大数据审计：关联模式、组织方式与智能方法探索

在大数据环境下，审计技术方法的研究已经成为现代审计行业的重要议题。本研究论文旨在深入探讨在海量数据背景下，如何创新审计策略和实践。首先，作者提出构建数据关联审计的思路，这种模式借鉴了大数据的特性，通过信息技术与审计逻辑的融合，形成了“剑”、“链”、“网”般的分析框架。具体而言，这个过程分为三个阶段：一，运用基础支撑技术，如SASBase等，对结构化数据进行整合和实时监控，构建审计大数据管理系统，用于整体分析和风险预警；二，数据在线监测确保信息的时效性，支持审计人员进行即时分析和趋势分析；三，数据在整个审计流程中持续发挥作用，形成数据驱动的闭环，提升数据利用效率。 其次，研究团队区分了两种审计组织方式：低智型组织和高智型组织。在高智型组织中，进一步细分为数据驱动型和业务驱动型。数据驱动型审计强调自动化，通过持续收集数据，利用AI技术进行控制和风险评估，能迅速识别异常和风险指标。而业务驱动型则更关注根据被审计单位的具体业务需求定制审计策略。 论文着重探讨了大数据分析为基础的审计方法，包括回归分析、多维分析以及数据相似度检测等技术。同时，引入了人工智能审计的新思路，如IA（智能增强）、II（智能架构）和AA（自动算法），这些新技术使得审计工作更加精准和高效。例如，普华永道在2017年已经通过AI在央企（中化国际）实施审计，显著提升了工作效率。大数据的应用使审计范围超越了传统的边界，触及更广泛的领域，如税务和财务，显示了其在审计领域的革新潜力。 总结来说，这篇论文深入分析了大数据环境下审计技术的发展趋势，强调了数据关联审计模式、智能审计组织以及人工智能在审计中的角色，为审计行业提供了新的视角和实践指导，预示着未来审计工作将更加依赖于数据和技术的力量。