基于数据挖掘技术的审计办法研究

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1、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，266071【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，11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

2、，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

3、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

4、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11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

5、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

6、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11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

7、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，自动生成图文并茂的分析报告，并可以在任意时间，生成任意内容（如财务、销售、仓库、采购、应收、应付），同时实现分析报告中的动态钻取，满足审计人员的需要。1、销售分析通过建立销售分析模型，可以根据业务需求，从产品类型角度，去观察各个销售地区的销售额数据（以产品类型和销售地区为维、以销售额为度量）；或者我们还可以从销售模式的角度，去

8、观察各个销售地区的销售额数据（以销售模式和销售地区为维、以销售额为度量）,可以观察销售收入与销