基于数据挖掘技术的审计办法研究

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1、陈洪顺：1971.5，山东大学管理学院博士研究生，青岛机关事务局财务审计处，国际注册内部审计师，会计师.戚桂杰：1963.6，山东大学管理学院副院长，博士生导师...基于数据挖掘技术的审计办法研究摘要：陈洪顺：1971.5，山东大学管理学院博士研究生，青岛机关事务局财务审计处，国际注册内部审计师，会计师.戚桂杰：1963.6，山东大学管理学院副院长，博士生导师...关键词：国际注册,会计师类别：个人文书13基于商业智能的审计方法研究陈洪顺[1][2]；戚桂杰[1][1]山东大学管理学院，济南，山东，250100；[2]机关事务管理局，青岛，山东，266

2、071【摘要】随着信息技术在财务管理的广泛应用，急需采用新的现审计方式和手段，以提高审计质量，降低审计风险。本文利用商业智能对审计方法进行分析，探讨在海量数据条件下进行审计的新途径。【关键词】OLAP;数据挖掘;审计;商业智能一、前言随着数据库技术的迅速发展以及管理信息系统在财务、审计的广泛应用，许多企业和部门积累了海量的、以不同形式存储的数据资源，13在信息化环境下，审计线索会通过电子数据表现出一定的特征，扑捉到这些特征进而进行分析取证，是计算机审计发展到目前阶段的一种有效做法[1]。如何在审计过程中迅速把握总体，从被审计单位浩如烟海的电子数据中根据

3、需要找出有用的信息成了摆在我们面前迫切需要解决的问题。商业智能系统（BI）是建立在数据仓库、多维分析（OLAP）和数据挖掘等技术的基础之上，通过收集、整理和分析企业内外部的各种数据，加深企业对客户及市场的了解，并使用一定的工具对企业经营状况、客户需求和市场动态等做出合理的评价及预测，为企业管理层提供科学的决策依据[2]。在财务审计应用中，基于数据仓库的OLAP应用可以使审计人员站在一定高度把握总体，从观察趋势、选择重点，到运用钻取、掌握明细，直至发现线索、引导延伸，实施一系列审计办法；数据挖掘（DataMining）可以从大量的财审数据中，提取隐含在其

4、中的、人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，辅助人们进行决策判断。基于数据仓库、OLAP和数据挖掘的审计技术是一种崭新的审计方式，它将带来以下两点革命性的变化：一是从“瞎子摸象”转变为把握总体；二是从进点后摸线索转变为带着线索进点。因此，开展商业智能在审计中的应用研究，并在实践中贯穿、应用，已经成为提升计算机审计水平和层次的当务之急，有重要研究的意义和应用价值。二、商业智能模型基于商业智能的审计过程分为：采集审计数据、建立数据仓库、OLAP多维分析、数据挖掘、前端展示等，具体框架图如

5、图1所示。财务管理系统业务管理系统……数据仓库DataSetCube模型浏览报表OLAP分析ETL训练模型预测源系统数据仓库库OLAP数据挖掘客户端图1基于商业智能的审计解决方案1）源系统13数据挖掘的基础就是基于大量的历史数据。这里的源系统是与审计业务相关的各种关系型数据库等等。这些业务系统中的数据可以经过数据清洗、转换和加载（ETL）至数据仓库，为多维分析和数据挖掘做准备。2）数据仓库该部分的功能就是为数据挖掘提供多维数据集（Cube）和数据集（Dataset），用于数据挖掘的Cube也可以根据用户的要求作相应的更改。商业智能提供了自动创建Cube

6、的功能，用户只需要设置好相应的维度表和量度组，通过一些简单的命令就能实现Cube的自动生成和重新生成。因此，数据仓库的设计主要在于维度表和量度组，以及两者之间关系的设计。3）多维分析（OLAP）任何数据挖掘系统都离不开OLAP部分，它为用户提供强大的数据分析功能。在数据仓库建立好后，输入测试数据，测试建立好的数据仓库、测试模型。如果分析结果显示创建的模型有问题，则可以通过OLAP提供的功能重新创建模型，并且按照用户喜好的方式显示数据分析的结果。直到模型没有问题之后，就可以将ETL处理过的真实数据来做相应的数据分析。4）数据挖掘数据挖掘模型的建立以MDX

7、语句为基础，同时也支持手工操作。模型建立好后，就需要对选择数据挖掘的模型进行测试和训练。用于13训练的数据源可以来自于数据仓库生成的Cube，也可以直接使用其他的数据集，如文本文件。模型训练的结果可以浏览也可以生成报表在客户端展示。5）客户端即数据挖掘模型、报表和OLAP的分析结果前端展现，是用户与系统交互界面。目前比较流行的方式是基于Web的B/S结构。本文提出的解决方案将数据仓库、OLAP、和数据挖掘等相结合，可指导审计人员高效地开展审计工作，增强审计人员的审计数据分析能力，提高舞弊审计的效率和效果。三、数据仓库OLAP技术在审计中的应用通过数据仓

8、库，可以利用OLAP技术，采用包含结构、趋势、同比、因素、TOPN等多种分析方法，自动生成图文