文本挖掘分析技术在审计稽核中的应用探索

文本挖掘分析技术在审计稽核中的应用探索
一、文本挖掘分析技术的基本概念与方法
文本挖掘指从文本数据中提取有价值的知识。

文本数据可以是文章、邮件、聊天记录、评论、新闻等各种形式的自然语言数据。

文本挖掘分析的主要任务，就是从这些非结构化
数据中提取出可用的结构化数据和信息，以及建立模型进行数据分析和预测。

文本挖掘分析技术主要包括文本分类、文本聚类、文本关系分析和文本情感分析等任务。

其中，文本分类的主要任务是给定一个文本，将它判定为某一个已知类别中的一个；
文本聚类主要是将文本归成若干个类别，各类别之间尽可能相似；文本关系分析要建立文
本之间的关系模型，从而将文本分为不同的组。

文本情感分析用于评估文本中的情感色彩，如判断某一评论是否为正面评价，还是负面评价。

文本挖掘分析技术在审计稽核中的应用可从两个方面来考虑：一是在数据采集和处理
方面的应用，二是在风险评估方面的应用。

1. 文本挖掘分析在数据采集和处理方面的应用
文本挖掘分析技术可以帮助审计人员快速获取企业的文本数据，进一步缩短数据采集
的时间。

在数据处理方面，文本挖掘分析技术可以将大规模非结构化数据转化成结构化的
数据，为后续的数据分析和预测提供了数据基础。

同时，利用文本挖掘技术可以用较少的
工作量和资源处理企业细分市场或产品的情况，使得审计人员能够更加快速地识别企业当
前的经营情况。

例如，企业质量分析可以通过分析所有客户的电话、邮件、短信和其他交互内容收集
大量的文本数据，利用对话分析算法萃取各客户的要求和待解决问题。

这样便不需要人工
手工整理所有的数据，也大大缩短了数据收集的时间。

在数字财务方面，企业已经开始广
泛使用电子支付和电子发票, 其中的数据量毫无疑问，是非常大的，而利用文本挖掘算法
可以对其进行快速处理，提高数据的有效性和精确性。

在质量检验方面，文本挖掘算法也
可以通过对原始审计数据的全面协作和分析，实现对文件和图像数据的智能审核，更好地
证明了数据的准确性和完整性。

审计稽核的主要任务就是识别风险，分析可疑操作以及异常行为，并通过建立监控控
制程序来防止金融欺诈和违规行为等风险。

文本挖掘分析技术可以建立针对不同类型风险
的模型，实现快速风险发现和优化的输入。

例如，针对财务舞弊的风险评估中，文本挖掘分析技术可以从采购订单、销售订单、
合同翻译、财务报表、银行对账单和会计科目余额表等多个维度获得全面的数据，并将其
与已知的欺诈模型相对应，进行自动识别和调整。

另外，文本挖掘分析技术在治理风险方
面也起到了重要作用，包括创建全球税务报告标准，自动探索合规风险，并根据规则和业务参数中的模型提供准确的建议，来维护公司的稳定发展。

三、结论
文本挖掘分析技术可以非常好地结合在审计稽核中，以帮助审计人员更快速地获取大量数据，并为风险识别和管理提供更多支持。

在数据采集方面，文本挖掘分析技术可以处理大规模数据，进一步提高企业的效率；在风险评估方面，文本挖掘分析技术可以建立风险模型，实现快速风险识别和调整。

因此，利用文本挖掘分析技术来实现审计稽核的数据分析是非常可行的，也将成为大数据和人工智能发展方向的一个重要方向。