[發明專利]庫存儲備的分析方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210591526.6
• 申請日: 2022-05-28
• 公開（公告）號: CN114862323A
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 王攀
• 申請（專利權）人: 平安銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/08
• 分類號: G06Q10/08;G06Q10/06
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 陳燕

本申請實施例公開了一種庫存儲備的分析方法、裝置、設備及存儲介質，應用于人工智能領域，包括：獲取多個樣本用戶的樣本庫存流動數據；根據各樣本用戶的樣本庫存流動數據生成各樣本用戶的樣本庫存需求數據；基于各樣本用戶的樣本庫存需求數據構建庫存儲備分析模型，該庫存儲備分析模型由儲備分析模型和回歸分析模型組合得到，儲備分析模型由各樣本用戶的樣本庫存需求數據訓練得到，回歸分析模型由各樣本用戶的樣本庫存需求數據和儲備分析模型的輸出數據訓練得到；當獲取到待分析用戶的庫存需求數據時，通過庫存儲備分析模型輸出待分析用戶的庫存儲備分析數據。采用本申請實施例，可提高庫存儲備的分析效率和準確率，降低庫存調度成本。

技術領域

本申請涉及人工智能領域，尤其涉及一種庫存儲備的分析方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

目前，隨著經濟不斷發展，商品和資金的流動速度日益加快，這需要企業或機構對自己的庫存或者資金進行分析，從而對庫存或者資金進行及時調度，保障生產經營效率。例如，在金融領域，一個銀行經常需要分析自己的經營情況和庫存儲備(例如，現金儲備)情況，并基于經營情況和庫存儲備情況在總行、各支行以及其他同業機構之間進行庫存儲備的調度。現有技術中，銀行通常由業務專家分析評估接下來一段周期的現金需求量，以此為依據確定庫存儲備的調度方案。但是，這種庫存儲備的調度方案通常是根據業務專家的經驗確定的，主觀性強，庫存儲備分析數據的準確性差、庫存儲備分析效率低，庫存儲備的調度成本高，適用性差。

發明內容

本申請實施例提供一種庫存儲備的分析方法、裝置、設備及存儲介質，可提高庫存儲備的分析效率和準確率，降低庫存調度成本，操作簡單，適用性高。

第一方面，本申請實施例供了一種庫存儲備的分析方法，該方法包括：

獲取多個樣本用戶的樣本庫存流動數據，上述樣本庫存流動數據包括殘損資源數據、指定數額交易數據、經營收支數據、同業資源調度數據或者交易日特征數據中的至少一種；

根據各樣本用戶的上述殘損資源數據、上述指定數額交易數據、上述經營收支數據、上述同業資源調度數據或者上述交易日特征數據中的至少一種樣本庫存流動數據生成上述各樣本用戶的樣本庫存需求數據；

基于上述各樣本用戶的樣本庫存需求數據構建庫存儲備分析模型，其中，上述庫存儲備分析模型由儲備分析模型和回歸分析模型組合得到，上述儲備分析模型由上述各樣本用戶的樣本庫存需求數據訓練得到，上述回歸分析模型由上述各樣本用戶的樣本庫存需求數據和上述儲備分析模型的輸出數據訓練得到；

當獲取到待分析用戶的庫存需求數據時，將上述待分析用戶的庫存需求數據輸入上述庫存儲備分析模型，通過上述庫存儲備分析模型輸出上述待分析用戶的庫存儲備分析數據。

在本申請實施例中，可以獲取多個樣本用戶的樣本庫存流動數據，并根據各樣本用戶的至少一種樣本庫存流動數據生成各樣本用戶的樣本庫存需求數據。這里，樣本庫存流動數據包括殘損資源數據、指定數額交易數據、經營收支數據、同業資源調度數據或者交易日特征數據中的至少一種。在得到各樣本用戶的樣本庫存需求數據之后，可以基于各樣本用戶的樣本庫存需求數據構建庫存儲備分析模型。這里，庫存儲備分析模型至少包括儲備分析模型和回歸分析模型，這里的儲備分析模型可以由各樣本用戶的樣本庫存需求數據訓練得到，這里的回歸分析模型可以由各樣本用戶的樣本庫存需求數據和儲備分析模型的輸出數據訓練得到。當獲取到待分析用戶的庫存需求數據時，可以將待分析用戶的庫存需求數據輸入庫存儲備分析模型，進而通過庫存儲備分析模型輸出待分析用戶的庫存儲備分析數據。采用本申請的實施例，可以利用訓練好的庫存儲備分析模型基于待分析用戶的庫存需求數據確定待分析用戶的庫存儲備分析數據，可提高庫存儲備的分析效率和準確率，同時降低庫存調度成本，操作簡單，適用性高。

結合第一方面，在一種可能的實施方式中，上述獲取多個樣本用戶的樣本庫存流動數據包括：