基于深度学习的财务舞弊多维度特征提取与审计预警模型构建

摘要

随着企业财务数据呈现爆炸式增长和舞弊手段日益复杂化，传统审计方法在风险识别效率与准确性方面面临严峻挑战。深度学习技术凭借其强大的特征学习与模式识别能力，为财务舞弊检测提供了新的技术路径。本研究立足于跨学科交叉视角，致力于构建融合财务指标、非结构化文本和关系网络等多维度特征的智能审计模型，通过深度神经网络提取高维非线性特征，实现舞弊风险的早期预警与精准识别，为现代审计技术创新提供理论支撑与方法借鉴。