[发明专利]一种基于深度神经网络的审计疑点提取方法在审
| 申请号： | 202111414333.5 | 申请日： | 2021-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN114168811A | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 陈运文;唐文瀚;余海东;肖茂;许瑞玲;王俊;蔡冲;夏凯;陈佳林;侯聪;文敏;白良俊 | 申请（专利权）人： | 达而观数据（成都）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/903 | 分类号： | G06F16/903;G06F16/906;G06Q10/10 |
| 代理公司： | 上海智力专利商标事务所(普通合伙) 31105 | 代理人： | 周涛 |
| 地址： | 610000 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的审计疑点提取方法，该方法包括以下步骤：采集历史审计数据；将审计数据明细字段划分为四个类型；对四个类型的字段分别进行特征表示；按照上述特征表示方法对历史全量数据进行数值计算，将转化为模型的特征表示和审计结果标签作为模型输入；训练混合数据类型的深度神经网络分类模型；输入待审计数据明细，将待审计数据明细转化为模型的特征表示，并使用深度神经网络分类模型进行预测，获得预测标签；给已经获得预测标签的待审计数据明细打上对应的分类标签并入库；将预测为存在审核疑点的数据明细发送给审计员分析；审计员对数据明细进行核对审核后，将人工审核结果写入库。本发明有效提升了审计精度和审计效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 审计 疑点 提取 方法 | ||
【主权项】：
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