非结构化数据分析在审计实践中的尝试

主要观点总结

本文主要探讨了非结构化数据分析在审计实践中的应用，包括其在审计思路拓展、效率提高、风险揭示和降低审计风险等方面的作用，以及实施策略。文章还介绍了非结构化数据分析的一般流程和难点。

关键观点总结

关键观点1: 非结构化数据分析的重要性

非结构化数据在审计中有重要作用，能够帮助审计人员拓展审计思路，提高审计效率，揭示风险原貌，降低审计风险。

关键观点2: 非结构化数据分析的一般流程

非结构化数据分析的流程包括数据转换、文本数据处理、应用场景分析和审计确认。其中，数据转换是难点，尤其是图片、音频、视频的转换。

关键观点3: 非结构化数据分析的难点

非结构化数据分析的难点包括审计人员的动力不足、系统及工具等硬件不支持、应用场景分析有待加强等。

关键观点4: 实施非结构化数据分析的策略

实施非结构化数据分析的策略包括循序渐进、经验萃取和场景预演。审计部门可以从易入手、数据量相对少的地方开始，将审计人员的经验转化为逻辑模型，再通过场景预演提高分析能力和知识学习能力。

文章预览

当我们刚刚认识到结构化数据的分析还有很长的路要走时，非结构化数据分析也越来越需要我们给予关注并在审计实践中进行尝试。在审计实践中，审计人员接触的非结构化数据其实是很多的，这些非结构化数据存在于大量经济合同、总结报告、销售回访音频文件、业务影音资料、业务方案、签到表、巡检表等等。其实，很多审计人员都曾经做过一些初级的非结构化数据分析，例如在word文档里搜索关键词、敏感词，试图发现一些审计线索，又例如有的审计人员凭借自己的经验在会计电子凭证的摘要里寻找审计线索，也取得了较好的效果。 随着电子化的普及，越来越多的经营管理信息储存在电子媒介中，审计人员需要的资料几乎都能在信息系统中可以查到。如果能掌握一些非结构化数据分析方法和技术，审计人员将省去大量翻阅纸质档案、花费大 ………………………………