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方案

本发明专利技术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】。本发明专利技术/发明专利技术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】。

【技术实现步骤摘要】
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


[0001]本专利技术/专利技术专利涉及一种(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】。

技术介绍

[0002](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】。

技术实现思路

[0003]为了解决上述问题，本专利技术/专利技术专利提供了一种(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】。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供的(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】。
[0005]在本专利技术的另一个方面中，【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。】。
[0006]由于本专利技术/专利技术专利采用(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
以下结合附图对本专利技术/专利技术专利做进一步详细描述。附图1是本专利技术/专利技术专利(T10)【流动资金需求预测模型界面】；附图2是本专利技术/专利技术专利(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，本专利技术/专利技术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。】。本专利技术/专利技术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】。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
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...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ五一IntClG零六Q一零零四，
申请(专利权)人：北京华软数云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：