基于大数据的人工智能审计模式的构建路径

魏春花

（江西外语外贸职业学院，江西 南昌 330000）

一、大数据的含义

大数据是具有海量化、多样化、高速化、高价值和真实化等特征的数据，随着互联网、云计算、物联网等技术在我国的不断发展，当前的网络数据、企业数据、政务数据等呈爆发式增长态势，如何在这些海量的大数据中发现筛选出有用的数据，并将其运用到实践中是应对当前激烈社会竞争的关键，而大数据技术就是伴随着数据采集、数据处理、数据挖掘和数据分析等方法的研究而应运而生的。

大数据技术也对审计领域产生了极大影响，给现代审计提供了新的技术和方法。面对大数据、云计算技术的迅猛发展，审计人员应该转变思维，改变传统的审计技术、审计报告模式、审计证据搜集方式和审计工作方式，才能不断适应新技术、新方法带来的挑战。

二、大数据对审计的影响分析

（一）大数据对审计模式的影响分析

随着大数据时代的到来，互联网搜索引擎、各证券网站论坛、微博以及微信等资源每天都会加载大量的数据，这些数据可以成为发现审计线索的重要来源。在大数据环境下，审计可以通过建设审计云和大数据审计平台实时采集和整理各种内外部数据，用于获取审计线索，审计人员通过对这些数据的分析，不仅可以在审计准备阶段对审计业务做出了解，还可以在审计实施中将数据作为补充审计证据，对审计单位进行业务分析，降低审计风险，在审计收尾阶段还可以对未来业务情况进行预测。所以，依据大数据的时代特点，审计模式将向数据导向审计模式发展。

（二）大数据在扩大审计范围的同时有助于规避审计抽样风险

大数据背景下，被审计单位本身就是一个大数据的集合，数据量的爆炸式增长，科学技术的大幅度提高，计算机技术高速发展，云计算技术、数据挖掘、聚类分析等技术为全部数据的分析处理提供了条件，大数据分析替代抽样逐渐成为趋势，这就避免了审计抽样的风险。

（三）大数据引起审计方法的变革

大数据背景下，审计人员面对的数据量是十分庞大的，靠传统的审计软件和excel等工具难以实现数据分析，在这种情况下，审计人员有必要应用数据挖掘技术对大数据进行分析。审计人员可以通过这些技术和方法对审计数据进行分析，在一定程度上提高大数据审计的效率，从而更好地在审计过程中识别和控制风险。

三、基于大数据的人工智能审计模式的构建路径

（一）大数据环境下人工智能审计模式逻辑流程

本文就以Hadoop海量数据处理平台为例分析建设人工智能审计模式技术架构。

1.审计大数据采集阶段。大数据环境下，审计数据采集来源更加丰富。审计人员主要釆集财务数据和业务等结构化数，也可以采集会议纪要、业务文档等非结构化数据，数据量很大；大数据环境下，设置传感器、采集日志文件和Web爬虫技术，成为大数据采集的重要手段，审计人员可以采集和处理的数据范围得以显著拓展。

2.审计大数据处理和存储阶段。大数据环境下，可以采用Hadoop海量数据处理平台，以HDFS分布式文件系统、Hbas数据库和MapReduce编程模型为核心，实现人工智能审计大数据的存储于管理。采用Hbase列式存储数据库，可以整合已有的关系型数据库，方便智能批量数据处理和实时查询。

3.审计大数据分析阶段。人工智能分析可以更多采用统计分析、数据挖掘和数据可视化等方法以扩大审计数据分析能力。不同的数据分析类型需要采用不同的分析方法，结构化数据分析主要采用数据挖掘和统计分析方法。

（二）大数据环境下人工智能审计模式的网络架构

大数据环境下，人工智能审计需要建立在审计云基础之上，审计云的建立将大大提升审计工作效率。在已经实现审计联网的基础上，可以以上级审计数据中心和下级审计数据分中心为平台，在金审工程三期项目中加快推进审计云计算和大数据功能建设，统筹建设和使用审计机关的计算资源和数据资源，变分散的审计资源为集中的审计资源，一方面提高资金使用效率，另一方面提升数据利用效果，为审计人员提供更好的审计数据分析平台。

（三）大数据环境下人工智能审计模式的应用架构

大数据环境下，审计机构可以以审计大数据平台为基础，构建多维审计分析系统，支持横向和纵向的应用。

1.以审计大数据平台作为基础。审计大数据平台基于大数据采集系统、大数据存储系统和大数据管理系统构建。大数据采集系统负责从互联网、被审计单位和审计机关内部采集和整理各种结构化数据和非结构化数据；数存储系统负责采用分布式文件存储技术和数据仓库技术存储数据；数据管理系统负责优化和调度数据；审计大数据平台负责对数据进行统计分析、数据挖掘和可视化分析等多维分析，充分解析数据的信息价值。

2.利用大数据技术建设审计分析系统。在审计大数据平台的基础上，可以重点建设审计线索分析系统、业务审计分析系统和审计成果分析系统。审计线索分析系统主要采用网页分析、社交网络分析和多媒体分析技术，基于互联网社会热点话题和举报信息搜集审计线索，加大搜集审计线索的能力。业务审计分析系统主要采用结构化分析和文本分析技术，在传统审计分析的基础上，加入对中央重大政策和各行业主管部门具体政策的分析，有助于调整业务审计“微观化”和“案件化”趋势，发挥审计宏观监督的作用。审计成果分析系统主要采用文本分析技术，对以前年度的审计成果进行信息提取、分类聚类和观点挖掘等分析，加大对审计整改情况的追踪，提升审计监督的效果。