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观点速览

李云香 周成轩 张铖怡 余建波 杨林

本文针对审计信息化、智能化提升的要求，基于数据挖掘技术和深度学习算法设计智慧审计框架，开发智慧审计平台，阐述如何将创新的深度学习方法运用于审计过程数据挖掘技术综述，解决项目审计过程的数据集合与整理、多源异构数据特征提取、项目异常识别及项目异常分析等关键性问题。

一、文献综述

（一）大数据环境下的智慧审计

（二）深度学习的演变与发展

二、基于深度学习的智慧审计体系结构

（一）基于深度学习的智慧审计框架构建

将审计数据从源数据库中提取出来，运用优先队列算法、排序邻居算法及基于粗糙集、聚类分析与遗传神经网络的清洗技术等进行清洗。预处理后的数据进入审计流程，通过一系列深度学习方法从审计数据中挖掘隐藏其中的有用信息。

（二）基于深度学习的智慧审计平台

以深度学习算法模型作为基础，从分类分析、关联分析、聚类分析、预测分析和知识发现五个角度进行集成建模，实现对审计管理、审计作业过程中的数据挖掘和数据处理，全方位、多角度提取并应用财务数据。

（三）智慧审计任务分析

通过审计分析和预测为企业经营管理保驾护航，同样成为智慧审计的任务之一。

（四）基于深度学习的智慧审计流程

采集多渠道、全方位财务相关信息，对数据进行预处理，之后利用数据挖掘技术和深度学习算法实时审计企业当前财务状态，对异常指标以及可能导致的财务欺诈行为进行预警，从分类分析、关联分析、聚类分析等方面数据挖掘技术综述，给出问题诊断及处置方案建议，并利用深度学习算法挖掘大数据隐含信息，对发现的问题进行成因分析。

三、关键审计技术

（一）基于深度学习的异构多源数据融合集成

随着数据挖掘技术和深度学习算法的快速发展，诸如卷积神经网络的图像识别、关联算法和循环神经网络的数据挖掘技术正不断创新并大规模尝试将异构财务数据审计应用于企业发展的各个方面，从而提升业务处理效率。

（二）基于深度学习的业务审计

基于智慧审计系统的审计业务主要由线下内控审计和线上内控审计两部分组成。