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数据挖掘与联网审计的依存关系 数据挖掘是一门交叉学科，涉及人工智能、数据库、统计学等多个领域。数据挖掘技术全面运用在联网审计中，是基于其具有审计知识和审计疑点的发现功能，可以在联网审计系统的海量数据中，发现数据之间的关系，挖掘出审计人员所需要的信息并转化成有用的知识或审计疑点，对强化审计质量、提高审计效率和降低审计风险有着重要意义。 （一）常规审计处理数据方法的问题 目前，审计人员在处理数据的过程中，最常用的方法是数据的查询与比对，本质是对传统审计在信息化领域的延伸，没有实现信息化手段对审计的拓展，即当前的数据式审计是审计手段形式的转换，而不是审计方法的本质变革和创新。因此，以问题假设为前提的验证性审计，无法发现数据之间的内在隐含关系，难以从技术上拓宽审计外延，无法从本质上实现审计由问题分析向管理分析和绩效分析的转变，不利于从抽查式审计向全覆盖审计的转变。 （二）数据挖掘的技术优势 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。数据挖掘可以对所发现的知识进行可视化，将挖掘结果转换为用户易懂的表示方法（见图1）。 数据挖掘技术在联网审计中的具体应用 运用数据挖掘技术产生数据模型，再用数据去检验模型。模型的构造是从特殊到一般的归纳过程，从而摆脱了前提假设的束缚和主观因素的干扰，使结果更加真实、客观。对具体的审计应用而言，数据挖掘的本质是在数据采集与提取后，通过运用聚类分析、关联规则分析、决策树、神经网络和孤立点检查等数据挖掘技术手段，分析数据之间的含义，寻找和确定审计疑点。如湖南省衡阳市审计局在2012年的社会保障资金审计中，通过对患者的医疗发票金额进行趋势分析和相似度分析，发现其中的内在含义，从而判断是否存在利用假发票和医疗资料骗取医保资金的情况。
