【技术实现步骤摘要】
本申请涉及互联网，尤其涉及一种债券管理报告自动生成系统和方法。
技术介绍
1、在综合性大型集团进行企业发债及债券管理的实际操作过程中，随着债券市场的不断发展，投资者对债券信息的需求日益增长。大型企业发债业务涉及大量的数据和信息处理，需要高效、准确的分析工具来支持决策；债券发行涉及大量的数据收集、整理和分析工作。传统的手动处理方式不仅效率低下，而且容易出错。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请提供一种债券管理报告自动生成系统和方法，以实现：提高报告生成效率，提高报告质量，降低人力成本，增强风险控制能力等效果。
2、本申请第一方面提供一种债券管理报告自动生成系统，所述系统包括数据整合与采集模块，报告模板管理模块，智能分析与报告生成模块，报告审核与发布模块，权限管理与安全模块；
3、所述数据整合与采集模块用于从债券目标数据源采集债券初始数据，对所述债券初始数据进行预处理，生成债券目标数据，其中，所述预处理包括数据清洗、数据集成以及数据转换；
4、所述报告模板管理模块用于提供模板处理页面，通过所述模板处理页面展示多种报告模板，将用户在所述模板处理页面上选择或定制的模板确定为目标模板；
5、所述智能分析与报告生成模块用于通过机器学习算法和训练好的数据分析模型，对所述债券目标数据进行深度分析，生成所述债券目标数据的分析结果，并根据所述分析结果和所述目标模板生成债券研究报告；
6、所述报告审核与发布模块用于将对所述债券研究报告进行审核，
7、所述权限管理与安全模块用于确定若干个不同级别的权限，并根据用户的用户信息为其设置对应的权限，使各个用户登录时，通过不同的权限获得对应的功能，以保护用户数据和所述债券研究报告的安全。
8、可选的，所述系统还包括定时任务模块；
9、所述定时任务与提醒模块用于通过定时器设置定时任务，当达到所述定时器设置的采集时间时，通过数据整合与采集模块采集数据处理生成第二债券目标数据，再通过所述智能分析与报告生成模块生成所述第二债券目标数据对应的债券研究报告；
10、更新所述定时器上的采集时间，并在达到更新后的采集时间时，再次执行采集数据、生成对应的债券研究报告以及发送报告完成通知的步骤。
11、可选的，所述通过机器学习算法和训练好的数据分析模型，对所述债券目标数据进行深度分析，生成所述债券目标数据的分析结果包括：
12、将所述债券目标数据划分为训练集、验证集和测试集；
13、通过所述训练集数据训练预先构建的数据分析模型，调整所述数据分析模型的参数；
14、再使用验证集评估数据分析模型的性能，选择最佳数据分析模型后，通过所述测试集对所述最佳数据分析模型进行测试，并在测试通过后将所述最佳数据分析模型确定为所述训练好的数据分析模型；
15、将所述债券目标数据输入所述训练好的数据分析模型，生成对应的分析结果。
16、可选的，所述系统还包括字段配置模块；
17、所述字段配置模块用于向用户提供所述债券研究报告的字段调整选项，使用户根据所述字段调整选项在所述债券研究报告中添加或删除字段，其中，所述字段调整选项包括添加，修改，移动和删除。
18、可选的，所述系统还包括多人协作与编辑模块；
19、所述多人协作与编辑模块用于通过分布式缓存技术将若干个用户编辑后的所述债券研究报告进行存储。
20、可选的，所述定时任务模块还包括提醒模块；
21、所述提醒模块用于实时监控所述债券目标数据源的债券初始数据是否发生更新，当确定更新时，采集更新的债券初始数据，并对所述更新的债券初始数据进行分析，并根据分析结果确定风险预警以及应对建议，并将所述风险预警以及应对建议发送给目标用户；
22、所述提醒模块还用于在报告生成模块生成所述债券研究报告之后，向所述债券研究报告的目标用户发送报告完成通知。
23、本申请第二方面提供一种债券管理报告自动生成方法，所述方法包括：
24、从债券目标数据源采集债券初始数据，对所述债券初始数据进行预处理，生成债券目标数据，其中，所述预处理包括数据清洗、数据集成以及数据转换；
25、向用户展示模板处理页面，通过所述模板处理页面展示多种报告模板，将用户在所述模板处理页面上选择或定制的模板确定为目标模板；
26、通过机器学习算法和训练好的数据分析模型，对所述债券目标数据进行深度分析，生成所述债券目标数据的分析结果，并根据所述分析结果和所述目标模板生成债券研究报告；
27、对所述债券研究报告进行审核，并在审核通过时，将所述债券研究报告通过用户选择的格式进行发布或分享。
28、可选的，所述方法还包括：
29、通过定时器设置定时任务，当达到所述定时器设置的采集时间时，通过数据整合与采集模块采集数据处理生成第二债券目标数据，再通过所述智能分析与报告生成模块生成所述第二债券目标数据对应的债券研究报告；
30、更新所述定时器上的采集时间，并在达到更新后的采集时间时，再次执行采集数据、生成对应的债券研究报告以及发送报告完成通知的步骤。
31、可选的，所述通过机器学习算法和训练好的数据分析模型，对所述债券目标数据进行深度分析，生成所述债券目标数据的分析结果包括：
32、将所述债券目标数据划分为训练集、验证集和测试集；
33、通过所述训练集数据训练预先构建的数据分析模型，调整所述数据分析模型的参数；
34、再使用验证集评估数据分析模型的性能，选择最佳数据分析模型后，通过所述测试集对所述最佳数据分析模型进行测试，并在测试通过后将所述最佳数据分析模型确定为所述训练好的数据分析模型；
35、将所述债券目标数据输入所述训练好的数据分析模型，生成对应的分析结果。
36、可选的，实时监控所述债券目标数据源的债券初始数据是否发生更新，当确定更新时，采集更新的债券初始数据，并对所述更新的债券初始数据进行分析，并根据分析结果确定风险预警以及应对建议，并将所述风险预警以及应对建议发送给目标用户；
37、并且在生成所述债券研究报告之后，向所述债券研究报告的目标用户发送报告完成通知。
38、在本申请提供的实施例中，本系统从债券目标数据源采集债券初始数据后，对其进行预处理，生成数据分析模型匹配的债券目标数据后，通过该预先训练好的数据分析模型对该债券目标数据进行分析，从而自动获得债券研究报告，对该债券研究报告进行审核并通过后，将其进行发布和分享。通过本实施例实现了以下几点技术效果：
39、1、提高报告生成效率：通过自动化生成报告，大大缩短了报告编制的时间，使得企业能够更快地获取市场信息和做出决策。
40、2、提高报告质量：系统利用先进的数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种债券管理报告自动生成系统，其特征在于，所述系统包括数据整合与采集模块，报告模板管理模块，智能分析与报告生成模块，报告审核与发布模块，权限管理与安全模块；
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括定时任务模块；
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述通过机器学习算法和训练好的数据分析模型，对所述债券目标数据进行深度分析，生成所述债券目标数据的分析结果包括：
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括字段配置模块；
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括多人协作与编辑模块；
6.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述定时任务模块还包括提醒模块；
7.一种债券管理报告自动生成方法，其特征在于，所述方法包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述通过机器学习算法和训练好的数据分析模型，对所述债券目标数据进行深度分析，生成所述债券目标数据的分析结果包括：>
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种债券管理报告自动生成系统，其特征在于，所述系统包括数据整合与采集模块，报告模板管理模块，智能分析与报告生成模块，报告审核与发布模块，权限管理与安全模块；
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括定时任务模块；
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述通过机器学习算法和训练好的数据分析模型，对所述债券目标数据进行深度分析，生成所述债券目标数据的分析结果包括：
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括字段配置模块；
5.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘广辉，王志博，
申请(专利权)人：珠海华发金融科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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