孫北伐 張高煜 徐倩蓉

摘要：目前，國(guó)家提倡“應(yīng)審盡審，凡審必嚴(yán)”的觀念；同時(shí)，審計(jì)數(shù)據(jù)的海量和維度特性使得審計(jì)大數(shù)據(jù)研究成為熱點(diǎn)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也被越來越多地運(yùn)用到審計(jì)實(shí)務(wù)之中。如何系統(tǒng)有效地分析海量數(shù)據(jù)；如何將大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘及審計(jì)聯(lián)系起來，進(jìn)行綜合研究，是一項(xiàng)理論和實(shí)踐的空白。因此，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，文章提出基于數(shù)據(jù)挖掘的審計(jì)模型，即利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來提高審計(jì)工作的效率以及質(zhì)量，從而降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)挖掘；審計(jì)

現(xiàn)今，在信息技術(shù)、管理模式不斷更新的情況下，隨著所有行業(yè)的信息系統(tǒng)的規(guī)模不斷擴(kuò)大，尤其是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的涌現(xiàn)，審計(jì)行業(yè)發(fā)生了翻天覆地的變化。對(duì)審計(jì)而言，應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)時(shí)代帶來的深刻變革，創(chuàng)新已經(jīng)必不可少。

趙楠楠[1]認(rèn)為，目前審計(jì)機(jī)關(guān)的審計(jì)模式還是沒有從根本上解決審計(jì)工作中海量數(shù)據(jù)的問題。開發(fā)和使用基于數(shù)據(jù)挖掘的審計(jì)技術(shù)和審計(jì)框架，決定了審計(jì)范圍和審計(jì)程度甚至決定了審計(jì)的未來發(fā)展。

曾德勝[2]闡述了當(dāng)下審計(jì)的線索、范圍、工作環(huán)境、工作對(duì)象等都發(fā)生了變化，傳統(tǒng)的方法不適應(yīng)這種變化。文章提出了審計(jì)系統(tǒng)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提高審計(jì)的質(zhì)量和效率，降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。

呂新民等[3]闡述了傳統(tǒng)審計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)的不足，提出了運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)于審計(jì)數(shù)據(jù)分析中的必要性，在此基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)挖掘在審計(jì)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用進(jìn)行了研究，總結(jié)了應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)審計(jì)數(shù)據(jù)分析的過程。

Jim Peterson對(duì)于大數(shù)據(jù)的環(huán)境下，制度的制定者將如何對(duì)審計(jì)面臨的巨大變革進(jìn)行了一些討論，表現(xiàn)了大數(shù)據(jù)已經(jīng)對(duì)審計(jì)產(chǎn)生的極大影響，迫切需要相應(yīng)的研究，并提出有效的策略。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外針對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘在審計(jì)中的應(yīng)用，大都處于理論和定性研究階段，沒有形成有效分析模型和審計(jì)實(shí)務(wù)執(zhí)行規(guī)則。本文提出在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，基于數(shù)據(jù)挖掘的審計(jì)模型，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提高審計(jì)工作的效率和質(zhì)量，降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。

1 大數(shù)據(jù)背景下與審計(jì)的關(guān)系

1.1 大數(shù)據(jù)對(duì)會(huì)計(jì)、審計(jì)的影響

伴隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)也促進(jìn)著現(xiàn)代審計(jì)技術(shù)和方法的進(jìn)一步發(fā)展。秦榮生[4-5]在提出“云計(jì)算”定義、特征與商業(yè)模式基礎(chǔ)上，分析了云計(jì)算的發(fā)展對(duì)會(huì)計(jì)、審計(jì)帶來的5個(gè)方面的挑戰(zhàn)。

其中，在會(huì)計(jì)上的挑戰(zhàn)包括：（1）對(duì)會(huì)計(jì)資產(chǎn)的確認(rèn)，由于企業(yè)數(shù)據(jù)和資源離開用戶控制進(jìn)入“云”，不僅云端數(shù)據(jù)的安全不可控，而且改變了傳統(tǒng)意義上對(duì)資產(chǎn)確認(rèn)的“存在性”認(rèn)定，使資產(chǎn)確認(rèn)、計(jì)量等都面臨巨大沖擊。（2）對(duì)收入的區(qū)分與確認(rèn)，在“云計(jì)算”產(chǎn)業(yè)鏈中參與的各類主體之間交易紛雜，顛覆了傳統(tǒng)的交易收入模式，造成各主體的收入及比例無法分割并嚴(yán)格區(qū)分。（3）對(duì)成本計(jì)量與配比，與收入無法區(qū)分并確認(rèn)一樣，要對(duì)云計(jì)算的成本進(jìn)行及時(shí)的計(jì)量、配比、分割等也很困難。⑷難以提供合法、有效的會(huì)計(jì)憑證。（5）應(yīng)用推廣上阻力較大。關(guān)鍵是考慮會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的安全性問題，目前國(guó)內(nèi)絕大部分公司、企業(yè)仍不敢將自己的會(huì)計(jì)、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)放在公共“云”上。

對(duì)審計(jì)帶來的挑戰(zhàn)包括：首先是“云計(jì)算”環(huán)境下對(duì)內(nèi)部控制的評(píng)審面臨的挑戰(zhàn)。在面對(duì)多個(gè)用戶共享云設(shè)施的環(huán)境下，一方面企業(yè)要保持獨(dú)立、有效的內(nèi)部控制制度會(huì)面臨許多新問題；另一方面，審計(jì)人員還要對(duì)每個(gè)用戶的內(nèi)部控制進(jìn)行評(píng)審，并判斷用戶的內(nèi)部控制是否有效也比較困難。另外，還包括云審計(jì)平臺(tái)建設(shè)、審計(jì)信息安全、如何搜集審計(jì)證據(jù)和實(shí)施審計(jì)程序等方面面臨的挑戰(zhàn)。

1.2 研究大數(shù)據(jù)方法

本文主要使用文獻(xiàn)分析、案例分析、系統(tǒng)分析的方法。

（1）文獻(xiàn)資料法。通過搜集、鑒別和整理文獻(xiàn)，并研究文獻(xiàn)，形成對(duì)在大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘在審計(jì)中的應(yīng)用的概念、聯(lián)系與區(qū)別的科學(xué)認(rèn)識(shí)。

（2）案例分析法。通過具體的案例，來驗(yàn)證具體的操作和執(zhí)行，將理論和案例結(jié)合起來，使得理論有了案例的支持而更具有說服力。

（3）系統(tǒng)分析的方法。通過規(guī)范研究的演繹推理來評(píng)價(jià)大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘在審計(jì)中的應(yīng)用的可行性。從系統(tǒng)論的角度，對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的審計(jì)進(jìn)行研究。

1.3 大數(shù)據(jù)下對(duì)審計(jì)服務(wù)的應(yīng)用

1.3.1 以大數(shù)據(jù)角度來抽取審計(jì)數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)的一個(gè)重要特點(diǎn)是多樣性，數(shù)據(jù)類型極為繁雜，對(duì)數(shù)據(jù)的抽取和收集就顯得極為重要。本文從宏觀層面分析了解，對(duì)會(huì)計(jì)項(xiàng)目的收支數(shù)據(jù)作多維度的特征抽取與評(píng)價(jià)，并采用統(tǒng)一定義的結(jié)構(gòu)來存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)，最后以大數(shù)據(jù)的角度來進(jìn)行項(xiàng)目的畫像。

1.3.2 將隨機(jī)森林和決策樹用在審計(jì)建模中

由于審計(jì)項(xiàng)目數(shù)據(jù)具有多維度、多特征的特點(diǎn)，通過決策樹是針對(duì)項(xiàng)目的一組維度來進(jìn)行推理評(píng)判，同時(shí)對(duì)于審計(jì)項(xiàng)目的多組維度，運(yùn)用決策樹，構(gòu)成隨機(jī)森林，對(duì)項(xiàng)目數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的評(píng)判。

1.3.3 實(shí)現(xiàn)了審計(jì)過程的動(dòng)態(tài)分析

在以前的文獻(xiàn)研究中，大多僅僅通過大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合或者從數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合審計(jì)層面單一論述，人為地割裂了大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘及審計(jì)業(yè)務(wù)三者，結(jié)構(gòu)顯得較為封閉。本文同時(shí)基于大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘和審計(jì)進(jìn)行聯(lián)合分析，在設(shè)計(jì)過程中，更多考慮了大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘及審計(jì)的橫向聯(lián)系，所設(shè)計(jì)出的審計(jì)過程是動(dòng)態(tài)的過程。

2 服務(wù)平臺(tái)的構(gòu)建

首先，大數(shù)據(jù)庫(kù)是構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)必需的基礎(chǔ)，沒有數(shù)據(jù)庫(kù)的“云審計(jì)”一切都是空談。但出于對(duì)數(shù)據(jù)安全性考慮，企業(yè)、客戶、事務(wù)所將數(shù)據(jù)存入“云”端是一個(gè)極大的考驗(yàn)。

其次，如王海洪[6]調(diào)查顯示，目前國(guó)內(nèi)會(huì)計(jì)師事務(wù)所只是運(yùn)用審計(jì)軟件在客戶結(jié)構(gòu)化財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)收集基礎(chǔ)上進(jìn)行，沒有建立一個(gè)基于大數(shù)據(jù)和云技術(shù)下的工作平臺(tái)，軟件使用后形成的數(shù)據(jù)難以實(shí)現(xiàn)集中存儲(chǔ)、分析和再利用，不能實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通，仍然是信息孤島。因此，只有構(gòu)建了數(shù)據(jù)庫(kù)和系統(tǒng)平臺(tái)，審計(jì)師才能運(yùn)用實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)和資源，科學(xué)有效地掌控審計(jì)過程實(shí)時(shí)掌握審計(jì)對(duì)象情況，客觀評(píng)估審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，形成審計(jì)報(bào)告。

2.1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的審計(jì)框架

首先，前提數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是建立審計(jì)模型的，所以本項(xiàng)目對(duì)海量審計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清洗、統(tǒng)計(jì)屬性分析，提取基本特征，為挖掘算法分析提供可靠的特征數(shù)據(jù)。其次，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與審計(jì)實(shí)務(wù)相結(jié)合。判別被審計(jì)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)合理與合法時(shí)，會(huì)計(jì)準(zhǔn)則和審計(jì)規(guī)則就可以被映射成若干組的決策樹，采用投票機(jī)制對(duì)所有決策樹結(jié)果進(jìn)行表決。最后，是在大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在審計(jì)實(shí)務(wù)中的應(yīng)用。建立隨機(jī)森林審計(jì)判別模型，分析提取到的真實(shí)審計(jì)案例數(shù)據(jù)和提取出來的特征信息，驗(yàn)證審計(jì)判別模型的有效性和可靠性。

基于大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景和環(huán)境背景下，可以預(yù)見到審計(jì)行業(yè)結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘之后所發(fā)生的變化。我們?cè)诖吮尘跋赂倪M(jìn)了審計(jì)的流程，審計(jì)的流程一共是準(zhǔn)備階段、實(shí)施階段、處理階段、審計(jì)結(jié)論、審計(jì)報(bào)告5項(xiàng)。我們可以改良的是其中相當(dāng)重要的實(shí)施階段和數(shù)據(jù)處理階段。

實(shí)施階段主要是從目標(biāo)單位采集數(shù)據(jù)，因?yàn)樵诖髷?shù)據(jù)的背景下，傳統(tǒng)的渠道和評(píng)價(jià)體系發(fā)生了相當(dāng)大的變化。隨著單位的數(shù)據(jù)披露越來越多，政府信息越加透明。不僅要考慮企業(yè)傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)，也要將其他數(shù)據(jù)也納入評(píng)價(jià)體系使得審計(jì)更加專業(yè)和準(zhǔn)確。數(shù)據(jù)的來源不僅由被審計(jì)單位提供，也將第三方數(shù)據(jù)一同納入?yún)⒖肌?/p>

最為核心的數(shù)據(jù)的處理階段，就是對(duì)雜亂無章的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和轉(zhuǎn)換等操作，變得有序和具體。通過數(shù)據(jù)背后的邏輯來分析出實(shí)際存在的事實(shí)問題和真實(shí)情況。此階段就要運(yùn)用到大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)以及數(shù)據(jù)挖掘算法，最終形成新的數(shù)據(jù)集合，反映出背后的聯(lián)系，方便審計(jì)機(jī)構(gòu)使用，來生成初步的審計(jì)結(jié)論。最后通過人工和數(shù)據(jù)的結(jié)合，以及專業(yè)的考量，確定完整的審計(jì)結(jié)論以便進(jìn)行下一步的深究，最終形成審計(jì)報(bào)告并歸檔。

2.2 建模

2.2.1 風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)

審計(jì)發(fā)展到現(xiàn)在，最熱門的技術(shù)方法就是風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向深基地，本文也結(jié)合了這一最先進(jìn)的思路，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，推進(jìn)審計(jì)的發(fā)展。

目前，因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)因素集比較廣泛，而且對(duì)各個(gè)因素分別評(píng)估，影響到能否準(zhǔn)確地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。因此，研究風(fēng)險(xiǎn)后果與重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)的形成原因之間的傳導(dǎo)方式，對(duì)降低風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系較大。

財(cái)務(wù)報(bào)表重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)，是審計(jì)前，存在重大錯(cuò)報(bào)的可能性，這些風(fēng)險(xiǎn)，有的可控而有的不可控。當(dāng)外部環(huán)境中某因素影響發(fā)生后，會(huì)影響到內(nèi)部機(jī)制，使得其他的因素也處在風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)中。風(fēng)險(xiǎn)事件有財(cái)務(wù)困境、業(yè)務(wù)壓力等，都會(huì)造成重大錯(cuò)報(bào)的可能性。

本文采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法，結(jié)合隨機(jī)森林、決策樹等機(jī)器學(xué)習(xí)的思路，來驗(yàn)證重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)與各風(fēng)險(xiǎn)因素的傳遞關(guān)系。運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型，和路徑分析法，分析因素傳導(dǎo)規(guī)律，對(duì)重大錯(cuò)報(bào)的影響程度。

2.2.2 以風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)為基礎(chǔ)建立決策樹模型與隨機(jī)森林模型

（1）決策樹模型。建立決策樹的過程中，首先考慮了函證這一環(huán)節(jié)，包括銀行函證，應(yīng)收關(guān)聯(lián)方函證，預(yù)付關(guān)聯(lián)方函證，應(yīng)付關(guān)聯(lián)方函證等。以博康進(jìn)行決策樹分析，首先以博康的銀行函證為例，博康因?yàn)橄喈?dāng)于是格力博的子公司，僅有中國(guó)建設(shè)銀行清涼路支行和興業(yè)銀行武進(jìn)支行這兩家銀行的支行，只需要函證博康在這兩家銀行的業(yè)務(wù)的真實(shí)性，即可形成博康銀行函證的決策樹，如果函證中收支、往來、存款、貸款等業(yè)務(wù)有一項(xiàng)不合格，即為函證不合格，輸出警告，若這幾項(xiàng)均正確無誤，則輸出銀行函證合格的結(jié)果。

（2）隨機(jī)森林模型。利用已經(jīng)構(gòu)建好的決策樹模型，繼續(xù)構(gòu)建隨機(jī)森林模型。首先主要從經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估開始進(jìn)行審計(jì)，項(xiàng)目合格后進(jìn)行內(nèi)部控制的系統(tǒng)評(píng)審，然后進(jìn)行重要性水平測(cè)試、審計(jì)抽樣、分析性程序等步驟，最后給出大數(shù)據(jù)環(huán)境下的初步審計(jì)結(jié)論。

3 結(jié)語

大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)正逐漸滲透到社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活的各個(gè)方面。在大數(shù)據(jù)的背景下，傳統(tǒng)的審計(jì)技術(shù)、方法等受到嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。面對(duì)大數(shù)據(jù)下時(shí)代的海量數(shù)據(jù)，以及財(cái)務(wù)下數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理方式的轉(zhuǎn)變，本文基于大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)挖掘方法構(gòu)建平臺(tái)系統(tǒng)框架，充分利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，更好地服務(wù)審計(jì)行業(yè)。

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