用户财务状况预测方法、设备、介质及计算机程序产品技术

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的模型解释，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。

【技术实现步骤摘要】
用户财务状况预测方法、设备、介质及计算机程序产品
本申请涉及的人工智能
，尤其涉及一种用户财务状况预测方法、设备、介质及计算机程序产品。
技术介绍
随着计算机软件和人工智能、大数据云服务应用的不断发展，人工智能技术的应用也越来越广泛。财务运营情况是一个企业发展的命脉，主宰着企业的发展趋向。目前，通常由财务工作人员对企业用户的财务状况进行统计计算，但是由于财务状况分析常常会与财务人员的主观性相关联，导致财务分析结果具有较大的误差，且财务人员也可在进行财务状况分析时，对财务数据进行篡改，进而将进一步降低企业用户的财务分析的准确性。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种用户财务状况预测方法、设备、介质及计算机程序产品，旨在解决现有技术中财务状况分析准确度低的技术问题。为实现上述目的，本申请提供一种用户财务状况预测方法，所述用户财务状况预测方法应用于第一设备，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，并基于各所述预设数据类型对应的特征提取模型，分别对各所述财务数据进行特征提取，获得各目标财务特征；基于联邦财务预测模型和各所述目标财务特征，通过联合第二设备中所述目标用户对应的本地财务数据，对所述目标用户进行财务状况预测，获得初始财务状况预测结果；对所述初始财务状况预测结果进行针对于所述联邦财务预测模型的模型解释，以评估各所述财务数据的篡改程度，获得篡改程度评估结果；基于所述篡改程度评估结果、所述联邦财务预测模型和各所述目标财务特征，通过联合所述第二设备中所述目标用户对应的本地财务数据，对所述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。本申请还提供一种用户财务状况预测装置，所述用户财务状况预测装置为虚拟装置，且所述用户财务状况预测装置应用于第一设备，所述用户财务状况预测装置包括：特征提取模块，用于获取目标用户对应的各预设数据类型的财务数据，并基于各所述预设数据类型对应的特征提取模型，分别对各所述财务数据进行特征提取，获得各目标财务特征；第一联邦预测模块，用于基于联邦财务预测模型和各所述目标财务特征，通过联合第二设备中所述目标用户对应的本地财务数据，对所述目标用户进行财务状况预测，获得初始财务状况预测结果；模型解释模块，用于对所述初始财务状况预测结果进行针对于所述联邦财务预测模型的模型解释，以评估各所述财务数据的篡改程度，获得篡改程度评估结果；第二联邦预测模块，用于基于所述篡改程度评估结果、所述联邦财务预测模型和各所述目标财务特征，通过联合所述第二设备中所述目标用户对应的本地财务数据，对所述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。本申请还提供一种用户财务状况预测设备，所述用户财务状况预测设备为实体设备，所述用户财务状况预测设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的所述用户财务状况预测方法的程序，所述用户财务状况预测方法的程序被处理器执行时可实现如上述的用户财务状况预测方法的步骤。本申请还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有实现用户财务状况预测方法的程序，所述用户财务状况预测方法的程序被处理器执行时实现如上述的用户财务状况预测方法的步骤。本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的用户财务状况预测方法的步骤。本申请提供了一种用户财务状况预测方法、设备、介质及计算机程序产品，相比于现有技术采用的由财务工作人员对企业用户的财务状况进行统计计算的技术手段，本申请首先获取目标用户对应的各预设数据类型的财务数据，并基于各所述预设数据类型对应的特征提取模型，分别对各所述财务数据进行特征提取，获得各目标财务特征，进而基于联邦财务预测模型和各所述目标财务特征，通过联合第二设备中所述目标用户对应的本地财务数据，对所述目标用户进行财务状况预测，获得初始财务状况预测结果，进而实现了基于各种预设数据类型的财务数据，客观评估目标用户的财务状况的目的，提升了财务状况评估的准确性，进一步地，对所述初始财务状况预测结果进行针对于所述联邦财务预测模型的模型解释，以评估各所述财务数据的篡改程度，获得篡改程度评估结果，实现了基于模型解释的方式判别财务数据是否被篡改以及篡改的程度的目的，进而基于所述篡改程度评估结果、所述联邦财务预测模型和各所述目标财务特征，通过联合所述第二设备中所述目标用户对应的本地财务数据，对所述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，进而实现了结合篡改程度评估结果，重新预测目标用户的财务状况的目的，避免了由于财务数据被篡改而导致财务状况预测准确度变低的情况发生，进而进一步提升了财务状况预测的准确度，所以，克服了由于财务状况分析常常会与财务人员的主观性相关联，导致财务分析结果具有较大的误差，且财务人员也可在进行财务状况分析时，对财务数据进行篡改，进而将进一步降低企业用户的财务分析的准确性的技术缺陷，所以，提升了财务状况分析的准确度。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请用户财务状况预测方法第一实施例的流程示意图；图2为本申请用户财务状况预测方法第二实施例的流程示意图；图3为本申请实施例中用户财务状况预测方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。本申请目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本申请实施例提供一种用户财务状况预测方法，在本申请用户财务状况预测方法的第一实施例中，参照图1，所述用户财务状况预测方法应用于第一设备，所述用户财务状况预测方法包括：步骤S10，获取目标用户对应的各预设数据类型的财务数据，并基于各所述预设数据类型对应的特征提取模型，分别对各所述财务数据进行特征提取，获得各目标财务特征；在本实施例中，需要说明的是，所述目标用户可以为企业用户，也可以为个人用户，所述预设数据类型可以设置为根据数据本身的类型确定数据类型，例如，银行流水类型数据、发票类型数据和支付工具流水类型数据等，也即可以根据数据对应的数据源确定的数据，例如，预设数据类型A为来自数据源A(银行)的数据的所属类型，预设数据类型B为来自数据源B(支付工具)的数据的所属类型等，且不同的预设数据类型对应不同的特征提取模型。获取目标用户对应的各预设数据类型的财务数据，并基于各所述预设数据类型对应的特征提取模型，分别对各所述财务数据进行特征提取，获得各目标财务特征，具体地，获取目标用户对应的各预设数据类本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户财务状况预测方法，其特征在于，所述用户财务状况预测方法应用于第一设备，所述用户财务状况预测方法包括：/n获取目标用户对应的各预设数据类型的财务数据，并基于各所述预设数据类型对应的特征提取模型，分别对各所述财务数据进行特征提取，获得各目标财务特征；/n基于联邦财务预测模型和各所述目标财务特征，通过联合第二设备中所述目标用户对应的本地财务数据，对所述目标用户进行财务状况预测，获得初始财务状况预测结果；/n对所述初始财务状况预测结果进行针对于所述联邦财务预测模型的模型解释，以评估各所述财务数据的篡改程度，获得篡改程度评估结果；/n基于所述篡改程度评估结果、所述联邦财务预测模型和各所述目标财务特征，通过联合所述第二设备中所述目标用户对应的本地财务数据，对所述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。/n

【技术特征摘要】
1.一种用户财务状况预测方法，其特征在于，所述用户财务状况预测方法应用于第一设备，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，并基于各所述预设数据类型对应的特征提取模型，分别对各所述财务数据进行特征提取，获得各目标财务特征；
基于联邦财务预测模型和各所述目标财务特征，通过联合第二设备中所述目标用户对应的本地财务数据，对所述目标用户进行财务状况预测，获得初始财务状况预测结果；
对所述初始财务状况预测结果进行针对于所述联邦财务预测模型的模型解释，以评估各所述财务数据的篡改程度，获得篡改程度评估结果；
基于所述篡改程度评估结果、所述联邦财务预测模型和各所述目标财务特征，通过联合所述第二设备中所述目标用户对应的本地财务数据，对所述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。


2.如权利要求1所述用户财务状况预测方法，其特征在于，所述基于所述篡改程度评估结果、所述联邦财务预测模型和各所述目标财务特征，通过联合所述第二设备中所述目标用户对应的本地财务数据，对所述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的步骤包括：
基于所述篡改程度评估结果，生成各所述目标财务特征对应的组合权重；
基于各所述组合权重，对各所述目标财务特征进行加权组合，获得组合财务特征；
基于所述组合财务特征和所述联邦财务预测模型，通过联合所述第二设备中所述目标用户对应的本地财务数据，对所述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。


3.如权利要求2所述用户财务状况预测方法，其特征在于，所述基于所述组合财务特征和所述联邦财务预测模型，通过联合所述第二设备中所述目标用户对应的本地财务数据，对所述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的步骤包括：
基于所述联邦财务预测模型和所述组合财务特征，预测所述目标用户的财务状况，获得财务状况预测结果；
接收第二设备发送的本地财务状况预测结果，其中，所述本地财务状况预测结果由所述第二设备基于获取的本地财务数据和所述联邦财务预测模型对应的本地联邦财务预测模型，预测所述目标用户的财务状况生成；
对所述财务状况预测结果和所述本地财务状况预测结果进行聚合，获得所述目标财务状况预测结果。


4.如权利要求1所述用户财务状况预测方法，其特征在于，所述对所述初始财务状况预测结果进行针对于所述联邦财务预测模型的模型解释，以评估各所述财务数据的篡改程度，获得篡改程度评估结果的步骤包括：
基于所述联邦财务预测模型，分别计算各所述目标财务特征对所述初始财务状况预测结果的特征贡献度；
基于各所述特征贡献度，评估各所述财务数据的篡改程度，获得篡改程度评估结果。


5.如权利要求4所述用户财务状况预测方法，其特征在于，所述基于各所述特征贡献度，评估...

【专利技术属性】
技术研发人员：张子荣，
申请(专利权)人：深圳易财信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44