大数据在审计工作中应用

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2、员再根据其思路反复编写修改程序来验证审计思路可行性，这是一种“验证型审计”方式。在巨量（）、多样（）、高速（）、价值高密度低（）的大数据环境中，这种验证型审计方式某种程度上说有些“误打误撞”、“盲人摸象”，数据分析p 工作量大，在审计宽度、审计深度方面都面临较大风险。可视分析p 是大数据审计取得突破的重要方向。大数据审计的目标是把隐没在海量的、异构的、杂乱无章的电子数据中的信息集中、萃取和提炼出来，揭示其内在规律，为评价被审计单位经济活动和相关资料的真实性、合法性、效益性提供有力的线索或直接的证据。客观上，大数据环境要求计算机审计工作从“验证型审计”方式转变为“发掘型审计”方式。这既需要先进的人工智能，包括智能搜索、数据挖掘等，也需要人的感知能力、认知规律与分析p 过程的有机融合，包括人机交互、可视建模、图形展示等。可视分析p 是以可视化技术和自动化分析p 模型为核心，辅助用户对大规模复杂数据集进行分析p 推理的科学与技术。通过可视化的自动建模技术将大数据以直观的图形形式展示，审计人员往往能够一眼洞悉数据背后隐藏的信息，不再受制于枯燥晦涩的数据分析p 算法。因此，以人为中心的探索式可视分析p 是大数据审计不可或缺的重要手段或方法。文章节选，欲览全文请至知贝网，可文案策划、科技论文翻译、文章润色。第 2 页 共 2 页