基于知識圖譜的審計風(fēng)險點(diǎn)識別機(jī)制研究

審計風(fēng)險的識別作為審計工作的核心環(huán)節(jié)，其準(zhǔn)確性和效率直接關(guān)系到審計結(jié)果的質(zhì)量。伴隨著5G（第五代移動通信技術(shù)）、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能與區(qū)塊鏈等新興技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，知識圖譜作為一種新穎的數(shù)據(jù)組織與表現(xiàn)形式，憑借其卓越的語義描述及數(shù)據(jù)融合能力，為審計風(fēng)險監(jiān)測開辟了全新路徑，并提供了極大的技術(shù)支持。將審計信息轉(zhuǎn)換成知識圖譜形式，不僅能清晰展現(xiàn)各數(shù)據(jù)間的聯(lián)系，還能利用前沿的算法模型進(jìn)行深層次的數(shù)據(jù)挖掘與分析，進(jìn)而揭示隱藏的審計風(fēng)險。本文將全面探討運(yùn)用知識圖譜進(jìn)行審計風(fēng)險點(diǎn)識別的方法，以促進(jìn)審計領(lǐng)域在大數(shù)據(jù)時代的革新與發(fā)展。

知識圖譜在審計風(fēng)險點(diǎn)識別中的作用

一、精準(zhǔn)定位風(fēng)險，提升審計效率與準(zhǔn)確性

在審計領(lǐng)域，面對龐雜且繁復(fù)的數(shù)據(jù)集，傳統(tǒng)的手工審計模式往往難以勝任，既無法保障審計效率，同時又容易忽視潛在的風(fēng)險因子。通過構(gòu)建囊括企業(yè)組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程、財務(wù)指標(biāo)等多元信息的知識圖譜，審計人員能夠借助知識圖譜的智能化分析功能，快速識別出潛在的審計風(fēng)險點(diǎn)。此舉不僅大幅削減了審計人員手動篩選與解析數(shù)據(jù)的時間與勞力投入，同時也避開了由于人為疏漏可能造成的誤判，確保了審計成果的客觀性和公允性。

二、深化數(shù)據(jù)分析與洞察，挖掘數(shù)據(jù)背后價值

要在錯綜復(fù)雜的海量信息中篩選出真正有價值的內(nèi)容絕非易事。借助知識圖譜的強(qiáng)大功能，集成與關(guān)聯(lián)分析能力去解決存在的問題，使之成為發(fā)掘數(shù)據(jù)深層次價值的有效利器。知識圖譜能夠構(gòu)建起一幅完整翔實的審計全景圖，從而確保審計專家能全面把握企業(yè)的總體運(yùn)營情況。此外，通過對數(shù)據(jù)間復(fù)雜聯(lián)系的深度挖掘，知識圖譜還能揭示隱藏于數(shù)據(jù)背后的關(guān)鍵聯(lián)系與潛在風(fēng)險模式，為審計工作帶來前所未有的發(fā)展助力。這一特性讓審計人員得以超越表象層面的數(shù)字，直達(dá)數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心，識別出傳統(tǒng)方法難以捕捉的風(fēng)險因素，進(jìn)而為企業(yè)的風(fēng)險管理提供更為準(zhǔn)確和全方位的支持。

三、強(qiáng)化風(fēng)險預(yù)警與應(yīng)對能力，構(gòu)建動態(tài)風(fēng)險管理框架

知識圖譜通過持續(xù)監(jiān)測企業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)的變化，能迅速發(fā)現(xiàn)異常波動或趨勢，并為審計人員提供即時的風(fēng)險警示。同時，借助知識圖譜對復(fù)雜關(guān)系的強(qiáng)大分析能力，審計人員可以深人了解風(fēng)險的根本原因、可能的影響范圍及其潛在后果，進(jìn)而設(shè)計出更為精確且高效的應(yīng)對措施。這種動態(tài)風(fēng)險管理框架的核心優(yōu)勢體現(xiàn)在其靈活性和前瞻性上。可以根據(jù)企業(yè)的具體情況實現(xiàn)個性化定制，并能夠隨著企業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)的更新自動調(diào)整風(fēng)險識別與預(yù)警模型，確保風(fēng)險管理既及時又準(zhǔn)確。通過不斷優(yōu)化和更新知識圖譜，企業(yè)可以持續(xù)積累風(fēng)險管理的經(jīng)驗，進(jìn)一步提高整個組織的風(fēng)險防范能力。

傳統(tǒng)束縛：審計風(fēng)險點(diǎn)識別機(jī)制的局限性

一、數(shù)據(jù)抽取與處理能力有限

在傳統(tǒng)審計中，數(shù)據(jù)提取與處理能力已成為影響審計效率與效果的核心要素之一。傳統(tǒng)的處理策略通常基于煩瑣的手動操作或初級自動化腳本，此類方法在處理小型數(shù)據(jù)集時勉強(qiáng)適用，但隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，企業(yè)數(shù)據(jù)量急劇膨脹，數(shù)據(jù)類型繁雜、來源廣泛，并分散于多種甚至異構(gòu)的信息平臺中，在此背景下，傳統(tǒng)方法的局限性日益凸顯。手動操作不僅耗費(fèi)大量時間和人力，還易于因人為失誤導(dǎo)致數(shù)據(jù)的精確性和一致性受損。即便是一些基礎(chǔ)自動化腳本，也僅能在某種程度上減輕人力負(fù)擔(dān)，但在應(yīng)對復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、識別并整合跨平臺數(shù)據(jù)時顯得心有余而力不足。特別是在面對多元異構(gòu)數(shù)據(jù)時，傳統(tǒng)方法往往難以保證數(shù)據(jù)提取的完整性與準(zhǔn)確性，無法有效地匯集來自不同系統(tǒng)的關(guān)鍵信息，從而限制了審計工作的深度探索與廣泛覆蓋。

二、知識表示與利用方式單一

從知識表達(dá)的角度來看，傳統(tǒng)審計依賴的是一種靜態(tài)的表述方式，如選擇表格與圖表表述。但是，在面對審計過程中出現(xiàn)的錯綜復(fù)雜并且處理多維度數(shù)據(jù)時，這種方式存在的局限性隨之顯露無遺。表格盡管可清晰地羅列出多源數(shù)據(jù)指標(biāo)，但在展示數(shù)據(jù)之間存在的相互關(guān)聯(lián)以及動態(tài)變化層面稍顯力不從心；圖表盡管可以圖形化的形式完成對數(shù)據(jù)的趨勢以及數(shù)據(jù)分布情況，但其經(jīng)常只能展示數(shù)據(jù)的某一側(cè)面或僅僅展現(xiàn)其中某一維度，無法充分地反映數(shù)據(jù)的整體結(jié)構(gòu)以及其中存在的內(nèi)在邏輯。當(dāng)前，這種靜態(tài)的表達(dá)方式已經(jīng)無法滿足深層動態(tài)的應(yīng)用要求。此外，由于數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系往往隱藏在表面之下，無法通過簡單的表格或圖表直觀地展現(xiàn)，因此審計人員很難對數(shù)據(jù)的內(nèi)部邏輯形成深刻的理解和洞察。這種單一的知識表達(dá)方式對審計工作產(chǎn)生了多方面的負(fù)面影響。

從知識管理和運(yùn)用角度來看，傳統(tǒng)審計同樣暴露出明顯的弱點(diǎn)。面對海量且不斷增長的審計數(shù)據(jù)，缺乏高效的管理策略和工具，導(dǎo)致審計人員難以迅速查找、整合和利用相關(guān)信息。重要的審計線索常常在數(shù)據(jù)的汪洋大海中迷失，難以被及時發(fā)現(xiàn)和提煉，這不僅降低了審計工作的效能，還可能造成關(guān)鍵風(fēng)險的忽視。

三、異常檢測與風(fēng)險評估手段落后

傳統(tǒng)的審計方式在異常檢測與風(fēng)險評估領(lǐng)域也面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)審計方法往往過度依賴審計人員的個人經(jīng)驗和規(guī)定性判斷，而非基于數(shù)據(jù)的深度分析和科學(xué)模型。這種依賴不僅導(dǎo)致審計過程的效率低下，更重要的是其容易受到審計人員主觀認(rèn)知偏差的影響，使得異常檢測和風(fēng)險評估的結(jié)果可能帶有一定的主觀色彩，難以保證客觀性和準(zhǔn)確性。隨著審計環(huán)境的日益復(fù)雜，傳統(tǒng)的異常檢測手段往往只能覆蓋到已知的風(fēng)險類型，對于新興的風(fēng)險模式或復(fù)雜的欺詐行為則顯得力不從心。同時，風(fēng)險評估也往往停留在表面，缺乏對風(fēng)險成因、影響范圍及潛在后果的深入剖析，這極大地限制了審計工作的深度和有效性。傳統(tǒng)審計方式在數(shù)據(jù)處理能力上的不足也進(jìn)一步加劇了異常檢測與風(fēng)險評估的困境。面對海量、高維且快速變化的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)方法往往難以做到實時監(jiān)控和即時響應(yīng)，導(dǎo)致風(fēng)險事件發(fā)生后才被察覺，最終錯過了最佳的干預(yù)時機(jī)。

基于知識圖譜的審計風(fēng)險點(diǎn)識別機(jī)制優(yōu)化路徑

一、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)審計數(shù)據(jù)知識抽取

在審計數(shù)據(jù)的知識提取領(lǐng)域，可依照具體情況選擇尖端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)去實現(xiàn)高度專業(yè)化的數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)分析。具體來說，在對數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化預(yù)處理的過程中，可利用前沿的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)自動化執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)凈化、降噪以及標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)，任務(wù)的應(yīng)用不僅能夠降低以往人工參與的強(qiáng)度，同時還能夠保障審計數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性以及審計質(zhì)量。在特征自動抽取階段，可以應(yīng)用例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等先進(jìn)模型；通過持續(xù)的訓(xùn)練優(yōu)化模型能夠?qū)崿F(xiàn)深入挖掘原始審計數(shù)據(jù)潛在信息的作用，同時還可以自動識別出構(gòu)建知識圖譜所必需的關(guān)鍵特征，以此為日后審計分析工作提供充足且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。

在實體與關(guān)系識別領(lǐng)域，可以將命名實體識別（NER）與關(guān)系提取技術(shù)進(jìn)行深人整合，并借助深度學(xué)習(xí)模型所具備的卓越性能，實現(xiàn)從審計資料里精準(zhǔn)識別多項實體（如交易記錄、銀行賬戶、關(guān)聯(lián)企業(yè)等）并掌握實體之間存在的復(fù)雜聯(lián)系。這一識別方式不僅需要高度的專業(yè)知識，同時還需要對審計行業(yè)有更為深人透徹的認(rèn)識。因此，需要建立一個條理清晰、邏輯嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶徲嬵I(lǐng)域?qū)嶓w一關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，以此為后續(xù)審計風(fēng)險點(diǎn)的識別奠定堅實的根基并提供有力保障。

二、自動生成審計數(shù)據(jù)知識圖譜

隨著審計業(yè)務(wù)的不斷擴(kuò)展和深化，構(gòu)造高效率與精確度并存的審計體系，亟須依賴知識圖譜模板的精良設(shè)計。審計數(shù)據(jù)知識圖譜自動生成目的在于緊密貼合審計實踐的特定需求與數(shù)據(jù)特性，細(xì)致構(gòu)建包括實體、關(guān)聯(lián)及屬性在內(nèi)的核心組件。知識圖譜中需要涵蓋審計流程中的所有重要因素，諸如交易檔案、財務(wù)報告、內(nèi)部控制機(jī)制等，此外，知識圖譜還需精準(zhǔn)描繪各要素相互之間復(fù)雜性，讓知識圖譜可以更為精準(zhǔn)地體現(xiàn)審計工作的內(nèi)在規(guī)律。為達(dá)成知識圖譜的快速生成，還需配置高度自動化的工具及腳本。通過工具的應(yīng)用去平滑地完成審計信息的智能化審計，此外還需按照事前制定的知識圖譜模型自動執(zhí)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與映射任務(wù)。自動圖譜的生成過程可以將原本雜亂無章的審計資料獲得系統(tǒng)化的整理，實現(xiàn)條理清晰、層級分明的知識圖譜的生成，通過這種方式為審計工作者提供一條直觀且高效的數(shù)據(jù)獲取路徑。

知識圖譜生成后，還需執(zhí)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)馁|(zhì)量檢測與改良計劃。借助前沿的算法與技術(shù)工具，對知識圖譜內(nèi)的實體完整性、聯(lián)系精確性、屬性一致性等關(guān)鍵要素展開綜合審核。對于評估階段所發(fā)現(xiàn)的缺陷，需及時對其進(jìn)行改正并制定優(yōu)化措施。通過持續(xù)的品質(zhì)監(jiān)督與優(yōu)化迭代，審計數(shù)據(jù)知識圖譜自動生成的研究旨在天幅提升知識圖譜的精確度與穩(wěn)定性，從而為審計工作提供更為可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與決策參考。

三、運(yùn)用無監(jiān)督異常檢測方法識別審計風(fēng)險

在對審計風(fēng)險進(jìn)行識別中，傳統(tǒng)方法因過度依賴審計人員的經(jīng)驗判斷以及以往手工核查，不僅無法保障效率，同時還極易出現(xiàn)遺漏潛在的風(fēng)險。為了進(jìn)一步提升審計效率與審計準(zhǔn)確性，需要在其中引入無監(jiān)督異常檢測方法，這種方法可與知識圖譜所具備的分析能力相融，實現(xiàn)對審計風(fēng)險的智能精準(zhǔn)識別。

無監(jiān)督異常檢測是一種不需要依賴標(biāo)簽數(shù)據(jù)的檢測方法，對其進(jìn)行應(yīng)用的目的是挖掘數(shù)據(jù)模式中包含的內(nèi)容，自動完成對偏離正常行為模式等異常數(shù)據(jù)點(diǎn)的精準(zhǔn)識別。依照知識圖譜，無監(jiān)督異常檢測方法能夠切實被使用在知識圖譜里實體彼此之間存在的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，及時找出復(fù)雜數(shù)據(jù)背后潛在的風(fēng)險問題。實施的同時需要構(gòu)建含有審計對象、業(yè)務(wù)流程、財務(wù)數(shù)據(jù)等多種不同維度的信息的審計知識圖譜。這一應(yīng)用不但可精準(zhǔn)地展現(xiàn)出實體的基礎(chǔ)屬性，同時還能夠展現(xiàn)實體之間存在的復(fù)雜關(guān)系，如資金流向、業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)等。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法針對知識圖譜數(shù)據(jù)展開訓(xùn)練，可完成對數(shù)據(jù)行為模式以及數(shù)據(jù)分布特征的識別。在精準(zhǔn)識別出異常數(shù)據(jù)點(diǎn)后，審計人員能夠持續(xù)依照知識圖譜里潛存的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)展開深入分析，并采用對異常數(shù)據(jù)的來源、流向及關(guān)聯(lián)實體追溯的方式全面精準(zhǔn)地了解風(fēng)險點(diǎn)的詳細(xì)情況，其中包含風(fēng)險類型、影響范圍、潛在損失等。此外，應(yīng)用知識圖譜所具備的可視化展示功能也能夠為審計人員提供相對直觀的風(fēng)險視圖，便于審計人員及時精準(zhǔn)地掌握審計重點(diǎn)。無監(jiān)督異常檢測方法與知識圖譜相互融合不但可以實現(xiàn)審計的智能化，還能夠強(qiáng)化審計的精準(zhǔn)性以及審計效率，精準(zhǔn)識別審計風(fēng)險點(diǎn)，從而為審計行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展提供強(qiáng)力支持。

結(jié)語

綜上所述，基于知識圖譜的審計風(fēng)險點(diǎn)識別機(jī)制是未來審計智能化發(fā)展的重要方向。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的拓展，該機(jī)制有望在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，推動審計行業(yè)向更加智能化、高效化的方向發(fā)展。其核心在于結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和推理技術(shù)，實現(xiàn)對審計數(shù)據(jù)的深度挖掘和智能分析，有效識別出潛在的審計風(fēng)險點(diǎn)。在具體執(zhí)行路徑上，需基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的審計數(shù)據(jù)抽取，同時助力審計數(shù)據(jù)，應(yīng)用知識圖譜自動生成審計數(shù)據(jù)，最后運(yùn)用無監(jiān)督異常檢測方法識別審計風(fēng)險。該探索期望能夠為審計工作的智能化轉(zhuǎn)型提供理論支持和實踐指導(dǎo)，推動審計行業(yè)在大數(shù)據(jù)時代的創(chuàng)新發(fā)展。（本文系教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目《地域性的文化創(chuàng)意產(chǎn)品設(shè)計策略分析》，項目編號：231103579200514。作者單位：四川輕化工大學(xué)）

（責(zé)任編輯：白利倩）

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■為深入貫徹落實中央八項規(guī)定精神，進(jìn)一步加強(qiáng)審計機(jī)關(guān)作風(fēng)建設(shè)，提高審計監(jiān)督效能，新鄉(xiāng)市牧野區(qū)審計局近期開展了一系列學(xué)習(xí)和實踐活動，堅決杜絕違規(guī)收受禮品、侵害群眾利益等問題，全面防范和糾治不良作風(fēng)，推動審計工作高質(zhì)量發(fā)展。（余志建）