吴勇 何长添 方君 张超

【摘要】准确识别客户可能存在的异常行为和舞弊风险是财务报表审计中的关键步骤， 面对审计过程中的海量数据， 审计人员亟需使用新的理论方法和技术工具， 系统地挖掘和分析数据背后隐藏的反映公司舞弊的规律和特征。 为了指导审计人员将相关数据挖掘技术高效地应用于具体审计活动， 在系统总结和梳理审计大数据的本质内涵与特征分类的基础上， 明晰审计大数据挖掘分析与传统数据分析的差异， 探寻数据挖掘技术在财务报表舞弊审计中的最佳应用模式， 建立数据挖掘技术应用于财务报表舞弊审计中的整合性框架。

【关键词】大数据;财务报表;舞弊审计;数据挖掘;数据分析

【中图分类号】 F230     【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2021）03-0090-9

一、引言

伴随着云计算、大数据、物联网、区块链、数据分析与可视化、流程自动化以及人工智能等创新技术在会计、审计和财务领域的广泛应用， 数字化信息呈爆发性增长， 大数据已成为企业获取竞争优势的关键性基础， 也是未来企业提高生产率、创新以及进行价值创造的重要源泉。 在对大型组织实施审计的过程中， 审计人员虽然可以获取客户组织内、外部的大量数据， 但同时也易于被这些数据所淹没[1] ， 因此系统地挖掘和分析大量数据背后公司的行为特征， 特别是准确识别客户可能存在的异常行为和舞弊风险就显得尤为重要[2] 。 此外， 在高度自动化的环境下， 财务报告使用者对报告时效性的要求越来越高， 这就需要对大量自动生成、即时可访问的海量数据实施持续性审计。……