[发明专利]一种基于大数据的审计方法

说明书

本发明公开了一种基于大数据的审计方法，其包括：采集每一对象单位的历年交易数据、历年开票数据和历年审计结果数据；将每一对象单位的历年交易数据进行分类，得到多种交易分类数据，将每一对象单位的历年开票数据进行分类，得到多种开票分类数据；将每一对象单位的历年审计结果数据进行分类，得到多种审计结论分类数据；将所有交易分类数据、开票分类数据和审计结论分类数据作为训练样本，并利用朴素贝叶斯算法进行训练，得到分类器；通过分类器对新采集到的目标单位的交易数据和开票数据进行分类检测，得到目标单位的审计结论分类结果。本发明能够突破审计部门对数据质量的依赖，并且有效提升审计部门检出问题单位的成功率、可靠性和效率。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其是一种基于大数据的审计方法。

背景技术

现有技术主要采用传统SQL数据库技术对单位数据进行审计，并利用SQL语句进行关联查询，此种方法存在的问题主要表现在两方面：

一是依赖于收集到的单位数据的质量，需要不同的数据在关联的时候以某一个特殊主键为标识，只有当标识完全一致时才能进行关联，而实际的情况是数据往往来源于多个不同的数据系统，每种数据系统的字段定义和类型会存在差异，导致在用SQL语句进行强关联的时候会漏掉部分数据，最后导致得出的审计结论并不严谨。

二是通常只能基于单位提供的财务数据进行判断，缺乏其他的佐证。

发明内容

本发明的发明目的在于：针对上述存在的问题，提供一种实景地图的生成方法，能够突破审计部门对数据质量的依赖，并且有效提升审计部门检出问题单位的成功率、可靠性和效率。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种基于大数据的审计方法，S1：采集每一对象单位的历年交易数据、历年开票数据和历年审计结果数据，并导入数据仓库中；S2：将每一对象单位的历年交易数据按照第一预设经济分类方式进行分类，得到多种交易分类数据，以及将每一对象单位的历年开票数据按照第二预设经济分类方式进行分类，得到多种开票分类数据；S3：将每一对象单位的历年审计结果数据按照预设审计结论分类方式进行分类，得到多种审计结论分类数据；S4：将所有交易分类数据、开票分类数据和审计结论分类数据作为训练样本，并利用朴素贝叶斯算法对所述训练样本进行训练，得到分类器；S5：将新采集到的目标单位的交易数据和开票数据带入所述分类器，通过所述分类器对所述目标单位的交易数据和开票数据进行分类检测，得到所述目标单位的审计结论分类结果。

优选地，所述审计方法还包括：S6：将审计结论分类结果为不正常的目标单位标注为重点待查单位。

优选的，所述交易分类数据包括预算支出总额、实际支出总额和实际支出明细额，所述开票分类数据包括支出开票总额，所述审计结论分类数据包括正常、账实不符、账账不符和账票不符，其中，账实不符表示预算支出总额和实际支出总额不符，账账不符表示实际支出总额和实际支出明细额不符，账票不符表示实际支出总额与支出开票总额不符。

优选的，所述利用朴素贝叶斯算法对所述训练样本进行训练，得到分类器的步骤具体包括：

S41：设x＝{a₁，a₂，...，a_m}为待分类项，其中，x代表对象单位，a作为x的特征属性，为对象单位的交易分类数据和开票分类数据，m为自然数；

S42：设C＝{y₁，y₂，...，y_n}为类别集合，其中，y为C的审计结论分类，n为自然数；

S43：利用朴素贝叶斯算法计算条件概率P(y₁|x)，P(y₂|x)，...，P(y_n|x)，其中，朴素贝叶斯算法的计算式为：P(B|A)表示在特征B发生的时候，特征A发生的概率。P(A)表示特征A发生的概率；