【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及财务数据分析，具体为一种财务数据分析系统及方法。
技术介绍
1、在当今的经济环境中，企业的财务状况分析对于决策者来说是至关重要的。准确的财务预测可以帮助企业合理规划资源，有效规避风险，从而在激烈的市场竞争中保持优势，然而，财务数据分析是一个复杂的过程，它涉及到对大量数据的处理和分析，以及对企业未来财务状况的预测。
2、然而，在财务预测模型方面，现有的技术利用数据分析和统计方法，对数据的适应性较差，无法灵活应对财务数据中的复杂模式和动态变化，当市场环境、企业内部结构或政策法规发生显著变化时，难以迅速调整和优化，其次，现有的自优化机制往往不够智能和自动化，对于新数据的利用不够充分，无法实时将新的数据信息挖掘财务数据中的潜在特征，无法提供准确、实时的财务预测，这使得企业在做出重要决策时可能面临过时和错误的信息风险。
3、综上所述，现有的财务分析技术在应对快速变化的市场环境和企业复杂的财务状况时，表现出明显的局限性和不适应性，因此，开发一种能够自动学习、自我优化并高效整合多源财务数据的智能分析系统，成为了当前财务管理领域亟待解决的重要问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为了弥补现有技术的不足，提供了一种财务数据分析系统及方法，该系统能够自动收集和处理多源异构财务数据，构建高精度的预测模型，并根据市场变化实时调整优化策略，从而为企业的财务管理提供更为精准、及时的支持。
2、本专利技术为解决上述技术问题，提供如下技术方案：一方面，一种
3、所述基础数据收集与预处理模块用于整合多源异构数据，包括企业内部数据源和外部数据源，并对收集到的数据进行清洗、标准化和转换处理；
4、所述智能预测模型构建与优化模块利用机器学习算法构建初始预测模型，进行特征工程，训练和验证模型，并通过自动反馈与调整机制进行模型的自优化；
5、所述关系图谱构建与分析模块用于构建包含投资、筹资、收入、成本、税金、利润分配的财务实体及其关联信息，挖掘隐藏的数据关联与潜在风险点；
6、所述项目资金投入与产出分析模块用于将智能预测模型的输出结果与关系图谱中的相关数据相结合，计算投入产出比的关键指标，进行敏感度分析和风险预警；
7、所述决策支持与建议生成模块基于分析结果，自动生成个性化财务决策建议，包括资金调配策略、成本控制措施、税务筹划方案，提供交互式界面，支持用户根据实际需求调整假设条件，进行情景模拟分析。
8、更进一步地，所述基础数据收集与预处理模块收集多源异构数据，其中多源数据分别包括：
9、外部数据来源包括但不限于公共数据库、行业报告、政策文件；
10、内部数据来源从企业内部系统采集投资、筹资、收入、成本、税金、利润分配的六类基础财务数据。
11、更进一步地，所述智能预测模型构建与优化模块的具体步骤为：
12、模型选择：分析财务数据的特点，根据预测目标，即预测收入的趋势和评估利润的风险，选择机器学习算法，对财务数据进行初步分析，即确定问题类型，进行时间序列预测，即收入的未来趋势、即判断企业的财务风险等级、预测利润额；
13、特征工程：针对六类基础财务数据，运用特征降维方法pca，对提取的特征进行筛选和优化，突出对预测结果有重要影响的特征；
14、模型训练与验证：采用交叉验证，将包含六类基础财务数据的数据集划分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练，通过调整模型参数，以及模型结构优化模型在投资、筹资、收入、成本、税金、利润分配方面的预测精度和泛化能力，使用测试集验证模型性能；
15、自优化机制：持续接收新的投资、筹资、收入、成本、税金、利润分配基础财务数据，并输入到已训练的模型中进行预测，计算模型的性能指标，保持对六类基础财务数据的准确预测。
16、更进一步地，所述智能预测模型构建与优化模块对具有明显时间序列特征的数据，即收入、成本，使用机器学习算法中的线性回归技术定义模型，即yi＝β0+β1x1+β2x2+…+βnxi+∈，其中，yi表示预测的目标变量，即收入和成本，x1至xi为自变量，包括但不限于时间、前期收入和成本值、相关经济指标，β0为截距，β1至βn为回归系数，∈为误差项，使用均方误差作为评估模型预测值与真实值差异的损失函数，其公式为：其中m为样本数量，yi为真实值，为模型预测值，使用测试集数据对训练好的收入和成本模型进行评估，比较不同模型的性能指标，将选择的最优模型应用于新的时间数据，进行收入和成本的预测。
17、更进一步地，所述智能预测模型构建与优化模块针对六类基础财务数据，运用特征降维方法pca，对特征数据进行标准化处理，使得各特征具有零均值和单位方差，即原始特征矩阵为x，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个特征，标准化后的特征矩阵记为x′，则标准化公式为：其中μj是第j列特征的均值，σj是第j列特征的标准差，计算标准化后特征矩阵的协方差矩阵c，即其中n是样本数量，对协方差矩阵c进行特征值分解，得到特征值λi和对应的特征向量vi，按照特征值从大到小的顺序排列，选择前k个特征值对应的特征向量构成投影矩阵p，将原始的衍生特征矩阵x′乘以投影矩阵p，得到降维后的特征矩阵y＝x′p，从而实现特征的降维，并通过特征重要性评估，确定投资、筹资、收入、成本、税金、利润分配数据中对预测结果影响显著的关键特征。
18、更进一步地，所述关系图谱构建与分析模块的具体步骤为：
19、定义实体类型：明确投资、筹资、收入、成本、税金和利润分配作为财务实体的类型，并为每个类型定义相关的属性，即投资的金额、期限，筹资的方式、利率，收入的来源、时间，成本的种类、数额，税金的种类、税率，利润分配的比例、对象；
20、确定关系类型：定义财务实体之间的关系，即投资与收入之间的关联，筹资与成本之间的关系，收入与利润分配的关系；
21、采集和整理数据：从基础数据收集与预处理模块获取经过处理的财务数据，并按照定义的实体和关系类型进行整理；
22、利用图数据库存储：使用图数据库，创建节点来表示财务实体，创建边来表示实体之间的关系，并为节点和边添加相应的属性数据；
23、图分析算法应用：计算每个财务实体的重要性得分，对于投资项目，根据其与其他实体的连接关系和强度，评估其在整个财务体系中的重要性。
24、更进一步地，所述关系图谱构建与分析模块中利用图分析算法中的pagerank算法，为每个财务实体节点赋予一个初始的pagerank值，对于每个节点i，其pagerank值pr(j)的更新公式为，即d是阻尼系数，m(i)是指向节点i的节点集合，l(j)是节点j指出的链接数量，对于投资节点，m(i)是与其相关联的其他财务本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种财务数据分析系统，其特征在于，该系统的组成部分包括：基础数据收集与预处理模块、智能预测模型构建与优化模块、关系图谱构建与分析模块、项目资金投入与产出分析模块、决策支持与建议生成模块；
2.根据权利要求1所述一种财务数据分析系统，其特征在于，所述基础数据收集与预处理模块收集多源异构数据，其中多源数据分别包括：
3.根据权利要求1所述一种财务数据分析系统，其特征在于，所述智能预测模型构建与优化模块的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述一种财务数据分析系统，其特征在于，所述智能预测模型构建与优化模块对具有明显时间序列特征的数据，即收入、成本，使用机器学习算法中的线性回归技术定义模型，即yi＝β0+β1X1+β2X2+…+βnXi+∈，其中，yi表示预测的目标变量，即收入和成本，X1至Xi为自变量，包括但不限于时间、前期收入和成本值、相关经济指标，β0为截距，β1至βn为回归系数，∈为误差项，使用均方误差作为评估模型预测值与真实值差异的损失函数，其公式为：其中m为样本数量，yi为真实值，为模型预测值，使用测试集数据对训练好的收入和成本模型进行评
5.根据权利要求3所述一种财务数据分析系统，其特征在于，所述智能预测模型构建与优化模块针对六类基础财务数据，运用特征降维方法PCA，对特征数据进行标准化处理，使得各特征具有零均值和单位方差，即原始特征矩阵为X，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个特征，标准化后的特征矩阵记为X′，则标准化公式为：其中μj是第j列特征的均值，σj是第j列特征的标准差，计算标准化后特征矩阵的协方差矩阵C，即其中n是样本数量，对协方差矩阵C进行特征值分解，得到特征值λi和对应的特征向量vi，按照特征值从大到小的顺序排列，选择前k个特征值对应的特征向量构成投影矩阵P，将原始的衍生特征矩阵X′乘以投影矩阵P，得到降维后的特征矩阵Y＝X′P，从而实现特征的降维，并通过特征重要性评估，确定投资、筹资、收入、成本、税金、利润分配数据中对预测结果影响显著的关键特征。
6.根据权利要求1所述一种财务数据分析系统，其特征在于，所述关系图谱构建与分析模块的具体步骤为：
7.根据权利要求6所述一种财务数据分析系统，其特征在于，所述关系图谱构建与分析模块中利用图分析算法中的PageRank算法，为每个财务实体节点赋予一个初始的PageRank值，对于每个节点i，其PageRank值PR(j)的更新公式为，即d是阻尼系数，M(i)是指向节点i的节点集合，L(j)是节点j指出的链接数量，对于投资节点，M(i)是与其相关联的其他财务节点，即收入节点、成本节点，L(j)则是这些相关节点指出的链接数量。
8.根据权利要求1所述一种财务数据分析系统，其特征在于，所述项目资金投入与产出分析模块从智能预测模型构建与优化模块获取收入预测、成本预测的数据，从关系图谱构建与分析模块获取与投资、筹资、收入、成本、税金、利润分配相关的关系数据，将智能预测模型的输出结果与关系图谱中的相关数据进行关联和整合，建立统一的分析数据集，根据预测的收入数据和实际的收入情况，以及预测的成本数据和实际的成本投入，计算投入产出比ROI，即明确总收入和总成本的计算范围，总收入包括产品和服务的销售收入、投资收益与项目相关的所有收入来源，总成本涵盖直接成本、间接成本、固定成本和可变成本，将各个收入来源进行汇总，即收入来源有n种，分别为I1,I2,…,In，则总收入TI为：将各类成本进行相加，即成本类别有m种，分别为C1,C2,…,Cm，则总成本TC为：投入产出比ROI的计算公式为：预测项目在未来各期的净现金流量，包括现金流入和现金流出，即预测的期限为T期，第t期的净现金流量为CFt，计算净现值NPV，即r为内部收益率估计值，通过迭代不断调整内部收益率r的值，使得净现值NPV趋近于零，即为所求的项目内部收益率。
9.一种财务数据分析方法，其特征在于，该方法具体步骤为：
10.根据权利要求9所述一种财务数据分析方法，其特征在于，所述S500中的情景模拟分析设计情景模拟的输入界面，输入不同的市场条件参数，即市场增长率、竞争激烈程度、价格波动范围，根据输入条件，调用预测模型，模拟不同决策路径下的财务结果，包括收入、成本、利润、现金流关键指标的变化，将模拟结果以数据表格的形式清晰直观的呈现出不同决策策略的潜在风险和收益。
...【技术特征摘要】
1.一种财务数据分析系统，其特征在于，该系统的组成部分包括：基础数据收集与预处理模块、智能预测模型构建与优化模块、关系图谱构建与分析模块、项目资金投入与产出分析模块、决策支持与建议生成模块；
2.根据权利要求1所述一种财务数据分析系统，其特征在于，所述基础数据收集与预处理模块收集多源异构数据，其中多源数据分别包括：
3.根据权利要求1所述一种财务数据分析系统，其特征在于，所述智能预测模型构建与优化模块的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述一种财务数据分析系统，其特征在于，所述智能预测模型构建与优化模块对具有明显时间序列特征的数据，即收入、成本，使用机器学习算法中的线性回归技术定义模型，即yi＝β0+β1x1+β2x2+…+βnxi+∈，其中，yi表示预测的目标变量，即收入和成本，x1至xi为自变量，包括但不限于时间、前期收入和成本值、相关经济指标，β0为截距，β1至βn为回归系数，∈为误差项，使用均方误差作为评估模型预测值与真实值差异的损失函数，其公式为：其中m为样本数量，yi为真实值，为模型预测值，使用测试集数据对训练好的收入和成本模型进行评估，比较不同模型的性能指标，将选择的最优模型应用于新的时间数据，进行收入和成本的预测。
5.根据权利要求3所述一种财务数据分析系统，其特征在于，所述智能预测模型构建与优化模块针对六类基础财务数据，运用特征降维方法pca，对特征数据进行标准化处理，使得各特征具有零均值和单位方差，即原始特征矩阵为x，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个特征，标准化后的特征矩阵记为x′，则标准化公式为：其中μj是第j列特征的均值，σj是第j列特征的标准差，计算标准化后特征矩阵的协方差矩阵c，即其中n是样本数量，对协方差矩阵c进行特征值分解，得到特征值λi和对应的特征向量vi，按照特征值从大到小的顺序排列，选择前k个特征值对应的特征向量构成投影矩阵p，将原始的衍生特征矩阵x′乘以投影矩阵p，得到降维后的特征矩阵y＝x′p，从而实现特征的降维，并通过特征重要性评估，确定投资、筹资、收入、成本、税金、利润分配数据中对预测结果影响显著的关键特征。
6.根据权利要求1所述一种财务数据分析系统，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵朴花，王丰荣，许成义，李瑞，
申请(专利权)人：中德高路咨询云南有限公司，
类型：发明
国别省市：
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