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龙图腾网获悉北京伯仲汇智科技有限公司申请的专利基于人工智能的数字化企业管理数据分析方法及系统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：CN120598236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510576932.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于人工智能的数字化企业管理数据分析方法及系统是由陶娜;陈海柳;陈颖;刘元翕;梁梓峻;梁梓恒;孙嘉泽;杨焱喆;杨欣然;岳翦伯;刘程紫贺;郭未鹥;郭涵润;刘沫非;孟宥安;杨翌慈;杨洹僖;黄梓宸;赵亦周设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的数字化企业管理数据分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图文数据处理技术领域，提供一种基于人工智能的数字化企业管理数据分析方法及系统，用以基于全面多元的供应链数据，融合动态决策逻辑生成可视化图文分析报告，提升图文生成的全面性、动态性和决策指导性，从而有效指导企业管理系统进行供应链动态调整。其中，该方法包括：采集目标企业的供应链数据集，对供应链数据集进行特征提取，得到供应链趋势预测特征集和供应链异常检测特征集；基于预设的强化学习决策优化模型，对供应链趋势预测特征集和供应链异常检测特征集进行动态决策路径生成处理，生成多阶段决策优化路径；根据多阶段决策优化路径和供应链数据集生成可视化图文分析报告，并将可视化图文分析报告反馈至企业管理系统。

本发明授权基于人工智能的数字化企业管理数据分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的数字化企业管理数据分析方法，其特征在于，包括： 采集目标企业的供应链数据集；所述供应链数据集包括文本形态的订单交互记录数据及图像形态的物流节点监控数据； 对所述供应链数据集进行特征提取，得到供应链趋势预测特征集和供应链异常检测特征集； 基于预设的强化学习决策优化模型，对所述供应链趋势预测特征集和所述供应链异常检测特征集进行动态决策路径生成处理，生成多阶段决策优化路径：将所述供应链趋势预测特征集中的目标货物需求分布特征和物流效率瓶颈预测特征进行决策优先级排序处理，生成资源配置优先级序列； 将所述供应链异常检测特征集中的货物滞留风险特征和运输路线偏离特征进行异常影响度评估处理，生成异常处理操作序列；采用强化学习决策优化模型对所述资源配置优先级序列和所述异常处理操作序列进行动态路径组合优化处理，生成包含多个决策子路径的初始多阶段决策优化路径；其中，每个决策子路径对应一个供应链环节的优化操作组合；根据预设的供应链环节权重分配表，对每个决策子路径的执行效果进行模拟预测处理，筛选预测效果最优的决策子路径组合为所述多阶段决策优化路径； 根据所述多阶段决策优化路径和所述供应链数据集生成可视化图文分析报告，并将所述可视化图文分析报告反馈至企业管理系统；其中，所述可视化图文分析报告用于指示所述企业管理系统执行供应链动态调整操作。

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