基于深度学习的智慧审计系统.docx

基于深度学习的智慧审计系统作者：李云香 周成轩 张铖怡 余建波 杨林来源：《中国内部审计》2020年第12期 ????????[摘要]本文针对审计信息化、智能化提升的要求，基于数据挖掘技术和深度学习算法设计智慧审计框架，开发智慧审计平台，阐述如何将创新的深度学习方法运用于审计过程，解决项目审计过程的数据集合与整理、多源异构数据特征提取、项目异常识别及项目异常分析等关键性问题。 ????????[关键词]智慧审计 ; ;大数据 ; ;深度学习 ; ;多源异构数据 ????????内部审计在企业中承担着监督管理的重要职责，其高效开展与企业健康发展紧密相连。随着互联网信息技术的发展和企业数字化转型步伐的加快，内部审计必然要面对更多纷繁复杂的异构多源数据。在此背景下，传统审计模式已无法满足要求。综合运用网络爬虫、可视化分析、循环神经网络、自然语言处理、卷积神经网络图像处理等深度学习技术，构建智慧审计系统，打通管理、资产、业务等不同领域的信息壁垒和数据壁垒，快速、准确地对审计发现问题进行定位和描述，完成审计业务的大部分基础性工作，提升业务流程速度，同时减少审计人员的机械劳动时间，已成大势所趋。 ????????一、文献综述 ????????（一）大数据环境下的智慧审计 ????????大数据、云计算是新时代的一种崭新的计算模式，它集计算机技术与网络技术为一体，运用网络存储、网络计算、负载平衡、分布式处理等技术将大量虚拟化计算机技术运用到计算机系统中，实现计算机资源的远程配置，供远程用户获取信息资源。大数据是传统数据库软件在数据采集、管理和分析能力之外的数据集合，数据量较大，数据流动较快，且包含多种类型数据。云计算与大数据关系密不可分，如图1所示。 ????????随着国家大数据战略的实施，基于大数据的智慧企业快速发展。在大数据环境下，企业的数据管理模式也随之改变。有了云计算的支撑，企业就能从海量动态、多元化数据中快速获取有用信息，从而提高决策能力。大数据具有价值高的特性，海量数据可以通过新型数据处理模式进行高效转换与利用。大数据主要技术涵盖采集、预处理、存储与管理、分析与挖掘、展现与应用五大技术层面。 ????????为适应审计工作新要求，智慧审计的概念被相关学者提出。将大数据运用于审计工作，可以为审计过程提供多样化的数据分析，审计人员可以从复杂数据中获取深层信息，迅速发现异常数据和审计疑点，为审计工作带来不可估量的增值。智慧审计以被审计单位计算机信息系统和底层数据库原始数据为切入点，首先对信息系统进行检查测评，再通过对底层数据的采集、转换、清理、验证，运用查询分析、多维分析、数据挖掘等多种技术方法构建模型并进行数据分析，发现趋势、异常和错误，把握总体、突出重点、精确延伸，从而收集审计证据，实现审计目标。 ????????大数据环境下的智慧审计，关键在于数据获取，数据的质量和数量最为重要。多方数据采集是从数据中挖掘隐藏信息的有效前提，由于大数据技术的进步，大数据的数据来源已经得到一定程度的优化，如何进一步实现跨专业、跨地域、跨类型的全量数据采集、分析与应用，是审计工作的重大创新点。目前，国内对智慧审计的研究还处于起步阶段，大数据在审计中的应用包括审计取证模式研究、全流程风险防范、证据获取和检验等。孙玥璠和宋迪（2015）以政府审计中的高校基建工程结算审计为例，在大数据环境下构建了基于孤立点分析的审计抽样模型。吕劲松和王忠针（2014）对国家审计中的金融审计构建数据分析平台，从整个平台的建设过程、主要功能、主要特点进行了详细说明。张玉岭（2019）基于深度学习构建了智能审计模型，采用自动编码原理提取内部审计非结构化数据的深层特征，并开展审计数据与比较基准数据之间的对比分析。马志娟和梁思源（2018）通过对大数据给政府责任审计监督全覆盖带来的影响及现有的发展困境进行分析，提出了大数据背景下政府环境责任审计的实施路径。基于大数据的智慧审计在财政、金融、电信、保险等具有海量数据的行业展现出极强的生命力和效能，并逐步在财政审计、工程审计、民生专项资金和社保资金审计等方面获得了较高的关注度。 ????????（二）深度学习的演变与发展 ????????随着互联网的发展，大数据、云计算等技术被广泛应用于各个领域，其背后的“大脑”——人工智能技术的普及，引发了一系列颠覆性的科技革命和产业变革，推动了经济和新兴产业的发展。当前，人工智能的作用主要在于信息收集、分析与开展决策。大数据为人工智能的发展带来了难得的契机，人工智能的核心思想是在海量数据的基础上不断更新参数以优化决策，大数据技术能为人工智能开展学习带来丰富的素材。云计算技术是人工智能的另一个重要支撑，云计算相关技术的发展使人工智能成为一个能独立思考的“大脑”。 ????????人工智能的分支学