审计金融论文范文-试析数据挖掘技术在金融审计中的应用word版下载

1、审计金融论文范文:试析数据挖掘技术在金融审计中的应用word版下载数据挖掘技术在金融审计中的应用论文导读：本论文是一篇关于数据 挖掘技术在金融审计中的应用的优秀论文范文,对正在写有关于审计 论文的写作者有一定的参考和指导作用，论文片段：已经过时了。随 着金融业务范圉不断扩大，复杂程度加深，金融审计的重点从过去主 要摸清家底、关注财务收支的合法合规性，转变为关注银行业务经营、 内部制约、有无重大风险隐患等。而我国的金融审计却主要集中在对 金融传统业务的审计上，着眼点仍集中在具体类别的经济业务或账户 记录及余额。审计范围的急剧变化，使其难以更早地预知提要金融是现代经济的核心，金融安全是保证国家经济

2、安全的防 火墙，在金融业务电子化、虚拟化、数据海量化的背景下，金融审计 依赖传统的数据库技术、审计经验和电子数据的显著特征来发现审计 线索变得越来越困难。应用数据挖掘技术，可以从数据中挖掘出靠直 觉或经验不能发现的信息，推动审计资源的优化、降低审计风险、发 现隐蔽理市。本文在分析我国金融审计现实矛盾的基础上，梳理数据 挖掘技术应用于金融审计的主要过程以及应用倡议。关键词：金融审计；现实矛盾；数据挖掘基金项冃：2012年河北省审计厅课题基于数据挖掘技术的金融审计系统研究（项目编号：201206） 收录口期：2013年1月27 口一、引言金融是现代经济的核心，金融安全是保证国家经济安全的防火 墙，

3、它关系到国家经济与社会的整体发展。现阶段，我国金融机构的 监管体系主要由“一行三会”以及审计机关、社会审计组织、金融机 构内部稽核、财政部、国家和地方税务局、司法部门等共同构成。国 家审计署2003年12月12日第一次实行审计结果公告制度至今，涉 及金融业的共有20个公告，涵盖了人民银行、银监会、国家开发银 行、农业发展银行、中国出口信用保险公司、中国人寿保险（集团） 公司、中国人民保险集团股份有限公司、四大国有商业银行以及交通、 光大、中信、招商等股份制银行等。从这些金融审计结果公告及移送 给公安部的重大金融违法犯罪案件可以看到，金融审计在揭露金融领 域存在的重大违法犯罪理由和风险隐患方面发

4、挥了重要的作用。然 而，伴随着银行等金融机构业务处理高度电子化、数据海量化、制约 隐形化、产品衍生化，理由越来越隐蔽，审计环境发生重大变化，审 计人员面对海量数据无从下手，审计线索少了，审计经验进入“尾 随”状态。二、金融审计对数据挖掘技术的现实需求长期以来，金融审计工作基本上全部由国家审计署及驻各地的 18个特派员办事处来承担。相对我国地域广阔、金融机构众多，金 融审计特有的复杂性和专业程度而言，金融审计面对着审计任务繁重和审计力量薄弱的矛盾。近10年来审计署及特派员办事处对4大国 有商业银行进行了审计，绝大多数银行目前只进行了一个年度的资产 负债损益审计。审计频率最高的中国农业银行，审计间

5、隔般在2年 左右，审计公告又要延后两年才能报出，审计监督不连续，对及时发 现和揭露银行经营中的理市和风险隐患显得势单力薄。近年来，金融创新不断增加，代收代付、基金托管业务、资产 管理等中间业务大力发展，中资银行业务向海外扩展，正如前美联储 主席格林斯潘指出的那样：新的技术、工具不断出现和流行带来了金 融市场的急剧变化，这意味着一些金融机构资产负债表的墨迹未干， 就已经过时了。随着金融业务范围不断扩大，复杂程度加深，金融审 计的重点从过去主要摸清家底、关注财务收支的合法合规性，转变为 关注银行业务经营、内部制约、有无重大风险隐患等。而我国的金融 审计却主要集中在对金融传统业务的审计上，着眼点仍集

6、中在具体类 别的经济业务或账户记录及余额。审计范围的急剧变化，使其难以更 早地预知金融领域的重大风险。因此，如何提高金融审计效率，对防 范金融风险、保障国家金融安全至关重要。三、数据挖掘技术概述数据挖掘，比较公认的定义是：“从大量的、不完全的、有噪 声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事 先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。”它区别于当前 审计中利用sql语句、acl软件等进行数据分析的策略。传统数据分 析主要依赖数据库技术、审计经验和电子数据的显著特征来创建索 引、检索信息，提取有效的数据。而数据挖掘技术则是在没有明确假 设的前提下去挖掘隐含的、未知的信息，帮

7、助审计人员进行数据分析, 发现异常信息。四、数据挖掘技术在金融审计过程中的应用1、收集审计数据。根据审计对象和审计范围对被审计单位的信 息系统中数据文件进行采集，得到数据格式、文件大小等满足要求的 数据。对采集到的数据要进行确认，排除遗漏和失误。比较常用的数 据传输策略和工具有采取专用导入导岀工具将审计所需的数据从对 方的大型服务器导入到审计服务器中、在数据量很小的情况下通过网 络进行采集、通过移动存储介质进行釆集。需要注意的是，审计前对 被审计单位业务流程、信息系统及数据库结构的深入了解至关重要。 通常在一个数据库中会有很多数据表，各表之间会存在一些必要的关 联关系，在对被审计单位业务了解充

8、分的基础上可以根据需要只采集 审计人员关注的数据表。否则，可能遗漏一些关键性的数据表，例如 数据库系统中有些表虽小，但却是一些代码型文件，这些表是形成审 计中间表的基础。2、数据预处理。数据预处理是把采集到的审计数据转换到审计 中间表的一系列操作。原始数据中可能存在的理由有很多种，譬如缺 失的或不完整的数据、不一致的数据、重复的记录等，有必要在数据 挖掘前对数据进行清洗。主要包括不完整数据和空值的处理、兀余数 据的清理、错误值的检测等。识别数据表名、字段名、记录值代码以 及表间关系的经济含义，将来源于一个或多个源数据的数据，按照审 计目标和审计中间表的要求，进行数据字段层面和数据关系层面的变 换、分拆或合并，映射到审计中间表，为实施数据挖掘技术做好数据 准备。对数据转换和清理过程要进行验证，以保证数据清理和转换工 作没有损害数据的完整性、正确性。3、数据挖掘技术的具体运用。广义的数据挖掘技术有：决策树 策略、神经网络策略、相关规则策略、聚类分析、遗传算法、孤立点 分析等。运用关联分析利用不同会计科目及数据项目之间可能