试析大数据环境下基于模糊匹配的审计方法

　　【摘 要】在目前的审计领域中，电子数据审计构成了其中的新型审计方法。面对大数据的整体趋势，审计人员有必要明晰大数据审计的基本流程与审计手段，确保能运用模糊匹配的途径与方式来健全现有的审计模式。与传统审计手段予以对比，可知模糊匹配的大数据审计方式更加有助于简化审计流程，对于审计结论也能保障其符合精准性。
　　【关键词】大数据环境；模糊匹配；审计方法
　　从审计方法的视角来看，模糊匹配主要应当包含选择相应的字段并且完成全方位的数据匹配处理。近些年以来，审计人员已经能够凭借大数据手段来开展信息化审计，确保从源头上优化了综合性的审计效果[1]。与此同时，大数据本身体现为快速性、大容量性以及多样性的独特优势，因此有必要紧密结合模糊匹配审计与大数据方法。在此前提下，针对当前现有的审计模式与审计方法就能够予以显著优化，从而全面突显了审计领域运用大数据手段的重要价值。
　　一、模糊匹配审计方法的基本原理
　　模糊匹配的基本内涵在于选择相应的字段来进行匹配处理，从而完成了精确的审计信息查询。针对特定的审计对象来讲，某些审计信息通常都会表现为重复性。因此在选择模糊匹配的前提下，关键在于实现针对上述可疑数据的全面查找，据此给出了全方位的审计信息分析。从现状来看，针对电子数据审计有必要将其分成数值分析、数据查询与其他有关审计方法。通过运用全方位的信息统计方式，应当能够妥善查找与之有关的符合条件信息[2]。具体而言，模糊匹配方法涉及到如下的基本审计原理：
　　首先是对于匹配字段进行正确选择。正确选择字段构成了开展模糊匹配的前提，因此有必要选择与之相适应的字段来进行匹配。通过运用相似检测的审计计算方法，应当能够对比现存的各个不同字段，确保在执行数据表的范围内全面纳入待审计信息。经由综合对比以后，应当能够给出各类记录与各项审计数据具备的相似性，然后据此给出阈值以及字段的预定义处理。由此可见，针对可疑数据应当将其确定为重复性的相似数据。
　　其次是完成模糊匹配的处理。完成全过程的模糊匹配应当侧重于判断字段相似度。例如针对布尔型的特殊字段来讲，对其应当设置1与0的两个不同相似度层次。在此前提下，对于1的相似度可以将其界定为两个字段带有差异性，而0相似度界定为两个字段达到完全相等[3]。此外，模糊匹配还可能涉及到字符型的字段。具体而言，通常可以借助字符串的方式来描述字符型的字段，然后通过距离算法的编辑处理来实现针对上述字段距离的精确运算。
　　第三是确定匹配结果。经过上述的模糊匹配以后，针对当前现有的各项可疑数据、重复性与相似性的数据都要予以全方位的分析调查，并且将分析结论视作最终的审计结论。由此可见，字符型字段只要包含了特定字符，则可以将其视为审计结论。也就是说，模糊匹配僅限于查找特定的字符，除此以外并不关注字符次序等其他事项。模糊匹配的关键点就在于不追求完全相同的数值，而仅限于确保相似性。但是与之相比，如果选择了精确匹配的方式，则需保证完全等同的数值型字段信息。
　　二、具体的审计方法运用
　　模糊匹配审计本身属于电子数据审计，因此应当凭借软件模拟的方式来开展各项有关的审计处理。通过运用实验室模拟的方式，应当能够选择适用于模糊匹配的相关软件，从而实现了全过程的审计信息处理[4]。因此在审计操作的实践中，关于模糊匹配应当侧重于如下的运用要点：
　　（一）设置状态区以及功能菜单区
　　实验模拟软件主要应当包含状态区与功能菜单区。在这其中，设置状态区的意义就在于呈现相应的预览信息，从而精确描述了与之有关的审计数据记录。同时，状态区还可以用于显示并且选择特定的审计数据表，针对待分析的各项审计信息予以精确选择。
　　功能菜单区的价值在于展示功能菜单，运用模拟方式来设置上述的审计功能菜单。具体而言，功能菜单主要应当包含导出的审计日志、审计分析结论、数据匹配以及审计抽样获得的结论、数据采集结果与其他要素。对于模糊匹配的全过程来讲，应当因地制宜选择相应的审计操作方法，据此实现数据匹配与数据查询等各项不同的审计操作[5]。
　　（二）查询相似参数与阈值参数
　　在很多情形下，某些审计信息表现为相似性，对于此类信息就要将其归入查询相似参数的范围内。在此前提下，针对模糊匹配有必要设置相似查询参数，其中包含了字段权重等要素。通过设置不同种类的字段权重，应当能够给出检测某些相似字段的途径与方式。对于整个的审计模型而言，关键在于实现全方位的审计风险检查。然而实质上，运用上述的风险检查方式并非意味着能够彻底控制现有的审计风险，而是必须依赖重大风险的报告。
　　此外对于阈值参数而言，此类审计信息应当包含记录阈值以及字段阈值的两种不同类型。在上述的两类阈值参数范围内，记录阈值可以用来显示相似度，而字段之间的阈值能够用来呈现字段相似性，从而给出了与之有关的审计结论。具体在选择编辑距离时，应当密切结合数据相似度予以完成[6]。这是由于，编辑距离与各项数据的相似性之间具有内在联系。因此作为审计人员而言，针对某些重复性以及相似性的审计数据就能够着眼于全面进行查找。
　　（三）预览并生成审计结论
　　在模拟审计软件中应当包含显示结果以及预览审计数据的专门区域，这是由于，上述区域的基本功能就在于全面显示某些现存的审计信息。因此作为用户本身而言，其能够凭借分析数据表的方式来实现预览处理，从而确定了审计结论。通常情形下，针对各项相应的审计分析结论有必要将其全面展示于查询成果区，在导出分析结果的基础上即可保存相应的审计结论。用户如果有必要查找相应的审计结论，那么可以调取当前的审计记录以便于随时进行查找。
　　关于查找某些相似性的审计数据而言，其中核心措施就在于妥善选择正确的记录阈值。同时，对于当前的某些字段阈值也要予以全方位的确定。在某些情形下，如果设计了相对较低的记录阈值或者字段阈值，那么将会拓宽相似数据的覆盖面，但是也有可能减损了审计准确性。反之，如果设置了较高的上述阈值信息，则与之相应的审计覆盖面就会因此而缩小，然而却有助于保障各项审计结论应有的精确度。
　　三、结束语
　　经过分析可见，具备模糊匹配特征的大数据审计模式具备了突显的优越性，而与之有关的审计数据以及审计信息也表现为多样化。面对大数据给当前审计领域带来的挑战，作为审计人员应当侧重于大数据手段的全面掌握，从而确保妥善应对复杂度较高的审计环节。针对模糊匹配方式如果能着眼于灵活加以运用，那么有助保障审计数据能够达到的精确度并且服务于审计决策。
　　【参考文献】
　　[1]胡泽涛.大数据环境下对高校内部审计的思考[J/OL].中国经贸导刊（理论版），2018（26）：99-100.
　　[2]程平，阎玲琳.基于OBE的＂互联网+会计＂MPAcc审计能力培养研究——以重庆理工大学MPAcc教育为例[J/OL].财会月刊），2018（22）：111-113.
　　[3]程平，王绪冬.基于ADDIE的＂互联网+会计＂MPAcc大数据智能审计能力培养——以重庆理工大学MPAcc教育为例[J/OL].财会月刊，2018（02）：14-15.
　　[4]杨熳.基于信息技术的内部审计标准化：内涵与实现路径[J].中国内部审计，2018（09）：4-9.
　　[5]喻竹.会计师事务所审计程序优化探析——以华普天健会计师事务所为例[J].财会通讯，2018（25）：84-88.
　　[6]陈伟.大数据环境下基于模糊匹配的审计方法[J].中国注册会计师，2016（11）：84-88+3.