審計數據分析技術在舞弊發現中的應用研究

王亞萍

發現和預防舞弊行為是審計工作中一個重要而又富有挑戰性的課題。在大數據技術蓬勃發展的背景下，審計數據分析技術已經逐步成為審計師識別舞弊行為強有力的手段。該項技術通過數據挖掘和統計分析來提高審計效率和精確識別潛在的舞弊風險。

審計數據分析技術的基本原理

一、審計數據分析技術的定義與特點

審計數據分析技術涉及各種系統化的方法，流程以及運用到審計過程當中的手段，其目的是從海量的審計數據當中抽取出具有價值的數據來為審計決策提供支持。它運用數學、統計以及計算機科學等手段，例如數據挖掘、機器學習以及大數據分析技術來發現并預防舞弊行為的發生，從而保證財務報表準確。這類技術的中心優點是可以對大規模數據集進行處理與分析，并確定非典型模式、異常事項和潛在的風險點等。具體來講，審計數據分析技術主要表現在對海量數據進行自動化處理，信息識別效率高以及輔助決策支持等方面。使審計工作效率更高，人為錯誤更少，異常發現概率更大。

二、審計數據分析技術的分類與比較

審計數據分析技術可按其作用、應用場景、依托技術手段等劃分。常用的分類方法有描述性分析、診斷性、預測性分析，規范性分析。描述性分析關注于描述歷史數據中的模式，診斷性分析則側重于解釋這些模式背后的原因，預測性分析力圖對未來發展趨勢進行預測，規范性分析則給出了如何對業務流程進行優化的意見。在對不同審計數據分析技術進行對比研究中，關鍵是要考慮到其復雜性、準確性、實施成本以及需要掌握的專業知識的不同。比如描述性分析技術一般比較簡單、容易理解、容易實現，但是它只能夠提供有限的洞察力。相比較而言，預測性分析與規范性分析技術則要復雜得多，或許需要更加先進的統計方法與機器學習算法來實現，但是這些方法卻能給出更加深刻的認識與更有價值的意見。

審計數據分析技術在舞弊發現中的應用

一、審計數據采集與預處理

審計數據分析技術對舞弊發現起著關鍵作用，它的運用是從數據獲取和預處理階段開始。在這個環節上，審計人員需要從不同來源和系統收集原始數據，其中包括但不僅限于財務報表、交易記錄、電子郵件和合同，以保證數據的全面性以及相關性。在收集的過程當中，自動化工具的運用可以顯著提高效率，降低人為遺漏。預處理就是將收集來的數據經過清洗、集成變換等處理。這一階段審計人員將剔除不相關或者重復數據、填充缺失值、發現和修正錯誤或者異常數據。另外，數據標準化是預處理過程中的關鍵一步，其目的在于把數據變換成適用于分析的形式，例如把所有財務數字都調至統一貨幣單位或者變換時間戳使之與不同時區相匹配。經過預處理的數據集應是清晰、精確和統一的，這樣才能為后面深入分析奠定堅實的基礎。

二、審計數據分析與模型構建

審計人員對收集并預處理后的數據進行分析時，會利用多種數據分析技術來構造模型以暴露并預測舞弊行為。這類模型使用統計與機器學習方法來深度挖掘數據并發現異常模式與異常指標。這通常是舞弊行為可能發生的征兆。構建模型過程主要包括選取適當算法，設定參數和訓練數據等。以舞弊檢測為背景，常用算法主要包括邏輯回歸、決策樹、聚類分析和神經網絡。審計師根據資料的性質、舞弊種類和分析復雜度，選擇最恰當的算法。比如，在復雜舞弊案例中，為了暴露隱藏的規律，深度學習算法可能會被使用。在模型構建過程中，審計師也要對該模型進行評價與優化。其中一般包括交叉驗證、調整模型參數等，從而提高模型的準確率與預測能力。成功建立的模型可以對未來審計任務下的數據進行實時監控和對可能存在的舞弊行為進行自動識別，使得審計工作更積極，反應性更強。將審計數據分析技術運用于舞弊發現并不局限于模型構建，更重要的是對模型進行真實的部署與維護。高效的審計數據分析模型應能隨時間推移而不斷地適應新型數據模式并對舞弊行為保持高度敏感。

三、舞弊行為檢測與識別

在審計領域中，發現并識別舞弊行為是一個非常具有挑戰性的工作，需要審計人員采用先進的數據分析技術以及敏銳的直覺。通過多變量統計分析、異常值檢測、序列分析和基于規則算法等技術的運用，審計人員可以在海量數據中發現潛在的舞弊跡象。例如，異常值檢測能夠揭示與正常財務模式不符的交易情況，序列分析能夠幫助找出特定時期內不同尋常的交易模式。數據分析程序設計合理，能在交易活動表現出同已知舞弊案例相類似特點時自動引發報警。綜合運用上述技術，使審計人員能夠更加迅速而系統地發現并評價可能存在的舞弊行為成為一種有力的手段。更進一步，機器學習模型特別是能處理大范圍數據集的機器學習模型，使審計人員能從數據中找到可能很難被人工直接辨識的復雜聯系與規律。但使用自動化工具并不等于就能完全代替專業審計人員進行評判。當發現可能存在舞弊信號時，審計人員有責任進一步深入分析并利用專業知識與經驗對這些報警是否確實指示舞弊行為作出判斷。其中可能包括比對行業標準、比較歷史數據，甚至深入單個交易中的特定情況來詳細考察。

四、舞弊行為證據的收集與確認

在找到可能舞弊跡象后，接下來就是取證和證實。這一階段旨在就可能發生舞弊行為提供確鑿的證據和建設充分有力的案例，以支持隨后采取法律行動。審計人員會利用各種技術手段進行取證，其中主要有電子取證、深度數據挖掘以及相關性分析。在電子取證部分，審計人員將收集電子文檔、電子郵件、日志文件等數字記錄，以保證這些取證的可用性與有效性。數據挖掘技術也是現階段至關重要的一項技術，可以幫助審計人員在復雜的數據海洋里抽取關鍵信息和發現潛在的舞弊模式。相關性分析被用來在不同數據點間建立聯系，例如關聯分析可能有助于揭示舞弊者間協同作業。在舞弊行為取證時，審計人員也要確保取證鏈條完整且不會被篡改，一般都會涉及嚴格取證程序及記錄。

將審計數據分析技術運用于舞弊發現，展示了其巨大的潛力。從精準有效的數據采集及預處理、復雜數據分析模型搭建、舞弊行為精準檢測到證據確認等各個環節，是保證審計質量、加強舞弊防控工作的重點。伴隨著科技的進步與革新，審計數據分析在審計領域中仍會扮演重要的角色，給審計人員帶來更有力的支撐，從而更好地維護公眾利益，提高市場透明度。（作者單位：濮陽縣審計局）