大数据审计技术 教案 5-3项目五 审计数据分析-舞弊审计（4课时）

教案首页课程名称：《大数据审计技术》授课班级授课日期课题审计数据挖掘技术与舞弊审计要点学时2教学目标知识目标1.能说出审计数据挖掘技术的基本原理和审计数据挖掘分析算法；2.归纳务必审计的内容及主要程序；3.归纳归纳审计数据挖掘分析算法。技能目标1.掌握审计数据挖掘分析的基本模型，能运用对应模型进行数据挖掘分析。素养目标1.养成分析问题、解决问题职业素养；2.提升职业道德水平及综合职业素质；3.培养数据分析思维和辩证逻辑思维；4.提升数据安全意识和网络安全意识。教学重点难点及突破教学重点：审计数据挖掘分析的基本模型教学难点：运用对应模型进行数据挖掘分析教学资源教材、案例、在线开放课程、PowerBI官方文档等教学环节安排1.课程回顾2.新课讲解与演练3.教师布置工作任务4.学生完成工作任务5.教师总结6.复习与预习任务发布教学后记重庆财经职业学院教案教学步骤与内容教学随记一、上节内容回顾1.上节课程内容的总结回顾；2.上节课程目标达成情况（学生学习成果）的反馈，课前测试；二、新课讲授与演练项目认知：审计数据分析（任务驱动教学）项目名称工作任务教学过程考核方式审计数据分析基于多源审计数据分析技术的运费审计1.师生互动学习多源审计数据查询分析基本审计原理与方法。2.学生在教师引导下完成课堂实操任务。【课程思政】严守秘密，谨言慎行知识考核：教学管理APP知识测试；技能与素养考核：教学管理APP考勤、讨论、PBL分组任务。基于可视化分析技术的存货管理审计1.师生互动学习存货结构与规模、存量变化、安全管理等各方面的可视化分析方法与图表。2.学生在教师引导下完成课堂实操任务。基于挖掘技术的舞弊审计1.师生互动学习审计数据挖掘分析技术基础与分析算法。2.学生在教师引导下完成课堂实操任务。基于数据预测技术的应收账款审计1.师生互动学习审计数据预测分析技术基础与分析算法。2.学生在教师引导下完成课堂实操任务。项目背景与任务要求介绍舞弊案例分享为什么要进行舞弊审计？舞弊案例分享为什么要进行舞弊审计？舞弊是指被审计单位管理层、治理层、员工或第三方使用欺骗手段获取不当或非法利益的故意行为，由于其隐蔽性、故意性等特点，常规审计手段很难发现舞弊。被审计单位管理层发现公司差旅费报销存在异常，但无法确定差旅费报销异常人员范围，在开展深入审计调查之前，需确定差旅费报销的高风险人群。知识准备（一）审计数据挖掘技术基础1.数据挖掘技术概述数据挖掘技术就是一种通过特定的算法在可接受的计算效率限制内生成特定模式从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息步骤型技术，其运用就是一个从数据准备到结果分析的完整过程，在该过程中从大量数据中挖掘先前未知的、有效的、可使用的信息，并使用这些信息做出决策或丰富知识。2.数据挖掘技术在审计中的重要意义通过数据挖掘技术可以从被审计单位错综复杂的业务环境和海量的数据中，在极短的时间里进行数据分析，协助审计人员更加高效发现异常信息，在一定程度上降低了审计风险，提高了审计效率，更加有效地节省人力资源成本。数据挖掘技术通过对数据的全面的、深层次的、系统的分析，能够有效消除抽样审计风险，达到审计的全覆盖。（二）审计数据挖掘分析算法1.聚类算法在审计数据分析的实践中，通常采用聚类算法对被审计单位的财务数据以及业务数据进行分组。通常说来，被审计单位的财务数据及重要业务数据的分布具有一定规律。如果某些数据经过聚类算法处理后处于稀疏区域，则可以说明该数据表现异常，相关人员需要关注。通过分析该区域其他记录的特征，能够发现审计人员需要查证的问题所具有的特征。例如对于银行的信贷业务进行审计时，可以对各种信贷业务进行聚类，划分为低风险、中风险、高风险三类，并且可以细分为不同的风险等级。采用聚类算法，我们把分好的类别与被审计单位往年数据进行比较，从而分析出被审计单位数据的真实性与准确性。2.关联规则算法关联规则算法是数据挖掘中的一类重要算法。关联规则就是支持度和信任度分别满足用户给定阈值的规则。在工程招投标审计中，审查投标单位是否利用内部关联对工程项目围标操作，通过分析项目投标记录事件，发现投标单位间关联程度，当多个单位在多次投标中都同时出现时，我们视为非偶然事件，通过计算这些事件在总样本中的概率，把高概率事件作为审计关注重点；医保审计结伴刷卡住院，通过分析医保刷卡记录，寻找多个患者多次同时住院刷医保卡，将这种非偶然事件作为审计重点关注，审计是否存在医院办理假住院，集中刷医保卡骗取医保现象；还有在财政惠农补贴审计中，可分析惠农补贴卡结伴刷卡取款现象，通过寻找多张不同用户卡多次同时取款的非偶然行为，推断惠农银行卡可能集中在某一个人手中，进而发现涉嫌侵占惠农补贴的问题；商业银行可以利用Apriori算法在信贷审计中识别挖掘潜在的关键变量和关联规则，进而快速锁定疑点客户、提前预判客户违约情况、发现信贷流程漏洞等，从而达到提高审计效率、加强信用风险预警、完善信贷工作规范的目的。（三）舞弊审计的要点1.舞弊审计的主要内容一般来讲，舞弊审计的内容应该包括以下四个方面：（1）审查评估被审计单位的内部控制的建立及执行情况；（2）通过审计会计资料中“假、乱、错”等现象，发现异常和漏洞，揭露财务舞弊行为；（3）促进会计核算工作的规范化建设，提高会计核算的准确性、规范性、严密性和公允性，提高财会组织管理工作水平；（4）充分发挥审计监督的查案职能。根据已有线索和资料，有针对性地对被审计单位或有关人员进行详细审查，对有关疑点和问题展开内查外调，有利于对大案、要案的发现和查处。以小组案例分享为主，课前任务-举例说明舞弊审计的方法及成效（每个小组方法不同）2.舞弊审计的常用方法以小组案例分享为主，课前任务-举例说明舞弊审计的方法及成效（每个小组方法不同）分析性复核法；实质分析法；期后事项分析法；税项分析法；资产质量分析法任务实施从审计署查阅跟舞弊审计有关的案例，分析其审计的关键点及方法。任务小结三、发布任务教师将实训任务发布到教学管理平台，学生完成任务后提交任务。四、学生完成工作任务学生在教学管理平台完成相关实验。五、教师对学生完成情况进行总结教师通过教学管理平台及时了解本节课教学目标的达成情况。六、预习任务发布在线课程学习，预习下节课内容重庆财经职业学院教案首页课程名称：《大数据审计技术》授课班级授课日期课题舞弊信号审计追踪学时2教学目标知识目标技能目标1.掌握审计数据挖掘分析的基本模型，能运用对应模型进行数据挖掘分析；2.完成PowerBI与R的协同、舞弊信号审计追踪；3.能够灵活运用大数据审计技术进行舞弊审计并举一反三。素养目标1.养成分析问题、解决问题职业素养；2.提升职业道德水平及综合职业素质；3.培养数据分析思维和辩证逻辑思维；4.提升数据安全意识和网络安全意识。教学重点难点及突破教学重点：舞弊信号审计追踪教学难点：舞弊信号审计追踪教学资源教材、案例、在线开放课程、PowerBI官方文档等教学环节安排1.课程回顾2.新课讲解与演练3.教师布置工作任务4.学生完成工作任务5.教师总结6.复习与预习任务发布教学后记重庆财经职业学院教案教学步骤与内容教学随记一、上节内容回顾1.上节课程内容的总结回顾；2.上节课程目标达成情况（学生学习成果）的反馈，课前测试；二、新课讲授与演练项目认知：审计数据分析（任务驱动教学）项目名称工作任务教学过程考核方式审计数据分析基于多源审计数据分析技术的运费审计1.师生互动学习多源审计数据查询分析基本审计原理与方法。2.学生在教师引导下完成课堂实操任务。【课程思政】严守秘密，谨言慎行知识考核：教学管理APP知识测试；技能与素养考核：教学管理APP考勤、讨论、PBL分组任务。基于可视化分析技术的存货管理审计1.师生互动学习存货结构与规模、存量变化、安全管理等各方面的可视化分析方法与图表。2.学生在教师引导下完成课堂实操任务。基于挖掘技术的舞弊审计1.师生互动学习审计数据挖掘分析技术基础与分析算法。2.学生在教师引导下完成课堂实操任务。基于数据预测技术的应收账款审计1.师生互动学习审计数据预测分析技术基础与分析算法。2.学生在教师引导下完成课堂实操任务。项目背景与任务要求介绍课前发布项目背景情况与任务要求，教师教学管理平台发布问题了解学生掌握情况，根据情况确定是否需要讲解。舞弊是指被审计单位管理层、治理层、员工或第三方使用欺骗手段获取不当或非法利益的故意行为，由于其隐蔽性、故意性等特点，常规审计手段很难发现舞弊。被审计单位管理层发现公司差旅费报销存在异常，但无法确定差旅费报销异常人员范围，在开展深入审计调查之前，需确定差旅费报销的高风险人群。任务实施子任务一PowerBI与R的协同（一）R的下载与安装（二）配置运行R脚本子任务二舞弊信号审计追踪由于舞弊具备隐蔽性等特点，在进行舞弊审计的过程中，可以通过聚类分析算法将人员或事件划分为不同类别，包括高风险、中风险、低风险等，发现舞弊信号，为进一步审计分析提供审计线索。本任务使用PowerBI按人员对差旅费进行聚类分析，以报销金额和报销次数作为分析维度，通过DBSCAN聚类分析算法将人员分进行分类，并据此发现审计线索。在开始分析前应通过GitHub官网（/microsoft/PowerBI-visuals-DBSCAN)获取DBSCAN聚类分析视觉对象及源代码。使用聚类分析图对差旅报销明细进行分析。任务小结1.下载R软件时应注意电脑系统位数，选择与电脑位数相同的R软件版本，避免出现无法安装或安装后无法使用的情况。2.在使用DBSCAN聚类分析图对报销人员进行聚类分析时，只能将数据列拖拽至Value处，所以在进行聚类分析之前需要在销售人员信息表中创建“报销金额”和“报销次数”数据列，同时要注意保证