电子技术杂志社

摘要：阐述增强学习在多模态内部审计数据异常检测中的应用，强调其在提升检测精确性和实时性方面的优势。针对内部审计数据量激增和形式多样化，传统检测方法难以适应的问题，增强学习通过自适应决策，自动选择和优化检测模型，特别适合动态的企业内部审计环境。聚焦多模态数据融合、适应性决策、标注数据稀缺和模型可解释性等挑战。实践表明，增强学习能显著提高审计疑点识别的效率和准确性，减少人为干预，提升自动化水平。

关键词： 增强学习;内部审计;异常检测;多模态数据;

专辑： 信息科技;经济与管理科学

专题： 自动化技术;审计

分类号： F239.45;TP18