基于人工智能方法的金审工程研究

摘要

随着信息技术的迅猛发展，全球性信息化迅速到来，经济领域高科技成果的层出不穷，给审计信息化进程带来一定的压力和动力。本项研究以人工智能理论与技术、审计理论技术为研究共同基础，采用了理论分析和实证检验相结合的研究方法，重点研究了基于人工智能方法的金审工程问题，较为完备的研究了智能化审计总体系统、智能化内部控制评价系统、内部控制评价中的定性仿真以及神经网络在审计智能中的应用。主要研究内容和创新成果如下： （1）首次把智能理论技术与审计理论技术进行了融合。计算机审计是在信息化环境下的一门新的审计学科，是一种崭新的审计方式。构建了计算机审计的基本理论框架，提出了计算机审计的一般模型，主要包括计算机环境下的审计对象、审计作业模式、审计基本方式、审计技术方法等。提出了智能化审计系统的总体结构，包括现场审计实施系统、联网审计实施系统、审计办公系统和信息资源库四个部分。分析了数据采集与转换，包括数据采集与分析的基本特征，数据采集智能化，并构建了审计数据采集与转换系统。 （2）提出并设计了内部控制智能评价系统。从知识角度总结了国外、国内内部控制制度和体系。分析内部控制需要解决的问题，设计了内部控制智能评价系统，包括系统的整体结构、系统的知识库、数据库、推理机制等。将内部控制与定性仿真方法相结合，研究了QSIM算法，设计了基于定性推理的内部控制评价系统结构，以及系统处理流程和系统功能结构等概念模型。把内部控制的业务循环进行了简化与抽象，并对业务循环的各系统模块进行了分解，建立定性的成因推理模型。 （3）研究了人工神经网络在审计智能中的应用，以神经网络为工具进行审计中问题线索的发现。分析了数据挖掘、神经网络与审计的关系，借鉴了国外神经网络在审计方面的应用，建立了神经网络方法在审计分析性复核过程应用模式。选定BP神经网络为工具，构建了人工神经网络与财务危机发现模型，进行了数据实验，表明了方法的有效性。建立了基于自组织特征映射的纳税情况审计模型，税种选择为增值税，进行模型实验，结果表明了模型的有效性。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1研究的背景和意义

1.1.1研究的背景

1.1.2计算机审计发展的三个层面

1.1.3审计智能化研究的意义

1.2研究对象和研究方法

1.2.1研究对象

1.2.2研究方法

1.3本文研究框架及创新点

1.3.1本文研究框架

1.3.2创新点

第二章 人工智能基本理论

2.1智能系统

2.1.1智能系统的基本概念与特征

2.1.2智能系统的类型

2.1.3智能系统的基本结构

2.1.4智能系统的开发方法

2.2定性推理

2.2.1模糊仿真方法

2.2.2归纳推理法

2.2.3朴素物理方法

2.2.4定性控制理论研究中的关键问题

2.2.5国外应用现状

2.3人工神经网络

2.3.1人工神经网络发展的四个时期

2.3.2人工神经网络的类型

2.3.3 BP(Back Propagation)网络

2.3.4自组织映射(SOM)模型

2.3.5人工神经网络在经济管理中的应用

2.4本章小结

第三章智能化金审工程总体系统

3.1计算机审计概述

3.1.1计算机审计的概念

3.1.2审计三种传统模式

3.1.3计算机审计的特征

3.1.4计算机审计国内外发展

3.2计算机审计理论

3.2.1计算机审计的对象

3.2.2计算机审计的基本模型和方法

3.2.3计算机审计的作业模式

3.2.4计算机审计的流程

3.3审计智能化系统

3.3.1审计智能系统总体分析

3.3.2智能化计算机审计内容

3.3.3数据采集与转换

3.3.4数据采集智能化

3.3.5审计数据转换技术

3.3.6审计数据采集与转换系统功能设计

3.4本章小结

第四章 智能化内部控制评价系统

4.1内部控制

4.1.1国外内部控制

4.1.2我国内部控制规范现状

4.1.3内部控制系统的重点内容

4.1.4内控职责层次分析

4.1.5内部控制要素分析

4.1.6内部控制评价的流程

4.2智能化内部控制评价系统

4.2.1智能化内部控制评价系统认识

4.2.2系统分析阶段

4.2.3内部控制评价系统逻辑模型分析

4.2.4智能化内部控制评价系统总体设计

4.3智能化内部控制评价系统的详细设计

4.3.1知识获取机制结构设计

4.3.2知识获取机制功能设计

4.3.3系统推理机制设计

4.3.4功能模块总体设计

4.4本章小结

第五章内部控制评价中的定性仿真

5.1内部控制与定性仿真

5.1.1内部控制中的业务循环

5.1.2定性仿真QSIM算法

5.2内部控制评价定性仿真系统

5.2.1内部控制复杂控制问题递阶分解思想

5.2.2基于定性推理系统的内部控制评价系统结构

5.2.3处理流程

5.2.4系统功能结构

5.3基于业务循环的定性仿真

5.3.1业务循环的普通模型

5.3.2业务循环的普通模型的详细设计

5.3.3业务循环的各系统模块分解

5.3.4业务循环的各系统关系

5.3.5建立定性的成因推理模型

5.3.6短期控制程序模型

5.3.7长期控制程序模型

5.4本章小结

第六章 人工神经网络在审计智能中的应用

6.1数据挖掘、神经网络与审计

6.1.1数据挖掘

6.1.2人工神经网络与审计

6.1.3神经网络在审计应用中的环节分析

6.2 BP网络与财务危机发现模型

6.2.1财务状况与财务比率

6.2.2审计分析模型的建立

6.2.3审计分析模型的实验

6.3基于自组织特征映射的纳税情况审计模型

6.3.1税种的选择

6.3.2税收审计模型指标选择

6.3.3自组织特征映射的分类判别方法

6.3.4模型建立

6.3.5模型实证分析

6.4本章小结

第七章总结与展望

7.1总结

7.2不足与展望

参考文献

发表论文和科研情况说明

致 谢