基于多模态智能审计的采购回扣风险预警与管理方法及系统、电子设备、计算机可读存储介质技术方案

本发明专利技术属于计算机技术与商业管理交叉领域，公开了一种基于多模态智能审计的采购回扣风险预警与管理方法及系统、电子设备、计算机可读存储介质。该方法包括以下步骤：通过改进的Apache PDFBox解析器分割PDF发票图像；结合CLIP模型与OCR技术，利用跨模态注意力层校正OCR文本，生成多模态一致性差异值，判定发票真伪；当检测到虚假发票时，生成标准化风险事件，从图数据库中提取供应商、采购员及交易边数据构建时序子图；基于图神经网络识别异常模式，并使用时序风险评分模型验证风险，执行处置策略。本发明专利技术通过多模态融合、动态图分析与时序建模，解决了传统审计中虚假发票检测精度低、异常资金追溯耗时长、风险预测滞后等问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机技术与商业管理交叉领域，具体涉及基于多模态智能审计的采购回扣风险预警与管理方法及系统、电子设备、计算机可读存储介质。

技术介绍

1、随着企业采购规模的扩大，采购回扣等隐蔽利益输送行为呈现技术化、隐蔽化趋势，传统审计手段已难以应对新型欺诈模式。现有技术主要存在以下局限性：

2、1. 人工审计与规则引擎的不足

3、传统方法依赖人工审核纸质合同与发票，辅以基于固定规则（如金额阈值、供应商黑名单）的自动化工具。例如，企业资源计划（erp）系统通过预设规则筛选异常交易（如合同金额超额），但存在显著缺陷：（1）漏检率高：人工审核对篡改合同、虚假发票的漏检率超过46%；（2）规则僵化：静态规则无法适应复杂篡改手段（如对抗样本攻击），且更新周期长达数周。

4、2. 单模态ocr技术的局限性

5、现有ocr技术（如tesseract、adobe pdf extract）仅提取文本信息，缺乏对图像语义的验证能力；

6、3. 静态交易网络分析的缺陷

7、基于图数据库（如neo4j）的交易本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多模态智能审计的采购回扣风险预警与管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多模态智能审计的采购回扣风险预警与管理方法，其特征在于，所述步骤1中的图像内嵌文本集合{T}是指通过OCR技术从图像区块中识别的文本组成的集合。

3.根据权利要求2所述的基于多模态智能审计的采购回扣风险预警与管理方法，其特征在于，所述步骤2中的所述关联权重的计算公式为：

4.根据权利要求3所述的基于多模态智能审计的采购回扣风险预警与管理方法，其特征在于，所述步骤3中的所述校正后的文本集合与图像区块集合的差异值的具体计算公式为：

<...

【技术特征摘要】

1.一种基于多模态智能审计的采购回扣风险预警与管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多模态智能审计的采购回扣风险预警与管理方法，其特征在于，所述步骤1中的图像内嵌文本集合{t}是指通过ocr技术从图像区块中识别的文本组成的集合。

3.根据权利要求2所述的基于多模态智能审计的采购回扣风险预警与管理方法，其特征在于，所述步骤2中的所述关联权重的计算公式为：

4.根据权利要求3所述的基于多模态智能审计的采购回扣风险预警与管理方法，其特征在于，所述步骤3中的所述校正后的文本集合与图像区块集合的差异值的具体计算公式为：

5.根据权利要求4所述的基于多模态智能审计的采购回扣风险预警与管理方法，其特征在于，所述步骤4具体为：

6.根据权利要求5所述的基于多模态智能审计的采购回扣风险预警与管理方法，其特征在于，所述步骤5中的所述利用图神经网络gnn进行初步检测包括采用时序图注意力网络t-gat，进行高频交易检测和采购回扣识别；其...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴少华，宋峥晨，林晓东，郑添龙，肖信，吴茂芳，
申请(专利权)人：厦门美亚亿安信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：