基于智能财务大数据AI企业智能前景预测模型专家知识库系统的制作方法

基于智能财务大数据ai企业智能前景预测模型专家知识库系统
技术领域
1.本发明/发明专利涉及一种(t2)【根据指标，智能自动推荐最优的模型进行预测。最佳的预测方法可智能自动执行批量预测任务，无需人工参与。】，尤其涉及一种(t3)【指标预测、专项预测、混合预测及联动分析指标间的变动影响关系】。


背景技术：

2.(t4)【基于多种业务规则、会计准则、公式标准、多元方程式计算原理的解析式模型选择算法】批露了一种【相对误差最小极值、绝对误差最小极值、拟合度最大极值、拟合度最小极值、f分数检验值最大、f分数检验值最小】，然而，这种/这些设计存在以下问题和缺点：(t5)【1、预测方法选择的多样性与准确性难以取舍。2、预测规则、指标设置的局限性。3、预测模型构建的复杂性。4、预测逻辑梳理的主观性。5、预测方法及变量的一元性】。


技术实现要素：

3.为了解决上述问题，本发明/发明专利提供了一种(t1)【基于智能财务大数据ai企业智能前景预测分析模型】，其目的在于，提供一种(t6)【多种预测方法互相组合、互补、纠错、验证、还原的智能预测方法】。
4.为实现上述目的，本发明提供的(t1)【基于智能财务大数据ai企业智能前景预测分析模型】是这样实现的：(t7)【1、智能财务预测模型自动推荐筛选。2、多种预测模板工具自定义选择。3、多种预测模型组合并联串联。4、触发自动预测机制。5、预测模型数据回测验证。6、预测结果定量定性智能输出】。
5.在本发明的另一个方面中，【聚类分析、关联分析的组合形成线性相关分析、综合排名相关分析、差异相关分析、距离法分析、相关系数分析等。】。
6.由于本发明/发明专利采用(t8)【云原生微服务b/s架构体系，实现数据共享、应用场景共享、预测模型共享】的结构，从而可以得到以下有益效果：(t9)【1、一键式预测数据智能采集节省数据收集工作量。2、多种预测模型、预测方法相结合技术，让预测结果更加客观准确。3、丰富的图表、直观友好的操作界面。4、预测过程自动纠错、预测方法智能调用、数据标准智能接入实现智能预测的数智化。5、将复杂专业的预测模型更加简单化、可视化、易用化】。
附图说明
以下结合附图对本发明/发明专利做进一步详细描述。附图1是本发明/发明专利(t10)【流动资金需求预测模型界面】；附图2是本发明/发明专利(t13)【基于智能财务大数据ai企业智能前景预测模型专家知识库系统工作原理及过程：预测数据智能采集、预测模型自动调用、预测参数自动选取、预测结果智能输出】
具体实施方式
如图所示，本发明/发明专利的优选实施方式是(t11)【1、预测数据标准接入。2、预测指标体系优选3、预测规则及逻辑推理构建。4、预测信号的识别与评判、5、预测模型的搭建。6、业务预测场景组合。7、联动分析结果的预览、审核。8、预测结果的智能输出。】。本发明/发明专利的工作原理与工作过程如下：(t13)【基于智能财务大数据ai企业智能前景预测模型专家知识库系统工作原理及过程：预测数据智能采集、预测模型自动调用、预测参数自动选取、预测结果智能输出】。


技术特征：
1.本发明/发明专利涉及一种(t2)【根据指标，智能自动推荐最优的模型进行预测。最佳的预测方法可智能自动执行批量预测任务，无需人工参与。】，尤其涉及一种(t3)【指标预测、专项预测、混合预测及联动分析指标间的变动影响关系】。

技术总结
本发明专利的优选实施方式是(T11)【1、预测数据标准接入。2、预测指标体系优选3、预测规则及逻辑推理构建。4、预测信号的识别与评判、5、预测模型的搭建。6、业务预测场景组合。7、联动分析结果的预览、审核。8、预测结果的智能输出】。本发明/发明专利的工作原理与工作过程如下：(T13)【基于智能财务大数据AI企业智能前景预测模型专家知识库系统工作原理及过程：预测数据智能采集、预测模型自动调用、预测参数自动选取、预测结果智能输出】。预测结果智能输出】。


技术研发人员：ꢀ(51)Int.Cl.G06Q10/04
受保护的技术使用者：北京华软数云科技有限公司
技术研发日：2021.12.27
技术公布日：2022/4/26