一种基于互联网大数据技术的财会督查系统

本发明涉及风险管理，特别是一种基于互联网大数据技术的财会督查系统。

背景技术：

1、随着互联网技术和大数据的快速发展，财务管理领域逐渐向自动化、智能化和数据驱动的方向转变，传统的财务管理系统主要依赖人工操作和分散的管理手段，在处理大量财务数据时容易出现数据滞后、信息不对称以及人为错误等问题，近年来，企业逐渐采用erp(企业资源规划)和crm(客户关系管理)集成系统来提升财务管理的效率，然而，随着企业规模的扩大和跨平台操作的增加，财务数据的多样性和复杂性也显著提升，特别是在不同财务系统之间的数据同步、标准化和一致性方面，仍存在较大技术挑战，此外，财务合规性要求日益严苛，企业需要快速响应和适应日新月异的税务、会计政策法规，这进一步加剧了财务管理的复杂性和风险；

2、现有的财务管理系统虽然已经能够实现部分自动化的财务数据处理，但在数据整合和异常检测方面仍存在明显不足，首先，现有系统大多缺乏统一的数据标准化和清洗机制，跨平台的财务数据往往格式各异，数据冗余和重复问题严重，导致无法有效进行数据比对和分析，其次，现有的异常检测手段大多依赖于预先设定的规则，缺乏灵活性和智能化，无法应对复杂多变的财务环境，尤其是在处理大规模、实时的财务交易数据时，现有系统在数据异常识别、风险预测以及预警生成的准确性和及时性方面存在较大缺陷，此外，现有技术在财务趋势分析和合规性审核方面也存在滞后性，无法充分利用历史数据和最新政策法规进行智能化的决策支持，这些不足使得企业在面对复杂的财务环境时，容易产生数据不一致、合规风险以及财务管理效率低下的问题。

技术实现思路

1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明提供了一种基于互联网大数据技术的财会督查系统解决现有系统大多缺乏统一的数据标准化和清洗机制，跨平台的财务数据往往格式各异，数据冗余和重复问题严重，导致无法有效进行数据比对和分析的问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

4、第一方面，本发明实施例提供了一种基于互联网大数据技术的财会督查系统，其包括，

5、采集模块、处理模块、对比模块、异常检测模块、分析模块、审核模块和推荐模块，

6、所述采集模块，用于通过互联网从多个不同的财务管理平台中采集财务数据，将采集的财务数据传递至处理模块；

7、所述处理模块，用于对采集的财务数据进行标准化、清洗和去重操作，将处理后的标准化数据传递至比对模块，同时，将副本数据传递至异常检测模块和分析模块；

8、所述比对模块，采用精确匹配算法对经过处理的财务数据进行金额、交易时间、交易对象和发票编号四个维度的智能化比对，识别不同平台间的数据不一致性，生成比对报告并标记异常数据，将比对后的异常数据传递至异常检测模块；

9、所述异常检测模块，基于大数据的机器学习算法构建异常行为预测模型，利用历史财务数据训练异常行为预测模型，将异常数据输入异常行为预测模型，分析交易数据并预测潜在的异常行为，对实时财务交易进行监控，实时检测并生成预警信息，将异常数据传递至分析模块，同时预警信息传递至审核模块进行合规性审查；

10、所述分析模块，基于历史财务数据进行时间序列建模，预测未来的财务趋势和潜在的财务风险，并生成财务趋势报告，将分析结果传递至审核模块；

11、所述审核模块，用于根据最新的财务政策法规对企业的财务数据进行合规性审核，将审核结果传递至推荐模块，同时合规性审核报告反馈给财务人员；

12、所述推荐模块，用于对不符合合规性要求的财务数据生成整改建议。

13、作为本发明所述基于互联网大数据技术的财会督查系统的一种优选方案，其中：所述通过互联网从多个不同的财务管理平台中采集财务数据是指，

14、通过互联网与erp、crm、税务系统和银行流水系统不同的财务管理平台进行连接，使用各平台提供的api接口实现数据的实时同步与采集；

15、采集模块与处理模块连接，处理后的数据从处理模块传递到其他模块。

16、作为本发明所述基于互联网大数据技术的财会督查系统的一种优选方案，其中：所述用于对采集的财务数据进行标准化、清洗和去重操作，具体步骤为，

17、在api接口的基础上，处理模块首先对采集到的财务数据进行结构化处理，识别数据来源，采用基于机器学习的分类算法识别财务数据中的发票编号、金额和交易时间，将财务数据分类为发票、凭证和交易记录三个不同的数据类型，并传递至处理模块；

18、处理模块通过数据转换算法将不同平台的数据格式转换为.json格式，并通过清洗算法去除其中的错误数据；

19、通过对发票编号、交易时间和金额的比对，处理模块采用哈希算法去除重复的财务数据；

20、对处理后的财务数据进行标准化评分，并判断数据的完整性与一致性；

21、经过标准化的财务数据首先传递至比对模块，系统会对不同平台的数据在金额、交易时间、交易对象和发票编号四个维度上进行比对，生成比对报告；

22、然后，将经过标准化的财务数据再按比例分成两份副本，一份副本传递至异常检测模块；

23、同时，另一份副本传递至分析模块。

24、作为本发明所述基于互联网大数据技术的财会督查系统的一种优选方案，其中：所述采用精确匹配算法对经过处理的财务数据进行金额、交易时间、交易对象和发票编号四个维度的智能化比对，具体步骤为，

25、处理模块将经过标准化的数据传递至比对模块，将每条财务数据表示为一个四维向量，分别对应金额、交易时间、交易对象、发票编号四个维度，表达式为：

26、vi＝[mi，ti，oi，fi]；

27、其中，i为索引变量，vi表示第i条财务数据向量，mi表示第i条财务数据的金额，ti表示第i条财务数据的交易时间，oi表示第i条财务数据的交易对象，fi表示第i条财务数据的发票编号。

28、作为本发明所述基于互联网大数据技术的财会督查系统的一种优选方案，其中：所述识别不同平台间的数据不一致性，生成比对报告并标记异常数据，将比对后的异常数据传递至异常检测模块，具体为，

29、比对模块通过计算两条数据向量之间的加权余弦相似度来判断其相似性，得到相似度simkj；

30、设定相似度阈值τ；

31、当simkj≥τ时，则认为两条数据匹配；

32、当simkj＜τ时，则认为两条数据不匹配，并标记为异常数据；

33、根据被标记的异常数据生成比对报告，异常数据和比对报告将被传递至异常检测模块。

34、作为本发明所述基于互联网大数据技术的财会督查系统的一种优选方案，其中：所述基于大数据的机器学习算法构建异常行为预测模型，利用历史财务数据训练异常行为预测模型，具体步骤为，

35、选择多层神经网络mlp作为异常行为预测模型的核心模型；

36、对于金额，直接使用交易金额数值，并进行归一化处理，将其缩放到[0，1]区间；

37、对于交易时间，将时间信息转换为时间戳，并通过正弦和余弦变换捕捉交易时间的周期特征；

38、对于交易对象，使用哈希函数将交易对象编码为固定长度的数值向量；

39、对于发票编号，发票编号同样通过哈希函数进行数值化，并且通过分桶处理，将相似的发票编号归为同类；

40、将经过处理后的财务数据输入异常行为预测模型，得到异常概率值，表达式为：

41、

42、φy(xy)＝log(1+xy)·sin(xy+αy)；

43、其中，pab表示第a条交易和第b条交易之间发生异常的概率，y为索引变量，e为自然常数，wy表示第y个维度的权重，φy(xy)表示第y个维度输入特征xy进行的非线性变换函数，φ表示非线性变换函数，sin表示正弦函数，αy表示第y个维度的相位调整参数；

44、基于异常概率，设定阈值，判断异常风险，当异常概率超过设定阈值时触发预警机制。

45、作为本发明所述基于互联网大数据技术的财会督查系统的一种优选方案，其中：所述将异常数据输入异常行为预测模型，分析交易数据并预测潜在的异常行为，对实时财务交易进行监控，实时检测并生成预警信息，具体步骤为，

46、收集实时财务数据，对实时财务数据进行数据结构化、分类、数据清洗、标准化、特征提取、编码和去重处理，将经过处理后的实时财务数据输入异常行为预测模型，根据输入数据和历史数据训练权重计算出异常行为的概率值pab；

47、设定阈值§；

48、当pab超过设定阈值§时，系统认为该交易为高度风险交易，并生成实时预警信息；

49、系统对每一笔财务交易进行实时监控，分析潜在的异常行为；

50、当系统检测到异常行为时，生成预警信息，并将该信息传递至审核模块进行合规性审查。

51、作为本发明所述基于互联网大数据技术的财会督查系统的一种优选方案，其中：所述基于历史财务数据进行时间序列建模，预测未来的财务趋势和潜在的财务风险，并生成财务趋势报告，分析结果传递至审核模块，具体为，

52、采集模块从多个财务管理平台中收集历史财务数据，处理模块对这些数据进行标准化、清洗和去重操作，处理模块将这些数据传递至分析模块，进入时间序列建模阶段；

53、在时间序列建模中，选择自回归积分滑动平均arima模型作为基础进行预测，表达式为：

54、xt＝&1xt-1+&2xt-2+…+&pxt-p+θ1∈t-1+θ2∈t-2+…+θu∈t-u+∈t；

55、其中，xt表示时间t的财务数据，&p表为第u个自然回归系数，θu表示第u个滑动平均系数，∈t为白噪声项，p和u均为索引变量；

56、基于xt计算财务风险预测值，表达式为：

57、

58、其中，ft为时间t的财务风险预测值，表示历史时间点的数量，ψz(xt-z)表示第z个时间点的非线性变换函数，z表示索引变量，wz表示第z个时间点的权重；

59、根据交易金额、交易时间、交易对象、发票编号和财务风险预测值生成财务趋势报告，分析模块将生成的财务趋势报告和风险评估报告传递至审核模块。

60、作为本发明所述基于互联网大数据技术的财会督查系统的一种优选方案，其中：所述根据最新的财务政策法规对企业的财务数据进行合规性审核，将审核结果传递至推荐模块，同时合规性审核报告反馈给财务人员，具体为，

61、通过系统与税务局、财政部的api接口连接，系统自动抓取并解析最新的政策文件，提取得到税率变化、发票管理和报税要求，根据解析后的政策法规，生成税率检查规则；

62、系统将每条财务数据与合规性规则进行比对，根据生成的税率检查规则计算出每一条数据的合规性得分，表达式为：

63、

64、其中，sc表示企业财务数据的合规性得分，取值范围为[0，1]，表示合规性程度，i表示索引变量，n表示财务数据条目的总数，wi第i条财务数据的权重，αi表示第i条财务数据的调节系数，xi表示第i条财务数据与法规要求的差异值，μi表示政策法规中的合规标准值；

65、审核完成后，系统将审核结果传递至推荐模块，审核报告也会同步反馈给财务人员，帮助他们及时发现问题并进行数据修正。

66、作为本发明所述基于互联网大数据技术的财会督查系统的一种优选方案，其中：所述对不符合合规性要求的财务数据生成整改建议是指，

67、系统从企业的财务历史数据库中提取历史合规性记录、过去的整改措施和财务操作日志；

68、针对税率、发票管理和报税时间，系统会结合行业的最佳做法提供符合最新政策法规的建议；

69、通过预设的规则库，系统自动匹配不合规项的原因，生成相应的整改步骤；

70、系统将生成明确的操作步骤，指导财务人员如何在企业财务管理平台中执行整改。

71、本发明有益效果为：通过模块化设计，包括采集模块、处理模块、比对模块、异常检测模块、分析模块、审核模块和推荐模块，能够从多个财务管理平台采集数据，进行标准化处理和智能化比对，依托机器学习模型实现异常检测和财务风险预测，有效解决了现有技术中的数据一致性、异常检测和合规性审核问题，属于财务大数据智能分析和风险管理技术领域。