數(shù)據(jù)挖掘技術在審計信息系統(tǒng)的作用

時間:2022-08-10 04:10:37

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數(shù)據(jù)挖掘技術在審計信息系統(tǒng)的作用

摘要:隨著信息技術的快速發(fā)展,審計項目內容越發(fā)復雜化,在進行審計工作時,也越來越難以發(fā)現(xiàn)審計中存在的漏洞。因此,如何使得審計人員在進行審計時發(fā)現(xiàn)審計數(shù)據(jù)中存在的問題是目前需要解決的問題。本文通過使用數(shù)據(jù)挖掘的方法對審計信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行分類、預測及關聯(lián)等,找出異常的審計數(shù)據(jù),再對這些異常的審計數(shù)據(jù)進行重點審計。

關鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;審計信息系統(tǒng);分類與預測;審計數(shù)據(jù)

一、引言

隨著審計數(shù)據(jù)越來越龐大,審計對象及內容越來越復雜,傳統(tǒng)的審計方式已經不能適應新的工作要求。為了提高審計質量,降低審計風險,必須要采用先進的審計方式和手段。信息技術的發(fā)展推動了審計工作的信息化,審計信息系統(tǒng)快速發(fā)展,其數(shù)據(jù)來源于客戶的信息、人員的信息、知識庫的信息及客戶的數(shù)據(jù)等,重點是輸出審計工作底稿、審計報告、審計財務報表等工作。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術

數(shù)據(jù)挖掘,又稱數(shù)據(jù)采掘、數(shù)據(jù)開采,它是一個從大量數(shù)據(jù)中提取一些有用的、未知的及最終可理解的知識的過程。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫查詢和統(tǒng)計技術只能提供用戶想要的信息,而數(shù)據(jù)挖掘技術則可以發(fā)現(xiàn)用戶沒有意識到的未知信息(呂新民,2007)。數(shù)據(jù)挖掘的基本技術有:關聯(lián)分析、分類與預測、聚類分析、時序分析、變化和偏差分析及回歸分析。數(shù)據(jù)挖掘技術是一種用于處理海量數(shù)據(jù)的技術,綜合了數(shù)學、計算機、統(tǒng)計學等學科的知識。它的關鍵在于數(shù)據(jù)挖掘的算法,數(shù)據(jù)的類型不同,其挖掘算法也就不相同,主要的數(shù)據(jù)挖掘算法有分類、聚類、估值及關聯(lián)規(guī)則等,運用這些算法,就可以發(fā)現(xiàn)和提供有用的知識和信息,來完成日常工作及決策。數(shù)據(jù)挖掘的方法有很多,如傳統(tǒng)統(tǒng)計方法、可視化技術、神經網絡、遺傳算法及粗糙集方法。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術在審計信息系統(tǒng)中的應用

(一)統(tǒng)計分析技術。統(tǒng)計分析技術是一種精確的分析方法,審計人員可以利用這個方法對審計信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行分類和預測。首先通過對審計數(shù)據(jù)庫中信息進行分類,并對其數(shù)據(jù)進行挖掘,得出一些有效的數(shù)據(jù);其次,審計人員可以通過建立模型對上述有效數(shù)據(jù)進行預測分析,得到一個預測值;最后,將分析的預測值和審計值進行比較,審計人員會從比較的結構中找到不同點,因此可以將其列為審計重點內容。(二)可視化技術。在對審計信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行分析時,審計人員需要對不同種類的被審計單位的數(shù)據(jù)信息進行查詢,以此來對被審計單位的經營狀況及財務狀況進行了解,由于可視化技術可以將繁瑣的審計數(shù)據(jù)以圖表等方式直觀的表達出來。因此,可視化技術可應用于審計信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘中,審計人員可直觀的了解審計數(shù)據(jù)中存在的問題或異常,再將這些審計數(shù)據(jù)列為重點數(shù)據(jù)。(三)決策樹。審計人員在應對繁瑣的審計數(shù)據(jù)時,可運用決策樹對審計信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行分類,找出其相對重要的數(shù)據(jù),并直觀的表述出來。最后,審計人員就可以根據(jù)決策樹中已分類的數(shù)據(jù)進行預測。(四)聚類分析技術。審計人員可以用聚類分析技術對審計信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行識別,從中發(fā)現(xiàn)其數(shù)據(jù)的分布情況,以及各數(shù)據(jù)之間存在的關系,進而確定其重點數(shù)據(jù)。如運用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析對被審計單位的財務報表數(shù)據(jù)進行分析,若這些數(shù)據(jù)的變化發(fā)生異常,則可能出現(xiàn)作假情況,這就會隱藏了審計數(shù)據(jù)的真實性,即要對這些異常數(shù)據(jù)進行重點審計。(五)關聯(lián)分析技術。通過運用關聯(lián)分析技術,審計人員可對被審計單位數(shù)據(jù)庫中的審計數(shù)據(jù)進行挖掘分析,找出不同數(shù)據(jù)項之間的聯(lián)系,從而發(fā)現(xiàn)其存在的異常數(shù)據(jù),再進一步分析找出重點審計數(shù)據(jù)。因為被審計數(shù)據(jù)庫中的各數(shù)據(jù)之間都是有關聯(lián)的,利用數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)技術對其分析,找出一些非關聯(lián)的審計數(shù)據(jù),進一步對這些數(shù)據(jù)進行挖掘,最后可確定可疑的審計數(shù)據(jù)。圖1數(shù)據(jù)挖掘在審計信息系統(tǒng)中的分析數(shù)據(jù)挖掘技術在審計信息系統(tǒng)中的操作步驟:1、通過分析人員對審計人員的幫助,審計人員可根據(jù)審計目標及相關內容,合理地利用數(shù)據(jù)挖掘技術,將審計的具體問題轉化成數(shù)據(jù)挖掘問題,并建立一個可實現(xiàn)目標的合理方案;2、審計人員利用數(shù)據(jù)挖掘技術對審計信息系統(tǒng)中的原始數(shù)據(jù)進行識別、加工及處理,對有關數(shù)據(jù)進行轉換和清理,再從中找出符合條件的數(shù)據(jù);3、建立一個完善的數(shù)據(jù)挖掘審計信息系統(tǒng)模型,審計人員可利用數(shù)據(jù)挖掘技術,對審計數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行挖掘;4、審計信息系統(tǒng)下數(shù)據(jù)挖掘的輸出結果,審計人員可以將其結構以審計工作底稿、審計報告及審計財務報表等方式呈現(xiàn);5、由于可能采用的數(shù)據(jù)挖掘的方法不同,最后輸出結果的具體內容可能不一樣,因此,可以采用不同的方法進行數(shù)據(jù)挖掘,最后通過比較分析,找出一個最合適的數(shù)據(jù)挖掘結果。

四、舉例數(shù)據(jù)挖掘技術在審計風險識別中的應用

審計風險是審計人員將存在重大錯報、漏報的財務報告判斷為合法的,以及將存在弊端和漏洞的經營管理判定為健全有效的,并提出不恰當審計意見的可能性。在數(shù)據(jù)挖掘技術中,審計風險識別是以現(xiàn)有的審計指標及相關財務指標為基礎,利用粗糙集理論的數(shù)據(jù)挖掘技術建立數(shù)學模型來識別審計過程中可能存在的風險,并從中找出可能存在的規(guī)律。即用if…then…的形式來表示。樣本的選?。簽榱四苤庇^的說明數(shù)據(jù)挖掘技術在審計風險識別中的應用,本文模擬了一些健康的樣本數(shù)據(jù)對審計風險進行識別。以模擬樣本的審計指標及相關的財務指標作為條件屬性,建立一個簡單的粗糙集分析的模型。數(shù)據(jù)預處理:在財務審計中,可以從財務指標中看出財務報告中出現(xiàn)的虛假情況,即一些財務指標不用于同類企業(yè)的財務指標。本文選取8個財務審計指標分別分析審計風險程度,并根據(jù)模型的要求對指標進行離散化處理,如下表:建立信息系統(tǒng)Q用四元有序組Q=(S,I⋃R,D,p)表示,即:S={S}1,S2,S3,...,Sn——樣本集,作為論域;I={X}1,X2,X3,...,X8——財務審計指標集,作為條件屬性集合;R={該企業(yè)是否存在審計風險}——作為決策屬性,0代表審計風險程度低,1代表審計風險程度高;D={D}1,D2,D3,...,Dn——D1代表S1對應財務審計指標的離散值;P是信息函數(shù)。粗糙集技術對審計信息系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)挖掘:根據(jù)粗糙集地屬性約減算法,對上述表格中各指標所代表的信息量進行計算,并確定其重要程度。經過約減計算之后,保留了X1、X2、X3、X4及X6,并得到預測規(guī)則集,如下:(1)IF(X3≥1)THEN(R=1);(2)IF(X1<3)∧(X4<2)THEN(R=1);(3)IF(X2<3)∧(X4<2)THEN(R=1);(4)IF(X6=1)THEN(R=1)。注:規(guī)則中的指標值為上述表格中的離散值。上述實例中采用的是粗糙集方法在審計信息系統(tǒng)中進行數(shù)據(jù)挖掘,是通過對財務審計指標進行分類,按照影響因素的不同對財務審計指標進行離散化分析,再通過離散化的數(shù)據(jù)進行預測規(guī)則集,得到審計風險程度的大小。該方法的不足之處就是得到的預測規(guī)則集過大,可能得出一個不正確的預測規(guī)則,進而影響審計人員的判斷。

五、結論

數(shù)據(jù)挖掘作為一門數(shù)據(jù)分析技術,它可以幫助審計人員對數(shù)據(jù)量較多的審計項目進行挖掘分析,從中獲取有效的審計線索,進而完成審計相關要求。利用數(shù)據(jù)挖掘的方法對審計數(shù)據(jù)進行分類、預測及關聯(lián)等,從中發(fā)現(xiàn)一些異常數(shù)據(jù),并進行重點審計。這樣,也會提高審計人員的工作效率和工作質量及對被審計數(shù)據(jù)的分析能力。因此,數(shù)據(jù)挖掘在審計工作中必將得到更多的應用。

作者:楊智敏 單位:重慶理工大學會計學院

參考文獻:

[1]呂新民,王學榮.數(shù)據(jù)挖掘在審計數(shù)據(jù)分析中的應用研究[J].審計與經濟研究,2007(11):35-38.

[2]張志恒,陳旭.數(shù)據(jù)挖掘技術在會計信息系統(tǒng)中的應用研究[J].中國管理信息化,2006(02):36-39.

[3]林國勇,張莉.基于數(shù)據(jù)挖掘技術的審計數(shù)據(jù)質量控制探析[J].審計月刊,2014(03):8-10.

[4]柯芳,辛佳穎.基于數(shù)據(jù)挖掘技術的金融審計風險防范研究[J].經濟論壇,2013(07):100-102.