图书标签: 银行 数据 技术 审计
发表于2024-12-25
数据挖掘模式下的审计风险预警系统研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024
《数据挖掘模式下的审计风险预警系统研究》采用数据挖掘的原理和流程对特定行业(以金融行业为例)审计风险数据进行分析,结合行业风险管理的特点,运用金融工程管理的相关成果,对行业风险进行了较为综合的定量计算和分析;提出适合于我国审计风险管理模式的DM模型,并能在风险超过一定程度自动报警,以体现审计风险预警系统的价值。同时我们运用计算结果,集合审计专家知识库显性化知识和隐性化知识的专业判断,通过一系列数据挖掘技术,最终对被审计单位的风险审计结果得出定论性结论。在研究中采用定量的方法研究审计风险,使原来模糊的概念变得清晰,并可准确度量。
各种审计手段的目标是一致的,就是以最有效的方式获取审计证据,提高审计效率,降低审计风险。 数据挖掘的本质是从大量信息中提取尽可能多的隐藏知识。 对于数据基础条件较好的行业和单位,开展基于数据挖掘的审计是完全可行的。 与审计相关的数据挖掘算法: 关联规则分析:发现隐藏的关联关系 聚类分析:对于同一类别,抽取少量样本;对于聚类分析中发现的孤立点,重点关注。 孤立点分析:发现数据中的异常点和孤立点。 关于聚类与审计:现代审计是一种风险导向审计,可以认为是把审计对象按照风险大小分类。现实中的分类常依赖审计人员的直觉。聚类分析可以作为解决途径之一。 数据挖掘在审计中应用的优点和缺点 优点:全样本分析,发掘隐藏信息 缺点:对数据质量、分析人员的依赖,成本问题,算法本身的局限
评分各种审计手段的目标是一致的,就是以最有效的方式获取审计证据,提高审计效率,降低审计风险。 数据挖掘的本质是从大量信息中提取尽可能多的隐藏知识。 对于数据基础条件较好的行业和单位,开展基于数据挖掘的审计是完全可行的。 与审计相关的数据挖掘算法: 关联规则分析:发现隐藏的关联关系 聚类分析:对于同一类别,抽取少量样本;对于聚类分析中发现的孤立点,重点关注。 孤立点分析:发现数据中的异常点和孤立点。 关于聚类与审计:现代审计是一种风险导向审计,可以认为是把审计对象按照风险大小分类。现实中的分类常依赖审计人员的直觉。聚类分析可以作为解决途径之一。 数据挖掘在审计中应用的优点和缺点 优点:全样本分析,发掘隐藏信息 缺点:对数据质量、分析人员的依赖,成本问题,算法本身的局限
评分各种审计手段的目标是一致的,就是以最有效的方式获取审计证据,提高审计效率,降低审计风险。 数据挖掘的本质是从大量信息中提取尽可能多的隐藏知识。 对于数据基础条件较好的行业和单位,开展基于数据挖掘的审计是完全可行的。 与审计相关的数据挖掘算法: 关联规则分析:发现隐藏的关联关系 聚类分析:对于同一类别,抽取少量样本;对于聚类分析中发现的孤立点,重点关注。 孤立点分析:发现数据中的异常点和孤立点。 关于聚类与审计:现代审计是一种风险导向审计,可以认为是把审计对象按照风险大小分类。现实中的分类常依赖审计人员的直觉。聚类分析可以作为解决途径之一。 数据挖掘在审计中应用的优点和缺点 优点:全样本分析,发掘隐藏信息 缺点:对数据质量、分析人员的依赖,成本问题,算法本身的局限
评分各种审计手段的目标是一致的,就是以最有效的方式获取审计证据,提高审计效率,降低审计风险。 数据挖掘的本质是从大量信息中提取尽可能多的隐藏知识。 对于数据基础条件较好的行业和单位,开展基于数据挖掘的审计是完全可行的。 与审计相关的数据挖掘算法: 关联规则分析:发现隐藏的关联关系 聚类分析:对于同一类别,抽取少量样本;对于聚类分析中发现的孤立点,重点关注。 孤立点分析:发现数据中的异常点和孤立点。 关于聚类与审计:现代审计是一种风险导向审计,可以认为是把审计对象按照风险大小分类。现实中的分类常依赖审计人员的直觉。聚类分析可以作为解决途径之一。 数据挖掘在审计中应用的优点和缺点 优点:全样本分析,发掘隐藏信息 缺点:对数据质量、分析人员的依赖,成本问题,算法本身的局限
评分各种审计手段的目标是一致的,就是以最有效的方式获取审计证据,提高审计效率,降低审计风险。 数据挖掘的本质是从大量信息中提取尽可能多的隐藏知识。 对于数据基础条件较好的行业和单位,开展基于数据挖掘的审计是完全可行的。 与审计相关的数据挖掘算法: 关联规则分析:发现隐藏的关联关系 聚类分析:对于同一类别,抽取少量样本;对于聚类分析中发现的孤立点,重点关注。 孤立点分析:发现数据中的异常点和孤立点。 关于聚类与审计:现代审计是一种风险导向审计,可以认为是把审计对象按照风险大小分类。现实中的分类常依赖审计人员的直觉。聚类分析可以作为解决途径之一。 数据挖掘在审计中应用的优点和缺点 优点:全样本分析,发掘隐藏信息 缺点:对数据质量、分析人员的依赖,成本问题,算法本身的局限
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