基于聚類分析算法的預算報表審計研究

李新穎

一、引言

投融資企業以融資活動和投資活動為主營業務，并利用企業資金資源的快速流轉創造價值和獲取收益，與傳統從事商品制造、流通的企業相比，投融資企業所面臨的市場風險更大，因此有必要進一步做好企業預算報表的分析與管理工作（唐擁軍、蔣藝，2016）。隨著我國社會主義市場經濟體制的不斷完善，財務分析與財務管理在企業綜合運營管理中所發揮的作用越來越重要，財務會計職能也從原有的財務數據核算功能，向企業戰略制定和戰略規劃的職能轉變。對于投融資企業而言，財務預算報表的分析能夠幫助企業降低投融資活動中的風險，為經營決策提供數據支撐，同時也有助于提高企業財務報告的透明度，促進投融資企業的財務管理活動，使企業更符合企業經濟管理模式的要求。合理編制預算報表是投融資企業財務管理的主要環節之一，采用更為科學和量化分析數據的處理方法，強化對于預算報表的審計，對于保證投融資企業的健康發展意義重大（黃宏斌等，2016）。

投融資企業財務預算報表的審計，包括核實報表格式是否符合會計準則的要求、內容是否完整、數據是否真實準確。對于財務預算報表的分析與審計，一方面為投融資企業的年度經營計劃的制定與執行提供數據上的依據和保障，并為后期年度財務報告的編制提供基本框架；另一方面監督與審計投融資企業的預算報表，也是防止企業財務舞弊行為產生的重要措施，保護企業利益相關者的基本權益。投融資企業預算報表審計的重要性，具體體現在審計的內容與審計的結果兩個方面，從預算報表的審計內容上來看，通過分析投融資企業資金的融入與投出的計劃，可以對企業的財務行為實施事前監督，也便于進行相關財務數據的整理、歸納和分析；從審計結果上來看，對投融資企業預算報表分析與審計，能夠保證企業財務報告的真實性和準確性，有助于權衡各方的利益。

計算機技術、網絡技術及大數據云技術的發展，為投融資企業財務預算報表的分析提供了一種新的途徑。為更好地利用數據挖掘算法來提高對投融資企業的審計效果，本文基于數據聚類分析算法設計了預算報表聚類分析審計系統，系統采用模塊化的設計方式，能夠深度挖掘出財務預算報表中數據的相關性，更好地為審計開展提供支持。

二、預算報表聚類分析審計系統的價值

預算報表分析是投融資企業財務管理活動中的核心環節，對預算報表做系統、全面、準確地分析，能夠有效指導企業的融資與投資行為，從宏觀的視角規避金融市場風險，為投融資企業財務報告的編制提供基礎和數據支持。現有財務預算報表分析仍以財務軟件分析為主，數據處理能力、交互性及準確性均難以滿足現代企業財務管理的需求（程平、白沂，2016）。因此本文引入了系統分析的思維，并基于數據挖掘中的聚類分析算法構建一種預算報表分析審計系統，以解決投融資企業數據分析中的可持續性差、準確性低的不足問題。預算報表的聚類分析可以揭示出投融資企業現金流的變化規律，并增強財務管理的彈性，幫助企業靈活地調動融資、投資中的資金流動與分配問題；而系統化的審計思維會按照數據之間的邏輯關系，客觀地揭示企業真實的財務狀況與經營結果，最大限度地避免財務舞弊行為的發生。

財務預算報表聚類分析審計系統對于投融資企業的價值，首先體現在數據分析的全面性和準確性方面。在大數據時代的背景下，對于數據的收集、分析和使用已成為企業經營決策的關鍵。特別對于投融資企業而言，市場形勢瞬息萬變，外部市場的數據、行業數據、企業內部的數據都呈現出海量性的特征，原有的財務數據處理模式已無法滿足企業數據分析的需要。應對投融資企業的財務大數據審計分析的問題，只能夠采用基于數據挖掘的云計算數據處理系統，以保證數據分析的全面和完整。大數據環境下的預算報表分析，是一種全面的、系統化的數據聚類分析，這種分析囊括全部核算賬戶的整體數據處理。只有全面地分析預算報表，才能夠及時發現全面預算管理中存在的問題，為企業管理層的經營決策提供客觀的依據（朱智鴻，2016）。

其次，財務預算報表聚類分析審計系統為外部用戶、企業和政府管理部門之間建立起一個更為便捷化的業務溝通平臺。企業外部用戶、內部用戶都可以采用授權密碼登錄的方式查詢到預算報表的相關信息。運用聚類分析計算的審計系統功能十分強大，它不僅是一個具有超大存儲容量的數據庫，而且可以按照用戶的指令輸入直接獲得財務預算數據間的邏輯關系，為利益相關者的決策提供量化的依據。聚類分析審計系統具有軟件程序自動更新的功能，適用性更強，也為投融資企業節省了專業財務分析領域人力資源的投入。由此可見，預算報表聚類分析審計系統在完善原有投融資企業指標評價的基礎上，利用更為先進的計算機數據分析算法實現更為科學的數據分析與財務監督，對于投融資企業和監管部門而言都具有重要的價值（陳茜、田治威，2017）。

三、聚類分析審計系統結構模塊及數據庫設計

預算報表的聚類分析對于投融資企業而言具有重要的決策參考價值，而對于審計機構而言，同樣具有重要的實際意義。在市場經濟活動中，審計部門作為市場行為的監督者，起到了遏制企業財務舞弊行為，維護市場經濟秩序的關鍵作用。隨著大數據和計算機軟件技術在財務領域的應用，在對企業的審計活動中也引入了系統分析的理念，利用計算機系統及軟件程序監控投融資企業的財務行為，審查企業的會計賬目核算、預算編制及財務報告的編制是否符合法律法規的要求，即是否存在舞弊行為。在我國社會經濟體制結構持續優化升級的大背景下，以投融資企業為代表的上市企業的數量不斷攀升，審計業務的需求量極大給政府和會計師事務所帶來極大的壓力。而設計基于聚類分析算法的審計系統，能夠有效地提高審計效率和審計的準確性。在市場經濟日趨完善和企業業務日趨復雜化的今天，審計將發揮更為重要的作用。審計活動應按照全面審計的要求，對投融資企業的預算報表編制、過程審計和財務報告編制進行全過程的監督與控制。傳統審計方法、審計工具和審計流程已不再滿足新經濟形態審計活動的發展需要，因此需要基于新的審計方法構建以計算機網絡、大數據、云計算算法為核心的審計系統，依靠現代化的計算機技術來提高審計效率，推進審計活動朝著現代化的方向發展（李建等，2016）。

現代企業制度中，由于企業所有權與經營權的分離，投資人和債券人享有知情權，需要掌握企業管理層受托責任的履行情況，而基于聚類分析算法審計系統通過授權的方式可以隨時監控企業管理層的經營情況和真實的企業債權債務情況，可以更好地保證投融資企業利益相關者的基本權益不受侵害。基于聚類分析的審計系統設計按照現行會計準則和審計準則的基本要求搭建模塊結構，并利用計算機數據挖掘算法和數據聚類分析算法設定系統的執行程序和軟件實現流程，投融資企業預算報表聚類分析審計系統總體模塊結構設計，如圖1所示。

根據圖1可知，預算報表聚類分析審計系統總體結構包括客戶模塊、管理模塊、財務預算報表聚類分析模塊和數據庫管理模塊。客戶模塊通過系統授權后可以通過用戶名和密碼登錄系統，查詢到投融資企業的經營情況、財務狀況，也可以通過具體的模塊功能查詢用戶所需要的數據。登錄系統的用戶必須經過后臺的授權，以企業股東、投資人、財務負責人和管理層為主，企業的債權人或外部的審計人員需要在系統管理授權和監督下查看企業相關的數據，所有被授權的用戶僅擁有查詢功能而沒有修改和刪除的功能，只有系統管理員才具有全部的系統功能。系統管理員通過后臺登錄可以進行審計系統的功能模塊設置、軟件程序更新和系統功能的更新。已完成的分析數據按關鍵字段存儲到系統的數據庫中，由系統管理員定期地分析和整理這些報表數據，以供財務數據使用者和企業的管理層查詢使用。審計系統由于軟件程序和系統數據庫的原因需要及時地更新與維護，否則會造成冗余的財務數據量過大，拖慢審計系統的運行，因此需要定期地維護系統的運行，并進行軟件系統的升級（朱和平、郭佳佳，2017）。

數據聚類分析模塊是投融資企業聚類分析系統的核心模塊，該模塊內置了STM32F383RC型單片機，可以實現預算報表財務數據的采集與篩選、預處理、數據聚類、數據存儲及查詢調用等基礎性的功能。

數據聚類分析模塊以系統工作表的屬性和關鍵字段為聚類的約束條件，篩選出具有相同數據特征的知識庫并將這些知識視為一個元組。但采集與歸類后的預算報表數據不能直接使用，因為原始數據中存在大量的冗余干擾項，需要進行過濾和再分類。為提升數據聚類的實際效果，審計系統能夠放大和融合財務管理指標，以生成更為直觀和有用的數據查詢結果。投融資企業的預算報表數據經預處理和聚類后，以直觀的二維圖形、3D分析圖形的形式表現出來，供財務預算報表數據的需求者直接使用。系統數據聚類分析的結果均以工作表的形式存儲于數據庫中，按照分析結果的類別和查詢結果分類別存儲，并根據性能查詢索引，提高系統使用的便捷性，外部的預算報表數據使用用戶、審計機構及企業的管理層重復調用數據時，就可以從歷史數據庫中直接調用，方便快捷。隨著審計系統軟件程序的不斷更新，在系統的功能性方面，也融入了其他辦公軟件、財務軟件的可視化良好、交互性強的優勢，按照用戶的使用習慣而選擇不同圖表樣式和風格，為用戶提供更為人性化和便捷化的服務。

在審計系統數據庫設計方面采用了兼容性更好的MYSQL通用性數據庫，數據庫中包含前臺用戶信息表、管理員信息表、資產負債表、現金流量表、利潤表、歷史數據表、聚類分析表等不同的表單形式，表單之間通過關鍵字段循環嵌套引用和存儲，具有十分便捷的使用功能。

四、預算報表聚類分析審計流程的實現

對投融資企業預算報表的聚類分析也屬于數據挖掘算法的一種，聚類分析基于大數據和人工智能算法，并按照數據表間的邏輯關系，自動分析預算報表的原始數據，并從中挖掘出潛在的價值，為預算報表數據使用者、企業管理者和審計人員服務。聚類分析算法下的預算報表審計過程包括數據準備、數據聚類和結果評估三個過程。財務預算數據的聚類過程實質上是對具有相似特征的報表和文檔進行分組表達，用戶基于分析審計系統，在向量空間模型的表達中檢索與識別出相似的文檔，并進行向量之間的轉換。每一個具有不同特征的查詢向量被賦予特定的語義和權重比例，并能夠主動識別出用戶的查詢要求，輔助審計人員的工作。數據聚類方法也包括多種，本文中財務報表數據審計系統采用了基于屬性重要性的定性數據聚類方式，假設粗糙集屬性集中共包含個元素，利用粗糙集中的等價關系可以得到個聚類分析結果，計算每一個聚類分析結果屬性集，相對于總集的重要性指標

數據聚類分析模塊以系統工作表的屬性和關鍵字段為聚類的約束條件，篩選出具有相同數據特征的知識庫并將這些知識視為一個元組。但采集與歸類后的預算報表數據不能直接使用，因為原始數據中存在大量的冗余干擾項，需要進行過濾和再分類。為提升數據聚類的實際效果，審計系統能夠放大和融合財務管理指標，以生成更為直觀和有用的數據查詢結果。

本文的審計系統設計在功能性、實用性和兼容性等方面具有一定綜合優勢，既能夠幫助投融資企業做好企業決策相關的數據分析，還能夠幫助政府部門和會計師事務所對企業的財務數據進行審計分析。聚類分析審計系統針對被審計的投融資企業的資產負債表、利潤表、現金流量表、所有者權益變動表中的賬戶設置分類查詢，系統會自動生成與查詢條件相關的查詢結果，查詢結果的真實性和準確性相比傳統的數據處理方式更為便捷、準確和高效。特別對于預算管理業務量巨大且復雜的上市公司而言，基于聚類分析的審計系統能夠幫助審計人員提高審計效率和審計質量。

五、聚類分析審計系統的性能測試

1.聚類分析審計系統的測試環境

系統硬件環境：客戶端CPU，intelCorei5 3.6GHz，運行內存8G，系統硬盤空間1T；系統服務器CPU，intelCorei7 3.8GHz，運行內存16G，系統硬盤空間2T（帶擴展功能）。系統軟件工作環境：用戶客戶端系統、服務器系統、管理員后臺系統均采用Windows10操作系統，審計系統的開發環境：VS2010、MYSQLServer2013、NTE FRAME WORE6.0。

2.系統的測試目標與測試步驟

測試目標：

能夠多用戶并發登錄同時操作，在可接受的時間范圍，實現無系統故障的數據查詢與篩選功能，系統的數據分析誤差控制在0.5%之內。

測試步驟：

步驟1：以系統管理員的身份登錄，進行系統參數調整與初始化。

步驟2：從投融資企業的資產負債表、利潤表、現金流量表、所有者權益變動表中，選擇一些待測試的賬務輸入系統，分別進行數據聚類分析測試。

步驟3：驗證系統的數據庫存儲功能和系統模塊彈出及保存功能。

步驟4：再次進入系統后檢測原始數據是否得到保存，測試相關的財務預算表單可否自由引用。

步驟5：采用專用的檢測軟件驗證聚類分析審計系統得出數據的效率和精度。

3.系統性能測試結果分析

本文用于聚類分析審計系統性能測試的樣本數據，來源于滬市A股的一家大型投融資企業BH公司，采集到了BH公司2017年年末制定的預算資產負債表、預算利潤表、預算現金流量表和預算所有者權益變動表的相關數據，并以這些財務數據作為研究基礎，分析提出基于聚類審計系統的性能。選擇權益乘數、總資產周轉率和市盈率3個指標作為測試預算報表審計系統性能，分析基于聚類分析審計系統的數據分析誤差水平，測試應用軟件為Stata15.1，針對上述3個預測報表的財務指標分析測量誤差情況，分別如圖3-圖5所示（每組的測量次數為120次，每10次測量一次平均值）。

從120組測試值的數據分析結果可以得出結論，權益乘數的測量誤差值結果更為穩定，總資產周轉率和市盈率的測試誤差盡管存在一定的波動，但從總體上看均低于審計系統0.5%的基本測試目標，測試結果遠好于傳統EVA財務審計分析系統1.3%的測量計算誤差率。綜上所述，基于聚類分析算法的預算報表審計系統，在實際的審計業務過程中具有良好的應用效果。

六、結論

本文基于計算機數據挖掘算法和財務數據聚類分析算法設計的預算報表審計系統，可以提供高效全面的審計服務。聚類分析審計系統與傳統的企業審計系統或軟件相比，功能更為強大，而且通過聚類計算可以有效識別出相似財務報表預測數據中的聚類尺度，通過這種方式可以剔除投融資企業財務系統中的冗余干擾數據，輔助審計人員做好投融資企業預算報表的財務審計工作。投融資企業財務預算報表數據處理復雜、企業面臨的市場風險和舞弊風險更高，利用計算機技術和大數據云計算技術處理財務業務和審計業務，是未來財務管理與審計的發展趨勢。基于對計算機算法的財務分析軟件及審計系統的深入研究，可以促使投融資企業的會計核算行為越來越規范，財務報告的透明度越來越高，對未來企業審計實踐工作的開展具有一定的指導意義。