Page 190 - 新时期审计理论发展与研究

新时期审计理论发展与研究
Development and Research of Audit Theory in the New Era

计行业有着全面且深入地了解，而且还需要不断地提高自身的学习能力、创新能
力。因此，在应用数据挖掘技术时，如果操作人员的整体能力不足，就会导致最
终的数据质量不高。

四、数据挖掘技术在金融审计中的应用分析

（一）聚类分析
聚类分析在实际应用过程中属于一种无指导的学习和检测方式，受审计人员
的主观影响较小。聚类分析方式的主要应用原理是将数据进行分组，形成多个类，

在同一个类别中的对象会具有较高的相似度。在聚类分析方法的有效开展下，能
够使得所需要审计的数据以相同的类型进行区分，从而产生不同特征的数据群，
而各个特征之间的数据群内部的相关数据，其主要的特点是相似的。在将数据分
成不同特征的数据群之后，就能够针对各个群的特征进行有效描述。在这一过程
中，审计人员可以得到违反规律特征的类，由此针对违反特征的类找出离群孤立
点，并对其内容进行重点分析。在分析过程中，审计人员就可以确定主要的审计
风险，由此发现最为重要的审计线索。聚类分析方法的有效运用，可以很好地减

少审计人员的工作量，并且帮助审计人员找出最具有价值的信息内容。在聚类分
析方法的应用过程中，可以针对银行的不良贷款进行有效审计，从而将影响贷款
质量的主要因素分析出来，审计人员就可以针对其因素的定性或定量指标加以描
述，根据审计目标及审计依据建立相应的数据挖掘模型。在有关算法和相应数据
挖掘模型的开展下，就能够发现不同数据的规律性和普遍的特征，区分银行内部
不同贷款之间质量的差别。在其贷款数据进行有效划分之后，审计人员就可以发
现人为操作贷款分类结果或影响贷款质量因素的数据内容，从而开展更加深入的
审计分析工作。

（二）决策树算法
针对数据挖掘技术中的决策树算法在金融审计中的应用情况进行分析。重点
论述我国银行在开展贷款业务审计时决策树算法的主要应用方式。
1. 业务理解

农村信用合作社在日常运行期间，能够通过贷款的发放对农村地区的金融情
况进行有效调控，并且在农村 70% 以上的贷款都由农村信用社来发放。对此，
农村信用合作社的贷款质量状况和贷款资产安全性影响着信用社整体的运营情况
及信用社的未来发展。因此，在开展金融审计工作时，需要重点针对贷款业务进

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