一种基于机器学习的财务数据中会计科目智能分析方法

本发明公开了一种基于机器学习的财务数据中会计科目智能分析方法，涉及财务数据分析领域，包括：P1：获取财务数据；P2：数据识别归类；P3：异常分析；P4：风险分析；P5：异常词条校对；通过设定特征词和使用TF‑IDF算法计算重要分数能更准确地评估词条与会计科目的关联度，从而提高了分类的准确度，实现词条与会计科目的自动化分类；通过排序选取预警词条，减少了因漏审高风险词条而带来的潜在风险，确保了关键异常词条得到及时处理和审查，避免了可能的财务不准确性或违规问题；同时，通过依据每个处理人员的处理效率进行分析得到优先值，并据此进行循环调度分配，能够帮助实现任务分配的效率和公平性，提高了整体处理效率。