一种基于深度学习的财会数据风险监测方法及系统

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一种基于深度学习的财会数据风险监测方法及系统
申请号:CN202511165736
申请日期:2025-08-20
公开号:CN120746750B
公开日期:2025-12-23
类型:发明专利
摘要
本发明涉及财务信息数据化监督管理技术领域,公开了一种基于深度学习的财会数据风险监测方法及系统,该方法包括:从财会机构内部系统和外部数据平台获取原始财会数据,构建财务指标体系,对原始财会数据进行分布式预处理和质量监控得到财会数据,构建因果增强的风险监测模型,对财会数据进行风险监测得到风险监测结果,根据风险监测结果生成风险监测报告,发送预警通知及采取处理措施,并进行存储,最后将风险监测与处理的关键信息进行可视化展示。本发明通过多维度数据采集、深度学习与因果推断算法的结合,以及区块链技术的应用,实现了全面、精准、实时的财会数据风险监测,为财会机构的风险管理提供了有力支持。
技术关键词
财会 数据风险监测 数据平台 分布式预处理 分布式计算框架 深度学习模型 格式化 模型构建方法 报告 指标 企业资源规划系统 主成分分析技术 监督管理技术 模型更新方法 措施 变化趋势预测 通知 光学字符识别