[发明专利]基于大数据和深度学习的跟踪审计方法和机器人系统

权利要求书

1.一种跟踪审计方法，其特征在于，所述方法用于对多个企业或多个个人进行跟踪审计；对待审计的对象进行跟踪审计时，无需待审计的对象去申请审计；所述方法包括：

审计标准获取步骤，用于获取预设类别的审计标准；

对象数据获取步骤，用于从待审计的对象提供的数据源和第三方提供的数据源中自动检索和获取待审计的对象的数据；

标准对应的数据获取步骤，用于从所述待审计的对象的数据中根据数据源可信度获取所述审计标准对应的数据；

数据变化检测步骤，用于将所述待审计的对象的所述审计标准对应的数据与上一次审计时所述待审计的对象的所述审计标准对应的数据进行比较并判断是否发生了变化：是，则转到跟踪审计判断步骤执行；否，则转到复制审计结果步骤执行；

跟踪审计判断步骤，用于判断所述审计标准对应的数据是否符合所述审计标准；

复制审计结果步骤，用于将所述待审计的对象的上一次审计结果作为所述待审计的对象的本次审计结果；

跟踪控制步骤，用于获取预设时间段或预设时间点，每隔预设时间段或达到预设时间点就重新执行所述跟踪审计方法中的所有步骤；

跟踪审计判断步骤中包括生成每一项标准对应的预设模型，每一项标准对应的预设模型生成步骤包括：

每一项标准对应的深度学习模型初始化步骤，用于初始化每一项标准对应的深度学习模型作为第一深度学习模型；

每一项标准对应的历史数据获取步骤，用于从历史大数据中获取每一项标准对应的已进行过审计的每一对象的第二数据和第三数据；

第二深度学习模型生成步骤，用于将每一项标准对应的已进行过审计的每一对象的所述第二数据作为第一深度学习模型的输入数据，对第一深度学习模型进行无监督训练，得到的第一深度学习模型作为第二深度学习模型；

第三深度学习模型生成步骤，用于将每一项标准对应的已进行过审计的每一对象的所述第二数据和所述第三数据分别作为第二深度学习模型的输入数据和输出数据，对第二深度学习模型进行有监督训练，得到的第二深度学习模型作为第三深度学习模型；

每一项标准对应的预设模型设置步骤，用于将第三深度学习模型作为所述每一项标准对应的预设模型。

2.根据权利要求1所述的审计方法，其特征在于，所述方法还包括：

结果反馈步骤，用于判断审计结果的变化，并发送给所述待审计的对象；

预警步骤，用于判断所述待审计的对象在本次并已连续多次跟踪审计中审计不通过的次数是否达到阈值：是，则进行预警。

3.根据权利要求1所述的审计方法，其特征在于，

所述对象数据获取步骤包括：

数据源获取步骤，用于获取数据源；

对象数据检索步骤，用于从所述数据源中检索并获取所述待审计的对象的数据；

所述标准对应的数据获取步骤包括：

数据筛选步骤，用于从所述待审计的对象的数据中筛选出所述审计标准对应的数据作为第一数据；

数据清洗步骤，用于从所述第一数据中提取与每一项标准对应的数据作为所述每一项标准对应的第二数据。