【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据处理，特别是一种财税数据审核方法及系统。
技术介绍
1、财税数据是指与财务和税务相关的数据，包括但不限于财务报表、税务申报数据、发票和凭证等。这些数据反映了企业的经济活动和经营状况，是企业经营管理的重要依据。财税数据的处理和分析对于企业的财务管理和税务管理非常重要，通过对财税数据的分析，企业可以了解自身的经营状况，评估财务风险和税务风险，制定合理的财务和税务策略。同时，财税数据也是企业向外部机构证明自身实力和信誉的重要依据。
2、财税数据审核是指对企业的财务和税务数据进行审查和核实，以确保数据的真实、准确和合规性。财税数据审核是财务管理和税务管理中的重要环节，有助于企业及时发现和纠正财务和税务问题，保障企业的合规经营和良好信誉。传统的财税数据审核主要依靠人工审查，这种方法既耗时又耗力，而且容易出错，在处理大量数据时，效率问题更加突出，这成为急需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种财税数据审核方法及系统，以解决现有技术中的不足，它能够利用基于人工智能的财税数据审核模型来获取待审核财税数据的审核结果，有助于企业及时发现和纠正财税数据问题，提高处理效率。
2、本申请的一个实施例提供了一种财税数据审核方法，所述方法包括：
3、获取待审核财税数据和所述待审核财税数据对应的至少一条验证数据，其中，所述待审核财税数据包括财税数据待审核项的属性数据，所述至少一条验证数据用于验证所述属性数据；
4、基于所述至
5、利用基于预设训练方法训练的财税数据审核模型，并根据所述属性特征值来获取待审核财税数据的目标审核结果。
6、可选的，所述获取待审核财税数据和所述待审核财税数据对应的至少一条验证数据之后，所述方法还包括：
7、对获取到的所述待审核财税数据进行信息提取，并根据提取到的信息构建目标矩阵，其中，所述目标矩阵的列向量和行向量分别用于表示待审核财税数据的属性数据和验证数据。
8、可选的，所述基于所述至少一条验证数据计算所述待审核财税数据的属性特征值，包括：
9、将所述验证数据输入数据处理模块生成结构化数据，其中，所述数据处理模块基于word2vec构成；
10、对所述结构化数据进行预处理，并将预处理后的结果数据输入到数据计算模块中，以输出所述待审核财税数据的属性特征值，其中，所述数据计算模块基于集成学习算法模型构成。
11、可选的，所述财税数据审核模型包括根据若干财税数据集并基于所述预设训练方法训练得到的，所述财税数据集包括预设数量的财税数据审核结果为审核合格的样本企业的财税数据，所述预设训练方法包括神经网络算法、随机森林算法、支持向量机算法中的一种或多种。
12、可选的，所述财税数据审核模型的目标函数，包括：
13、通过以下算式表示财税数据审核模型的目标函数：
14、
15、其中，f(x)表示财税数据审核模型的目标函数，c表示预设常数，m表示样本数量，l(h(xi))表示预设损失函数，h(xi)表示财税数据审核模型的预测值，xi表示第i个样本的属性特征值。
16、可选的，所述利用基于预设训练方法训练的财税数据审核模型，并根据所述属性特征值来获取待审核财税数据的目标审核结果之后，所述方法还包括：
17、获取待审核财税数据的人工复核结果，其中，所述人工复核结果包括所述待审核财税数据的标签；
18、将所述人工复核结果作为样本、将所述标签作为所述样本的标签，对应添加至所述财税数据审核模型的财税数据集，以实现对所述财税数据审核模型的财税数据集进行更新；
19、基于更新后的所述财税数据审核模型的财税数据集，对所述财税数据审核模型进行迭代，以对所述财税数据审核模型进行在线更新。
20、本申请的又一实施例提供了一种财税数据审核系统，所述系统包括：
21、第一获取模块，用于获取待审核财税数据和所述待审核财税数据对应的至少一条验证数据，其中，所述待审核财税数据包括财税数据待审核项的属性数据，所述至少一条验证数据用于验证所述属性数据；
22、计算模块，用于基于所述至少一条验证数据计算所述待审核财税数据的属性特征值；
23、第二获取模块，用于利用基于预设训练方法训练的财税数据审核模型，并根据所述属性特征值来获取待审核财税数据的目标审核结果。
24、可选的，所述第一获取模块之后，所述系统还包括：
25、提取模块，用于对获取到的所述待审核财税数据进行信息提取，并根据提取到的信息构建目标矩阵，其中，所述目标矩阵的列向量和行向量分别用于表示待审核财税数据的属性数据和验证数据。
26、本申请的又一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时实现上述任一项所述的方法。
27、本申请的又一实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以实现上述任一项所述的方法。
28、与现有技术相比，本专利技术首先获取待审核财税数据和待审核财税数据对应的至少一条验证数据，然后基于至少一条验证数据计算待审核财税数据的属性特征值，利用基于预设训练方法训练的财税数据审核模型，并根据属性特征值来获取待审核财税数据的目标审核结果。它能够利用基于人工智能的财税数据审核模型来获取待审核财税数据的审核结果，有助于企业及时发现和纠正财税数据问题，提高处理效率。
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1.一种财税数据审核方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待审核财税数据和所述待审核财税数据对应的至少一条验证数据之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一条验证数据计算所述待审核财税数据的属性特征值，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述财税数据审核模型包括根据若干财税数据集并基于所述预设训练方法训练得到的，所述财税数据集包括预设数量的财税数据审核结果为审核合格的样本企业的财税数据，所述预设训练方法包括神经网络算法、随机森林算法、支持向量机算法中的一种或多种。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述财税数据审核模型的目标函数，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用基于预设训练方法训练的财税数据审核模型，并根据所述属性特征值来获取待审核财税数据的目标审核结果之后，所述方法还包括：
7.一种财税数据审核系统，其特征在于，所述系统包括：
8.根据权利要求7所述的系统，其特
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时实现所述权利要求1至6中任一项所述的方法。
10.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以实现所述权利要求1至6中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种财税数据审核方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待审核财税数据和所述待审核财税数据对应的至少一条验证数据之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一条验证数据计算所述待审核财税数据的属性特征值，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述财税数据审核模型包括根据若干财税数据集并基于所述预设训练方法训练得到的，所述财税数据集包括预设数量的财税数据审核结果为审核合格的样本企业的财税数据，所述预设训练方法包括神经网络算法、随机森林算法、支持向量机算法中的一种或多种。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述财税数据审核模型的...
【专利技术属性】
技术研发人员：屠磊，张明德，刘宁，
申请(专利权)人：中智薪税技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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