【摘要】在對(duì)22篇典型案例進(jìn)行調(diào)查研究的基礎(chǔ)上， 歸納近年來(lái)國(guó)家審計(jì)視角下企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法在應(yīng)用重點(diǎn)、數(shù)據(jù)維度和技術(shù)手段等方面呈現(xiàn)出的一些新特點(diǎn)， 以案例分析的方式提出企業(yè)報(bào)表數(shù)據(jù)總體分析、多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析和大數(shù)據(jù)挖掘分析等三種企業(yè)審計(jì)典型數(shù)據(jù)分析思路和方法， 并對(duì)健全企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法創(chuàng)新應(yīng)用機(jī)制提出相應(yīng)的政策建議。

【關(guān)鍵詞】企業(yè)審計(jì);數(shù)據(jù)分析;技術(shù)方法;創(chuàng)新應(yīng)用

【中圖分類號(hào)】 F239.1? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A? ? ? 【文章編號(hào)】1004-0994（2021）07-0082-7

一、引言

企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法的應(yīng)用伴隨著國(guó)家審計(jì)信息化的整體發(fā)展進(jìn)程不斷推進(jìn)。 近年來(lái)， 在企業(yè)審計(jì)實(shí)踐應(yīng)用層面， 各級(jí)審計(jì)機(jī)關(guān)堅(jiān)持科技強(qiáng)審理念， 適應(yīng)國(guó)有企業(yè)信息化建設(shè)逐步加快、信息系統(tǒng)日趨復(fù)雜、數(shù)據(jù)規(guī)模急劇增長(zhǎng)等環(huán)境變化， 積極利用新技術(shù)、新方法開(kāi)展企業(yè)重大經(jīng)濟(jì)政策跟蹤審計(jì)、企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人員經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)、企業(yè)財(cái)務(wù)收支審計(jì)和企業(yè)專項(xiàng)審計(jì)調(diào)查， 充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析手段加大對(duì)違紀(jì)違法問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)隱患的揭示力度， 進(jìn)一步提升了企業(yè)審計(jì)工作的質(zhì)量和效率。

在企業(yè)審計(jì)理論研究層面， 逐步總結(jié)企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的理念與內(nèi)容， 梳理企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)采集渠道， 探索拓展企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析方法， 為企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用提供理論指導(dǎo)。 企業(yè)大數(shù)據(jù)審計(jì)的目標(biāo)是運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)、方法和工具， 利用數(shù)量巨大、來(lái)源分散、格式多樣的各類財(cái)務(wù)、業(yè)務(wù)等數(shù)據(jù)， 深度開(kāi)展數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析， 把握企業(yè)總體情況， 鎖定疑點(diǎn)重點(diǎn)， 引領(lǐng)支撐審計(jì)方案。 楚磊[1] 分析了大數(shù)據(jù)對(duì)傳統(tǒng)的企業(yè)審計(jì)組織模式、思維革新和成果應(yīng)用產(chǎn)生的影響并提出對(duì)策。 李曉亮[2] 認(rèn)為， 企業(yè)的大部分核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)天然不適應(yīng)審計(jì)數(shù)據(jù)分析需求， 實(shí)現(xiàn)企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析常態(tài)化需要相應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)分析集成環(huán)境。 劉東喜等[3] 提出了企業(yè)信息系統(tǒng)調(diào)查、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)共性分析、業(yè)務(wù)循環(huán)重點(diǎn)分析和企業(yè)信息系統(tǒng)審計(jì)等分析方法。 曹華[4] 認(rèn)為， 在企業(yè)審計(jì)中應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、聚類分析、孤立點(diǎn)分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)， 可以獲取有效的審計(jì)證據(jù)。 崔竹[5] 提出， 要全面整合與企業(yè)審計(jì)密切相關(guān)的數(shù)據(jù)資源， 構(gòu)建全覆蓋的企業(yè)審計(jì)大數(shù)據(jù)資源體系和分析平臺(tái)。

綜上， 對(duì)企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的理論研究相對(duì)滯后于企業(yè)審計(jì)實(shí)踐， 對(duì)企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法的研究尚缺乏系統(tǒng)性， 少見(jiàn)企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析案例研究， 對(duì)于企業(yè)審計(jì)信息化平臺(tái)的研究還存在不足。 鑒于此， 本文根據(jù)審計(jì)署審計(jì)科研所組織的“數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法在審計(jì)工作中的創(chuàng)新應(yīng)用專題調(diào)研”征集的典型案例， 對(duì)2016年以來(lái)數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法在企業(yè)審計(jì)中的創(chuàng)新應(yīng)用情況進(jìn)行系統(tǒng)研究。 此次調(diào)研， 共有17個(gè)審計(jì)機(jī)關(guān)推薦了22篇企業(yè)審計(jì)典型案例， 案例數(shù)量在各審計(jì)業(yè)務(wù)領(lǐng)域居中， 但整體技術(shù)應(yīng)用水平較高。 這與企業(yè)審計(jì)涉及的業(yè)務(wù)領(lǐng)域眾多、利用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系復(fù)雜、挖掘的疑點(diǎn)線索隱蔽、揭示的問(wèn)題風(fēng)險(xiǎn)多變等特征密切相關(guān)。 本文通過(guò)對(duì)22篇案例的梳理和提煉， 總結(jié)近年來(lái)企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法的應(yīng)用特點(diǎn)， 分析企業(yè)審計(jì)典型的數(shù)據(jù)分析思路和方法， 并建議在國(guó)有企業(yè)改革三年行動(dòng)的關(guān)鍵階段， 建立以檢查資金為主線的企業(yè)審計(jì)常態(tài)化經(jīng)濟(jì)體檢機(jī)制、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法共享機(jī)制和大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)。

二、企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法應(yīng)用特點(diǎn)

1. 應(yīng)用重點(diǎn)從數(shù)據(jù)采集預(yù)處理為主向數(shù)據(jù)綜合分析利用轉(zhuǎn)變。 企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的高效快速采集和轉(zhuǎn)換是企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析的首要工作。 由于財(cái)務(wù)軟件版本眾多且更新?lián)Q代較快， 企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的采集轉(zhuǎn)換成為企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)應(yīng)用的難點(diǎn)。 各級(jí)審計(jì)機(jī)關(guān)為此開(kāi)發(fā)了多種類型的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)換加載工具。 “金審工程”二期現(xiàn)場(chǎng)審計(jì)實(shí)施系統(tǒng)（AO）被應(yīng)用后， 審計(jì)人員一般通過(guò)財(cái)務(wù)軟件的數(shù)據(jù)導(dǎo)出備份功能， 將財(cái)務(wù)軟件備份數(shù)據(jù)導(dǎo)入AO， 并通過(guò)AO的采集轉(zhuǎn)換模板進(jìn)行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換， 在一定程度上解決了上述問(wèn)題， 但也面臨著采集轉(zhuǎn)換模板需及時(shí)更新等新問(wèn)題。 從本文案例分析來(lái)看， 當(dāng)前企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)應(yīng)用重點(diǎn)主要圍繞數(shù)據(jù)綜合分析利用展開(kāi)。 在22篇案例中， 數(shù)據(jù)綜合分析技術(shù)案例有19篇， 綜合分析平臺(tái)技術(shù)案例僅1篇， 數(shù)據(jù)采集技術(shù)案例僅2篇。 數(shù)據(jù)采集技術(shù)案例主要是個(gè)別地方審計(jì)機(jī)關(guān)（北京市審計(jì)局、山東省濰坊市審計(jì)局）規(guī)劃財(cái)務(wù)賬標(biāo)準(zhǔn)表存儲(chǔ)內(nèi)容和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)， 將財(cái)務(wù)賬后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)備份文件恢復(fù)到相應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)中， 并利用KETTLE等開(kāi)源的ETL工具， 進(jìn)行全庫(kù)數(shù)據(jù)的分析、清理并抽取， 生成相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)表， 最終將不同軟件類型和版本、不同類型后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)、不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的財(cái)務(wù)賬源數(shù)據(jù)采集為統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫(kù)類型、統(tǒng)一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的財(cái)務(wù)賬標(biāo)準(zhǔn)表， 為集中高效分析打下基礎(chǔ)。

2. 數(shù)據(jù)維度從財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析為主向企業(yè)內(nèi)外部多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析轉(zhuǎn)變。 財(cái)務(wù)收支情況審計(jì)是企業(yè)審計(jì)的主要職責(zé)之一， 企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析歷來(lái)也是企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析的重要內(nèi)容。 由于財(cái)務(wù)分析的理論相對(duì)成熟， 企業(yè)審計(jì)圍繞財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析積累的審計(jì)分析模型也相對(duì)穩(wěn)定。 近年來(lái)， 受企業(yè)審計(jì)目標(biāo)和內(nèi)容多元化動(dòng)態(tài)調(diào)整的影響， 企業(yè)審計(jì)分析的數(shù)據(jù)類型呈逐步拓展趨勢(shì)。 從案例分析來(lái)看， 除3篇涉及數(shù)據(jù)采集的案例外， 19篇數(shù)據(jù)綜合分析技術(shù)案例以企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)的多維分析為主， 其中僅有8篇使用了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。 從數(shù)據(jù)維度來(lái)看， 主要包括企業(yè)內(nèi)部的銷售、采購(gòu)、合同、運(yùn)營(yíng)、人員信息等數(shù)據(jù)， 以及企業(yè)外部的稅務(wù)、工商、社保、用水用電、信貸等數(shù)據(jù)。 企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析主要圍繞資產(chǎn)、負(fù)債、損益等方面展開(kāi)， 對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表內(nèi)各個(gè)科目的真實(shí)性、完整性進(jìn)行審查， 進(jìn)而對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、償債風(fēng)險(xiǎn)、資產(chǎn)質(zhì)量、盈利狀況等進(jìn)行評(píng)價(jià)， 對(duì)合并財(cái)務(wù)報(bào)表合并范圍、關(guān)聯(lián)交易抵銷、相關(guān)科目的列報(bào)及重大事項(xiàng)的披露情況進(jìn)行審計(jì)。 通過(guò)對(duì)關(guān)聯(lián)企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析， 可發(fā)現(xiàn)在企業(yè)資金、采購(gòu)、生產(chǎn)、銷售、薪酬等內(nèi)部控制管理方面的重大問(wèn)題和重大風(fēng)險(xiǎn)隱患;對(duì)關(guān)聯(lián)企業(yè)外部數(shù)據(jù)進(jìn)行分析， 則更容易深入揭示企業(yè)利益輸送、虛增收支、違規(guī)投融資、違規(guī)擔(dān)保借款等重大決策問(wèn)題。

3. 技術(shù)手段從數(shù)據(jù)查詢分析和驗(yàn)證分析為主向挖掘分析轉(zhuǎn)變。 企業(yè)審計(jì)最常用的數(shù)據(jù)分析技術(shù)手段是SQL查詢分析。 19篇數(shù)據(jù)綜合分析技術(shù)案例中， 運(yùn)用SQL分析技術(shù)的案例有12篇， 其中利用Python、SPSS、圖數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)開(kāi)展的數(shù)據(jù)挖掘分析案例有9篇。 隨著大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)審計(jì)的深入應(yīng)用， 企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析思路經(jīng)歷了從以“因果分析”為主向“關(guān)聯(lián)分析”和“因果分析”相結(jié)合的轉(zhuǎn)變。 例如： 鄭州特派辦利用決策樹(shù)算法發(fā)掘追蹤部分中央企業(yè)的參股企業(yè)存在“明股實(shí)債”方式融資行為;長(zhǎng)沙特派辦使用計(jì)算機(jī)圖論技術(shù)挖掘企業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系， 發(fā)現(xiàn)循環(huán)貿(mào)易虛增收入問(wèn)題;天津市審計(jì)局使用圖數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)查找國(guó)有企業(yè)違規(guī)擔(dān)保疑點(diǎn)等。

三、企業(yè)審計(jì)典型數(shù)據(jù)分析思路及方法

數(shù)據(jù)分析是數(shù)字化審計(jì)的核心。 企業(yè)審計(jì)常用的數(shù)據(jù)分析思路， 是從企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析性復(fù)核入手， 引入企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)， 以及與企業(yè)經(jīng)營(yíng)密切相關(guān)的外部數(shù)據(jù)， 通過(guò)多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)問(wèn)題疑點(diǎn)。 由于企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析體系相對(duì)龐大復(fù)雜， 本文僅結(jié)合案例反映的典型數(shù)據(jù)分析類型進(jìn)行研究， 主要包括以下三種分析方法。

1. 企業(yè)報(bào)表數(shù)據(jù)總體分析。 企業(yè)報(bào)表數(shù)據(jù)總體分析， 是從企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表出發(fā)揭示問(wèn)題疑點(diǎn)， 通過(guò)“表—賬—證—單”的勾稽關(guān)系， 層層穿透發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的根源， 逐項(xiàng)驗(yàn)證審計(jì)判斷的合理性， 為總體評(píng)價(jià)企業(yè)改革發(fā)展情況， 確定企業(yè)審計(jì)重點(diǎn)， 以及評(píng)價(jià)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)情況提供財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)支撐。 主要包括：一是集團(tuán)總體經(jīng)營(yíng)狀況分析。 從財(cái)務(wù)狀況、運(yùn)營(yíng)結(jié)構(gòu)、運(yùn)營(yíng)效率、科技創(chuàng)新、價(jià)值創(chuàng)造、會(huì)計(jì)信息可信度、集團(tuán)與所屬行業(yè)主指標(biāo)、行業(yè)特色指標(biāo)等維度進(jìn)行趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)， 總覽集團(tuán)各業(yè)務(wù)板塊結(jié)構(gòu)及其績(jī)效指標(biāo)對(duì)比， 并依據(jù)主指標(biāo)警示連續(xù)虧損、低效、微利、造血嚴(yán)重不足的子公司。 二是企業(yè)報(bào)表結(jié)構(gòu)差異性分析。 運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)企業(yè)集團(tuán)所屬單位的資產(chǎn)負(fù)債表科目和損益表成本費(fèi)用科目進(jìn)行方差、標(biāo)準(zhǔn)差和系數(shù)調(diào)整計(jì)算。 以方差指標(biāo)揭示各企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)、成本費(fèi)用結(jié)構(gòu)與所在行業(yè)類別的平均資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)、成本費(fèi)用結(jié)構(gòu)的偏離程度， 據(jù)此對(duì)企業(yè)進(jìn)行排序確定重點(diǎn)審計(jì)企業(yè)。 三是會(huì)計(jì)信息真實(shí)性診斷。 分析企業(yè)合并報(bào)表完整性， 從集團(tuán)與子企業(yè)的決策關(guān)系、關(guān)聯(lián)關(guān)系和交易關(guān)系等方面分析發(fā)現(xiàn)異常情況， 并進(jìn)行揭示; 選取企業(yè)重要財(cái)務(wù)指標(biāo)作為考察經(jīng)營(yíng)管理者能力、企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況和財(cái)務(wù)狀況的評(píng)價(jià)和預(yù)警指標(biāo)體系， 利用上述指標(biāo)從企業(yè)盈利能力、資產(chǎn)質(zhì)量、償債能力和發(fā)展?jié)摿Φ人膫€(gè)方面進(jìn)行評(píng)價(jià)和預(yù)警， 判斷企業(yè)會(huì)計(jì)信息的真實(shí)性。 四是重點(diǎn)事項(xiàng)分析。 主要對(duì)集團(tuán)及子企業(yè)對(duì)外投資、資本運(yùn)作、薪酬與費(fèi)用、物資服務(wù)采購(gòu)、收入合規(guī)性、往來(lái)款、非經(jīng)常性損益、科技創(chuàng)新能力、專項(xiàng)儲(chǔ)備等重點(diǎn)審計(jì)事項(xiàng)進(jìn)行疑點(diǎn)線索分析和梳理， 厘清數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)路徑， 進(jìn)一步追溯問(wèn)題指向的具體會(huì)計(jì)科目， 提高審計(jì)疑點(diǎn)線索的針對(duì)性。

以中央企業(yè)重點(diǎn)審計(jì)子企業(yè)分析[6] 為例。 主要分析思路是， 通過(guò)“中央企業(yè)預(yù)警和分析系統(tǒng)”對(duì)某集團(tuán)有限公司的財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行分析， 生成財(cái)務(wù)線索重點(diǎn)提示報(bào)告， 精確鎖定重點(diǎn)審計(jì)的二級(jí)子企業(yè)。

第一， 分析重點(diǎn)警示企業(yè)， 包括連續(xù)或巨額虧損企業(yè)、低效或微利企業(yè)等。 某集團(tuán)有限公司連續(xù)或巨額虧損子企業(yè)為A有限公司， 如表1所示。

第二， 分析資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)差異性。 如表2所示， A有限公司的資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)差異偏離度高達(dá)0.25， 說(shuō)明該企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)與行業(yè)平均水平差異較大。

第三， 分析成本費(fèi)用結(jié)構(gòu)差異性。 如表3所示， A有限公司的成本費(fèi)用結(jié)構(gòu)差異偏離度高達(dá)0.32， 說(shuō)明該企業(yè)成本費(fèi)用結(jié)構(gòu)與行業(yè)平均水平差異較大。

通過(guò)以上綜合分析， 發(fā)現(xiàn)某集團(tuán)有限公司及其所屬骨干企業(yè)A有限公司存在多處交叉疑點(diǎn)， 說(shuō)明該企業(yè)可能存在會(huì)計(jì)信息造假的情況。 經(jīng)審計(jì)核實(shí)發(fā)現(xiàn)， 該公司通過(guò)開(kāi)展無(wú)交易實(shí)質(zhì)的“空轉(zhuǎn)”貿(mào)易、把委托加工業(yè)務(wù)全額計(jì)收入等方式虛增收入數(shù)億元;同時(shí)還存在通過(guò)違規(guī)計(jì)提工資總額來(lái)人為調(diào)節(jié)利潤(rùn)近億元等粉飾財(cái)務(wù)報(bào)表存在的問(wèn)題。

2. 企業(yè)多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析。 企業(yè)多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析， 是指在企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上， 進(jìn)一步關(guān)聯(lián)企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)， 通過(guò)多維度數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系和因果關(guān)系的分析， 快速篩選出審計(jì)疑點(diǎn)的過(guò)程。 該方法是驗(yàn)證企業(yè)已知經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的重要方法， 也是目前企業(yè)審計(jì)中使用較多的方法。

以企業(yè)循環(huán)交易大數(shù)據(jù)分析為例。 近年來(lái)， 部分企業(yè)出于虛增收支規(guī)模、獲取資金借貸利息、偷逃稅款等目的， 在上下游企業(yè)的配合下， 存在循環(huán)貿(mào)易、融資性貿(mào)易、虛開(kāi)增值稅發(fā)票等虛構(gòu)貿(mào)易行為。 這類經(jīng)營(yíng)行為雖然具備形式上的法律要件， 但是并無(wú)實(shí)質(zhì)上的貨物流轉(zhuǎn)， 是以正常貨物交易為外部形式從事無(wú)實(shí)物貨物流轉(zhuǎn)的違規(guī)貿(mào)易行為， 涉及金額往往巨大。 這類以企業(yè)法人間貿(mào)易關(guān)系等合作經(jīng)營(yíng)為基礎(chǔ)的違規(guī)行為， 由于涉及外部交易環(huán)節(jié)多、隱蔽性強(qiáng)， 且交易手續(xù)表面合規(guī)， 因此難以通過(guò)企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)的常規(guī)關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)， 需要利用企業(yè)外部稅務(wù)、工商等數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。 從數(shù)據(jù)分析的角度看， 這類業(yè)務(wù)中的增值稅發(fā)票、購(gòu)銷合同、收付款等信息都呈現(xiàn)出閉環(huán)特征， 可以通過(guò)增值稅專用發(fā)票進(jìn)銷項(xiàng)抵扣信息， 將交易鏈條上的各個(gè)交易主體串聯(lián)成交易閉環(huán)。 主要分析思路如表4所示。

表4中的融資性貿(mào)易形成國(guó)有資產(chǎn)損失風(fēng)險(xiǎn)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)包括： 一是以融資為目的， 對(duì)大宗貨物交易收取資金利息（或稱購(gòu)銷權(quán)益）， 利息以貨物銷售加價(jià)的方式收回， 因此業(yè)務(wù)流水金額大但利潤(rùn)率低; 二是沒(méi)有實(shí)際貨權(quán)流轉(zhuǎn); 三是在特定的供應(yīng)商和客戶之間進(jìn)行閉環(huán)交易， 交易對(duì)手對(duì)國(guó)有企業(yè)的業(yè)務(wù)依存度極高; 四是部分供應(yīng)商與客戶之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系。 數(shù)據(jù)分析主要是利用企業(yè)財(cái)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)， 企業(yè)的采購(gòu)、銷售及庫(kù)存管理等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)， 全國(guó)增值稅發(fā)票抵扣認(rèn)證數(shù)據(jù)、全國(guó)工商數(shù)據(jù)等。

融資性貿(mào)易造成國(guó)有資產(chǎn)損失風(fēng)險(xiǎn)分析[7] 的主要分析思路是依托增值稅發(fā)票數(shù)據(jù)， 鎖定上下游重點(diǎn)關(guān)注企業(yè)， 再通過(guò)全國(guó)工商數(shù)據(jù)追查上下游企業(yè)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系， 鎖定虛構(gòu)貿(mào)易交易對(duì)象。 具體而言： 一是根據(jù)企業(yè)增值稅進(jìn)銷項(xiàng)發(fā)票記錄， 篩查出業(yè)務(wù)依存度較高的供應(yīng)商和客戶。 二是篩選出前五大供應(yīng)商的增值稅進(jìn)項(xiàng)開(kāi)票記錄和前五大客戶的增值稅銷項(xiàng)開(kāi)票記錄， 進(jìn)一步將貿(mào)易業(yè)務(wù)鏈向上下游業(yè)務(wù)對(duì)手推進(jìn)， 鎖定各自金額位居前三的上游和下游單位。 三是以全國(guó)工商數(shù)據(jù)為依托， 縱向構(gòu)建股權(quán)網(wǎng)圖， 挖掘貿(mào)易交易對(duì)手關(guān)系。 四是縱橫交疊分析， 鎖定可疑虛構(gòu)貿(mào)易交易。 通過(guò)以上關(guān)聯(lián)分析， 經(jīng)審計(jì)延伸核查， 確定了某國(guó)有貿(mào)易公司虛構(gòu)貿(mào)易且變相對(duì)外提供資金、造成數(shù)十億元國(guó)有資產(chǎn)存在敞口風(fēng)險(xiǎn)的違規(guī)事實(shí)。

3. 企業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘分析。 企業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘分析， 是對(duì)企業(yè)海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析， 揭示前述兩種分析方法難以驗(yàn)證的、隱含的、先前未知的并具有潛在風(fēng)險(xiǎn)的線索的過(guò)程。 相比于數(shù)據(jù)審計(jì)對(duì)“既有知識(shí)”的“驗(yàn)證”， 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的大數(shù)據(jù)審計(jì)是對(duì)“新知識(shí)”的“發(fā)掘”。 數(shù)據(jù)挖掘又稱數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)， 是從數(shù)據(jù)庫(kù)的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價(jià)值的信息的過(guò)程， 是目前人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。 數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過(guò)程， 主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、可視化技術(shù)等， 高度自動(dòng)化地分析數(shù)據(jù)， 做出歸納性的推理， 從中挖掘出潛在的模式。 數(shù)據(jù)挖掘算法是數(shù)據(jù)挖掘的核心， 主要分為分類算法、聚類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則三大類。 主要分析思路如表5所示。

本文以“明股實(shí)債”分析為例。 近年來(lái)， 在企業(yè)審計(jì)中發(fā)現(xiàn)部分違規(guī)交易行為更為隱蔽。 如在社會(huì)融資環(huán)境趨緊背景下， 部分國(guó)有企業(yè)利用自身的融資優(yōu)勢(shì)， 以“明股實(shí)債”方式向外部企業(yè)提供資金， 表面上看是以股權(quán)形式對(duì)外投資， 實(shí)質(zhì)上是以獲得固定收益及遠(yuǎn)期本金有效退出為實(shí)現(xiàn)要件的資金出借行為， 且資金最終的使用方多為房地產(chǎn)或地方政府融資平臺(tái)等國(guó)家政策限制性行業(yè)或領(lǐng)域。 但是， 這類問(wèn)題很難從財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)或業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等企業(yè)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)入手查找。 由于多層包裝隱蔽性高， 外部數(shù)據(jù)很難直接關(guān)聯(lián)分析， 需要更多經(jīng)驗(yàn)判斷和特征模型挖掘相結(jié)合的大數(shù)據(jù)分析方法。 決策樹(shù)算法是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中較為基礎(chǔ)、經(jīng)典的算法模型之一， 是對(duì)實(shí)例進(jìn)行分類的樹(shù)形結(jié)構(gòu)， 也是一種基本的分類與回歸方法。 決策樹(shù)的學(xué)習(xí)就是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中歸納出一組分類規(guī)則， 規(guī)則對(duì)應(yīng)的模型不僅對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)有很好的擬合， 且對(duì)未知數(shù)據(jù)也有很好的預(yù)測(cè)。

企業(yè)“明股實(shí)債”隱藏債務(wù)分析[8] 的主要分析思路是： 利用SPSS決策樹(shù)挖掘分類算法， 對(duì)部分已標(biāo)記隱藏債務(wù)疑點(diǎn)的企業(yè)樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練， 形成隱藏債務(wù)企業(yè)決策樹(shù)模型， 利用此模型對(duì)剩余未標(biāo)記企業(yè)進(jìn)行決策樹(shù)分類， 鎖定疑點(diǎn)。 具體而言： 一是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。 把企業(yè)的相關(guān)信息轉(zhuǎn)化為一系列相應(yīng)的屬性。 例如， 對(duì)“隱藏債務(wù)”企業(yè)相關(guān)情況進(jìn)行分析， 選擇12種屬性作為篩選企業(yè)的特征。 二是數(shù)據(jù)標(biāo)記、訓(xùn)練。 對(duì)已分類的企業(yè)樣本標(biāo)記是否為“隱藏債務(wù)”。 將已分類的企業(yè)樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS軟件， 選擇分類->決策樹(shù)， 將相應(yīng)的變量選入自變量， 并選擇因變量的類別。 三是結(jié)果分類。 對(duì)剩余未分類的企業(yè)， 遍歷①?zèng)Q策樹(shù)直至葉子節(jié)點(diǎn)， 即可得到該企業(yè)是否為“隱藏債務(wù)”。

綜上， 上述三種企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析類型在分析數(shù)據(jù)上逐漸多源化， 在分析思路上逐漸深入， 在分析技術(shù)手段上逐漸復(fù)雜化和智能化， 在分析方法上逐漸抽象化， 在分析目標(biāo)上逐漸發(fā)揮企業(yè)審計(jì)的預(yù)警預(yù)測(cè)功能， 具體如表6所示。

四、健全企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法創(chuàng)新應(yīng)用機(jī)制

近年來(lái)， 國(guó)家審計(jì)機(jī)關(guān)企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法的創(chuàng)新應(yīng)用取得明顯進(jìn)展， 審計(jì)署修訂了企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)規(guī)劃， 印發(fā)了企業(yè)審計(jì)指南， 建立了企業(yè)審計(jì)大數(shù)據(jù)信息綜合管理平臺(tái)， 實(shí)現(xiàn)了在數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上突出重點(diǎn)開(kāi)展的企業(yè)審計(jì)。 但是， 與新時(shí)期企業(yè)審計(jì)的要求相比， 企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法創(chuàng)新應(yīng)用還存在以下不足： 一是總體分析尚不到位， 對(duì)國(guó)有經(jīng)濟(jì)布局結(jié)構(gòu)的總體研判不足， 對(duì)中央企業(yè)分行業(yè)開(kāi)展系統(tǒng)性、經(jīng)常性分析研究還不到位; 二是分析方法共享機(jī)制不完善， 模型開(kāi)發(fā)缺乏標(biāo)準(zhǔn)指導(dǎo)， 難以有效共享協(xié)作， 主要表現(xiàn)為對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)審計(jì)數(shù)據(jù)查詢分析模型重復(fù)開(kāi)發(fā)， 而揭示企業(yè)改革發(fā)展的深層次矛盾和風(fēng)險(xiǎn)隱患的審計(jì)數(shù)據(jù)分析模型開(kāi)發(fā)動(dòng)力不足; 三是智能分析應(yīng)用不足， 對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等前沿技術(shù)探索應(yīng)用不夠， 缺少自動(dòng)化模型開(kāi)發(fā)輔助設(shè)施以及統(tǒng)一的智能化分析模型運(yùn)行和監(jiān)控平臺(tái)， 開(kāi)發(fā)門檻較高。

2020年8月6日， 中央全面深化改革委員會(huì)第十四次會(huì)議審議通過(guò)了《國(guó)有企業(yè)改革三年行動(dòng)方案（2020-2022年）》， 國(guó)有企業(yè)混合所有制改革、國(guó)有企業(yè)重組整合、國(guó)有資產(chǎn)監(jiān)管體制改革進(jìn)入快速推進(jìn)和實(shí)質(zhì)進(jìn)展的新階段。 在國(guó)有企業(yè)改革的關(guān)鍵時(shí)期， 其審計(jì)更需要充分發(fā)揮“科技強(qiáng)審”優(yōu)勢(shì)， 健全企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法創(chuàng)新應(yīng)用機(jī)制（見(jiàn)圖1）， 建立以檢查資金為主線的企業(yè)審計(jì)常態(tài)化經(jīng)濟(jì)體檢機(jī)制、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法共享機(jī)制和大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)， 及時(shí)揭示制約國(guó)有企業(yè)改革政策措施落地的體制性障礙、機(jī)制性梗阻和制度性漏洞， 促進(jìn)國(guó)有經(jīng)濟(jì)優(yōu)化和結(jié)構(gòu)調(diào)整， 增強(qiáng)國(guó)有經(jīng)濟(jì)的競(jìng)爭(zhēng)力、創(chuàng)新力、控制力、影響力和抗風(fēng)險(xiǎn)能力。

1. 建立以檢查資金為主線的企業(yè)審計(jì)常態(tài)化經(jīng)濟(jì)體檢機(jī)制。 根據(jù)新時(shí)代企業(yè)審計(jì)的目標(biāo)定位和職責(zé)要求， 在審計(jì)署現(xiàn)有“中央企業(yè)審計(jì)分析和預(yù)警系統(tǒng)”等有關(guān)評(píng)價(jià)和預(yù)警指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上， 以檢查企業(yè)資金（國(guó)有資金、國(guó)有資產(chǎn)、財(cái)政補(bǔ)貼收入等）為主線， 進(jìn)一步擴(kuò)充數(shù)據(jù)來(lái)源、健全指標(biāo)體系、延伸檢查層級(jí)、跟蹤整改成效， 建立企業(yè)審計(jì)常態(tài)化經(jīng)濟(jì)體檢機(jī)制。 在數(shù)據(jù)資源方面， 可以圍繞資金流轉(zhuǎn)主線， 以企業(yè)財(cái)務(wù)收支審計(jì)數(shù)據(jù)分析為核心， 挖掘利用定期采集的企業(yè)財(cái)務(wù)核算數(shù)據(jù)、關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、重大決策管理數(shù)據(jù)， 輔以外部行業(yè)數(shù)據(jù)、部門監(jiān)管數(shù)據(jù)、國(guó)民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行數(shù)據(jù)等進(jìn)行綜合分析。 在指標(biāo)設(shè)計(jì)方面， 可突出資金流轉(zhuǎn)重點(diǎn)， 對(duì)企業(yè)的重大政策措施執(zhí)行情況、財(cái)務(wù)收支情況、經(jīng)營(yíng)管理和效益情況、境外投資情況、內(nèi)部控制及風(fēng)險(xiǎn)管理情況、經(jīng)濟(jì)責(zé)任履行情況等涉及的財(cái)務(wù)收支重點(diǎn)指標(biāo)進(jìn)行定性與定量相結(jié)合的評(píng)價(jià)。 通過(guò)檢查資金流向， 一方面揭示國(guó)有資金、國(guó)有資產(chǎn)以及財(cái)政補(bǔ)貼在管理和使用中存在的違紀(jì)違法問(wèn)題， 另一方面， 及時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)隱患和重大政策措施落實(shí)中存在的問(wèn)題。 在檢查層級(jí)方面， 搭建包括“中央企業(yè)總體—重點(diǎn)行業(yè)領(lǐng)域—企業(yè)集團(tuán)—重點(diǎn)子企業(yè)—重點(diǎn)業(yè)務(wù)”在內(nèi)的企業(yè)資金穿透式“體檢”機(jī)制， 對(duì)重要的資金款項(xiàng)設(shè)定抽查比例， 對(duì)資金問(wèn)題線索一跟到底， 沿著資金問(wèn)題產(chǎn)生的路徑查深查透， 必要時(shí)從企業(yè)集團(tuán)總部向企業(yè)二級(jí)單位、三級(jí)及以下單位做重點(diǎn)延伸。 在整改成效方面， 重點(diǎn)跟蹤資金類整改措施， 包括資金節(jié)約或挽回?fù)p失、資金收回或上交、盤活資金等情況， 落實(shí)整改責(zé)任， 確保審計(jì)發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題能夠得到及時(shí)有效的整改， 解決屢查屢犯的問(wèn)題。

2. 建立企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法共享機(jī)制。 企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法的共享是提升企業(yè)審計(jì)能力、避免企業(yè)審計(jì)資源浪費(fèi)的重要手段。 推動(dòng)建立完善高效的流通和共享機(jī)制的技術(shù)難點(diǎn)是技術(shù)方法的確權(quán)問(wèn)題， 即如何確認(rèn)和保護(hù)技術(shù)方法分享人的權(quán)益， 通過(guò)相應(yīng)的制度措施鼓勵(lì)人人創(chuàng)新、人人分享。 在技術(shù)支撐層面， 可利用區(qū)塊鏈技術(shù)， 搭建基于區(qū)塊鏈的企業(yè)審計(jì)機(jī)關(guān)之間、企業(yè)審計(jì)各項(xiàng)目組之間和企業(yè)審計(jì)人員之間的共享通道， 對(duì)技術(shù)方法的產(chǎn)生、收集、傳輸、使用與收益進(jìn)行全生命周期的記錄與監(jiān)控， 探索建立企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法共享鏈。 在制度保障層面， 可建立企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法創(chuàng)新標(biāo)準(zhǔn)體系， 對(duì)技術(shù)方法的開(kāi)發(fā)、測(cè)試、應(yīng)用、推廣和升級(jí)等進(jìn)行全流程規(guī)范， 夯實(shí)技術(shù)方法交流共享的基礎(chǔ)。

3. 搭建企業(yè)審計(jì)大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)。 人工智能（AI）技術(shù)的應(yīng)用是降低企業(yè)審計(jì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用門檻的有效途徑。 當(dāng)前， 國(guó)有企業(yè)改革進(jìn)入攻堅(jiān)期和深水區(qū)， 以往數(shù)據(jù)式審計(jì)模式發(fā)現(xiàn)的很多問(wèn)題基本得以糾正， 一些違紀(jì)違法問(wèn)題變得更為隱蔽復(fù)雜， 權(quán)錢交易線索也更為細(xì)小分散。 利用海量數(shù)據(jù)綜合比對(duì)的“驗(yàn)證式”分析模式鎖定新型問(wèn)題、新型線索的難度越來(lái)越大， 需要更智能化的數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)支撐新型問(wèn)題的深入核查。 本文建議， 可以在“金審工程”三期項(xiàng)目總體框架下， 完善現(xiàn)有的“企業(yè)審計(jì)業(yè)務(wù)管理與信息平臺(tái)”， 突破以功能為中心的平臺(tái)框架， 力求實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)為中心的體系架構(gòu)， 建立企業(yè)審計(jì)大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)。 在智能化數(shù)據(jù)治理層面， 可集成圖像、視頻、自然語(yǔ)言處理（NLP）、機(jī)器翻譯、對(duì)話系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)等多領(lǐng)域的人工智能成果， 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等相關(guān)工作的自動(dòng)化和流程化。 在智能化模型算法開(kāi)發(fā)方面， 提供可視化、交互式的模型設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)環(huán)境， 利用關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類分析、時(shí)序分析等算法， 通過(guò)特征工程、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和模型部署等開(kāi)發(fā)訓(xùn)練環(huán)節(jié)， 形成智能化的模型算法。 當(dāng)前比較前沿的挖掘分析技術(shù)包括遺傳算法（GA）、決策樹(shù)算法（DT）、粗糙集算法（RST）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（BP）等， 都是智能分析的重要工具。 在智能化審計(jì)業(yè)務(wù)應(yīng)用層面， 平臺(tái)可通過(guò)不斷地進(jìn)行模型監(jiān)控以判斷模型的實(shí)用性， 并進(jìn)行模型的迭代訓(xùn)練， 最終為企業(yè)審計(jì)人員提供企業(yè)審計(jì)業(yè)務(wù)細(xì)分、審計(jì)事項(xiàng)個(gè)性化推薦、審計(jì)知識(shí)圖譜繪制、審計(jì)智能問(wèn)答、企業(yè)智能預(yù)測(cè)等智能化企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法應(yīng)用服務(wù)。

五、結(jié)論

數(shù)據(jù)分析技術(shù)在企業(yè)審計(jì)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用是新時(shí)代推動(dòng)國(guó)家審計(jì)機(jī)關(guān)企業(yè)審計(jì)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。 當(dāng)前， 企業(yè)審計(jì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐正經(jīng)歷著從以數(shù)據(jù)采集預(yù)處理為主向數(shù)據(jù)綜合分析利用轉(zhuǎn)變， 從以財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析為主向企業(yè)內(nèi)外部多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析轉(zhuǎn)變， 從以數(shù)據(jù)查詢分析和驗(yàn)證分析為主向數(shù)據(jù)挖掘分析轉(zhuǎn)變的過(guò)程。 本文以案例分析的方式， 深入分析了企業(yè)審計(jì)領(lǐng)域三類典型的數(shù)據(jù)分析思路， 系統(tǒng)研究了大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)審計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用途徑， 為進(jìn)一步創(chuàng)新完善企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用機(jī)制提供了有益的方向性參考。

【 注 釋 】

① 所謂遍歷（Traversal），是指沿著某條搜索路線，依次對(duì)樹(shù)（或圖）中每個(gè)節(jié)點(diǎn)均做一次訪問(wèn)。訪問(wèn)結(jié)點(diǎn)所做的操作依賴于具體的應(yīng)用問(wèn)題， 具體的訪問(wèn)操作可能是檢查節(jié)點(diǎn)的值、更新節(jié)點(diǎn)的值等。不同的遍歷方式，其訪問(wèn)節(jié)點(diǎn)的順序是不一樣的。遍歷是二叉樹(shù)上最重要的運(yùn)算之一，是二叉樹(shù)上進(jìn)行其他運(yùn)算的基礎(chǔ)。

【 主 要 參 考 文 獻(xiàn) 】

[1] 楚磊.淺析大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)審計(jì)的影響及對(duì)策[N].中國(guó)審計(jì)報(bào)，2016-11-02.

[2] 李曉亮.對(duì)企業(yè)審計(jì)數(shù)據(jù)分析常態(tài)化的幾點(diǎn)思考[ J].審計(jì)月刊，2013（8）：12 ～ 13.

[3] 劉東喜，陳斌.從服務(wù)國(guó)家治理角度談企業(yè)審計(jì)信息化[ J].審計(jì)月刊，2012（2）：17 ～ 19.

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[5] 崔竹.全覆蓋視角下企業(yè)審計(jì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究[ J].經(jīng)濟(jì)研究參考，2019（9）：90 ～ 114.

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[8] 燕澤權(quán)，閆九枝.隱藏債務(wù)有“新招”大數(shù)據(jù)“法眼”讓它無(wú)處可逃案例：數(shù)據(jù)分析技術(shù)方法在審計(jì)工作中的創(chuàng)新應(yīng)用典型案例[R].北京：審計(jì)署審計(jì)科研所，2020.