【技术实现步骤摘要】
本专利技术提出了一种基于人工智能的财务信息处理方法及系统，属于人工智能。
技术介绍
1、随着科技的发展，人工智能技术在各个领域得到了广泛的应用。在财务领域，传统的财务信息处理方式存在数据安全性不高、处理效率低下等问题。因此，如何利用人工智能技术对财务信息进行高效、安全地处理，成为了当前研究的热点问题。
2、目前，一些基于人工智能的财务信息处理方法已经在市场上出现，但这些方法在数据传输、存储和处理方面仍存在一些问题。例如，数据传输过程中存在数据泄露的风险，数据存储安全性不高，数据处理效率低下等问题。此外，这些方法在处理过程中往往缺乏对数据的深度挖掘和利用，导致处理结果不够准确和全面。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于人工智能的财务信息处理方法及系统，用以解决上述
技术介绍
中提到的问题：
2、本专利技术提出的一种基于人工智能的财务信息处理方法，所述方法包括：
3、从财务系统获取财务信息数据，并对财务信息数据进行加密，并将加密后的财务信息数据进行压缩并传输至区块链网络；
4、所述区块链节点接收到财务信息数据后对其进行相应处理，并将相应处理后的财务信息数据存储在联盟链节点上，通过联盟链节点对所述数据进行计算处理；
5、收集联盟链中各个节点计算处理后的处理结果数据，并对处理结果数据进行整合，对整合后的处理结果数据进行特征提取，形成数据集；将数据集输入人工智能算法模型获得预测模型；
6、将预测模型部署到财务系统中，
7、进一步的，所述从财务系统获取财务信息数据，并对财务信息数据进行加密，并将加密后的财务信息数据进行压缩并传输至区块链网络；包括：
8、从财务系统中导出需要传输的原始财务信息数据，对导出的财务信息数据进行备份；
9、通过aes加密算法对财务信息数据进行加密，通过压缩算法对加密后的财务信息数据进行压缩；
10、对压缩后的财务信息数据进行压缩率以及压缩速度平衡，压缩完成后，对所述数据进行完整性检查；
11、将完整性检查后的数据分割成多个数据片，根据网络带宽和延迟情况，确定最佳的分片大小和数量；为每个分片分配一个唯一的标识符；
12、采用多通道传输协议并通过安全的网络通道将数据片传输至区块链网络，并根据网络状况动态调整传输参数。
13、进一步的，所述区块链节点接收到财务信息数据后对其进行相应处理，并将相应处理后的财务信息数据存储在联盟链节点上，通过联盟链节点对所述数据进行计算处理；包括：
14、所述区块链节点接收到财务信息数据后，通过解密算法对所述财务信息数据进行解密，并对解密后的财务信息数据进行解压缩操作；
15、将解密并解压缩后的财务信息数据存储至联盟链节点上，所述联盟链节点接收到财务信息数据后，根据财务信息数据的类型将所述财务信息数据存储至不同的子节点中；
16、将不同子节点中存储的财务信息数据划分为多个数据块，通过并行处理算法对所述数据块进行处理；
17、实时监测各个子节点处理过程中的计算资源负载情况，采用负载均衡算法并通过资源调度器实时调整各个子节点之间的计算资源；
18、处理结束后，获得各个子节点的处理结果数据。
19、进一步的，所述收集联盟链中各个节点计算处理后的处理结果数据，并对处理结果数据进行整合，对整合后的处理结果数据进行特征提取，形成数据集；将数据集输入人工智能算法模型获得预测模型；包括：
20、从联盟链中的各个节点收集计算处理后的处理结果数据，并将所述结果数据发送至联邦学习服务器，通过联邦学习服务器对结果数据进行整合；
21、对整合后的数据进行特征提取，并进行特征变量选择，将提取的特征组合形成数据集，对所述数据集进行预处理，并将预处理后的数据集划分为训练集、测试集以及验证集；
22、根据问题类型以及数据特点选择人工智能算法模型，并初始化模型参数，通过联邦学习服务器将数据集发送至各个节点，通过训练集对模型进行训练，通过测试集对训练好的模型进行测试，并通过验证集对模型的性能以及泛化能力进行验证；
23、验证完成后发送本地模型参数至联邦学习服务器；联邦学习服务器接收到各节点的模型参数后，执行联邦平均算法对模型参数进行聚合，得到全局模型参数，
24、各节点接收到全局模型参数后，更新本地模型参数，重复上两个步骤，直到达到预设的训练轮次或收敛条件，最终获得经过优化后的预测模型。
25、进一步的，所述将预测模型部署到财务系统中，并通过实时获取财务信息数据对公司财务状况进行预测；包括：
26、从财务系统中实时获取所需的财务信息数据，并对所述财务信息数据进行预处理，通过预测模型对预处理的实时数据进行预测，获得公司财务状况的预测结果；
27、通过可视化方式对实时的预测结果进行展示，并对预测模型的实时性能进行监控，并根据需要进行优化和调整。
28、本专利技术提出的一种基于人工智能的财务信息处理系统，所述系统包括：
29、数据传输模块：从财务系统获取财务信息数据，并对财务信息数据进行加密，并将加密后的财务信息数据进行压缩并传输至区块链网络；
30、数据处理模块：所述区块链节点接收到财务信息数据后对其进行相应处理，并将相应处理后的财务信息数据存储在联盟链节点上，通过联盟链节点对所述数据进行计算处理；
31、模型获得模块：模型收集联盟链中各个节点计算处理后的处理结果数据，并对处理结果数据进行整合，对整合后的处理结果数据进行特征提取，形成数据集；将数据集输入人工智能算法模型获得预测模型；
32、实时预测模块：将预测模型部署到财务系统中，并通过实时获取财务信息数据对公司财务状况进行预测。
33、进一步的，所述数据传输模块，包括：
34、信息获取模块：从财务系统中导出需要传输的原始财务信息数据，对导出的财务信息数据进行备份；
35、数据压缩模块：通过aes加密算法对财务信息数据进行加密，通过压缩算法对加密后的财务信息数据进行压缩；
36、数据检查模块：对压缩后的财务信息数据进行压缩率以及压缩速度平衡，压缩完成后，对所述数据进行完整性检查；
37、标识符分配模块：将完整性检查后的数据分割成多个数据片，根据网络带宽和延迟情况，确定最佳的分片大小和数量；为每个分片分配一个唯一的标识符；
38、多通道传输模块：采用多通道传输协议并通过安全的网络通道将数据片传输至区块链网络，并根据网络状况动态调整传输参数；
39、进一步的，所述数据处理模块，包括：
40、数据解密模块：所述区块链节点接收到财务信息数据后，通过解密算法对所述财务信息数据进行解密，并对解密后的财务信息数据进行解压缩操作；
41、多节点存储模块：将解本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的财务信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种基于人工智能的财务信息处理方法，其特征在于，所述从财务系统获取财务信息数据，并对财务信息数据进行加密，并将加密后的财务信息数据进行压缩并传输至区块链网络；包括：
3.根据权利要求1所述一种基于人工智能的财务信息处理方法，其特征在于，所述区块链节点接收到财务信息数据后对其进行相应处理，并将相应处理后的财务信息数据存储在联盟链节点上，通过联盟链节点对所述数据进行计算处理；包括：
4.根据权利要求1所述一种基于人工智能的财务信息处理方法，其特征在于，所述收集联盟链中各个节点计算处理后的处理结果数据，并对处理结果数据进行整合，对整合后的处理结果数据进行特征提取，形成数据集；将数据集输入人工智能算法模型获得预测模型；包括：
5.根据权利要求1所述一种基于人工智能的财务信息处理方法，其特征在于，所述将预测模型部署到财务系统中，并通过实时获取财务信息数据对公司财务状况进行预测；包括：
6.一种基于人工智能的财务信息处理系统，其特征在于，所述系
7.根据权利要求6所述一种基于人工智能的财务信息处理系统，其特征在于，所述数据传输模块，包括：
8.根据权利要求6所述一种基于人工智能的财务信息处理系统，其特征在于，所述数据处理模块，包括：
9.根据权利要求6所述一种基于人工智能的财务信息处理系统，其特征在于，所述模型获得模块，包括：
10.根据权利要求6所述一种基于人工智能的财务信息处理系统，其特征在于，所述实时预测模块，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的财务信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种基于人工智能的财务信息处理方法，其特征在于，所述从财务系统获取财务信息数据，并对财务信息数据进行加密，并将加密后的财务信息数据进行压缩并传输至区块链网络；包括：
3.根据权利要求1所述一种基于人工智能的财务信息处理方法，其特征在于，所述区块链节点接收到财务信息数据后对其进行相应处理，并将相应处理后的财务信息数据存储在联盟链节点上，通过联盟链节点对所述数据进行计算处理；包括：
4.根据权利要求1所述一种基于人工智能的财务信息处理方法，其特征在于，所述收集联盟链中各个节点计算处理后的处理结果数据，并对处理结果数据进行整合，对整合后的处理结果数据进行特征提取，形成数据集；将数据集输入人工...
【专利技术属性】
技术研发人员：何颖丽，沈剑光，俞书怡，黄益飞，沈幸，朱佳莹，邓碧波，钱国英，袁掌珠，魏国红，
申请(专利权)人：北京晋辉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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