专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于大数据的财税智能化分析方法-CN202310851978.8在审
  • 施亚东 - 江苏知链科技有限公司
  • 2023-07-12 - 2023-10-13 - G06Q40/12
  • 本发明公开了一种基于大数据的财税智能化分析方法,所述方法包括:首先,构建财务共享服务中心,收集企业财务信息及其相关数据并进行预处理;进一步,建立财务标准化模块,将预处理后的企业财务信息及其相关数据输入财务标准化模块进行财务评估结果分析;然后,训练预设历史财税信息数据集形成财务决策模型;最后,将财务评估结果输入财务决策模型更新财务决策模型;本发明通过建立财务标准化模块和通过财务匹配分析提高财务分析的精确度,简化财务分析流程;还通过财务评估过程并输入训练的财务决策模型进行及时更新,提高财务决策模型财务数据分析的适配性同时降低异常财务数据的出现。
  • 一种基于数据财税智能化分析方法
  • [发明专利]财务数据监测模型的训练方法、装置和计算机设备-CN202210334899.5在审
  • 汪志艺;张华鹏;于庆疆;陈钰锋 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2022-03-31 - 2022-06-14 - G06N20/00
  • 本申请涉及人工智能领域,特别是涉及一种财务数据监测模型的训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括:在历史财务数据集中,确定第一财务数据集和第二财务数据集;第一财务数据集包括记录有异常财务行为的异常财务数据;第二财务数据集包括未记录有异常财务行为的财务数据;确定各异常财务数据对应的目标记录时间点;根据各目标记录时间点,在第二财务数据集中,筛选出预设数据量的财务数据,作为第三财务数据集;根据第一财务数据集与第三财务数据集,对待训练的财务数据监测模型进行训练,得到目标财务数据监测模型。采用本方法能够解决模型训练过程中数据集不平衡的问题,提高模型的异常财务数据监测准确率。
  • 财务数据监测模型训练方法装置计算机设备
  • [发明专利]用户财务状况预测方法、设备、介质及计算机程序产品-CN202110553289.X有效
  • 张子荣 - 深圳易财信息技术有限公司
  • 2021-05-20 - 2022-11-15 - G06Q10/04
  • 本申请公开了一种用户财务状况预测方法,所述用户财务状况预测方法包括:获取目标用户对应的各预设数据类型的财务数据,并生成各所述财务数据对应的目标财务特征;基于联邦财务预测模型和各目标财务特征,通过联合第二设备中目标用户对应的本地财务数据,对目标用户进行财务状况预测,获得初始财务状况预测结果;对初始财务状况预测结果进行针对于联邦财务预测模型模型解释,以评估各财务数据的篡改程度,获得篡改程度评估结果;基于篡改程度评估结果、联邦财务预测模型和各目标财务特征,通过联合所述第二设备中本地财务数据,对目标用户进行二次财务状况预测,获得目标财务状况预测结果。本申请解决了财务状况分析准确度低的技术问题。
  • 用户财务状况预测方法设备介质计算机程序产品
  • [发明专利]一种财务分析方法及装置-CN202010753495.0在审
  • 刘广洲 - 深圳市原点参数信息技术有限公司
  • 2020-07-30 - 2020-11-03 - G06Q40/00
  • 本发明提出了一种财务分析方法及装置,涉及数据处理技术领域。方法包括下述步骤:确定目标公司,然后利用大数据云计算等技术获取该目标公司所在行业的行业属性以及目标公司的财务数据。根据行业属性确定与目标公司对应的财务分析模型财务分析模型能够准确的对该目标公司的财务状况进行分析。根据财务数据以及财务分析模型对目标公司进行财务分析,并得到财务分析报告。该过程通过大数据云计算等技术快速的获取目标公司的相关数据,并运用专业的财务分析模型进行财务分析,提高了财务分析的效率,同时降低了用人成本。
  • 一种财务分析方法装置
  • [发明专利]一种基于融合模型的上市公司财务造假检测方法-CN202310617522.5在审
  • 刘亚荣;黄海滨;黄飞扬 - 桂林理工大学
  • 2023-05-29 - 2023-08-25 - G06Q30/018
  • 本发明公开了一种基于融合模型的上市公司财务造假检测方法,包括4个步骤:S1财务数据集构建:将国泰安数据库数据与其对应上市公司年报的概述与展望部分融合,构成实验数据集;S2数据预处理:对数据集进行预处理,选出重要特征;S3造假检测模型训练:将经过数据预处理后的数据送入融合模型进行训练,得出财务造假检测模型;S4财务造假检测:将测试数据集通过训练好的融合模型进行财务造假检测。本发明提供的一种基于融合模型的上市公司财务造假检测方法,可以通过上市公司财务测试数据集对检测模型进行训练,并预测是否存在财务造假行为,从而实现财务造假智能检测,有效提高上市公司财务造假识别能力。
  • 一种基于融合模型上市公司财务造假检测方法
  • [发明专利]财务指标分析报告生成方法及装置-CN201811136822.7在审
  • 朱泽锋 - 北京国双科技有限公司
  • 2018-09-28 - 2020-04-07 - G06F40/186
  • 本发明公开了一种财务指标分析报告生成方法及装置,可以获取与目标财务指标及分析所述目标财务指标的受众对应的目标财务指标分析模型及目标财务指标分析报告的最终展现形式,并获取执行所述目标财务指标分析模型所需的目标数据,最后执行所述目标财务指标分析模型对所述目标数据进行处理,生成采用所述目标财务指标分析报告的最终展现形式的目标财务指标分析报告。采用本方法及装置可以根据不同的用户需求利用不同的财务指标分析模型自动生成不同展现形式的财务指标分析报告,减少了财务工作者的负担。
  • 财务指标分析报告生成方法装置
  • [发明专利]基于机器学习的上市公司财务异常分析方法-CN202210337280.X在审
  • 喻华丽;曾海泉;王美华;周玉臣;孙倩南 - 深圳证券交易所
  • 2022-03-31 - 2022-08-02 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于机器学习的上市公司财务异常分析方法,包括以下步骤:获取用于训练的财务数据和非财务数据,并对所述财务数据和所述非财务数据进行预处理,得到财务特征数据和非财务特征数据;根据所述财务特征数据构建衍生指标,并进行重要特征筛选,获取输入特征;基于所述非财务特征数据和所述输入特征训练财务异常分析模型,并基于训练后的所述财务异常分析模型对未知样本进行异常等级预测;获取历史异常样本和预测为异常的未知样本对应的模型结果向量,并基于所述模型结果向量,通过k近邻算法判断所述未知样本的财务异常类别,并进行指标分析。增强了上市公司财务异常分析结果的可解释性。
  • 基于机器学习上市公司财务异常分析方法
  • [发明专利]一种财务报表可信度评估方法及装置-CN201711204534.6在审
  • 陈赤军;吴武清 - 北京艾信运通技术有限公司
  • 2017-11-27 - 2018-03-30 - G06Q40/02
  • 本发明实施例提供一种财务报表可信度评估方法及装置。所述方法包括接收用户输入的待评估财务报表;根据预设评估模型计算所述待评估财务报表的可信度得分;所述预设评估模型包括本福德算法子模型、尾数检验算法子模型、卡方检验算法子模型、负现金算法子模型财务指标侦测算法子模型中的任意一个或其组合;根据所述待评估财务报表的可信度得分确定所述待评估财务报表的可信度等级所述装置用于执行上述方法。本发明提供的财务报表可信度评估方法及装置提高了财务报表可信度评估准确性。
  • 一种财务报表可信度评估方法装置

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