葉曾靜

摘 要：通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，不僅可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的顯現(xiàn)關(guān)系還可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的潛在關(guān)系，節(jié)約了大量人力物力，極大便捷了審計(jì)工作。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;審計(jì)數(shù)據(jù)分析

一、引言

以前，審計(jì)人員基本是運(yùn)用決策樹、線性回歸等方法，再結(jié)合MATLAB、R語言等進(jìn)行結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，卻忽略了對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析;并且，一般采用的是因果關(guān)系的思考方法，但數(shù)據(jù)之間的關(guān)系極其復(fù)雜，深入分析會(huì)消耗大量的人力與物力。而數(shù)據(jù)挖掘不僅可以進(jìn)行非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，還能自動(dòng)發(fā)現(xiàn)潛在問題，增強(qiáng)審計(jì)的客觀性與可靠性。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，平臺(tái)提供數(shù)據(jù)挖掘模型，審計(jì)人根據(jù)審計(jì)目標(biāo)的不同，進(jìn)行多維數(shù)據(jù)的挖掘與分析，節(jié)省人力物力，轉(zhuǎn)換審計(jì)數(shù)據(jù)分析的思維。

二、傳統(tǒng)的審計(jì)實(shí)施框架

首先，審計(jì)準(zhǔn)備階段。在開始審計(jì)前，審計(jì)人員核查被審計(jì)單位的內(nèi)部以及外部文件，包括紙質(zhì)和電子等形式的文件，對財(cái)務(wù)報(bào)表上所包含的信息進(jìn)行審查。然后，檢查被審計(jì)單位的有形資產(chǎn)，例如存貨的盤點(diǎn)、固定資產(chǎn)的盤點(diǎn)等。詢問相關(guān)人員后，了解被審計(jì)單位的信息以及內(nèi)部控制的運(yùn)行情況。通過函證了解被審計(jì)單位的財(cái)務(wù)信息及相關(guān)披露信息，以及了解被審計(jì)單位現(xiàn)存情況。最后，對于一些數(shù)據(jù)化的文件借助計(jì)算機(jī)輔助審計(jì)技術(shù)驗(yàn)證其準(zhǔn)確性。

其次，審計(jì)實(shí)施階段。一般，通過對企業(yè)的會(huì)計(jì)憑證、會(huì)計(jì)賬務(wù)與財(cái)務(wù)報(bào)告進(jìn)行核查，對于有形資產(chǎn)實(shí)地進(jìn)行勘查等，審計(jì)人員自身實(shí)施審查和取證。目前，對于中小企業(yè)，普遍的情況是自身會(huì)計(jì)制度不健全，對于憑證、賬本等資料的保存并不完善，雖然大部分的企業(yè)已經(jīng)采用會(huì)計(jì)電算化，但電算化與非電算化的信息的結(jié)合還不是很好，導(dǎo)致審計(jì)人員很難將兩者結(jié)合運(yùn)用，增加了審計(jì)時(shí)間;對于大企業(yè)，會(huì)計(jì)制度比較健全，但數(shù)據(jù)繁多，靠審計(jì)人員人工審查將耗費(fèi)大量的時(shí)間。

最后，審計(jì)終結(jié)階段。審計(jì)人員依據(jù)之前的實(shí)施階段審計(jì)出的情況反映在工作底稿上最終給出審計(jì)意見。

三、傳統(tǒng)審計(jì)程序下會(huì)出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)

通過上一部分，我們可以了解到整個(gè)審計(jì)程序，但從中也能發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在的審計(jì)實(shí)施階段還存在著大量的風(fēng)險(xiǎn)。比較明顯的幾點(diǎn)。第一，被審計(jì)單位文件數(shù)據(jù)保存不完善，沒有最初的會(huì)計(jì)憑證，審計(jì)人員很難判斷被審計(jì)單位的會(huì)計(jì)分錄與財(cái)務(wù)報(bào)告中的數(shù)據(jù)是否真實(shí)可靠。第二，非財(cái)務(wù)信息很難真實(shí)了解，傳統(tǒng)程序下，非財(cái)務(wù)信息一般是通過被審計(jì)單位內(nèi)部人員來了解，而這些人員一般基于心理壓力，很難真實(shí)反饋甚至是不配合。第三，數(shù)據(jù)繁雜審計(jì)人員難以在短時(shí)間內(nèi)了解清楚，在繁雜的數(shù)據(jù)下，審計(jì)人員只能憑經(jīng)驗(yàn)著重審查某些地方，被查出的地方一般是表面的問題，難以追其根源，且被審計(jì)單位可能存在虛假數(shù)據(jù)的情況，加大了審計(jì)難度;隨著數(shù)據(jù)總體的增加，手工審計(jì)明顯力不從心了。

四、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有效避免大部分傳統(tǒng)下的風(fēng)險(xiǎn)

目前，大部分運(yùn)用的是Hadoop框架。第一階段，審計(jì)數(shù)據(jù)采集階段。審計(jì)人員一般從三個(gè)方面采集。第一，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，是指被審計(jì)單位的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，是審計(jì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。第二，通過互聯(lián)網(wǎng)、各大社交網(wǎng)站等尋找非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。第三，內(nèi)部審計(jì)資料和內(nèi)部管理數(shù)據(jù)，通過內(nèi)部控制管理了解被審計(jì)單位。采集到上述的資料，整合到數(shù)據(jù)庫為下一階段的數(shù)據(jù)處理做準(zhǔn)備。第二階段，這一階段是運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘與人工審計(jì)和單節(jié)點(diǎn)審計(jì)的最大區(qū)別點(diǎn)，首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，把數(shù)據(jù)集成，進(jìn)行清洗去除冗余的數(shù)據(jù)最后進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查，在這期間數(shù)據(jù)會(huì)通過基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫、標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫到達(dá)數(shù)據(jù)倉庫，這樣，整個(gè)數(shù)據(jù)都已準(zhǔn)備完畢，接下來結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化到達(dá)數(shù)據(jù)分析階段。

在第二階段與第三階段中間的數(shù)據(jù)分析是對最后審計(jì)人員能找到審計(jì)疑點(diǎn)的重要一環(huán)。審計(jì)人員運(yùn)用不同的方法進(jìn)行挖掘分析，找出其中的異常關(guān)系，作為判斷舞弊的有效審計(jì)證據(jù)。在此部分，介紹兩種方法。第一種關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)分析將各個(gè)知識(shí)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，運(yùn)用推理規(guī)則和語義分析等技術(shù)來展現(xiàn)文本信息之間是否存在某種隱含的關(guān)系。第二種則為文本聚類。首先，采用文本聚類的算法找出以特殊形式藏在大數(shù)據(jù)之中難以發(fā)覺的信息，推測是否有舞弊和違規(guī)行為;其次，進(jìn)行文本聚類，將每一類文本進(jìn)行具體的分析、比較和總結(jié)，找出異常數(shù)據(jù)的原因。最后再進(jìn)行結(jié)果可視化，以簡單便于理解地方式表達(dá)出來，結(jié)果可視化通過可視化的視覺符號(hào)，例如網(wǎng)狀圖、樹狀圖、思維圖、坐標(biāo)等，將各文本之間的關(guān)系清晰地展示出來，審計(jì)人員根據(jù)不同的審計(jì)目標(biāo)，進(jìn)行多維度分析。

由此可見，大數(shù)據(jù)時(shí)代下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠提高審計(jì)數(shù)據(jù)分析能力，找出隱藏的問題，降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。

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