李嘉欣

摘要：在信息化的時代，常規(guī)的審計方法慢慢不滿足時代發(fā)展的要求，審計行業(yè)面對著巨大的挑戰(zhàn)。為了適應(yīng)現(xiàn)代化的要求，改進(jìn)審計方法，做到多學(xué)科融合發(fā)展，變成了一種趨勢。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為信息時代的一個突出產(chǎn)物，吸引了審計人員對其進(jìn)行關(guān)注。挖掘數(shù)據(jù)，選擇有用信息，構(gòu)造數(shù)學(xué)模型，結(jié)果分析，能使審計從大規(guī)模審計過渡到在數(shù)學(xué)模型的異常信息中尋找問題這一階段，有針對性的進(jìn)行審計，降低審計人員的工作量，提升了審計效率和準(zhǔn)確度。本文對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在審計領(lǐng)域的現(xiàn)狀進(jìn)行描述，闡述了審計與數(shù)據(jù)挖掘之間的關(guān)系與應(yīng)用以及數(shù)據(jù)挖掘在審計中的利弊。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;審計;利弊

一 、數(shù)據(jù)挖掘在審計領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀分析

在信息化時代，常規(guī)的審計方法慢慢不滿足時代發(fā)展的要求，審計行業(yè)面對著巨大的挑戰(zhàn)。為了適應(yīng)現(xiàn)代化的要求，改進(jìn)審計方法，做到多學(xué)科融合發(fā)展，已變成了一種趨勢。當(dāng)今社會對審計的要求、范圍、工作環(huán)境、審計對象等都發(fā)生了巨大的變化，無論是會計師事務(wù)所還是國家審計部門都面臨著傳統(tǒng)審計方法受限，海量數(shù)據(jù)審計困難等問題。開發(fā)和使用基于數(shù)據(jù)挖掘的審計技術(shù)，可以擴(kuò)大審計范圍，提高審計的質(zhì)量和效率，降低審計風(fēng)險。

二、數(shù)據(jù)挖掘在審計中的應(yīng)用

一般在確定審計對象之后的準(zhǔn)備數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理之后進(jìn)行建立數(shù)據(jù)挖掘模型（以決策樹為例）、聚類，結(jié)果分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最大的優(yōu)勢就是利用計算機(jī)代替人做復(fù)雜重復(fù)的海量數(shù)據(jù)運算，從中挑選出與審計對象或者是同行業(yè)數(shù)據(jù)不符的財務(wù)數(shù)據(jù)或非財務(wù)數(shù)據(jù)，也符合當(dāng)前以風(fēng)險為主導(dǎo)的審計原則，同時也符合成本效益原則。

但審計進(jìn)行中一定要按照需求對信息進(jìn)行挑選，有針對性的進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。在整個審計過程中在，審計主體的需求可能會發(fā)生改變，是一個逐漸完善和改進(jìn)的動態(tài)過程，在審計與數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合的過程中也會出現(xiàn)諸多問題。

1、 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理

確定審計對象后，準(zhǔn)備數(shù)據(jù)就是進(jìn)行財務(wù)報表數(shù)據(jù)和非財務(wù)報表數(shù)據(jù)的采集和整理工作。然后在該基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)的整理和計算，主要根據(jù)所接觸的一般財務(wù)規(guī)律來制定數(shù)學(xué)模型。例如：應(yīng)收賬款的周轉(zhuǎn)率應(yīng)該和收入按比率同時增長或下降、毛利率應(yīng)該和整個經(jīng)濟(jì)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)周期相適應(yīng)、存貨減少應(yīng)該和成本的增加呈反比例變化等。在進(jìn)行預(yù)處理時，我們運用統(tǒng)計學(xué)的相關(guān)性檢測方法建立模型，用公司的財務(wù)報表數(shù)據(jù)來進(jìn)行檢測是否符合構(gòu)建的模型。

在數(shù)據(jù)預(yù)處理后，對于不符合模型的數(shù)據(jù)要進(jìn)行原因分析，不一定就是財務(wù)舞弊。對于處理中的缺值，查明缺值原因判斷其是否真實無法獲取。另外分析各屬性中存在的缺失值個數(shù)以及缺失率，可以作為數(shù)據(jù)質(zhì)量好壞的一個數(shù)據(jù)指標(biāo)。如果該數(shù)值對模型的運用產(chǎn)生直接影響，要考慮轉(zhuǎn)變數(shù)值形式，如：負(fù)數(shù)變正數(shù)、0變0.00001等。此外，在選取數(shù)據(jù)套用模型時要注意數(shù)據(jù)的單位要一致。

2、建立數(shù)據(jù)挖掘模型——以決策樹為例

決策樹是一種用于決策的樹狀模型，每個決策結(jié)點都表示某個決定選項，不同的分支分別代表不同的輸出，最后的葉結(jié)點用以得出最后的決策結(jié)果。決策樹主要解決是否按規(guī)定進(jìn)行分類的問題。由于該模型需要涉及其他領(lǐng)域的知識較少，僅需要設(shè)置某些特殊參數(shù)，且能夠從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)是否有與決策不符合規(guī)定的可能性。我們可以將該方法應(yīng)用于對于商業(yè)銀行的審計中，對于銀行貸款的分類是否恰當(dāng)，是否存在遮掩貸款風(fēng)險的情況。

3、結(jié)果分析——聚類分析

聚類分析根據(jù)在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的描述對象及其關(guān)系的信息，將數(shù)據(jù)對象進(jìn)行分組。目的是，組內(nèi)的對象相互之間是相似的，而不同組中的對象是不同的。組內(nèi)相似性越大，組間差距越大，說明聚類效果越好。

在結(jié)果分析中，企業(yè)通常使用聚類分析的方法，目的是找出匹配被審計單位情況的審計意見。首先會計事務(wù)所對不同審計意見應(yīng)有自己的標(biāo)準(zhǔn)來構(gòu)造一個意見數(shù)據(jù)庫，里面包含了事務(wù)所對出現(xiàn)不同問題，嚴(yán)重程度給予的意見類型。其次針對審計過程中發(fā)現(xiàn)的問題進(jìn)行整理，進(jìn)行數(shù)字化描述。使用聚類分析進(jìn)行分類，即達(dá)到了避免人為操作審計意見得效果，提高了公眾對審計期望值。

三、審計過程中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的利弊

1、審計過程中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)點：

（1）數(shù)據(jù)處理能力強(qiáng)大

當(dāng)今社會發(fā)展快速，企業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大，公司財務(wù)數(shù)據(jù)和非財務(wù)數(shù)據(jù)數(shù)量龐大，人為進(jìn)行審計不僅工作量大而且效率低下。利用數(shù)據(jù)挖掘，能對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和計算，使審計人員能更直觀和快速的了解被審計單位。

（2）審計過程更加客觀

社會審計工作的性質(zhì)導(dǎo)致審計本來就是一份相對主觀的工作，需要與被審計單位討論。因為審計的局限性，有時被迫聽取被審計單位的一些意見。當(dāng)各個會計師事務(wù)被強(qiáng)制采用聚類分析出具審計意見報告類型時，出具的審計意見就會更叫客觀。

2、審計過程中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的弊端：

（1）實施成本過高

在審計過程中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對審計人員的要求有所提高，不僅熟練掌握審計知識，還得學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)、編程技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等各種知識。會計事務(wù)所培養(yǎng)費用增加，招聘難度也會加大。

（2）建立執(zhí)行審計意見數(shù)據(jù)庫困難

因為被審計單位涉及各行各業(yè)，每個被審計單位都有各自不同的經(jīng)營情況。

要針對不同的經(jīng)營情況設(shè)計各種財務(wù)報表意見數(shù)據(jù)庫，還需要很長時間的調(diào)研和實踐。不同的企業(yè)也會審計出不同的審計問題，在審計意見數(shù)據(jù)庫不包含其情況的同時，還需要人工對其進(jìn)行判斷，耗費的人力和物力同時上升。

綜上所述，在審計中運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)既有值得推廣的一面，同時也存在著不可忽視的問題。數(shù)據(jù)挖掘給予了審計一種新的方面和前景，為提高審計質(zhì)量提供了新的思路。因此，審計人員應(yīng)加強(qiáng)相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)習(xí)，發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘在審計過程中的無限潛力。

參考文獻(xiàn)

[1]趙妍妍，秦兵，劉挺.文本情感分析[J].軟件學(xué)報，2010（8）：1834-1848.

[2]蘇兵杰，周亦鵬，梁勛鴿.基于XGBoost算法的電商評論文本情感識別模型[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2018（1）：30-32.

[3]趙力，錢向民，鄒采榮，等.語音信號中的情感識別研究[J].軟件學(xué)報，2001，12（7）：1050-1055.

[4]趙力，將春輝，鄒采榮，等.語音信號中的情感特征分析和識別的研究[J].通信學(xué)報，2000（10）：606-609.

[5]李夢可， 高雪玉， 唐儷婷.企業(yè)財務(wù)舞弊跡象數(shù)據(jù)挖掘的審計模型研究[J].中國集體經(jīng)濟(jì)，2019 （7） 81-83

[6]錢楚云.企業(yè)財務(wù)舞弊數(shù)據(jù)挖掘的審計模型研究 [J].中國管理信息化，2019 （20） ：63

[7]辛佳穎.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的金融審計風(fēng)險防范研究[J].經(jīng)濟(jì)論壇，2013（7）：100-102