前言

当今世界信息技术迅猛发展，人们每天都面临着海量数据的处理、储存和保管。时代赋予审计人员的职责就是从被审计单位的数据仓库所包含的海量数据中获取有效的信息，并通过对信息的分析来发表适当的审计意见。审计方法从原始的账目基础审计发展到制度基础审计、风险基础审计。不管审计的主要手段有何不同，但其目标是一致的，就是以最有效的方式获取审计证据，提高审计工作效率，降低审计风险，树立审计工作的权威。

为了应对审计技术方法的发展，审计工作的定位也在相应地发生调整，它从传统的注重数据的真实性、可靠性审计，向数据处理系统的安全性及内部控制的健全、有效性审查评价过渡，同时注重风险因素的审查和评价，为组织目标的实现保驾护航。2004年国际会计师联合会（IFAC）下属的审计与鉴证准则委员会（IAASB）颁布了“国际审计准则240号”，提出了新的审计风险模型，2006年中国内部审计准则也推行此方法，这意味着新的审计风险模型也获得我国审计界的认可。在这一大的社会发展背景下，我们认为选择一种全新的审计风险预警系统研究思路，利用现代信息技术发展的最新手段，研究审计风险预警系统，提高审计质量是现代审计风险研究面临的一个崭新的课题。经过多年的研究与探索，我们利用数据挖掘技术，研究“挖掘模式下的审计风险预警系统”，对审计风险进行评估、计量和控制，收到了一定的成效，解决了传统审计风险研究难以解决的对审计风险进行量化描述的问题，并采取相应的风险控制措施，以提高审计工作质量。

我们将计算机科学（数据库）与管理学（审计）进行交叉融合，在继承和发展本学科知识成果的基础上，创造性地提出一些新的思路。首先，我们运用数据挖掘的原理和流程对行业审计风险数据进行分析，结合行业风险管理的特点，运用工程管理的相关成果，对行业风险进行了较为综合的定量计算和分析；并能在风险超过一定程度时自动报警，以体现审计风险预警系统的价值。同时我们集合审计专家知识库显性化知识和隐性化知识的专业判断，通过一系列数据挖掘技术，最终对被审计单位的风险审计结果得出定论性结论。在研究中我们课题组采用定量的、工程性的方法研究审计风险，使原来模糊的概念变得清晰，并可准确度量。

本书运用实证研究的方法，以金融行业为例，提出适合于我国审计风险管理模式的DM模型。在研究中我们发现数据挖掘技术本身也存在使用的风险，该技术能从数据库中大量的数据中提取规律性的业务，发现数据之间的关系，但其运用与其他任何技术方法一样，同样存在一定的偏差，随着研究工作不断继续，我们期望能全面控制审计风险。出版此书的目的，主要是为了抛砖引玉，与同行专家共同探讨新的审计风险研究方法，并以此推进我国审计风险预警水平。

本书还得到了江苏高校哲学社会科学重点研究基地重大项目（苏教社政2010年2号）“中国内部审计若干发展战略研究”子课题“内部审计技术方法”和江苏高校优势学科审计科学与技术项目“企业内部审计管理体系研究”的支持，也是两项目的研究成果之一。

由于作者能力有限，对许多数据挖掘研究不够深入、分析不够透彻，本书疏漏之处在所难免，欢迎读者批评指正。

陈丹萍于南京
2012年5月10日