數(shù)字化審計實務(wù)指南

第 一部分 數(shù)字化審計概述 1
第 一章 數(shù)字化審計是什么 3
第 一節(jié) 從百度學術(shù)研究情況看數(shù)字化審計 3
一、數(shù)字化審計不是新鮮事物 3
二、數(shù)字化審計的研究內(nèi)容 4
三、數(shù)字化審計涉及多學科知識 5
第二節(jié) 從系統(tǒng)論的視角認識數(shù)字化審計 6
一、每個審計對象都是“系統(tǒng)” 7
二、審計對象的解構(gòu)離不開數(shù)字化審計 8
三、數(shù)字化審計是一個系統(tǒng)過程 8
第三節(jié) 數(shù)字化審計“進化史” 9
一、數(shù)字化審計名稱和內(nèi)涵的變遷 9
二、監(jiān)督管理部門的數(shù)字化檢查系統(tǒng)建設(shè) 12
第四節(jié) 辯證看待數(shù)字化審計 13
一、數(shù)字化審計的重要性 13
二、內(nèi)部審計是業(yè)務(wù)流程的逆向工程 13
三、依靠但不能依賴數(shù)字化審計 15
四、避免數(shù)字化審計成為唯一依賴 15
五、正確認識數(shù)字化審計十分必要 16
第二章 數(shù)字化審計任務(wù)、循環(huán)和支柱 17
第 一節(jié) 數(shù)字化審計的基本任務(wù) 17
一、兩大類基本任務(wù) 17
二、兩類任務(wù)的關(guān)系 18
第二節(jié) 數(shù)字化審計循環(huán) 19
一、CRISP-DM：跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標準流程 19
二、數(shù)字化審計循環(huán) 21
第三節(jié) 數(shù)字化審計六大支柱 22
一、思路 22
二、數(shù)據(jù) 22
三、工具 23
四、行動 23
五、協(xié)作 23
六、評估 24
第三章 數(shù)字化審計實施模式和路徑 25
第 一節(jié) 數(shù)字化審計是經(jīng)營管理的必然 25
一、信息技術(shù)高度驅(qū)動的行業(yè) 25
二、內(nèi)部審計環(huán)境發(fā)生重大變化 26
三、風險的外生性特征越發(fā)明顯 26
四、內(nèi)部審計需要提升服務(wù)價值 26
五、數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)造了黃金機遇 27
第二節(jié) 數(shù)字化審計實施模式思考 27
一、影響數(shù)字化審計模式的因素 27
二、數(shù)字化審計的三種主要實施模式 28
三、數(shù)字化審計應(yīng)用的三級分層 30
第三節(jié) 數(shù)字化審計發(fā)展的三個階段 31
一、從無到有階段 32
二、從有到優(yōu)階段 32
三、從優(yōu)到專階段 33
第四節(jié) 數(shù)字化審計實施的重點工作 34
一、頂層設(shè)計，不斷完善規(guī)則指南 34
二、夯實基礎(chǔ)，多渠道拓展數(shù)據(jù)源 34
三、安全至上，強化數(shù)據(jù)安全保障 35
四、強化平臺，持續(xù)迭代優(yōu)化系統(tǒng)功能 36
五、目標導向，多場景運用數(shù)據(jù)分析工具 36
六、以點帶面，有序分層推進應(yīng)用培訓 36
七、伙伴式成長，融合優(yōu)化人才隊伍 37
八、展望未來，探索數(shù)字化審計前沿技術(shù) 38
第四章 應(yīng)對數(shù)字化審計本領(lǐng)恐慌 39
第 一節(jié) 數(shù)字化審計本領(lǐng)恐慌 39
一、焦慮的內(nèi)部審計人員 39
二、數(shù)字化審計，從入門到放棄 39
第二節(jié) 數(shù)字化審計能力體系 41
一、數(shù)據(jù)分析師的能力和工具體系 41
二、數(shù)字化審計需要的8 種能力 42
三、數(shù)字化審計人員的能力分階 42
第三節(jié) 如何應(yīng)對數(shù)字化審計本領(lǐng)恐慌 43
一、調(diào)整心態(tài)，設(shè)定預期 43
二、做好數(shù)字化審計的7 個錦囊 43
第二部分業(yè)務(wù)、思維、思路 47
第五章 業(yè)務(wù)是數(shù)字化審計之本 49
第 一節(jié) 全流程業(yè)務(wù)梳理 49
一、制度流程層面 50
二、業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)層面 51
三、業(yè)務(wù)操作層面 51
第二節(jié) 業(yè)務(wù)等式和維度擴展 52
一、用好業(yè)務(wù)等式 52
二、業(yè)務(wù)維度擴展 53
第六章 數(shù)字化審計思維框架 57
第 一節(jié) 時間維度 57
一、數(shù)字化審計需要時序觀 57
二、時間維度讓異常無處藏身 58
三、常見的時序分析方法 58
第二節(jié) 空間維度 60
一、三維空間維度 60
二、行為主體在空間維度上也有交集 60
三、利用空間地理資源數(shù)據(jù)進行疑點挖掘 60
四、時間維度和空間維度融合應(yīng)用 61
第三節(jié) 網(wǎng)絡(luò)思維 61
一、“斷頭路”并非無路可走 61
二、網(wǎng)絡(luò)衍生信息是“去匿名化”的克星 62
三、匿名化的數(shù)字貨幣也可以追蹤 62
第四節(jié) 結(jié)構(gòu)化思維 62
一、結(jié)構(gòu)化思維是自然進化的結(jié)果 62
二、基于結(jié)構(gòu)化思維的邏輯樹分析法 63
第五節(jié) 灰度思維 64
一、三種模式的風控思維 64
二、風險管理需要灰度思維 64
三、數(shù)據(jù)是精確的，但風險不是 65
第七章 數(shù)字化審計思維及思路來源 66
第 一節(jié) 數(shù)字化審計思維路徑 66
一、立體多維視角 66
二、降維思維 67
三、平行線的交點 68
四、利用信息不對稱 68
五、行為分析 68
六、不放棄孤立點 69
七、換位思考 70
八、遷移學習 70
第二節(jié) 數(shù)字化審計思路來源 71
一、數(shù)據(jù)自身 71
二、規(guī)章制度 72
三、常識經(jīng)驗 72
四、經(jīng)典模型 72
五、分析技術(shù) 73
第三部分 數(shù)字化審計技術(shù)與工具 75
第八章 數(shù)字化審計技術(shù) 77
第 一節(jié) 統(tǒng)計分析方法 77
一、集中趨勢指標 77
二、變異性指標 79
第二節(jié) 多維數(shù)據(jù)分析技術(shù) 80
一、聯(lián)機分析處理 80
二、多維數(shù)據(jù)分析方法 81
三、聯(lián)機分析處理的應(yīng)用 82
第三節(jié) 高級數(shù)據(jù)分析技術(shù) 82
一、數(shù)據(jù)挖掘 83
二、機器學習 83
三、深度學習 84
四、人工智能 85
五、幾個技術(shù)之間的可視化關(guān)系 86
第四節(jié) 通過實例理解高級數(shù)據(jù)分析技術(shù) 86
一、一般的數(shù)據(jù)分析 86
二、用關(guān)聯(lián)規(guī)則進行數(shù)據(jù)挖掘 86
三、機器學習貝葉斯應(yīng)用 87
四、用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行深度學習 87
五、人工智能集成強化模型 87
第五節(jié) 復雜網(wǎng)絡(luò) 87
一、復雜網(wǎng)絡(luò)概述 87
二、度量指標 88
三、社交網(wǎng)絡(luò)是復雜網(wǎng)絡(luò)的特例 88
四、社交網(wǎng)絡(luò)分析相關(guān)概念 88
第六節(jié) 自然語言處理 89
一、文本處理 89
二、詞頻 89
三、命名實體識別 89
四、依存句法分析 90
五、自然語言處理分析工具 90
第七節(jié) 可視化 91
一、什么是數(shù)據(jù)可視化 91
二、常用數(shù)據(jù)可視化工具 91
三、通用可視化 91
四、多變量可視化 93
第九章 數(shù)據(jù)分析語言 96
第 一節(jié) 結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL） 97
一、基礎(chǔ)知識 97
二、常用SQL 語句 98
三、常見函數(shù) 102
四、一個簡單的異常分析案例 104
第二節(jié) 圖數(shù)據(jù)庫查詢語言（Cypher） 105
一、用圖數(shù)據(jù)視角理解數(shù)據(jù) 105
二、Cypher 應(yīng)用示例 106
第三節(jié) R 語言 108
一、基礎(chǔ)知識 108
二、安裝和配置 110
三、R 語言基礎(chǔ)和示例 111
第四節(jié) Python 語言 112
一、基礎(chǔ)知識 112
二、應(yīng)用環(huán)境安裝和配置 113
三、第 一個Python 程序 115
四、庫的安裝 117
五、離線環(huán)境下安裝Python 庫 119
第五節(jié) Python 應(yīng)用基礎(chǔ)入門 121
一、Python 語言的基本規(guī)范 121
二、四大核心點 122
三、一個簡單的實戰(zhàn)案例 128
第十章 數(shù)據(jù)采集與存儲的工具和軟件 130
第 一節(jié) 外部數(shù)據(jù)采集軟件 130
一、所見即所得的網(wǎng)頁信息采集工具 130
二、八爪魚軟件使用介紹 130
三、后羿采集器使用介紹 131
第二節(jié) 數(shù)據(jù)庫軟件 132
一、傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 132
二、列存儲數(shù)據(jù)庫 135
三、大規(guī)模并行處理架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫 138
四、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 139
五、數(shù)字化審計如何選用數(shù)據(jù)庫 142
第三節(jié) 數(shù)據(jù)庫客戶端軟件 142
一、通用型數(shù)據(jù)庫客戶端軟件 142
二、商業(yè)版數(shù)據(jù)庫客戶端軟件 143
三、免費開源的DBeaver 143
第十一章 數(shù)據(jù)處理與分析的工具和軟件 145
第 一節(jié) 文本型特殊格式數(shù)據(jù)文件預覽工具 145
一、超大文件處理利器——MadEdit 145
二、JSON 文件處理利器——JSON Viewer 147
第二節(jié) 數(shù)字化審計中的商業(yè)軟件 150
一、IDEA 150
二、SPSS Modeler 152
三、SPSS Modeler 應(yīng)用示例 153
第三節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘和機器學習軟件Orange 156
一、基本介紹 156
二、用Orange 進行探索性數(shù)據(jù)分析 158
第四節(jié) 復雜網(wǎng)絡(luò)分析軟件Pajek 162
一、基本介紹 162
二、．net 數(shù)據(jù)格式 163
三、應(yīng)用示例 163
第五節(jié) 可視化軟件I2 和Python 的交互 167
一、基本介紹 167
二、Python 和I2 的交互 168

第十二章 常用輔助工具和軟件 171
第 一節(jié) 梳理和繪制流程圖 171
一、流程梳理的定義和目的 171
二、流程梳理離不開流程圖 172
三、流程梳理實例 172
第二節(jié) 建立全文檢索制度庫 173
一、規(guī)章制度是內(nèi)部審計人員履職的重要支撐 174
二、制度管理的需求 174
三、CyberArticle：建立全文檢索制度庫的工具 174
四、建立全文檢索制度庫實例 174
五、電子全文檢索制度庫的使用 176
第三節(jié) 本地文件快速檢索 177
一、Everything 的基本功能 177
二、Everything 的安裝 178
三、操作示例 178
第四部分 數(shù)據(jù)是數(shù)字化審計之基 181
第十三章 對數(shù)據(jù)的認知 183
第 一節(jié) 數(shù)據(jù)的定義和價值 183
一、什么是數(shù)據(jù)？ 183
二、數(shù)據(jù)、信息和知識 184
三、數(shù)據(jù)的價值 185
四、目的決定了數(shù)據(jù)的價值 186
第二節(jié) 數(shù)據(jù)分類 188
一、按表現(xiàn)形式分類 188
二、按內(nèi)容分類 189
三、按來源分類 190
四、其他一些數(shù)據(jù)類別概念 191
第十四章 只有被記錄才能被分析 194
第 一節(jié) 數(shù)字化的世界 194
一、只有被記錄才能被分析 194
二、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不存儲關(guān)系 195
三、數(shù)據(jù)的準確性很重要 196
第二節(jié) 從大數(shù)據(jù)到塊數(shù)據(jù) 197
一、什么是大數(shù)據(jù) 197
二、塊數(shù)據(jù) 198
三、塊數(shù)據(jù)應(yīng)用典范 199
四、用“塊數(shù)據(jù)”思維建設(shè)審計支持平臺 200
第十五章 數(shù)據(jù)從哪里來 201
第 一節(jié) 文件型數(shù)據(jù)解析 202
一、常見文件型數(shù)據(jù) 202
二、文件型數(shù)據(jù)處理實例：pandas 庫 203
第二節(jié) 從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù) 206
一、使用數(shù)據(jù)庫客戶端查詢和獲取數(shù)據(jù) 206
二、數(shù)據(jù)庫全量原表數(shù)據(jù)的獲取 210
第三節(jié) 獲取外部數(shù)據(jù) 211
一、使用編程語言進行網(wǎng)頁信息采集 212
二、各地政府開放共享的數(shù)據(jù)資源 217
三、獲取外部數(shù)據(jù)的注意點 218
第四節(jié) 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理 219
一、一個半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實例 219
二、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理思路 220
三、實現(xiàn)代碼 222
第五節(jié) 文檔中內(nèi)嵌表格數(shù)據(jù)的提取 225
一、網(wǎng)頁表格數(shù)據(jù)的提取 225
二、PDF 表格數(shù)據(jù)的提取 230
三、Word 文檔中的表格讀取 233
第六節(jié) 圖片中的數(shù)據(jù)讀取 236
一、需要解決的問題 236
二、OCR 相關(guān)知識 237
三、實現(xiàn)思路 238
四、實現(xiàn)代碼 238
五、延伸應(yīng)用 240
第五部分數(shù)字化審計應(yīng)用案例 241
第十六章 審計準備階段 243
第 一節(jié) 在多文檔中批量查找線索關(guān)鍵詞 243
一、案例背景 243
二、相關(guān)知識 245
三、應(yīng)用思路 245
四、實現(xiàn)代碼 246
五、延伸應(yīng)用 248
第二節(jié) 學會探索性數(shù)據(jù)分析 248
一、案例背景 248
二、相關(guān)知識 248
三、如何進行探索性數(shù)據(jù)分析 249
四、示例數(shù)據(jù) 249
五、實現(xiàn)代碼 249
第十七章 全面認識審計對象 257
第 一節(jié) 使用雷達圖對審計對象進行立體畫像 257
一、案例背景 257
二、相關(guān)知識 257
三、應(yīng)用思路 258
四、實現(xiàn)代碼 259
五、延伸思考 260
第二節(jié) 用對應(yīng)分析探析各類分支機構(gòu)的偏好 261
一、案例背景 261
二、相關(guān)知識 261
三、應(yīng)用思路 261
四、實現(xiàn)代碼 262
第三節(jié) 用聚類分析進行審計對象分類與抽樣 264
一、案例背景 264
二、相關(guān)知識 265
三、應(yīng)用思路 265
四、實現(xiàn)代碼 266
五、延伸思考 269
第十八章 信用風險檢查 270
第 一節(jié) 用鏈路預測算法挖掘隱性關(guān)聯(lián)關(guān)系 270
一、案例背景 270
二、相關(guān)知識 271
三、應(yīng)用思路 272
四、實現(xiàn)代碼 273
五、延伸應(yīng)用 275
第二節(jié) 挖掘核保照片背后的秘密 275
一、有圖有真相 275
二、照片的基本知識 276
三、應(yīng)用思路 277
四、實現(xiàn)代碼 278
五、延伸應(yīng)用 279
第十九章 操作風險檢查 280
第 一節(jié) 讓“影子賬戶”無所遁形 280
一、案例背景 280
二、相關(guān)知識 281
三、應(yīng)用思路 281
四、實現(xiàn)代碼 282
五、延伸應(yīng)用 285
第二節(jié) 技術(shù)輔助高效翻憑證 285
一、案例背景 285
二、相關(guān)知識 285
三、應(yīng)用思路 285
四、實現(xiàn)代碼 286
五、延伸應(yīng)用 288
第三節(jié) 用異常值檢測找出異常點 288
一、案例背景 288
二、相關(guān)知識 289
三、應(yīng)用思路 290
四、實現(xiàn)代碼 291
五、檢測結(jié)果 293
第二十章 舞弊檢查 295
第 一節(jié) 利用社交網(wǎng)絡(luò)分析挖出“圍標”網(wǎng)絡(luò) 295
一、案例背景 295
二、相關(guān)知識 296
三、應(yīng)用思路 296
四、實現(xiàn)代碼 297
五、延伸應(yīng)用 302
第二節(jié) 用機器學習方法篩選可疑簽字 303
一、案例背景 303
二、相關(guān)知識 303
三、配置可視化機器學習軟件Orange 305
四、案例思路 305
五、簽名數(shù)據(jù)收集 306
六、實現(xiàn)工作流 307
七、保存和加載訓練完成的模型 313
八、延伸思考 314
第二十一章 挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的金礦 315
第 一節(jié) 如何抓住領(lǐng)導講話重點 315
一、案例背景 315
二、相關(guān)知識 316
三、應(yīng)用思路 316
四、實現(xiàn)代碼 317
五、延伸應(yīng)用 319
第二節(jié) 挖掘文檔文本中的隱蔽關(guān)系 319
一、案例背景 319
二、相關(guān)知識 320
三、LTP 環(huán)境的安裝和配置 321
四、實現(xiàn)代碼 321
五、延伸應(yīng)用 325
第二十二章 由點及面拓展檢查 326
第 一節(jié) 從海量數(shù)據(jù)中篩選套現(xiàn)商戶 326
一、案例背景 326
二、相關(guān)知識 327
三、應(yīng)用思路 328
四、SQL 代碼 330
五、延伸應(yīng)用 331
第二節(jié) 找出龐大關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的“小團伙” 331
一、案例背景 331
二、相關(guān)知識 333
三、對招標網(wǎng)絡(luò)的分析 334
四、實現(xiàn)代碼 334
五、延伸應(yīng)用 335
第二十三章 讓可視化為審計成果“加持” 336
第 一節(jié) “有圖有真相”，更容易傳遞審計結(jié)論 336
一、內(nèi)部審計的職責定位 336
二、讓閱讀者一目了然地看懂審計結(jié)論 336
第二節(jié) 可視化分析外部風險傳遞概況 337
一、案例背景 337
二、應(yīng)用思路 337
三、數(shù)據(jù)的獲取和整理 337
四、可視化應(yīng)用結(jié)果 339
第三節(jié) 檢查問題及整改情況可視化分析 340
一、案例背景 340
二、應(yīng)用思路 341
三、實現(xiàn)代碼 342
四、延伸思考 344
第六部分 數(shù)字化審計的展望與探索 345
第二十四章 數(shù)字化審計中的模型風險 347
第 一節(jié) 模型和模型風險 347
一、什么是模型 348
二、什么是模型風險 348
第二節(jié) 模型風險審計重點內(nèi)容 349
一、模型自身的審計重點 349
二、模型管理的審計重點 351
第二十五章 圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)與數(shù)字化審計 353
第 一節(jié) 圖數(shù)據(jù)庫簡介 353
一、容易被望文生義的圖數(shù)據(jù)庫 353
二、圖數(shù)據(jù)庫的先天優(yōu)勢 354
三、與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的性能對比 355
第二節(jié) Neo4j 安裝部署 355
一、安裝配置Neo4j 環(huán)境 355
二、啟動和初始化數(shù)據(jù)庫 356
三、Neo4j Browser 功能說明 357
第三節(jié) Neo4j 數(shù)據(jù)初始化 358
一、將實例數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Cypher 建表語句 358
二、利用建表語句初始化圖數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù) 360
第四節(jié) 用Neo4j 實戰(zhàn)招標數(shù)據(jù)異常分析 361
一、模糊查詢 361
二、單一關(guān)聯(lián)關(guān)系分析 361
三、多關(guān)聯(lián)關(guān)系分析 362
四、查詢隱蔽控制人 363
五、尋找關(guān)鍵點 363
六、查詢?nèi)我鈨蓚€要素之間的關(guān)系 364
第二十六章 區(qū)塊鏈技術(shù)與數(shù)字化審計 366
第 一節(jié) 什么是區(qū)塊鏈 366
一、區(qū)塊鏈的定義及其發(fā)展歷程 366
二、區(qū)塊鏈基礎(chǔ)架構(gòu) 367
第二節(jié) 區(qū)塊鏈技術(shù)與審計研究概述 367
一、研究重點 367
二、面臨的挑戰(zhàn) 368
第三節(jié) 區(qū)塊鏈對內(nèi)控環(huán)境的影響 368
一、公司治理 368
二、內(nèi)部控制 369
三、審計環(huán)境 369
第四節(jié) 區(qū)塊鏈對審計的影響 369
一、對審計行業(yè)的影響 369
二、對審計模式的顛覆 370
第五節(jié) 區(qū)塊鏈對審計人員履職的挑戰(zhàn) 370
第六節(jié) 區(qū)塊鏈對電子審計證據(jù)的影響 370
一、電子數(shù)據(jù)的真實性、安全性、有效性 370
二、實時性和可信性 371
第七節(jié) 區(qū)塊鏈環(huán)境下的審計框架設(shè)計 371
一、聯(lián)網(wǎng)審計 371
二、商業(yè)銀行內(nèi)部審計框架 371
三、金融審計的應(yīng)用平臺 372
四、政府治理和審計發(fā)展機制框架 372
第八節(jié) 區(qū)塊鏈技術(shù)的審計應(yīng)用案例 372
一、全球分布式賬簿 372
二、財務(wù)報表審計 372
三、銷售與收款循環(huán)審計 373
四、生產(chǎn)與存貨循環(huán)審計 373
第九節(jié) 區(qū)塊鏈技術(shù)在審計應(yīng)用中存在的問題 373
一、技術(shù)缺陷 373
二、信用機制重構(gòu)問題 374
三、完全自我治理的可行性 374
四、相關(guān)法律不成熟 374
五、監(jiān)管不明確 374
參考文獻 375