一种财务报销风险评分方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种财务报销风险评分方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法先通过预处理和利用自然语言大模型进行用户数据增强处理，如此得到了高质量且内容更加丰富的数据，然后结合了层次分析模型和机器学习模型对数据进行分析，之后通过权重分配的方式，实现了对不同评分结果的灵活调整。进而可以根据具体业务需求和风险偏好，合理调整层次分析模型和机器学习模型在综合评分中的权重，使得最终的风险评分结果更加符合实际需求。最后，通过层次分析模型和机器学习模型得到综合风险评分。综上，该方法通过综合运用数据预处理、增强、层次分析和机器学习及大模型等多种技术手段，为财务报销风险管理提供了更准确的数据支持。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种财务报销风险评分方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、随着互联网的蓬勃发展和人工智能算法、大数据、云计算等技术的迅速革新，信息技术在业务优化改进中的作用日益凸显。特别是在企业财务报销管理领域，传统的人工审核模式已逐渐被信息化服务模式所取代。

2、为了进一步提升对员工报销的效率，现有技术中引入了财务报销管理机制，旨在通过智能化的手段，实现报销流程的简化和高效化，从而为企业创造更大的价值。现有的财务报销管理机制中，通过结合机器学习(ml(machine learning))对报销人员的财务报销风险值进行评估，进而根据财务报销风险值进一步考虑是否继续进行报销。

3、然而，为了达到更好的效果，需要提高机器学习模型的预测能力，以提升利用机器学习对报销人员的报销风险评分的准确性。

技术实现思路

1、针对上述问题，本申请提供了一种财务报销风险评分方法，包括以下内容：

2、第一方面，本申请提供了一种财务报销风险评分方法，该方法包括：

3本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种财务报销风险评分方法，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，所述利用自然语言大模型对所述预处理后的数据进行数据增强处理包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于层次分析模型对经过所述数据增强处理后的数据进行处理，得到第一评分包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于机器学习模型对经过所述数据增强处理后的数据进行处理，得到第二评分包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用训练好的自然语言大模型对风险值大于预设风险值的高风险数据进行数据增强处理包括：

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【技术特征摘要】

1.一种财务报销风险评分方法，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，所述利用自然语言大模型对所述预处理后的数据进行数据增强处理包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于层次分析模型对经过所述数据增强处理后的数据进行处理，得到第一评分包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于机器学习模型对经过所述数据增强处理后的数据进行处理，得到第二评分包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用训练好的自然语言大模型对风险...

【专利技术属性】
技术研发人员：何雪海，冯洁，张赫中，张自强，陈建，朱丙坤，胡怀予，
申请(专利权)人：太保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：