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龍圖騰網獲悉南京財經大學申請的專利一種基于大數據的綜合財務審計系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120430879B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510933589.9，技術領域涉及：G06Q40/12；該發明授權一種基于大數據的綜合財務審計系統是由周潔設計研發完成，并于2025-07-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于大數據的綜合財務審計系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于大數據的綜合財務審計系統，涉及財務審計技術領域，包括數據收集模塊、財務審計模塊、算力調控模塊，所述數據收集模塊用于持續采集審計對象上傳的財務數據及其相關業務前置事件信息，并進行分類與時間特征分析，所述財務審計模塊基于上傳的財務數據執行自動審計任務，并結合數據類型識別其產生周期性或事件觸發性特征，所述算力調控模塊用于根據財務數據上傳模式和業務事件預測結果，動態調整運算資源的分配策略，實現算力的高效利用與智能預熱，所述數據收集模塊包括數據上傳記錄模塊、數據分類模塊、接口權限獲取模塊、業務事件監控模塊、數據存儲模塊，本發明具有預測規律的特點。

本發明授權一種基于大數據的綜合財務審計系統在權利要求書中公布了：1.一種基于大數據的綜合財務審計系統，其特征在于：包括數據收集模塊、財務審計模塊、算力調控模塊，所述數據收集模塊用于持續采集審計對象上傳的財務數據及其相關業務前置事件信息，并進行分類與時間特征分析，所述財務審計模塊基于上傳的財務數據執行自動審計任務，并結合數據類型識別其產生周期性或事件觸發性特征，所述算力調控模塊用于根據財務數據上傳模式和業務事件預測結果，動態調整運算資源的分配策略，實現算力的高效利用與智能預熱； 所述數據收集模塊包括數據上傳記錄模塊、數據分類模塊、接口權限獲取模塊、業務事件監控模塊、數據存儲模塊，所述數據上傳記錄模塊與數據分類模塊電連接，所述接口權限獲取模塊與業務事件監控模塊電連接，所述數據上傳記錄模塊用于記錄各審計對象財務數據的上傳時間，所述數據分類模塊用于將采集到的財務數據劃分為固定周期性與非固定周期性兩類，所述接口權限獲取模塊用于向各審計對象的業務系統申請并管理訪問權限，調用相關接口以獲取財務數據和業務前置事件信息，所述業務事件監控模塊用于實時記錄觸發財務數據上傳的業務前置事件，所述數據存儲模塊用于儲存財務數據和前置業務數據； 所述財務審計模塊包括上傳閾值判斷模塊、周期模式識別模塊、延遲概率算法模型、自動審計模塊，所述上傳閾值判斷模塊與周期模式識別模塊和業務事件監控模塊電連接，所述數據上傳記錄模塊與自動審計模塊電連接，所述延遲概率算法模型與業務事件監控模塊電連接，所述上傳閾值判斷模塊用于判斷當前上傳的財務數據的產生量是否達到批量的閾值，所述周期模式識別模塊用于識別各個審計對象的財務數據上傳的周期，所述延遲概率算法模型用于構建批量財務數據生成高度相關的業務前置事件與數據容量的延遲概率模型，所述自動審計模塊利用基于大數據和AI的審計算法對財務數據進行審計； 所述算力調控模塊包括波峰預測模塊、運算資源劃分模塊、服務器算力分配模塊、延遲觸發模塊，所述波峰預測模塊和延遲觸發模塊與運算資源劃分模塊電連接，所述運算資源劃分模塊與服務器算力分配模塊電連接，所述波峰預測模塊用于預測各個審計對象的綜合財務數據產生波峰，所述運算資源劃分模塊用于對運算服務器的計算資源進行劃分，所述服務器算力分配模塊用于對冗余的部分服務器算力進行分配，所述延遲觸發模塊用于在與批量財務數據生成高度相關的業務前置事件發生后對服務器算力進行延遲分配； 該系統的工作方法為： S1、對運算服務器的資源進行劃分，并將劃分的各部分資源與各個審計對象相互匹配，在各個審計對象上傳財務數據時，采集各審計對象上傳的財務數據的上傳時間，并且記錄財務數據的數據容量，向審計對象的業務系統申請訪問權限，實時采集與財務數據上傳高度相關的業務前置事件信息； S2、判斷財務數據容量是否達到批量財務數據閾值，對固定周期性數據進行時間序列分析，提取數據上傳的周期特征，預測出各審計對象在未來特定時間段內的財務數據上傳高峰； S3、基于采集的業務前置事件信息，構建事件與批量財務數據生成之間的延遲概率模型，實現對非固定周期數據上傳時機的預測，并將該預測結果提供給延遲觸發模塊作為觸發信號； S4、根據預測的周期性波峰和非周期性的批量財務數據上傳事件，對運算服務器的算力進行提前分配，對非波峰時段將冗余的計算資源分配給其他數據處理單元； S5、預測后續運算服務器接收到的總財務數據容量，將冗余的計算資源分配給其他需要數據處理單元算力的主體； 所述S3中，延遲概率模型的構建方法為： S3-1、記錄剩下的非周期性特征的財務數據，令某項業務前置事件發生時間序列為，且彼此數據容量誤差在以內的財務數據組成一個數據容量區間，屬于某個數據容量區間的非周期性特征的財務數據上傳時間序列為； S3-2、根據兩個序列的時間差值對兩者的關聯性進行判定，只要在業務前置事件發生后的時間間隔區間內，能在某個非周期性特征的財務數據上傳時間序列內都能找到一一對應的時間點，即判斷此業務前置事件會引發后續的時間內數據容量為所在區間的財務數據上傳行為，找出所有業務前置事件信息對應的所有批量財務數據，并對后續對應的批量財務數據上傳的容量和時間進行預測； 所述S4中，運算服務器的算力進行提前分配的具體方法為： S4-1、令運算服務器的總算力為，共個數據處理單元，單個數據處理單元的可承載算力為，某個數據處理單元在接收到數據容量為的財務數據時，維持正常財務審計過程需要的算力為，，其中為換算系數，為增長系數； S4-2、令每個數據處理單元對應個審核對象，后續時間內當前數據處理單元如果沒有預測到這個審核對象批量財務數據的上傳，那么此數據處理單元保留最低算力，為自身最低算力系數，剩下的算力用于承接其他數據處理單元的財務數據； S4-3、當后續時間內當前數據處理單元預測到有財務數據的上傳時，根據當前預測的數據容量總和，減少承接其他數據處理單元的財務數據； 所述業務前置事件為財務數據批量上傳前具有高度相關性的能夠被監測的業務操作和管理行為，包括結算類事件、報銷類事件、稅務類事件、審批類事件、系統操作類事件和業務節點類事件。

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