摘要
本发明提供了一种财务造假风险的检测方法与装置，旨在解决现有技术中规则依赖性强、特征挖掘不足及检测效果有限的问题。该方法包括样本筛选、特征设计、数据集构建、数据预处理、特征计算、模型构建和风险检测七个步骤。通过设计机会、动机和痕迹三维度特征，结合财务与非财务数据进行多维度特征提取与计算，全面反映财务造假的潜在规律。采用随机森林等机器学习算法进行模型训练，并通过网格搜索和嵌套交叉验证优化参数，提升模型准确性和泛化能力。最终，利用模型对企业财报进行风险检测，生成分类标签或风险评分，为企业审计与外部监管提供数据支持。本发明可广泛应用于金融欺诈检测、税务审查等领域，具有良好的实用性和推广价值。
