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龍圖騰網(wǎng)獲悉四川創(chuàng)力科技有限責(zé)任公司申請(qǐng)的專利一種基于AI大模型的企業(yè)內(nèi)控?cái)?shù)字化管理方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120067093B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510554923.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/215；該發(fā)明授權(quán)一種基于AI大模型的企業(yè)內(nèi)控?cái)?shù)字化管理方法是由楊帆;郝華;李智龍;顏海濤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于AI大模型的企業(yè)內(nèi)控?cái)?shù)字化管理方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI大模型的企業(yè)內(nèi)控?cái)?shù)字化管理方法，涉及了企業(yè)數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中企業(yè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常時(shí)難以得到監(jiān)管，企業(yè)之間數(shù)據(jù)交互安全性差的問(wèn)題。其是通過(guò)為企業(yè)內(nèi)的各個(gè)部門分別創(chuàng)建一個(gè)內(nèi)控?cái)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，獲得各個(gè)部門的企業(yè)運(yùn)作數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字化處理，得到各自企業(yè)的待管控?cái)?shù)字化數(shù)據(jù)，并入庫(kù)至各自的內(nèi)控?cái)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，構(gòu)建對(duì)企業(yè)全部的部門對(duì)應(yīng)企業(yè)運(yùn)作數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)管的AI大模型，基于AI大模型分析得出每個(gè)部門對(duì)應(yīng)企業(yè)內(nèi)的異常數(shù)據(jù)，并進(jìn)行內(nèi)部管控，當(dāng)不同企業(yè)之間數(shù)據(jù)交互時(shí)，判斷二者是否存在直屬交接權(quán)限，基于判斷結(jié)果選擇內(nèi)部關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)交互或外部中轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)交互，并對(duì)數(shù)據(jù)交互的兩個(gè)企業(yè)的交互流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)全程管控。

本發(fā)明授權(quán)一種基于AI大模型的企業(yè)內(nèi)控?cái)?shù)字化管理方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于AI大模型的企業(yè)內(nèi)控?cái)?shù)字化管理方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1：為企業(yè)內(nèi)的各個(gè)部門分別創(chuàng)建一個(gè)內(nèi)控?cái)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，獲得各個(gè)部門對(duì)應(yīng)的企業(yè)運(yùn)作數(shù)據(jù)，并對(duì)企業(yè)運(yùn)作數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字化處理，得到各自部門對(duì)應(yīng)的待管控?cái)?shù)字化數(shù)據(jù)，并入庫(kù)至各自的內(nèi)控?cái)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中； 步驟S2：構(gòu)建對(duì)企業(yè)全部的部門對(duì)應(yīng)企業(yè)運(yùn)作數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)管的AI大模型，基于AI大模型分析得出每個(gè)部門對(duì)應(yīng)企業(yè)內(nèi)的異常數(shù)據(jù)，并對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)部管控； 步驟S3：當(dāng)不同企業(yè)之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交互時(shí)，判斷企業(yè)之間是否存在直屬交接權(quán)限，基于判斷結(jié)果選擇進(jìn)行內(nèi)部關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)交互或外部中轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)交互，并對(duì)數(shù)據(jù)交互的兩個(gè)企業(yè)的交互流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行全程管控； 構(gòu)建對(duì)企業(yè)全部的部門對(duì)應(yīng)企業(yè)運(yùn)作數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)管的AI大模型的過(guò)程包括： 構(gòu)建對(duì)各部門的企業(yè)運(yùn)作數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)管的AI大模型所對(duì)應(yīng)的分層模型架構(gòu)，分層模型架構(gòu)的具體組成包括多源數(shù)據(jù)輸入層、模態(tài)編碼層、跨模態(tài)對(duì)齊層、領(lǐng)域知識(shí)注入層、任務(wù)決策層以及反饋優(yōu)化層； 根據(jù)分層模型架構(gòu)進(jìn)行模型融合，構(gòu)建出最終對(duì)企業(yè)下每個(gè)部門的企業(yè)運(yùn)作數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)管的AI大模型，獲得各個(gè)部門對(duì)應(yīng)的歷史運(yùn)作數(shù)據(jù)，劃分出訓(xùn)練集、驗(yàn)證集以及測(cè)試集后對(duì)AI大模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，直至AI大模型的模型預(yù)測(cè)率滿足預(yù)設(shè)的達(dá)標(biāo)閾值； AI大模型分析得出每個(gè)部門對(duì)應(yīng)企業(yè)內(nèi)的異常數(shù)據(jù)，并對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)部管控的過(guò)程包括： 由構(gòu)建完成后的AI大模型依次分析每個(gè)部門的待管控?cái)?shù)字化數(shù)據(jù)，若分析得到某個(gè)部門的待管控?cái)?shù)字化數(shù)據(jù)內(nèi)存在異常數(shù)據(jù)，則進(jìn)一步定位出異常數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)路徑以及異常項(xiàng)； 構(gòu)建內(nèi)部管控單元，依次對(duì)每個(gè)部門所定位得到的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)部管控，內(nèi)部管控包括從異常數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)路徑中的根節(jié)點(diǎn)處進(jìn)行數(shù)據(jù)遍歷，將所遍歷得到的全部異常項(xiàng)的異常位置在存儲(chǔ)路徑上標(biāo)注，在存儲(chǔ)路徑上的每個(gè)異常位置處創(chuàng)建一個(gè)內(nèi)部管控子節(jié)點(diǎn)，編輯異常修復(fù)腳本，并代碼化注入至存儲(chǔ)路徑上的每一個(gè)內(nèi)部管控子節(jié)點(diǎn)處，由內(nèi)部管控子節(jié)點(diǎn)根據(jù)異常修復(fù)腳本執(zhí)行每個(gè)異常位置處對(duì)應(yīng)異常項(xiàng)的修改，若無(wú)法完成對(duì)異常項(xiàng)的修改，則剔除相應(yīng)異常項(xiàng)。

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