基于人工智能的企业经营数据分析研究

摘要

随着企业数字化水平的不断提高，经营数据呈现出多源、高维与强时序性的特点，传统分析方法难以满足动态预测与风险识别的需求。本文设计并实现了一套基于人工智能的企业经营数据分析系统，集成LSTM-Attention模型用于趋势预测，结合XGBoost实现多维风险分类，并通过 SHAP分解与因果图谱提升结果解释性。实验基于A股上市公司2023年财务数据展开，结果表明本文方法在预测精度、风险识别能力及经营回报率提升方面均优于对比方案，且具备良好的稳健性。该系统可广泛应用于企业财务管理、战略制定与动态经营预警等场景。