企业内部控制缺陷识别与诊断研究——基于神经网络的模型构建

摘要：

内部控制缺陷认定是判断企业内部控制是否有效的重要依据,是内部控制评价的重要部分.本研究将BP神经网络技术运用于内部控制缺陷认定,探讨通过建立BP内控缺陷识别模型实现对企业内部控制缺陷的识别诊断,解决目前缺陷认定过度依赖评价人员职业素养且主要集中在事后判断,缺少事中识别和预警的问题.研究构建了BP缺陷识别模型,分析了利用模型识别缺陷程度的基本原理,并对模型的应用效果进行了识别检验.本文为研究和开展企业内部控制缺陷自动化识别跟踪提供了一种可行路径,也为人工智能与内部控制结合探讨提供了一种思路和范例.

关键词：内部控制缺陷、识别、诊断、神经网络

分类号：TF8;R54

资助基金：国家社科基金项目14BGL189;教育部人文社科研究规划基金项目12YJA630119

在线出版日期：2017-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：74-80