基于大模型驱动的智能业务决策分析与风险预警系统的制作方法

本发明属于业务决策分析，具体涉及基于大模型驱动的智能业务决策分析与风险预警系统。

背景技术：

1、随着数字化转型的推进，当前企业业务体系不断扩张，业务间的关联关系愈发复杂隐蔽，传统业务决策分析多依赖人工经验设定分析维度，仅能对单一业务或简单业务组合进行表层分析，无法精准挖掘业务间隐藏的关联关系与因果逻辑，得到的分析结果准确性不足，难以为业务决策提供可靠支撑，故而为保证企业业务组合的健康运行，亟需能够适配复杂业务体系的智能化分析与预警方案。

2、现有技术中，虽然存在一些基于统计模型的业务风险预警方法，但这类方法多依赖预设的线性关联假设，难以捕捉业务间非线性的隐藏关联，也无法区分关联关系中的因果性与相关性，容易出现误判预警的情况，同时随着业务数据规模快速增长，传统分析方法的处理效率和分析深度也无法满足当前企业的决策需求，基于此，本方案提供了一种基于大模型驱动的智能业务决策分析与风险预警系统，以解决上述问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供基于大模型驱动的智能业务决策分析与风险预警系统，能够挖掘业务间的关联关系与因果逻辑，区分业务关联中的相关性与因果性，有效提升业务分析结果的准确性。

2、本发明采取的技术方案具体如下：

3、基于大模型驱动的智能业务决策分析与风险预警系统，包括：

4、初始化模块，用于获取各个业务在历史周期内的营销数据，并基于营销数据预构建多维度特征提取框架，提取多维度特征提取框架下的业务特征向量；

5、关联业务识别模块，用于对各个业务特征向量进行关联分析，识别并输出关联业务组合，以及对各个关联业务组合进行协同效应评估，生成业务协同度指标；

6、因果识别模块，用于对关联业务组合中的各个业务进行因果关系识别，输出主导业务和从属业务，且对主导业务和从属业务进行因果强度量化，生成因果影响系数；

7、综合评估模块，用于基于业务协同度指标和因果影响系数对关联业务组合的业务表现进行综合评估，生成业务组合健康度评分；

8、风险识别模块，用于基于业务组合健康度评分，对关联业务组合进行风险等级划分，且根据风险等级划分结果，匹配对应的风险预警信号。

9、在一种优选方案中，所述初始化模块包括：

10、数据采集单元，用于从多个数据源采集各个业务在历史营销周期内的营销数据；

11、特征构建单元，用于基于预设的构建多维度特征提取框架，对营销数据进行多维度特征提取，生成包括统计特征、时序特征和交叉特征的初始特征集；

12、特征筛选单元，用于对初始特征集进行重要性排序和冗余剔除，筛选出满足业务决策目标的关键特征，并组合为业务特征向量。

13、在一种优选方案中，所述关联业务识别模块包括：

14、关联分析单元，用于对各个业务特征向量进行相关性计算，并输出不同业务特征向量之间的关联强度值；

15、聚类单元，用于基于关联强度值对业务进行聚类处理，识别并输出关联业务组合；

16、协同评估单元，用于对每个关联业务组合内的业务在历史周期内的联合表现进行协同效应评估，计算业务间的互补性和替代性，生成业务协同度指标。

17、在一种优选方案中，所述因果识别模块包括因果识别单元，用于对每个关联业务组合中的各项业务，依据业务特征向量在历史周期内的时序变化规律与交互影响路径，确定业务之间的因果方向，输出具有引领作用的主导业务以及受其影响的从属业务；

18、因果量化单元，用于通过对比主导业务变动前后从属业务的响应幅度，结合从属业务和主导业务间的依赖程度，对因果作用进行数值化衡量，生成因果影响系数。

19、在一种优选方案中，所述因果量化单元包括异质性修正子单元，用于在生成因果影响系数之后，根据主导业务在历史状态下的取值变化，对从属业务在不同主导业务水平下的响应差异进行异质性分析，并基于分析结果对因果影响系数进行修正，输出经异质性修正后的因果影响系数。

20、在一种优选方案中，所述综合评估模块包括：

21、权重分配单元，用于根据关联业务组合的历史营销目标和历史营销结果，对业务协同度指标和因果影响系数进行权重因子分配；

22、综合评分单元，用于基于业务协同度指标和因果影响系数的权重分配结果，对关联业务组合内各项业务进行加权计算，生成业务组合健康度评分。

23、在一种优选方案中，所述权重分配单元包括时序调节子单元，用于通过滑动窗口机制计算并输出业务协同度指标和因果影响系数的时序调节因子，并基于时序调节因子对业务协同度指标和因果影响系数的权重因子进行实时调整。

24、在一种优选方案中，所述综合评分单元还包括趋势分析子单元，用于根据业务组合健康度评分在连续时间窗口内的变化趋势，对业务组合健康度评分进行趋势修正，完成对业务组合健康度评分的校准。

25、在一种优选方案中，所述风险识别模块包括：

26、风险等级划分单元，用于根据业务组合健康度评分所处的数值区间，将关联业务组合划分为不同风险等级；

27、预警匹配单元，用于根据风险等级划分结果，从预设的预警信号集合中匹配并输出对应的风险预警信号。

28、本发明还提供了，一种电子设备，所述电子设备包括：

29、至少一个处理器；

30、以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

31、其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的基于大模型驱动的智能业务决策分析与风险预警系统。

32、本发明取得的技术效果为：

33、本发明通过依次设置初始化模块、关联业务识别模块、因果识别模块、综合评估模块和风险识别模块，先从多源营销数据中提取精准规整的业务特征向量，再完成关联业务组合的聚类识别与协同度评估，进一步区分关联业务间的因果方向并量化因果强度，最后结合业务协同度指标和因果影响系数生成业务组合健康度评分，实现风险分级预警，突破传统方法依赖人工经验与线性假设的局限，能够挖掘复杂业务间的隐藏关联，同时有效区分关联关系中的因果性与相关性，避免将虚假相关性误判为业务影响，大幅提升了业务决策分析结果的准确性，以为企业业务组合管理提供可靠的智能支撑。

1.基于大模型驱动的智能业务决策分析与风险预警系统，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的基于大模型驱动的智能业务决策分析与风险预警系统，其特征在于：所述初始化模块包括：

3.根据权利要求1所述的基于大模型驱动的智能业务决策分析与风险预警系统，其特征在于：所述关联业务识别模块包括：

4.根据权利要求1所述的基于大模型驱动的智能业务决策分析与风险预警系统，其特征在于：所述因果识别模块包括：

5.根据权利要求1所述的基于大模型驱动的智能业务决策分析与风险预警系统，其特征在于：所述因果量化单元包括异质性修正子单元，用于在生成因果影响系数之后，根据主导业务在历史状态下的取值变化，对从属业务在不同主导业务水平下的响应差异进行异质性分析，并基于分析结果对因果影响系数进行修正，输出经异质性修正后的因果影响系数。

6.根据权利要求1所述的基于大模型驱动的智能业务决策分析与风险预警系统，其特征在于：所述综合评估模块包括：

7.根据权利要求6所述的基于大模型驱动的智能业务决策分析与风险预警系统，其特征在于：所述权重分配单元包括时序调节子单元，用于通过滑动窗口机制计算并输出业务协同度指标和因果影响系数的时序调节因子，并基于时序调节因子对业务协同度指标和因果影响系数的权重因子进行实时调整。

8.根据权利要求6所述的基于大模型驱动的智能业务决策分析与风险预警系统，其特征在于：所述综合评分单元还包括趋势分析子单元，用于根据业务组合健康度评分在连续时间窗口内的变化趋势，对业务组合健康度评分进行趋势修正，完成对业务组合健康度评分的校准。

9.根据权利要求1所述的基于大模型驱动的智能业务决策分析与风险预警系统，其特征在于：所述风险识别模块包括：

10.一种电子设备，其特征在于：所述电子设备包括：