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    基于數據挖掘的審計體系構建

    2018-09-16 19:57 來源:www.qrmf.tw 發布:現代商業 閱讀:

    肖雅文  王佳   哈爾濱商業大學會計學院

    摘要:在大量數據中搜索有用信息就是數據挖掘技術。在信息不斷發展的今天,數據信息增長速度飛快,所以各行各業都密切關注研發和應用數據挖掘技術,對其發展都高度重視。被審計單位的財政一級財務收支情況以及審計單位的經營管理活動和相關資料都是進行審計工作的基礎,審計工作內容繁多且復雜。尤其是隨著時代發展,市場經濟改革不斷深入,企業有了更多豐富的經濟活動,所以運營過程產生了越來越多的信息數據,這對審計工作來說是嚴格的考驗。在審計體系構建中應用數據挖掘技術,可以使數據處理的效率和質量提高,使審計人員可以順利完成工作。

    關鍵詞:審計體系;數據挖掘;構建

    社會信息化進程的加快對于審計體系的構建起到了促進作用,在信息不斷發展的社會,如何對企業數據中的隱藏信息進行全面的了解,然后對審計企業的經濟數據進行科學準確的分析十分關鍵,它直接影響到企業的經濟發展,但是傳統的審計方法已經無法滿足審計企業在現代社會的發展需求,所以一定要創新符合現代審計企業要求的審計方法。利用先進的數據挖掘技術可以分析和處理數據庫中的數據,降低審計風險的同時可以保障審計的質量,這對審計企業來說是一項巨大的挑戰。為了保障審計數據的質量,需要審計行業加大力度研究數據挖掘技術,促進審計行業的可持續發展。

    一、數據挖掘概念

    在大型數據中通過數學分析的方式把數據的模式以及數據發生規模找到就是數據的挖掘,數據挖掘的基本步驟有定義問題、準備數據、瀏覽數據、生產模型、瀏覽和驗證模型、部署和更新模型六個 步驟。在生成上述模型的過程中,有分類分析、聚簇分析、關聯分析和序列分析四種常用的數據挖掘方法。數據挖掘方法的基礎是傳統的DBMS數據處理,然后統計和分析更深層次的處理,挖掘到更多的信息知識。

    二、數據挖掘在審計體系構建中的利與弊

    (一)數據挖掘在審計體系構建中的利處

    任何事物都具有兩面性,在審計體系構建中應用數據挖掘也同樣有利有弊。其中利處就是其數據分析功能十分強大,對審計工作給予了技術支持,使審計人員在進行數據處理時的效率提高。在審計過程中,重要的技術就是數據挖掘技術中的關聯技術,關聯技術整合與分析數據后進行審計預測,且預測結果大多情況正確率較高,這對于審計所花費的人力與物力以及時間和資源的節約有重要意義。除此之外,審計過程中,經常會有審計對象中有關鍵點隱藏的現象,這就像是一些思維忙區,人腦很難發現,而應用數據挖掘技術可以把這些隱藏信息挖掘出來。數據挖掘分析兩個看起來沒有什么關系,但是實際關系是隱藏的信息,這可以把審計的質量進行提高,降低審計風險。

    (二)數據挖掘在審計體系構建中的弊處

    盡管現在是信息時代,計算機在數據挖掘的過程中發揮了重要作用,但是人始終是審計的主導者,對于審計的結果有直接的影響。所以在審計過程中不僅依靠數據挖掘技術,同時也要對審計人員的專業性有很高的依賴,如果審計人員有較低的專業素養,數據挖掘在審計體系構建的過程中也無法發揮出實際的價值。

    三、基于數據挖掘的審計體系構建

    (一)收集原始審計數據

    收集原始審計數據的前提是要明確審計目標以及審計的重點內容,在此基礎上采集審計單位信息系統中的電子數據。在進行數據采集時,數據接口采集、直接復制以及通過備份文件恢復等都是常用的策略。

    (二)數據預處理

    在進行數據挖掘前要對收集的數據進行預處理,把無用的信息和噪聲數據進行清除。預處理的方式可以是數據格式的一致化,同時也可以約簡數據庫中大量的屬性。之后依據審計的相關需求,篩選處理后的數據,過濾不相關數據。

    (三)挖掘分析

    在挖掘分析數據庫時要利用各種挖掘技術,如關聯分析技術。關聯分析技術的目的就是把隱含在數據庫間的關系進行挖掘。利用關聯分析技術挖掘數據時,審計財務數據或者經濟數據,要知道某種對應關系存在于同類或者不同類會計科目和數據之間,并且資產負債表、利潤表、現金流量表3大財務報表之間的勾稽關系,都要按照非財務邏輯關系的規律來查找、挖掘,從而把隱藏的經濟活動挖掘出來,提供參考依據促進審計人員工作的順利開展。如通過對數據挖掘中的關聯分析利用,可以發現一個單位的車輛數和養路費、汽車保險費等日常維護支出存在一定的關系,能夠據此發現是否存在用賬外資產買車的行為,進而查出小金庫問題。

    (四)結果分析與評估

    審計部門可以接受的數據信息就是對評估后的數據挖掘分析后的結果。反饋的過程就是在分析與評估數據結果的過程。在進行模型分析的過程中,如果分析數據的結果同預想結果有不一致的情況,就需要重新挖掘這些數據,重新構建模型,直到獲得的數據結果在預想結果的誤差范圍之內。

    (五)新增審計數據處理

    運行審計模型的數據不是一成不變的,它是動態的,所以審計模型為了可以操作新增數據,也需要自動化的學習和管理,針對數據預處理,挖掘分析,結果評估,從而構建新的審計模型,從中獲取更多的知識。

    四、提高審計數據質量的措施

    (一)對數據挖掘技術正確運用,關注人才培養和開發

    在審計體系構建中應用數據挖掘技術,控制審計數據質量,這要求審計人員有較高的素養,要對業務進行熟練掌握,并且要精通數據挖掘技術,通過數據挖掘的操作滿足業務需求,最后分析以及評價結果。目前,計算機審計得到廣泛推廣,國家審計人員在進行審計時也提高了審計能力,但是還無法滿足現代社會實際工作需求,所以為了提高審計人員的素養,還需要定期對審計人員進行專業的培訓,使審計人員的知識結構進行完善,并且要不斷學習更新的相關統計知識和財務法律知識,并且要關注審計人員創新思維的開發。

    (二)樹立新的審計理念

    目前,隨著信息技術的不斷推廣,大大提升了審計消料,完善了審計數據。但是審計數據也面臨了更多的問題,審計環境發生了改變,審計人員無法整體掌控審計目標,舊模型無法對新形式的數據要求進行滿足。所以為了提高審計數據質量,一定要樹立新的審計理念,利用數據挖掘技術對潛在問題進行挖掘,全面掌控審計整體情況。

    (三)優化硬件條件

    數據挖掘的物質基礎就是硬件設施,硬件設施的質量與數據的處理結果息息相關。在選擇硬件設施時,擁有內存空間和一定處理能力的計算機和信息共享暢通的網絡是首要選擇。盡管目前審計汽油數據處理硬件設施對于審計的工作要求基本達到滿足,但是在處理技術方面有差異性。為了提高審計質量,要對審計汽油內部的硬件設施以及服務配置進行優化,并且設施標準要統一。

    結語:

    為了保障審計數據的質量,促進企業的發展,就需要利用數據挖掘技術對審計單位的大量數據進行分析,挖掘審計過程中隱藏的數據信息,獲得有效信息。基于數據挖掘的審計體系的構建,可以對數據挖掘的技術優勢充分的利用,提高審計人員的審計數據分析能力,使審計的效率和質量得到提高,最大限度的把利益相關者的損失降到最低,使審計風險下降。

    參考文獻:

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