[发明专利]财务风险预警审计方法、装置、电子设备、及存储介质

说明书

本发明实施例涉及一种财务风险预警审计方法、装置、电子设备、及存储介质，具体涉及深度学习技术领域，方法包括：获取企业的财务数据；将所述财务数据输入至预先训练的财务风险识别模型，获取所述财务风险识别模型的输出风险预测结果信息。本发明实施例的技术方案能够提高模型的预测能力，能够提高财务风险预警的准确率。

技术领域

本发明实施例涉及深度学习技术领域，具体涉及一种财务风险预警审计方法、装置、电子设备、及存储介质。

背景技术

随着社会经济的迅速发展，企业面临的财务风险也愈加频繁和严峻。电网公司的大规模化导致企业信息分散于不同的部门，而各部门内部的经营者的主观决策也会为企业的财务运营带来了一定的风险。

当前电网企业的内部审计大多依托于企业的财务信息化基础，传统的人工审计方法需要耗费大量人力，且效率低、精度低。而基于统计学习的方法虽然在一定程度上克服了人工审计的问题，但其在复杂的财务系统中进行风险预警的准确率仍然较低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种财务风险预警审计方法、装置、电子设备、及存储介质，以提高财务风险预警的准确率。

本发明实施例的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明实施例的实践而习得。

在本公开的第一方面，本发明实施例提供了一种财务风险预警审计方法，包括：

获取企业的财务数据；

将所述财务数据输入至预先训练的财务风险识别模型，获取所述财务风险识别模型的输出风险预测结果信息。

于一实施例中，获取企业的财务数据包括：获取企业的内部审计部门所收集的财务数据；对所述财务数据进行数据清洗和标准化处理。

于一实施例中，获取企业的内部审计部门所收集的财务数据之后，且在对所述财务数据进行数据清洗和标准化处理之前还包括：从所述财务数据中筛选出预定的指标数据作为所述财务数据；其中所述预定的指标数据包括如下至少一种：用于反映企业盈利能力的数据、用于反映企业经营能力的数据、用于反映企业的发展能力的数据、用于反映企业发展能力的数据、以及用于反映企业偿债能力的数据。

于一实施例中，对所述财务数据进行标准化处理包括：根据所述财务数据的平均值和标准差对所述财务数据进行标准化处理。

于一实施例中，所述财务风险识别模型通过如下步骤训练得到：

获取训练样本集合，其中，训练样本包括财务数据和用于表示根据财务数据确定是否具有财务风险的标注信息；

确定初始化的财务风险识别模型，其中所述初始化的财务风险识别模型包括用于输出根据财务数据确定具有财务风险的目标层；

利用深度学习的方法，将所述训练样本集合中的训练样本中的财务数据作为初始化的财务风险识别模型的输入，将与输入的财务数据对应的标注信息作为初始化的财务风险识别模型的期望输出，训练得到所述财务风险识别模型。

于一实施例中，所述初始化的财务风险识别模型包括编码器、残差注意力隐层处理模块、以及解码器；

训练得到所述财务风险识别模型包括：

通过所述编码器，对输入的训练样本中的财务数据通过一维卷积层处理，将处理结果再通过一维池化层处理以提取所述财务数据的编码特征；

通过所述残差注意力隐层处理模块，对所述编码特征通过残差学习机制和注意力机制进行隐层处理以筛选出所述财务数据的关键特征；

通过所述解码器，对所述关键特征通过上采样层处理，将处理结果再通过反卷积层处理以输出所述财务数据是否有财务风险。

于一实施例中，获取训练样本集合包括：