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龙图腾网获悉厦门美亚亿安信息科技有限公司申请的专利基于多模态智能审计的采购回扣风险预警与管理方法及系统、电子设备、计算机可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120220158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510677113.3，技术领域涉及：G06V30/148；该发明授权基于多模态智能审计的采购回扣风险预警与管理方法及系统、电子设备、计算机可读存储介质是由吴少华;宋峥晨;林晓东;郑添龙;肖敦信;吴茂芳设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态智能审计的采购回扣风险预警与管理方法及系统、电子设备、计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于计算机技术与商业管理交叉领域，公开了一种基于多模态智能审计的采购回扣风险预警与管理方法及系统、电子设备、计算机可读存储介质。该方法包括以下步骤：通过改进的ApachePDFBox解析器分割PDF发票图像；结合CLIP模型与OCR技术，利用跨模态注意力层校正OCR文本，生成多模态一致性差异值，判定发票真伪；当检测到虚假发票时，生成标准化风险事件，从图数据库中提取供应商、采购员及交易边数据构建时序子图；基于图神经网络识别异常模式，并使用时序风险评分模型验证风险，执行处置策略。本发明通过多模态融合、动态图分析与时序建模，解决了传统审计中虚假发票检测精度低、异常资金追溯耗时长、风险预测滞后等问题。

本发明授权基于多模态智能审计的采购回扣风险预警与管理方法及系统、电子设备、计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态智能审计的采购回扣风险预警与管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1：输入待检测的PDF发票图像，通过改进的ApachePDFBox解析器进行分割，分离出直接可编辑文本区块与图像区块；针对图像区块应用OCR技术，生成图像内嵌文本集合{T}及对应的原始图像区块集合{I}； 步骤2：将图像内嵌文本集合{T}输入CLIP模型中的文本编码器生成文本特征向量CLIPtext（T）；将原始图像区块集合{I}输入CLIP模型中的图像编码器生成图像特征向量CLIPimage（I）；使用CLIP模型中的跨模态注意力层计算文本与图像特征的关联权重，动态校正OCR提取结果；基于关联权重，计算得到校正后的文本集合； 所述关联权重的计算公式为： ， 其中，d为特征维度；为转置运算； 所述基于关联权重，计算得到校正后的文本集合，计算公式为：，其中，T为图像内嵌文本集合；为文本解码器；为图像特征向量； 步骤3：计算校正后的文本集合与图像区块集合{I}的差异值，通过与预设阈值比较，检测发票的真实性； 步骤4：当判定发票为虚假发票时，生成标准化风险事件；根据风险事件中的supplier_id和purchaser_id字段，从图数据库中提取供应商节点、采购员节点以及交易边数据信息；利用上述数据信息构建时序子图； 步骤5：基于上述构建的时序子图，利用图神经网络GNN进行初步检测，生成高风险节点列表及异常模式标签；然后针对高风险节点通过时序风险评分模型进行验证，基于验证结果执行相应的处置操作。

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