数据挖掘与神经网络在财务异常检测中的应用

"本文提出了一种基于数据挖掘与神经网络的财务异常数据监测分析算法，旨在解决电算化会计中效率低下、人力及时间资源消耗大、智能化程度低的问题。通过数据挖掘技术处理原始财务数据，去除无用信息，保留有价值的数据，并进行标准化处理。然后运用神经网络算法对标准化后的数据进行异常检测，实现财务异常的智能预警。测试结果显示，该算法的异常监测正确率超过90%，证明其高效、低能耗和智能化的特点。" 在当前的电算化会计环境中，虽然计算机技术的普及极大地提高了会计工作的效率，但仍然存在一些挑战，如原始数据处理不充分，异常数据识别困难等。传统的电算化会计依赖人工输入数据并进行简单的逻辑判断和人工审核，这种方法不仅耗时耗力，而且容易出错，无法满足大数据时代对财务数据处理的高效需求。 数据挖掘是一种从大量数据中发现有价值信息的技术，它在本文中被用来预处理财务数据，通过一系列的数据清洗和特征选择过程，去除噪声和无关信息，只保留有助于异常检测的关键数据。这一步骤有助于提高后续分析的精确性和效率。 神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，特别适合于模式识别和分类任务。在财务异常监测中，神经网络可以学习历史数据的模式，建立一个模型来识别出与正常模式显著不同的异常数据。通过对标准化后的财务数据进行训练，神经网络能够自动学习和识别异常模式，实现财务异常的实时预警，大大减少了人为干预的需求。 该算法的应用不仅提升了异常检测的速度，降低了运行成本，还增强了系统的智能化程度。与传统方法相比，它能在大量数据中快速准确地找出潜在的财务异常，这对于防止财务欺诈、提高财务报告的准确性以及支持决策制定具有重要意义。 通过国家自然科学基金项目和中央高校基本科研业务费专项资金的支持，作者姜齐艳和王鲁平成功研发了这一算法，并通过实际测试验证了其有效性。测试结果表明，该算法在财务异常数据监测方面的准确率超过90%，这进一步确认了其在电算化会计领域的优越性能。 结合数据挖掘和神经网络的财务异常数据监测分析算法为电算化会计带来了革命性的改进，它提高了工作效率，降低了资源消耗，并推动了会计领域的智能化进程。随着技术的不断进步，这种算法有望在未来的财务管理和审计工作中发挥更大的作用。