0 引言

近年來，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)工具在會計(jì)工作中的廣泛運(yùn)用。會計(jì)數(shù)據(jù)的處理方式、存儲介質(zhì)、核算形式及系統(tǒng)內(nèi)部控制制度隨之發(fā)生了改變。形成了一個(gè)由人、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)與程序等有機(jī)結(jié)合的人機(jī)交互的“智能型”系統(tǒng)，使會計(jì)工作的重心從核算轉(zhuǎn)向管理。會計(jì)工作中所發(fā)生的這些巨大變化使得審計(jì)工作環(huán)境、審計(jì)工作對象、審計(jì)范圍、審計(jì)線索等基本的審計(jì)要素都發(fā)生了巨大的變化，傳統(tǒng)的審計(jì)工作方法已經(jīng)不能適應(yīng)這種變化的要求。因此，開展計(jì)算機(jī)審計(jì)，實(shí)施審計(jì)信息化是社會信息化的必然。

經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，企業(yè)活動(dòng)日益錯(cuò)綜復(fù)雜，交易數(shù)量龐大，對各項(xiàng)交易進(jìn)行記錄、分析的過程很多企業(yè)已經(jīng)引入人工智能進(jìn)行管理，如企業(yè)資源計(jì)劃系統(tǒng)（ERP）和供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)（SCM）等。這些系統(tǒng)使企業(yè)的眾多交易活動(dòng)都可以實(shí)時(shí)在線錄入，形成包含大量會計(jì)數(shù)據(jù)乃至各方面經(jīng)營管理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉庫。審計(jì)人員的職責(zé)就是從這些數(shù)據(jù)倉庫所包含的海量數(shù)據(jù)中獲取有用的審計(jì)證據(jù)，并發(fā)表適當(dāng)?shù)膶徲?jì)意見。審計(jì)對象從傳統(tǒng)的紙制帳簿到種類繁多的電子數(shù)據(jù)的變化，致使審計(jì)責(zé)任和審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)隨之加大，運(yùn)用功能更加強(qiáng)大的審計(jì)工具和手段，正確認(rèn)識審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)意識，并積極有效地控制審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，已成為目前審計(jì)界廣泛關(guān)注的問題。在信息時(shí)代用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行審計(jì)工作是審計(jì)人員面臨的嶄新課題。

1 在審計(jì)中引用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的必要性

隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的迅速發(fā)展及數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，大部分企業(yè)已經(jīng)引入信息系統(tǒng)對企業(yè)的交易活動(dòng)、經(jīng)營狀況及整個(gè)市場的相關(guān)行業(yè)狀況等進(jìn)行記錄，因此企業(yè)積累的數(shù)據(jù)越來越多，形成了包含大量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)乃至各方面經(jīng)營管理信息的數(shù)據(jù)庫。激增的數(shù)據(jù)背后隱藏的許多重要信息為人們識別財(cái)務(wù)報(bào)告舞弊提供了更大范圍的數(shù)據(jù)支持，但同時(shí)也帶來了一些問題：一是數(shù)據(jù)過量，難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)有用信息；二是數(shù)據(jù)形式不一致，難以統(tǒng)一處理；三是數(shù)據(jù)是不斷發(fā)展的，識別舞弊的經(jīng)驗(yàn)相對于數(shù)據(jù)往往是滯后的，這種不同步性給舞弊識別帶來了巨大的潛在風(fēng)險(xiǎn)，KPMG（1998）調(diào)查發(fā)現(xiàn)超過1/3的舞弊事件是在偶然的情況下被發(fā)現(xiàn)的，只有4%的舞弊事件是由獨(dú)立審計(jì)人員發(fā)現(xiàn)的［1］；四是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法無法處理龐大的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，技術(shù)工具的落后勢必影響舞弊識別的廣度和深度；五是新的數(shù)據(jù)處理技術(shù)為舞弊提供了越發(fā)隱蔽的新手段，電子化和網(wǎng)絡(luò)化的數(shù)據(jù)環(huán)境也使得舞弊隱藏得更深，使識別難以入手。

目前的計(jì)算機(jī)審計(jì)軟件多是利用審計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn)和計(jì)算機(jī)查詢技術(shù)相結(jié)合的方法對被審計(jì)單位電子數(shù)據(jù)進(jìn)行審計(jì)“發(fā)現(xiàn)其中的異常情況”，但這存在多處不足：一是審計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn)和知識是“有限的”，被審計(jì)對象行業(yè)跨度大，各單位情況千差萬別，當(dāng)審計(jì)經(jīng)驗(yàn)無法運(yùn)用時(shí)，面對海量數(shù)據(jù)真有如“瞎子摸象”；二是數(shù)據(jù)是不斷發(fā)展的，審計(jì)經(jīng)驗(yàn)相對于數(shù)據(jù)的發(fā)展往往是滯后的，這種不同步性給審計(jì)帶來了巨大的潛在風(fēng)險(xiǎn)；三是對同一數(shù)據(jù)審計(jì)，不同的審計(jì)人員可能會得出完全不同的審計(jì)結(jié)論，知識的“不對稱性”無法保障審計(jì)質(zhì)量。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是針對日益龐大的電子數(shù)據(jù)應(yīng)運(yùn)而生的一種新型信息處理技術(shù)。它一般采取排除人為因素而通過自動(dòng)的方式來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中新的、隱藏的或不可預(yù)見的模式的活動(dòng)。這些模式指隱藏在大型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或其他大量信息存儲中的知識。它是在對數(shù)據(jù)集全面而深刻認(rèn)識的基礎(chǔ)上，對數(shù)據(jù)內(nèi)在和本質(zhì)的高度抽象與概括，也是對數(shù)據(jù)從理性認(rèn)識到感性認(rèn)識的升華。所以把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于審計(jì)工作中是很有必要也非常緊迫的。

2 數(shù)據(jù)挖掘的概念、功能及其在審計(jì)中的應(yīng)用

2.1 數(shù)據(jù)挖掘的定義

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）［2－3］就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。從商業(yè)角度看一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點(diǎn)是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)挖掘的主要功能及其在審計(jì)中的應(yīng)用

目前，數(shù)據(jù)挖掘的主要功能以及所能發(fā)現(xiàn)的知識類型主要有以下幾類：［2－4］

（1）概念描述（Concept Description）

根據(jù)數(shù)據(jù)的微觀特性發(fā)現(xiàn)其表征的、帶有普遍性的、較高層次概念的、中觀和宏觀的知識，反映同類事物的共同性質(zhì)，是對數(shù)據(jù)的概括、精煉和抽象，這個(gè)概括或描述稱為概念描述。比如，對一個(gè)商店所售電腦基本情況的概述總結(jié)就會獲得所售電腦基本情況的一個(gè)整體概念。審計(jì)人員往往需要查詢不同綜合程度的被審計(jì)數(shù)據(jù)信息，以便了解被審計(jì)單位的有關(guān)各級別的財(cái)務(wù)經(jīng)營信息，以便尋找審計(jì)線索。在數(shù)據(jù)庫的原始概念層，數(shù)據(jù)和對象往往包含很詳細(xì)的信息。我們可以用概念描述的方法將集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)概括，并將其在更高的概念層次上呈現(xiàn)出來。

（2）關(guān)聯(lián)分析（Association Analysis）

關(guān)聯(lián)分析就是從給定的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)頻繁出現(xiàn)的項(xiàng)集模式知識（即關(guān)聯(lián)規(guī)則），它反映一個(gè)事件和其他事件之間依賴或關(guān)聯(lián)的知識。如果兩項(xiàng)或多項(xiàng)屬性之間存在關(guān)聯(lián)，那么其中一項(xiàng)的屬性值就可以依據(jù)其他屬性值進(jìn)行預(yù)測。最為著名的關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)方法是R.Agrawal提出的 Apriori算法［4］，之后有很多學(xué)者提出了很多改進(jìn)算法，如文獻(xiàn)［5］等。關(guān)聯(lián)分析廣泛應(yīng)用于市場營銷、事務(wù)分析等應(yīng)用領(lǐng)域。

（3）分類與預(yù)測（Classification＆Predication）

分類就是找出一組能夠描述數(shù)據(jù)集典型特征的模型或函數(shù)，以便能夠分類識別未知數(shù)據(jù)的歸屬或類別。分類模型或函數(shù)可以通過分類挖掘算法從一組訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)獲得。根據(jù)已知的分類規(guī)則，可以預(yù)測未知數(shù)據(jù)實(shí)例的類別。分類的結(jié)果典型地表現(xiàn)為一個(gè)具有行為可預(yù)測性的組。在審計(jì)中，可以將分類技術(shù)有效地運(yùn)用于欺詐偵測和欺詐風(fēng)險(xiǎn)分析。通過分類挖掘，對被審計(jì)數(shù)據(jù)庫中的各類數(shù)據(jù)挖掘出其數(shù)據(jù)的描述或模型，或者審計(jì)人員建立統(tǒng)計(jì)模型對被審計(jì)單位的大量財(cái)務(wù)或業(yè)務(wù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析，根據(jù)分析的預(yù)測值和審計(jì)值進(jìn)行比較，都能幫助審計(jì)人員從中發(fā)現(xiàn)審計(jì)疑點(diǎn)，從而將其列為審計(jì)重點(diǎn)。比如在財(cái)務(wù)審計(jì)中，虛假財(cái)務(wù)報(bào)告從財(cái)務(wù)指標(biāo)上看，就是某些財(cái)務(wù)指標(biāo)顯著地異于同類企業(yè)，這些能夠顯著顯示財(cái)務(wù)舞弊征兆的財(cái)務(wù)指標(biāo)包括應(yīng)收款項(xiàng)比率、應(yīng)收款項(xiàng)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、速動(dòng)比率、主營業(yè)務(wù)稅金及附加比率、資產(chǎn)質(zhì)量、管理費(fèi)用和銷售費(fèi)用率等。對此，審計(jì)中可采用數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)對這些指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測，當(dāng)預(yù)測值與審計(jì)值差距較大時(shí)，可列為審計(jì)關(guān)注的重點(diǎn)。

（4）聚類分析（Clustering）

分類屬于有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法，而聚類分析所分析處理的數(shù)據(jù)都是無類別屬性的。聚類分析的原則是：聚類結(jié)果要使得各聚類內(nèi)部數(shù)據(jù)對象間的相似度最大，而各聚類間對象的相似度最小。根據(jù)事先定義的相似度計(jì)算公式計(jì)算對象之間的相似度，然后根據(jù)相似度將數(shù)據(jù)對象劃分為若干組。通過聚類，可以識別稀疏或密集的數(shù)據(jù)區(qū)域，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的整個(gè)分布情況，以及數(shù)據(jù)屬性之間所存在的有趣的、有價(jià)值的相關(guān)聯(lián)系。聚類分析技術(shù)特別適用于從大量的交易數(shù)據(jù)中產(chǎn)生及時(shí)、準(zhǔn)確的線索。由于舞弊方式多種多樣，數(shù)據(jù)表現(xiàn)出來的特點(diǎn)也就各式各樣，并不是所有的可疑賬戶都可以聚成一類。因此，在舞弊行為識別中，簇的數(shù)量是未知的，因舞弊方式的不同而不同。聚類分析中“簇的數(shù)量未知”這個(gè)特點(diǎn)剛好滿足舞弊行為識別的這個(gè)要求。而且，由于其聚類分析的自動(dòng)處理、非監(jiān)督學(xué)習(xí)等特性使得其可以動(dòng)態(tài)地適應(yīng)舞弊手段的變化，也可以在一定程度上規(guī)避舞弊犯罪活動(dòng)的自適應(yīng)問題。

（5）異類分析（Outlier or Exception Analysis）

異類分析或稱偏差分析，它是對差異和極端特例的描述，揭示事物偏離常規(guī)的異?，F(xiàn)象，如標(biāo)準(zhǔn)類外的特例，數(shù)據(jù)聚類外的離群點(diǎn)等。所有這些知識都可以在不同的概念層次上被發(fā)現(xiàn)，并隨著概念層次的提升，從微觀到中觀、到宏觀，以滿足不同用戶不同層次決策的需要。實(shí)踐表明，真實(shí)的財(cái)務(wù)報(bào)表中主要項(xiàng)目的數(shù)據(jù)變動(dòng)具有一定的規(guī)律性，如果其變動(dòng)表現(xiàn)異常，就說明數(shù)據(jù)中可能存在虛假成分。異類分析對虛假財(cái)務(wù)報(bào)告中數(shù)據(jù)的異常變動(dòng)識別有著非常重要的應(yīng)用價(jià)值。審計(jì)人員可以使用異類分析技術(shù)來檢查一些舞弊、違背規(guī)律和規(guī)定的行為，因?yàn)檫@些行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)一般是隱藏在大量正常數(shù)據(jù)下的少量數(shù)據(jù)，而且很可能以不同于一般數(shù)據(jù)的形式表現(xiàn)出來，通過孤立點(diǎn)分析方法可以有效地發(fā)現(xiàn)這樣的異常數(shù)據(jù)。在實(shí)際操作中可以選擇能夠顯著顯示財(cái)務(wù)舞弊征兆的一些關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)，如應(yīng)收款項(xiàng)比率、應(yīng)收款項(xiàng)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、速動(dòng)比率、主營業(yè)務(wù)稅金及附加比率、資產(chǎn)質(zhì)量、管理費(fèi)用和銷售費(fèi)用率等，并為其設(shè)定一個(gè)閾值，一旦財(cái)務(wù)報(bào)告的相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)值超過這個(gè)閾值，說明報(bào)告有可能存在舞弊。

3 基于數(shù)據(jù)挖掘的審計(jì)系統(tǒng)

本系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的方法和數(shù)據(jù)挖掘處理模型，由審計(jì)專家和數(shù)據(jù)挖掘人員共同參與的數(shù)據(jù)挖掘過程，從審計(jì)需求出發(fā)，給出了基于數(shù)據(jù)挖掘的審計(jì)系統(tǒng)模型，如圖1所示。

圖1 基于數(shù)據(jù)挖掘的審計(jì)系統(tǒng)模型

（1）收集原始審計(jì)數(shù)據(jù)。根據(jù)審計(jì)的目標(biāo)和內(nèi)容要求收集原始審計(jì)數(shù)據(jù)，導(dǎo)入審計(jì)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫。

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理。由于收集的數(shù)據(jù)存在很多不用的信息和噪聲數(shù)據(jù)，非常有必要在數(shù)據(jù)挖掘前，將數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和整理。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)格式的一致化，還可以采用數(shù)據(jù)屬性約簡的方法對數(shù)據(jù)庫中大量的屬性進(jìn)行約簡，比如利用基于聚類的屬性約簡方法［6］等。當(dāng)然還要根據(jù)審計(jì)需求，對清理好的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，把不相關(guān)的數(shù)據(jù)過濾掉。經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理，就為實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)做好了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。

（3）挖掘分析。利用各種挖掘技術(shù)對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行挖掘分析。比如利用關(guān)聯(lián)分析技術(shù)。關(guān)聯(lián)分析就是給定1組或1個(gè)記錄集合，通過分析記錄集合，推導(dǎo)出相關(guān)性，目的是為了挖掘出隱含在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系。關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)?？蛇\(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)分析技術(shù)方法，在對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)或經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行審計(jì)時(shí)，針對同類或不同類會計(jì)科目及數(shù)據(jù)項(xiàng)之間可能存在的某種對應(yīng)關(guān)系，以及資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表、現(xiàn)金流量表3大財(cái)務(wù)報(bào)表之間的勾稽關(guān)系，按照非財(cái)務(wù)邏輯關(guān)系的規(guī)律來查找、挖掘，從而發(fā)現(xiàn)一些隱藏的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，為審計(jì)人員的進(jìn)一步工作提供參考。如利用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)分析，可以發(fā)現(xiàn)一個(gè)單位的車輛數(shù)和養(yǎng)路費(fèi)、汽車保險(xiǎn)費(fèi)等日常維護(hù)支出存在一定的關(guān)系，能夠據(jù)此發(fā)現(xiàn)是否存在用賬外資產(chǎn)買車的行為，進(jìn)而查出小金庫問題。

又如利用例外模式或者異類挖掘方法發(fā)現(xiàn)的審計(jì)線索。例外是指數(shù)據(jù)集中與一般數(shù)據(jù)模型不相符的那些數(shù)據(jù)。實(shí)踐表明，真實(shí)的財(cái)務(wù)報(bào)表中主要項(xiàng)目的數(shù)據(jù)變動(dòng)具有一定的規(guī)律性，如果其變動(dòng)表現(xiàn)異常，就說明數(shù)據(jù)中可能存在虛假成分。例外模式或者異類挖掘?qū)μ摷儇?cái)務(wù)報(bào)告中數(shù)據(jù)的異常變動(dòng)識別有著非常重要的應(yīng)用價(jià)值。審計(jì)人員可以使用例外模式或者異類挖掘技術(shù)來檢查一些舞弊、違背規(guī)律和規(guī)定的行為，因?yàn)檫@些行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)一般是隱藏在大量正常數(shù)據(jù)下的少量數(shù)據(jù)，而且很可能以不同于一般數(shù)據(jù)的形式表現(xiàn)出來，通過例外模式或者異類挖掘可以有效地發(fā)現(xiàn)這樣的異常數(shù)據(jù)。可以用文獻(xiàn)［7］提出的方法挖掘出潛藏在大型數(shù)據(jù)庫中的例外模式：burst模式。

還可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的聚類分析方法進(jìn)行財(cái)務(wù)分析。對審計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，將其分類，為投資者提供最佳的決策依據(jù)［8］。

（4）審計(jì)處理。通過挖掘分析，可以發(fā)現(xiàn)可疑的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)就是一些交易記錄。審計(jì)專家就可以重點(diǎn)核查這些交易記錄，從中發(fā)現(xiàn)問題，并處理相應(yīng)的問題。然后再分析、解釋和數(shù)據(jù)挖掘人員進(jìn)一步溝通，形成新知識，并加入到知識庫中，用作新交易數(shù)據(jù)審計(jì)的判斷標(biāo)準(zhǔn)。

（5）新增審計(jì)數(shù)據(jù)處理。當(dāng)有新增審計(jì)數(shù)據(jù)需要處理時(shí)，可以先將數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后就可以利用知識庫作為判斷依據(jù)，分析交易記錄是否可疑，如可疑則將該交易記錄加入到可疑數(shù)據(jù)庫中，由審計(jì)專家對可疑數(shù)據(jù)庫中的交易記錄進(jìn)行重點(diǎn)核查、分析、處理，如果有新知識，就更新到知識庫中。

4 基于數(shù)據(jù)挖掘的審計(jì)系統(tǒng)特點(diǎn)

（1）能有效降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)

信息環(huán)境下，審計(jì)對象從傳統(tǒng)的紙制賬簿到種類繁多的電子數(shù)據(jù)的變化，致使審計(jì)責(zé)任和審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)隨之加大。面對這一變化，如何積極有效地控制審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)是審計(jì)界普遍關(guān)注的問題，本系統(tǒng)通過將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策中，從而為審計(jì)人員提供科學(xué)的決策依據(jù)，降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。

（2）能拓寬審計(jì)范圍，促進(jìn)全面開展審計(jì)監(jiān)督

一方面，審計(jì)人員通過本系統(tǒng)可以進(jìn)行樣本抽取，對異常項(xiàng)目進(jìn)行調(diào)查測試，以確定審計(jì)重點(diǎn)，并可以在一定范圍內(nèi)逐筆審計(jì)，使得審計(jì)內(nèi)容更加廣泛，審計(jì)人員可以不再由于時(shí)間和工作量的原因而縮小審計(jì)范圍。另一方面，由于計(jì)算機(jī)具有快速、準(zhǔn)確的特點(diǎn)，利用本系統(tǒng)就可以積極開展事前審計(jì)、事中審計(jì)和效益審計(jì)，擴(kuò)大審計(jì)范圍、提高審計(jì)工作質(zhì)量、減少審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，使全面審計(jì)成為可能。

（3）科學(xué)統(tǒng)計(jì)與抽樣，提高審計(jì)工作效率

會計(jì)電算化提供的電子賬是肉眼不可見的，對不懂計(jì)算機(jī)的審計(jì)人員來說是風(fēng)險(xiǎn)，但對可以用計(jì)算機(jī)查賬的審計(jì)人員來說是有利條件。審計(jì)人員利用計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)既快速又準(zhǔn)確的特點(diǎn)，使得審計(jì)資料的審查與分析工作主要由計(jì)算機(jī)完成，從而提高審計(jì)工作效率。效益審計(jì)一般比財(cái)務(wù)審計(jì)、法紀(jì)審計(jì)需要進(jìn)行更多的經(jīng)濟(jì)定量分析和經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)的計(jì)算，利用本系統(tǒng)開展審計(jì)，使得審計(jì)人員能擠出時(shí)間和精力開展效益審計(jì)，更能顯示出計(jì)算機(jī)審計(jì)特有的優(yōu)勢。

（4）自主學(xué)習(xí)，不斷更新知識庫

本系統(tǒng)能根據(jù)對歷史數(shù)據(jù)挖掘分析得到的各種規(guī)則、規(guī)律、模式等形成知識庫，從而作為判別的依據(jù)，同時(shí)也能通過對新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行審計(jì)分析得到新的知識，并自動(dòng)更新到知識庫中，可以有效地適應(yīng)事務(wù)發(fā)展的需求。因此基于數(shù)據(jù)挖掘的審計(jì)系統(tǒng)，能夠自動(dòng)更新知識庫，有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力，適合不斷變化和不斷發(fā)展的信息化審計(jì)對象。

5 結(jié)語

識別財(cái)務(wù)報(bào)告中的舞弊，需要從大量企業(yè)內(nèi)外相關(guān)信息中尋找線索，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助審計(jì)人員對被審計(jì)單位海量電子數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得審計(jì)線索，發(fā)現(xiàn)審計(jì)疑點(diǎn)。建立基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的審計(jì)系統(tǒng)，充分利用數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)優(yōu)勢，將會增強(qiáng)審計(jì)人員的審計(jì)數(shù)據(jù)分析能力，提高審計(jì)的效率和效果，盡量降低其帶給利益相關(guān)者的損失，降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。

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