1.一种基于云计算的企业财务综合管理系统，包括权限管理模块、存储管理模块；其特征在于：

权限管理模块基于各员工的职责范围将企业的财务数据进行分解和分配，由此每个员工均得到与其职责范围相同的部分财务数据；

存储管理模块基于各员工的部分财务数据分别进行分配，以存储至对应的存储节点内，具体的步骤为：步骤一：对各员工的部分财务数据进行敏感性分析得到各员工的部分财务数据的敏感度；依据各员工对应的部分财务数据的敏感度从大至小的顺序将各员工进行先后排序；选取其中敏感度最大的员工为标定员工；

步骤二：调取各存储节点于各采集时刻的性能信息，其中性能信息包括存储余量、读写速度和吞吐量，并将其分别记为Cp、Vp和Tp；利用设定的公式进行计算得到存储节点于各采集时刻的性能值CT，其中d1、d2、d3分别为设定的比例系数，η为风险累计系数；

步骤三：将各存储节点按照其对应的性能值从大至小的顺序进行先后排序，并选取其中性能值最大的存储节点记为标定存储节点，将标定员工的部分财务数据发送至标定存储节点进行存储；存储操作完成之后重新获取存储节点的性能信息，并将其更新至步骤二；

风险累计系数的求解过程为：

调取各存储节点的风险信息，其中风险信息包括历史硬件故障信息和历史安全事件；

历史硬件故障信息包括硬件故障次数以及每次故障对应的时长；历史安全事件包括拦截成功次数以及拦截失败次数，并将其记为S1和S2；

将故障时长与设定的时长区间进行比较分析，当故障时长大于设定的时长区间中的最大值时，则累计一次重度故障；当故障时长处于设定的时长区间中时，则累计一次中度故障；当故障时长小于设定的时长区间中的最小值时，则累计一次低度故障；分别统计重度故障、中度故障和低度故障的累计次数，并将其分别记为Z1、Z2和Z3；将每次故障对应的故障时长进行均值计算得到故障均长记为Z4；

将拦截成功次数S1、拦截失败次数S2、重度故障的累计次数Z1、中度故障的累计次数Z2、低度故障的累计次数Z3和故障均长Z4代入设定的公式进行计算得到风险系数η，其中f1、f2、f3、f4分别为设定的比例系数；

基于各员工的职责范围将企业的财务数据进行分解和分配的具体过程为：

401：根据企业内不同职位的员工职责，设定每个员工对应与其职责相关的若干个标签，每个标签分别对应若干个关键词，由此可得每个员工的标签和各标签对应的关键词；

402：利用机器学习中的分类算法对财务数据进行初步分类，由此可将财务数据分解为若干个词段；利用词嵌入或BERT高级自然语言处理技术每个词段的内容进行语义理解以生成与其语义相关的若干标签以及每个标签都对应若干个关键词；由此可采用若干个标签和标签对应的关键词将词段进行精准定位；

403：将各词段与各员工之间进行关联性分析得到各词段与员工的关联值，设定每个员工分别对应一个关联阈值，将词段的关联值与员工的关联阈值进行比较分析，当关联值大于或等于设定的阈值时，则将该词段分配至该员工，由此可将各词段分别分配至各员工，每个员工通过对应的身份验证登录成功，即可查看对应的部分财务数据。

2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的企业财务综合管理系统，其特征在于，对各员工的部分财务数据进行敏感性分析的具体过程为：设定存在若干个敏感词，每个敏感词分别对应一个敏感值；识别各词段内存在的敏感词数量以及各敏感词对应的敏感值；将敏感值与设定的敏感区间进行比较分析以将敏感值对应的敏感词分为高度敏感词、中度敏感词和低度敏感词，分别统计词段中存在的高度敏感词、中度敏感词和低度敏感词的累计数量，并将高度敏感词、中度敏感词和低度敏感词对应的敏感值分别进行求和计算得到高度敏感值、中度敏感值和低度敏感值；

将高度敏感词的累计数量、中度敏感词的累计数量、低度敏感词的累计数量、高度敏感值、中度敏感值和低度敏感值进行公式化计算分析得到词段敏感值；将员工对应的部分财务数据内各词段的词段敏感值进行求和计算得到部分财务数据的敏感度，由此可得各员工对应的部分财务数据的敏感度。

3.根据权利要求1所述的一种基于云计算的企业财务综合管理系统，其特征在于，将各词段与各员工之间进行关联性分析的具体过程为：

501：将词段的标签与员工的标签进行比对，若词段的标签均与员工的标签相同，则将该员工记为该词段的全覆盖词段，并将相同的标签记为全覆盖标签；当词段的标签与员工的标签存在部分重合时，并将重合的标签记为半覆盖标签则将该词段记为该员工的半覆盖词段；分别提取全覆盖词段和员工对应全覆盖标签下的关键词，并将两者的关键词进行逐一比对，得到各全覆盖标签下交集关键词数量和并集关键词数量；

502：同理，分别提取半覆盖词段和员工对应半覆盖标签下的关键词，并将两者的关键词进行逐一比对，得到各半覆盖标签下交集关键词数量和并集关键词数量；

503：利用TF‑IDF信息检索技术识别全覆盖词段中各全覆盖标签的交集关键词于该全覆盖词段中的重要分数；将各交集关键词对应的重要分数与设定的分数区间进行比较分析以将重要分数对应的关键词分为高级关键词、中级关键词和低级关键词，分别统计高级关键词、中级关键词和低级关键词的数量，并将其进行公式化计算分析得到全覆盖词段中各全覆盖标签的关键系数；

504：同理，利用TF‑IDF信息检索技术识别半覆盖词段中各半覆盖标签的交集关键词于该半覆盖词段中的重要分数；将各半覆盖标签的各交集关键词对应的重要分数进行比较分析得到半覆盖词段中各半覆盖标签的关键系数；

505：将各关键词的重要分数、交集关键词数量、并集关键词数量、关键系数进行归于化处理并取其数值，对数值分析得到各词段与员工之间的关联值。