基于深度学习融合模型的财务审批异常识别与风险预警

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DOI: 10.12361/2705-0416-07-05-174972

基于深度学习融合模型的财务审批异常识别与风险预警

童佳宁

浙江工商职业技术学院

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摘要：如今高校财务项目在数量和复杂度上日益增加，传统处理方式存在效率低、标准不一致等问题，所用数据时效性差、搜集不全面，导致高校在进行审批时判断不全面，无法实现风险的提前预告。本文提出一种深度学习融合模型应用于高校财务的方案，在规范数据样式的基础上打破校内各部门数据孤岛，并定时通过外部接口对数据进行更新。方案基于算法深入挖掘时序数据与财务特征之间的深层联系，实现动态、实时的风险识别与预警。实验结果表明，该方案在审批准确性、响应速度、风险预警能力及决策全面性等方面均显著优于传统方法，有效提升高校财务管理智能化水平。此外文章提出高校之间可以通过项目数据加密共享的方式强化合作，推动建设更为健康的财务体系。

关键词：

高校财务；深度学习；风险预警；审批决策

Universe Scientific Publishing

ISSN：2705-0408

年,卷(期)：2025,7(5)