摘要
本发明公开了一种会计数据处理方法及系统,涉及会计数据智能处理技术领域,包括:采集企业内部的原始会计数据,生成原始会计数据集;进行预处理,生成结构化会计数据集;将其输入人工智能分类模型中,输出分类后的结构化数据集;将其根据类别标识自动归档;进行数据校验,识别异常数据,并生成校验结果;对异常数据,进行异常成因分析,并根据分析结果自动生成对应的处理建议;依据处理建议对异常数据进行处理,并记录处理建议和执行结果。本发明实现了会计数据从采集、分类、归档、校验到异常处理的全流程智能自动化,提升了数据处理效率与准确性,降低了人工成本和风险,实现了异常数据的闭环管理和可追溯性,适用于多类型复杂会计数据场景。
技术关键词
会计数据处理方法
人工智能分类
智能分析模型
识别异常数据
会计数据处理系统
文本特征向量
深度神经网络分类
数据一致性校验
校验规则
历史数据特征
深度特征提取
标识
凭证
多模态
电子发票
文本识别
收付款
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数据异常检测方法
深度学习算法
变电站监控系统
sigmoid函数
识别异常数据
数字孪生技术
数字孪生模型
数据处理方法
数据处理装置
数据中心
多通道
智能分析模型
缓存机制
系统资源利用率
动态数据采集