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申请/专利权人：天津廷皓软件科技有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于数据处理的内控智能审核系统及方法。具体包括：首先，实时获取并整合同步原始数据，对整合同步后的原始数据进行数据缓存管理，同时通过负载均衡技术分配资源；其次，对整合同步后的原始数据进行预处理，并对预处理后的数据进行智能处理与分析，得到分析结果；最后，对分析结果应用异常检测算法进行异常检测和风险评估，生成风险异常评估报告。解决了现有技术对数据处理不够准确以及对内控智能审核的全面性和效率较差的技术问题。

主权项：1.一种基于数据处理的内控智能审核方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.实时获取并整合同步原始数据，对整合同步后的原始数据进行数据缓存管理，同时通过负载均衡技术分配资源；在数据同步处理的过程中，引入同步一致性增强算法；具体实现过程如下：从所有同步节点收集数据，并引入加权因子，计算预期均值： ，其中,是第个节点的权重；是第个节点的数据值；是节点总数；再对每个节点计算节点数据值与预期均值的差异度量： ，其中，是自然对数的底数；对偏离预期均值较大的节点进行数据调整；对每个节点的数据，当大于根据专家经验法预设的阈值时，需要调整；使用逐步逼近的方法来调整数据； ，其中，是学习率参数，用于控制调整步长；是调整后的第个节点的数据值；完成数据调整后，将更新后的数据同步到所有节点；最后，再次计算所有节点数据的的值，确认的值是否降低到了预设的阈值；S2.对整合同步后的原始数据进行预处理，并对预处理后的数据进行智能处理与分析，得到分析结果；在预处理中的模式识别的过程中，引入维度压缩算法，具体实现过程如下：对每个特征向量使用最大最小归一化方法进行规范化处理，得到归一化特征向量；再计算每个特征向量的模长： ，其中,是可调整的参数；是特征向量的模长，表示特征向量的总量级；表示特征向量的元素个数；表示第个归一化特征向量；对每一个特征向量的模长进行压缩处理，得到压缩后的特征值： ，其中，和是可调整的参数，用于微调压缩的效果；是压缩后的特征值；对归一化后的特征向量进行调整，并用调整后的特征向量替换原数据集中的特征向量； ，其中，是可调整的参数，用于控制压缩后特征向量的调整程度；表示压缩处理后的特征向量；S3.对分析结果应用异常检测算法进行异常检测和风险评估，生成风险异常评估报告；在异常检测中，引入异常区分增强算法来区分真实异常和正常波动；具体实现过程如下：对异常检测的数据进行标准化处理，得到标准化后的数据集，再计算标准化后的数据集的加权移动平均；为每个数据点引入时间间隔变量，表示相邻数据点之间的时间差；计算波动性评分： ，其中，代表在计算波动性评分时考虑的数据点的数量，表示加权移动平均计算时分析的时间窗口大小；表示标准化后的数据集的第i个数据点；引入波动速率： ，其中，是相邻数据点的差值；将波动速率融入波动性评分中： ，其中，和是调整系数，根据专家经验法获得；是综合波动性评分；对于每个数据点，根据专家经验法维护一个异常历史记录指标；结合异常历史记录指标来调整综合波动性评分： ，其中，是权重参数；是最终波动性评分；将最终波动性评分与根据专家经验法预设的阈值进行比较，识别和评估数据的波动性；在进行风险评估时，引入风险影响量化算法来量化风险的潜在影响和紧急程度，具体实现过程为：估计每种风险发生的概率；对于每种风险，根据专家经验法估算潜在的成本影响，包括直接成本和间接成本；对于每种风险，计算风险影响： ，综合评定风险的紧急程度： ；其中，表示每种风险的发生频率。

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