亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        大數(shù)據(jù)審計(jì)分析技術(shù)體系的建設(shè)與應(yīng)用研究

        2022-11-07 18:21:39劉國(guó)城教授博士劉玥彤
        商業(yè)會(huì)計(jì) 2022年9期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘可視化分析

        劉國(guó)城(教授/博士)劉玥彤

        (南京審計(jì)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院 江蘇南京 211815)

        大數(shù)據(jù)給國(guó)家審計(jì)的創(chuàng)新發(fā)展帶來(lái)了全新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。由于國(guó)家審計(jì)機(jī)關(guān)開(kāi)展審計(jì)分析及取證的方式發(fā)生了“質(zhì)”的變化,這對(duì)大數(shù)據(jù)審計(jì)分析技術(shù)的甄選和應(yīng)用提出了更高的要求?!胺治觥笔菍?fù)雜主體分解為單一的組成部分,然后分析它們的關(guān)系,以此識(shí)別復(fù)雜主體的本質(zhì)屬性特征?!凹夹g(shù)”是解決問(wèn)題或改善現(xiàn)有情況的方法。國(guó)家審計(jì)機(jī)關(guān)有必要全面梳理大數(shù)據(jù)分析技術(shù),深度探析大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在國(guó)家審計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用條件,從而提升大數(shù)據(jù)審計(jì)分析的質(zhì)量和效果,加速推進(jìn)審計(jì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用的常態(tài)化建設(shè)和智能化應(yīng)用。

        一、大數(shù)據(jù)審計(jì)分析技術(shù)體系建設(shè)的重要性

        (一)構(gòu)建大數(shù)據(jù)審計(jì)分析技術(shù)體系是提高審計(jì)效率的有效手段。大數(shù)據(jù)審計(jì)是基于宏觀角度對(duì)相關(guān)行業(yè)、有關(guān)領(lǐng)域、不同形式的審計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效審計(jì)的方式。與國(guó)家審計(jì)工作相關(guān)的數(shù)據(jù)主要涵蓋結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化等形式的復(fù)雜數(shù)據(jù),以傳統(tǒng)審計(jì)分析方式難以應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代審計(jì)工作的需求和要求,不利于后續(xù)審計(jì)工作的推進(jìn)。而大數(shù)據(jù)審計(jì)分析技術(shù)則是以系列復(fù)雜數(shù)據(jù)為核心的流程體系,以求洞察審計(jì)問(wèn)題的本質(zhì),保證輸入的審計(jì)數(shù)據(jù)依照流程且能夠高效地輸出分析結(jié)果。大數(shù)據(jù)審計(jì)分析技術(shù)有利于深度挖掘被審計(jì)單位非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),可以提高審計(jì)人員對(duì)審計(jì)數(shù)據(jù)疑點(diǎn)的處理能力,修正審計(jì)目標(biāo)軌跡,有針對(duì)性地關(guān)注審計(jì)重點(diǎn)。

        (二)構(gòu)建大數(shù)據(jù)審計(jì)分析技術(shù)體系是推進(jìn)審計(jì)全覆蓋的重要步驟。近年來(lái),大數(shù)據(jù)審計(jì)技術(shù)在電商、醫(yī)療、安防、金融、交通等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。對(duì)于下屬單位較多、業(yè)務(wù)量大的被審計(jì)單位,利用大數(shù)據(jù)審計(jì)分析技術(shù),可以利用所采集的各類(lèi)往來(lái)流水及交易信息等數(shù)據(jù),深度發(fā)掘數(shù)據(jù)群中的內(nèi)在價(jià)值,縮短實(shí)地審計(jì)辦公時(shí)間,提高審計(jì)操作便捷性,從而推進(jìn)審計(jì)覆蓋面。諸多審計(jì)大數(shù)據(jù)與特定審計(jì)目標(biāo)之間的相關(guān)性較弱,如果過(guò)多專(zhuān)注于審計(jì)數(shù)據(jù)的收集和分析則會(huì)造成無(wú)效工作。若要充分發(fā)揮審計(jì)大數(shù)據(jù)的價(jià)值,鎖定審計(jì)重點(diǎn),節(jié)約審計(jì)成本,大數(shù)據(jù)審計(jì)分析技術(shù)體系的構(gòu)建是必不可少的環(huán)節(jié)。強(qiáng)化大數(shù)據(jù)審計(jì)分析技術(shù)理論對(duì)實(shí)踐活動(dòng)的有效指導(dǎo),能夠大幅提升審計(jì)結(jié)論的正確性,為審計(jì)全覆蓋目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)提供技術(shù)保障,并以此增強(qiáng)國(guó)家審計(jì)的事前預(yù)防功能、事中糾偏功能以及事后防御功能。

        二、大數(shù)據(jù)審計(jì)分析技術(shù)體系的構(gòu)成要項(xiàng)

        (一)數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘是指借助數(shù)學(xué)算法從海量數(shù)據(jù)中挖掘隱藏信息的過(guò)程,并將所挖掘的有價(jià)值的信息數(shù)據(jù)應(yīng)用到實(shí)踐之中。大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涵蓋分類(lèi)、預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)等技術(shù)。分類(lèi)是指選出已經(jīng)分好類(lèi)的數(shù)據(jù)集,在此基礎(chǔ)上運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),建立分類(lèi)模型,再將該模型運(yùn)用于尚未分類(lèi)的數(shù)據(jù)。如果分類(lèi)得出的模型具有較高的準(zhǔn)確率,可運(yùn)用該模型預(yù)測(cè)新樣本的未知變量。關(guān)聯(lián)規(guī)則算法反映了所研究事物之間的相互依賴(lài)性或關(guān)聯(lián)性。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的未來(lái)應(yīng)用不再是針對(duì)樣本化、隨機(jī)化的精準(zhǔn)數(shù)據(jù),而是海量、混雜的大數(shù)據(jù)。

        國(guó)家審計(jì)機(jī)關(guān)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開(kāi)展大數(shù)據(jù)審計(jì)的具體流程為:(1)明確挖掘目標(biāo)。國(guó)家審計(jì)機(jī)關(guān)根據(jù)具體審計(jì)業(yè)務(wù)內(nèi)容,明晰審計(jì)目標(biāo)及需求,明確數(shù)據(jù)挖掘的方向。(2)數(shù)據(jù)取樣。根據(jù)既定的數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo),從審計(jì)業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)中提取與審計(jì)業(yè)務(wù)相關(guān)且可靠的樣本數(shù)據(jù)子集。(3)數(shù)據(jù)預(yù)處理。為了采集到高質(zhì)量的樣本數(shù)據(jù)以保證預(yù)測(cè)質(zhì)量,審計(jì)人員應(yīng)提前對(duì)國(guó)家審計(jì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行降維、缺失值處理、數(shù)據(jù)變量轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等操作。(4)數(shù)據(jù)挖掘模型構(gòu)建及評(píng)價(jià)。數(shù)據(jù)挖掘模型的構(gòu)建應(yīng)以審計(jì)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特征為基礎(chǔ),建立具有相似特性?xún)?nèi)部結(jié)構(gòu)且能適用于大量數(shù)據(jù)運(yùn)用的特征模型。國(guó)家審計(jì)機(jī)關(guān)有必要基于不同的審計(jì)需求構(gòu)建能夠?qū)崿F(xiàn)各類(lèi)不同功能下的數(shù)據(jù)挖掘模型,根據(jù)大數(shù)據(jù)審計(jì)的業(yè)務(wù)性質(zhì)對(duì)各類(lèi)數(shù)據(jù)挖掘模型進(jìn)行評(píng)價(jià)與測(cè)試,并從各類(lèi)挖掘模型中甄選出契合度最高的模型。

        (二)機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是可自動(dòng)獲取知識(shí)的計(jì)算機(jī)算法語(yǔ)言,其理論基礎(chǔ)包含多種學(xué)科,如深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生物學(xué)、人工智能等。近年來(lái),機(jī)器學(xué)習(xí)已逐步應(yīng)用于審計(jì)領(lǐng)域之中,如樸素貝葉斯、隱馬爾可夫、遷徙學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、Bagging、Boosting等技術(shù)和算法在銀行反舞弊審計(jì)、政策跟蹤審計(jì)、網(wǎng)絡(luò)安全審計(jì)等領(lǐng)域的運(yùn)用。

        國(guó)家審計(jì)機(jī)關(guān)運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開(kāi)展大數(shù)據(jù)審計(jì)的具體流程為:(1)構(gòu)架計(jì)算機(jī)系統(tǒng)與審計(jì)各類(lèi)相關(guān)主體之間有機(jī)結(jié)合的自然語(yǔ)言接口。(2)建立對(duì)不完整審計(jì)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)推導(dǎo)規(guī)則,提升對(duì)審計(jì)大數(shù)據(jù)自動(dòng)分析歸納建模的能力。(3)對(duì)大數(shù)據(jù)審計(jì)分析的學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)行深入的模擬與學(xué)習(xí),擴(kuò)展全新的審計(jì)流程,發(fā)現(xiàn)缺失的審計(jì)證據(jù)。(4)強(qiáng)化機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘之間的協(xié)同運(yùn)作,推進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在審計(jì)大數(shù)據(jù)分類(lèi)、歸納、預(yù)測(cè)等方面的深入應(yīng)用?;谝陨戏治?,國(guó)家審計(jì)機(jī)關(guān)應(yīng)歸納并總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)下演繹學(xué)習(xí)、類(lèi)比學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、概念學(xué)習(xí)、規(guī)則學(xué)習(xí)等各類(lèi)技術(shù)在國(guó)家審計(jì)領(lǐng)域中的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn),基于各類(lèi)國(guó)家審計(jì)的目標(biāo)和要求,設(shè)計(jì)切實(shí)可行的機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)行步驟,做好有關(guān)參數(shù)管理,合理協(xié)調(diào)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用相關(guān)的各個(gè)環(huán)節(jié),提煉各類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)下的應(yīng)用指南,建立操作規(guī)程與運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)。

        (三)預(yù)測(cè)分析。預(yù)測(cè)分析是根據(jù)可提取的歷史數(shù)據(jù),進(jìn)行規(guī)律性分析,采用能夠適應(yīng)各類(lèi)變化的審計(jì)分析模型,對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特征進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)分析主要關(guān)注的是信息的準(zhǔn)確性,一般是根據(jù)預(yù)測(cè)方差進(jìn)行精度判斷。估計(jì)和分類(lèi)是預(yù)測(cè)分析技術(shù)的重要構(gòu)成,二者的主要區(qū)別在于分類(lèi)適用于具有明確類(lèi)別特征的數(shù)據(jù)信息,更加適用于離散型變量,估計(jì)值則適用于具有不確定性特征的數(shù)據(jù)信息,更適用于連續(xù)型變量。通常情況下,審計(jì)人員可對(duì)審計(jì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行初步估計(jì)和初始運(yùn)算,并以此作為進(jìn)一步分類(lèi)工作的基礎(chǔ),如從被審計(jì)業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)中提取相關(guān)審計(jì)輸入數(shù)據(jù),先以估計(jì)值運(yùn)算得到不可測(cè)的不間斷變量的值,再根據(jù)事前評(píng)定的閾值,對(duì)審計(jì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分類(lèi)。

        在大數(shù)據(jù)審計(jì)中,預(yù)測(cè)分析技術(shù)的有效運(yùn)用應(yīng)關(guān)注:(1)審計(jì)大數(shù)據(jù)的質(zhì)量。數(shù)據(jù)是貫穿預(yù)測(cè)分析活動(dòng)全過(guò)程的關(guān)鍵要素。預(yù)測(cè)分析所涉及到的大數(shù)據(jù)通常是以被審計(jì)單位內(nèi)部的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),并以外部數(shù)據(jù)作為補(bǔ)充,如宏觀信息流、物流數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)集中的參數(shù)能否提高預(yù)測(cè)的可行性是判定審計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的依據(jù)。通常,基礎(chǔ)數(shù)據(jù)量越大,更易挖掘到高質(zhì)量和高相關(guān)性的數(shù)據(jù),便于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)聯(lián)。(2)審計(jì)人員。審計(jì)人員需要充分了解審計(jì)目標(biāo),分析審計(jì)數(shù)據(jù),有針對(duì)性地構(gòu)建預(yù)測(cè)分析模型。(3)審計(jì)預(yù)測(cè)分析軟件。審計(jì)預(yù)測(cè)分析軟件以統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ),是審計(jì)人員用來(lái)評(píng)估預(yù)測(cè)分析模型的平臺(tái),IBM SPSS和SAS是兩個(gè)常用的分析軟件。如果數(shù)據(jù)量足夠大,則需要專(zhuān)業(yè)性較強(qiáng)的審計(jì)數(shù)據(jù)運(yùn)算平臺(tái),如Hadoop或Oracle Exadata等。(4)運(yùn)營(yíng)軟件。如何從眾多預(yù)測(cè)模型中選取最優(yōu)模型,需要將各類(lèi)備選預(yù)測(cè)模型植入以運(yùn)營(yíng)軟件為中心的終端平臺(tái),且以軟件形式挑選最優(yōu)化模型,構(gòu)建應(yīng)用規(guī)則。

        (四)圖像識(shí)別。圖像識(shí)別技術(shù)是國(guó)家審計(jì)人員采用開(kāi)放應(yīng)用程序編程接口(API)方式,且通過(guò)實(shí)時(shí)訪(fǎng)問(wèn)和調(diào)用應(yīng)用程序編程接口,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)有關(guān)審計(jì)大數(shù)據(jù)信息的圖像識(shí)別。圖像識(shí)別技術(shù)在審計(jì)領(lǐng)域已有較多的應(yīng)用,如利用圖像識(shí)別技術(shù)和MVC架構(gòu)理念設(shè)計(jì)基于票據(jù)自動(dòng)識(shí)別的財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)、探索審計(jì)勘察中人臉圖像識(shí)別算法的應(yīng)用等。

        在國(guó)家審計(jì)實(shí)施過(guò)程中,審計(jì)人員可采用圖像識(shí)別技術(shù)識(shí)別重點(diǎn)審計(jì)對(duì)象,直觀地分析相關(guān)政策目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)效果,及時(shí)發(fā)現(xiàn)政策落實(shí)過(guò)程中所存在的各類(lèi)問(wèn)題。如在鄉(xiāng)村振興政策審計(jì)中,審計(jì)人員可以根據(jù)自然資源、水利等部門(mén)提供的高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田規(guī)劃設(shè)計(jì)圖,利用圖像識(shí)別技術(shù),初步發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目重疊區(qū)域,并進(jìn)一步結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)勘察,有針對(duì)性地核對(duì)重疊地塊建設(shè)內(nèi)容。

        (五)可視化分析??梢暬治鍪菍?shù)據(jù)呈現(xiàn)的圖形、圖像信息進(jìn)行交互處理的操作技術(shù)??梢暬治黾夹g(shù)依托數(shù)據(jù)挖掘、視圖繪制以及人機(jī)交互等技術(shù)支撐,將大數(shù)據(jù)審計(jì)中的價(jià)值信息以直觀的信號(hào)傳遞,便于審計(jì)人員快速獲取關(guān)鍵知識(shí)。為有效提升審計(jì)大數(shù)據(jù)的內(nèi)在價(jià)值,推進(jìn)審計(jì)大數(shù)據(jù)中所隱含的隱性知識(shí)的顯性化,國(guó)家審計(jì)機(jī)關(guān)應(yīng)高度重視可視化分析技術(shù)在審計(jì)領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用。

        可視化技術(shù)能夠以更直觀、更有時(shí)效性的視覺(jué)符號(hào)代替?zhèn)鹘y(tǒng)模式下的數(shù)據(jù)界面,其借助一系列工具和手段,能夠使審計(jì)人員清晰地閱讀異構(gòu)化數(shù)據(jù),幫助審計(jì)人員快速發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,提高審計(jì)取證效率和工作效果。對(duì)于低維數(shù)據(jù),首先進(jìn)行圖像化展示,其次拓展相關(guān)領(lǐng)域知識(shí),完善特征描述,構(gòu)建數(shù)據(jù)間邏輯關(guān)系。審計(jì)人員以此為基礎(chǔ),多角度分析被審計(jì)數(shù)據(jù),支撐審計(jì)證據(jù)。對(duì)于多維數(shù)據(jù)可視化,審計(jì)人員可遵從空間劃分、可視數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、可視化建模、可視數(shù)據(jù)分析以及可視化呈現(xiàn)等步驟,實(shí)現(xiàn)審計(jì)數(shù)據(jù)形象化展示。通過(guò)審計(jì)證據(jù)的可視化呈現(xiàn),審計(jì)人員僅需關(guān)注審計(jì)任務(wù)本身,排除冗雜數(shù)據(jù)干擾,便于直觀分析并發(fā)現(xiàn)審計(jì)疑點(diǎn)。

        三、大數(shù)據(jù)審計(jì)分析技術(shù)體系的應(yīng)用案例

        (一)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在云電子商務(wù)安全審計(jì)中的運(yùn)用。云電子商務(wù)是以云計(jì)算為基礎(chǔ),消費(fèi)者和商戶(hù)之間的網(wǎng)上交易、在線(xiàn)電子支付以及各種商務(wù)活動(dòng)。為更好地推進(jìn)云電子商務(wù)活動(dòng),云電子商務(wù)平臺(tái)必不可缺。云電子商務(wù)平臺(tái)將有關(guān)于商務(wù)活動(dòng)的服務(wù)商、制作商、代理商、供應(yīng)商、管理機(jī)構(gòu)以及法律機(jī)構(gòu)等多方主體融入其中,通過(guò)買(mǎi)賣(mài)雙方的各類(lèi)商貿(mào)活動(dòng)實(shí)現(xiàn)對(duì)電子商務(wù)行業(yè)及行業(yè)資源的整合利用?;跀?shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建云電子商務(wù)安全審計(jì)模式,首先,審計(jì)人員應(yīng)依托數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立云電子商務(wù)審計(jì)評(píng)價(jià)機(jī)制,包括一般性評(píng)價(jià)、內(nèi)外部控制評(píng)價(jià)等,審計(jì)人員需根據(jù)客觀性、重要性、實(shí)質(zhì)重于形式等原則推進(jìn)云電子商務(wù)在全生命周期中各個(gè)階段的評(píng)價(jià)和問(wèn)診。其次,審計(jì)人員應(yīng)在數(shù)據(jù)挖掘結(jié)論的基礎(chǔ)上,根據(jù)對(duì)審計(jì)缺陷、審計(jì)困境等方面的評(píng)價(jià)結(jié)論,進(jìn)行審計(jì)防御措施的改進(jìn),持續(xù)跟進(jìn)審計(jì)監(jiān)測(cè)與審計(jì)預(yù)警。大數(shù)據(jù)時(shí)代,國(guó)家審計(jì)機(jī)關(guān)應(yīng)對(duì)云電子商務(wù)安全審計(jì)流程進(jìn)行全方面、多角度設(shè)計(jì),深化審計(jì)業(yè)務(wù)步驟,正確拆分審計(jì)業(yè)務(wù),剔除冗雜的業(yè)務(wù)步驟,提高對(duì)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的取證力度,并結(jié)合審計(jì)業(yè)務(wù)實(shí)際情形實(shí)時(shí)調(diào)整資源配置,完善審計(jì)作業(yè)鏈,推進(jìn)流程優(yōu)化。

        為更好地實(shí)施云電子商務(wù)安全審計(jì)下的數(shù)據(jù)挖掘支持服務(wù),國(guó)家審計(jì)機(jī)關(guān)首先應(yīng)構(gòu)建審計(jì)大數(shù)據(jù)算法庫(kù),其次是強(qiáng)化特定數(shù)據(jù)挖掘算法的具體應(yīng)用。審計(jì)人員依托云電子商務(wù)審計(jì)平臺(tái)開(kāi)展數(shù)據(jù)挖掘建模,通過(guò)對(duì)云電子商務(wù)活動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)分析、流程管控、算法篩選、模型評(píng)價(jià)及模式優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)審計(jì)大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)。電子政務(wù)云安全審計(jì)平臺(tái)可以為審計(jì)人員提供數(shù)據(jù)挖掘算法服務(wù)、審計(jì)挖掘服務(wù)、云資源審計(jì)管理服務(wù)、審計(jì)系統(tǒng)監(jiān)控服務(wù)以及可復(fù)用構(gòu)件資源庫(kù)開(kāi)發(fā)服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘算法除了包括常規(guī)性的聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)、回歸等,還可以根據(jù)審計(jì)客體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征采用分布式或并行式算法。在維屬性復(fù)雜的數(shù)據(jù)如何開(kāi)展動(dòng)態(tài)分析方面,審計(jì)人員可采用并行審計(jì)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),保證各節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)同。而分析持續(xù)審計(jì)大數(shù)據(jù)流,可以采用分布式審計(jì)挖掘技術(shù),將數(shù)據(jù)流拆解后進(jìn)行運(yùn)算處理。審計(jì)人員應(yīng)緊密?chē)@特定云電子商務(wù)平臺(tái)下的安全審計(jì)需求,選擇評(píng)價(jià)結(jié)果較高的審計(jì)大數(shù)據(jù)挖掘模型。

        (二)過(guò)程挖掘技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)金融信息安全審計(jì)中的運(yùn)用。互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)所涉及的資金數(shù)額較大,運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)較高,該領(lǐng)域所面臨的安全問(wèn)題極為突出。過(guò)程挖掘是對(duì)有跡可循的工作或運(yùn)行過(guò)程開(kāi)展挖掘分析,通過(guò)過(guò)程發(fā)現(xiàn)、符合性檢查、組織挖掘、仿真模型等步驟從事件日志中提取知識(shí)。過(guò)程挖掘算法包括原型算法、模型改進(jìn)算法、模型創(chuàng)造算法以及模型提取算法等。國(guó)家審計(jì)機(jī)關(guān)運(yùn)用過(guò)程挖掘技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融信息安全管理的問(wèn)題發(fā)現(xiàn)和策略改進(jìn)。

        審計(jì)人員運(yùn)用過(guò)程挖掘技術(shù)開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)金融信息安全審計(jì)的步驟具體為:(1)日志數(shù)據(jù)的采集。審計(jì)人員主要對(duì)三類(lèi)日志系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,第一類(lèi)是互聯(lián)網(wǎng)金融工作流管理系統(tǒng),如Staffware、InConcert、MQ Series等,第二類(lèi)是互聯(lián)網(wǎng)金融的案例處理系統(tǒng)/客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng),如FLOWer、Vectus、Siebel等,第三類(lèi)是互聯(lián)網(wǎng)金融的資源管理系統(tǒng),如SAP R/3、BaaN、Peoplesoft等。(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理。審計(jì)人員應(yīng)對(duì)從日志庫(kù)里采集到的審計(jì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行清理,處理重復(fù)型、缺失型及不完整數(shù)據(jù)等。(3)過(guò)程挖掘建模。國(guó)家審計(jì)機(jī)關(guān)首先應(yīng)在促進(jìn)內(nèi)在算法與外部工具二者有機(jī)融合的基礎(chǔ)之上,設(shè)計(jì)可適用的備選過(guò)程挖掘模型,并以互聯(lián)網(wǎng)金融信息安全審計(jì)的具體應(yīng)用需求作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),從備選模型群中選取可行性強(qiáng)的過(guò)程挖掘模型。其次,通過(guò)模式發(fā)現(xiàn)與可視化操作,直觀展示互聯(lián)網(wǎng)金融信息系統(tǒng)中有關(guān)歷史事件活動(dòng)軌跡的關(guān)聯(lián)性,全方位挖掘異常數(shù)據(jù)信息,并分析異常原因。(4)管理與防范。在對(duì)安全審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行界定和描述的基礎(chǔ)之上,將所發(fā)現(xiàn)的異常點(diǎn)或薄弱點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)。對(duì)于危險(xiǎn)等級(jí)較高的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),應(yīng)進(jìn)行重點(diǎn)分析,采取有效措施及時(shí)消除風(fēng)險(xiǎn),并開(kāi)展持續(xù)監(jiān)測(cè);對(duì)于危險(xiǎn)等級(jí)較低的異常點(diǎn),應(yīng)采用常規(guī)化管控策略,建立動(dòng)態(tài)預(yù)警機(jī)制,以避免向更高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的轉(zhuǎn)化。

        四、結(jié)束語(yǔ)

        大數(shù)據(jù)審計(jì)技術(shù)涵蓋采集技術(shù)、存儲(chǔ)技術(shù)、預(yù)處理技術(shù)、分析技術(shù)、可視化技術(shù)等,而分析技術(shù)是大數(shù)據(jù)審計(jì)技術(shù)的核心組成部分。大數(shù)據(jù)審計(jì)分析技術(shù)體系建設(shè)是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程,各類(lèi)分析技術(shù)自身是否成熟可用、特定分析技術(shù)能否被正確使用、大數(shù)據(jù)審計(jì)分析技術(shù)體系是否完善等因素都直接影響著審計(jì)證據(jù)的分析和處理。對(duì)于如何推進(jìn)審計(jì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用的常態(tài)化,如何提升大數(shù)據(jù)審計(jì)分析的效果,國(guó)家審計(jì)機(jī)關(guān)應(yīng)全面梳理與整合大數(shù)據(jù)分析技術(shù),并以此為基礎(chǔ),深度剖析各類(lèi)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在審計(jì)領(lǐng)域應(yīng)用的場(chǎng)景和條件。唯有此,大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在審計(jì)領(lǐng)域中的實(shí)踐應(yīng)用才能做到有的放矢。

        猜你喜歡
        數(shù)據(jù)挖掘可視化分析
        基于CiteSpace的足三里穴研究可視化分析
        基于Power BI的油田注水運(yùn)行動(dòng)態(tài)分析與可視化展示
        云南化工(2021年8期)2021-12-21 06:37:54
        探討人工智能與數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展趨勢(shì)
        隱蔽失效適航要求符合性驗(yàn)證分析
        基于CGAL和OpenGL的海底地形三維可視化
        “融評(píng)”:黨媒評(píng)論的可視化創(chuàng)新
        電力系統(tǒng)不平衡分析
        電子制作(2018年18期)2018-11-14 01:48:24
        基于并行計(jì)算的大數(shù)據(jù)挖掘在電網(wǎng)中的應(yīng)用
        電力與能源(2017年6期)2017-05-14 06:19:37
        電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化發(fā)展趨勢(shì)分析
        一種基于Hadoop的大數(shù)據(jù)挖掘云服務(wù)及應(yīng)用
        极品美女扒开粉嫩小泬图片| 久久人妻少妇中文字幕| 亚洲一区二区懂色av| 狠狠色噜噜狠狠狠8888米奇| 国产天美传媒性色av| 亚洲国产精品国自产电影| 精品女同一区二区三区在线播放器| 亚洲一区二区三区地址| 国语对白做受xxxxx在| 美丽人妻被按摩中出中文字幕| 亚洲人成网站www| 日本视频一区二区三区观看| 午夜性色一区二区三区不卡视频 | 欧美乱人伦中文字幕在线不卡| 白浆高潮国产免费一区二区三区| 高黄暴h日本在线观看| 久久久精品人妻一区二区三区蜜桃| 福利视频一二区| 亚洲一区在线二区三区 | 国产精品无码片在线观看| 亚洲综合天堂一二三区| 精品人妻一区二区三区久久| 久久夜色精品国产欧美乱| 国产a级精精彩大片免费看| 亚洲偷自拍国综合第一页国模| 婷婷伊人久久大香线蕉av| 在线亚洲人成电影网站色www| 西西人体大胆视频无码| 人妻少妇av中文字幕乱码| 久久精品国产精油按摩| 视频一区欧美| 亚洲av午夜福利一区二区国产| 国产av无码专区亚洲av果冻传媒| 欧美国产一区二区三区激情无套| 人妻中出精品久久久一区二| 久久综合亚洲鲁鲁五月天| 人妻精品久久无码区| 狠干狠爱无码区| 视频一区二区不中文字幕| 亚洲精品无码不卡| 国产午夜三级一区二区三|