智能审计的系统框架包括(智能审计是什么)

导语：智能审计的系统框架

系统框架是智能审计建设的蓝图，也是智能审计未来发展的指引，明确了系统建设目标及范围。以审计应用场景为出发点，与内部审计智能化需求相贴合形成系统的规划思路。框架的设计具有前瞻性、合理性、可扩展性等特征，以保证系统实施的可行性及后期维护、拓展的便利性。智能审计的系统框架主要分为四个层次，各层次明确了组成内容，以及各模块之间的关系。通过总体的框架设计以保障系统后续的设计及落地，奠定审计智能化转型的基础。

1. 用户交互层。该层级连接内部审计各个利益相关者，为管理层提供企业风险的直观展现，为内部审计人员提供审计管理与分析工具，为被审计单位提供风险线索持续推送与跟进平台。该层次中的风险智能地图分层级、分领域、体系化地展现业务流程风险和应对情况，支撑风险聚焦的内部审计工作机制。审计知识库对内部审计涉及的各类信息进行集中管理，建立信息之间的关联，形成内部审计信息积累。基于数据集市搭建的数据查询平台向内部审计人员开放企业数据资产，提供审计数据探索和挖掘工具，支持审计人员自主开展审计数据挖掘、审计发现定位及在线确认工作。

2. 功能应用层与技术核心层。这两个层级支撑了智能审计三大应用主题：

第一，高级分析从业务风险特征出发，通过数据建模方法识别风险场景及数据来源，设计数据分析指标，支撑风险预警、持续审计等数据分析审计应用。

第二，机器人流程自动化（RPA）适用于审计程序中执行具有清晰定义和极少例外情况下的重复和确定性动作。在内部审计中，利用RPA技术可以帮助审计人员大大简化外部数据挖掘、实时数据采集、数据整理、数据分析比对、参数检查以及审计工作底稿的编写等事务性工作，提高审计工作效率。

第三，人工智能则通过机器学习、文本挖掘等技术应用，为审计人员提供智能决策建议。机器学习技术为审计人员提供了另外一种建模路径，它通过无监督和有监督的机器学习模型，对大量审计对象数据直接进行分析处理，得出相应的假设和预测结果，丰富与补充了数据审计模型，而不是过去的从风险事件出发进行数据建模。文本挖掘技术可以帮助审计人员在给定的分类体系下，根据文本的内容自动确定文本关联的类别；利用计算机自动地从原始文档中提取全面准确反映该文档中心内容的简单连贯的短文；通过计算机技术自动分析文本对象所包含的情感倾向（主观、客观、中性）及主要观点；检查执行文本与范本文档的差异，识别差异化的文本内容。

3. 数据架构层。该层级是智能审计的数据基础层级，数据采集模块包含了针对企业内外部、多类型（结构化、非结构化）信息数据收集的机制和方法，数据存储模块定义各类数据存储架构和方式，数据管控模块针对智能审计平台数据专项管理流程、关键岗位角色定义。

参考文献：张庆龙 等｜新时期内部审计创新之路：从数据审计到智能审计

免责声明:本站部份内容由优秀作者和原创用户编辑投稿，本站仅提供存储服务，不拥有所有权,不承担法律责任。若涉嫌侵权/违法的，请反馈，一经查实立刻删除内容。本文内容由快快网络小梓创作整理编辑！