隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，審計(jì)領(lǐng)域正經(jīng)歷數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一項(xiàng)系統(tǒng)性工程，具有揭示復(fù)雜數(shù)據(jù)體系里隱藏規(guī)律的能力，為審計(jì)信息系統(tǒng)提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

審計(jì)信息系統(tǒng)概述

審計(jì)信息系統(tǒng)作為現(xiàn)代信息技術(shù)與審計(jì)實(shí)務(wù)相結(jié)合的產(chǎn)物，構(gòu)建起支撐審計(jì)全流程的智能化作業(yè)平臺(tái)。其功能架構(gòu)包含數(shù)據(jù)獲取、智能分析及流程管控三大核心子系統(tǒng)：數(shù)據(jù)獲取單元依靠對(duì)接被審計(jì)單位財(cái)務(wù)及業(yè)務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化采集；智能分析單元依托智能分析算法和審計(jì)模型，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行異常特征挖掘和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警；流程管控單元?jiǎng)t覆蓋任務(wù)分配、進(jìn)度跟蹤和資源協(xié)調(diào)等功能。這種技術(shù)革新徹底改變了傳統(tǒng)審計(jì)模式，使審計(jì)工作突破抽樣檢查的局限，實(shí)現(xiàn)全量數(shù)據(jù)覆蓋。通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)體系，能夠有效應(yīng)對(duì)數(shù)字化環(huán)境中的新型審計(jì)挑戰(zhàn)，在提升監(jiān)管穿透力的同時(shí)保障審計(jì)結(jié)論的可靠性。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在審計(jì)信息系統(tǒng)中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取審計(jì)信息系統(tǒng)的核心基礎(chǔ)工作始于數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取環(huán)節(jié)。面對(duì)多源異構(gòu)的審計(jì)數(shù)據(jù)，初始階段需重點(diǎn)解決數(shù)據(jù)質(zhì)量與特征表征問(wèn)題，在數(shù)據(jù)預(yù)處理層面，首要任務(wù)是對(duì)原始審計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，借助智能去重算法自動(dòng)識(shí)別并剔除冗余記錄，針對(duì)缺失值則采用均值插補(bǔ)與回歸模型相結(jié)合的方法進(jìn)行智能修復(fù)。在此基礎(chǔ)上，借助標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理消除量綱差異，構(gòu)建適合機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在特征提取環(huán)節(jié)著重于構(gòu)建多維特征矩陣。對(duì)于流程審計(jì)場(chǎng)景，通過(guò)構(gòu)建包含操作節(jié)點(diǎn)時(shí)序、執(zhí)行周期及資源消耗的動(dòng)態(tài)特征向量，幫助審計(jì)人員快速定位異常操作節(jié)點(diǎn)。經(jīng)過(guò)系統(tǒng)化處理后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，為后續(xù)構(gòu)建智能審計(jì)模型奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，有利于提升審計(jì)工作的效率和精準(zhǔn)度，有效識(shí)別傳統(tǒng)方法難以發(fā)現(xiàn)的隱蔽性風(fēng)險(xiǎn)模式。

異常檢測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估審計(jì)信息系統(tǒng)的異常行為分析機(jī)制是風(fēng)險(xiǎn)防控體系的關(guān)鍵技術(shù)支撐。通過(guò)建立業(yè)務(wù)行為基準(zhǔn)模型，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對(duì)偏離基準(zhǔn)閾值的異常值進(jìn)行動(dòng)態(tài)識(shí)別。在算法應(yīng)用層面，以Z-score模型為代表的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法憑借量化指標(biāo)偏離標(biāo)準(zhǔn)差倍數(shù)實(shí)現(xiàn)異常判定，而孤立森林、單分類支持向量機(jī)等無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法則依托特征空間分布自動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)離群點(diǎn)。在實(shí)務(wù)操作中，該技術(shù)可針對(duì)不同審計(jì)場(chǎng)景實(shí)施差異化監(jiān)控：財(cái)務(wù)報(bào)表審計(jì)著重追蹤收入與成本項(xiàng)目的非規(guī)律性變動(dòng)，采購(gòu)審計(jì)重點(diǎn)監(jiān)測(cè)供應(yīng)商報(bào)價(jià)偏離市場(chǎng)均值的異常閾值，風(fēng)險(xiǎn)量化模型則融合異常頻次與權(quán)重系數(shù)生成風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)。

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘與審計(jì)決策支持關(guān)聯(lián)分析技術(shù)依靠揭示審計(jì)數(shù)據(jù)中隱含的項(xiàng)目關(guān)聯(lián)性為審計(jì)決策提供依據(jù)。以Apriori為代表的經(jīng)典算法依托支持度與置信度雙重約束，實(shí)現(xiàn)高頻項(xiàng)目組合及其關(guān)聯(lián)規(guī)則的深度提取，這種技術(shù)在審計(jì)實(shí)務(wù)中呈現(xiàn)出較大的應(yīng)用潛力。例如，在商品流通審計(jì)環(huán)節(jié)，依靠識(shí)別高頻共現(xiàn)的銷售組合，可觸發(fā)對(duì)促銷政策執(zhí)行合規(guī)性及商業(yè)折扣合理性的專項(xiàng)核查。在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)審計(jì)場(chǎng)景中，關(guān)聯(lián)規(guī)則可有效映射不同會(huì)計(jì)科目間的動(dòng)態(tài)耦合關(guān)系。例如，當(dāng)特定成本項(xiàng)目與收入科目呈現(xiàn)強(qiáng)相關(guān)性時(shí)，可重點(diǎn)核查費(fèi)用歸集的準(zhǔn)確性及成本虛增風(fēng)險(xiǎn)，這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析模式為審計(jì)重點(diǎn)確定提供量化依據(jù)，還可以重構(gòu)傳統(tǒng)審計(jì)流程。借助建立風(fēng)險(xiǎn)特征規(guī)則庫(kù)，審計(jì)人員可實(shí)施精準(zhǔn)的靶向測(cè)試，迭代原有的全面核查模式。

文本挖掘與審計(jì)證據(jù)分析在審計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中，非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)（包括商業(yè)合同、會(huì)議記錄及通信郵件等）的智能化處理需求日益凸顯?；跇闼刎惾~斯、支持向量機(jī)等算法的文本分類技術(shù)，可根據(jù)語(yǔ)義特征對(duì)海量文檔進(jìn)行多維度智能歸檔，提升信息檢索效率，借助詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）模型實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞的智能識(shí)別，結(jié)合命名實(shí)體識(shí)別工具精準(zhǔn)捕捉文本中的人名、企業(yè)主體及財(cái)務(wù)數(shù)值等關(guān)鍵要素構(gòu)建起結(jié)構(gòu)化審計(jì)知識(shí)圖譜。在實(shí)務(wù)應(yīng)用中，該技術(shù)體系能從合同條款中智能識(shí)別異常約定條款，可對(duì)業(yè)務(wù)往來(lái)郵件進(jìn)行語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析，有效挖掘潛在風(fēng)險(xiǎn)線索。這種基于深度文本解析的審計(jì)方法創(chuàng)新，拓展了審計(jì)證據(jù)采集維度，依靠多模態(tài)證據(jù)交叉驗(yàn)證機(jī)制，較大提升審計(jì)結(jié)論的可信度，為現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)模式提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐。

審計(jì)信息系統(tǒng)架構(gòu)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)集成策略

審計(jì)信息系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)審計(jì)信息系統(tǒng)的架構(gòu)搭建需要兼顧全局性與可擴(kuò)展性，以適應(yīng)復(fù)雜多變的審計(jì)場(chǎng)景。該體系一般由數(shù)據(jù)接入模塊、存儲(chǔ)處理單元、業(yè)務(wù)運(yùn)算中樞及可視化平臺(tái)四個(gè)關(guān)鍵部分組成。數(shù)據(jù)采集模塊需要對(duì)接被審計(jì)單位財(cái)務(wù)系統(tǒng)、業(yè)務(wù)管理平臺(tái)等多元數(shù)據(jù)源，兼容數(shù)據(jù)庫(kù)直連、文件導(dǎo)入等多種對(duì)接方式，借助動(dòng)態(tài)校驗(yàn)機(jī)制實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步與完整性保障。存儲(chǔ)層采用混合型架構(gòu)，針對(duì)發(fā)票憑證等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)；而合同掃描件等非結(jié)構(gòu)化資料則使用對(duì)象存儲(chǔ)技術(shù)進(jìn)行云端管理，在提升容錯(cuò)率的同時(shí)優(yōu)化存儲(chǔ)成本。業(yè)務(wù)運(yùn)算層作為架構(gòu)核心，內(nèi)嵌智能審計(jì)引擎與規(guī)則庫(kù)。各層級(jí)間依靠標(biāo)準(zhǔn)化API實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融通，構(gòu)建出具有自我優(yōu)化能力的智能審計(jì)生態(tài)體系。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)集成策略數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的整合應(yīng)用需要遵循系統(tǒng)性實(shí)施策略，保證與審計(jì)信息化平臺(tái)形成有機(jī)協(xié)同機(jī)制。在規(guī)劃階段應(yīng)當(dāng)聚焦業(yè)務(wù)場(chǎng)景，針對(duì)審計(jì)監(jiān)督需求定制挖掘目標(biāo)。例如，在財(cái)務(wù)合規(guī)審查中重點(diǎn)構(gòu)建異常資金流向識(shí)別模型，在技術(shù)適配環(huán)節(jié)需建立雙重評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：一方面，基于審計(jì)數(shù)據(jù)特征選擇算法工具，如面對(duì)高維度交易流水?dāng)?shù)據(jù)時(shí)，采用有增量學(xué)習(xí)能力的孤立森林算法進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。另一方面，結(jié)合審計(jì)知識(shí)體系優(yōu)化算法參數(shù)，如在問(wèn)題分類場(chǎng)景中運(yùn)用特征加權(quán)后的貝葉斯分類器提升判別精度。系統(tǒng)融合層面采用模塊化設(shè)計(jì)理念，將數(shù)據(jù)挖掘引擎深度整合至審計(jì)業(yè)務(wù)中臺(tái)，依靠標(biāo)準(zhǔn)化API接口實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)抽取與挖掘結(jié)果的智能推送。具體表現(xiàn)為審計(jì)人員觸發(fā)分析指令后，系統(tǒng)自動(dòng)完成數(shù)據(jù)清洗、模型運(yùn)算與可視化報(bào)告生成的閉環(huán)流程。人才協(xié)同培養(yǎng)作為關(guān)鍵支撐要素，需建立雙向賦能機(jī)制：組織審計(jì)骨干參與算法邏輯解析與結(jié)果研判培訓(xùn)，安排技術(shù)團(tuán)隊(duì)深入審計(jì)現(xiàn)場(chǎng)理解監(jiān)管要點(diǎn)，借助定期輪崗交流形成業(yè)務(wù)需求與技術(shù)方案的動(dòng)態(tài)匹配，最終構(gòu)建人機(jī)協(xié)同的智能審計(jì)生態(tài)體系。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的協(xié)同應(yīng)用提升了審計(jì)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)治理水平。憑借其集成化、穩(wěn)定性和主題導(dǎo)向的特性，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建起高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源池。在審計(jì)實(shí)務(wù)中可有效整合多源異構(gòu)的審計(jì)數(shù)據(jù)資源，包括跨系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和歷時(shí)性審計(jì)記錄，有效化解數(shù)據(jù)沖突問(wèn)題。憑借將跨年度的財(cái)務(wù)記錄和業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)信息統(tǒng)一歸集，審計(jì)人員可獲得全景式的歷史數(shù)據(jù)觀測(cè)窗口。在此基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)深度識(shí)別數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)聯(lián)與演化趨勢(shì)。例如，運(yùn)用智能關(guān)聯(lián)算法對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)式采購(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度解析，系統(tǒng)分析供應(yīng)商資質(zhì)、采購(gòu)定價(jià)與物料數(shù)量之間的內(nèi)在聯(lián)系，為審計(jì)人員構(gòu)建動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型。在技術(shù)實(shí)現(xiàn)層面構(gòu)建的雙向交互框架，使數(shù)據(jù)挖掘引擎可直接調(diào)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的底層資源進(jìn)行建模計(jì)算，同時(shí)將分析結(jié)論逆向反饋至存儲(chǔ)層，持續(xù)迭代審計(jì)知識(shí)圖譜。典型案例顯示，憑借將異常監(jiān)測(cè)中發(fā)現(xiàn)的新型風(fēng)險(xiǎn)模式固化至數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可形成持續(xù)優(yōu)化的智能審計(jì)參考體系。這種技術(shù)融合實(shí)現(xiàn)審計(jì)效率的指數(shù)級(jí)提升，更推動(dòng)審計(jì)模式完成三重進(jìn)階，從傳統(tǒng)結(jié)果稽核轉(zhuǎn)向風(fēng)險(xiǎn)前瞻預(yù)判與過(guò)程動(dòng)態(tài)追蹤的立體化監(jiān)控體系。

審計(jì)信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)審計(jì)信息系統(tǒng)的核心任務(wù)在于構(gòu)筑全方位數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系。在技術(shù)防護(hù)方面，憑借分層加密策略保證數(shù)據(jù)全生命周期的安全。在數(shù)據(jù)傳輸階段建立SSL/TLS協(xié)議加密通道，能夠有效防范信息竊取和非法篡改；針對(duì)關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)施差異化加密存儲(chǔ)方案，特別對(duì)身份證號(hào)、銀行賬戶等敏感字段采用國(guó)密算法加密，即使發(fā)生數(shù)據(jù)泄露也能保障原始信息不可解析。在權(quán)限管控層面，構(gòu)建動(dòng)態(tài)權(quán)限管理體系，根據(jù)審計(jì)人員職級(jí)實(shí)施精細(xì)化的權(quán)限分配，項(xiàng)目主審可獲取完整數(shù)據(jù)操作權(quán)限，對(duì)基礎(chǔ)審計(jì)員僅開(kāi)放指定模塊的查詢功能，配套實(shí)施生物特征識(shí)別與動(dòng)態(tài)口令相結(jié)合的多因素組合驗(yàn)證機(jī)制，將傳統(tǒng)密碼認(rèn)證升級(jí)為“指紋+動(dòng)態(tài)令牌”的復(fù)合驗(yàn)證模式，能夠極大地提升系統(tǒng)準(zhǔn)入安全等級(jí)。同步建立完善的數(shù)據(jù)災(zāi)備機(jī)制，采用“本地雙活+異地三副本”的備份策略，憑借每日增量備份與周度全量備份相結(jié)合的方式，可以保證在極端情況下數(shù)據(jù)可快速回滾至48小時(shí)內(nèi)任意節(jié)點(diǎn)。在合規(guī)運(yùn)營(yíng)維度，要嚴(yán)格遵循國(guó)家相關(guān)法律法規(guī)要求，建立從數(shù)據(jù)采集授權(quán)、流轉(zhuǎn)審計(jì)到銷毀追溯的閉環(huán)管理流程，特別在跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)調(diào)取環(huán)節(jié)設(shè)置電子授權(quán)確認(rèn)與使用范圍鎖區(qū)功能，實(shí)現(xiàn)審計(jì)業(yè)務(wù)需求與隱私保護(hù)要求的動(dòng)態(tài)平衡。

作者單位：海南電網(wǎng)有限責(zé)任公司信息通信分公司