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龙图腾网获悉北京瑞智德信息技术有限公司申请的专利基于AI大模型和多模态交互的企业资金收支预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121280161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511687430.X，技术领域涉及：G06Q40/12；该发明授权基于AI大模型和多模态交互的企业资金收支预测方法是由金小筠;王志勃设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI大模型和多模态交互的企业资金收支预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI大模型和多模态交互的企业资金收支预测方法，具体涉及企业资产预测领域，用于解决现有资金预测方法依赖单一数据来源缺乏因果可解释性的问题。该方法通过采集企业资金收支相关的文本、图像和时序多模态数据，构建包含上层与下层的分层因果图；利用多模态Transformer在统一语义空间内进行特征对齐生成模态特征向量；基于强化学习动态调整分层因果图中模态节点权重；结合时间序列因果卷积与记忆网络提取短期与长期依赖，生成时序增强的多模态表示；并通过反事实推理与贝叶斯网络模型推断不同外部事件情境下的资金收支变化轨迹，从而实现对企业资金运行状态的长周期、场景化预测，提升预测精度与可解释性。

本发明授权基于AI大模型和多模态交互的企业资金收支预测方法在权利要求书中公布了：1.基于AI大模型和多模态交互的企业资金收支预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集企业资金收支相关的多模态数据，所述多模态数据包括文本数据、图像数据和时序数据； S2、基于所述多模态数据构建分层因果图，所述分层因果图包含上层因果图和下层因果图； S3、将所述多模态数据输入多模态Transformer架构，在统一语义空间内执行跨模态特征对齐并输出对应的模态特征向量； S4、基于多模态特征向量的变化模式动态调整所述分层因果图中各模态的全局权重； S5、应用时间序列因果卷积和记忆网络处理多模态特征向量，捕获长周期时序依赖关系，输出时序增强的多模态表示； S6、基于权重调整后的分层因果图和时序增强的多模态表示执行反事实推理，生成企业资金收支的长周期预测数据； 所述S4中，基于多模态特征向量的变化模式动态调整所述分层因果图中各模态的全局权重具体包括： 基于多模态特征向量的变化模式识别当前环境状态，所述环境状态包括政策发布期、行业转型期和市场波动期，变化模式通过模态特征向量的分布偏移和时序波动识别； 使用强化学习算法计算各模态在分层因果图中的重要性分数，所述重要性分数通过奖励函数计算模态对因果关系的贡献度，奖励函数基于预测误差最小化原则设定； 根据重要性分数实时调整上层因果图和下层因果图中模态节点的全局权重分配。

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