基于大模型推理的生产性金融服务数据合成方法及系统与流程

本发明涉及数据处理，具体为基于大模型推理的生产性金融服务数据合成方法及系统。

背景技术：

1、当前为了促进生产力增长和经济发展，在检测产品质量时需要进行大规模的数据合成操作，其中数据集的数据合成服务是重要部分之一，生产机构需要充分利用数据集信息来评估产品的质量、制定质量检测政策、优化质量风险管理，通过对比产品的质量状态，来合成用户与其对应的各产品的适配程度，以提供更加优质、高效、安全的金融服务，这其中可能需要复杂的算法和大量的计算资源，传统的数据合成技术无法高效的合成质量数据；同时数据合成技术依赖于特定的生成模型，以至于合成数据的质量和多样性会受到限制。

2、例如公告号为cn108376069b的发明专利，上述申请公开了一种数据合成方法及其装置，按照如下步骤操作：将音频数据固化到第一固件中，并重新编译所述第一固件；对电声参数进行调试，并转换生成包含所述电声参数的数据文件；将数据文件和第一固件合成，并生成第二固件；上述申请所述数据合成方法及其装置通过数据合成工具将编译工具生成的第一固件和转换工具生成的数据文件合成，并生成第二固件；上述申请所述数据合成方法及其装置可节省人力资源，减少重新编译固件的麻烦，提高工作效率，提高正确率。

3、例如公告号为cn111625523b的发明专利，上述申请实施例公开了数据合成的方法、装置和设备，该方法包括：获取原始数据；将原始数据分为键值数据和剩余数据；根据键值数据生成新键值；将剩余数据进行处理得到离散数据和连续数据；对离散数据进行卡方分布处理得到新离散数据；对连续数据进行因子处理得到字符型数据和合并数字数据；根据字符数据生成新连续字符数据；根据数字数据copu l a过程和算式数据处理生成新连续数字数据，并把copu l a过程得到数字数据处理为时间型数据；将新键值、新离散数据、新连续字符数据、新连续数字数据和时间型数据进行数据合成；上述申请可以批量生成与原始数据拥有相同集特征的合成数据，以满足大量机器学习所需训练集问题及其他研究需求。

4、但本技术在实现上述申请实施例的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：目前在对数据进行合成的过程中，需要合成的数据维度较为单一，无法提高数据合成的工作效率以及正确率的目的，不利于提高合成服务的可靠性；并且在数据合成后，直接结束合成操作，但合成的数据准确性还有待考察，使得合成的结果会具有一定的偏离性，不利于提高合成服务的准确性。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了基于大模型推理的生产性金融服务数据合成方法及系统，能够有效解决上述背景技术中涉及的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：本发明第一方面提供了基于大模型推理的生产性金融服务数据合成方法，包括：数据集收集：收集各产品在生产过程中的生产设备的运行数据、生产线的供应链信息以及各合成各产品的重量、体积，分别记为各产品的第一数据集、第二数据集以及第三数据集；变换模型提取：将各产品的第一数据集、第二数据集以及第三数据集分别构建为第一数据集模型、第二数据集模型以及第三数据集模型，通过获取各产品的历史数据作为各数据集模型的输入，可以得到各数据集模型的输出结果，并筛选出数据合成适配度最高的数据集模型记为变换模型；产品质量可合成集匹配：获取各产品的数据集信息，评估各产品的质量达标指数，匹配出各产品的质量达标可合成集；变换模型的合成效益值分析：基于变换模型，将各产品的质量达标可合成集进行合成操作，分析变换模型的合成效益值；数据合成服务优化：根据变换模型的合成效益值，与设定的合成效益阈值进行比对，若变换模型的合成效益值低于合成效益阈值，则匹配出数据合成优化预案，由此实现生产性产品质量的数据合成过程。

3、作为进一步的方法，所述实现生产性产品质量的数据合成过程，具体分析过程为：根据变换模型的合成效益值，与设定的合成效益阈值进行比对，若变换模型的合成效益值低于合成效益阈值，将变换模型的合成效益值与合成效益阈值进行差值处理，得到变换模型的合成效益偏差值，并与各合成效益偏差值区间对应的数据合成优化预案进行匹配，得到变换模型的数据合成优化预案，由此实现生产性产品质量的数据合成过程。

4、作为进一步的方法，所述变换模型的合成效益值，具体分析过程为：通过将各产品的质量达标可合成集进行合成操作，获取变换模型的合成信息，具体包括变换模型的合成完成度以及合成匹配度，综合分析得到变换模型的合成效益值。

5、作为进一步的方法，所述将各产品的质量达标可合成集进行合成操作，具体合成过程为：将各产品的质量达标可合成集，输入到变换模型中，通过变换模型的解码输出功能对各产品的质量达标可合成集进行合成操作，输出为变换模型的合成数据，并使用贝叶斯优化方法对变换模型的合成数据依据合成规范指标进行筛选，由此实现各产品的质量达标可合成集的合成操作。

6、作为进一步的方法，所述匹配出各产品的质量达标可合成集，具体匹配过程为：根据各产品的质量达标指数，与预设的质量达标参考值进行差值处理，得到各产品的质量达标偏差值，与产品质量管理库中定义的各质量达标偏差值区间对应的质量达标可合成集进行匹配，以此得到各产品的质量达标可合成集。

7、作为进一步的方法，所述变换模型，具体分析过程为：将各产品的第一数据集、第二数据集以及第三数据集分别构建为第一数据集模型、第二数据集模型以及第三数据集模型，通过获取各产品的历史数据作为各数据集模型的输入，可以得到各数据集模型的输出结果，并筛选出数据合成适配度最高的数据集模型记为变换模型。

8、本发明第二方面提供了基于大模型推理的生产性金融服务数据合成方法的系统，包括：数据集收集模块，用于收集各产品在生产过程中的生产设备的运行数据、生产线的供应链信息以及各合成各产品的重量、体积，分别记为各产品的第一数据集、第二数据集以及第三数据集；变换模型提取模块，用于将各产品的第一数据集、第二数据集以及第三数据集分别构建为第一数据集模型、第二数据集模型以及第三数据集模型，通过获取各产品的历史数据作为各数据集模型的输入，可以得到各数据集模型的输出结果，并筛选出数据合成适配度最高的数据集模型记为变换模型；产品质量可合成集匹配模块，用于获取各产品的数据集信息，评估各产品的质量达标指数，匹配出各产品的质量达标可合成集；变换模型的合成效益值分析模块，用于基于变换模型，将各产品的质量达标可合成集进行合成操作，分析变换模型的合成效益值；数据合成服务优化模块，用于根据变换模型的合成效益值，与设定的合成效益阈值进行比对，若变换模型的合成效益值低于合成效益阈值，则匹配出数据合成优化预案，由此实现生产性产品质量的数据合成过程。

9、相对于现有技术，本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果：

10、(1)本发明通过提供基于大模型推理的生产性金融服务数据合成方法及系统，首先获取各产品在生产过程中的不同状态数据集，提取出变换模型，为后续的合成操作提供模型支撑；评估各产品的质量达标指数，匹配出各产品的质量达标可合成集，基于变换模型进行合成操作，能够更快速地处理和合成数据，减少合成等待时间，提高整体质量达标可合成集的合成速度，分析变换模型的合成效益值，由此实现生产性产品质量的数据合成过程，通过对变换模型的合成效益优化，以此提供快速、准确的数据合成服务以满足市场的需求。

11、(2)本发明通过获取各产品的数据集信息，评估各产品的质量达标指数，使生产机构可以更准确地预测产品的质量风险，为此风险制定合适的风险管理策略，匹配出各产品的质量达标可合成集，可以提供一个客观、可量化的产品质量达标判定依据，帮助生产机构在审批产品时做出更具有准确性的质量决策。

12、(3)本发明基于变换模型，将各产品的质量达标可合成集进行合成操作，分析变换模型的合成效益值，有助于生产机构提高对各产品的数据合成服务的可靠性，同时增强生产机构对产品质量风险的管理强度和质量达标可合成集的合成效率。

技术特征：

1.基于大模型推理的生产性金融服务数据合成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于大模型推理的生产性金融服务数据合成方法，其特征在于：所述实现生产性产品质量的数据合成过程，具体分析过程为：

3.根据权利要求1所述的基于大模型推理的生产性金融服务数据合成方法，其特征在于：所述变换模型的合成效益值，具体分析过程为：

4.根据权利要求3所述的基于大模型推理的生产性金融服务数据合成方法，其特征在于：所述将各产品的质量达标可合成集进行合成操作，具体合成过程为：

5.根据权利要求1所述的基于大模型推理的生产性金融服务数据合成方法，其特征在于：所述匹配出各产品的质量达标可合成集，具体匹配过程为：

6.根据权利要求1所述的基于大模型推理的生产性金融服务数据合成方法，其特征在于：所述各产品的质量达标指数，具体分析过程为：

7.根据权利要求6所述的基于大模型推理的生产性金融服务数据合成方法，其特征在于：所述各产品的质量达标指数，具体公式为：

8.根据权利要求1所述的基于大模型推理的生产性金融服务数据合成方法，其特征在于：所述变换模型，具体分析过程为：

9.根据权利要求8所述的基于大模型推理的生产性金融服务数据合成方法，其特征在于：所述各产品的第一数据集、第二数据集以及第三数据集，具体分析过程为：

10.一种应用如权利要求1-9中任意一项基于大模型推理的生产性金融服务数据合成方法的系统，其特征在于：包括：

技术总结
本发明涉及数据处理技术领域，具体公开基于大模型推理的生产性金融服务数据合成方法及系统，该方法包括：数据集收集、变换模型提取、产品质量可合成集匹配、变换模型的合成效益值分析以及数据合成服务优化，首先获取各产品在生产过程中的不同状态数据集，提取出变换模型，为后续的合成操作提供模型支撑；评估各产品的质量达标指数，匹配出各产品的质量达标可合成集，基于变换模型进行合成操作，能够更快速地处理和合成数据，提高整体质量达标可合成集的合成速度，分析变换模型的合成效益值，由此实现生产性产品质量数据的合成过程，以此提供快速、准确的数据合成服务以满足客户的需求。

技术研发人员：王蒙湘,万福军,付强,刘娜,张雨辰,周幸窈
受保护的技术使用者：中国标准化研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23