數(shù)據(jù)挖掘的在線審計(jì)模型設(shè)計(jì)

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1在線審計(jì)業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用

1.1離群點(diǎn)挖掘法

對于離群點(diǎn)而言，其主要指偏離大部分?jǐn)?shù)據(jù)、不符合規(guī)范的小部分?jǐn)?shù)據(jù)。在該方法的支持下，能夠?qū)㈦x群數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)整體中分離出來，避免對審計(jì)結(jié)果產(chǎn)生負(fù)面影響，并降低數(shù)據(jù)分析量。

1.2支持向量機(jī)技術(shù)

支持向量機(jī)主要借助于最優(yōu)化方法來解決機(jī)器學(xué)習(xí)問題，也是克服“維度災(zāi)難”和過學(xué)習(xí)等困難的強(qiáng)有力手段。

1.3遺傳算法技術(shù)

該技術(shù)能夠直接對結(jié)構(gòu)對象進(jìn)行操作，不存在求導(dǎo)和函數(shù)連續(xù)性的限定。主要使用了概率化的尋優(yōu)方法，能自動(dòng)獲取、優(yōu)化搜索空間與搜索方向的調(diào)整，不需要引入確定的規(guī)則。

1.4BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

其具有很強(qiáng)的非線性映射能力，包含著柔性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠用一個(gè)待定的輸出向量將它與輸入向量聯(lián)系起來，也能夠?qū)⑤斎胂蛄克x的合適方式進(jìn)行分類，是當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2基于數(shù)據(jù)挖掘的在線審計(jì)模型的功能

2.1審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的降低

在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的支持下，在線審計(jì)模型中的審計(jì)對象實(shí)現(xiàn)由原有紙質(zhì)賬本轉(zhuǎn)向大量的電子數(shù)據(jù)，其能夠在大數(shù)據(jù)中挖掘出具備現(xiàn)實(shí)價(jià)值的信息。通過這樣的方式，能夠降低人工審計(jì)模式中發(fā)生信息挖掘不深入、審計(jì)結(jié)果不全面精準(zhǔn)的問題發(fā)生概率，達(dá)到弱化或消除審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的效果。同時(shí)，在基于數(shù)據(jù)挖掘的在線審計(jì)模型中，審計(jì)人員能夠得到一個(gè)科學(xué)的、量化的結(jié)果，為審計(jì)決策的合理形成提供支持。此時(shí)，大幅減少了在線審計(jì)模型自身的風(fēng)險(xiǎn)因素，進(jìn)一步提升審計(jì)的效率與效果。

2.2審計(jì)范圍的進(jìn)一步拓展

基于數(shù)據(jù)挖掘的在線審計(jì)模型在拓展審計(jì)數(shù)據(jù)的涵蓋范圍方面發(fā)揮出了較好的效果，實(shí)現(xiàn)了審計(jì)工作的全面展開。此時(shí)，審計(jì)人員能夠在線完成數(shù)據(jù)樣本的抽取，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)完成異常財(cái)務(wù)項(xiàng)目的發(fā)覺，并落實(shí)重點(diǎn)審計(jì)，實(shí)現(xiàn)任意審計(jì)業(yè)務(wù)項(xiàng)目的迅速定位。通過這樣的方式，能夠明顯降低審計(jì)時(shí)長與工作任務(wù)量。與此同時(shí)，審計(jì)人員還可以在基于數(shù)據(jù)挖掘的在線審計(jì)模型支持下，完成事前、事中審計(jì)以及效益審計(jì)，最大程度的發(fā)揮出模型準(zhǔn)確、迅速的優(yōu)勢，以達(dá)到降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)、完成全面審計(jì)的效果。

2.3落實(shí)科學(xué)的抽樣與統(tǒng)計(jì)

對于基于數(shù)據(jù)挖掘的在線審計(jì)模型而言，其在實(shí)際的審計(jì)中主要依托計(jì)算機(jī)運(yùn)行，使用了數(shù)據(jù)化、電子化的審計(jì)模式。通過這樣的方式，審計(jì)人員能夠利用模型系統(tǒng)完成高科學(xué)性的抽樣與統(tǒng)計(jì)，保證數(shù)據(jù)處理的精準(zhǔn)迅速。同時(shí)，由于引入了數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)，因此審計(jì)資料的審計(jì)與分析效率得到進(jìn)一步提升，總體上達(dá)到增強(qiáng)審計(jì)效率的作用。

2.4實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)

對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)而言，由于其具備自主學(xué)習(xí)的功能，因此將其引入在線審計(jì)模型，能夠達(dá)到對模型展開動(dòng)態(tài)維護(hù)的效果，實(shí)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)信息的挖掘，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間潛在的規(guī)律規(guī)則、相關(guān)模式等，形成功能性更強(qiáng)的在線審計(jì)模型。同時(shí)，在數(shù)據(jù)挖掘的支持下，能夠在相應(yīng)模型系統(tǒng)中搭建起審計(jì)模型知識庫，更好的支持在線審計(jì)判斷與分析的展開。在審計(jì)分析中，常會(huì)出現(xiàn)新的數(shù)據(jù)內(nèi)容，而數(shù)據(jù)挖掘能夠?qū)ζ湔归_動(dòng)態(tài)驗(yàn)證，并將其保存至知識庫中。通過這樣的方式，能夠更好的滿足審計(jì)信息化的發(fā)展需求。

3基于數(shù)據(jù)挖掘的在線審計(jì)模型的具體設(shè)計(jì)

基于數(shù)據(jù)挖掘的在線審計(jì)模型總體設(shè)計(jì)理念為：分行業(yè)特點(diǎn)，明確審計(jì)模型主題；分析數(shù)據(jù)審計(jì)關(guān)系，設(shè)計(jì)模型內(nèi)部審計(jì)程序；制定模型異常風(fēng)險(xiǎn)分析預(yù)警條件；分析模型所需的數(shù)據(jù)源，明確技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑。設(shè)計(jì)的具體內(nèi)容如下所示：

3.1原始審計(jì)數(shù)據(jù)的收集與處理

3.1.1原始數(shù)據(jù)收集

筆者設(shè)計(jì)的基于數(shù)據(jù)挖掘的在線審計(jì)模型主要包含原始數(shù)據(jù)收集、審計(jì)數(shù)據(jù)處理（預(yù)處理）、數(shù)據(jù)挖掘分析、審計(jì)處理以及新增審計(jì)數(shù)據(jù)處理。其中，原始數(shù)據(jù)收集作為第一步驟極為關(guān)鍵，直接影響在線審計(jì)的效果與相應(yīng)模型的實(shí)用價(jià)值，因此，需要重點(diǎn)數(shù)據(jù)的全面性。在這一過程中，需要集成企業(yè)中各個(gè)生產(chǎn)管理信息系統(tǒng)，或是打破不同信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)接口。同時(shí)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)完整性也會(huì)影響審計(jì)模型執(zhí)行效果和實(shí)用性。對系統(tǒng)相關(guān)的經(jīng)分體系數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)研，從主要的經(jīng)分系統(tǒng)及輔助其他相關(guān)專業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中收集各項(xiàng)相關(guān)的數(shù)據(jù)，對經(jīng)營數(shù)據(jù)進(jìn)行重新整理和分類，明確數(shù)據(jù)來源和取數(shù)方式等內(nèi)容，形成多源性的數(shù)據(jù)采取，建設(shè)相應(yīng)的系統(tǒng)接口，并形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口對外數(shù)據(jù)提供，方便價(jià)值數(shù)據(jù)共享。

3.1.2審計(jì)數(shù)據(jù)處理

在收集到的原始數(shù)據(jù)中，不僅包含著有價(jià)值的審計(jì)數(shù)據(jù)信息，還包含大量的噪聲信息。為了避免其對審計(jì)模型建立與應(yīng)用造成負(fù)面影響，必須要對收集到的原始審計(jì)數(shù)據(jù)展開預(yù)處理。此時(shí)，利用數(shù)據(jù)清洗、整理的方法就能夠達(dá)到提升在線審計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的效果。在審計(jì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理中，可以對不同審計(jì)系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)展開一致性的處理操作，達(dá)到降低數(shù)據(jù)中的稀疏屬性的效果，提升數(shù)據(jù)計(jì)算的復(fù)雜性，最終實(shí)現(xiàn)審計(jì)效率增強(qiáng)的目標(biāo)。

3.2數(shù)據(jù)挖掘分析

在完成原始審計(jì)數(shù)據(jù)的處理后，可以進(jìn)一步展開數(shù)據(jù)挖掘分析。在這一過程中，需要引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括K均值算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、支持向量機(jī)等技術(shù)，完成數(shù)據(jù)集中隱藏關(guān)系與模式的獲取。例如，在支持向量機(jī)技術(shù)的應(yīng)用條件下，在審計(jì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)或是經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的過程中，能夠完成同一類或不同類數(shù)據(jù)潛在關(guān)系的模型建立，包括經(jīng)營報(bào)表、營銷報(bào)表、生產(chǎn)報(bào)表等不同類數(shù)據(jù)的關(guān)系。此時(shí)，也可以依托相關(guān)的非財(cái)邏輯思維慣性完成關(guān)系挖掘，通過歷年經(jīng)營數(shù)據(jù)的趨勢分析，揭示被審計(jì)單位經(jīng)營管理情況等，通過對比同行業(yè)數(shù)據(jù)，揭示企業(yè)存在的管理短板等，使審計(jì)思路不再局限于對企業(yè)財(cái)務(wù)來理合規(guī)性，實(shí)現(xiàn)審計(jì)為企業(yè)管理服務(wù)的轉(zhuǎn)變。例如，通過挖掘現(xiàn)有車輛數(shù)目、養(yǎng)路費(fèi)用、車輛保險(xiǎn)費(fèi)用之間的關(guān)系，就能夠獲取“是否購置新車”、“是否私建小金庫”等信息。在實(shí)際的數(shù)據(jù)挖掘分析中，離群數(shù)據(jù)挖掘與分析極為關(guān)鍵，能夠在大量的審計(jì)數(shù)據(jù)中發(fā)掘與不吻合數(shù)據(jù)模型的內(nèi)容。對于財(cái)務(wù)報(bào)表而言，其在形成后能夠表現(xiàn)出一定的規(guī)律，因此，在完成在線審計(jì)后，審計(jì)人員即可發(fā)掘出數(shù)據(jù)之間隱藏的異?，F(xiàn)象與虛假成分。總體而言，離群數(shù)據(jù)挖掘與分析在揭示財(cái)務(wù)舞弊、違法違規(guī)操作方面發(fā)揮著重要作用。通過描述離群數(shù)據(jù)，能夠顯示出異常審計(jì)結(jié)果，為形成科學(xué)決策提供參考。

3.3審計(jì)處理及新增審計(jì)數(shù)據(jù)處理

3.3.1審計(jì)處理

在數(shù)據(jù)挖掘的支持下，在線審計(jì)模型能夠完成挖掘訓(xùn)練與學(xué)習(xí)，此后，即可形成相應(yīng)的審計(jì)決策模型。該模型能夠在大量源數(shù)據(jù)中獲取審計(jì)結(jié)構(gòu)，并對審計(jì)內(nèi)容展開量化分析及表述。此時(shí)，若是審計(jì)數(shù)據(jù)存在問題，能夠完成及時(shí)處理，并在再分析、解釋描述等環(huán)節(jié)的作用下形成審計(jì)新知識，豐富決策庫內(nèi)容，為財(cái)務(wù)審計(jì)、運(yùn)行決策形成提供便利條件。

3.3.2新增審計(jì)數(shù)據(jù)處理

對于基于數(shù)據(jù)挖掘的在線審計(jì)模型而言，其運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù)為動(dòng)態(tài)的，因此，相應(yīng)的模型必須具備自動(dòng)學(xué)習(xí)與維護(hù)功能，能夠?qū)π聰?shù)據(jù)展開操作與關(guān)系分析?；谶@樣的需求，必須結(jié)合數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘分析形成新的審計(jì)模型，完成新知識的挖掘。

4總結(jié)

綜上所述，為了保證審計(jì)的全面性與科學(xué)性，設(shè)計(jì)基于數(shù)據(jù)挖掘的在線審計(jì)模型具有較高的現(xiàn)實(shí)價(jià)值。在引入現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上，通過落實(shí)原始數(shù)據(jù)收集、審計(jì)數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘分析、審計(jì)處理以及新增審計(jì)數(shù)據(jù)處理，實(shí)現(xiàn)了在審計(jì)模型中增添自主學(xué)習(xí)與維護(hù)功能，提升了審計(jì)的效率與效果，也進(jìn)一步保證了審計(jì)結(jié)果的全面性、有效性。

參考文獻(xiàn)

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作者：施傳新 單位：廣西電網(wǎng)有限責(zé)任公司南寧供電司