一种成本预测方法、装置、设备及介质与流程

技术特征：
1.一种成本预测方法，其特征在于，包括：获取在执行现金管理流程的过程中所产生的多个成本数据；在训练后的成本预测模型中确定所述多个成本数据中每个成本数据所属的成本事项对应的成本控制模块；通过确定的成本控制模块对对应的成本数据进行处理，以得到所述多个成本数据的成本值；通过所述训练后的成本预测模型对所述多个成本数据的成本值进行处理，预测得到在当前系统时间之后的预设时间段内执行所述现金管理流程的第一综合成本值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取在执行现金管理流程的过程中所产生的多个成本数据，包括：获取附加信息，所述附加信息表征预测得到的执行所述现金管理流程的综合成本值的影响因素；从执行所述现金管理流程的过程中所产生的所有历史成本数据中，查找与所述附加信息匹配的多个成本数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述附加信息包括一个维度的附加信息；所述从执行所述现金管理流程的过程中所产生的所有历史成本数据中，查找与所述附加信息匹配的多个成本数据，包括：获取在各个统计周期统计历史成本数据时的历史附加信息，其中，每到达统计周期统计在所述统计周期内执行所述现金管理流程的过程中所产生的历史成本数据；在获取到的历史附加信息中确定与所述附加信息相同的目标历史附加信息；将所述目标历史附加信息对应的统计周期统计到的历史成本数据作为与所述附加信息匹配的多个成本数据。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述附加信息包括多个维度的附加信息；所述从执行所述现金管理流程的过程中所产生的所有历史成本数据中，查找与所述附加信息匹配的多个成本数据，包括：获取在各个统计周期统计历史成本数据时的历史附加信息，其中每到达统计周期统计在所述统计周期内执行所述现金管理流程的过程中所产生的历史成本数据；计算所述多个维度的附加信息与各个历史附加信息之间的匹配度；在获取到的历史附加信息中确定匹配度最大的目标历史附加信息；将所述目标历史附加信息对应的统计周期统计到的历史成本数据作为与所述附加信息匹配的多个成本数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述第一综合成本值以及所述多个成本数据的成本值，确定第一成本数据所属的目标成本事项；基于所述第一综合成本值以及所述多个成本数据的成本值，生成所述目标成本事项的成本管理方案；从执行所述现金管理流程的过程中所产生的关于所述目标成本事项的所有历史成本数据中，查找与所述成本管理方案匹配的第二成本数据；通过所述目标成本事项对应的成本控制模块对所述第二成本数据进行处理，以得到所
述第二成本数据的成本值；通过所述训练后的成本预测模型对所述第二成本数据的成本值以及所述多个成本数据的成本值中除所述第一成本数据的成本值以外的成本值进行处理，预测得到在当前系统时间之后的预设时间段内执行所述现金管理流程的第二综合成本值；若所述第二综合成本值小于所述第一综合成本值，则输出所述成本管理方案。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取关于目标成本事项的成本控制请求；基于所述第一综合成本值以及所述多个成本数据的成本值，生成所述目标成本事项的成本管理方案；从执行所述现金管理流程的过程中所产生的关于所述目标成本事项的所有历史成本数据中，查找与所述成本管理方案匹配的第二成本数据；通过所述目标成本事项对应的成本控制模块对所述第二成本数据进行处理，以得到所述第二成本数据的成本值；通过所述训练后的成本预测模型对所述第二成本数据的成本值以及所述多个成本数据的成本值中除所述第一成本数据的成本值以外的成本值进行处理，预测得到在当前系统时间之后的预设时间段内执行所述现金管理流程的第三综合成本值；若所述第三综合成本值与所述第一综合成本值之间的差值小于预设数值，则输出所述成本管理方案。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取训练样本，所述训练样本包括在执行所述现金管理流程的过程中所产生的多个训练成本数据，以及在产生所述多个训练成本数据之后的预设时间段内执行所述现金管理流程的第四综合成本值；在成本预测模型中确定所述多个训练成本数据中每个训练成本数据所属的成本事项对应的成本控制模块；通过确定的成本控制模块对对应的训练成本数据进行处理，以得到所述多个训练成本数据的成本值；通过所述成本预测模型对所述多个训练成本数据的成本值进行处理，预测得到在产生所述多个训练成本数据之后的预设时间段内执行所述现金管理流程的第五综合成本值；根据所述第四综合成本值和所述第五综合成本值，对所述成本预测模型进行训练，得到所述训练后的成本预测模型。8.一种成本预测装置，其特征在于，所述装置包括：获取单元，用于获取在执行现金管理流程的过程中所产生的多个成本数据；处理单元，用于在训练后的成本预测模型中确定所述多个成本数据中每个成本数据所属的成本事项对应的成本控制模块；所述处理单元，还用于通过确定的成本控制模块对对应的成本数据进行处理，以得到所述多个成本数据的成本值；所述处理单元，还用于通过所述训练后的成本预测模型对所述多个成本数据的成本值进行处理，预测得到在当前系统时间之后的预设时间段内执行所述现金管理流程的第一综合成本值。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储装置和通信接口，所述处理器、所述存储装置和所述通信接口相互连接，其中，所述存储装置用于存储计算机程序指令，所述处理器被配置用于执行所述程序指令，实现如权利要求1-7任一项所述的成本预测方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时，用于执行如权利要求1-7任一项所述的成本预测方法。

技术总结
本申请实施例涉及人工智能技术领域，公开了一种成本预测方法、装置、设备及介质。其中的方法包括：获取在执行现金管理流程的过程中所产生的多个成本数据；在训练后的成本预测模型中确定多个成本数据中每个成本数据所属的成本事项对应的成本控制模块；通过确定的成本控制模块对对应的成本数据进行处理，以得到多个成本数据的成本值；通过训练后的成本预测模型对多个成本数据的成本值进行处理，预测得到在当前系统时间之后的预设时间段内执行现金管理流程的第一综合成本值。本申请实施例可做到综合考虑整体成本进行分析预测，有利于实现对成本的有效控制。成本的有效控制。成本的有效控制。


技术研发人员：王攀 康志平
受保护的技术使用者：平安银行股份有限公司
技术研发日：2021.09.22
技术公布日：2022/2/28