【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，应用于金融业务数据预测场景中，尤其涉及一种金融数据预测方法、装置、设备及其存储介质。
技术介绍
1、随着互联网的飞速发展，各行各业都在依托互联网寻求行业突破点，近年来，金融行业也正在围绕着互联网进行线上业务拓展。由于金融行业涉及的业务量和数据量较大，随着用户对产品需求的不断提高，金融产品也在不断进行类别更新。
2、目前集团公司及下属单位很多大额支付集中在月末、季末、年末，很多支付业务也集中月末、季末、年末进行支付。那么，月末、季末、年末就需要准备准备足够的资金来满足企业的支付业务。为了解决该问题，目前集团公司及下属单位的融资预算编制方法为：年初编制年度融资预算，在月初和季初时，手工填报月度和季度融资预算。月度、季度、年度融资预算是分别编制的，缺乏数据间的关联，也缺乏年中对年度融资预算调整时的有效数据支撑。现有融资预算编制方法缺乏准确性和科学性，将很大程度影响公司融资决策，不利于公司科学化的进行融资决策。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提出一种金融数...
【技术保护点】
1.一种金融数据预测方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的金融数据预测方法，其特征在于，在执行所述获取目标业务部门按照月份维度和业务类型维度所填报的历史收入支出数据的步骤之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的金融数据预测方法，其特征在于，所述基于所述月份维度对所有业务类型对应的历史收入支出数据进行序列化处理，获得所有业务类型分别对应的序列化的历史收入数据、序列化的历史支出数据的步骤，具体包括：
4.根据权利要求1所述的金融数据预测方法，其特征在于，所述根据所述汇总计算结果和预设的识别条件，确定所述目标季...
【技术特征摘要】
1.一种金融数据预测方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的金融数据预测方法，其特征在于，在执行所述获取目标业务部门按照月份维度和业务类型维度所填报的历史收入支出数据的步骤之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的金融数据预测方法，其特征在于，所述基于所述月份维度对所有业务类型对应的历史收入支出数据进行序列化处理，获得所有业务类型分别对应的序列化的历史收入数据、序列化的历史支出数据的步骤，具体包括：
4.根据权利要求1所述的金融数据预测方法，其特征在于，所述根据所述汇总计算结果和预设的识别条件，确定所述目标季度的资金流状态，并在所述目标季度的资金流状态为短缺时，结合预设的季度融资预算模型，生成金融数据融资预测报告的步骤，具体包括：
5.根据权利要求4所述的金融数据预测方法，其特征在于，所述预设的季度收支预测模型为基于双层循环神经网络的gru模型，所述将所述序列化的历史收入数据和所述序列化的历史支出数据输入预设的季度收支预测模型，获取所述季度收支预测模型输出的目标季度中季度首月、季度次月以及季度末月分别对应的收支预测数据的步骤，具体包括：
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜敏，徐国伟，刘艳梅，
申请(专利权)人：远光软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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