智慧审计的七种武器之知识图谱
大数据审计研究综述与展望基于Citespace的知识图谱分析
(2)研究趋势分析
通过Citespace知识图谱分析，我们可以发现大数据审计研究的发展趋势。目 前，基于机器学习和数据挖掘的大数据审计方法越来越受到。未来，这些方法 和技术可能会成为大数据审计研究的主流方向。此外，随着区块链技术的不断 发展，区块链与大数据审计的结合也可能会成为未来的一个研究趋势。
2、基于Citespace的大数据审计 研究展望
(1)研究热点预测
通过分析现有的大数据审计文献，我们可以发现目前的研究热点主要集中在大 数据技术应用、审计数据挖掘、风险评估等方面。未来，随着大数据技术的不 断发展和应用领域的拓宽，大数据审计的研究热点也会不断扩展和深化。例如， 可能会涉及到数据治理、数据安全、隐私保护等更多方面的问题。
(3)大数据审计的风险和挑战：部分研究者到了大数据审计存在的风险和挑战， 如数据安全、隐私保护、技术难度等，并探讨了相应的解决方案。
二、基于Citespace知识图谱分 析的未来展望
1、Citespace知识图谱简介
Citespace是一种可视化知识图谱工具，可以帮助研究者们更好地理解和展示 某一领域的研究现状和发展趋势。通过Citespace，我们可以绘制出某一主题 的关键词共现图、作者合作图等，便更全面地了解该主题的研究现状和热点。
(1)大数据审计的方法和技术：研究者们不断探索新的审计方法和技术的，例 如基于大数据的异常检测、聚类分析、关联规则挖掘等，以适应海量、高维、 异构的审计数据。
(2)大数据审计的实践应用：许多研究者将大数据审计方法和技术应用于实践， 涉及到诸多领域如金融、医疗、政府等。例如，利用大数据技术对银行客户信 贷风险进行评估，对医疗机构进行医疗费用分析，对政府部门进行绩效审计等。
3、加强数据驱动的决策和政策制定研究。随着大数据和人工智能等新技术的 不断发展，数据驱动的决策和政策制定逐渐成为可能。未来，应加强这方面的 研究，利用大数据的优势来提高决策和政策制定的效率和准确性。
审计学习导图-审计知识点树状图(清晰可放大PDF)
函证程序函证的项目应收账款除不重要“或”函证很可能无效之外，均应函证无效的情形：以往回函率低、特定行业、制度规定函证主要选择金额大、账龄长的（应对高估风险）应付账款函证主要选择交易频繁但余额小的（应对低估风险）银行存款除不重要“且”风险低之外，均应函证注意：函证对象包括零余额账户和本期注销的账户第三方保管的存货若存货是重要的，应当函证或实地检查函证的考虑1.函证的形式积极式：可靠性高；消极式：可靠性低使用消极式的条件：小余额、风险低、错报少、认真对2.函证的时间通常在期末实施，若风险低可在期中实施3.不符事项函证差异要调查，调查不能只询问在使用审计抽样时，要根据样本错报推断总体错报4.未收到回函与对方联系，考虑再次发函实施替代程序：检查原始单据、对账记录、期后回款若回函是必要的，则无法替代，应考虑对审计意见的影响5.管理层拒绝函证合理：实施替代程序不合理：审计范围受限，考虑对审计意见的影响6.被询证者多嘴限制条款：影响可靠性免责条款：不影响可靠性函证的控制发函前：核对一致再发出核对函证信息和收件人地址典型错误：由企业填写函证信息，注册会计师未进行核对发函时：亲自发出防舞弊邮寄：CPA亲自发函；跟函：对函证的全过程保持控制典型错误：交给被审单位代为发函、未对全过程保持控制收回时：仔细评价可靠性回函应直接寄给注册会计师应验证回函中的发件地址与被询证者的地址是否一致应验证询证函上的签章是否与被询证者的名称一致典型错误：函证由被审单位转交；回函地址、签章不一致审计抽样设计样本选取测试项目的方法选取特定项目测试总体不完整，不能用来推测总体审计抽样所有项目都有被选取的机会，因此可以用来推测总体审计抽样的目的用于控制测试属性抽样：评价内控是否得到有效执行用于细节测试变量抽样：推测总体中存在错报的金额抽样风险与非抽样风险抽样风险：与测试数量相关与样本规模反向变动非抽样风险：与测试质量相关如审计程序设计、执行不恰当抽样风险的类型控制测试信赖不足冤枉好人信赖过度相信坏人细节测试误拒风险冤枉好人误受风险相信坏人选取样本总体方法统计抽样随机选取样本、运用概率论评价样本结果非统计抽样不满足上述条件的其他方法选样方法通用随机选样、系统选样通常不使用整群选样仅用于非统计抽样随意选样仅用于统计抽样传统变量抽样、货币单元抽样分层通过降低每层的变异性以降低抽样风险影响样本规模的因素同向关系总体的变异性、预计总体错报/偏差反向关系误受风险/信赖过度风险、可容忍错报/偏差几乎没有影响总体规模无法找到抽样单元时不能直接进行替代，要考虑是否属于错报评价样本可容忍错报应当等于或低于实际执行的重要性总体错报VS可容忍错报大于等于总体不能接受远远小于总体可以接受小于但接近不能直接接受，应扩大测试范围工作底稿基本概念含义对审计过程所做的记录作用依据、证明、工作、监督内容不包括初：不全面或初步思考的记录废：因存在错误而作废的记录重：重复的文件和记录替：已被替代的文件和记录注意事项若调整重大错报风险、审计计划等，之前的底稿应当保留归档期限归档期限审计报告日起60日内归档保存期限审计报告日起至少保存10年注意事项未完成的业务也应自业务中止日起进行归档和保存组成部分审计报告日早的，保存期限自集团报告日算起工作底稿的变动归档期间原则：底稿归档是事务性工作，不涉及实施新的审计程序可以对工作底稿进行分类和整理、对规整工作签字认可可以删除被取代的底稿、记录审计报告日前已获取的证据归档后不得删除底稿修改或增加底稿仅限于对已实施的程序补充记录对新发生的期后事项追加审计程序修改或增加底稿应当记录修改的理由（仅限于上述两点）修改与复核的人员修改与复核的时间两类特殊的风险仅通过实质性程序无法应对的风险情形：业务量巨大，对日常交易采用高度自动化处理要求：1.应当了解内控，若预期内控可靠应执行控制测试2.若内控不可靠，则无法获取充分适当的审计证据3.即使内控可靠，也应当对重大事项实施实质性程序特别风险应当评估为特别风险的事项：一般需同时满足：金额重大，且容易出错其他特殊情况：舞弊、管理层凌驾于控制之上的风险对于特别风险的特别要求：风险识别阶段：判断是否属于特别风险时，无需考虑控制风险评估阶段：了解内部控制必须做特别风险应当有控制，无控制属于内控重大缺陷风险应对阶段：控制测试可以不做实质性程序中的细节测试必须做前期证据、期中证据都不可靠应对舞弊风险的3项措施：总体应对措施选老将，看估计，难预见针对舞弊导致的认定层次重大错报风险实施审计程序针对管理层凌驾于控制之上的风险实施审计程序测分录看估计评理由采购付款循环成本费用的实质性程序虚增成本费用发生认定：逆查计价测试；查单据；查合理性隐藏成本费用完整性认定：顺查利用内控：检查与供应商的对账记录守株待兔：检查期后入账和期后付款特殊事项将费用资本化无形资产/开发支出：存在管理费用：完整性少计提减值准备应收账款等资产：计价与分摊资产减值损失：完整性业务流程及内部控制三单核对：订货单、验收单、发票风险：虚构负债套现控制：检查三单是否齐全存在/发生风险：入账金额错误控制：核对金额是否一致计价/准确风险：报销私人费用控制：检查是否属于公司的支出权利与义务连续编号+顺查风险：漏记采购交易控制：月底未收到发票，根据“两单”暂估负债完整性监盘程序制定监盘计划（监盘前）要求若存货对财务报表是重要的，应当进行监盘作用能够证明存货的存在认定；可以为其他认定提供部分证据逻辑盘点数=存货台账=存货明细账，以此来确认存货的数量时间在非报表日监盘，应进行倒推并对之间的变动进行测试范围不可预见性：不通知、同天同类监盘、连续审计变更地点性质通常属于控制测试。
内部审计的数智化研究脉络梳理——基于CiteSpace的知识图谱分析
内部审计的数智化研究脉络梳理——基于CiteSpace的知识
图谱分析
孟志华;于蕊瑗
【期刊名称】《中国内部审计》
【年(卷),期】2024()2
【摘要】随着我国人工智能的发展进入新阶段,发展数字化与智能化对内部审计职业产生了重要影响,梳理内部审计数智化的研究脉络有利于该领域学者进行更深入
研究。
本文利用CiteSpace对相关文献内容进行分析,绘制出我国内部审计数智化
知识图谱,从时间划分、高被引文献和作者合著、发文机构、文章关键词等不同层
次分析来绘制出我国内部审计数智化研究现状。
最后就内部审计数智化的审计服务、审计方式、审计模式、审计人才四个方面进行概括与发展,并指出内部审计数智化
的未来发展方向。
【总页数】10页(P18-27)
【作者】孟志华;于蕊瑗
【作者单位】兰州财经大学会计学院
【正文语种】中文
【中图分类】F23
【相关文献】
1.我国网络意识形态研究的发展脉络与未来进路——基于CiteSpace知识图谱的
可视化计量分析2.乡村振兴战略下我国乡村自媒体研究状况、热点与研究脉络分
析——基于CiteSpace知识图谱的可视化分析3.我国城市社会化养老的发展脉络与研究前沿——基于CiteSpace的知识图谱分析4.数智驱动下基于CiteSpace的智慧图书馆研究的知识图谱分析
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审计行业的现代化工具与技术介绍
审计行业的现代化工具与技术介绍在当今信息时代，审计行业也正迎来了现代化工具与技术的快速发展，这些新工具和技术不仅极大地提高了审计工作的效率，还改变了审计的方式和方法。
本文将为大家介绍审计行业的现代化工具与技术。
一、数据分析工具数据分析是审计工作中至关重要的一项任务。
传统的审计方法常常依赖于手工收集、整理和分析数据，费时费力且容易出错。
然而，现代化的数据分析工具极大地简化了这个过程，并提供了更准确、更全面的结果。
1. 数据挖掘工具：通过大数据技术，审计师能够从庞杂的数据中挖掘出有价值的信息。
这些工具能够分析海量数据，识别出异常模式和趋势，并作出风险提示。
2. 数据可视化工具：审计报告通常需要将复杂的数据以直观的图表形式展示，以便于决策者理解。
数据可视化工具能够将数据转化为易于理解和分析的图表和图像，使审计报告更具说服力。
二、人工智能技术人工智能技术的飞速发展也给审计行业带来了极大的变革。
通过模拟人类智能和学习能力，人工智能技术能够在短时间内处理大量的复杂问题。
1. 自然语言处理（NLP）：NLP技术使得计算机能够理解和处理人类语言。
在审计领域中，NLP技术可以帮助审计师快速分析和理解大量的合同、文件和审计报告。
2. 机器学习：通过对大量数据的学习和分析，机器学习技术能够识别出重复性的审计任务，并自动完成。
这极大地提高了审计工作的效率，从而节约了时间和成本。
三、云计算技术云计算技术是指通过网络连接的一组共享的计算资源，包括存储、数据库和软件工具。
对于审计行业来说，云计算技术可以提供更强大、更安全的数据处理和存储能力。
1. 云存储：审计工作需要大量的数据存储空间和备份机制。
云存储技术能够帮助审计师实现数据备份和存储的自动化，并提供高可靠性和可扩展性。
2. 云计算平台：通过云计算平台，审计师能够在任何地点使用企业级的审计工具和资源。
这种灵活性不仅提高了审计工作的效率，还便于审计师之间的协作和信息共享。
四、区块链技术区块链技术是一种去中心化的分布式账本技术，可以记录和验证交易。
大数据驱动智慧审计——金融大数据审计趋势和挑战
审计广角AUDITING SCOPE大数据驱动智慧审计——金融大数据审计趋势和挑战闻豪 合肥工业大学管理学院摘要：大数据审计系统性强，影响深远，科技强审是21世纪以来审计发展最显著的特征之一，金融审计对防范化解金融风险、提高金融治理水平发挥着关键作用。
本文从分析金融大数据审计趋势和挑战角度出发，建议要利用好我国现有的审计信息化基础优势；加快金融审计创新步伐；强化政策落实和风险识别；提出进一步完善金融审计相关的法律法规是实现金融审计有法可依的重要举措；实现风险精准识别是金融审计发挥监督作用的重要保证；转变为“总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究”的大数据审计模式有利于实现审计监督常态化和全覆盖；大数据审计人才培养至关重要。
关键词：大数据；金融；审计；风险引言现代经济中，金融占核心地位，在国民经济中发挥着不可替代的作用。
金融审计是实现货币稳定、金融助力实体经济发展的重要推动力，也是“健全金融监管体系，守住不发生系统性金融风险的底线”重要手段。
智能化的大数据审计技术可以对跨地区跨系统跨年度的巨量电子数据进行实时挖掘分析，有助于有效识别系统性金融风险，建立安全高效的金融体系。
本文从新技术新方法对金融审计的影响角度出发，浅析金融大数据审计的趋势和挑战：一、金融大数据审计趋势（一）审计平台化（1）没有大数据政府审计平台和计算系统的支撑就没有大数据政府审计，大数据政府审计平台是实现大数据、人工智能、移动互联网、云计算在政府审计领域应用的重要渠道。
审计署目前正在推进建设的金审工程三期项目从2002年被国家获批的第一个电子政务建设项目金审工程一期项目发展而来，经过十几年的发展促进了政府审计管理系统的自动化和智能化。
计算机审计由特派办推广使用发展到各地审计部门普遍使用。
一些国家审计机关建立了完善的大数据审计指挥中心、大数据共享中心和大数据审计应用平台。
以Python，R语言为基础的数据分析平台通过机器学习算法、Tableau为代表的视化分析技术、自然语言处理等新方法新技术来分析预警金融风险和确定重点审计事项。
知识图谱技术在商业银行审计中的应用研究
2、违规检测：利用知识图谱技术对银行内部和外部的海量数据进行挖掘和分 析，发现数据中的异常模式和关联关系，进而检测出违规操作和欺诈行为。
3、审计决策支持：通过构建知识图谱，将的决策支持，提高审计效率和准确性。
三、研究方法
本次演示采用文献调研和案例分析相结合的方法，对知识图谱技术在商业银行 审计中的应用进行研究。首先，通过文献调研了解知识图谱技术的发展现状和 应用情况，分析其在商业银行审计中的优势和局限性。其次，运用案例分析法， 选取具有代表性的商业银行审计案例，深入探讨知识图谱技术在审计过程中的 具体应用和效果。
2、数据分析：商业银行内部审计应充分利用数据。
参考内容二
随着技术的不断发展，新闻领域正面临着前所未有的挑战和机遇。知识图谱技 术作为一种新兴的技术手段，已经在多个领域得到了广泛应用，但在新闻领域 中的应用尚处于探索阶段。本次演示将探讨知识图谱技术在新闻领域中的应用 思考，以期为新闻行业的未来发展提供新的思路和方向。
一、现代风险导向审计的内涵与 特点
现代风险导向审计以风险评估为核心，将审计重心前移至风险评估，以科学的 分析方法和大量的数据为基础，通过对被审计单位的内部控制系统进行深入了 解和评估，确定审计重点和优先次序，从而合理分配审计资源，提高审计效率 和效果。它具有以下特点：
1、以风险评估为核心：现代风险导向审计将审计重心放在风险评估上，通过 对被审计单位的风险进行全面、系统和深入的分析，确定审计目标和重点，从 而更好地为银行风险管理提供服务。
四、结果与讨论
通过文献调研和案例分析，本次演示得出了以下结论：
1、知识图谱技术在商业银行审计中具有广泛的应用前景，可以为审计工作提 供全面、系统的支持。
2、通过构建客户知识图谱，可以实现对客户风险的准确评估，为商业银行制 定科学的风险控制策略提供依据。
智能审计机器人在实践中运用
智能审计机器人在实践中运用目录一、智能审计机器人概述 (1)1.1 智能审计机器人的定义 (2)1.2 智能审计机器人的发展历程 (3)1.3 智能审计机器人的应用领域 (4)二、智能审计机器人技术架构 (5)2.1 智能审计机器人的基本组成部分 (6)2.2 智能审计机器人的技术特点 (7)三、智能审计机器人在企业内部审计中的应用 (8)3.1 智能审计机器人在财务审计中的应用 (10)3.2 智能审计机器人在税务审计中的应用 (11)3.3 智能审计机器人在内部控制审计中的应用 (12)四、智能审计机器人在外部审计中的应用 (13)4.1 智能审计机器人在证券市场审计中的应用 (15)4.2 智能审计机器人在银行业审计中的应用 (16)五、智能审计机器人的优势与挑战 (17)5.1 智能审计机器人的优势 (19)5.2 智能审计机器人面临的挑战 (20)六、结论与展望 (22)一、智能审计机器人概述随着信息技术的飞速发展，审计工作也在不断地进行创新和变革。
智能审计机器人作为一种新兴的审计工具，已经在实践中得到了广泛的应用。
智能审计机器人是一种基于人工智能技术的自动化审计系统，它可以模拟人类审计员的行为，对大量的审计数据进行分析和处理，从而提高审计的效率和质量。
高度自动化：智能审计机器人可以自动完成审计任务，无需人工干预，大大提高了审计工作的效率。
强大的数据分析能力：智能审计机器人可以对大量的审计数据进行快速、准确的分析，帮助审计员发现潜在的问题和风险。
可定制性：智能审计机器人可以根据不同的审计需求进行定制，满足各种复杂场景的审计要求。
实时监控与反馈：智能审计机器人可以实时监控审计过程，及时发现问题并提供反馈，有助于审计员调整工作策略。
持续学习与优化：智能审计机器人可以通过不断学习和积累经验，不断提高自身的审计能力，实现自我优化。
智能审计机器人作为一种具有高度自动化、强大数据分析能力和可定制性的审计工具，已经在实践中取得了显著的成果。
NLP自然语言处理和知识图谱及其在财务中的应用
1、标准化过程中总部管理与业务变化的频率差异，一般会选择控制导向，导致财务数据基础的收敛。 2、财务对业务数据的释义过程及系统化，往往基于人为结构化机制展开，导致数据入口的收敛。 3、上述收敛趋势在制度上不利于财务数据对于业务发展的支持，尤其是不确定性的业务。
5
背景三：技术驱动下财务管理迎来了第三次大变革
和其他方法相比，提出的方法具有很高的并发 性能（20-40倍）
比较方法 character
flask flask+gunicorn+nginx
句子级别准确率 0.49 0.79 0.79
比较方法 character
flask flask+gunicorn+nginx
平均响应时间（s） 6.858 3.324 0.178
对话管理引擎
通用函数 （数据解析和服务调用）
技能定制函数 （技能特定业务逻辑）
平台接入
业务接口
逻辑处理
结果返回
对话策略1
对话策略2
…
对话策略N
13
基于语义表达的社交属性生成
⚫ 基于神经机器翻译的释义生成
相关研究成果已申请专利（公开号：109885830A）并获博士后基金
语料库构建
数据预处理
模型构建
4. J. Zeng, J. Che, C. X. Xing, L. J. Zhang. A Two-Stage Bi-LSTM Model for Chinese Company Name Recognition. In Proceedings of International Conference on AI and Mobile Services (AIMS), pp. 3-15, Springer, 2018. (EI)
会计行业的智能化审计工具
会计行业的智能化审计工具随着科技的不断发展，智能化技术在各行业中广泛应用，会计行业也不例外。
智能化审计工具正逐渐成为会计行业的必备工具，它们能够提高审计的效率和准确性，减少错误和漏洞的发生，极大地便利了会计人员的工作。
本文将就会计行业的智能化审计工具进行详细的介绍和分析。
一、智能化审计工具的概述智能化审计工具是指利用人工智能、大数据、机器学习等技术，对会计数据进行分析、处理和检查的工具。
它们能够自动化完成大部分审计过程，减少了人工的参与，提高了审计的效率和准确性。
智能化审计工具可以应用在各个阶段和环节，包括数据采集、数据处理、核对和验证等。
二、智能化审计工具的种类1. 数据采集类工具：这类工具主要用于会计数据的采集和整理，能够自动从各个财务系统中提取数据，并进行分类和规范化处理。
例如，可以使用数据抓取工具从企业的财务软件中提取报表数据，避免手工录入的繁琐和错误。
2. 数据处理类工具：这类工具主要用于会计数据的分析和处理，通过对海量数据进行智能化的筛选和过滤，能够快速梳理出异常和风险点。
例如，可以使用数据挖掘和机器学习算法，对财务数据进行模式发现和异常检测，帮助审计人员发现可能存在的违规和错误。
3. 核对和验证类工具：这类工具主要用于对会计数据的核对和验证，能够自动比对不同数据源的数据，发现数据不一致和异常情况。
例如，可以使用智能对账工具，对企业的财务报表和银行账户进行对比，确保数据的一致性和准确性。
三、智能化审计工具的优势1. 提高审计效率：智能化审计工具能够自动完成大部分的审计工作，减少了人工的参与，节省了审计人员的时间和精力。
同时，智能化审计工具具有高速性和高精度，能够更快地完成审计任务，并减少错误的发生。
2. 提高审计准确性：智能化审计工具能够运用先进的算法和技术，对海量数据进行深入的分析和挖掘，能够发现隐藏在数据中的潜在规律和异常情况。
通过智能化的核对和验证，能够减少错误和漏洞的发生，保证审计结果的准确性和可靠性。
数据库管理在企业知识管理中的知识图谱构建与知识推荐
数据库管理在企业知识管理中的知识图谱构建与知识推荐概述：随着信息技术的不断发展与进步，知识管理在企业中的重要性日益凸显。
数据库管理作为一种关键的技术手段，对企业知识管理起着至关重要的作用。
本文将重点探讨数据库管理在企业知识管理中的两个关键方面，即知识图谱构建和知识推荐。
一、知识图谱构建：知识图谱是通过对知识进行关联、链接和组织，形成用于表示和推理知识的图谱结构。
在企业知识管理中，知识图谱的构建可以帮助企业更好地理解和利用各类知识资源。
数据库管理在知识图谱构建中发挥着关键作用，以下是几个关键步骤：1. 数据源整合和清洗：企业中的知识数据往往分散在各个部门和系统中，需要通过数据库管理将这些分散的数据源进行整合。
同时，对于数据中的噪声、冗余和不一致之处，数据库管理可以帮助进行清洗、规范化和标准化，以确保构建出准确可靠的知识图谱。
2. 知识表示和建模：数据库管理系统可以根据具体的知识模型和需求，对知识数据进行结构化建模。
通过数据库的数据表、关系、索引等功能，可以实现对知识的有效组织和访问。
此外，数据库的数据查询和更新功能可以支持对知识的快速操作和维护，从而为知识图谱的构建提供支持。
3. 关系抽取和链接：知识图谱的核心是将各种知识资源进行关联和链接，以形成知识的语义网络。
数据库管理可以利用知识抽取、推理和链接技术，帮助识别知识之间的关系并进行语义关联。
这样可以从不同角度和维度对知识进行探索和分析，为企业的决策和创新提供支持。
二、知识推荐：知识推荐是通过分析用户的兴趣、行为和需求，向其推荐相关的知识资源。
在企业知识管理中，知识推荐可以帮助提高员工的工作效率和决策能力。
数据库管理可以在知识推荐中发挥以下关键作用：1. 用户建模与个性化推荐：数据库管理可以对用户的数据进行收集和分析，构建用户的兴趣模型。
基于数据库的查询和数据分析，可以从用户的历史行为和数据分析中挖掘用户的兴趣和需求，实现个性化的知识推荐。
例如，在数据库中使用推荐算法可以预测用户的需求，并向其推荐相关的知识资源。
审计数据知识图谱的构建与实现——基于Neo4j图数据库
瓤据庫技术信麵与电睡China Computer & Communication2021年第1期审计数据知识图谱的构建与实现-----基于N e o4j图数据库卢民军叶慕戎张高煜*(上海立信会计金融学院，上海2012〇9)摘要：基于Neo4：j图数据库的知识图谱技术能够将海量审计数据可视化，为高效存储、快速组织和精准表达审计 实体及其之间的数据关联提供支持。
审计工作人员通过审计数据知识图谱能够快速获取审计实体信息并挖掘审计实体之 间的潜在数据关联，达到简化审计流程、提高审计效率的目的。
基于此，本文重点探讨了审计数据知识图谱的构建与实现，希望能够为相关研究提供借鉴。
关键词：Neo4j图数据库；知识图谱；审计；审计数据中图分类号：G353. 1; F239.4 文献标识码：A文章编号：1003-9767 (2021) 01-154-04Construction and Implementation of Knowledge Map of Audit DataBased on the Neo4j Graph DatabaseLU Minjun, YE Murong, ZHANG Gaoyu*(Shanghai L ix in U n ive rsity o f A ccounting and Finance,Shanghai201209, China)A b s tra c t:The knowledge graph technology based on the Neo4j graph database can visu a lize massive au d it data and provide support fo r e ffic ie n t storage,ra p id organization and accurate expression o f a u d it e n titie s and th e ir data associations.A u d it s ta ff can q u ic k ly obtain au d it e n tity inform ation and explore p o tentia l data associations between au d it e n titie s through the au dit data knowledge graph,so as to s im p lify the a u d it process and im prove au dit e ffic ie n c y.Based on th is,th is a rtic le focuses on the construction and rea liza tio n o f the au d it data knowledge graph,hoping to provide a reference fo r related research.K e y w o rd s:Neo4j G raph Database;knowledge map;a u d it;au d it data〇引言随着大数据和人工智能技术的快速发展，我国已从信 息化审计时代逐步进入智能化审计时代。
智慧审计的七种武器之知识图谱
智慧审计的七种武器之知识图谱（来源：德勤微信公众号，2019-05-20）一、前言在大数据和人工智能时代，数据是非常重要的资源。
通过知识图谱，可以将企业海量且繁杂的数据内容整合为一个知识网络，从而突破关系型数据库的限制，更精准、迅速地攫取数据价值，提高内审的效率和精度，为企业打造更加高效、专业的风险管理方案。
二、正文1、形态随着大数据时代的到来，大数据分析技术受到了广泛关注，而将海量的数据转化为知识，是大数据分析的关键。
知识图谱技术提供了一种从海量非结构化数据（如文本、图像）中抽取计算机能够理解的结构化数据的手段，对大数据时代的知识获取、知识共享、知识创新具有非常重要的应用价值。
知识图谱是语义网络的知识库，以语义网络为基础，结合自然语言处理、机器学习、数据挖掘、知识表示等技术，旨在描述客观世界的概念实体事件以及其之间的关系。
通过知识图谱可以高效直观地刻画目标主体（如企业、事件等）之间地关联网络，从而全维度地对企业进行画像，立体复现主体的真实情况和错综复杂的关系。
2、招式相对于传统的知识表示形式，知识图谱可提供更多的隐含知识。
利用知识图谱技术，可以将银行内部、外部海量且繁杂的数据内容整合为一个统一的知识网络，通过与银行业务经验相结合，实现知识图谱技术在银行内部审计中的具体应用。
●反欺诈除了通过信息造假等手段进行欺诈申请外，不少欺诈会涉及团伙作案并形成复杂的关联网络，这就给反欺诈审核带来了新的挑战。
知识图谱包含丰富复杂的关系，这种直观的表示方法可以帮助我们更有效地分析复杂关系中潜在的风险。
●企业风险图谱由于企业业务间的交叉、创新，外部的风险对企业的影响越来越大。
通过构建企业风险图谱可以描绘企业风险视图全貌，结合外部风险点，实现内外部风险数据的融合，从而高效地感知外部风险的传导、渗透对企业的影响。
如果某公司风险发生变动，可以通过经营关系、担保关系、投资等关系进行传播，通过知识图谱可以轻松通过复杂网络挖掘进行判断。
基于知识图谱的人工智能审计模型研究
基于知识图谱的人工智能审计模型研究人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一项前沿技术，正在逐渐渗透到各个领域。
其中，审计领域也开始应用人工智能技术，以提高审计效率和准确性。
知识图谱作为人工智能的重要组成部分，为审计模型的研究提供了新的思路和方法。
知识图谱是一种结构化的知识表示模型，它将现实世界中的实体和概念以及它们之间的关系进行了建模。
在审计领域，知识图谱可以将企业的各种信息进行结构化表示，包括财务报表、合同、税务信息等。
通过将这些信息与审计规则和方法相结合，可以构建一个全面而准确的审计模型。
首先，知识图谱可以帮助审计人员更好地理解企业的业务模式和运营情况。
通过将企业的各个环节进行关联，知识图谱可以展现企业的价值链和供应链，帮助审计人员了解企业的核心业务和关键风险点。
同时，知识图谱还可以将企业的财务数据与其他非财务数据进行关联，提供更全面的信息支持。
其次，知识图谱可以辅助审计人员进行数据分析和风险评估。
在传统审计中，审计人员需要对大量的数据进行筛选和整理，以找出潜在的风险点。
而知识图谱可以通过对数据的关联和挖掘，自动发现数据中的异常和规律，提供有针对性的审计建议。
此外，知识图谱还可以帮助审计人员进行数据可视化，以便更好地理解和解释审计结果。
另外，知识图谱还可以提高审计的自动化程度。
在传统审计中，审计人员需要手动梳理和整理企业的各种信息，耗费大量时间和精力。
而知识图谱可以将这些信息进行自动化处理，提供结构化的数据和关系，减轻审计人员的工作负担。
同时，知识图谱还可以通过机器学习和自然语言处理等技术，自动发现和识别审计中的问题和异常。
然而，基于知识图谱的人工智能审计模型也面临一些挑战和限制。
首先，知识图谱的构建需要大量的数据和专业知识，而这些资源在实际应用中可能存在不足。
其次，知识图谱的维护和更新也需要耗费大量的时间和精力，需要建立完善的数据管理和更新机制。
此外，知识图谱的应用还需要解决数据隐私和安全等问题，以保护企业和个人的信息安全。
知识图谱技术在企业计算机辅助审计中的应用研究
知识图谱技术在企业计算机辅助审计中的应用研究随着人工智能和大数据技术的不断发展，各行各业都开始关注和应用知识图谱技术。
企业计算机辅助审计也不例外。
知识图谱技术可以将企业的数据进行结构化、语义化，从数据中挖掘出有价值的信息，提高审计的效率和精度。
一、知识图谱技术的基本原理知识图谱技术是基于人工智能、自然语言处理、语义网等技术进行开发的一种抽象模型，可以描述事物之间的关系和属性。
其基本原理是将数据进行结构化、语义化处理，建立一个实体关系网络模型，即实体之间的关系以及它们各自的属性描述。
知识图谱技术的核心是语义解析，即通过各种自然语言处理技术将数据中的语义信息提取出来，并将其映射到结构化的实体-关系-属性图中。
二、知识图谱技术在企业计算机辅助审计中的应用1. 风险评估通过建立企业的知识图谱，可以将企业的各个部门、业务、人员等信息进行结构化、语义化处理，并将其映射到知识图谱中。
通过对知识图谱的分析，审计师可以快速了解企业的规模、业务范围、关键业务流程、主要利益相关方等信息，并对其风险进行评估。
例如，如果某个业务流程的关键节点存在较高的风险，审计师可以快速找到相关信息，并采取相应措施予以防范。
2. 异常检测知识图谱中的实体-关系-属性图对于检测企业的异常行为非常有帮助。
例如，如果某个员工在短时间内频繁更改某个客户的信息，就有可能存在欺诈行为。
审计师可以通过对知识图谱的分析，找到这个员工与该客户之间的关系，并对其相关操作进行追踪。
3. 自动审计知识图谱技术可以实现自动审计，即通过对企业知识图谱中相关数据的分析，自动进行规则检验和风险评估。
例如，某个业务流程的某个节点存在审批权限过高的情况，就可以通过知识图谱技术快速发现，从而提高审计效率。
三、未来展望目前，知识图谱技术在企业计算机辅助审计中的应用还处于初步阶段，但其前景非常广阔。
未来，随着技术的不断发展，知识图谱技术将能够更加精细地描述企业的业务流程和相关数据信息，从而提高审计效率和精度。
知识图谱在企业智能决策中的应用研究
知识图谱在企业智能决策中的应用研究随着数字化时代的到来，企业面临着海量的数据和复杂的业务流程，这使得企业决策变得愈发困难和复杂。
为了更好地应对这一挑战，越来越多的企业开始关注并应用知识图谱技术来进行智能决策。
本文将介绍知识图谱在企业智能决策中的应用研究，并探讨其优势和挑战。
一、知识图谱的基本概念知识图谱是一种用于表示和储存知识的结构化数据模型，它通过将事物的属性、关系和属性值组织成一个图形结构，从而使得计算机能够理解和推理这些知识。
知识图谱的核心是实体和关系，实体代表现实世界中的事物，关系表示实体之间的联系。
二、知识图谱在企业智能决策中的应用1. 数据的集成和清洗企业智能决策需要依赖多种数据源，这些数据往往分布在不同的系统和部门中，存在着格式、结构和语义的差异。
知识图谱能够帮助企业将这些分散的数据进行集成和清洗，提供一致性的数据视图，从而为智能决策提供可靠的数据支持。
2. 知识的建模与表示知识图谱能够有效地将企业内部和外部的知识进行建模和表示，形成一个全面、准确的知识体系。
通过将各类知识关联起来，形成一个结构化的知识图谱，企业可以更好地理解和利用这些知识，为决策提供更多的参考和支持。
3. 问题的推理和解决企业决策过程中常常面临复杂的问题和不确定性的因素。
知识图谱能够通过推理和推断的方式，从已有的知识中获得新的结论和见解，并为决策提供准确、全面的解决方案。
这使得企业能够更加高效地处理问题，做出更明智的决策。
4. 智能推荐和决策支持知识图谱能够根据用户的需求和偏好，通过推荐算法和数据挖掘技术，为用户提供个性化的智能推荐和决策支持。
企业可以通过分析用户的历史数据和行为，结合知识图谱中的关联信息，为用户提供定制化的产品推荐和业务决策建议，提升用户的满意度和忠诚度。
三、知识图谱在企业智能决策中的优势1. 知识的共享和传播知识图谱能够将企业内部和外部的知识资源进行集中化管理和共享，提高知识的可访问性和可传播性。
基于知识图谱技术的人工智能在市场风险审计中的应用
基于知识图谱技术的人工智能在市场风险审计中的应用近年来，随着人工智能技术的不断发展，其在各个领域的应用也越来越广泛。
市场风险审计作为金融行业中的重要环节，对于保障市场的稳定和投资者的利益具有重要意义。
而基于知识图谱技术的人工智能在市场风险审计中的应用，为风险控制和监管提供了全新的解决方案。
首先，知识图谱技术是人工智能的重要组成部分，它通过将数据进行结构化和链接，形成一个庞大的知识网络，以实现知识的存储、检索和推理。
在市场风险审计中，大量的数据需要被整理和分析，而传统的方法往往存在着信息孤岛和数据碎片化的问题。
而知识图谱技术的应用可以有效地将各种数据进行整合和关联，形成一个全面而完整的数据模型，为市场风险审计提供了更加准确和全面的信息基础。
其次，基于知识图谱技术的人工智能在市场风险审计中的应用可以实现智能化的风险监测和预警。
通过对市场数据的实时监控和分析，结合知识图谱中的风险模型和规则，可以及时发现异常情况和潜在风险，并提供相应的预警和建议。
这种智能化的风险监测和预警能够大大提高审计人员的工作效率，同时也可以减少潜在的风险和损失。
此外，基于知识图谱技术的人工智能还可以实现市场风险的动态评估和预测。
通过对市场数据的历史记录和趋势进行分析，结合知识图谱中的风险模型和算法，可以对市场风险进行量化和评估，并预测未来的风险趋势。
这对于市场监管机构和投资者来说，都具有重要的参考价值，可以帮助他们更好地制定风险管理策略和投资决策。
此外，基于知识图谱技术的人工智能还可以实现市场风险的溯源和溯因分析。
通过对市场数据和交易记录的分析，结合知识图谱中的关联关系和规则，可以追溯市场风险的来源和原因。
这对于市场监管机构来说，可以帮助他们更好地了解市场的运行机制和风险传递路径，从而有针对性地采取监管措施和风险防范措施。
综上所述，基于知识图谱技术的人工智能在市场风险审计中的应用具有重要的意义和价值。
它可以提供全面而准确的数据支持，实现智能化的风险监测和预警，实现市场风险的动态评估和预测，以及实现市场风险的溯源和溯因分析。
基于专家审计经验的审计知识图谱推理
Finance and Accounting Research财会研究 | MODERN BUSINESS 现代商业187基于专家审计经验的审计知识图谱推理王晓童 郭瀚上海立信会计金融学院序伦书院 上海 201620基金项目:上海立信会计金融学院大学生创新创业训练计划资助(项目编号：202011047028)。
摘要:随着我国资本市场的快速发展，传统审计的片面性与成本的高昂性使得审计智能化的发展成为了必需。
知识图谱能够高效地处理并展现复杂的关联交易和快速调取数据，因此成为了审计智能化的一种可靠工具，结合专家规则库与推理机，使得审计覆盖性得以增强，有效地提升了审计结果的可靠性。
本文就关系知识图谱中隐含关系与风险点的发现与可视化展示了基于专家审计经验库和推理机的审计知识图谱推理流程并简要探讨了部分技术路径，为基于知识图谱的审计智能化提供了一定的参考意义。
关键词:审计；知识图谱；人工智能中图分类号:F239.1 文献识别码:A 文章编号:1673-5889(2021)10-0187-03随着国家对上市公司、拟上市公司透明度要求的提高，审计工作成了常态化。
传统审计覆盖范围具有局限性，“抽样审计”使得审计师只能评估整体交易数据真实性，而不能对所有企业交易数据进行遍历，从而可能遗漏重要审计线索。
同时，传统审计程序较多，花费时间、人员薪资等导致了高昂的审计成本，以人力进行全面财务审计更加剧了审计成本的费用，而一旦构建起基于知识图谱和推理机的全面财务审计，企业所有的结构化、非结构化的数据都能进行关联，真正做到高效的全面财务审计。
因此，审计智能化成为了审计行业发展的必然趋势。
把握大数据时代对智能审计的需求，以各大上市及预上市公司内部审计与国家审计机关为基点，利用知识图谱处理并展现复杂关联交易的特点对企业进行全面高效的审计，有利于规范企业行为，促进资本市场的健康发展。
一、智能审计与发展动态简述智能审计的概念在1994年的IEEE上被首次提到，业内工作者和学者自此在提高审计效率上持续不断地探索与创新。
知识图谱下的审计风险点识别-知识管理论文-管理论文
知识图谱下的审计风险点识别-知识管理论文-管理论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——摘要：传统审计模式在大数据时代已显疲态，审计智能化已经成为了行业未来发展的必然趋势。
审计收费高昂、抽样审计覆盖率低以及审计失败加剧了传统审计模式面临的威胁，基于专家先验知识的知识图谱可以有效帮助提升审计效率，实现审计智能化与审计风险点全覆盖。
审计数据经过知识抽取转化成三元组的形式构造审计知识图谱，专家审计经验经过量化等处理形成专家审计经验库，审计知识图谱通过遍历专家审计经验库中的阈值、条件，最终实现审计风险点的识别。
关键词：知识图谱；审计；人工智能；大数据；审计风险识别在人力成本日渐高昂的今天，审计行业仍存在着大量的人力资源输出，并且在分析处理数据方面片面且效率较低，还存在财务舞弊的可能性。
为发挥信息技术在内部审计中的作用，提升审计工作质量，拓展审计监督深度和广度，审计技术亟需一次安全性与实时性上的。
2012年，谷歌提出知识图谱并将其用于语义搜索中后，知识图谱再度引起了关注，基于知识图谱的可视化与知识推理可以有效帮助缓解当前审计行业面临的困境。
知识图谱的应用使得抽样审计将成为过去，审计数据的全覆盖可以帮助审计人员降低检查风险，基于专家审计经验的推理机使审计知识图谱具备知识推理的能力，并排查所有潜在的审计风险点，并且对审计风险点排查的能力随着专家审计经验库的完善而提升，审计人员可以根据排查出的审计风险点进行有针对性地排查以避免重复性的工作，提升审计工作效率。
一、智能审计近年发展动态智能审计的概念自1994年初次被提出已经经历了二十多年的发展。
2019年，学者们研究对比了中外人工智能审计，总结国内外人工智能审计的热点及趋势，提出了对人工智能审计的展望[1]；针对图形化云桌面面临的安全审计问题，有学者设计并实现一种基于光学字符识别(OpticalCharacterRecognition)技术的操作行为审计方案，实现在代理服务器上对用户操作图片的采集、识别以及行为审计的相关工作，无需在远程云主机上安装任何Agent软件，是一种非侵入式的轻量级审计方案，实现了智能审计[2]。
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智慧审计的七种武器之知识图谱
（2019-05-20）
一、前言
在大数据和人工智能时代，数据是非常重要的资源。
通过知识图谱，可以将企业海量且繁杂的数据内容整合为一个知识网络，从而突破关系型数据库的限制，更精准、迅速地攫取数据价值，提高内审的效率和精度，为企业打造更加高效、专业的风险管理方案。
二、正文
1、形态
随着大数据时代的到来，大数据分析技术受到了广泛关注，而将海量的数据转化为知识，是大数据分析的关键。
知识图谱技术提供了一种从海量非结构化数据（如文本、图像）中抽取计算机能够理解的结构化数据的手段，对大数据时代的知识获取、知识共享、知识创新具有非常重要的应用价值。
知识图谱是语义网络的知识库，以语义网络为基础，结合自然语言处理、机器学习、数据挖掘、知识表示等技术，旨在描述客观世界的概念实体事件以及其之间的关系。
通过知识图谱可以高效直观地刻画目标主体（如企业、事件等）之间地关联网络，从而全维度地对企业进行画像，立体复现主体的真实情况和错综复杂的关系。
2、招式
相对于传统的知识表示形式，知识图谱可提供更多的隐含知识。
利用知识图谱技术，可以将银行内部、外部海量且繁杂的数据内容整合为一个统一的知识网络，通过与银行业务经验相结合，实现知识图
谱技术在银行内部审计中的具体应用。
●反欺诈
除了通过信息造假等手段进行欺诈申请外，不少欺诈会涉及团伙
作案并形成复杂的关联网络，这就给反欺诈审核带来了新的挑战。
知
识图谱包含丰富复杂的关系，这种直观的表示方法可以帮助我们更有
效地分析复杂关系中潜在的风险。
●企业风险图谱
由于企业业务间的交叉、创新，外部的风险对企业的影响越来越。