本发明提出了一种基于多分枝残差注意力网络的智能稽查建模方法，其步骤为：首先，获取稽查数据字段，并对稽查数据字段进行预处理得到训练数据；其次，构建多分枝残差注意力网络，并利用训练数据对多分枝残差注意力网络进行训练，得到多分枝残差注意力网络模型；最后，将稽查数据输入多分枝残差注意力网络模型中，输出稽查结果，完成对电力营销业务中的异常问题的识别分类与自动排查。本发明通过多次卷积操作，捕获更多数据，解决长时序数据较难学习的问题，同时该网络采用高效注意力机制，在稽查数据变化较大的时刻点投入更多的注意力，从而提高了模型训练和预测的准确度。