审计数据分析技术在舞弊发现中的应用研究

王亚萍

发现和预防舞弊行为是审计工作中一个重要而又富有挑战性的课题。在大数据技术蓬勃发展的背景下，审计数据分析技术已经逐步成为审计师识别舞弊行为强有力的手段。该项技术通过数据挖掘和统计分析来提高审计效率和精确识别潜在的舞弊风险。

审计数据分析技术的基本原理

一、审计数据分析技术的定义与特点

审计数据分析技术涉及各种系统化的方法，流程以及运用到审计过程当中的手段，其目的是从海量的审计数据当中抽取出具有价值的数据来为审计决策提供支持。它运用数学、统计以及计算机科学等手段，例如数据挖掘、机器学习以及大数据分析技术来发现并预防舞弊行为的发生，从而保证财务报表准确。这类技术的中心优点是可以对大规模数据集进行处理与分析，并确定非典型模式、异常事项和潜在的风险点等。具体来讲，审计数据分析技术主要表现在对海量数据进行自动化处理，信息识别效率高以及辅助决策支持等方面。使审计工作效率更高，人为错误更少，异常发现概率更大。

二、审计数据分析技术的分类与比较

审计数据分析技术可按其作用、应用场景、依托技术手段等划分。常用的分类方法有描述性分析、诊断性、预测性分析，规范性分析。描述性分析关注于描述历史数据中的模式，诊断性分析则侧重于解释这些模式背后的原因，预测性分析力图对未来发展趋势进行预测，规范性分析则给出了如何对业务流程进行优化的意见。在对不同审计数据分析技术进行对比研究中，关键是要考虑到其复杂性、准确性、实施成本以及需要掌握的专业知识的不同。比如描述性分析技术一般比较简单、容易理解、容易实现，但是它只能够提供有限的洞察力。相比较而言，预测性分析与规范性分析技术则要复杂得多，或许需要更加先进的统计方法与机器学习算法来实现，但是这些方法却能给出更加深刻的认识与更有价值的意见。

审计数据分析技术在舞弊发现中的应用

一、审计数据采集与预处理

审计数据分析技术对舞弊发现起着关键作用，它的运用是从数据获取和预处理阶段开始。在这个环节上，审计人员需要从不同来源和系统收集原始数据，其中包括但不仅限于财务报表、交易记录、电子邮件和合同，以保证数据的全面性以及相关性。在收集的过程当中，自动化工具的运用可以显著提高效率，降低人为遗漏。预处理就是将收集来的数据经过清洗、集成变换等处理。这一阶段审计人员将剔除不相关或者重复数据、填充缺失值、发现和修正错误或者异常数据。另外，数据标准化是预处理过程中的关键一步，其目的在于把数据变换成适用于分析的形式，例如把所有财务数字都调至统一货币单位或者变换时间戳使之与不同时区相匹配。经过预处理的数据集应是清晰、精确和统一的，这样才能为后面深入分析奠定坚实的基础。

二、审计数据分析与模型构建

审计人员对收集并预处理后的数据进行分析时，会利用多种数据分析技术来构造模型以暴露并预测舞弊行为。这类模型使用统计与机器学习方法来深度挖掘数据并发现异常模式与异常指标。这通常是舞弊行为可能发生的征兆。构建模型过程主要包括选取适当算法，设定参数和训练数据等。以舞弊检测为背景，常用算法主要包括逻辑回归、决策树、聚类分析和神经网络。审计师根据资料的性质、舞弊种类和分析复杂度，选择最恰当的算法。比如，在复杂舞弊案例中，为了暴露隐藏的规律，深度学习算法可能会被使用。在模型构建过程中，审计师也要对该模型进行评价与优化。其中一般包括交叉验证、调整模型参数等，从而提高模型的准确率与预测能力。成功建立的模型可以对未来审计任务下的数据进行实时监控和对可能存在的舞弊行为进行自动识别，使得审计工作更积极，反应性更强。将审计数据分析技术运用于舞弊发现并不局限于模型构建，更重要的是对模型进行真实的部署与维护。高效的审计数据分析模型应能随时间推移而不断地适应新型数据模式并对舞弊行为保持高度敏感。

三、舞弊行为检测与识别

在审计领域中，发现并识别舞弊行为是一个非常具有挑战性的工作，需要审计人员采用先进的数据分析技术以及敏锐的直觉。通过多变量统计分析、异常值检测、序列分析和基于规则算法等技术的运用，审计人员可以在海量数据中发现潜在的舞弊迹象。例如，异常值检测能够揭示与正常财务模式不符的交易情况，序列分析能够帮助找出特定时期内不同寻常的交易模式。数据分析程序设计合理，能在交易活动表现出同已知舞弊案例相类似特点时自动引发报警。综合运用上述技术，使审计人员能够更加迅速而系统地发现并评价可能存在的舞弊行为成为一种有力的手段。更进一步，机器学习模型特别是能处理大范围数据集的机器学习模型，使审计人员能从数据中找到可能很难被人工直接辨识的复杂联系与规律。但使用自动化工具并不等于就能完全代替专业审计人员进行评判。当发现可能存在舞弊信号时，审计人员有责任进一步深入分析并利用专业知识与经验对这些报警是否确实指示舞弊行为作出判断。其中可能包括比对行业标准、比较历史数据，甚至深入单个交易中的特定情况来详细考察。

四、舞弊行为证据的收集与确认

在找到可能舞弊迹象后，接下来就是取证和证实。这一阶段旨在就可能发生舞弊行为提供确凿的证据和建设充分有力的案例，以支持随后采取法律行动。审计人员会利用各种技术手段进行取证，其中主要有电子取证、深度数据挖掘以及相关性分析。在电子取证部分，审计人员将收集电子文档、电子邮件、日志文件等数字记录，以保证这些取证的可用性与有效性。数据挖掘技术也是现阶段至关重要的一项技术，可以帮助审计人员在复杂的数据海洋里抽取关键信息和发现潜在的舞弊模式。相关性分析被用来在不同数据点间建立联系，例如关联分析可能有助于揭示舞弊者间协同作业。在舞弊行为取证时，审计人员也要确保取证链条完整且不会被篡改，一般都会涉及严格取证程序及记录。

将审计数据分析技术运用于舞弊发现，展示了其巨大的潜力。从精准有效的数据采集及预处理、复杂数据分析模型搭建、舞弊行为精准检测到证据确认等各个环节，是保证审计质量、加强舞弊防控工作的重点。伴随着科技的进步与革新，审计数据分析在审计领域中仍会扮演重要的角色，给审计人员带来更有力的支撑，从而更好地维护公众利益，提高市场透明度。（作者单位：濮阳县审计局）