基于数据仓库的新型计算机审计模型与智能审计前景

本文探讨了"一种新型的计算机审计模型"的研究，该研究基于计算机审计的特点和需求，结合数据仓库、联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘等现代信息技术的优势。计算机审计的传统软件往往面临处理海量数据的挑战，效率和质量不高。新型模型的提出旨在解决这些问题，通过优化审计流程，利用数据仓库的存储和管理能力，OLAP技术的多维分析功能，以及数据挖掘的预测和发现模式能力，提升了审计工作的精确度和效率。 数据仓库作为核心组件，提供了整合和存储大量历史数据的能力，使得审计人员可以基于全面的历史数据进行深入分析。OLAP技术则支持快速、灵活的数据查询和分析，使审计员能够从不同角度查看和理解复杂的数据关系。数据挖掘的应用则有助于发现潜在的审计线索和异常行为，减少了人工审计的工作量，并且能更早地发现潜在问题。 论文强调了这种新型模型在提高审计质量和效率方面的显著效果，尤其是在处理大规模、复杂的数据集时，传统的手动审计方式难以比拟。同时，作者对未来智能审计的发展趋势进行了展望，预见到随着人工智能和机器学习技术的进步，计算机审计将朝着自动化、智能化的方向发展，这将极大地改变审计行业的实践和标准。 这篇论文不仅介绍了新型计算机审计模型的设计理念和技术实现，而且还为审计领域的发展提出了新的思考和策略，对于推动审计行业向高效、精准和智能的方向转型具有重要的理论和实践价值。