具体描述
审计在促进经济健康发展和构建和谐社会中发挥着不可或缺的作用，日益受到全社会的广泛关注，因此社会对审计人才的需求量越来越大，要求也越来越高。审计与信息技术的融合是必然的趋势，它将极大地丰富审计的内涵与外延。本书系统地总结了信息技术在审计中的各类应用，首次提出了审计知识工程的概念与学科体系，发展了计算机审计的基础理论，研究了一系列的定量技术，指出了以定量为主，定量与定性相结合的计算机审计方法论，对推动计算机审计的理论研究、指导计算机审计工作的实践、培养计算机审计人才有一定的帮助。
本书结构合理，内容系统，观点新颖，可以作为审计学、会计学、管理工程、信息系统、计算机应用等专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为审计师、注册会计师、IT人士、IT咨询顾问、企业高管等专业人士的参考书。
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用户评价
这本书的出现，着实为我这样一个长期在审计一线摸爬滚打的从业者带来了久违的启发。我一直以来都在思考，如何将那些靠经验积累起来的、有时甚至难以言传的审计“直觉”和“诀窍”系统化，使其能够被更广泛地传承和应用。而《审计知识工程》恰恰回答了这个问题。作者没有停留在对传统审计方法进行简单的改进，而是从更为宏观的“知识工程”视角出发，为我们描绘了一个利用人工智能和知识表示技术重塑审计的蓝图。我被书中关于“审计规则库的设计与构建”的章节深深吸引，它详细介绍了如何将复杂的审计准则、法律法规以及内部控制要求，转化为清晰、可执行的知识表示，并通过智能推理引擎进行应用。这不仅仅是简单的数据库管理，更是将人类的智慧凝练成机器可理解的语言。书中举例的几个审计场景，例如对财务报表的异常波动进行预警，或者识别潜在的舞弊行为，都展示了知识工程在实际审计工作中的强大潜力。它强调了审计知识的“可解释性”和“可追溯性”，这对于保证审计质量和满足监管要求至关重要。我甚至开始设想，未来是否可以构建一个能够不断学习和自我优化的审计智能助手，辅助审计师完成更具挑战性的任务。这本书无疑提供了一个坚实的理论基础和实践指导。
评分这是一本能够真正引发思考的书，它不仅仅是关于审计的技术性细节，更是关于审计“智能”的构建。作者以“知识工程”为核心，为我们描绘了一个如何将审计过程中积累的经验、规则、方法论以及专家智慧系统化、智能化的蓝图。我特别欣赏书中关于“审计知识体系的构建与演化”的论述。它不仅仅停留在静态知识的描述，更强调了知识体系的动态性，即如何随着审计环境的变化、新风险的出现以及审计经验的积累，不断地更新和优化知识库。作者提出的“知识获取”和“知识推理”机制，为我们提供了一条切实可行的路径，去捕捉审计专家大脑中的隐性知识，并将其转化为可供机器使用的显性知识。书中关于“基于知识的审计决策支持系统”的讨论，让我看到了人工智能在审计领域的巨大潜力，例如能够帮助审计师进行更准确的风险评估、更有效的审计程序设计，甚至能够预警潜在的舞弊行为。这种将理论研究与实际应用相结合的写作风格，使得这本书既有学术深度，又具有很强的实践指导意义。它让我对如何利用知识工程来提升审计工作效率和质量有了全新的认识。
评分本书为我打开了理解审计工作深度和广度的新视角。它并非简单地介绍如何执行审计程序，而是深入挖掘了审计背后所蕴含的“知识”——包括那些经过实践检验的经验、规则，甚至是人类专家的直觉。作者将“知识工程”这一概念引入，为我们提供了一种系统性的方法来捕捉、组织、管理和应用这些审计知识。我尤其对书中关于“审计知识表示的语言和形式”的探讨留下了深刻的印象。作者分析了多种知识表示方法，比如基于规则的系统，以及更复杂的本体和语义网络，并详细说明了它们如何被应用于构建智能审计系统。这些方法论的引入，使得审计知识不再是零散的、难以传递的，而是可以被结构化、被机器理解，并能够进行推理和学习的。书中对于“审计专家系统”的构想，让我看到了未来审计工作的可能性——一个能够模拟资深审计师思考和决策过程的智能工具，它能够辅助审计师进行风险评估、证据选取，甚至可以发现人类可能忽略的异常情况。这种将人工智能与审计实践相结合的思路，无疑为提升审计效率和质量提供了强有力的支撑，也让我对审计工作的未来发展充满了期待。
评分这是一部极具前瞻性的著作，它将“知识工程”这一强大的理论工具引入了审计领域，为审计工作的发展指明了一个全新的方向。我一直对如何有效地管理和利用审计过程中产生的海量数据感到困扰，而本书为我提供了非常有价值的解决方案。作者深入探讨了如何构建一个动态、可进化的审计知识库，通过知识获取、知识表示、知识推理等关键环节，将分散、零散的审计知识整合起来，并形成一个高效的知识管理体系。我尤其被书中关于“知识挖掘与发现”的章节所吸引，它展示了如何从大量的审计案例、行业报告以及监管文件等数据源中，自动提取有价值的审计规则和潜在风险，并通过机器学习技术不断优化知识库。这种数据驱动的知识工程方法，能够帮助审计师更早地识别新兴风险，更精准地进行风险评估，从而提高审计的预见性和主动性。书中还强调了知识共享和协同工作的重要性，展示了如何通过知识工程平台，促进审计团队之间的知识流动和经验交流，提升整体审计能力。读完这本书，我深刻认识到，知识工程不仅仅是一门技术，更是一种思维模式，它能够帮助我们更好地理解和驾驭复杂的审计世界。
评分这本书让我对“知识”在审计工作中的重要性有了更深刻的理解，并且提供了将这种“知识”系统化、智能化管理的方法。作者将“知识工程”引入审计领域，为我们展示了一个如何构建和运用一个动态、可演化的审计知识体系。我被书中关于“审计知识本体的设计与实现”的章节深深吸引，它详细阐述了如何通过构建审计领域的本体，清晰地界定审计相关的概念、属性以及它们之间的关系，从而为知识的表示和推理打下坚实的基础。这种结构化的知识表示方法，能够极大地提高审计知识的可重用性和可维护性。书中还探讨了如何利用自然语言处理技术来分析大量的审计报告和相关文献，从中提取有价值的审计信息和潜在风险，并将其纳入知识库。这种方法能够帮助审计师更高效地处理海量信息，发现隐藏在文本中的关键线索。此外，作者还重点强调了知识共享和协同工作的重要性，展示了如何通过知识工程平台，促进审计团队之间的知识流动和经验交流，最终提升整个审计团队的专业能力。这本书为我指明了一条通过知识工程赋能审计的新路径。
评分这本书的作者显然对审计的本质有着深刻的理解，同时又具备将复杂概念进行抽象和模型化的卓越能力。在阅读过程中，我感到自己仿佛置身于一个精心设计的知识架构之中，每一个概念、每一个论证都环环相扣，逻辑严密。本书所倡导的“知识工程”方法论，并非是将审计工作简单地“程序化”或“自动化”，而是更侧重于如何理解、组织和利用审计过程中产生的“知识”本身。我印象深刻的是关于“本体论在审计领域的应用”的讨论。作者通过构建审计领域的本体，清晰地界定了审计活动中的关键概念、属性及其相互关系，例如“风险”、“控制”、“证据”、“舞弊”等，并详细阐述了如何利用这种结构化的知识体系来支持审计决策和知识共享。这种方法论的引入，极大地提高了审计知识的可重用性和可维护性。它不仅仅是技术层面的革新，更是对审计思维方式的深刻重塑。书中还探讨了如何将自然语言处理技术应用于审计报告的分析，从中提取关键信息和潜在风险，这让我看到了传统文本分析的局限性以及知识工程所能带来的突破。阅读此书，我不仅学到了新的技术方法，更重要的是，对审计工作的未来发展方向有了更清晰的认识，对知识工程的强大生命力充满了敬畏。
评分这本书所探讨的内容，彻底颠覆了我对传统审计工作的认知。作者将“知识工程”这一跨学科的理念引入审计领域，为我们提供了一种全新的视角来审视和优化审计过程。我被书中关于“审计知识表示方法”的深入剖析所吸引，作者详细介绍了多种知识表示技术，例如规则型知识表示、框架型知识表示以及语义网络等，并分析了它们在不同审计场景下的适用性。这些方法论的引入，使得审计知识不再是零散的、难以传递的，而是可以被结构化、被机器理解，并能够进行推理和学习的。书中对“审计专家系统”的构想，更是让我看到了未来审计工作的巨大潜力——一个能够模拟资深审计师思考和决策过程的智能工具，它能够辅助审计师进行风险评估、证据选取，甚至可以发现人类可能忽略的异常情况。这种将人工智能与审计实践相结合的思路，无疑为提升审计效率和质量提供了强有力的支撑。阅读此书，我不仅学到了新的技术方法，更重要的是，对审计工作的未来发展方向有了更清晰的认识，对知识工程的强大生命力充满了敬畏。
评分这本书带给我的冲击，远不止于审计技术的更新，更在于它对审计“智慧”本身的探讨。我一直认为，优秀的审计师不仅需要掌握扎实的专业知识，更需要具备敏锐的洞察力和灵活的应变能力，而这些往往是难以量化的。本书却提出，通过知识工程的方法，可以将这些“隐性知识”显性化，并构建成能够推理和学习的知识系统。我对“审计知识表示方法”的章节尤为感兴趣，作者详细介绍了多种知识表示技术，例如规则型知识表示、框架型知识表示以及语义网络等，并分析了它们在不同审计场景下的适用性。书中通过具体的案例，展示了如何将复杂的审计程序转化为一系列逻辑清晰的规则，并由推理引擎进行自动化执行，从而极大地提高了审计效率和一致性。我尤其欣赏作者关于“审计专家系统”的构想，它能够模拟资深审计师的决策过程，辅助年轻审计师进行风险评估、审计计划制定以及审计证据的选取。这不仅能够解决审计人才培养周期长、经验传承难的问题，更能保证审计质量的稳定性和可靠性。本书的理论深度和实践指导性都非常出色，它为我开启了探索审计智能化之路的新视角。
评分一本令人着迷的著作，它仿佛将审计的世界与知识工程的严谨逻辑巧妙地融为一体。我在翻阅的过程中，不禁被作者深邃的洞察力和精湛的表达能力所折服。整本书并非简单罗列审计流程或枯燥的技术术语，而是构建了一个动态的、可进化的审计知识体系。它探讨了如何将审计过程中积累的海量数据、经验性规则以及专家智慧，通过结构化的知识表示方法进行组织、管理和应用。这种方法论的引入，无疑为传统审计模式带来了革命性的突破。我尤其欣赏作者对“知识获取”和“知识推理”章节的深入阐述，它们提供了切实可行的方法来捕捉审计专家的隐性知识，并将其转化为可供机器理解和执行的规则，从而辅助甚至自动化部分审计决策过程。这种从“人治”到“智治”的转变，不仅能够提升审计的效率，更能增强审计的准确性和一致性，极大地降低了人为差错的可能性。此外，本书还对知识库的演化和维护进行了细致的探讨，考虑到了审计环境的不断变化以及新风险的出现，确保了审计知识体系的持续有效性。读完这本书，我仿佛打开了一扇新世界的大门，看到了未来审计发展的无限可能，也对知识工程在复杂领域的应用有了全新的认识。它不仅仅是一本关于审计的书，更是一本关于如何利用先进技术赋能传统行业，实现智能化升级的范例。
评分这是一部令人耳目一新、充满启发性的著作。作者巧妙地将“知识工程”这一强大的理论框架应用于审计领域，为我们揭示了审计工作未来发展的无限可能。我一直以来都在思考，如何才能将审计过程中那些宝贵的经验、规则以及专家的洞察力进行有效的沉淀和传承，而本书则提供了一套系统性的解决方案。作者深入探讨了如何构建一个动态、可演化的审计知识体系，通过知识获取、知识表示、知识推理等关键环节，将分散、零散的审计知识整合起来，并形成一个高效的知识管理系统。我对书中关于“审计规则的构建与推理机制”的章节尤为着迷，它详细介绍了如何将复杂的审计准则、监管要求以及内部控制规范转化为清晰、可执行的知识表示，并通过智能推理引擎进行应用，从而辅助审计决策。这种将人类的智慧凝练成机器可理解的语言，并通过智能系统进行应用的方法，不仅能够极大地提高审计的效率，更能增强审计的准确性和一致性。本书的理论深度和实践指导性都非常出色，它为我开启了探索审计智能化之路的新视角。
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