[发明专利]一种基于大数据AI技术的工程审计问题监测方法与系统

说明书

本发明提供了一种基于大数据AI技术的工程审计问题监测方法与系统，包括：根据采集的审计信息，确定审计需求；将所述审计需求输入预先构建的审计关联模型，得到审计目标数据；将所述审计目标数据输入预先构建的审计自主监督模型，得到审计监测结果。本发明通过数据识别和数据挖掘技术在审计项目中的应用，能够拓宽审计范围、促进全面开展审计监督，数据挖掘技术通过对数据描述、推演、挖掘被审计单位数据库中深层的、隐藏的关系，发掘和提取未知的数据运行模式，实现对审计问题的监测。

技术领域

本发明涉及审计问题监测技术领域，特别涉及一种基于大数据AI技术的工程审计问题监测方法与系统。

背景技术

目前，由于工程项目建设过程资料种类繁多、数量庞大，但我国电子文件管理体系的不完备，导致工程建设领域存在电子文档管理混乱、信息不全等不良现象，甚至存在着大量的传统纸质文档无法转换为电子档案管理，无法满足当前的管理需求，导致对工程建设全过程合规性的实时监督缺乏有效地抓手。随着信息化程度的不断提升，虽然部分企业通过智能管理系统对造价、财务、合同等进行管理，但整体数据集成差，信息割裂，数据质量不高，提取利用有效数据困难。设计、施工、业主、供应商等项目参建方无法统一数据的接口，导致缺乏可关联的主数据，企业无结构化数据可供使用，导致对工程建设全过程的监督质效低下，存在较高的管理风险。

发明内容

本发明提供的一种基于大数据AI技术的工程审计问题监测方法与系统，包括：

根据采集的审计信息，确定审计需求；

将所述审计需求输入预先构建的审计关联模型，得到审计目标数据；

将所述审计目标数据输入预先构建的审计自主监督模型，得到审计监测结果；

所述审计关联模型的构建包括：

针对所述审计需求进行特征抽取，确定待抽取特征；

针对所述审计需求进行特征选择，确定待抽取类别；

基于预设的审计数据库，根据所述待抽取特征和待抽取类别进行数据提取，并针对提取的数据进行数据清洗和数据消重，得到关联数据；

将所述关联数据和所述审计需求进行关联度计算，筛选关联度计算结果大于预设阈值的关联数据作为审计目标数据对审计关联模型进行构建。

优选的，所述审计自主监督模型的构建包括：

针对所述审计目标数据进行多模态自监督学习，标注问题数据；

针对所述问题数据按照预设的问题属性值进行文本分类，得到审计监测结果。

优选的，所述针对所述审计目标数据进行多模态自监督学习，标注问题数据，包括：

针对所述审计目标数据的掩码数据进行编码，得到一级编码数据；

基于所述审计需求，针对所述审计目标数据进行权重设置，得到权重设置信息；

针对所述审计目标数据中的无掩码数据进行编码，得到二级编码数据；

基于所述一级编码数据、二级编码数据和权重设置信息，确定问题数据，并对所述审计目标数据中的问题数据进行问题标注。

优选的，所述根据采集的审计信息，确定审计需求，包括：

采集审计信息，并对所述审计信息进行结构化转换，得到一级转换信息；

将所述一级转换信息进行多尺度特征融合，获取融合信息；

根据所述融合信息进行关键信息提取，确定所述审计信息对应 审计需求；

其中，所述审计信息包括：审计目标、审计范围和审计内容。