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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司信息中心申请的专利基于大数据的审计分析方法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：CN120450858B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510385087.7，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权基于大数据的审计分析方法是由杨雨飞;朱泰鹏;梁盈威;姚旭设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的审计分析方法在说明书摘要公布了：本申请提供基于大数据的审计分析方法，包括：从网、省、地市、区县的审计数据穿透覆盖情况，采集营销域的数据，获取各单位审计疑点数据情况；针对初步处理后的审计数据，采用内存计算技术对数据进行实时分析，提取关键指标，包括业务类型、交易金额、交易频次，得到多维度指标数据集；根据多维度指标数据集，采用预设的异常检测算法对数据进行分析，若某一数据点的交易金额或交易频次超过预设的阈值，则标记为潜在疑点，得到疑点候选集；针对违规行为检测结果，采用预设的可视化展示模板，将审计结果在地图、饼图等不同维度上进行展示，生成可视化审计报告。

本发明授权基于大数据的审计分析方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据的审计分析方法，其特征在于，所述方法包括： 从网、省、地市、区县的审计数据穿透覆盖情况中，采集营销域的数据，获取各单位审计疑点数据情况；根据预设的分布式计算框架，将审计疑点数据情况划分为多个数据块，分配到不同的计算节点进行并行处理，得到初步处理后的审计数据，初步处理后的审计数据包含经过标准化和预处理的交易记录、账户信息和业务操作日志；针对初步处理后的审计数据，采用内存计算技术对数据进行实时分析，提取关键指标，包括业务类型、交易金额、交易频次，得到多维度指标数据集；根据多维度指标数据集，采用预设的异常检测算法对多维度指标数据集中的数据进行分析，若某一数据点的交易金额超过预设的阈值A，或交易频次超过预设的阈值B，则标记为潜在疑点，得到疑点候选集；获取交易数据集，交易数据集包含交易金额、交易频率、交易时间，通过设定每个指标的正常范围，若多个指标同时超出所述正常范围，则标记为可疑异常点，将可疑异常点与疑点候选集结合，生成违规行为检测结果，并记录进行违规行为检测的数据处理时间；针对违规行为检测结果，采用预设的可视化展示模板，将审计结果在地图、饼图上进行展示，生成可视化审计报告；根据可视化审计报告，通过交互技术实现用户与数据的动态交互，若用户选择某一数据点，则展示该数据点的详细信息，包括违规行为类型、涉及金额、发生时间；若进行违规行为检测的数据处理时间超出预设阈值C，则自动调整算法参数，包括异常检测算法的树的数量或异常分数阈值D，以提高处理效率，性能优化贯穿整个数据处理流程，确保系统的实时响应能力；采用预设的接口规范将可视化审计报告反馈至各业务系统，实现数据的闭环管理，闭环管理包括将违规行为检测结果推送至相关业务系统，触发预警或阻断机制，并记录后续处理情况，形成完整的审计追踪链； 所述针对初步处理后的审计数据，采用内存计算技术对数据进行实时分析，提取关键指标，包括业务类型、交易金额、交易频次，得到多维度指标数据集，包括： 采用内存计算框架加载初步处理后的审计数据，进行数据预处理，包括数据清洗和数据格式化，确保数据质量，得到预处理后的审计数据； 通过内存计算技术对所述预处理后的审计数据进行实时分析，利用并行处理能力，快速提取包含业务类型、交易金额和交易频次在内的关键指标数据； 将提取的关键指标数据进行多维度的聚合操作，生成初步的多维度指标数据集； 基于所述初步的多维度指标数据集，采用机器学习算法进行模式识别，构建交易行为模型，用于预测未来交易趋势； 结合历史数据和实时数据，对交易行为模型进行持续优化，得到多维度指标数据集； 所述根据多维度指标数据集，采用预设的异常检测算法对多维度指标数据集中的数据进行分析，若某一数据点的交易金额超过预设的阈值A，或交易频次超过预设的阈值B，则标记为潜在疑点，得到疑点候选集，包括： 获取多维度指标数据集，包含业务类型、交易金额和交易频次在内的关键指标； 采用预设的异常检测算法，对所述多维度指标数据集进行逐项分析； 若某一数据点的交易金额超过预设的阈值A，则将该数据点标记为金额异常疑点； 若某一数据点的交易频次超过预设的阈值B，则将该数据点标记为频次异常疑点； 将标记为金额异常疑点和频次异常疑点的潜在疑点汇总，生成疑点候选集； 所述若进行违规行为检测的数据处理时间超出预设阈值C，则自动调整算法参数，包括异常检测算法的树的数量或异常分数阈值D，以提高处理效率，性能优化贯穿整个数据处理流程，确保系统的实时响应能力，包括： 获取进行违规行为检测的数据处理时间，并与预设阈值C进行比较； 若进行违规行为检测的数据处理时间超过所述预设阈值C，则触发参数调整机制； 确定需要调整的异常检测算法参数，包括孤立森林算法的树数量和异常分数阈值D； 根据预设的调整规则，计算新的参数值，确保新参数能显著提升处理效率； 将所述新的参数值应用到异常检测算法中，更新算法配置； 实时监控更新后算法的运行情况，获取新的进行违规行为检测的数据处理时间，再次与预设阈值C进行比较； 若新的进行违规行为检测的数据处理时间仍超过预设阈值C，则重复自动调整算法参数的过程，直至满足实时响应要求，确保系统的实时响应能力。

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