肖雅文  王佳   哈尔滨商业大学会计学院

摘要：在大量数据中搜索有用信息就是数据挖掘技术。在信息不断发展的今天，数据信息增长速度飞快，所以各行各业都密切关注研发和应用数据挖掘技术，对其发展都高度重视。被审计单位的财政一级财务收支情况以及审计单位的经营管理活动和相关资料都是进行审计工作的基础，审计工作内容繁多且复杂。尤其是随着时代发展，市场经济改革不断深入，企业有了更多丰富的经济活动，所以运营过程产生了越来越多的信息数据，这对审计工作来说是严格的考验。在审计体系构建中应用数据挖掘技术，可以使数据处理的效率和质量提高，使审计人员可以顺利完成工作。

关键词：审计体系；数据挖掘；构建

社会信息化进程的加快对于审计体系的构建起到了促进作用，在信息不断发展的社会，如何对企业数据中的隐藏信息进行全面的了解，然后对审计企业的经济数据进行科学准确的分析十分关键，它直接影响到企业的经济发展，但是传统的审计方法已经无法满足审计企业在现代社会的发展需求，所以一定要创新符合现代审计企业要求的审计方法。利用先进的数据挖掘技术可以分析和处理数据库中的数据，降低审计风险的同时可以保障审计的质量，这对审计企业来说是一项巨大的挑战。为了保障审计数据的质量，需要审计行业加大力度研究数据挖掘技术，促进审计行业的可持续发展。

一、数据挖掘概念

在大型数据中通过数学分析的方式把数据的模式以及数据发生规模找到就是数据的挖掘，数据挖掘的基本步骤有定义问题、准备数据、浏览数据、生产模型、浏览和验证模型、部署和更新模型六个 步骤。在生成上述模型的过程中，有分类分析、聚簇分析、关联分析和序列分析四种常用的数据挖掘方法。数据挖掘方法的基础是传统的DBMS数据处理，然后统计和分析更深层次的处理，挖掘到更多的信息知识。

二、数据挖掘在审计体系构建中的利与弊

（一）数据挖掘在审计体系构建中的利处

任何事物都具有两面性，在审计体系构建中应用数据挖掘也同样有利有弊。其中利处就是其数据分析功能十分强大，对审计工作给予了技术支持，使审计人员在进行数据处理时的效率提高。在审计过程中，重要的技术就是数据挖掘技术中的关联技术，关联技术整合与分析数据后进行审计预测，且预测结果大多情况正确率较高，这对于审计所花费的人力与物力以及时间和资源的节约有重要意义。除此之外，审计过程中，经常会有审计对象中有关键点隐藏的现象，这就像是一些思维忙区，人脑很难发现，而应用数据挖掘技术可以把这些隐藏信息挖掘出来。数据挖掘分析两个看起来没有什么关系，但是实际关系是隐藏的信息，这可以把审计的质量进行提高，降低审计风险。

（二）数据挖掘在审计体系构建中的弊处

尽管现在是信息时代，计算机在数据挖掘的过程中发挥了重要作用，但是人始终是审计的主导者，对于审计的结果有直接的影响。所以在审计过程中不仅依靠数据挖掘技术，同时也要对审计人员的专业性有很高的依赖，如果审计人员有较低的专业素养，数据挖掘在审计体系构建的过程中也无法发挥出实际的价值。

三、基于数据挖掘的审计体系构建

（一）收集原始审计数据

收集原始审计数据的前提是要明确审计目标以及审计的重点内容，在此基础上采集审计单位信息系统中的电子数据。在进行数据采集时，数据接口采集、直接复制以及通过备份文件恢复等都是常用的策略。

（二）数据预处理

在进行数据挖掘前要对收集的数据进行预处理，把无用的信息和噪声数据进行清除。预处理的方式可以是数据格式的一致化，同时也可以约简数据库中大量的属性。之后依据审计的相关需求，筛选处理后的数据，过滤不相关数据。

（三）挖掘分析

在挖掘分析数据库时要利用各种挖掘技术，如关联分析技术。关联分析技术的目的就是把隐含在数据库间的关系进行挖掘。利用关联分析技术挖掘数据时，审计财务数据或者经济数据，要知道某种对应关系存在于同类或者不同类会计科目和数据之间，并且资产负债表、利润表、现金流量表３大财务报表之间的勾稽关系，都要按照非财务逻辑关系的规律来查找、挖掘，从而把隐藏的经济活动挖掘出来，提供参考依据促进审计人员工作的顺利开展。如通过对数据挖掘中的关联分析利用，可以发现一个单位的车辆数和养路费、汽车保险费等日常维护支出存在一定的关系，能够据此发现是否存在用账外资产买车的行为，进而查出小金库问题。

（四）结果分析与评估

审计部门可以接受的数据信息就是对评估后的数据挖掘分析后的结果。反馈的过程就是在分析与评估数据结果的过程。在进行模型分析的过程中，如果分析数据的结果同预想结果有不一致的情况，就需要重新挖掘这些数据，重新构建模型，直到获得的数据结果在预想结果的误差范围之内。

（五）新增审计数据处理

运行审计模型的数据不是一成不变的，它是动态的，所以审计模型为了可以操作新增数据，也需要自动化的学习和管理，针对数据预处理，挖掘分析，结果评估，从而构建新的审计模型，从中获取更多的知识。

四、提高审计数据质量的措施

（一）对数据挖掘技术正确运用，关注人才培养和开发

在审计体系构建中应用数据挖掘技术，控制审计数据质量，这要求审计人员有较高的素养，要对业务进行熟练掌握，并且要精通数据挖掘技术，通过数据挖掘的操作满足业务需求，最后分析以及评价结果。目前，计算机审计得到广泛推广，国家审计人员在进行审计时也提高了审计能力，但是还无法满足现代社会实际工作需求，所以为了提高审计人员的素养，还需要定期对审计人员进行专业的培训，使审计人员的知识结构进行完善，并且要不断学习更新的相关统计知识和财务法律知识，并且要关注审计人员创新思维的开发。

（二）树立新的审计理念

目前，随着信息技术的不断推广，大大提升了审计消料，完善了审计数据。但是审计数据也面临了更多的问题，审计环境发生了改变，审计人员无法整体掌控审计目标，旧模型无法对新形式的数据要求进行满足。所以为了提高审计数据质量，一定要树立新的审计理念，利用数据挖掘技术对潜在问题进行挖掘，全面掌控审计整体情况。

（三）优化硬件条件

数据挖掘的物质基础就是硬件设施，硬件设施的质量与数据的处理结果息息相关。在选择硬件设施时，拥有内存空间和一定处理能力的计算机和信息共享畅通的网络是首要选择。尽管目前审计汽油数据处理硬件设施对于审计的工作要求基本达到满足，但是在处理技术方面有差异性。为了提高审计质量，要对审计汽油内部的硬件设施以及服务配置进行优化，并且设施标准要统一。

结语：

为了保障审计数据的质量，促进企业的发展，就需要利用数据挖掘技术对审计单位的大量数据进行分析，挖掘审计过程中隐藏的数据信息，获得有效信息。基于数据挖掘的审计体系的构建，可以对数据挖掘的技术优势充分的利用，提高审计人员的审计数据分析能力，使审计的效率和质量得到提高，最大限度的把利益相关者的损失降到最低，使审计风险下降。

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