基于深度学习模型的企业内部风险评测

随着大数据技术的普及,数据规模呈指数形式增长。传统的风险评测主要依靠人工的方法,这种方法无法高速且有效地处理规模海量且形式复杂的数据信息,同时,由于评审人员水平参差,导致评审过程中存在误差问题。因此,文章提出将基于深度学习的智能审计模型,用于处理现如今大规模数据的企业内部风险评测的审计任务。文章首先详细介绍数据预处理(样本数值化)以及模型搭建过程,随后进一步介绍模型训练优化步骤,并且在最终测试阶段获得企业风险评估结果。文章研究的内容能有效解决传统风险评测方式中存在的诸多隐患,并利用深度学习思想挖掘大规模数据深层的、潜在的信息关联信息,从而提升企业内部风险评测结果的准确性和可靠性。