浅谈数据挖掘技术在信息系统审计中的实际运用
审计中的信息系统与技术应用
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审计中的信息系统与技术应用在现代社会中,信息系统与技术的应用已经成为企业运营中不可或缺的一部分。
而对于审计工作来说,信息系统与技术的应用更是提高了审计效率和准确性。
本文将探讨在审计中信息系统与技术的应用,并分析其对审计工作的影响。
一、信息系统的应用信息系统是指通过收集、存储、处理和传递信息来支持组织的目标和业务活动的技术与设备的有机整合。
在审计工作中,信息系统的应用主要体现在以下几个方面:1. 数据采集和处理:审计过程中,审计人员需要获取大量的企业数据进行分析。
信息系统可以帮助审计人员更加高效地采集和处理数据,减少了手工录入所带来的错误和浪费。
通过信息系统的支持,审计人员可以快速地提取和整理数据,加快了审计进程。
2. 数据安全和保护:随着信息化程度的提高,企业面临更多的数据安全风险。
信息系统可以有效地保护企业的数据安全,防止数据被非法获取和篡改。
审计人员可以利用信息系统的安全控制功能,确保审计过程中的数据安全。
3. 数据分析和挖掘:信息系统提供了丰富的数据分析和挖掘工具,可以帮助审计人员更好地发现企业财务数据中的潜在问题。
通过对数据进行深入分析,审计人员可以发现异常交易、违规操作等问题,提高审计发现风险的准确性和敏感度。
二、技术应用除了信息系统的应用外,技术在审计工作中也起到了重要的作用。
以下是技术应用在审计中的几个方面:1. 数据挖掘和数据可视化:通过数据挖掘技术,审计人员可以从大量的数据中提取出有关问题的信息。
在审计中,数据可视化技术可以帮助审计人员更好地理解和展示审计结果,提高审计报告的有效性。
2. 人工智能与机器学习:人工智能和机器学习技术可以自动化地处理大量数据,并对数据进行模式识别和异常检测,帮助审计人员更好地发现潜在的审计风险。
此外,利用自然语言处理技术,审计人员可以更快速地分析审计文件和文档。
3. 云计算与大数据:云计算和大数据技术的应用,可以帮助审计人员更好地处理大规模的审计数据。
审计中的信息技术与数据分析
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审计中的信息技术与数据分析信息技术与数据分析在审计中扮演着越来越重要的角色。
随着科技的不断发展,传统的手工审计逐渐被自动化、智能化的审计工具取代。
信息技术的运用使审计变得更加高效和准确,而数据分析则能够提供更深入的洞察和风险识别。
本文将探讨审计中信息技术与数据分析的应用,以及对审计工作的影响和局限性。
一、信息技术在审计中的应用信息技术在审计中的应用包括但不限于以下几个方面:1. 自动化审计工具的使用:计算机辅助审计工具(CAATs)的使用使得审计人员能够更快速地进行数据提取、筛选和分析。
通过编写适当的程序脚本,审计人员可以自动化地完成一些重复性、繁琐的工作,如数据抽样、账户余额的验证等,从而提高审计工作的效率。
2. 数据库管理系统的应用:在进行大规模数据分析时,数据库管理系统(DBMS)的应用至关重要。
通过数据库的建立和维护,审计人员能够更好地组织和管理审计对象的相关信息,提高数据获取和分析的准确性。
3. 网络安全审计:随着企业信息系统的复杂性和对网络安全的关注度提高,网络安全审计成为了不可忽视的环节。
信息技术可以帮助审计人员对企业的网络系统、账户权限等进行全面的审计和风险评估,提高网络安全性。
二、数据分析在审计中的应用数据分析在审计中的应用是一项重要的工作。
通过对大量数据进行分析和解读,审计人员可以更好地发现潜在的问题和错误,进而提供更准确的审计结论。
1. 预测模型的建立:通过构建预测模型,审计人员可以预测未来的业务结果,评估潜在风险和影响。
例如,通过对历史销售数据的分析,可以预测未来销售趋势,从而优化企业的生产和库存管理。
2. 数据挖掘技术的运用:数据挖掘技术可以帮助审计人员从大量的数据中发现潜在的模式和关联,以发现异常和异常行为。
例如,通过分析供应商付款数据,可以发现异常的支付模式,从而识别潜在的财务舞弊。
3. 风险分析和控制测试:数据分析可以帮助审计人员识别和评估潜在的风险,并测试企业的控制措施是否有效。
审计行业的创新趋势探索新兴技术的应用
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审计行业的创新趋势探索新兴技术的应用近年来,随着科技的迅猛发展,新兴技术在各个行业都得到了广泛的应用和推广。
审计行业作为财务管理的核心部分,也不例外。
本文将探讨审计行业的创新趋势以及新兴技术在审计中的应用。
一、审计行业的创新趋势随着信息技术的进步,审计行业也面临着新的挑战和机遇。
在数字化时代,审计行业的创新趋势主要有以下几个方面:1. 数据分析的应用:数据分析已经成为审计不可或缺的一部分。
传统的审计过程主要依靠手工处理和人工判断,容易出现错误和疏漏。
而数据分析技术的应用可以提高审计的准确性和效率,通过大数据分析,审计师可以更好地识别潜在的风险和问题。
2. 云计算的使用:云计算作为一种新的计算模式,已经在审计行业得到了广泛的应用。
传统的审计过程需要大量的纸质文件和人工处理,效率低下且容易产生错误。
而云计算技术的使用可以将数据存储在云端,审计师可以通过网络随时随地访问数据,并进行实时的审计工作。
3. 人工智能的应用:人工智能是近年来发展最快的新兴技术之一。
在审计行业,人工智能可以应用于智能风险识别、自动化审计等方面。
通过智能算法和机器学习技术,人工智能可以对大量的数据进行分析和处理,提高审计的效率和准确性。
4. 区块链技术的运用:区块链作为一种分布式账本技术,具有去中心化、不可篡改和透明等特点,在审计行业有着广泛的应用前景。
审计过程中需要验证交易的真实性和完整性,而区块链技术可以提供不可篡改的交易记录,减少欺诈和舞弊的风险。
二、新兴技术在审计中的应用1. 数据挖掘技术:数据挖掘技术可以通过对大量的数据进行分析和挖掘,发现隐藏在数据背后的有价值的信息。
在审计行业,数据挖掘技术可以应用于风险识别、异常检测等方面。
通过挖掘数据中的异常模式和趋势,审计师可以及时识别潜在的风险和问题。
2. 智能审计系统:智能审计系统是利用人工智能技术构建的一套自动化审计系统。
该系统可以通过分析和处理大量的数据,自动识别潜在的风险,并生成相应的审计报告。
审计中的数据分析技术与应用
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审计中的数据分析技术与应用近年来,随着信息技术的迅猛建设和数据管理的日益完善,数据分析技术在审计领域的应用也变得越来越重要。
数据分析技术的引入不仅提高了审计工作的效率,还增强了审计质量和准确性。
本文将从数据分析的背景、数据分析技术的应用、数据分析在审计中的作用和未来的发展方向等几个方面来探讨审计中的数据分析技术与应用。
一、数据分析的背景随着大数据时代的到来,传统的审计方法已经不能满足审计的需求。
传统的审计方法通常基于抽样方法,然后通过统计推断的方式来对整体进行评估。
然而,这种方法往往需要耗费大量的时间和人力,并且存在误差和风险。
而数据分析技术的引入,可以使审计工作更加高效和准确。
二、数据分析技术的应用1. 数据挖掘技术数据挖掘技术是一种通过自动和半自动的方式对大量的信息进行发现和分析的技术。
在审计领域,数据挖掘技术可以用于发现异常交易、识别异常模式以及发现隐藏的风险和欺诈行为。
2. 预测分析技术预测分析技术可以通过历史数据的分析和模型的建立,对未来的业务趋势和风险进行预测。
在审计中,预测分析技术可以用于预测未来的财务状况、风险水平以及潜在的欺诈行为。
3. 文本分析技术文本分析技术可以对大量的文本数据进行分析和处理,从而提取出有价值的信息。
在审计中,文本分析技术可以用于审计报告的自动生成、企业年报的分析以及对审计文件的文档管理。
三、数据分析在审计中的作用1. 提高审计效率传统的审计方法通常需要通过人工的方式对大量的数据进行分析和处理,耗费大量的时间和人力。
而数据分析技术的引入,可以大大提高审计的效率,减少人力资源的浪费,使审计工作更加高效和准确。
2. 增强审计质量传统的审计方法通常只能通过抽样的方式来对整体进行评估,存在一定的误差和风险。
而数据分析技术可以对大量的数据进行全面分析,从而提高审计的准确性和可靠性。
3. 发现风险和欺诈行为审计工作的一个重要目标就是发现企业的潜在风险和欺诈行为。
数据分析技术可以通过对大量的数据进行挖掘和分析,发现隐藏的风险和异常模式,从而帮助审计师及时采取相应的措施,保护企业的利益。
it在审计中的运用
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it在审计中的运用IT在审计中的运用随着信息技术的不断发展和应用,IT在审计工作中的作用也日益突出。
IT的运用不仅提高了审计工作的效率和准确性,还为审计师提供了更多的数据和信息,使得审计工作更加全面和深入。
本文将从IT在审计中的应用场景、优势以及面临的挑战等方面进行探讨。
IT在审计中的应用场景可以分为数据采集、数据分析和风险评估等方面。
首先,IT可以帮助审计师实现数据的自动化采集和整理,大大减少了人工录入数据的错误和重复工作。
通过与企业内部的财务管理系统、库存管理系统等进行数据对接,审计师可以快速获取到大量的数据,并进行有效的分析和整理。
其次,IT还可以辅助审计师进行数据分析,通过数据挖掘和模型建立等技术手段,发现潜在的风险和异常情况。
最后,IT还可以帮助审计师进行风险评估,通过对企业内部控制制度的评估和测试,发现潜在的风险点,并提出相应的改进建议。
IT在审计中的应用带来了诸多优势。
首先,IT的应用大大提高了审计工作的效率。
通过数据的自动采集和整理,审计师可以节省大量的时间和人力成本,将更多的精力投入到审计工作的核心环节。
其次,IT的应用使得审计工作更加准确和全面。
通过数据分析和模型建立等技术手段,审计师可以发现更多的潜在风险和异常情况,提高了审计工作的准确性和深度。
此外,IT的应用还可以提供更多的数据和信息,为审计师提供更全面的审计依据,提高了审计结论的可靠性和权威性。
然而,IT在审计中的应用也面临一些挑战。
首先,IT系统的复杂性给审计师的工作带来了一定的困难。
审计师需要了解和掌握企业内部的IT系统,熟悉其运行机制和相关的数据流程,才能进行有效的审计工作。
其次,IT系统的安全性是一个重要的问题。
随着企业信息化的推进,企业内部的数据安全面临越来越多的威胁。
审计师需要具备一定的IT安全知识,确保审计过程中数据的安全和保密。
此外,IT系统的更新和升级也给审计工作带来了一定的挑战。
审计师需要及时了解和掌握最新的IT技术和系统,以便更好地应用于审计工作中。
数据挖掘技术在现代审计中的运用研究
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、
数 据挖 掘技 术是 提 高信 息 时 高度抽 象 与概 括 .也是 对数 据 的认 识 用 的 主 要 成 果 的 体 现 最后 .审计人 员应 系统 进 行审 计
证据 。 发表 适 当的审计 意见 。 此环 通过 对 大量 被审 计单 位 日志 数据 进 行 律 , 并 在 以检测 是 否存在 异 常 境 下 。利用 数据 挖掘 技术 能够 实 现对 系统 分析 .可 以建 立 自动化 的 非 法入 第四, 数据 统计 . 并根 据 统 计结 果 大量原 始 数据进 行 审查 和分 析 .从 中 侵 检测 系统 寻找 出一定 的 数据特 征 .发 现可 疑数
二 、 据挖 掘 审计法 的基本 路径 数
进 行 审计职 业判 断 。统计 的 信息 包 括
业 务规模 、 常数 据 、 异 识别 失 效 和业 务
据, 以提 高审 计工 作效 率 。 低审 计风 降
险。 最大 限度地保 证 审计质 量 。
一
数 据挖 掘是 在对 数 据全 面 而深 刻 流程 违 规等 情况 .这 既是 审 计工 作 的
法 发 展 的 一 次 飞 跃
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其 次 . 对 获 得 的 审 计 数 据 实 施 预 分 析 明 显 偏 离 其 他 数 据 、 不 满 足 一 般
络 I 郜 蕴 藏 管 大 量 的 财 务 或 非 财 务 电 处理 .其 工 作 包括格 式转 换 、数 字 净 模 式或 规 律数据 的 离群 数 据 .找到 有 f I 提 从被 审计单 位 获得 的原 始 价 值 审计信 息 的一 种技 术 方 法 .即从 子数 据 .传统 的 审汁 方法 面 对被 审 计 化 、 炼等 。 单 位错 综 复 杂 的 环 境 和 海量 数 据 . 显 数据 可能 是杂 乱 无章 的 .往往 存 在一 大 量 复 杂 的 数 据 中 挖 掘 出 存 在 于 小 部
数据分析利用大数据在审计中的应用
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数据分析利用大数据在审计中的应用随着大数据技术的发展和进步,数据分析在各个领域中得到了广泛应用,其中包括审计领域。
数据分析作为一种有效的工具,不仅可以帮助审计人员更快速和准确地发现问题,还可以提供有价值的洞察和建议。
本文将介绍大数据在审计中的应用,并探讨其对审计工作的影响。
1. 数据收集与整理在进行审计之前,审计人员首先需要收集相关的数据。
传统的审计方法通常需要大量的人力和时间来完成这一步骤,但借助大数据技术,数据的收集可以更加高效和自动化。
审计人员可以利用大数据平台,通过数据挖掘和爬虫技术,从各种数据源中提取所需的数据。
同时,大数据技术还可以对数据进行自动化的清洗和整理,确保数据的准确性和一致性。
2. 数据分析工具和技术在收集到数据后,审计人员需要利用数据分析工具和技术来对数据进行深入的分析。
大数据技术提供了多种分析工具,如数据挖掘、机器学习和人工智能等。
这些工具可以帮助审计人员更好地理解数据,发现其中的模式和规律,从而找出潜在的风险和问题。
例如,通过数据挖掘技术,审计人员可以分析企业的交易数据,识别异常交易和潜在的欺诈行为。
3. 风险识别和预警利用大数据技术进行数据分析,审计人员可以更加准确地识别企业存在的风险,并及时进行预警。
通过对大规模的数据进行综合分析,审计人员可以对潜在的风险进行预测和评估。
同时,大数据技术还可以对历史数据进行回溯分析,帮助审计人员发现过去可能被忽视的问题。
这些风险识别和预警的功能对于保护企业的财务和声誉具有重要意义。
4. 决策支持大数据分析不仅可以帮助审计人员快速发现问题,还可以提供有价值的决策支持。
通过对大量数据进行分析,审计人员可以获得全面的企业情况和业务运营状况的了解。
这种深入的视角可以帮助审计人员发现企业的潜在机会和挑战,并提供相应的建议和决策支持。
例如,在审计过程中,大数据分析可以揭示企业的成本结构和运营效率,从而为企业提供改进和优化的方向。
5. 数据安全和隐私保护在利用大数据进行审计分析时,数据的安全和隐私保护是一个重要问题。
数据分析在审计中的应用如何利用大数据技术提升审计价值
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数据分析在审计中的应用如何利用大数据技术提升审计价值随着科技的不断进步和信息化的发展,大数据技术在各个领域的应用越来越广泛,审计领域也不例外。
数据分析在审计中的应用,可以帮助审计人员更加高效、准确地进行工作,提升审计的价值。
本文将介绍数据分析在审计中的应用,并探讨如何利用大数据技术来提升审计的效率和准确性。
一、数据分析在审计中的重要性在过去,审计工作主要依靠人工进行,耗时耗力且容易出现错误。
而随着信息化的进程,企业和组织的数据规模日益庞大,传统的审计方法已经无法满足业务的需求。
因此,数据分析在审计中变得越来越重要。
数据分析可以通过对大量的数据进行处理和分析,挖掘出其中的问题和异常,帮助审计人员发现潜在的风险和问题,提供决策依据。
同时,数据分析还可以提供更多的审计证据,增加审计的可信度和科学性。
二、数据分析在审计中的应用场景数据分析在审计中可以应用于多个场景,以下是一些常见的应用场景:1. 风险识别与评估:通过分析企业或组织的数据,发现潜在的风险,为审计人员提供决策依据。
比如,通过对财务数据进行统计和分析,发现财务异常和风险,如虚假交易、资金挪用等。
2. 内部控制检查:数据分析可以帮助审计人员对企业或组织的内部控制制度进行检查和评估,发现潜在的问题和弱点,并提出改进措施。
比如,通过对采购流程的数据进行分析,发现控制不严或存在的风险点,如重复付款、不合规采购等。
3. 异常检测与异常值分析:利用数据分析技术,可以对企业或组织的数据进行异常检测,识别出异常值或异常模式,并进一步分析其原因和影响。
比如,通过对销售数据进行分析,发现异常的销售额或异常的销售模式。
4. 数据可视化:数据分析可以将复杂的数据转化为可视化的图表和报表,帮助审计人员快速理解和分析数据,并发现其中的问题和异常。
比如,通过绘制财务指标的趋势图和比较图,可以直观地查看企业或组织的财务状况和变化趋势。
三、如何利用大数据技术提升审计价值大数据技术的出现和发展,为审计工作提供了更多的可能性。
工程审计中的信息系统与数据分析技术
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工程审计中的信息系统与数据分析技术工程审计是指对工程项目的投资、建设、运营等活动进行审计,确保项目的合规性、经济效益和风险控制。
在工程审计中,信息系统与数据分析技术起着重要的作用。
本文将探讨工程审计中的信息系统和数据分析技术的应用和价值。
一、信息系统在工程审计中的作用1. 信息收集与管理信息系统可以为审计人员提供便捷高效的信息收集和管理平台。
通过信息系统,审计人员可以获取相关工程项目的基本情况、设计方案、合同文件、施工记录等信息,实现对工程全过程的全面掌控。
2. 风险评估与控制信息系统可辅助审计人员对工程项目的各类风险进行评估和控制。
通过对项目信息的整理和分析,可以及时发现潜在的风险点,并制定相应的风险控制措施,降低审计风险和项目风险。
3. 团队协作与沟通信息系统提供了一个便于团队协作和沟通的平台。
审计人员可以通过信息系统进行任务分配、过程跟踪和结果共享,实现团队知识的共享和协同工作,提高审计效率和质量。
4. 数据采集与处理信息系统可以对工程项目的相关数据进行采集和处理。
通过数据的统计、整理和分析,可以发现项目的潜在问题和异常情况,为审计人员提供有力的数据支持和依据。
二、数据分析技术在工程审计中的应用1. 数据挖掘数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏在其中的知识和信息的过程。
在工程审计中,数据挖掘技术可以帮助审计人员发现工程项目中的异常情况、非法操作和经济犯罪行为。
2. 统计分析统计分析是通过对数据进行统计和分析,揭示数据的规律和特征,为审计人员提供决策依据。
在工程审计中,通过统计分析可以评估项目的经济效益、成本控制以及质量管理等方面的情况。
3. 风险评估数据分析技术可以帮助审计人员对工程项目的各类风险进行评估。
通过对历史数据的分析和模型建立,可以预测和评估项目的风险点,并采取相应的控制措施,减少项目风险。
4. 异常检测数据分析技术可以通过对工程项目数据的监测和比对,及时发现异常情况和潜在问题。
通过建立异常检测模型和规则,可以对项目的各个环节进行实时监控和预警,确保项目的运行正常。
大数据环境下数据挖掘在审计中的分析与应用
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何对 审计面临的巨大变革进行了一些讨论,表现了大数据已 1.2研 究 大数据 方法
经对 审计产生 的极大影响 ,迫切需要相应的研 究,并提出有
本文主要使 用文献分析、案例分析、系统分析的方法 。
效 的策 略 。
(1)文献资料法。通过搜集 、鉴别和整理文献 ,并 研究
综上所述 ,国内外针对大数据环境下数据挖掘在审计中 文献,形成对在大数据环境下数据挖掘在审计 中的应用的概
言,应对 大数据 、云计算技术时代带来 的深刻 变革,创新 已 入 的区分与确认 ,在 “云计算”产业链中参与 的各类主体之
经 必 不 可少。
间交易纷杂 ,颠覆了传统的交易收入模式 ,造成各主体 的收
赵楠楠 认为 ,目前审计机关 的审计模式还是没有从根 入及 比例无 法分割并严格 区分。(3)对成本计量与配比,与
无线 互联 科 技 ·技 术应 用
N0.10 May,2018
析 了解 ,对会计项 目的收 支数据 作多维度 的特 征抽 取与评
最为核心的数据的处理阶段,就是对杂乱无章的数据进
价,并采用统一定义 的结构来存储这 些数据,最后以大数据 行清洗 和转换等操作,变得有序和具体。通 过数据背后 的逻
效率和质量 ,降低审计风险。
而更具有说服力。
1 大数 据背景下与审计的关系
(3)系统分析的方法 。通 过规范研 究的演 绎推 理来评
1.1大数据对会计、审计的影响
价大数据环境下数据挖掘在审计中的应用 的可行性。从系统
伴 随着云计算技术 的发展,大数据也促进着现代审计技 论的角度,对大数据环境下的审计进行研究。
本上解决审计工作中海量数据 的问题 。开发和使 用基于数据 收入无法区分并确认一样,要对云计算的成本进行及时的计
信息技术在审计学中的运用
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信息技术在审计学中的运用随着信息技术的迅猛发展,它在各个领域的应用也越来越广泛。
审计学作为一门重要的管理学科,同样也受益于信息技术的进步。
本文将探讨信息技术在审计学中的运用,并分析其对审计工作的影响。
一、信息技术在审计数据收集与分析中的应用信息技术在审计数据收集与分析中的应用,极大地提高了审计工作的效率和准确性。
传统的审计数据收集方式主要依靠手工录入和纸质文件,工作量大且容易出错。
而现在,审计师可以利用信息技术工具,通过电子表格、数据库和数据挖掘等技术,自动化地收集和分析大量的审计数据。
这不仅节省了时间和人力成本,还减少了错误的可能性。
二、信息技术在审计风险评估中的应用审计风险评估是审计工作的重要环节之一,它有助于审计师确定审计程序的重点和范围。
信息技术在审计风险评估中的应用,使得评估过程更加科学和准确。
通过数据挖掘和数据分析技术,审计师可以对企业的财务数据进行全面和深入的分析,发现隐藏的风险和异常情况。
同时,信息技术还能够帮助审计师建立风险模型,预测潜在的风险,并提供相应的控制措施。
三、信息技术在审计证据收集中的应用审计证据是审计师判断财务报表是否真实和公允的依据。
信息技术在审计证据收集中的应用,使得审计师能够更加全面和准确地获取证据。
通过电子数据采集和数字化取证技术,审计师可以获取更多的证据来源,包括电子邮件、网络聊天记录和电子支付记录等。
同时,信息技术还能够帮助审计师对证据进行自动化的分类和分析,提高证据的可靠性和有效性。
四、信息技术在审计报告编制中的应用审计报告是审计工作的最终成果,对于企业和投资者具有重要的参考价值。
信息技术在审计报告编制中的应用,使得报告更加规范和专业。
通过审计报告撰写软件和审计报告模板,审计师可以快速地生成符合规范的审计报告。
同时,信息技术还能够帮助审计师对报告进行自动化的排版和格式化,提高报告的可读性和可理解性。
综上所述,信息技术在审计学中的运用,对审计工作产生了积极的影响。
现代审计方法与技术的应用
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现代审计方法与技术的应用近年来,随着科技的进步和信息化的快速发展,现代审计方法与技术在审计领域发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨现代审计方法与技术的应用,以及它们对审计工作的影响。
一、数据分析技术在现代审计中的应用数据分析技术是现代审计中的核心工具之一。
借助数据分析,审计师能够有效地识别出潜在的错误、异常和欺诈行为,提高审计的准确性和效率。
数据分析技术主要包括数据挖掘、数据建模和数据可视化等方面的应用。
数据挖掘是一种通过从大量数据中挖掘出隐藏的模式和关联关系来获取知识的技术。
在审计中,数据挖掘可以帮助审计师识别出异常交易、嫌疑账户和不当行为等。
例如,通过对销售数据的挖掘,可以发现销售业绩异常波动的情况,进而深入调查是否存在销售数据造假的可能。
数据建模是将数据进行结构化和分析的过程,以便更好地理解数据背后的模式和趋势。
在审计中,数据建模可以用来发现潜在的风险和预测未来的趋势。
例如,通过建立现金流量模型,审计师可以预测企业未来的现金流量,并评估其财务健康状况。
数据可视化是将数据以图表、图形和报表等形式展示出来,使审计师更容易理解和分析数据。
数据可视化不仅可以帮助审计师快速获取信息,还可以提高信息的传达效果。
例如,通过柱状图和折线图的展示,审计师可以清晰地了解企业的销售趋势和变化情况。
二、人工智能技术在现代审计中的应用人工智能技术是现代审计中的另一个重要工具。
借助人工智能技术,审计师可以更加智能地进行数据分析、风险评估和决策支持。
人工智能技术主要包括机器学习、自然语言处理和专家系统等方面的应用。
机器学习是一种让机器通过大量数据自动学习和改进的技术。
在审计中,机器学习可以应用于异常检测、预测模型和风险评估等方面。
例如,通过机器学习算法,可以自动识别出潜在的欺诈行为和不当交易,提高审计的敏感性和准确性。
自然语言处理是一种使机器能够理解和处理人类语言的技术。
在审计中,自然语言处理可以应用于审计报告的自动生成和合规检查等方面。
数据挖掘技术在现代审计中的运用研究
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第2 期
南 京 审 计 学 院 学 报
Jun l f nigAu iUnvri o ra o i dt i s y Na n e t
Vo . 1 6,No 2 .
Apr .,2 09 0
20 0 9年 4月
I 会计与帝计
数据挖掘技术在现代审计中的运用研究
上, 对数据内在和本质的高度抽象与概括, 也是对数 据 的认识 从感性 到理性 的升华 。审计人 员利用 数据 挖掘技术, 从原始数据起步 , 深入到详细数据当中查 找证 据 , 过对 数据 的深 入分析 , 通 寻找并 发现数 据规
律 , 以发现异 常 现象 。利 用 数据 挖 掘技 术 进行 审 借 计 的基本路 径如 图 1 示 。 所
内控 制 度 的 符合 性 测 试 和 实 质性 测 试 审 计 三个 方面 。
[ 关键词] 数据挖掘; 数据库; 审计风险 [ 中图分类号] 2 9 1 F 3 . [ 文献标 识码] A [ 文章编号] 6 2 8 5 (0 90 0 5 — 5 17 — 70 2 0 )2— 0 7 0
乃至各方 面经营管 理数据 的数据仓 库 。审计 人员 的
术, 利用 该技术 可 以从数 据库 中提取隐含 的 、 未知 的 和潜在 的有用信 息 , 帮助 审计人 员进行数 据分析 , 以
便发现异常信息 。利用数据挖掘技术对被审计单位
的海量数 据进行 发掘 式 审计 , 现代 审 计技 术 方法 是
一
大突破, 也是信息技术发展的尽然结果 , 具有开拓
数据挖 掘式 审计是适 合现代信 息技术环境 的一
性 意义 。
项 新型审计 取证方 法 。审计 系统 中引入数据挖 掘技 术, 显示 出巨大优 势 , 这是 现代审计技 术方法发 展 的
数据挖掘在审计行业的实际运用

数据挖掘在审计行业的实际运用随着信息技术的快速发展,数据挖掘在各个行业中的应用也越来越广泛。
审计行业作为一项重要的经济监管工作,也开始逐渐引入数据挖掘技术,以提高审计效率和准确性。
本文将探讨数据挖掘在审计行业的实际运用,并分析其带来的优势和挑战。
一、数据挖掘在审计中的应用场景数据挖掘在审计行业中有着广泛的应用场景。
首先,数据挖掘可以帮助审计人员发现异常交易和欺诈行为。
通过对大量的交易数据进行分析,数据挖掘技术可以识别出异常模式和规律,从而帮助审计人员发现潜在的欺诈行为,提高审计的准确性和效率。
其次,数据挖掘可以辅助审计人员进行风险评估和内部控制的改进。
审计行业需要对企业的风险进行评估,并提出相应的改进建议。
数据挖掘技术可以通过对企业的历史数据进行分析,识别出潜在的风险因素,并为审计人员提供决策支持,帮助他们制定更有效的审计计划。
此外,数据挖掘还可以帮助审计机构进行客户关系管理。
审计机构需要与大量的客户进行合作,而数据挖掘技术可以通过对客户数据的分析,帮助审计机构了解客户的需求和偏好,提供个性化的服务,增强客户满意度和忠诚度。
二、数据挖掘在审计中的优势数据挖掘在审计中的应用带来了许多优势。
首先,数据挖掘可以提高审计的效率。
传统的审计方法通常需要审计人员手动筛选和分析大量的数据,耗时且容易出错。
而数据挖掘技术可以自动化地进行数据分析和模式识别,大大减轻了审计人员的工作负担,提高了审计的效率。
其次,数据挖掘可以提高审计的准确性。
审计人员在进行审计工作时,往往需要处理大量的数据,容易出现遗漏或错误。
而数据挖掘技术可以全面地分析数据,发现隐藏在数据背后的规律和异常,帮助审计人员准确地判断和评估风险。
此外,数据挖掘还可以提供更深入的洞察。
传统的审计方法通常只能对数据进行表面的分析,而数据挖掘技术可以挖掘出数据中的潜在关联和趋势,帮助审计人员更好地理解企业的运营情况和风险状况,提供更有针对性的建议。
三、数据挖掘在审计中的挑战尽管数据挖掘在审计中有着广泛的应用和诸多优势,但也面临着一些挑战。
大数据技术在内部审计中的应用分析
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大数据技术在内部审计中的应用分析随着信息技术和数据科学的快速发展,大数据技术的应用已经深入到各个行业。
在企业内部审计中,大数据技术的应用也成为了一种趋势。
大数据技术可以为内部审计提供更多的数据支持和分析手段,帮助审计人员更好地发现内部风险和问题,提高审计的准确性和效率。
本文将就大数据技术在内部审计中的应用进行分析探讨,以期为相关领域的研究和实践提供一些参考和启发。
大数据技术在内部审计中主要应用于以下几个方面:1. 数据挖掘与分析大数据技术可以对企业内部各个部门的数据进行挖掘和分析,发现隐藏在数据中的规律和异常。
通过对大量数据的分析,可以帮助内部审计人员快速了解企业的运营情况,找出可能存在的风险和问题。
2. 风险识别与预防基于大数据技术,可以建立企业的风险识别模型,对企业的日常运营情况进行监控和预警。
一旦发现异常情况,可以及时采取措施进行干预和防范,避免风险的发生和扩大。
3. 数据可视化与报告大数据技术可以将数据通过可视化的方式呈现,为内部审计人员提供更直观和清晰的数据报告。
通过可视化的分析和展示,审计人员可以更容易地理解和把握数据之间的关系,帮助他们进行更深入和全面的审计工作。
1. 提高审计效率大数据技术可以对海量的数据进行快速的处理和分析,帮助审计人员快速了解企业的运营情况和发现潜在的问题。
相比传统的手工审计,大数据技术可以大大提高审计的效率和准确性。
大数据技术在内部审计中的应用已经取得了一些成功的案例。
1. 利用大数据技术对财务数据进行分析一个企业利用大数据技术对自身的财务数据进行了全面的分析,发现了一些财务造假的迹象。
通过大数据技术的支持,审计人员可以更快速地找到可能存在的财务风险,提高了审计的准确性和效率。
随着大数据技术的不断发展和完善,它在内部审计中的应用将会呈现以下几个趋势:1. 自动化审计随着人工智能和机器学习等相关技术的发展,大数据技术在内部审计中将会更多地借助自动化的手段,实现审计的自动化和智能化。
浅谈大数据在经济责任审计中的应用
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浅谈大数据在经济责任审计中的应用随着科技的不断进步和大数据技术的快速发展,大数据已经成为当今社会经济发展的重要驱动力。
在经济责任审计领域,大数据技术也开始得到广泛应用。
大数据在经济责任审计中的应用,为审计工作提供了新的思路和方法,提高了审计效率和精准度,为经济责任审计工作注入了新的活力和动力。
本文将从大数据技术在经济责任审计中的应用情况、优势和未来发展趋势等方面进行探讨,以期为相关领域的研究工作提供一些思路和启发。
1. 数据挖掘技术在审计中的应用数据挖掘技术是大数据技术的重要组成部分,通过对大规模数据的分析和处理,可以发现隐藏在数据背后的规律和信息。
在经济责任审计中,数据挖掘技术可以帮助审计人员更加深入地了解被审计单位的经济活动情况,发现潜在的风险和问题。
通过对大数据的挖掘分析,审计人员可以快速准确地找到需要重点关注的数据点,从而提高审计效率和精准度。
2. 数据分析技术在审计中的应用大数据时代,数据量庞大、种类繁多,如何从海量数据中准确抽取出对审计工作有用的信息成为一个挑战。
数据分析技术可以对大规模数据进行分类、整理和分析,从而为审计人员提供更加清晰和全面的审计数据,为审计结论的形成提供有力支持。
3. 风险预警技术在审计中的应用大数据技术可以帮助审计人员更好地识别潜在的经济责任风险,通过对大规模数据的分析和挖掘,可以及时预警并引导审计重点,从而帮助审计人员更加有效地进行审计工作,降低审计风险和误判的可能性。
二、大数据在经济责任审计中的优势1. 多模态数据融合应用未来随着人工智能和物联网技术的不断发展,大数据不再局限于传统的结构化数据,也包括非结构化数据和多模态数据。
未来大数据在经济责任审计中的应用将更加注重多模态数据的融合应用,通过对多种数据形式的完整性分析,为审计人员提供更加全面的审计数据和信息。
2. 智能化分析和决策支持未来大数据技术的应用将更加智能化,能够帮助审计人员进行更加深入和全面的数据分析和决策支持。
大数据在审计工作中的应用
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大数据在审计工作中的应用
大数据在审计工作中的应用非常广泛。
以下是一些常见的应用:
1. 数据分析和选址:审计师可以利用大数据分析来识别潜在的审计风险和问题,并确定需要重点关注的区域。
他们可以收集和分析大量的数据,以便更好地了解企业的财务状况,并根据分析结果调整审计计划和程序。
2. 预测和模拟:大数据技术可以用来预测未来的财务趋势和变化,并模拟不同的情况和决策对财务状况的影响。
审计师可以利用这些信息来评估企业的健康状况和未来的风险。
3. 数据挖掘和异常检测:大数据分析可以帮助审计师发现不符合预期模式和趋势的异常情况。
他们可以识别出潜在的欺诈行为、错误和漏洞,并采取适当的行动。
4. 自动化和机器学习:大数据技术可以用来自动化一些重复的审计工作,如数据收集和整理。
此外,审计师还可以使用机器学习算法来识别和预测潜在的审计风险和问题。
5. 跨部门合作和数据共享:大数据技术可以促进审计师与其他部门的合作和数据共享。
他们可以通过共享和整合不同部门的数据,从而更好地了解企业的运营情况和风险。
总之,大数据技术可以为审计师提供更多的数据和信息,使他们能够更准确地评估企业的财务状况和风险,并更好地执行其审计职责。
大数据技术在审计中的应用
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大数据技术在审计中的应用【摘要】本文探讨了大数据技术在审计中的应用。
首先介绍了大数据技术在内部审计和外部审计中的应用,包括数据收集、数据分析和挖掘等方面。
其次讨论了大数据技术在风险评估和控制中的应用,可以帮助审计人员更准确地评估和控制潜在风险。
接着分析了大数据技术在数据分析和挖掘中的应用,可以帮助审计人员发现隐藏在海量数据中的规律和异常。
最后探讨了大数据技术在证据收集和文档审核中的应用,提高了审计工作的效率和准确性。
大数据技术在审计中的应用为审计工作提供了更多的可能性和便利,有助于提升审计效率和准确性。
【关键词】大数据技术、审计、内部审计、外部审计、风险评估、控制、数据分析、挖掘、证据收集、文档审核、总结1. 引言1.1 大数据技术在审计中的应用概述随着信息技术的迅猛发展,大数据技术已经逐渐走进审计领域,为审计工作带来了全新的机遇和挑战。
大数据技术以其海量、高速、多样和价值密度大的特点,正在改变审计工作的方式和方法。
在审计中,大数据技术可以实现对海量数据的高效处理和分析,为审计人员提供更准确、更全面的审计依据和信息,提高审计工作的效率和质量。
通过大数据技术,审计人员可以更加快速地识别潜在的审计风险和异常情况,从而及时采取措施进行调查和处理。
大数据技术还可以帮助审计人员进行数据挖掘和分析,发现隐藏在数据背后的规律和关联,为审计结论提供科学的支撑。
大数据技术还可以帮助审计人员更好地收集、整理和审核证据,提高审计的可靠性和准确性。
大数据技术在审计中的应用不仅可以提高审计工作的效率和质量,还可以加强审计的科学性和可靠性,为企业的风险评估和控制提供更好的支持。
随着大数据技术的不断发展和应用,相信将会在审计领域发挥越来越重要的作用。
2. 正文2.1 大数据技术在内部审计中的应用内部审计是组织内部对经营管理、控制及风险管理程序的独立和客观评价。
大数据技术在内部审计中的应用为审计员提供了更广阔的视角和更深入的洞察力,有助于发现潜在的风险和问题。
浅谈信息技术对审计的影响
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浅谈信息技术对审计的影响在当今数字化的时代,信息技术的飞速发展给各个领域都带来了深刻的变革,审计行业也不例外。
信息技术的广泛应用,不仅改变了审计的方法和手段,也对审计人员的素质和能力提出了新的要求,同时还影响着审计的风险和质量。
首先,信息技术改变了审计证据的获取方式。
过去,审计人员主要依赖纸质文件和手工记录来收集证据,这不仅效率低下,而且容易出现遗漏和错误。
如今,随着企业信息化程度的提高,大量的业务数据都以电子形式存储在数据库中。
审计人员可以通过计算机技术直接访问和获取这些数据,大大提高了证据收集的效率和准确性。
例如,利用数据挖掘技术,审计人员可以从海量的数据中快速筛选出有价值的信息,发现潜在的风险点和异常情况。
其次,信息技术丰富了审计的方法和工具。
审计软件的出现使得审计工作更加自动化和智能化。
这些软件可以自动执行一些重复性的工作,如数据核对、报表生成等,从而节省了审计人员的时间和精力,使他们能够将更多的注意力集中在风险评估和实质性测试上。
此外,还有一些专门用于数据分析和审计的工具,如 Excel 中的数据分析功能、SQL 语言等,它们为审计人员提供了强大的数据分析能力,帮助他们更好地发现问题和解决问题。
然而,信息技术在给审计带来便利的同时,也带来了一些新的挑战。
信息技术的发展使得审计线索变得更加模糊和复杂。
在传统的手工会计系统中,每一笔业务都有清晰的书面记录,审计线索一目了然。
但在信息化环境下,很多业务流程都是通过计算机程序自动完成的,数据的修改和删除可能不会留下明显的痕迹,这就给审计追踪带来了困难。
审计人员需要具备更强的信息技术知识和技能,才能有效地寻找和恢复审计线索。
信息安全问题也成为了审计中的一个重要风险。
随着网络技术的普及,企业的数据面临着来自内部和外部的各种安全威胁,如黑客攻击、病毒感染、数据泄露等。
如果审计人员在获取和处理审计数据的过程中没有采取有效的安全措施,就可能导致数据被篡改、丢失或泄露,从而影响审计的质量和独立性。
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该技术是目前数据挖掘在审计工作使用的较为成熟的技术。审计人员通过建立统计模型对搜集的被审计单位以及同类型单位的大量财务、业务历史数据进行分析,挖掘内部存在的函数关系或相关关系,然后对审计期间内的相关数据进行合理预测。通过将分析的预测值和审计值进行比较,从而帮助审计人员发现疑点。例如对某些财务指标进行深层次挖掘,可以发现异常指标数据,获得审计线索。
(三)运用孤立点分析技术挖掘审计疑点
孤立点是指明显偏离其他数据,即不满足一般模式或行为的数据。孤立点分析是数据挖掘中的一项重要技术,用来发现数据源中显著不同于其他数据或行为的异常数据和异常行为。
在常规审计中,被审数据的孤立点往往是审计人员依靠职业敏感,凭借一双“火眼金睛”来发现的。而面对海量的电子数据,审计人员则需要利用计算机强大的数据分析能力,采用孤立点检测算法,发现异常审计数据或异常发生频率等,从而发现有可能隐藏的违规行为。特别要强调的是,孤立点分析方法如与信息系统审计技术实现有机结合,能够达到更为理想的效果。利用这种方法确定孤立点后,审计人员可将审计样本选在孤立点数据上,通过采用信息系统审计技术,如利用快照点捕捉问题数据,利用嵌入式审计模块进行实时监控等方法,达到锁定疑点数据的目的。
浅谈数据挖掘技术在信息系统审计中的实际运用
【摘要】本文简要介绍了审计中常用的四种数据挖掘技术,并探讨了各项技术在信息系统审计中的实际应用,侧重对产生数据的信息系统本身如何进行数据挖掘分析,发现审计疑点作了探索和研究,对今后数据挖掘技术在信息系统审计中如何得到有效运用进行了发展策略分析。
审计人员在对信息系统安全审计中,可以借助该技术实现对计算机日志的审查。计算机日志记录了计算机系统发生的各种重要事件,通过它,可以了解系统运行状况,审核安全事件,发现差错异常,从而对系统安全给予全面评价。但是计算机日志种类繁多、格式差别巨大,大小呈级数增长,也给审计人员带了巨大工作压力。在这种情况下,聚类分析起到了事半功倍的作用。审计人员将收集到的同类日志数据导入到数据挖掘工具中,如SQL2005中的Microsoft Analysis Services工具,选择聚类挖掘模型,就可利用其强大的分析功能实现日志数据的分类,“魔法般”地将非正常的日志记录从正常的日志数据中区分出来,例如登录时间在半夜的日志记录,暴力攻击的日志记录等,为后续审查评价提供了线索。
(四)运用关联分析技术揭示关键属性
关联分析技术是从操作数据库的所有细节或事务中抽取频繁出现的模式,进而总结出一组事件或条目与其他事件或条目的相互联系。
在对财务或业务数据的审计中,同类或不同类会计科目及数据项之间,可能存在某种对应关系,利用关联分析方法来查找、分析,可发现一些隐藏的经济活动,挖掘出数据的各个属性间可能的相互影响,为后续审计工作提供参考。继续以医院信息系统审计项目为例,审计组对住院病人费用进行了专项分析,以寻求影响其费用形成的最重要因素。首先从住院病人费用等表中选取病人的年龄、诊断病种、住院病区、住院天数、治疗结果、药品费用等属性作为分析项,然后建立关联分析挖掘模型,通过运用强关联原则,得出挖掘结果:药品费用和住院天数决定了病人的住院总费用。于是,审计人员将重点锁定于对上述两项重要属性的审查,最终发现该院存在违规设置住院天数计算规则以及超标准药品加价的问题。同样该技术也可与信息系统审计技术结合运用。
(二)运用聚类分析技术确定审计重点
聚类分析就是把一个数据集分解或划分成不同的组,使同一组中的对象尽可能相似,不同组中的对象尽可能相异。通过聚类,容易识别出密集的和稀疏的区域,发现全局的分布模式和数据属性之间的相互关系。
在审计过程中,通常是利用聚类分析技术对信息系统中被审计单位的同类型的财务数据或者业务数据进行分组,使其成为有相似特性的聚集。一般说来,财务数据及重要业务数据(如销售数据)的变动具有一定的规律性。所以如果某些数据处于稀疏区域,说明其变动表现异常,需要重点关注。同时通过观察该区域记录的特征,可以发现审计需要查证的问题特征。
(二)及时出台信息系统审计操作指南
审计机关应当尽快组织制定出台相关信息系统审计准则和审计指南,特别是对信息系统数据挖掘的操作规程,如系统日志分析,以规范和指导信息系统审计实践,提高数据挖掘质量,防范和规避审计风险。
(三)建立完备的信息系统审计专业人才队伍
要熟练运用数据挖掘技术,开展好信息系统审计,审计机关和审计人员应当提高认识,高度重视,树立攻坚克难的精神。同时,各级审计机关应加大力度开展各种形式的培训,培养和引进一批熟悉和精通审计和计算机专业知识,掌握数据挖掘技术的高端复合性人才。(
三、数据挖掘技术在信息系统审计中有效运用的发展策略
(一)开发高效易用的数据挖掘工具
目前常见的数据挖掘工具大多是国外公司开发的通用数据挖掘软件,大多数审计人员难以做到在日常审计中熟练掌握运用,这也成为制约数据挖掘技术在信息系统审计中被广泛采用的主要原因之一。因此开发出一套满足审计需求,简便易学,高效易用的数据挖掘工具已成为当务之急。这套挖掘工具既可作为应用软件单独开发,也可集成于信息系统审计软件的功能模块中,但都必须涵盖常用的各种数据挖掘技术,同时融合多项典型信息系统审计数据挖掘示例的经验模型。只有这样才能帮助审计人员快速定义具体业务,选择合适挖掘技术,准确建立模型,提高工作效率。
目前信息系统审计面临的一大难题就是如何应对数据日益海量化的挑战。这里的数据不光是指信息系统输出的被审单位财务、业务数据,还包括与信息系统本身密切相关的数据,如日志数据,系统开发的进度费用数据等。必须从海量数据中快速有效地发现其中蕴含的规律和特点,挖掘出审计线索,扩大审计成果,降低审计风险。要实现这一目标,数据挖掘技术就成为一把金钥匙,它为信息系统审计提供了新的思路和方法。
一、 数据挖掘概述
数据挖掘是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中,人们事先不知道的,但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘在信息系统审计过程中发挥着举足轻重的作用。因为它不仅可以对信息系统产生的被审计单位财务、业务数据进行深层次分析和研究,揭示其本来特征和内在联系,而且可以通过模型匹配和挖掘算法实现其在信息系统开发审计、安全审计等方面的应用。此外,通过数据挖掘技术与信息系统审计技术的有效结合可确定快照技术中快照点的选择问题,以及确定系统控制审计复核文件中嵌入审计程序应采集什么信息。
【关键词信息技术的飞速发展与广泛应用,被审计单位的经营、管理和核算模式正在发生显著的变化,愈来愈依赖于高效、复杂而又庞大的信息系统,同时传统的会计核算、经营管理系统的构成要素也随之改变。审计人员面临的原始资料不再仅仅是手工的凭证、账簿和报表,而是信息系统本身及其高度集中的大量电子数据。信息系统审计作为信息环境下一种全新的审计方式,日益彰显其重要地位。
二、数据挖掘技术在信息系统审计中的运用研究
数据挖掘技术很多,笔者在此仅列举目前最有可能运用于审计工作中的几种常见技术。运用这些技术可以实现对被审数据进行综合分析处理,从而提高信息系统审计的效率和质量,降低审计风险。
(一) 运用统计分析技术发现偏差数据
统计分析技术是指利用统计学原理对数据库字段项之间存在的函数关系或相关关系进行科学分析的方法。具体方法包括常用统计(求大量数据中的最大、最小、汇总、平均值等)、回归分析(用回归方程来表示变量间的数量关系)、差异分析(从样本统计量的值得出差异来确定总体参数之间是否存在差异)等。
例如,在某医院信息系统审计项目中,审计人员选取了该院门诊处方明细库上半年度的全部数据,对半年内向同一病人开同一种药品的处方数在两张以上的处方所间隔的天数进行了孤立点分析。结果表明与正常数据分布图形态相比较,出现了若干处明显的低值。孤立点分布在0~2天。经延伸审计,发现该院存在大处方开药情况。于是,审计人员将审计样本选在孤立点数据上,利用快照技术迅速在全年度数据中捕捉到了疑点记录,大大提高了审计效率。
统计分析技术在信息系统开发审计阶段同样可得到很好的运用。作为开发阶段审计的重中之重就是对信息系统项目进度与成本费用的控制审查。审计人员通过借鉴同类型项目经验数据,对项目进度与成本费用建立统计分析模型,按照项目计划预测出实现预定进度所发生的成本费用,然后与项目实际发生的费用进行比较,判断成本费用是否得到有效控制。通过对偏离较大支出实施进一步审查,确定项目实施过程中资源是否合理配置,有无存在损失、浪费等不合理支出情况。