知識(shí)審計(jì)全文(5篇)

摘要：隨著審計(jì)業(yè)務(wù)復(fù)雜性和數(shù)據(jù)體量的范圍呈指數(shù)級(jí)別的增長(zhǎng)，傳統(tǒng)審計(jì)逐漸難以滿足信息化查詢和審計(jì)可視化的現(xiàn)實(shí)需求。知識(shí)圖譜融合大數(shù)據(jù)和人工智能的前沿技術(shù)，為組織、管理和理解互聯(lián)網(wǎng)海量信息等提供了強(qiáng)大的功能。本文基于Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行審計(jì)知識(shí)數(shù)據(jù)的清洗、知識(shí)三元組的構(gòu)建、存儲(chǔ)，并完成審計(jì)領(lǐng)域的知識(shí)圖譜，有助于企業(yè)和相關(guān)部門運(yùn)用審計(jì)知識(shí)圖譜，將傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)推動(dòng)數(shù)據(jù)模式轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)推動(dòng)業(yè)務(wù)模式，提高審計(jì)效率，挖掘不易發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)式審計(jì)證據(jù)，為審計(jì)需求相關(guān)方的決策提供參考價(jià)值。

關(guān)鍵詞：知識(shí)圖譜；三元組；注冊(cè)會(huì)計(jì)師；圖關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)；Neo4j

知識(shí)圖譜（KnowledgeGraph）是顯示知識(shí)發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一系列各種不同的圖形，又被稱為知識(shí)域可視化或知識(shí)領(lǐng)域映射地圖，是用可視化技術(shù)描述知識(shí)資源及其載體，挖掘、分析、構(gòu)建、繪制和顯示知識(shí)及它們之間的相互聯(lián)系。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展以及海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)時(shí)代的到來(lái)，知識(shí)圖譜技術(shù)能夠從海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本和圖像）和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中進(jìn)行知識(shí)獲取、知識(shí)共享，并在大數(shù)據(jù)時(shí)代進(jìn)行知識(shí)創(chuàng)新。知識(shí)圖譜可以高效、直觀地描繪出目標(biāo)對(duì)象（如企業(yè)，事件等）之間的相關(guān)網(wǎng)絡(luò)，并在多維視角實(shí)現(xiàn)對(duì)象的真實(shí)情況和錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系。在企業(yè)的實(shí)際業(yè)務(wù)中，面對(duì)海量繁多的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)憑證、賬簿、報(bào)表及電子數(shù)據(jù)等信息，審計(jì)人員常常通過(guò)抽查來(lái)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。知識(shí)圖譜技術(shù)的出現(xiàn)，提供了更高效的審計(jì)，提高審計(jì)工作效率，可以作為經(jīng)典審計(jì)方法的補(bǔ)充，在理想情況下甚至可以做到全面排查總體，這樣不僅能避免審計(jì)抽樣的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)也降低了審計(jì)工作的復(fù)雜性和總體風(fēng)險(xiǎn)。本文基于百度問(wèn)答的數(shù)據(jù)，對(duì)審計(jì)領(lǐng)域的一些常見(jiàn)知識(shí)進(jìn)行了收集，基于多源異構(gòu)審計(jì)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了結(jié)構(gòu)化審計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，并通過(guò)可視化工具，進(jìn)行初步的可視化分析產(chǎn)生可視化圖表，對(duì)審計(jì)信息進(jìn)行分析和使用，有助于審計(jì)信息使用者快速了解特定領(lǐng)域的審計(jì)知識(shí)，為審計(jì)需求相關(guān)方的決策提供參考價(jià)值。

一、研究回顧

知識(shí)圖譜的應(yīng)用大概分為通用知識(shí)領(lǐng)域和行業(yè)知識(shí)領(lǐng)域。通用知識(shí)領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括智能問(wèn)答系統(tǒng)，如Google。Google知識(shí)圖譜是在Freebase的基礎(chǔ)上研發(fā)的，F(xiàn)reebase是由KurtBollacker,RobertCook,PatrickTufts(2007)提出的通用人類知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)。該數(shù)據(jù)庫(kù)具有實(shí)用、可擴(kuò)展、圖形化、結(jié)構(gòu)化的特點(diǎn)，其靈感來(lái)自于語(yǔ)義Web研究和協(xié)作數(shù)據(jù)通信，如Wikipedia。Freebase允許通過(guò)HTTP的圖形查詢API進(jìn)行公共讀寫訪問(wèn)，用于研究、創(chuàng)建和維護(hù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及應(yīng)用程序構(gòu)建。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)者還開(kāi)發(fā)出一款類似Google的大規(guī)模開(kāi)放知識(shí)圖譜---Zhishi.me。Zhishi.me是從互動(dòng)百科、百度百科和中文維基百科中提取實(shí)體信息，并協(xié)調(diào)來(lái)自各個(gè)來(lái)源的知識(shí)以獲得規(guī)范的數(shù)據(jù)集，該圖譜的規(guī)模雖不及Google研發(fā)的知識(shí)圖譜，但是卻也包含大約1000萬(wàn)個(gè)實(shí)體（周盛威，2018）。知識(shí)圖譜行業(yè)知識(shí)領(lǐng)域的應(yīng)用主要有醫(yī)學(xué)領(lǐng)域、金融領(lǐng)域等。醫(yī)學(xué)領(lǐng)域方面，張崇宇（2019）提出面向臨床醫(yī)療知識(shí)圖譜的自動(dòng)問(wèn)答方法，主要依托于構(gòu)建的臨床醫(yī)療知識(shí)圖譜的實(shí)體、關(guān)系及屬性，通過(guò)數(shù)據(jù)冷啟動(dòng)機(jī)制生成語(yǔ)料，然后基于一種網(wǎng)格Bi-LSTM-CRF算法的醫(yī)療實(shí)體識(shí)別和基于字-詞編碼CNN模型的關(guān)系/屬性映射方法來(lái)完成問(wèn)題的語(yǔ)義解析任務(wù)。然后通過(guò)業(yè)務(wù)分流和查詢邏輯轉(zhuǎn)換為Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)，最終實(shí)現(xiàn)醫(yī)療應(yīng)用場(chǎng)景的知識(shí)圖譜自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)。在金融領(lǐng)域方面，張蕓蕓、方勇、黃誠(chéng)（2018）提出基于Neo4j圖譜檢測(cè)信用卡欺詐的方法，通過(guò)圖數(shù)據(jù)庫(kù)直觀顯示數(shù)據(jù)集的特征，并通過(guò)FICO評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)建立FICO模型，研究表明，該方法可以顯著提高信用卡欺詐的識(shí)別率。信息可視化在可視化技術(shù)中占有重要地位，通過(guò)將抽象數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示，從而加強(qiáng)人們對(duì)數(shù)據(jù)的認(rèn)知及數(shù)據(jù)獲取效率。Bernal于1938年繪制學(xué)科圖譜，但知識(shí)圖譜在我國(guó)于2005年開(kāi)始流行，相比于國(guó)外興起較晚。目前，國(guó)內(nèi)外關(guān)于知識(shí)圖譜的可視化工具層出不窮。國(guó)外最為經(jīng)典的知識(shí)圖譜可視化分析軟件是CiteSpace，它是一款針對(duì)科學(xué)文獻(xiàn)的可視化分析工具，用于計(jì)量特定領(lǐng)域的文獻(xiàn)，從而探尋該學(xué)科的發(fā)展方式和知識(shí)變遷。該軟件適合復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系可視化分析，但是CiteSpace被運(yùn)行在java平臺(tái)，適合專業(yè)基礎(chǔ)較高的人，使用門檻高。在國(guó)內(nèi)，Plantdata是一款較為成熟的知識(shí)圖譜可視化平臺(tái)。與傳統(tǒng)知識(shí)圖譜的可視化平臺(tái)不同的是，Plantdata加入了時(shí)間屬性，支持儀表盤功能，并加入交互操作。其最為出色的一點(diǎn)是支持快速搭建高效精準(zhǔn)智能深度搜索系統(tǒng)，并以不同的形態(tài)展現(xiàn)給用戶，通過(guò)對(duì)多個(gè)維度進(jìn)行分析，幫助用戶做出決策（楊卓，2019）。經(jīng)過(guò)以上對(duì)國(guó)內(nèi)外研究的分析和比較，可以看出知識(shí)圖譜及其可視化服務(wù)正在迅猛發(fā)展，并開(kāi)始逐步應(yīng)用至各行各業(yè)。知識(shí)可視化的實(shí)質(zhì)是將內(nèi)容用圖形的方式表示，更符合人們對(duì)信息的感知與理解，從而進(jìn)行知識(shí)傳播（劉琦，2018）。在企業(yè)審計(jì)領(lǐng)域中，由于審計(jì)知識(shí)領(lǐng)域涉及范圍較廣，審計(jì)知識(shí)之間的關(guān)系紛繁復(fù)雜，存儲(chǔ)、組織和表達(dá)方式較為松散，缺乏有效的管理。另外，審計(jì)知識(shí)檢索的效率不高，無(wú)法進(jìn)行關(guān)聯(lián)知識(shí)的深度檢索。由此可見(jiàn)，將知識(shí)圖譜與可視化技術(shù)運(yùn)用至企業(yè)審計(jì)領(lǐng)域中，與檢索者產(chǎn)生交互，顯示地表達(dá)知識(shí)的整體性與關(guān)聯(lián)性，將對(duì)知識(shí)的傳播起到推動(dòng)作用。同時(shí)，企業(yè)也可通過(guò)運(yùn)用審計(jì)知識(shí)圖譜，將傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)推動(dòng)數(shù)據(jù)模式轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)推動(dòng)業(yè)務(wù)模式，提高審計(jì)的效率，挖掘不易發(fā)現(xiàn)的審計(jì)數(shù)據(jù)，為企業(yè)決策提供參考價(jià)值（樊世昊，2018）。國(guó)內(nèi)外對(duì)于實(shí)現(xiàn)信息化審計(jì)的研究仍處于起步階段，由于審計(jì)領(lǐng)域涉及范圍較廣，實(shí)現(xiàn)全面的大數(shù)據(jù)審計(jì)仍有難度。目前，雖有一些學(xué)者將知識(shí)圖譜應(yīng)用在審計(jì)領(lǐng)域中，但尚無(wú)較為成熟的應(yīng)用。

二、基于Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)的審計(jì)知識(shí)圖譜的構(gòu)建

在審計(jì)領(lǐng)域中，由于審計(jì)知識(shí)領(lǐng)域涉及范圍較廣，審計(jì)知識(shí)之間的關(guān)系紛繁復(fù)雜，存儲(chǔ)、組織和表達(dá)方式較為松散，缺乏有效的管理（劉琦，2018）。另外，審計(jì)知識(shí)檢索的效率不高，無(wú)法進(jìn)行關(guān)聯(lián)知識(shí)的深度檢索。對(duì)此，Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)與領(lǐng)域知識(shí)存儲(chǔ)與查詢功能，不僅能良好地支持知識(shí)庫(kù)中實(shí)體關(guān)系的管理，還能對(duì)知識(shí)進(jìn)行快速查詢和清晰展示（葉帥，2019）。為了實(shí)現(xiàn)審計(jì)數(shù)據(jù)的信息化，知識(shí)圖譜中的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)可以有效地整合多元異構(gòu)審計(jì)數(shù)據(jù)。知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)通常以三元組(S，P，D)的形式來(lái)表示實(shí)體、關(guān)系、屬性之間的關(guān)系，因此，本文用Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)實(shí)體及實(shí)體關(guān)系的存儲(chǔ)，構(gòu)建審計(jì)知識(shí)圖譜。Neo4j是一種圖形數(shù)據(jù)庫(kù)，是目前圖形數(shù)據(jù)庫(kù)中使用率最高的庫(kù)，Neo4j具備本地存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)處理的功能，與一般的數(shù)據(jù)庫(kù)有顯著的區(qū)別，它能夠保證數(shù)據(jù)的完整性和高讀寫性。審計(jì)知識(shí)圖譜構(gòu)建的目的是將經(jīng)典的審計(jì)方法與知識(shí)圖譜可視化方法相結(jié)合，從大量的企業(yè)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化文本中自動(dòng)提取三元組，構(gòu)建審計(jì)的知識(shí)圖譜，方便審計(jì)信息使用者快速抓取信息，有助于審計(jì)決策的制定和實(shí)施。因此，本文從以下幾個(gè)方面入手，具體探討審計(jì)知識(shí)圖譜的構(gòu)建過(guò)程。

摘要：傳統(tǒng)審計(jì)模式在大數(shù)據(jù)時(shí)代已顯疲態(tài)，審計(jì)智能化已經(jīng)成為了行業(yè)未來(lái)發(fā)展的必然趨勢(shì)。審計(jì)收費(fèi)高昂、抽樣審計(jì)覆蓋率低以及審計(jì)失敗加劇了傳統(tǒng)審計(jì)模式面臨的威脅，基于專家先驗(yàn)知識(shí)的知識(shí)圖譜可以有效幫助提升審計(jì)效率，實(shí)現(xiàn)審計(jì)智能化與審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)全覆蓋。審計(jì)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)知識(shí)抽取轉(zhuǎn)化成三元組的形式構(gòu)造審計(jì)知識(shí)圖譜，專家審計(jì)經(jīng)驗(yàn)經(jīng)過(guò)量化等處理形成專家審計(jì)經(jīng)驗(yàn)庫(kù)，審計(jì)知識(shí)圖譜通過(guò)遍歷專家審計(jì)經(jīng)驗(yàn)庫(kù)中的閾值、條件，最終實(shí)現(xiàn)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的識(shí)別。

關(guān)鍵詞：知識(shí)圖譜；審計(jì)；人工智能；大數(shù)據(jù)；審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

在人力成本日漸高昂的今天，審計(jì)行業(yè)仍存在著大量的人力資源輸出，并且在分析處理數(shù)據(jù)方面片面且效率較低，還存在財(cái)務(wù)舞弊的可能性。為發(fā)揮信息技術(shù)在內(nèi)部審計(jì)中的作用，提升審計(jì)工作質(zhì)量，拓展審計(jì)監(jiān)督深度和廣度，審計(jì)技術(shù)亟需一次安全性與實(shí)時(shí)性上的革命。2012年，谷歌提出知識(shí)圖譜并將其用于語(yǔ)義搜索中后，知識(shí)圖譜再度引起了關(guān)注，基于知識(shí)圖譜的可視化與知識(shí)推理可以有效幫助緩解當(dāng)前審計(jì)行業(yè)面臨的困境。知識(shí)圖譜的應(yīng)用使得抽樣審計(jì)將成為過(guò)去，審計(jì)數(shù)據(jù)的全覆蓋可以幫助審計(jì)人員降低檢查風(fēng)險(xiǎn)，基于專家審計(jì)經(jīng)驗(yàn)的推理機(jī)使審計(jì)知識(shí)圖譜具備知識(shí)推理的能力，并排查所有潛在的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，并且對(duì)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)排查的能力隨著專家審計(jì)經(jīng)驗(yàn)庫(kù)的完善而提升，審計(jì)人員可以根據(jù)排查出的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)進(jìn)行有針對(duì)性地排查以避免重復(fù)性的工作，提升審計(jì)工作效率。

一、智能審計(jì)近年發(fā)展動(dòng)態(tài)

智能審計(jì)的概念自1994年初次被提出已經(jīng)經(jīng)歷了二十多年的發(fā)展。2019年，學(xué)者們研究對(duì)比了中外人工智能審計(jì)，總結(jié)國(guó)內(nèi)外人工智能審計(jì)的熱點(diǎn)及趨勢(shì)，提出了對(duì)人工智能審計(jì)的展望[1]；針對(duì)圖形化云桌面面臨的安全審計(jì)問(wèn)題，有學(xué)者設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一種基于光學(xué)字符識(shí)別(OpticalCharacterRecognition)技術(shù)的操作行為審計(jì)方案，實(shí)現(xiàn)在服務(wù)器上對(duì)用戶操作圖片的采集、識(shí)別以及行為審計(jì)的相關(guān)工作，無(wú)需在遠(yuǎn)程云主機(jī)上安裝任何Agent軟件，是一種非侵入式的輕量級(jí)審計(jì)方案，實(shí)現(xiàn)了智能審計(jì)[2]。通過(guò)人工智能的專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯等方法，有學(xué)者建立了dialing工程審計(jì)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了更方便、快捷、有效的電力工程審計(jì)工作[3]；為了提升審計(jì)質(zhì)量與效率，有學(xué)者提出了財(cái)務(wù)共享體系，以及該體系下智能審計(jì)的方法設(shè)計(jì)[4]；人工智能的發(fā)展勢(shì)必會(huì)給審計(jì)行業(yè)帶來(lái)一定的沖擊，因此有學(xué)者探討了人工智能對(duì)審計(jì)工作的影響，以及如何正確認(rèn)識(shí)和應(yīng)用人工智能給審計(jì)帶來(lái)的影響和發(fā)展[5]。隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能與區(qū)塊鏈等新興技術(shù)的發(fā)展給智能審計(jì)注入了新的生命力，“審計(jì)智能+”通過(guò)整合這些前沿的新興技術(shù)，保證審計(jì)數(shù)據(jù)自產(chǎn)生開(kāi)始便在線上真實(shí)、完整地運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、分析到報(bào)告生成全過(guò)程自動(dòng)化，完成智能審計(jì)升級(jí)。

二、基于知識(shí)圖譜的審計(jì)智能化

在傳統(tǒng)審計(jì)工作中，往往采取業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)的模式，限制了審計(jì)工作的效率，也不易于發(fā)現(xiàn)隱藏的審計(jì)線索。為實(shí)現(xiàn)審計(jì)平臺(tái)的信息化、透明化。將知識(shí)圖譜算法體系融入自動(dòng)化審計(jì)中，能夠?qū)徲?jì)數(shù)據(jù)高效地組織利用，減少了數(shù)據(jù)冗余。同時(shí)，知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)可視化能力，使得審計(jì)數(shù)據(jù)間的關(guān)系也更加形象化，直觀呈現(xiàn)出審計(jì)數(shù)據(jù)的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架。對(duì)比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的管理能力，知識(shí)圖譜通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘算法與語(yǔ)義引擎進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化儲(chǔ)存，與審計(jì)工作的需要更為契合，在未來(lái)的審計(jì)工作中將發(fā)揮重要作用。

通常情況下，審計(jì)的依據(jù)主要是農(nóng)發(fā)行的內(nèi)部規(guī)章制度，審計(jì)取證主要依靠?jī)?nèi)部系統(tǒng)平臺(tái)和外部查詢系統(tǒng)。但是，當(dāng)審計(jì)工作進(jìn)行到一定程度或者遇到瓶頸后，僅靠?jī)?nèi)部制度和相關(guān)系統(tǒng)不能完全滿足提高審計(jì)質(zhì)效、把問(wèn)題查深查透的要求，此時(shí)會(huì)采取最直接有效的方法──延伸到企業(yè)進(jìn)一步核實(shí)情況，這就需要審計(jì)人員掌握一定的企業(yè)會(huì)計(jì)知識(shí)。如果審計(jì)人員無(wú)法摸清企業(yè)財(cái)務(wù)狀況，看不明白企業(yè)會(huì)計(jì)賬，即使到了企業(yè)也難以完成核實(shí)的任務(wù)。在貸款準(zhǔn)入、資金支付、貸后管理這三個(gè)信貸審計(jì)環(huán)節(jié)中，經(jīng)常會(huì)使用會(huì)計(jì)知識(shí)分析數(shù)據(jù)收集審計(jì)證據(jù)。

一、貸款準(zhǔn)入環(huán)節(jié)審計(jì)常用的會(huì)計(jì)知識(shí)

審計(jì)貸款準(zhǔn)入，首先也是重點(diǎn)是審計(jì)企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表和數(shù)據(jù)，判斷報(bào)表的準(zhǔn)確性和真實(shí)性、企業(yè)是否誠(chéng)實(shí)守法經(jīng)營(yíng)，以及有關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)是否符合準(zhǔn)入要求。在這個(gè)環(huán)節(jié)，審計(jì)人員多數(shù)是在被審計(jì)機(jī)構(gòu)利用現(xiàn)有信貸資料進(jìn)行審計(jì)，作出初步判斷。下面介紹的報(bào)表真實(shí)性審計(jì)內(nèi)容，不局限于準(zhǔn)入環(huán)節(jié)，在貸后管理環(huán)節(jié)同樣適用。

（一）企業(yè)粉飾財(cái)務(wù)報(bào)表的目的。一是為了少繳稅，這種情況主要是通過(guò)虛減利潤(rùn)來(lái)實(shí)現(xiàn)，二是為了融資，三是獲得政府補(bǔ)貼。接觸更多的是第二種情況，主要是通過(guò)虛增資產(chǎn)和利潤(rùn)來(lái)實(shí)現(xiàn)。同時(shí)，也需關(guān)注企業(yè)是否存在偷逃稅情況，來(lái)判斷企業(yè)經(jīng)營(yíng)是否有涉稅處罰的風(fēng)險(xiǎn)。

（二）粉飾作假財(cái)務(wù)報(bào)表的形式表現(xiàn)。主要為三種形式，一是根據(jù)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，在可以變通的范圍內(nèi)，作一些變通，但離實(shí)際情況相差不是很遠(yuǎn)。這種作假不易被發(fā)現(xiàn)，需要細(xì)致核對(duì)數(shù)據(jù)，修改的數(shù)據(jù)對(duì)報(bào)表總體情況影響不大。二是作出基本的假象，編造一些合同或憑證，為作假準(zhǔn)備了一些依據(jù)，表面看是合理的。這種作假很難發(fā)現(xiàn)，企業(yè)會(huì)計(jì)為了讓報(bào)表達(dá)到表間合理，會(huì)修改多張報(bào)表，審計(jì)人員要加大對(duì)全部報(bào)表數(shù)據(jù)、合同、實(shí)物等多角度分析比較才能發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。三是根本沒(méi)有依據(jù)，賬務(wù)混亂。這種作假較易被發(fā)現(xiàn)，審計(jì)人員通過(guò)對(duì)表內(nèi)數(shù)據(jù)、表間數(shù)據(jù)的勾稽關(guān)系核對(duì)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。所以從企業(yè)虛假財(cái)務(wù)報(bào)表程度上可以區(qū)分為：個(gè)別科目不規(guī)范、個(gè)別方面不實(shí)和嚴(yán)重失實(shí)三種情況。如果只是一個(gè)方面作假，通過(guò)數(shù)據(jù)分析是可以發(fā)現(xiàn)的。如果作假者很熟悉報(bào)表結(jié)構(gòu)，充分考慮表間關(guān)系，僅靠分析財(cái)務(wù)報(bào)表很難發(fā)現(xiàn)企業(yè)的真實(shí)情況，就要依靠進(jìn)一步審計(jì)核實(shí)，才能發(fā)現(xiàn)隱藏的問(wèn)題。

（三）審計(jì)中幾種常見(jiàn)虛假報(bào)表的案例。企業(yè)通常通過(guò)虛增資產(chǎn)、虛增收入、少計(jì)負(fù)債、少計(jì)成本、虛假盈利等手段來(lái)調(diào)整財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)滿足其各種需求，貸款準(zhǔn)入環(huán)節(jié)可能存在調(diào)整財(cái)務(wù)報(bào)表滿足資產(chǎn)負(fù)債率、連續(xù)盈利、企業(yè)持續(xù)增長(zhǎng)等要求的情況。本文主要列舉如下審計(jì)案例和外部典型案例：虛增資產(chǎn)。一是虛增應(yīng)收賬款。企業(yè)主要通過(guò)虛假銷售合同，或者直接調(diào)整報(bào)表數(shù)據(jù)來(lái)虛增應(yīng)收賬款。審計(jì)方法：如果企業(yè)只調(diào)增了資產(chǎn)負(fù)債表的應(yīng)收賬款數(shù)據(jù)，單方面作假只調(diào)整報(bào)表數(shù)據(jù)，在賬簿和憑證上不會(huì)體現(xiàn)，可以將報(bào)表數(shù)據(jù)與總賬數(shù)據(jù)進(jìn)行核對(duì)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)兩者不一致的地方；如果企業(yè)對(duì)報(bào)表和賬簿都做了調(diào)整，先核對(duì)應(yīng)收賬款與銷售合同是否存在差異，再核實(shí)銷售合同的真實(shí)性。二是虛增其他應(yīng)收款。其他應(yīng)收款作為往來(lái)款項(xiàng)，不涉及貨物，操縱難度比應(yīng)收賬款要容易，隨意性會(huì)更大一些。一般情況下，企業(yè)會(huì)利用其他應(yīng)收款科目增加虛假投資，或者利用其他應(yīng)收款科目隱藏期間費(fèi)用、固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)等方式減少成本費(fèi)用，虛增利潤(rùn)。審計(jì)方法：由于其他應(yīng)收款按借款人設(shè)立明細(xì)賬，審計(jì)人員按重點(diǎn)分析法，核查大額其他應(yīng)收款的資金入賬手續(xù)，分析入賬理由是否充分，判斷真實(shí)性。三是虛增存貨。企業(yè)虛增存貨是虛增資產(chǎn)的一個(gè)重要手段。從證監(jiān)會(huì)對(duì)上市公司的處罰情況看，虛增存貨問(wèn)題也比較嚴(yán)重。審計(jì)方法：核查存貨主要有分析性復(fù)核、內(nèi)部控制測(cè)試、實(shí)物盤點(diǎn)等方法。存貨的分析性復(fù)核，先進(jìn)行縱向比對(duì)，分析比較同一產(chǎn)品不同歷史同期的單位生產(chǎn)成本有無(wú)重大波動(dòng)；再進(jìn)行橫向比對(duì)，企業(yè)同期價(jià)格與行業(yè)平均水平或同行業(yè)其他企業(yè)進(jìn)行對(duì)比分析，這個(gè)數(shù)值還是很客觀可靠的。內(nèi)部控制測(cè)試，是了解企業(yè)存貨的內(nèi)控管理環(huán)境，通過(guò)穿行測(cè)試查看內(nèi)控存在的盲點(diǎn)。實(shí)物盤點(diǎn)主要采取抽樣的方式進(jìn)行，將財(cái)務(wù)賬、保管賬、統(tǒng)計(jì)賬進(jìn)行三賬核對(duì)，重點(diǎn)選取數(shù)量變動(dòng)較大、長(zhǎng)期未用、調(diào)賬頻繁的存貨等進(jìn)行抽樣。四是虛增長(zhǎng)期資產(chǎn)。企業(yè)為了增加資產(chǎn)規(guī)模，將本企業(yè)不具有控制權(quán)的固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)計(jì)入總資產(chǎn)，同時(shí)增加所有者權(quán)益。審計(jì)方法：對(duì)重要長(zhǎng)期資產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)核實(shí)資產(chǎn)所有權(quán)，是取得虛假資產(chǎn)證據(jù)的直接手段。虛增銷售收入。企業(yè)為了體現(xiàn)高效益、扭虧為盈的假象，采取虛增銷售收入方式。審計(jì)方法：要在了解被審計(jì)企業(yè)增值稅政策的情況下，通過(guò)核實(shí)企業(yè)實(shí)際繳納稅金憑據(jù)比較可靠，先根據(jù)全年銷售收入乘以稅率，初步匡算出企業(yè)應(yīng)交的增值稅；將匡算的增值稅與實(shí)際繳納進(jìn)行比較，看是否匹配。如果企業(yè)虛假銷售收入繳納了稅金，通過(guò)上述方法很難發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，則按照前述虛增應(yīng)收賬款的方法進(jìn)行核對(duì)，可以找到虛假銷售收入的證據(jù)。少計(jì)負(fù)債。通過(guò)人民銀行征信系統(tǒng)可以很方便掌握企業(yè)在各銀行的用信情況，因此賬務(wù)處理上企業(yè)一般會(huì)如實(shí)反映銀行借款。實(shí)際上，企業(yè)缺少資金除了向銀行借款外，采用向個(gè)人借款或其他民間借貸形式籌集資金更為普遍。有的企業(yè)為了減少負(fù)債比例，民間借貸不在報(bào)表上體現(xiàn)，但又為了增加成本少交所得稅，將民間借貸利息支出計(jì)入財(cái)務(wù)費(fèi)用。審計(jì)人員可以通過(guò)財(cái)務(wù)費(fèi)用和其他應(yīng)付款科目明細(xì)賬，查找是否存在少計(jì)負(fù)債的情況。審計(jì)方法：將利潤(rùn)表中的財(cái)務(wù)費(fèi)用與銀行借款利息總支出進(jìn)行核對(duì)，財(cái)務(wù)費(fèi)用大于銀行利息支出金額異常時(shí)，要進(jìn)一步核實(shí)財(cái)務(wù)費(fèi)用原始憑證，查找是否存在借條未登記其他應(yīng)付款賬的情況，判斷企業(yè)是否隱藏了大量的民間借貸未計(jì)入負(fù)債。少計(jì)成本。人為減少成本較為簡(jiǎn)單的操作方法是調(diào)整固定資產(chǎn)折舊計(jì)提方法和無(wú)形資產(chǎn)攤銷方法，以降低制造費(fèi)用、管理費(fèi)用和生產(chǎn)成本。比如：一家公司花了1000萬(wàn)元建了一座廠房，如果按照10年期限折舊，每年折舊費(fèi)用100萬(wàn)元，對(duì)當(dāng)年利潤(rùn)的影響就是100萬(wàn)元。如果按照20年折舊，每年折舊費(fèi)用50萬(wàn)元，對(duì)當(dāng)年利潤(rùn)的影響就是50萬(wàn)元。凋整一個(gè)數(shù)字，每年利潤(rùn)就相差50萬(wàn)元。對(duì)于資產(chǎn)龐大的公司來(lái)說(shuō)，利用折舊年限調(diào)整利潤(rùn)的影響是巨大的。審計(jì)方法：查看報(bào)表附注是否有變更資產(chǎn)折舊攤銷方法的披露，是否有從快速折舊法調(diào)整為勻速折舊法，具體就是從雙倍余額遞減法和年數(shù)總和法調(diào)整為平均法和工作量法；是否人為延長(zhǎng)折舊年限或增加殘值比例等減少折舊的方法，從而減少成本費(fèi)用。虛假盈利。企業(yè)通過(guò)虛增銷售收入、少計(jì)成本等形式虛假盈利，也有的企業(yè)為了獲得貸款，直接調(diào)整財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)增加利潤(rùn)，制造盈利的假象。審計(jì)方法：首先要了解被審計(jì)企業(yè)所得稅納稅政策（企業(yè)是否享受減稅和免稅政策，掌握減免的范圍），這個(gè)方法同增值稅核實(shí)方法相同。根據(jù)企業(yè)利潤(rùn)表中的利潤(rùn)初步匡算應(yīng)納稅所得額，與企業(yè)實(shí)際繳納所得稅是否匹配，如有異常核實(shí)交稅依據(jù)。

二、資金支付環(huán)節(jié)審計(jì)常用的會(huì)計(jì)方法

一、基本概念

數(shù)據(jù)挖掘（DataMining，DM）是一種計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)，用于從海量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中抽取出潛在的、有效的、新穎的、有用的和最終可以理解的知識(shí)的過(guò)程，又稱數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KnowledgeDiscoverofDatabase，KDD）。數(shù)據(jù)挖掘即能針對(duì)特定7876數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的檢索和查詢，又能進(jìn)行多層次、全方位的統(tǒng)計(jì)、分析、綜合和推理，越來(lái)越多的組織開(kāi)始對(duì)記錄交易活動(dòng)、經(jīng)營(yíng)狀況和市場(chǎng)信息的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從而獲得有價(jià)值的信息，提高組織的盈利水平和競(jìng)爭(zhēng)能力。審計(jì)人員可將具有相似性的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分組，從而發(fā)現(xiàn)異常賬目。

二、大數(shù)據(jù)視角下的人民銀行內(nèi)部審計(jì)模型

根據(jù)人民銀行業(yè)務(wù)實(shí)際和大數(shù)據(jù)處理要求，構(gòu)建了由數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)挖掘和審計(jì)應(yīng)用四階段構(gòu)成的人民銀行大數(shù)據(jù)審計(jì)模型。

（一）數(shù)據(jù)獲取

人民銀行內(nèi)審部門應(yīng)結(jié)合轄區(qū)業(yè)務(wù)實(shí)際，積極開(kāi)展風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作，確定各業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)排序，擬定審計(jì)主題，針對(duì)特定的審計(jì)目標(biāo)和審計(jì)內(nèi)容進(jìn)行廣泛而深入的審前調(diào)查，掌握審計(jì)的范圍、審計(jì)的內(nèi)容、審計(jì)所需的信息。根據(jù)審前調(diào)查情況，審計(jì)人員有目的性的收集和整理與審計(jì)相關(guān)的數(shù)據(jù)，服務(wù)于審計(jì)項(xiàng)目。該階段審計(jì)人員在保證不影響被審計(jì)單位業(yè)務(wù)系統(tǒng)的平穩(wěn)、持續(xù)運(yùn)行前提下，采取諸如MicrosoftSQLServer2000等數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具，獲取、更新和維護(hù)審計(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)。

（二）數(shù)據(jù)整理

摘要：審計(jì)學(xué)是一門理論與實(shí)踐聯(lián)系較為緊密的學(xué)科，微課的出現(xiàn)悄然改變了傳統(tǒng)的課堂教學(xué)模式，它充分地調(diào)動(dòng)起學(xué)生主動(dòng)參與學(xué)習(xí)的積極性，有助于激發(fā)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、解決問(wèn)題的興趣，增強(qiáng)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)、辯證思維、融合創(chuàng)新等方面的能力。本文從微課的基本概念入手，對(duì)微課視角下的審計(jì)學(xué)教學(xué)模式進(jìn)行探討，以更好地促進(jìn)審計(jì)學(xué)微課的建設(shè)與應(yīng)用實(shí)踐。

關(guān)鍵詞：審計(jì)學(xué)；微課；應(yīng)用實(shí)踐

在當(dāng)今信息化時(shí)代，各行各業(yè)可以利用的信息技術(shù)和資源日益廣泛，加快了以信息化為主導(dǎo)的發(fā)展模式的變革與制度體系的創(chuàng)新。對(duì)于高等素質(zhì)教育而言，教育信息化也成為今后學(xué)科教育發(fā)展的一個(gè)主要目標(biāo)。目前我國(guó)多數(shù)高校都開(kāi)設(shè)有審計(jì)學(xué)專業(yè)，而審計(jì)學(xué)是一門綜合性較強(qiáng)的學(xué)科，不僅理論知識(shí)繁雜，而且還涉及會(huì)計(jì)、經(jīng)濟(jì)、稅法等其他學(xué)科知識(shí)。在傳統(tǒng)的審計(jì)學(xué)課堂上，教師只是單調(diào)地將課本中涉及的審計(jì)思路、審計(jì)程序、審計(jì)方法等傳達(dá)給學(xué)生，對(duì)于學(xué)生而言，課程內(nèi)容比較抽象，對(duì)知識(shí)點(diǎn)的記憶和理解難度比較大，學(xué)生難以充分地對(duì)這些知識(shí)進(jìn)行消化、吸收，更無(wú)法有效地將理論知識(shí)與實(shí)踐相結(jié)合。因此，這就急需審計(jì)學(xué)微課的出現(xiàn)，為非審計(jì)學(xué)專業(yè)的學(xué)生提供輔助性學(xué)習(xí)工具，從而激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)審計(jì)學(xué)知識(shí)的能動(dòng)性，進(jìn)一步提高學(xué)生理論與實(shí)踐相結(jié)合的意識(shí)和能力，從而達(dá)到培養(yǎng)高校應(yīng)用型人才的目的。

一、微課概述

1.微課的定義微課主要由課堂教學(xué)視頻組成，是一種可以呈現(xiàn)碎片化學(xué)習(xí)內(nèi)容、過(guò)程及擴(kuò)展素材的結(jié)構(gòu)化數(shù)字資源。微課既可以是課例片段，也可以是整個(gè)課堂教學(xué)過(guò)程，其中還包括與教學(xué)主體有關(guān)的教學(xué)設(shè)計(jì)、素材課件、教學(xué)反思、練習(xí)測(cè)試、學(xué)生反饋、教師點(diǎn)評(píng)等輔助性教學(xué)資源。所以說(shuō)，微課是圍繞某個(gè)知識(shí)點(diǎn)展開(kāi)的教與學(xué)的活動(dòng)，其碎片化的特點(diǎn)能夠讓學(xué)習(xí)者更好地利用課外時(shí)間進(jìn)行自主學(xué)習(xí)。

2.微課的特點(diǎn)與傳統(tǒng)教學(xué)模式相比，微課的特點(diǎn)主要包括三個(gè)方面：第一，教學(xué)時(shí)間短。它主要以教學(xué)視頻為呈現(xiàn)方式，根據(jù)教學(xué)主題設(shè)計(jì)微課內(nèi)容，時(shí)長(zhǎng)通常為5—8分鐘，可謂是教學(xué)主題的精華所在，更易于學(xué)生重點(diǎn)消化和吸收；第二，教學(xué)內(nèi)容少。微課將教學(xué)過(guò)程中重要的知識(shí)點(diǎn)、疑難點(diǎn)等匯總在視頻中，能夠突出重點(diǎn)、難點(diǎn)，所以內(nèi)容上更加精簡(jiǎn)；第三，資源容量小。由于視頻時(shí)長(zhǎng)短，一個(gè)微課視頻通常只有幾十兆，且可以存儲(chǔ)為多種視頻格式，方便師生隨時(shí)進(jìn)行播放、觀看。

二、審計(jì)學(xué)微課建設(shè)的必要性