【摘要】在對22篇典型案例進(jìn)行調(diào)查研究的基礎(chǔ)上， 歸納近年來國家審計視角下企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法在應(yīng)用重點、數(shù)據(jù)維度和技術(shù)手段等方面呈現(xiàn)出的一些新特點， 以案例分析的方式提出企業(yè)報表數(shù)據(jù)總體分析、多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析和大數(shù)據(jù)挖掘分析等三種企業(yè)審計典型數(shù)據(jù)分析思路和方法， 并對健全企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法創(chuàng)新應(yīng)用機制提出相應(yīng)的政策建議。

【關(guān)鍵詞】企業(yè)審計;數(shù)據(jù)分析;技術(shù)方法;創(chuàng)新應(yīng)用

【中圖分類號】 F239.1? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2021）07-0082-7

一、引言

企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法的應(yīng)用伴隨著國家審計信息化的整體發(fā)展進(jìn)程不斷推進(jìn)。 近年來， 在企業(yè)審計實踐應(yīng)用層面， 各級審計機關(guān)堅持科技強審理念， 適應(yīng)國有企業(yè)信息化建設(shè)逐步加快、信息系統(tǒng)日趨復(fù)雜、數(shù)據(jù)規(guī)模急劇增長等環(huán)境變化， 積極利用新技術(shù)、新方法開展企業(yè)重大經(jīng)濟(jì)政策跟蹤審計、企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人員經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計、企業(yè)財務(wù)收支審計和企業(yè)專項審計調(diào)查， 充分運用大數(shù)據(jù)分析手段加大對違紀(jì)違法問題和風(fēng)險隱患的揭示力度， 進(jìn)一步提升了企業(yè)審計工作的質(zhì)量和效率。

在企業(yè)審計理論研究層面， 逐步總結(jié)企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的理念與內(nèi)容， 梳理企業(yè)審計數(shù)據(jù)采集渠道， 探索拓展企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析方法， 為企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析應(yīng)用提供理論指導(dǎo)。 企業(yè)大數(shù)據(jù)審計的目標(biāo)是運用大數(shù)據(jù)技術(shù)、方法和工具， 利用數(shù)量巨大、來源分散、格式多樣的各類財務(wù)、業(yè)務(wù)等數(shù)據(jù)， 深度開展數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析， 把握企業(yè)總體情況， 鎖定疑點重點， 引領(lǐng)支撐審計方案。 楚磊[1] 分析了大數(shù)據(jù)對傳統(tǒng)的企業(yè)審計組織模式、思維革新和成果應(yīng)用產(chǎn)生的影響并提出對策。 李曉亮[2] 認(rèn)為， 企業(yè)的大部分核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)天然不適應(yīng)審計數(shù)據(jù)分析需求， 實現(xiàn)企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析常態(tài)化需要相應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)分析集成環(huán)境。 劉東喜等[3] 提出了企業(yè)信息系統(tǒng)調(diào)查、財務(wù)數(shù)據(jù)共性分析、業(yè)務(wù)循環(huán)重點分析和企業(yè)信息系統(tǒng)審計等分析方法。 曹華[4] 認(rèn)為， 在企業(yè)審計中應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、聚類分析、孤立點分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)， 可以獲取有效的審計證據(jù)。 崔竹[5] 提出， 要全面整合與企業(yè)審計密切相關(guān)的數(shù)據(jù)資源， 構(gòu)建全覆蓋的企業(yè)審計大數(shù)據(jù)資源體系和分析平臺。

綜上， 對企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的理論研究相對滯后于企業(yè)審計實踐， 對企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法的研究尚缺乏系統(tǒng)性， 少見企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析案例研究， 對于企業(yè)審計信息化平臺的研究還存在不足。 鑒于此， 本文根據(jù)審計署審計科研所組織的“數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法在審計工作中的創(chuàng)新應(yīng)用專題調(diào)研”征集的典型案例， 對2016年以來數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法在企業(yè)審計中的創(chuàng)新應(yīng)用情況進(jìn)行系統(tǒng)研究。 此次調(diào)研， 共有17個審計機關(guān)推薦了22篇企業(yè)審計典型案例， 案例數(shù)量在各審計業(yè)務(wù)領(lǐng)域居中， 但整體技術(shù)應(yīng)用水平較高。 這與企業(yè)審計涉及的業(yè)務(wù)領(lǐng)域眾多、利用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系復(fù)雜、挖掘的疑點線索隱蔽、揭示的問題風(fēng)險多變等特征密切相關(guān)。 本文通過對22篇案例的梳理和提煉， 總結(jié)近年來企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法的應(yīng)用特點， 分析企業(yè)審計典型的數(shù)據(jù)分析思路和方法， 并建議在國有企業(yè)改革三年行動的關(guān)鍵階段， 建立以檢查資金為主線的企業(yè)審計常態(tài)化經(jīng)濟(jì)體檢機制、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法共享機制和大數(shù)據(jù)智能分析平臺。

二、企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法應(yīng)用特點

1. 應(yīng)用重點從數(shù)據(jù)采集預(yù)處理為主向數(shù)據(jù)綜合分析利用轉(zhuǎn)變。 企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)的高效快速采集和轉(zhuǎn)換是企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析的首要工作。 由于財務(wù)軟件版本眾多且更新?lián)Q代較快， 企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)的采集轉(zhuǎn)換成為企業(yè)審計數(shù)據(jù)應(yīng)用的難點。 各級審計機關(guān)為此開發(fā)了多種類型的財務(wù)數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)換加載工具。 “金審工程”二期現(xiàn)場審計實施系統(tǒng)（AO）被應(yīng)用后， 審計人員一般通過財務(wù)軟件的數(shù)據(jù)導(dǎo)出備份功能， 將財務(wù)軟件備份數(shù)據(jù)導(dǎo)入AO， 并通過AO的采集轉(zhuǎn)換模板進(jìn)行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換， 在一定程度上解決了上述問題， 但也面臨著采集轉(zhuǎn)換模板需及時更新等新問題。 從本文案例分析來看， 當(dāng)前企業(yè)審計數(shù)據(jù)應(yīng)用重點主要圍繞數(shù)據(jù)綜合分析利用展開。 在22篇案例中， 數(shù)據(jù)綜合分析技術(shù)案例有19篇， 綜合分析平臺技術(shù)案例僅1篇， 數(shù)據(jù)采集技術(shù)案例僅2篇。 數(shù)據(jù)采集技術(shù)案例主要是個別地方審計機關(guān)（北京市審計局、山東省濰坊市審計局）規(guī)劃財務(wù)賬標(biāo)準(zhǔn)表存儲內(nèi)容和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)， 將財務(wù)賬后臺數(shù)據(jù)庫備份文件恢復(fù)到相應(yīng)數(shù)據(jù)庫中， 并利用KETTLE等開源的ETL工具， 進(jìn)行全庫數(shù)據(jù)的分析、清理并抽取， 生成相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)表， 最終將不同軟件類型和版本、不同類型后臺數(shù)據(jù)庫、不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的財務(wù)賬源數(shù)據(jù)采集為統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫類型、統(tǒng)一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的財務(wù)賬標(biāo)準(zhǔn)表， 為集中高效分析打下基礎(chǔ)。

2. 數(shù)據(jù)維度從財務(wù)數(shù)據(jù)分析為主向企業(yè)內(nèi)外部多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析轉(zhuǎn)變。 財務(wù)收支情況審計是企業(yè)審計的主要職責(zé)之一， 企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)的分析歷來也是企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析的重要內(nèi)容。 由于財務(wù)分析的理論相對成熟， 企業(yè)審計圍繞財務(wù)數(shù)據(jù)分析積累的審計分析模型也相對穩(wěn)定。 近年來， 受企業(yè)審計目標(biāo)和內(nèi)容多元化動態(tài)調(diào)整的影響， 企業(yè)審計分析的數(shù)據(jù)類型呈逐步拓展趨勢。 從案例分析來看， 除3篇涉及數(shù)據(jù)采集的案例外， 19篇數(shù)據(jù)綜合分析技術(shù)案例以企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)的多維分析為主， 其中僅有8篇使用了財務(wù)數(shù)據(jù)。 從數(shù)據(jù)維度來看， 主要包括企業(yè)內(nèi)部的銷售、采購、合同、運營、人員信息等數(shù)據(jù)， 以及企業(yè)外部的稅務(wù)、工商、社保、用水用電、信貸等數(shù)據(jù)。 企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)的分析主要圍繞資產(chǎn)、負(fù)債、損益等方面展開， 對財務(wù)報表內(nèi)各個科目的真實性、完整性進(jìn)行審查， 進(jìn)而對企業(yè)財務(wù)狀況、償債風(fēng)險、資產(chǎn)質(zhì)量、盈利狀況等進(jìn)行評價， 對合并財務(wù)報表合并范圍、關(guān)聯(lián)交易抵銷、相關(guān)科目的列報及重大事項的披露情況進(jìn)行審計。 通過對關(guān)聯(lián)企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析， 可發(fā)現(xiàn)在企業(yè)資金、采購、生產(chǎn)、銷售、薪酬等內(nèi)部控制管理方面的重大問題和重大風(fēng)險隱患;對關(guān)聯(lián)企業(yè)外部數(shù)據(jù)進(jìn)行分析， 則更容易深入揭示企業(yè)利益輸送、虛增收支、違規(guī)投融資、違規(guī)擔(dān)保借款等重大決策問題。

3. 技術(shù)手段從數(shù)據(jù)查詢分析和驗證分析為主向挖掘分析轉(zhuǎn)變。 企業(yè)審計最常用的數(shù)據(jù)分析技術(shù)手段是SQL查詢分析。 19篇數(shù)據(jù)綜合分析技術(shù)案例中， 運用SQL分析技術(shù)的案例有12篇， 其中利用Python、SPSS、圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)開展的數(shù)據(jù)挖掘分析案例有9篇。 隨著大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)審計的深入應(yīng)用， 企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析思路經(jīng)歷了從以“因果分析”為主向“關(guān)聯(lián)分析”和“因果分析”相結(jié)合的轉(zhuǎn)變。 例如： 鄭州特派辦利用決策樹算法發(fā)掘追蹤部分中央企業(yè)的參股企業(yè)存在“明股實債”方式融資行為;長沙特派辦使用計算機圖論技術(shù)挖掘企業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系， 發(fā)現(xiàn)循環(huán)貿(mào)易虛增收入問題;天津市審計局使用圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)查找國有企業(yè)違規(guī)擔(dān)保疑點等。

三、企業(yè)審計典型數(shù)據(jù)分析思路及方法

數(shù)據(jù)分析是數(shù)字化審計的核心。 企業(yè)審計常用的數(shù)據(jù)分析思路， 是從企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)的分析性復(fù)核入手， 引入企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)， 以及與企業(yè)經(jīng)營密切相關(guān)的外部數(shù)據(jù)， 通過多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)問題疑點。 由于企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析體系相對龐大復(fù)雜， 本文僅結(jié)合案例反映的典型數(shù)據(jù)分析類型進(jìn)行研究， 主要包括以下三種分析方法。

1. 企業(yè)報表數(shù)據(jù)總體分析。 企業(yè)報表數(shù)據(jù)總體分析， 是從企業(yè)的財務(wù)報表出發(fā)揭示問題疑點， 通過“表—賬—證—單”的勾稽關(guān)系， 層層穿透發(fā)現(xiàn)問題的根源， 逐項驗證審計判斷的合理性， 為總體評價企業(yè)改革發(fā)展情況， 確定企業(yè)審計重點， 以及評價企業(yè)財務(wù)狀況和經(jīng)營情況提供財務(wù)數(shù)據(jù)支撐。 主要包括：一是集團(tuán)總體經(jīng)營狀況分析。 從財務(wù)狀況、運營結(jié)構(gòu)、運營效率、科技創(chuàng)新、價值創(chuàng)造、會計信息可信度、集團(tuán)與所屬行業(yè)主指標(biāo)、行業(yè)特色指標(biāo)等維度進(jìn)行趨勢統(tǒng)計， 總覽集團(tuán)各業(yè)務(wù)板塊結(jié)構(gòu)及其績效指標(biāo)對比， 并依據(jù)主指標(biāo)警示連續(xù)虧損、低效、微利、造血嚴(yán)重不足的子公司。 二是企業(yè)報表結(jié)構(gòu)差異性分析。 運用數(shù)理統(tǒng)計方法對企業(yè)集團(tuán)所屬單位的資產(chǎn)負(fù)債表科目和損益表成本費用科目進(jìn)行方差、標(biāo)準(zhǔn)差和系數(shù)調(diào)整計算。 以方差指標(biāo)揭示各企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)、成本費用結(jié)構(gòu)與所在行業(yè)類別的平均資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)、成本費用結(jié)構(gòu)的偏離程度， 據(jù)此對企業(yè)進(jìn)行排序確定重點審計企業(yè)。 三是會計信息真實性診斷。 分析企業(yè)合并報表完整性， 從集團(tuán)與子企業(yè)的決策關(guān)系、關(guān)聯(lián)關(guān)系和交易關(guān)系等方面分析發(fā)現(xiàn)異常情況， 并進(jìn)行揭示; 選取企業(yè)重要財務(wù)指標(biāo)作為考察經(jīng)營管理者能力、企業(yè)經(jīng)營狀況和財務(wù)狀況的評價和預(yù)警指標(biāo)體系， 利用上述指標(biāo)從企業(yè)盈利能力、資產(chǎn)質(zhì)量、償債能力和發(fā)展?jié)摿Φ人膫€方面進(jìn)行評價和預(yù)警， 判斷企業(yè)會計信息的真實性。 四是重點事項分析。 主要對集團(tuán)及子企業(yè)對外投資、資本運作、薪酬與費用、物資服務(wù)采購、收入合規(guī)性、往來款、非經(jīng)常性損益、科技創(chuàng)新能力、專項儲備等重點審計事項進(jìn)行疑點線索分析和梳理， 厘清數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)路徑， 進(jìn)一步追溯問題指向的具體會計科目， 提高審計疑點線索的針對性。

以中央企業(yè)重點審計子企業(yè)分析[6] 為例。 主要分析思路是， 通過“中央企業(yè)預(yù)警和分析系統(tǒng)”對某集團(tuán)有限公司的財務(wù)報表進(jìn)行分析， 生成財務(wù)線索重點提示報告， 精確鎖定重點審計的二級子企業(yè)。

第一， 分析重點警示企業(yè)， 包括連續(xù)或巨額虧損企業(yè)、低效或微利企業(yè)等。 某集團(tuán)有限公司連續(xù)或巨額虧損子企業(yè)為A有限公司， 如表1所示。

第二， 分析資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)差異性。 如表2所示， A有限公司的資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)差異偏離度高達(dá)0.25， 說明該企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)與行業(yè)平均水平差異較大。

第三， 分析成本費用結(jié)構(gòu)差異性。 如表3所示， A有限公司的成本費用結(jié)構(gòu)差異偏離度高達(dá)0.32， 說明該企業(yè)成本費用結(jié)構(gòu)與行業(yè)平均水平差異較大。

通過以上綜合分析， 發(fā)現(xiàn)某集團(tuán)有限公司及其所屬骨干企業(yè)A有限公司存在多處交叉疑點， 說明該企業(yè)可能存在會計信息造假的情況。 經(jīng)審計核實發(fā)現(xiàn)， 該公司通過開展無交易實質(zhì)的“空轉(zhuǎn)”貿(mào)易、把委托加工業(yè)務(wù)全額計收入等方式虛增收入數(shù)億元;同時還存在通過違規(guī)計提工資總額來人為調(diào)節(jié)利潤近億元等粉飾財務(wù)報表存在的問題。

2. 企業(yè)多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析。 企業(yè)多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析， 是指在企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上， 進(jìn)一步關(guān)聯(lián)企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)， 通過多維度數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系和因果關(guān)系的分析， 快速篩選出審計疑點的過程。 該方法是驗證企業(yè)已知經(jīng)營風(fēng)險的重要方法， 也是目前企業(yè)審計中使用較多的方法。

以企業(yè)循環(huán)交易大數(shù)據(jù)分析為例。 近年來， 部分企業(yè)出于虛增收支規(guī)模、獲取資金借貸利息、偷逃稅款等目的， 在上下游企業(yè)的配合下， 存在循環(huán)貿(mào)易、融資性貿(mào)易、虛開增值稅發(fā)票等虛構(gòu)貿(mào)易行為。 這類經(jīng)營行為雖然具備形式上的法律要件， 但是并無實質(zhì)上的貨物流轉(zhuǎn)， 是以正常貨物交易為外部形式從事無實物貨物流轉(zhuǎn)的違規(guī)貿(mào)易行為， 涉及金額往往巨大。 這類以企業(yè)法人間貿(mào)易關(guān)系等合作經(jīng)營為基礎(chǔ)的違規(guī)行為， 由于涉及外部交易環(huán)節(jié)多、隱蔽性強， 且交易手續(xù)表面合規(guī)， 因此難以通過企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)的常規(guī)關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)， 需要利用企業(yè)外部稅務(wù)、工商等數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。 從數(shù)據(jù)分析的角度看， 這類業(yè)務(wù)中的增值稅發(fā)票、購銷合同、收付款等信息都呈現(xiàn)出閉環(huán)特征， 可以通過增值稅專用發(fā)票進(jìn)銷項抵扣信息， 將交易鏈條上的各個交易主體串聯(lián)成交易閉環(huán)。 主要分析思路如表4所示。

表4中的融資性貿(mào)易形成國有資產(chǎn)損失風(fēng)險的業(yè)務(wù)特點包括： 一是以融資為目的， 對大宗貨物交易收取資金利息（或稱購銷權(quán)益）， 利息以貨物銷售加價的方式收回， 因此業(yè)務(wù)流水金額大但利潤率低; 二是沒有實際貨權(quán)流轉(zhuǎn); 三是在特定的供應(yīng)商和客戶之間進(jìn)行閉環(huán)交易， 交易對手對國有企業(yè)的業(yè)務(wù)依存度極高; 四是部分供應(yīng)商與客戶之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系。 數(shù)據(jù)分析主要是利用企業(yè)財務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)， 企業(yè)的采購、銷售及庫存管理等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)， 全國增值稅發(fā)票抵扣認(rèn)證數(shù)據(jù)、全國工商數(shù)據(jù)等。

融資性貿(mào)易造成國有資產(chǎn)損失風(fēng)險分析[7] 的主要分析思路是依托增值稅發(fā)票數(shù)據(jù)， 鎖定上下游重點關(guān)注企業(yè)， 再通過全國工商數(shù)據(jù)追查上下游企業(yè)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系， 鎖定虛構(gòu)貿(mào)易交易對象。 具體而言： 一是根據(jù)企業(yè)增值稅進(jìn)銷項發(fā)票記錄， 篩查出業(yè)務(wù)依存度較高的供應(yīng)商和客戶。 二是篩選出前五大供應(yīng)商的增值稅進(jìn)項開票記錄和前五大客戶的增值稅銷項開票記錄， 進(jìn)一步將貿(mào)易業(yè)務(wù)鏈向上下游業(yè)務(wù)對手推進(jìn)， 鎖定各自金額位居前三的上游和下游單位。 三是以全國工商數(shù)據(jù)為依托， 縱向構(gòu)建股權(quán)網(wǎng)圖， 挖掘貿(mào)易交易對手關(guān)系。 四是縱橫交疊分析， 鎖定可疑虛構(gòu)貿(mào)易交易。 通過以上關(guān)聯(lián)分析， 經(jīng)審計延伸核查， 確定了某國有貿(mào)易公司虛構(gòu)貿(mào)易且變相對外提供資金、造成數(shù)十億元國有資產(chǎn)存在敞口風(fēng)險的違規(guī)事實。

3. 企業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘分析。 企業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘分析， 是對企業(yè)海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析， 揭示前述兩種分析方法難以驗證的、隱含的、先前未知的并具有潛在風(fēng)險的線索的過程。 相比于數(shù)據(jù)審計對“既有知識”的“驗證”， 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的大數(shù)據(jù)審計是對“新知識”的“發(fā)掘”。 數(shù)據(jù)挖掘又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)， 是從數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的過程， 是目前人工智能和數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域研究的熱點問題。 數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程， 主要基于人工智能、機器學(xué)習(xí)、模式識別、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)等， 高度自動化地分析數(shù)據(jù)， 做出歸納性的推理， 從中挖掘出潛在的模式。 數(shù)據(jù)挖掘算法是數(shù)據(jù)挖掘的核心， 主要分為分類算法、聚類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則三大類。 主要分析思路如表5所示。

本文以“明股實債”分析為例。 近年來， 在企業(yè)審計中發(fā)現(xiàn)部分違規(guī)交易行為更為隱蔽。 如在社會融資環(huán)境趨緊背景下， 部分國有企業(yè)利用自身的融資優(yōu)勢， 以“明股實債”方式向外部企業(yè)提供資金， 表面上看是以股權(quán)形式對外投資， 實質(zhì)上是以獲得固定收益及遠(yuǎn)期本金有效退出為實現(xiàn)要件的資金出借行為， 且資金最終的使用方多為房地產(chǎn)或地方政府融資平臺等國家政策限制性行業(yè)或領(lǐng)域。 但是， 這類問題很難從財務(wù)數(shù)據(jù)或業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等企業(yè)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)入手查找。 由于多層包裝隱蔽性高， 外部數(shù)據(jù)很難直接關(guān)聯(lián)分析， 需要更多經(jīng)驗判斷和特征模型挖掘相結(jié)合的大數(shù)據(jù)分析方法。 決策樹算法是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中較為基礎(chǔ)、經(jīng)典的算法模型之一， 是對實例進(jìn)行分類的樹形結(jié)構(gòu)， 也是一種基本的分類與回歸方法。 決策樹的學(xué)習(xí)就是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中歸納出一組分類規(guī)則， 規(guī)則對應(yīng)的模型不僅對訓(xùn)練數(shù)據(jù)有很好的擬合， 且對未知數(shù)據(jù)也有很好的預(yù)測。

企業(yè)“明股實債”隱藏債務(wù)分析[8] 的主要分析思路是： 利用SPSS決策樹挖掘分類算法， 對部分已標(biāo)記隱藏債務(wù)疑點的企業(yè)樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練， 形成隱藏債務(wù)企業(yè)決策樹模型， 利用此模型對剩余未標(biāo)記企業(yè)進(jìn)行決策樹分類， 鎖定疑點。 具體而言： 一是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。 把企業(yè)的相關(guān)信息轉(zhuǎn)化為一系列相應(yīng)的屬性。 例如， 對“隱藏債務(wù)”企業(yè)相關(guān)情況進(jìn)行分析， 選擇12種屬性作為篩選企業(yè)的特征。 二是數(shù)據(jù)標(biāo)記、訓(xùn)練。 對已分類的企業(yè)樣本標(biāo)記是否為“隱藏債務(wù)”。 將已分類的企業(yè)樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS軟件， 選擇分類->決策樹， 將相應(yīng)的變量選入自變量， 并選擇因變量的類別。 三是結(jié)果分類。 對剩余未分類的企業(yè)， 遍歷①決策樹直至葉子節(jié)點， 即可得到該企業(yè)是否為“隱藏債務(wù)”。

綜上， 上述三種企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析類型在分析數(shù)據(jù)上逐漸多源化， 在分析思路上逐漸深入， 在分析技術(shù)手段上逐漸復(fù)雜化和智能化， 在分析方法上逐漸抽象化， 在分析目標(biāo)上逐漸發(fā)揮企業(yè)審計的預(yù)警預(yù)測功能， 具體如表6所示。

四、健全企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法創(chuàng)新應(yīng)用機制

近年來， 國家審計機關(guān)企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法的創(chuàng)新應(yīng)用取得明顯進(jìn)展， 審計署修訂了企業(yè)審計數(shù)據(jù)規(guī)劃， 印發(fā)了企業(yè)審計指南， 建立了企業(yè)審計大數(shù)據(jù)信息綜合管理平臺， 實現(xiàn)了在數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上突出重點開展的企業(yè)審計。 但是， 與新時期企業(yè)審計的要求相比， 企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法創(chuàng)新應(yīng)用還存在以下不足： 一是總體分析尚不到位， 對國有經(jīng)濟(jì)布局結(jié)構(gòu)的總體研判不足， 對中央企業(yè)分行業(yè)開展系統(tǒng)性、經(jīng)常性分析研究還不到位; 二是分析方法共享機制不完善， 模型開發(fā)缺乏標(biāo)準(zhǔn)指導(dǎo)， 難以有效共享協(xié)作， 主要表現(xiàn)為對企業(yè)財務(wù)審計數(shù)據(jù)查詢分析模型重復(fù)開發(fā)， 而揭示企業(yè)改革發(fā)展的深層次矛盾和風(fēng)險隱患的審計數(shù)據(jù)分析模型開發(fā)動力不足; 三是智能分析應(yīng)用不足， 對機器學(xué)習(xí)、人工智能等前沿技術(shù)探索應(yīng)用不夠， 缺少自動化模型開發(fā)輔助設(shè)施以及統(tǒng)一的智能化分析模型運行和監(jiān)控平臺， 開發(fā)門檻較高。

2020年8月6日， 中央全面深化改革委員會第十四次會議審議通過了《國有企業(yè)改革三年行動方案（2020-2022年）》， 國有企業(yè)混合所有制改革、國有企業(yè)重組整合、國有資產(chǎn)監(jiān)管體制改革進(jìn)入快速推進(jìn)和實質(zhì)進(jìn)展的新階段。 在國有企業(yè)改革的關(guān)鍵時期， 其審計更需要充分發(fā)揮“科技強審”優(yōu)勢， 健全企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法創(chuàng)新應(yīng)用機制（見圖1）， 建立以檢查資金為主線的企業(yè)審計常態(tài)化經(jīng)濟(jì)體檢機制、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法共享機制和大數(shù)據(jù)智能分析平臺， 及時揭示制約國有企業(yè)改革政策措施落地的體制性障礙、機制性梗阻和制度性漏洞， 促進(jìn)國有經(jīng)濟(jì)優(yōu)化和結(jié)構(gòu)調(diào)整， 增強國有經(jīng)濟(jì)的競爭力、創(chuàng)新力、控制力、影響力和抗風(fēng)險能力。

1. 建立以檢查資金為主線的企業(yè)審計常態(tài)化經(jīng)濟(jì)體檢機制。 根據(jù)新時代企業(yè)審計的目標(biāo)定位和職責(zé)要求， 在審計署現(xiàn)有“中央企業(yè)審計分析和預(yù)警系統(tǒng)”等有關(guān)評價和預(yù)警指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上， 以檢查企業(yè)資金（國有資金、國有資產(chǎn)、財政補貼收入等）為主線， 進(jìn)一步擴充數(shù)據(jù)來源、健全指標(biāo)體系、延伸檢查層級、跟蹤整改成效， 建立企業(yè)審計常態(tài)化經(jīng)濟(jì)體檢機制。 在數(shù)據(jù)資源方面， 可以圍繞資金流轉(zhuǎn)主線， 以企業(yè)財務(wù)收支審計數(shù)據(jù)分析為核心， 挖掘利用定期采集的企業(yè)財務(wù)核算數(shù)據(jù)、關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、重大決策管理數(shù)據(jù)， 輔以外部行業(yè)數(shù)據(jù)、部門監(jiān)管數(shù)據(jù)、國民經(jīng)濟(jì)運行數(shù)據(jù)等進(jìn)行綜合分析。 在指標(biāo)設(shè)計方面， 可突出資金流轉(zhuǎn)重點， 對企業(yè)的重大政策措施執(zhí)行情況、財務(wù)收支情況、經(jīng)營管理和效益情況、境外投資情況、內(nèi)部控制及風(fēng)險管理情況、經(jīng)濟(jì)責(zé)任履行情況等涉及的財務(wù)收支重點指標(biāo)進(jìn)行定性與定量相結(jié)合的評價。 通過檢查資金流向， 一方面揭示國有資金、國有資產(chǎn)以及財政補貼在管理和使用中存在的違紀(jì)違法問題， 另一方面， 及時發(fā)現(xiàn)風(fēng)險隱患和重大政策措施落實中存在的問題。 在檢查層級方面， 搭建包括“中央企業(yè)總體—重點行業(yè)領(lǐng)域—企業(yè)集團(tuán)—重點子企業(yè)—重點業(yè)務(wù)”在內(nèi)的企業(yè)資金穿透式“體檢”機制， 對重要的資金款項設(shè)定抽查比例， 對資金問題線索一跟到底， 沿著資金問題產(chǎn)生的路徑查深查透， 必要時從企業(yè)集團(tuán)總部向企業(yè)二級單位、三級及以下單位做重點延伸。 在整改成效方面， 重點跟蹤資金類整改措施， 包括資金節(jié)約或挽回?fù)p失、資金收回或上交、盤活資金等情況， 落實整改責(zé)任， 確保審計發(fā)現(xiàn)的問題能夠得到及時有效的整改， 解決屢查屢犯的問題。

2. 建立企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法共享機制。 企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法的共享是提升企業(yè)審計能力、避免企業(yè)審計資源浪費的重要手段。 推動建立完善高效的流通和共享機制的技術(shù)難點是技術(shù)方法的確權(quán)問題， 即如何確認(rèn)和保護(hù)技術(shù)方法分享人的權(quán)益， 通過相應(yīng)的制度措施鼓勵人人創(chuàng)新、人人分享。 在技術(shù)支撐層面， 可利用區(qū)塊鏈技術(shù)， 搭建基于區(qū)塊鏈的企業(yè)審計機關(guān)之間、企業(yè)審計各項目組之間和企業(yè)審計人員之間的共享通道， 對技術(shù)方法的產(chǎn)生、收集、傳輸、使用與收益進(jìn)行全生命周期的記錄與監(jiān)控， 探索建立企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法共享鏈。 在制度保障層面， 可建立企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法創(chuàng)新標(biāo)準(zhǔn)體系， 對技術(shù)方法的開發(fā)、測試、應(yīng)用、推廣和升級等進(jìn)行全流程規(guī)范， 夯實技術(shù)方法交流共享的基礎(chǔ)。

3. 搭建企業(yè)審計大數(shù)據(jù)智能分析平臺。 人工智能（AI）技術(shù)的應(yīng)用是降低企業(yè)審計大數(shù)據(jù)應(yīng)用門檻的有效途徑。 當(dāng)前， 國有企業(yè)改革進(jìn)入攻堅期和深水區(qū)， 以往數(shù)據(jù)式審計模式發(fā)現(xiàn)的很多問題基本得以糾正， 一些違紀(jì)違法問題變得更為隱蔽復(fù)雜， 權(quán)錢交易線索也更為細(xì)小分散。 利用海量數(shù)據(jù)綜合比對的“驗證式”分析模式鎖定新型問題、新型線索的難度越來越大， 需要更智能化的數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)支撐新型問題的深入核查。 本文建議， 可以在“金審工程”三期項目總體框架下， 完善現(xiàn)有的“企業(yè)審計業(yè)務(wù)管理與信息平臺”， 突破以功能為中心的平臺框架， 力求實現(xiàn)以數(shù)據(jù)為中心的體系架構(gòu)， 建立企業(yè)審計大數(shù)據(jù)智能分析平臺。 在智能化數(shù)據(jù)治理層面， 可集成圖像、視頻、自然語言處理（NLP）、機器翻譯、對話系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)等多領(lǐng)域的人工智能成果， 實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)增強等相關(guān)工作的自動化和流程化。 在智能化模型算法開發(fā)方面， 提供可視化、交互式的模型設(shè)計開發(fā)環(huán)境， 利用關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類分析、時序分析等算法， 通過特征工程、模型訓(xùn)練、模型評估和模型部署等開發(fā)訓(xùn)練環(huán)節(jié)， 形成智能化的模型算法。 當(dāng)前比較前沿的挖掘分析技術(shù)包括遺傳算法（GA）、決策樹算法（DT）、粗糙集算法（RST）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（BP）等， 都是智能分析的重要工具。 在智能化審計業(yè)務(wù)應(yīng)用層面， 平臺可通過不斷地進(jìn)行模型監(jiān)控以判斷模型的實用性， 并進(jìn)行模型的迭代訓(xùn)練， 最終為企業(yè)審計人員提供企業(yè)審計業(yè)務(wù)細(xì)分、審計事項個性化推薦、審計知識圖譜繪制、審計智能問答、企業(yè)智能預(yù)測等智能化企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法應(yīng)用服務(wù)。

五、結(jié)論

數(shù)據(jù)分析技術(shù)在企業(yè)審計領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用是新時代推動國家審計機關(guān)企業(yè)審計高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。 當(dāng)前， 企業(yè)審計大數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐正經(jīng)歷著從以數(shù)據(jù)采集預(yù)處理為主向數(shù)據(jù)綜合分析利用轉(zhuǎn)變， 從以財務(wù)數(shù)據(jù)分析為主向企業(yè)內(nèi)外部多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析轉(zhuǎn)變， 從以數(shù)據(jù)查詢分析和驗證分析為主向數(shù)據(jù)挖掘分析轉(zhuǎn)變的過程。 本文以案例分析的方式， 深入分析了企業(yè)審計領(lǐng)域三類典型的數(shù)據(jù)分析思路， 系統(tǒng)研究了大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)審計領(lǐng)域的應(yīng)用途徑， 為進(jìn)一步創(chuàng)新完善企業(yè)審計數(shù)據(jù)分析應(yīng)用機制提供了有益的方向性參考。

【 注 釋 】

① 所謂遍歷（Traversal），是指沿著某條搜索路線，依次對樹（或圖）中每個節(jié)點均做一次訪問。訪問結(jié)點所做的操作依賴于具體的應(yīng)用問題， 具體的訪問操作可能是檢查節(jié)點的值、更新節(jié)點的值等。不同的遍歷方式，其訪問節(jié)點的順序是不一樣的。遍歷是二叉樹上最重要的運算之一，是二叉樹上進(jìn)行其他運算的基礎(chǔ)。

【 主 要 參 考 文 獻(xiàn) 】

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[8] 燕澤權(quán)，閆九枝.隱藏債務(wù)有“新招”大數(shù)據(jù)“法眼”讓它無處可逃案例：數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法在審計工作中的創(chuàng)新應(yīng)用典型案例[R].北京：審計署審計科研所，2020.