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摘要
随着人工智能和大数据技术的快速发展，政府和企业正积极探索和构建财务共享服务模式，并由此构建智能化审计平台。首先，在财务共享服务框架下，分析企业财务大数据流向，以及大数据采集、清洗和存储的预处理过程。其后，提出基于变分自编码器(VAE)和双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的财务数据自动审计方案。利用VAE神经网络对会计分录进行重建，并基于重建误差确定罕见或异常的业务名称。利用Bi-LSTM对会计分录中的金额进行数值预测，自动检测出偏离正常预测的记账金额值。实验结果表明，所提方法能够准确识别出企业资源规划(ERP)系统中的异常财务分录和发生金额，有效改善财务共享服务中心的大规模企业财务数据的审计效率。
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单位淮南联合大学; 经济管理学院
