基於人工智能的企業經營數據分析研究

摘要

隨着企業數字化水平的不斷提高，經營數據呈現出多源、高維與強時序性的特點，傳統分析方法難以滿足動態預測與風險識別的需求。本文設計並實現了一套基於人工智能的企業經營數據分析系統，集成LSTM-Attention模型用於趨勢預測，結合XGBoost實現多維風險分類，並通過 SHAP分解與因果圖譜提升結果解釋性。實驗基於A股上市公司2023年財務數據展開，結果表明本文方法在預測精度、風險識別能力及經營回報率提升方面均優於對比方案，且具備良好的穩健性。該系統可廣泛應用於企業財務管理、戰略制定與動態經營預警等場景。