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基于大数据的审计数据分析体系与模型研究 0 45010
  • 项目分类:大数据
  • 是否获得资金:否
  • 联系人:高凌
  • 发布单位:北京中油瑞飞信息技术有限责任公司
  • 是否已开发出产品:否
  • 发布时间:2019-01-16
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项目需要:
项目描述
基于审计风险与业务关注点,构建审计数据分析框架体系;搭建基于大数据的审计数据分析平台,采用大数据技术手段构建模型进行审计数据分析,项目主要内容包括:
1)审计数据分析框架体系研究
基于油气田业务、炼化业务、销售业务领域梳理审计数据分析要点,搭建数据分析框架,建立石油行业审计数据分析的标准化分析体系。
2)审计数据分析模型研究
依据审计数据分析框架体系,结合审计关注点对业务数据进行分析与研究,形成能够发现审计疑点线索的分析模型。
3)审计数据分析平台搭建
搭建审计数据分析平台,将业务数据清洗整理后导入平台数据库,展开数据分析模型搭建与数据挖掘分析。
创新点/关键技术描述
通过ETL结合手工的方式采集财务、业务数据,对数据清洗转换后根据业务类型进行存储,按照审计数据分析需求设计实现分析模型。
(一)关键技术如下:
1)统计分析
基于数据模型方法,对业务数据进行分类,判断业务发生的真实性、完整性,根据历史数据创建模型,并依模型分析违规业务。
2)聚类分析
按照个体特征对业务数据进行分类,分析同一类别内的个体之间相似程度及不同类别间的差异程度,总结变动规律,分析其中隐藏的虚假、违规业务风险情况。
3)关联分析
采用关联分析发现大量数据集合间的潜在联系。检测审计数据中存在的潜在关系,提升审计风险预警水平。例如,通过对比财务与业务数据关联情况,判断被审计单位财务账真实性、业务发生是否虚假等情况。
(二)创新点:
1)实现基于大数据条件下的审计数据分析, 提升审计数据覆盖程度和有效关联;
2)形成标准化的审计数据分析体系。通过对集团公司各业务领域进行分析研究,形成标准化的体系框架,提升审计信息化服务水平;
3)提升审计质量、降低审计成本。通过信息化手段改进了传统审计模式,避免单纯依赖被审计单位提供数据的弊端,保证业务数据真实性有效性,提高审计效率和质量。其次,在大数据审计模式下,通过数据分析模型实现疑点线索的快速聚焦,减少现场审计时间,大幅降低审计成本。
项目图片
团队描述
本项目课题研究小组包括三名审计数据分析咨询顾问,具备丰富的咨询行业经验、数据分析经验。
组长:高凌(电子商务,硕士)
职责:负责课题研究全面工作,负责研究工作具体落实与任务分配。
成员:李雪妍(国际商务,硕士)、宁玉婷(管理科学与工程,硕士)
职责:开展课题研究工作,按照任务计划进行业务数据收集、清洗、整理及分析工作,与组长共同搭建审计数据分析平台,并对审计数据分析模型进行深入分析研究,编制课题报告。
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