基于大数据技术的金融审计分析

基于大数据技术的金融审计分析

 

因为在金融审计过程中，需要收集、存储和管理大量和庞大的数据，所以需要在最后一步结合大数据技术对这些数据进行详细的分析，使审计人员在这些数据审计过程中发现存在的问题，并在此基础上预测金融审计过程中存在的风险点，然后确定审计工作的重点，获取审计工作的证据。对于基于大数据技术的金融审计工作，相关审计人员还需要深入思考如何结合大数据技术挖掘金融审计数据中的深层信息，提高数据分析和利用效率，有效防范和控制金融风险。因为在大数据技术中，涉及的数据主要可以分为结构化和非结构化两种，目前金融审计更注重结构化数据的分析。

 

1.结构化数据分析

 

对于审计人员来说，在分析数据时，采用大数据技术进行财务审计，通过数据挖掘、结构化查询语言、专家模型等相关技术实现整个分析过程。对于数据挖掘，通过相应的算法和程序挖掘海量数据中隐藏的深层信息，实时监控分析对象，通过更复杂的模型建立数据之间的有效联系，然后通过定量分析及时发现数据反馈的财务风险。工作人员依靠结构化查询语言，可以找到自己需要的信息，然后联系不同的数据库，进行更全面的信息审计。与专家模型功能的联系是利用专家模型的功能，调用专家在财务审计过程中建立的不同类型问题的审计模型，可以自动在计算机中找到和发布问题相关数据，大大降低工作人员的工作量和工作负担。

 

2.非结构化数据分析

 

对于非结构化数据，主要包括一些会议记录或文件、视频、图像、规章制度等。通过对这些非结构化数据的分析，可以获得金融机构对各项政策的实际实施，以及内部控制的实施水平和企业的重大决策路径。目前，与结构化数据相比，金融企业对非结构化数据的分析和方法存在较大差距。他们大多通过搜索关键词来分析非结构化数据，但这种方法效率低下。因此，要提高非结构化数据的分析效率，还需要建立更加规范的分析模式，利用大数据技术挖掘非结构化数据信息的潜在信息，弥补审计人员可能忽视的财务风险。综上所述，大数据金融审计防范金融风险的命题是在当前大数据时代完全到来并在社会各个领域发挥深远影响的前提下提出的。对于金融审计工作，过去的工作困难主要是数据量大，缺乏有效的模型和数据审计工具，因此大数据技术提供了良好的平台和基础，可以大大减轻金融审计人员的工作负担，也可以提高工作效率，因此应深入讨论大数据金融审计防范金融风险的应用，全面提高工作质量。