审计预警体系研究——基于农配网工程物资异常领用风险

发布时间：2021-02-14 16:50

　　针对当前地市级供电公司配电网工程中物资管理缺乏有效监督的情况,基于用户画像理论,结合C均值聚类算法、3σ原则、变异系数法、Critic权重确认法等数学方法,使用SQL、Eclipse等信息化工具,通过构建轮廓画像、描绘局部画像、雕琢细节画像三步还原典型工程的物资画像,并计算画像风险系数,以此实现在建工程的物资持续审计。通过"数学工具+信息化手段"可以促进内部审计由被动到主动、由抽样到全量、由事后到事中的转变,实现技术方法创新推动内部审计高质量发展。 

【文章来源】：会计之友. 2020,(10)北大核心

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
一、引言
二、审计预警体系构建的理论依据
    （一）持续改善理论
    （二）用户画像理论
    （三）聚类分析（Clustering）
    （四）Critic权重确认法
三、审计预警体系构建的逻辑框架
四、审计预警体系的系统搭建
    （一）基础数据归集及数据清洗
    （二）构建画像
        1. 构建轮廓画像
        2. 描绘局部画像
        3. 雕琢细节画像
        4. 计算各指标权重
五、审计预警体系的实践效果
    （一）展示了较强的风险预警能力
    （二）体现了较高的持续审计应用价值
六、本文研究的贡献与不足


【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据技术在审计全覆盖中的应用研究——以湖北省医保审计实践为例[J]. 湖北省审计学会课题组,陈智斌,张妍,胡惊雷,王运雪.  审计研究. 2018(01)
[2]基于社会认同理论的微博群体用户画像[J]. 林燕霞,谢湘生.  情报理论与实践. 2018(03)
[3]安徽省新型城镇化评价指标体系构建及水平测度[J]. 李致平,李菁菁.  安徽工业大学学报(社会科学版). 2015(05)
[4]基于FCM聚类分析模型的中小城市交通发展模式研究[J]. 吴振宏,朱国娟,张爽.  现代交通技术. 2015(04)
[5]模糊C-均值（FCM）聚类算法的实现[J]. 孙晓霞,刘晓霞,谢倩茹.  计算机应用与软件. 2008(03)



本文编号：3033525