19、在一个优选的实施方式中，所述反馈信息至少包括推荐结果采纳情况、服务签约情况、服务完成情况、客户评价、服务异常及实际服务效果；根据所述反馈信息调整企业特征权重、服务资源质量评分、服务类别匹配规则及候选资源排序权重。

20、本发明的技术效果和优点：

21、本发明利用大语言模型理解企业自然语言需求及多源经营信息，实现项目申报、科技服务和代理记账等服务的智能分类、条件识别和精准匹配；通过语义分析与结构化条件校验相结合，提高匹配结果的准确性和适用性；通过服务能力、时效、区域、预算及历史评价等因素综合评分，提升推荐结果的可靠性；通过匹配依据和风险提示增强结果的可解释性；通过反馈信息持续优化匹配模型，提高系统对不同企业和服务场景的适应能力；通过权限控制、数据脱敏和日志记录，提升企业经营及财务数据的安全性和可追溯性。