一种基于大语言模型的数据价值发现和风险评估系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于大语言模型的数据价值发现和风险评估系统及方法，具体涉及数据要素市场和数据资产运营领域，实时提取业务数据、管理数据和运行数据，建立预测缺失模型对提取到的数据根据预测缺失结果进行分类，显著提高数据集的完整性，减少因缺失数据导致的分析误差，应用LDA模型提取主题语义信息及对应的业务数据、管理数据和运行数据，使得数据分析更加聚焦和有效，帮助企业制定更加科学的战略决策，选择LSTM单元搭建循环神经网络模型输出针对未来趋势和市场机会的价值的预测发现结果，构建孤立树计算业务数据、管理数据和运行数据的异常分数，利用Tableau自动生成报告并进行数据展示，将复杂的数据以直观方式呈现，方便用户理解和分析。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据要素市场和数据资产运营领域，更具体地说，本专利技术涉及一种基于大语言模型的数据价值发现和风险评估系统及方法。

技术介绍

1、随着物联网、社交媒体和在线交易的兴起，数据量以指数级增长，海量数据中隐藏着大量潜在价值，这种指数级增长带来了前所未有的机遇和挑战。众多企业开始意识到，数据不仅仅是业务运营的附属品，而是驱动战略决策的重要资产。

2、当前企业在数据管理和分析过程中存在数据孤岛，无法将数据进行集中管理，海量数据中蕴含很多错误信息导致误导性的洞察和决策。在快速变化的市场环境中，传统分析方法无法满足实时性需求，对于异常监测和风险控制不足。

技术实现思路

1、本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种基于大语言模型的数据价值发现和风险评估系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

2、本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于大语言模型的数据价值发现和风险评估系统，包括多源整合模块、价值发现模块、风险识别模块以及可视化模块；

3、多源整合模块：实本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大语言模型的数据价值发现和风险评估系统，其特征在于，包括多源整合模块、价值发现模块、风险识别模块以及可视化模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的数据价值发现和风险评估系统，其特征在于：所述多源整合模块通过SQLAlchemy工具从企业内部数据库中实时提取业务数据、管理数据和运行数据，并记录时间戳，利用Python的r equests库与RESTful API进行交互，通过ETL工具对业务数据、管理数据和运行数据进行自动化抽取、转换与加载过程；

3.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的数据价值发现和风险评估系统，其特征在于：所述价值发现...

【技术特征摘要】

1.一种基于大语言模型的数据价值发现和风险评估系统，其特征在于，包括多源整合模块、价值发现模块、风险识别模块以及可视化模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的数据价值发现和风险评估系统，其特征在于：所述多源整合模块通过sqlalchemy工具从企业内部数据库中实时提取业务数据、管理数据和运行数据，并记录时间戳，利用python的r equests库与restful api进行交互，通过etl工具对业务数据、管理数据和运行数据进行自动化抽取、转换与加载过程；

3.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的数据价值发现和风险评估系统，其特征在于：所述价值发现模块应用大语言模型对业务数据、管理数据和运行数据进行嵌入并转化为向量表示，利用词频-逆文档频率算法计算业务数据、管理数据和运行数据的主题语义信息的关键词权重，应用lda模型提取主题语义信息及对应的业务数据、管理数据和运行数据；

4.根据权利要求3所述的一种基于大语言模型的数据价值发现和风险评估系统，其特征在于：所述词频-逆文档频率算法计算业务数据、管理数据和运行数据的主题语义信息的关键词权重的具体公式为：

5.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的数据价值发现和风险评估系统，其特征在于：所述风险识别模块应用大语言模型将业务数据、管理数据和运行数据转换为结构化数据并提取...

【专利技术属性】
技术研发人员：张岩，
申请(专利权)人：网靖北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：