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龍圖騰網(wǎng)獲悉平安國際智慧城市科技股份有限公司申請的專利企業(yè)戰(zhàn)略智能預警方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114638547B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210423017.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0637；該發(fā)明授權(quán)企業(yè)戰(zhàn)略智能預警方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)是由嚴翠玲;高加寶設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-04-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本企業(yè)戰(zhàn)略智能預警方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及人工智能領(lǐng)域，提供一種企業(yè)戰(zhàn)略智能預警方法，對外部經(jīng)營數(shù)據(jù)進行NLP識別處理以提取外部特征數(shù)據(jù)；對企業(yè)內(nèi)在評估數(shù)據(jù)進行標準化處理和編碼處理以獲取內(nèi)參數(shù)據(jù)；通過多元回歸模型獲取主參考信息，通過時間性差分自回歸滑動平均模型獲取輔助參考信息，根據(jù)主參考信息和輔助參考信息獲取預測客戶吞吐量趨勢，并根據(jù)客戶吞吐量趨勢和預設(shè)的趨勢風險對照信息獲取當前企業(yè)的風險預警信息，如此，實現(xiàn)客戶風險的智能預警，減少事后發(fā)現(xiàn)的可能損失，即實現(xiàn)客戶風險的智能預警，減少事后發(fā)現(xiàn)的可能損失；對模型準確性與實用性進行評估，提高吞吐量預測精度。

本發(fā)明授權(quán)企業(yè)戰(zhàn)略智能預警方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種企業(yè)戰(zhàn)略智能預警方法，其特征在于，基于人工智能技術(shù)，包括： 基于預設(shè)數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)調(diào)取平臺，圍繞預先設(shè)立的外部經(jīng)營環(huán)境主題的字段調(diào)取外部經(jīng)營數(shù)據(jù)，圍繞預先設(shè)立的內(nèi)部評估主題的字段調(diào)取企業(yè)內(nèi)在評估數(shù)據(jù)；其中，包括：對預設(shè)業(yè)務(wù)進行內(nèi)外數(shù)據(jù)劃分形成外部數(shù)據(jù)集和內(nèi)部數(shù)據(jù)集；其中，所述外部數(shù)據(jù)集至少包括宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、行業(yè)價格與行業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)、媒體數(shù)據(jù)；所述內(nèi)部數(shù)據(jù)集包括企業(yè)集團內(nèi)部的客戶業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)、企業(yè)基本信息數(shù)據(jù)、企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)；設(shè)立關(guān)于所述預設(shè)業(yè)務(wù)的企業(yè)外部經(jīng)營環(huán)境主題和企業(yè)內(nèi)在評估主題，并在所述外部數(shù)據(jù)集上標注企業(yè)外部經(jīng)營環(huán)境主題，在所述內(nèi)部數(shù)據(jù)集上標注企業(yè)內(nèi)在評估主題；圍繞所述外部經(jīng)營環(huán)境主題的字段爬取外部經(jīng)營數(shù)據(jù)，圍繞所述內(nèi)部評估主題的字段調(diào)取企業(yè)內(nèi)在評估數(shù)據(jù)； 基于用于NLP語意識別服務(wù)的NLP識別模型對所述外部經(jīng)營數(shù)據(jù)進行自然語言識別處理以提取外部特征數(shù)據(jù)；對所述企業(yè)內(nèi)在評估數(shù)據(jù)進行標準化處理和編碼處理以獲取內(nèi)參數(shù)據(jù)； 通過預設(shè)時間序列按照預設(shè)時間節(jié)點對所述外部特征數(shù)據(jù)進行節(jié)點平均處理以獲取時間性差分自回歸滑動平均模型；將所述內(nèi)參數(shù)據(jù)作為因子構(gòu)建回歸模型以獲取多元回歸模型； 通過所述多元回歸模型獲取主參考信息，通過所述時間性差分自回歸滑動平均模型獲取輔助參考信息，根據(jù)所述主參考信息和所述輔助參考信息獲取預測客戶吞吐量趨勢，并根據(jù)所述客戶吞吐量趨勢和預設(shè)的趨勢風險對照信息獲取當前企業(yè)的風險預警信息；其中包括：獲取所述多元回歸模型中各個因子的權(quán)重，并根據(jù)各個因子的權(quán)重為每個因子進行階段賦值以獲取各個因子的顯著性；根據(jù)所述時間性差分自回歸滑動平均模型獲取預設(shè)季度中宏觀經(jīng)濟趨勢與企業(yè)行業(yè)價格趨勢； 將所述各個因子的權(quán)重與顯著性作為主參考信息，將所述預設(shè)季度中宏觀經(jīng)濟趨勢與企業(yè)行業(yè)價格趨勢作為輔助參考信息，并通過預設(shè)的最優(yōu)模型按照預設(shè)的擬合算法對所述主參考信息與所述輔助參考信息進行擬合求解以預測客戶吞吐量趨勢。

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