一种分块化企业客户资金流动预测方法及相关设备

本申请实施例提供了一种分块化企业客户资金流动预测方法及相关设备，属于人工智能与金融科技交叉领域。该方法包括：获取企业客户历史交易数据构成的多变量时间序列，并采用通道独立方式将其分离为多个单变量序列；针对每个单变量序列，将其划分为一系列数据块，经嵌入模块转换后，输入至一个共享权重的变换器，以学习其深层特征表示；最终基于该表示生成各通道的未来预测序列并组合，得到系统化预测结果。另外，还配套提供了掩码自编码和对比学习两种自监督预训练范式。本发明通过分块化和通道独立设计，解决了长序列处理计算复杂度高、多变量间模式干扰大的技术难题，提升了预测精度与效率，为银行优化流动性管理和信贷决策提供了关键技术支撑。