【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风险动态识别方法，特别是基于多模态模型的内控风险动态识别方法及系统。
技术介绍
1、随着信息技术与内部控制管理体系的不断融合，基于大数据、人工智能等技术的内控风险识别方法已成为组织治理的重要支撑工具。近年来，国内外研究者围绕内控数据的结构建模、语义理解及风险检测机制展开了大量研究与实践探索，尤其是在行政管理、医疗、金融等数据密集型领域，通过构建神经网络模型、规则引擎和逻辑推理框架，对内部流程进行风险感知和动态监测，显著提高了数据利用效率和风险响应能力。然而，现有技术在应对内控操作过程中存在多模态数据协同弱、状态变化序列缺乏时序节奏建模、结构偏离特征难以准确捕捉等问题，尚难以满足复杂业务流程中对风险识别的实时性、精准性与结构完整性的要求。
2、cn119989421a提出了基于大数据分析的行政事业单位内控信息处理方法及系统，通过采用神经网络分别提取业务领域与信息内容的语义嵌入特征，并建立上下文感知的跨维度联合编码机制，实现了业务语义间的动态关联建模与敏感程度判断，在信息脱敏和数据泄露防控方面具有一定实用价值。然而...
【技术保护点】
1.基于多模态模型的内控风险动态识别方法，其特征在于：包括：
2.如权利要求1所述的基于多模态模型的内控风险动态识别方法，其特征在于：所述提取多模态共享语义特征向量集合包括：
3.如权利要求1所述的基于多模态模型的内控风险动态识别方法，其特征在于：所述非监督式状态转移分析包括：
4.如权利要求3所述的基于多模态模型的内控风险动态识别方法，其特征在于：所述状态跳转图的构建包括：
5.如权利要求1所述的基于多模态模型的内控风险动态识别方法，其特征在于：所述激活操作链回溯包括：
6.如权利要求5所述的基于多模态模型...
【技术特征摘要】
1.基于多模态模型的内控风险动态识别方法，其特征在于：包括：
2.如权利要求1所述的基于多模态模型的内控风险动态识别方法，其特征在于：所述提取多模态共享语义特征向量集合包括：
3.如权利要求1所述的基于多模态模型的内控风险动态识别方法，其特征在于：所述非监督式状态转移分析包括：
4.如权利要求3所述的基于多模态模型的内控风险动态识别方法，其特征在于：所述状态跳转图的构建包括：
5.如权利要求1所述的基于多模态模型的内控风险动态识别方法，其特征在于：所述激活操作链回溯包括：
6.如权利要求5所述的基于多模态模型的内控风险动态识别方法，其特征在于：所述插入虚拟校准节点并挂载标签包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：闵旭蓉，张庭富，虞小刚，
申请(专利权)人：南京财信网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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