申请/专利权人：珠海华发集团科技研究院有限公司

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876133A

主分类号：G06Q40/12

分类号：G06Q40/12;G06F18/15;G06F18/2431;G06F18/2411;G06N5/01;G06N3/0985

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于机器学习的资产负债风险预警方法，包括如下实施步骤：数据收集：收集企业的资产负债表中的各项数据，包括资产、负债、所有者权益的数据；数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据标准化；机器学习模型构建：选择合适的机器学习算法，如支持向量机、神经网络、决策树，构建资产负债风险预警模型；模型训练：利用经过预处理的数据对模型进行训练，调整模型参数，提高模型的预测精度；风险评估：使用训练好的模型对资产负债表中的各项数据进行风险评估，发现潜在的风险点；预警发出。该发明能够实现对资产负债表中的各项数据进行风险评估，及时发现潜在的风险点，并发出预警，以降低财务风险。

主权项：1.一种基于机器学习的资产负债风险预警方法，其特征在于：包括如下实施步骤：S1、数据收集：收集企业的资产负债表中的各项数据，包括资产、负债、所有者权益的数据；S2、数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据标准化；S3、机器学习模型构建：选择合适的机器学习算法，如支持向量机、神经网络、决策树，构建资产负债风险预警模型；S4、模型训练：利用经过预处理的数据对模型进行训练，调整模型参数，提高模型的预测精度；S5、风险评估：使用训练好的模型对资产负债表中的各项数据进行风险评估，发现潜在的风险点；S6、预警发出：根据风险评估的结果，通过短信、报表方式及时发出预警，提醒企业采取相应的措施进行风险控制。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 珠海华发集团科技研究院有限公司 一种基于机器学习的资产负债风险预警方法

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