本發明涉及財務分析，特別涉及一種用于勘察設計業務的財務數據分析方法及系統。

背景技術：

1、財務監控主要針對現有財務數據中的數據異常進行提示和報警。幫助財務人員及時發現財務漏洞，方便處理和補救。財務預測主要根據已有財務數據對未來的不確定性進行有效控制，利于財務計劃的實施。

2、現有勘察設計行業，財務系統缺乏智能化。只是單純的對數據進行展示，無法充分滿足財務人員需求。無法對財務數據的漏洞進行提示，也無法對財務數據進行有效分析，增加了企業財務風險。

技術實現思路

1、本發明的目的在于提供一種用于勘察設計業務的財務數據分析方法及系統，以解決現有勘察設計行業財務系統不智能的問題。

2、為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：一種用于勘察設計業務的財務數據分析方法，包括以下步驟：

3、步驟1：獲取歷史勘察設計業務的結構化數據，并提取結構化數據中影響財務波動的重要參數，將重要參數作為結構化數據的監測數組；

4、步驟2：基于交叉神經網絡，利用監測數組構建財務數據預警模型；

5、步驟3：利用財務數據預警模型分析現行勘察設計業務已有的結構化數據和理想結構化數據，得到現行勘察設計業務中已有監測數組的預警信息；

6、步驟4：利用理想數據替換預警信息中的重要參數，對比財務數據預警模型的預警信息得到分析結論。

7、進一步的，所述提取結構化數據中影響財務波動的重要參數具體包括以下步驟：

8、步驟11：利用動態衰減加權頻率調整法權重化結構化數據，并對結構化數據的權重值進行歸一化處理；

9、步驟12：對結構化數據歸一化的權重值進行排序，并將權重占比前五的結構化數據作為重要參數；

10、其中，動態衰減加權頻率調整法通過公式表示，其中，wi是第i個因素的綜合權重值；

11、xi,j是第i個因素在第j個階段異常數據中的出現次數；

12、yj是第j個階的總異常數據條數；

13、βj是第j個階的重要性系數，反映該階段對企業財物的影響程度；

14、α是時間衰退因子，控制數據隨時間的衰退速率；

15、ti是第i個因素的數據距離當前的時間間隔，以季度為單位；

16、所述監測數組為直接成本波動數據、合同付款延遲數據、項目進度偏差數據、收入驟降數據和客戶流失率數據。

17、進一步的，所述基于交叉神經網絡，利用監測數組構建財務數據預警模型具體包括以下步驟：

18、步驟21：清洗歷史結構化數據，并對清洗后的監測數組做特征標準化處理得到監測信息；

19、步驟22：基于交叉神經網絡的輸入層、交叉層、深度層和輸出層架構，將監測信息作為輸入，得到初始預警模型；

20、步驟23：對初始預警模型進行時序交互融合評估，若時序交互融合評估為合格，則初始預警模型為財務數據預警模型，否則對初始預警模型進行優化。

21、進一步的，所述對初始預警模型進行時序交互融合評估具體包括以下步驟：

22、步驟231：篩選項目周期大于4個季度且含有監測數組的歷史結構化數據，并對篩選的歷史結構化數據執行步驟21；

23、步驟232：利用步驟231得到的監測信息構建特征交互矩陣；

24、步驟233：對特征交互矩陣進行時間序列一致性檢驗，得到時序交互融合評估結果。

25、進一步的，所述構建特征交互矩陣具體包括以下步驟：

26、步驟2321：將步驟231得到的監測信息進行時間窗口劃分，得到若干個重疊的片段信息；

27、步驟2322：計算片段信息中五個重要參數之間的斯皮爾曼秩相關系數，并利用斯皮爾曼秩相關系數構建初始交互矩陣；

28、步驟2323：引入時間衰退因子對初始交互矩陣加權，并對加權后的初始交互矩陣進行加權平均更新和歸一化處理，得到特征交互矩陣；

29、其中，窗口周期為月，重疊長度不短于一周。

30、進一步的，所述對特征交互矩陣進行時間序列一致性檢驗，得到時序交互融合評估結果具體包括以下步驟：

31、步驟2331：計算片段信息對應時間下初始預警模型預測值與實際值的差值，并對所有片段信息的差異值取平均，將平均值作為長期趨勢的一致性得分；

32、步驟2332：計算相鄰片段信息對應時間下初始預警模型預測值與實際值的波動幅度，并對所有波動幅度取平均，將平均幅度值作為短期波動一致性得分；

33、步驟2333：計算片段信息對應時間下初始預警模型的斯皮爾曼秩相關系數與實際斯皮爾曼秩相關系數的偏離值，并對所有偏離值取平均，將平均值作為交互效應捕捉能力得分；

34、步驟2334：計算相鄰片段信息對應時間下初始預警模型預測值與實際值的變化率，并對所有變化率取平均，將平均變化率作為交互效應穩定性得分；

35、步驟2335：判斷長期趨勢的一致性得分、短期波動一致性得分、交互效應捕捉能力得分和交互效應穩定性得分是否同時符合模型合格閾值，若是，則時序交互融合評估結果為合格，否則為不合格。

36、進一步的，所述預警信息通過將現行勘察設計業務已有的結構化數據輸入財務數據預警模型的方式得到，若財務數據預警模型預測的監測數組與理想結構化數據的偏離程度大于安全閾值，則預警信息為監測數組中存在風險的重要參數和預測風險時間，否則，預警信息為財務信息低風險。

37、進一步的，所述通過對比財務數據預警模型的預警信息變化得到分析結論具體包括：若預警信息變為財務信息低風險，則分析結論為財務數據高風險，否則分析結論為財務風險不明。

38、一種用于勘察設計業務的財務數據分析系統，包括以下模塊：

39、數據采集與預處理模塊，用于獲取歷史和現行勘察設計業務的結構化數據，并對數據進行清洗、標準化和歸一化處理；

40、財務數據預警模型構建模塊，基于交叉神經網絡，利用監測數組構建財務數據預警模型，并對其進行時序交互融合評估；

41、預警信息生成模塊，利用財務數據預警模型分析現行勘察設計業務已有的結構化數據，生成預警信息；

42、理想結構化數據對比模塊，用于獲取理想結構化數據，并將其與現行監測數組的預警信息進行對比，生成分析結論。

43、本發明通過實時獲取和分析現行勘察設計業務的結構化數據，利用財務數據預警模型進行預測，能夠及時發現潛在的財務風險。財務數據預警模型基于交叉神經網絡展開，引入時序交互融合評估和理想數據對比等設計，實現了對企業財務狀況的實時監控和精準預警。不僅能夠幫助企業及時發現潛在的財務風險，還能通過對比和精準預警，優化財務管理，降低財務風險，確保企業在復雜的財務環境中保持穩健運營。特別是對于勘察設計行業，項目的周期長、資金流動復雜，本方案能夠為企業提供更為科學合理的決策支持，提升企業的整體競爭力。

技術特征：

1.一種用于勘察設計業務的財務數據分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據權利要求1所述的一種用于勘察設計業務的財務數據分析方法，其特征在于，所述提取結構化數據中影響財務波動的重要參數具體包括以下步驟：

3.根據權利要求2所述的一種用于勘察設計業務的財務數據分析方法，其特征在于，所述基于交叉神經網絡，利用監測數組構建財務數據預警模型具體包括以下步驟：

4.根據權利要求3所述的一種用于勘察設計業務的財務數據分析方法，其特征在于，所述對初始預警模型進行時序交互融合評估具體包括以下步驟：

5.根據權利要求4所述的一種用于勘察設計業務的財務數據分析方法，其特征在于，所述構建特征交互矩陣具體包括以下步驟：

6.根據權利要求5所述的一種用于勘察設計業務的財務數據分析方法，其特征在于，所述對特征交互矩陣進行時間序列一致性檢驗，得到時序交互融合評估結果具體包括以下步驟：

7.根據權利要求6所述的一種用于勘察設計業務的財務數據分析方法，其特征在于，所述預警信息通過將現行勘察設計業務已有的結構化數據輸入財務數據預警模型的方式得到，若財務數據預警模型預測的監測數組與理想結構化數據的偏離程度大于安全閾值，則預警信息為監測數組中存在風險的重要參數和預測風險時間，否則，預警信息為財務信息低風險。

8.根據權利要求7所述的一種用于勘察設計業務的財務數據分析方法，其特征在于，所述通過對比財務數據預警模型的預警信息變化得到分析結論具體包括：若預警信息變為財務信息低風險，則分析結論為財務數據高風險，否則分析結論為財務風險不明。

9.一種用于勘察設計業務的財務數據分析系統，其特征在于，包括以下模塊：

技術總結
本發明涉及財務分析技術領域，財務數據分析方法包括獲取歷史結構化數據，提取影響財務波動的重要參數作為監測數組；基于交叉神經網絡構建財務數據預警模型；利用該模型分析現行與理想結構化數據，生成預警信息；通過替換預警信息中的重要參數并與理想數據對比，得出分析結論。本發明通過實時監控和預測，及時發現潛在財務風險，優化財務管理，特別適用于項目周期長、資金流動復雜的勘察設計行業，幫助企業降低財務風險，提升競爭力。

技術研發人員：王瑜,衛中寬,李岑,白冬艷,張樹森,何潔昕,朱云鵬,倪騰
受保護的技術使用者：中煤（天津）地下工程智能研究院有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28