区块链在金融数据处理的应用

论文首先对区块链进行了概述,主要介绍了区块链的定义及其关键技术,主要包括分布式账本、密码学、共识机制和智能合约。其次,论文研究区块链技术在金融数据处理中的应用,主要分析了区块链技术在金融数据存储方式、金融数据互联与共享、金融数据安全和金融数据统计方面应用的优势。随后提出区块链技术应用于金融数据处理的不足之处,如缺少标准和法律法规,暴露出很多技术与安全性问题。最后,论文提出了改进措施,如推动区块链技术和模式创新以及培养复合型人才。

金融数据处理服务企业的作业成本法应用研究

企业具体的生产经营活动可以视为相互关联的“作业链”,而企业就是通过整合这些“作业链”为客户提供商品或服务的组织。作业成本法是一种以“作业消耗资源、产出消耗作业”为原则,按照作业动因将企业资源费用分配到产品、服务等对象的成本计算方法,该方法在制造企业被广泛运用。本文介绍了作业成本法的基本内容与现实意义,通过T信息系统服务公司应用作业成本法获得所需客户服务成本信息的实践,说明作业成本法在金融数据处理服务企业中的适用性。

人工智能技术在金融数据处理领域的应用

20世纪50年代初,“人工智能”的概念在达特茅斯会议上被首次提出,这之后,人工智能开始了飞速发展。人们相信,人工智能的发展可以开启未来世界的大门。近年来,伴随着人工智能技术的逐渐成熟和广泛运用,其发展轨迹也从单纯的科学研究走向了应用领域,在金融行业中人工智能的应用就是非常典型的例子。本文介绍了人工智能的基本概念、发展现状及核心技术特点,并对人工智能在金融领域的相关研究进行了综述。重点介绍了大数据、云计算和专家系统这三种典型的人工智能技术,并将上述技术与金融行业进行结合,论述了金融数据处理方面的应用,基于此分析出人工智能的广阔前景。

基于深度神经网络的异常财务数据识别方法

对财务异常数据的准确识别是保障医疗财务系统正常运转的重要途径。传统的检测方法使用统计学方法进行验证,该方法虽可以直观快速地筛选出异常数据,但是无法处理当前海量的数字化数据。针对上述问题,文中对传统随机森林模型进行修正,加入方差项以增强模型效果。同时,使用深度RNN网络对经过随机森林处理后的数据进行训练。实验结果表明,加入方差项的随机森林模型的F1值相较于其他算法均有2%以上的提升。同时,准确率和召回率也维持在较高的水平,测得的AUC值在对比算法中也是最高的。由此证明,文中所提出的深度神经随机森林模型具有良好的识别性能,同时也可对异常财务数据进行有效的校验。