一种基于稳定学习的财务报表自动化审计方法及系统

本发明涉及人工智能技术领域，具体公开一种基于稳定学习的财务报表自动化审计方法及系统，本发明通过稳定学习网络有效解决了传统审计方式依赖通用数据采集技术导致的噪声引入和质量管控不足的问题，提升了模型泛化能力；采用包含因果推断模块和风险预测模块的稳定学习网络，克服了传统简单模型结构难以处理复杂非线性数据及易陷入局部最优解的缺陷，增强了对异常数据和恶意攻击的抵御能力；利用知识蒸馏技术和领域自适应训练，降低了对高性能硬件和复杂软件框架的依赖，提高了模型在不同行业审计需求下的适用性和可解释性，从而显著提升了财务报表自动化审计的效率、准确性和可信度。