审计研究
審計研究
심계연구
Audit Research
2015年
4期
60~66
,共null页
计算机审计 聚类 审计疑点 海量数据
計算機審計 聚類 審計疑點 海量數據
계산궤심계 취류 심계의점 해량수거
IT audit, iterative clustering method, audit doubts, mass data
数据库查询技术作为目前计算机审计的主要方法，是一种通过审计人员先验知识发现审计疑点的方法。但当缺乏相关审计知识时，便难以给出从海量数据中发现疑点的方法。为破解这一难题，提出基于迭代式聚类的审计疑点发现方法。该方法可在无先验知识的情形下，通过对审计指标的分析，将与大多数被审计对象行为明显相异的少数对象自主识别为审计疑点。利用多种非结构化信息及网络爬取技术．从140份审计报告中自动提取出高频审计问题并据此选定财务指标；归集2008-2012年913家上市公司的财报数据，应用迭代式聚类方法，挖掘出68家疑点公司进行分析。并利用证监会等机构的非结构化网络信息，验证了此方法的有效性。验证结果表明：迭代式聚类方法有助于从海量数据中自主发现审计疑点，缩小疑点筛查范围，提高审计效率。
數據庫查詢技術作為目前計算機審計的主要方法，是一種通過審計人員先驗知識髮現審計疑點的方法。但噹缺乏相關審計知識時，便難以給齣從海量數據中髮現疑點的方法。為破解這一難題，提齣基于迭代式聚類的審計疑點髮現方法。該方法可在無先驗知識的情形下，通過對審計指標的分析，將與大多數被審計對象行為明顯相異的少數對象自主識彆為審計疑點。利用多種非結構化信息及網絡爬取技術．從140份審計報告中自動提取齣高頻審計問題併據此選定財務指標；歸集2008-2012年913傢上市公司的財報數據，應用迭代式聚類方法，挖掘齣68傢疑點公司進行分析。併利用證鑑會等機構的非結構化網絡信息，驗證瞭此方法的有效性。驗證結果錶明：迭代式聚類方法有助于從海量數據中自主髮現審計疑點，縮小疑點篩查範圍，提高審計效率。
수거고사순기술작위목전계산궤심계적주요방법，시일충통과심계인원선험지식발현심계의점적방법。단당결핍상관심계지식시，편난이급출종해량수거중발현의점적방법。위파해저일난제，제출기우질대식취류적심계의점발현방법。해방법가재무선험지식적정형하，통과대심계지표적분석，장여대다수피심계대상행위명현상이적소수대상자주식별위심계의점。이용다충비결구화신식급망락파취기술．종140빈심계보고중자동제취출고빈심계문제병거차선정재무지표；귀집2008-2012년913가상시공사적재보수거，응용질대식취류방법，알굴출68가의점공사진행분석。병이용증감회등궤구적비결구화망락신식，험증료차방법적유효성。험증결과표명：질대식취류방법유조우종해량수거중자주발현심계의점，축소의점사사범위，제고심계효솔。
As a main IT audit method at present, audit method based on database query technology utilizes prior knowledge of auditors to find out audit doubts. However, when lack of relevant knowledge, auditors can hardly identify doubtful points in mass audit data. In this situation, clustering technology can automatically detect audit doubts explicitly different from majority auditees by analyzing audit indicators. We took advantage of various unstructured information and web crawling technology, automatically extracted audit findings with high frequency from 140 audit reports and selected financial indicators, collected financial statements data of 913 listed companies from 2008 to 2012, and run iterative clustering. Finally, we dug out 68 companies with audit doubts. Wecompared our results with the unstructured information disclosed by China Securities Regulatory Commission and other organizations, and proved the effectiveness of this method.
