1.一种基于数字化企业管理的大数据挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标企业在与用户进行数字化服务交互过程中产生的多模态会话数据，所述多模态会话数据包括文本会话片段、语音会话片段及用户行为序列，其中所述用户行为序列用于记录用户在交互界面中触发的操作事件的时间顺序及事件属性；

从所述多模态会话数据中提取用户需求特征集合，所述用户需求特征集合包括文本需求特征、语音需求特征及行为需求特征，其中所述行为需求特征用于描述用户对数字化服务的操作偏好及功能需求；

基于预设的多任务学习框架，对所述用户需求特征集合进行联合训练，生成需求分析模型，所述需求分析模型用于识别用户需求优先级并预测服务优化方向；

调用所述需求分析模型对所述用户需求特征集合进行解析，生成与目标企业服务流程关联的优化策略集合，所述优化策略集合包括服务响应规则调整策略、功能模块迭代策略及交互界面动态配置策略；

根据所述优化策略集合更新目标企业的数字化服务执行逻辑，并基于用户反馈数据对所述需求分析模型进行增量训练；

所述基于预设的多任务学习框架，对所述用户需求特征集合进行联合训练，生成需求分析模型，包括：将所述用户需求特征集合输入特征编码器，通过所述特征编码器中的双向长短期记忆网络提取跨模态时序特征，生成需求时序编码向量；

将所述需求时序编码向量输入多任务学习框架的共享特征层，通过所述共享特征层中的稀疏注意力机制筛选跨会话的关键特征节点，生成共享特征张量；

将所述共享特征张量输入主任务分支的优先级预测模块，通过所述优先级预测模块中的时间卷积网络捕获需求强度波动模式，生成需求强度波形图，并将所述需求强度波形图输入门控递归单元序列，输出用户需求优先级评分；

将所述共享特征张量输入辅助任务分支的特征分解器，通过所述特征分解器中的正交投影矩阵分离功能需求特征向量与服务体验特征向量，其中所述功能需求特征向量与预设的企业服务功能库中的功能编码维度对齐；

将所述功能需求特征向量输入分类器，通过所述分类器中的多头自注意力机制匹配功能编码与用户请求的映射关系，生成用户需求类型标签；

将所述服务体验特征向量输入生成器，通过所述生成器中的指针网络复制用户行为序列中的高频操作事件，并结合语音关键词序列中的意图词汇生成优化建议文本；

将所述用户需求优先级评分、用户需求类型标签及优化建议文本输入联合损失计算器，分别计算主任务分支的回归损失值、辅助任务分支的分类损失值及文本生成损失值；

将所述回归损失值、分类损失值及文本生成损失值输入动态权重分配器，通过所述动态权重分配器中的梯度方差归一化算法调整各损失值的权重系数，生成平衡后的总损失值；

将所述总损失值反向传播至所述共享特征层、主任务分支及辅助任务分支，通过参数更新器同步优化特征编码器、优先级预测模块、分类器及生成器的网络权重；

重复执行特征编码至参数更新的步骤，直至所述用户需求优先级评分在验证集中的预测误差低于预设阈值且所述用户需求类型标签的分类准确率趋于稳定，生成训练收敛的所述需求分析模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述多模态会话数据中提取用户需求特征集合，包括：对所述文本会话片段进行语义分割处理，生成多个文本子片段，其中每个文本子片段包含至少一个完整的需求描述语句，且相邻文本子片段之间通过上下文关联标签进行连接；

对所述语音会话片段进行声纹特征分离及语音转文本处理，生成语音文本集合，并对所述语音文本集合进行意图关键词提取，生成语音关键词序列，其中所述意图关键词与预设的企业服务功能库中的功能标签相关联；

解析所述用户行为序列中的操作事件属性，提取事件触发频率高于预设阈值的核心操作事件，并基于所述核心操作事件的时间顺序构建行为模式图谱，所述行为模式图谱中的节点表示操作事件类型，边表示核心操作事件触发的时间间隔及前后依赖关系；

将所述文本子片段、语音关键词序列及行为模式图谱输入特征融合网络，通过所述特征融合网络中的跨模态注意力层计算文本、语音及行为特征之间的关联权重，并根据所述关联权重对异构特征进行加权拼接，生成所述用户需求特征集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述调用所述需求分析模型对所述用户需求特征集合进行解析，生成与目标企业服务流程关联的优化策略集合，包括：将所述用户需求特征集合输入所述需求分析模型的主任务分支，获得用户需求优先级评分及需求演变趋势曲线，其中所述需求演变趋势曲线用于表示不同时间段内用户需求强度的变化；

将所述用户需求特征集合输入所述需求分析模型的辅助任务分支，获得用户需求类型标签及优化建议文本，其中所述用户需求类型标签与目标企业服务功能库中的服务项目编码绑定；

根据所述用户需求优先级评分对优化建议文本进行排序，筛选优先级高于预设阈值的优化建议作为候选策略，并将所述候选策略与需求演变趋势曲线进行关联分析，确定策略执行的时间窗口；

将所述候选策略及时间窗口输入策略生成器，通过所述策略生成器中的规则引擎将优化建议文本转换为可执行的配置指令，其中，所述规则引擎基于预设的指令模板库进行语义到指令的映射；

根据所述配置指令的类型调用目标企业数据库中对应的服务配置接口，生成包含执行参数及触发条件的所述优化策略集合。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述优化策略集合更新目标企业的数字化服务执行逻辑，包括：解析所述优化策略集合中的服务响应规则调整策略，获取需要修改的响应规则标识及对应的参数调整范围，并根据所述参数调整范围在目标企业的服务规则库中锁定待更新规则条目；

解析所述功能模块迭代策略，从目标企业的版本管理系统中获取当前功能模块的代码仓库地址，并基于代码差异分析工具对比优化策略中的功能变更要求与当前代码的差异点，生成代码补丁文件；

解析所述交互界面动态配置策略，提取界面元素布局参数及用户操作热区调整信息，并通过界面渲染引擎对目标企业的交互界面原型进行实时预览渲染，生成配置验证结果；

在沙盒环境中按顺序执行所述服务响应规则调整策略、功能模块迭代策略及交互界面动态配置策略，监测策略执行过程中产生的系统日志及异常事件，并根据监测结果对策略执行顺序进行动态调度；

将经过验证的优化策略集合发布至生产环境，并记录策略生效时间戳及版本号，同时创建与所述优化策略集合关联的用户反馈数据采集通道。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于用户反馈数据对所述需求分析模型进行增量训练，包括：通过所述用户反馈数据采集通道实时获取用户对优化策略执行效果的评分数据及文本评价，其中所述评分数据包括服务响应速度评分、功能易用性评分及界面操作流畅度评分；

对所述文本评价进行情感分析及关键词提取，生成反馈特征向量，并将所述反馈特征向量与对应的优化策略集合进行关联存储，形成反馈训练样本集；

从所述反馈训练样本集中抽取预设比例的样本作为增量训练数据，并对所述增量训练数据进行数据增强处理，其中所述数据增强处理包括对文本评价的同义词替换、评分数据的噪声注入及策略执行参数的边界扩展；

将增强后的增量训练数据输入所述需求分析模型，冻结所述需求分析模型中辅助任务分支的参数，仅对主任务分支中的层次化卷积神经网络及时间递归网络进行微调，更新需求优先级预测逻辑；

在微调过程中，采用弹性权重固化算法对主任务分支中的重要参数进行保护，其中所述弹性权重固化算法根据参数在历史训练中的Fisher信息量计算保护强度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述数据增强处理包括以下策略：对于文本评价的同义词替换，采用基于语义相似度的词向量替换策略，包括：构建企业服务领域的专用词向量库，所述专用词向量库中的词汇与用户反馈中高频出现的评价术语相关联；

对于文本评价中的每个实体词，计算其与专用词向量库中其他词汇的余弦相似度，并筛选相似度高于预设阈值的候选替换词；

基于上下文语境分析，从候选替换词中选择与原文语义一致性最高的词汇进行替换，以使替换后的文本评价保持逻辑连贯性；

对于评分数据的噪声注入，采用高斯噪声叠加与边界约束结合的算法，包括：分析历史评分数据的分布规律，计算各评分维度的均值与方差；

根据所述均值与方差生成符合高斯分布的随机噪声，并将所述随机噪声叠加至原始评分数据中；

对注入噪声后的评分数据进行边界检查，若超出预设的评分范围则进行截断处理，以使噪声注入后的数据符合实际业务场景；

对于策略执行参数的边界扩展，采用参数空间探索策略，包括：

识别优化策略集合中可调整的执行参数，并确定其原始取值范围；

按照预设的扩展比例向参数取值范围的上下限方向延伸，生成扩展后的参数空间；

在扩展后的参数空间中均匀采样生成新的策略执行参数组合，并将其与原始参数组合共同构成增强后的训练数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述弹性权重固化算法的执行过程包括以下步骤：在历史训练完成后，计算需求分析模型主任务分支中每个参数的Fisher信息量，所述Fisher信息量通过计算参数在训练数据上的二阶导数期望值获得；

根据所述Fisher信息量构建参数重要性矩阵，其中，所述参数重要性矩阵中的元素值表示对应参数对模型预测结果的贡献度；

在增量训练过程中，定义弹性权重损失函数，所述弹性权重损失函数在原始损失函数基础上增加参数重要性惩罚项，所述参数重要性惩惩罚项与参数当前权重相对于历史权重的偏移量及Fisher信息量成正比；

通过梯度下降算法最小化所述弹性权重损失函数，使得关键参数的更新幅度受到约束，而非关键参数允许较大幅度的调整；

在每次增量训练迭代后，重新计算已更新参数的Fisher信息量，并动态调整参数重要性矩阵，逐步扩大受保护参数的范围。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述创建与所述优化策略集合关联的用户反馈数据采集通道，包括：在目标企业的数字化服务交互界面中嵌入反馈触发组件，所述反馈触发组件在检测到用户完成与优化策略相关的服务操作后自动弹出反馈表单；

配置多维度反馈表单模板，所述多维度反馈表单模板包括：

服务响应速度评分滑块，用于采集用户对策略执行后服务延迟时间的感知评分；

功能改进效果多选列表，用于收集用户对新增功能或优化功能的认可度；

界面布局调整满意度星级评分，用于量化用户对交互界面变化的接受程度；

自由文本输入框，用于接收用户对策略执行效果的非结构化描述；

将用户提交的反馈表单数据与当前生效的优化策略版本号进行绑定，并添加时间戳及用户匿名标识符，形成结构化反馈记录；

对所述结构化反馈记录进行实时清洗，剔除包含无效字符或评分超出合理范围的异常数据，并将清洗后的数据存储至反馈数据库的独立分区；

建立反馈数据库与需求分析模型训练平台的自动同步机制，当新增反馈数据达到预设批次大小时触发模型增量训练流程。

9.一种计算机系统，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器；

一个或多个计算机程序；其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1~8任一项所述的方法。