本申請涉及智能數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，且更為具體地，涉及一種基于ai的企業(yè)異常信息分析系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、在企業(yè)運(yùn)營中，異常財(cái)務(wù)信息的分析扮演著至關(guān)重要的角色，它能夠揭示潛藏的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)、管理漏洞等。通過對企業(yè)異常財(cái)務(wù)信息進(jìn)行分析，企業(yè)可以更加精確地定位問題所在，從而采取針對性的措施進(jìn)行解決。隨著企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大和業(yè)務(wù)的復(fù)雜化，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長，傳統(tǒng)的人工處理方式已難以勝任這一挑戰(zhàn)。人工對這些異常財(cái)務(wù)信息進(jìn)行處理時，由于人工處理大量數(shù)據(jù)的能力有限，無法全面分析所有相關(guān)信息，并且人工處理效率較低，還容易受到主觀判斷的影響。

2、因此，需要一種優(yōu)化的基于ai的企業(yè)異常信息分析方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺點(diǎn)，提供了一種基于ai的企業(yè)異常信息分析系統(tǒng)及方法。

2、根據(jù)本申請的一個方面，提供了一種基于ai的企業(yè)異常信息分析系統(tǒng)，其包括：

3、企業(yè)財(cái)務(wù)異常數(shù)據(jù)收集模塊，用于從企業(yè)的財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)中獲取有異常的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)；

4、企業(yè)財(cái)務(wù)異常數(shù)據(jù)特征編碼模塊，用于對所述有異常的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征編碼以得到多尺度財(cái)務(wù)信息語義特征向量；

5、企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分類結(jié)果生成模塊，用于基于所述多尺度財(cái)務(wù)信息語義特征向量，判斷所述有異常的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的異常類型。

6、根據(jù)本申請的另一個方面，提供了一種基于ai的企業(yè)異常信息分析方法，其包括：

7、從企業(yè)的財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)中獲取有異常的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)；

8、對所述有異常的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征編碼以得到多尺度財(cái)務(wù)信息語義特征向量；

9、基于所述多尺度財(cái)務(wù)信息語義特征向量，判斷所述有異常的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的異常類型。

10、本申請由于采用了以上的技術(shù)方案，具有顯著的技術(shù)效果：

11、本申請?zhí)峁┑幕赼i的企業(yè)異常信息分析系統(tǒng)及方法，其采用基于深度學(xué)習(xí)的人工智能分析技術(shù)，從企業(yè)財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)中獲取有異常的企業(yè)財(cái)務(wù)信息數(shù)據(jù)，并對有異常的企業(yè)財(cái)務(wù)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析從而為有異常的財(cái)務(wù)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行異常類型的判斷。這樣，可以實(shí)現(xiàn)自動化和智能化的企業(yè)異常財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理，有利于提升異常財(cái)務(wù)信息的處理效率和準(zhǔn)確性。

技術(shù)特征：

1.一種基于ai的企業(yè)異常信息分析方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ai的企業(yè)異常信息分析方法，其特征在于，對所述有異常的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征編碼以得到多尺度財(cái)務(wù)信息語義特征向量，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于ai的企業(yè)異常信息分析方法，其特征在于，將所述多個財(cái)務(wù)信息關(guān)鍵詞通過嵌入層以得到多個財(cái)務(wù)關(guān)鍵信息詞嵌入向量，包括：所述嵌入層使用可學(xué)習(xí)的嵌入矩陣對所述多個財(cái)務(wù)信息關(guān)鍵詞進(jìn)行嵌入編碼以得到所述多個財(cái)務(wù)關(guān)鍵信息詞嵌入向量。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于ai的企業(yè)異常信息分析方法，其特征在于，對所述多個財(cái)務(wù)關(guān)鍵信息詞嵌入向量進(jìn)行不同距離信息的上下文編碼以得到所述多尺度財(cái)務(wù)信息語義特征向量，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于ai的企業(yè)異常信息分析方法，其特征在于，所述中短距離財(cái)務(wù)信息上下文編碼器為雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于ai的企業(yè)異常信息分析方法，其特征在于，所述長距離財(cái)務(wù)信息上下文編碼器為基于轉(zhuǎn)換器的語義編碼器。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于ai的企業(yè)異常信息分析方法，其特征在于，基于所述多尺度財(cái)務(wù)信息語義特征向量，判斷所述有異常的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的異常類型，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于ai的企業(yè)異常信息分析方法，其特征在于，對所述多尺度財(cái)務(wù)信息語義特征向量進(jìn)行基于局部分布差異的子類標(biāo)簽相關(guān)度量優(yōu)化以得到優(yōu)化多尺度財(cái)務(wù)信息語義特征向量，包括:

9.一種基于ai的企業(yè)異常信息分析系統(tǒng)，其特征在于，包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于ai的企業(yè)異常信息分析系統(tǒng)，其特征在于，所述企業(yè)財(cái)務(wù)異常數(shù)據(jù)特征編碼模塊，包括：

技術(shù)總結(jié)
本申請?zhí)峁┝艘环N基于AI的企業(yè)異常信息分析系統(tǒng)及方法，涉及智能數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，其采用基于深度學(xué)習(xí)的人工智能分析技術(shù)，從企業(yè)財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)中獲取有異常的企業(yè)財(cái)務(wù)信息數(shù)據(jù)，并對有異常的企業(yè)財(cái)務(wù)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析從而為有異常的財(cái)務(wù)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行異常類型的判斷。這樣，可以實(shí)現(xiàn)自動化和智能化的企業(yè)異常財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理，有利于提升異常財(cái)務(wù)信息的處理效率和準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：童曉華,金克勤
受保護(hù)的技術(shù)使用者：永康翼闊企業(yè)管理咨詢有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19