非結(jié)構(gòu)化內(nèi)部審計數(shù)據(jù)及其處理探析

楊熳

[摘要]非結(jié)構(gòu)化內(nèi)部審計數(shù)據(jù)有著異構(gòu)程度高、存儲分散、處理難等特點，處理時應(yīng)圍繞審計目標，厘清數(shù)據(jù)的種類和處理方法，通過構(gòu)建非結(jié)構(gòu)化審計數(shù)據(jù)處理的邏輯框架，有針對性地運用各種處理方法，達到提高審計質(zhì)效的目的。

[關(guān)鍵詞]非結(jié)構(gòu)化? ? 審計數(shù)據(jù)? ? 數(shù)據(jù)處理? ? 內(nèi)部審計

部審計工作日益依賴數(shù)據(jù)分析來提取有用的

審計信息并形成相關(guān)審計結(jié)論。目前，理論界就構(gòu)建非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)進行了大量研究。內(nèi)部審計人員作為非專業(yè)技術(shù)人員，面對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，能夠做什么，做到什么程度，以及如何在繼續(xù)利用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的同時，加強非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的管理，從而最大限度發(fā)揮數(shù)據(jù)分析在內(nèi)部審計中的作用，是一個值得關(guān)注和探索的課題。

一、內(nèi)部審計中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的必要性

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)不規(guī)則或不完整、未經(jīng)預(yù)定義、不能用數(shù)據(jù)庫二維邏輯來表現(xiàn)的數(shù)據(jù)。包括各種格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像和音頻、視頻等。在業(yè)務(wù)領(lǐng)域，紙質(zhì)資料不斷被電子信息存儲方式所取代。因此，內(nèi)部審計工作獲取的資料中，存在大量電子化的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)主要包括以下三類：一是文本類，如被審計單位的人事任命、活動通知、項目立項、資金支出等文件，各單位、各部門自主編制的非結(jié)構(gòu)化的統(tǒng)計、記錄、登記資料等。二是圖像類，如各類活動的圖片資料、各種記錄資料的圖片格式等。三是視頻類，如涉及安全保衛(wèi)的影像資料，其他用于記錄的視頻材料等。

以文本、圖形、圖像、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)形式提供的審計資料中往往蘊藏著諸多有用的審計線索和審計證據(jù)。面對如此巨大的非結(jié)構(gòu)化審計數(shù)據(jù)，如何存儲、查詢、分析、挖掘和利用這些海量信息資源就顯得尤為關(guān)鍵。一方面，是否對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行處理，關(guān)系到審計內(nèi)容的全面性和完整性，直接影響內(nèi)部審計的質(zhì)量。另一方面，能否有效對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行處理，關(guān)系到審計的效率和效果，直接影響到內(nèi)部審計的成效。有效的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理技術(shù)能夠?qū)⒎墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)全面納入審計視野，加強數(shù)據(jù)挖掘的力度，確保內(nèi)部審計內(nèi)容的完整性，加大內(nèi)部審計力度。

二、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的難點與要點

對審計工作而言，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有大量的價值信息，可用于發(fā)現(xiàn)審計線索、佐證審計發(fā)現(xiàn)。但非結(jié)構(gòu)化審計數(shù)據(jù)具有以下特點：一是數(shù)據(jù)格式多樣，異構(gòu)程度高，內(nèi)部審計人員難以進行統(tǒng)一處理;二是各類審計資料分散存儲在各種媒介或各個部門，內(nèi)部審計人員進行信息匯集較困難;三是審計資料的內(nèi)容無序可循，表達無規(guī)則。內(nèi)部審計人員在信息處理及有效信息篩選方面難度較大。這些特點也是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的難點，處理的難點還來源于數(shù)據(jù)處理手段的欠缺以及審計人員數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)知識的匱乏等。

目前尚沒有成熟簡便的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理工具或方法。審計人員還不能像處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一樣，快捷地對審計資料進行數(shù)據(jù)挖掘。一是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理工具在應(yīng)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面力不從心。傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫采用二維結(jié)構(gòu)，主要面向傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用領(lǐng)域，擅長解決結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理問題，在管理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面先天不足，尤其在處理海量非結(jié)構(gòu)化信息時，更是面臨巨大挑戰(zhàn)。二是目前非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的經(jīng)驗積累不足，尚未出現(xiàn)技術(shù)研究與業(yè)務(wù)應(yīng)用相互促進的良性互動。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)價值日益受到重視，如何對組織內(nèi)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行管理，已經(jīng)有一定的探索和實踐，但對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理，尤其是審計人員等非專業(yè)人士如何有效處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，經(jīng)驗不足。三是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理與目前大多數(shù)審計人員的知識結(jié)構(gòu)不匹配。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)由于其本身的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，理解這類數(shù)據(jù)的處理方式要具備一定的數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)知識和能力。而目前審計人員對財務(wù)、法律法規(guī)應(yīng)用等方面比較精通，而對信息技術(shù)及其數(shù)據(jù)處理方式的了解不足;部分對信息技術(shù)、數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域有專門研究的內(nèi)部審計人員又缺乏對財務(wù)等業(yè)務(wù)知識的了解。另外，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與內(nèi)部審計目標的連接也考驗著審計人員對審計目標、審計內(nèi)容和審計方法的把控能力，對審計人員的素質(zhì)提出了更高要求。

為有效應(yīng)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理帶來的困難，內(nèi)部審計人員應(yīng)牢牢把握以下三點：一是明確審計目標與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，有針對性地篩選非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)作為處理對象。二是根據(jù)審計對象的不同，厘清審計中涉及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的具體種類，為審計數(shù)據(jù)處理做好準備，并根據(jù)實際情況，充分利用目前已經(jīng)存在的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理方式。三是利用審計的廣闊平臺，不斷探索非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的種類、數(shù)據(jù)處理的有效方式，在實踐中積累經(jīng)驗和方法。

三、非結(jié)構(gòu)化審計數(shù)據(jù)處理的邏輯框架

針對非結(jié)構(gòu)化審計數(shù)據(jù)量大、形式復(fù)雜的實際情況，為提高審計成效，避免誤入無目的、無方向的數(shù)據(jù)處理誤區(qū)，應(yīng)建立非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的整體框架。

從審計方案中的審計目標著手，邏輯框架向上下兩個方向展開（見圖1）。向上逐級展開，得到審計發(fā)現(xiàn)問題和審計成效;向下逐層展開，確定所需的審計證據(jù)及審計數(shù)據(jù)。向上展開顯示的是審計目標實現(xiàn)的價值，向下展開顯示的是審計目標實現(xiàn)的過程，而審計目標即審計過程中的操作指南，其實現(xiàn)與否也是審計質(zhì)量的衡量標準。

整個邏輯框架的中心點是審計目標。審計目標可以細分為各個子目標，是數(shù)據(jù)處理的出發(fā)點，各子目標的實現(xiàn)是審計成效得到彰顯的基礎(chǔ)。框架的重要內(nèi)容是圍繞各個審計子目標查找相應(yīng)的審計證據(jù)，其過程是通過對各類審計數(shù)據(jù)的處理找到所需的審計證據(jù)，從而實現(xiàn)審計目標。非結(jié)構(gòu)化審計數(shù)據(jù)的處理是數(shù)據(jù)處理的有機組成部分，對實現(xiàn)審計目標有著不可取代的作用。

非結(jié)構(gòu)化審計數(shù)據(jù)的處理包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)歸類及預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、信息融合等過程。數(shù)據(jù)的采集是整個數(shù)據(jù)處理過程的起點，其主要方法有系統(tǒng)導(dǎo)出、零散或集中拷貝、數(shù)據(jù)自動推送、數(shù)據(jù)鉆取等。對審計資料的歸類處理主要是將各類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分類，同時根據(jù)數(shù)據(jù)的種類有針對性地進行預(yù)處理。一般而言，在內(nèi)部審計資料中，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以分為文本類、圖像類和視頻類等，相應(yīng)地，根據(jù)數(shù)據(jù)的種類，知識挖掘可以分為文本挖掘、圖像挖掘和視頻挖掘。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集、歸類、預(yù)處理和知識挖掘的最終目的是將數(shù)據(jù)處理所得的信息進行融合，得到審計工作所需的描述性結(jié)果、診斷性結(jié)果，甚至是預(yù)測性和自我學(xué)習(xí)分析性結(jié)果。

四、非結(jié)構(gòu)化審計數(shù)據(jù)處理的方式

針對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特點以及目前的審計數(shù)據(jù)處理現(xiàn)狀，審計中要加強對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的利用，重心應(yīng)放在數(shù)據(jù)采集、歸類處理與預(yù)處理、知識挖掘和信息融合等方面，以充分發(fā)揮其在審計中的作用。

（一）審計數(shù)據(jù)采集

內(nèi)部審計數(shù)據(jù)的獲取是審計工作的起點，獲取數(shù)據(jù)的質(zhì)量極大影響著審計質(zhì)量。通過什么方式獲取、獲取什么樣的數(shù)據(jù)、獲取多少數(shù)據(jù)，是審計人員首先需要思考的問題。

對于內(nèi)部審計數(shù)據(jù)的獲取，主要有系統(tǒng)導(dǎo)出和直接拷貝、數(shù)據(jù)推送、數(shù)據(jù)專業(yè)化采集三種。業(yè)務(wù)系統(tǒng)一般會預(yù)留數(shù)據(jù)接口用于數(shù)據(jù)傳輸，審計人員只要做好部門間的協(xié)調(diào)就可自行或在技術(shù)人員協(xié)助下將數(shù)據(jù)以一定的格式導(dǎo)出，并保存到審計人員的電腦或?qū)徲嬒到y(tǒng)中。系統(tǒng)導(dǎo)出是數(shù)據(jù)收集最理想的方式，要求業(yè)務(wù)系統(tǒng)在設(shè)計開發(fā)時必須預(yù)留數(shù)據(jù)導(dǎo)出接口。直接拷貝是指將相關(guān)審計數(shù)據(jù)拷貝到移動存儲介質(zhì)，是一種直接的數(shù)據(jù)獲取方式。數(shù)據(jù)推送是指相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)根據(jù)設(shè)定的條件，通過特定的渠道主動向內(nèi)部審計人員發(fā)送相關(guān)數(shù)據(jù)的形式。數(shù)據(jù)專業(yè)化采集是數(shù)據(jù)獲取中最復(fù)雜的一種，是指審計人員借助專用的工具或手段，在被審計單位網(wǎng)頁等資源上收集各類信息。相較其他兩種方式，數(shù)據(jù)專業(yè)化采集較為復(fù)雜。目前運用較多的是以網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)為核心，結(jié)合其他技術(shù)的網(wǎng)站信息采集技術(shù)，整個采集包含網(wǎng)頁采集、信息抽取和信息檢索三個過程。其中，網(wǎng)頁采集是指審計人員利用工具對含有相關(guān)審計資料的網(wǎng)絡(luò)站點進行網(wǎng)頁抓取并保存;信息抽取是審計人員在網(wǎng)頁采集的基礎(chǔ)上，按照自定義的抽取規(guī)則抽取審計所需信息;信息檢索則負責(zé)信息的呈現(xiàn)，即審計人員在網(wǎng)頁信息抽取的基礎(chǔ)上利用檢索工具完成所需信息的檢索，并將得到的信息進行呈現(xiàn)。

在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集前，內(nèi)部審計人員要通過以往經(jīng)驗、詢問、觀察等方式，了解組織內(nèi)部各類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲方式以及數(shù)據(jù)可能獲得的方式，并根據(jù)實現(xiàn)審計目標所需審計證據(jù)的內(nèi)容與形式來決定非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)獲取的必要性以及獲取數(shù)量。

（二）審計數(shù)據(jù)歸類與預(yù)處理

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)，初步采集到的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需要經(jīng)過歸類和預(yù)處理后才能進行相應(yīng)的知識挖掘，從而得出審計證據(jù)或?qū)徲嬎璧男畔ⅰＲ话愣?，在?nèi)部審計資料中，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以分為文本類、圖像類和視頻類等。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行預(yù)處理基于兩方面原因：一是采集的數(shù)據(jù)中存在一些錯誤或異常數(shù)據(jù)，需要通過預(yù)處理來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量;二是根據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘的需要，將相關(guān)數(shù)據(jù)進行歸集或者去除無關(guān)數(shù)據(jù)，為后續(xù)處理做好準備，如去掉網(wǎng)頁中存在的廣告、導(dǎo)航欄等不必要信息。

在不同的審計項目和不同的審計數(shù)據(jù)來源情況下，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理有不同的處理要求，難以形成一致方法。但總體而言，預(yù)處理過程是一個減少數(shù)據(jù)缺陷、進行數(shù)據(jù)整合和融合、進行數(shù)據(jù)變換和歸約的過程，實質(zhì)上是一個數(shù)據(jù)提質(zhì)的過程。具體而言，包含數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)的組織與集成、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)變換等多種形式。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)清理是指通過計算機與人工相結(jié)合的方式，致力于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)不完整、數(shù)據(jù)不一致、數(shù)據(jù)錯誤等缺陷。首先，對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的缺陷類型進行分類。將缺陷數(shù)據(jù)分為數(shù)據(jù)不完整、數(shù)據(jù)不準確、數(shù)據(jù)不一致等類型，并且評估這些數(shù)據(jù)缺陷對審計中數(shù)據(jù)分析工作及數(shù)據(jù)分析結(jié)果的影響。其次，對數(shù)據(jù)缺陷產(chǎn)生的原因進行分析。鑒別其是記錄過程中隨意產(chǎn)生的還是后期被修改導(dǎo)致的，是該類數(shù)據(jù)自身特征導(dǎo)致的還是記錄系統(tǒng)不穩(wěn)定導(dǎo)致的。分析數(shù)據(jù)缺陷的原因可以為有效的數(shù)據(jù)清理在方法選擇和工作量估計方面做好準備。最后，對數(shù)據(jù)進行清理。數(shù)據(jù)清理的手段包括人工和計算機兩種方式。對于偶發(fā)性數(shù)據(jù)缺陷一般采用人工方式進行處理，而對于系統(tǒng)性、長期性數(shù)據(jù)缺陷一般采用計算機方式進行處理。

數(shù)據(jù)的組織與集成是指將多種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源融合為一體進行異構(gòu)數(shù)據(jù)整合的過程，是將多個數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進行有效合并的過程。一方面，要關(guān)注數(shù)據(jù)模式問題，對于統(tǒng)一模式的數(shù)據(jù)，其集成相對簡單，但對于不同模式的數(shù)據(jù)，如何進行有效集成，需要結(jié)合實際情況加以考慮。另一方面，要關(guān)注數(shù)據(jù)集成過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，如由于數(shù)據(jù)集成產(chǎn)生的數(shù)據(jù)冗余問題，在集成過程中發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)沖突問題等。

數(shù)據(jù)選擇是指對采集的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)根據(jù)審計目標進行篩選的過程。非結(jié)構(gòu)化審計數(shù)據(jù)量大、形式復(fù)雜，為提高審計成效，應(yīng)根據(jù)審計目的去除冗雜數(shù)據(jù)，有針對性地選擇審計數(shù)據(jù)。一是選擇直接與審計目標相關(guān)的數(shù)據(jù)，并且研判數(shù)據(jù)的質(zhì)和量能否支撐審計證據(jù)，根據(jù)實際情況修正或者補充完整審計數(shù)據(jù)。二是慎重考慮與審計目標間接相關(guān)的數(shù)據(jù)，選擇對實現(xiàn)審計目標關(guān)系較近的審計數(shù)據(jù)，舍棄對實現(xiàn)審計目標作用較小的數(shù)據(jù)。三是舍棄與審計目標實現(xiàn)無關(guān)的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)變換是指將處理難度大的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)根據(jù)現(xiàn)有的技術(shù)或手段轉(zhuǎn)換為另一種數(shù)據(jù)形式的過程，這種變換有多種形式。有的是將數(shù)據(jù)從一種模式轉(zhuǎn)換為另一種模式，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)形式多樣，導(dǎo)致數(shù)據(jù)模式的多樣化，因此存在模式轉(zhuǎn)換的必要性;有的是將多維數(shù)據(jù)壓縮成維數(shù)較少的數(shù)據(jù)，選擇性地消除非結(jié)構(gòu)化審計數(shù)據(jù)在時間、空間、屬性等方面的差異;有的是將數(shù)據(jù)進行泛化，用更高層級的數(shù)據(jù)概念代替低層級數(shù)據(jù)概念，從而減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜度。

對于內(nèi)部審計人員而言，在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的預(yù)處理方面要遵循兩個原則：一是避免將低質(zhì)量數(shù)據(jù)納入數(shù)據(jù)處理的范圍;二是盡量借助一定的技術(shù)手段將數(shù)據(jù)挖掘難度大的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為處理難度小的數(shù)據(jù)類型。

（三）審計數(shù)據(jù)的知識挖掘

在大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中獲取所需的審計信息是實現(xiàn)審計目標的途徑之一，而知識挖掘則是獲取審計信息的重要途徑。內(nèi)部審計資料中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一般分為文本類、圖像類和視頻類等，知識挖掘相應(yīng)分為文本挖掘、圖像挖掘和視頻挖掘等。

文本挖掘是指從相關(guān)文本數(shù)據(jù)中獲取有價值知識和信息的數(shù)據(jù)挖掘方法，包括基于單文檔的數(shù)據(jù)挖掘和基于文檔集的數(shù)據(jù)挖掘。其主要原理是通過文本分詞、語義分析、文本特征抽取等技術(shù)，結(jié)合用戶相關(guān)性反饋等技術(shù)進行輔助查詢，從而給予用戶智能知識提示。首先，利用分詞系統(tǒng)或分詞工具對文本資料進行文本分詞，得到文本的“詞吧”。其次，將文本向量化，將分詞后的文本轉(zhuǎn)化成計算機能夠識別和處理的形式，如采用向量空間模型將文本中的詞特征量化處理后作為文本的特征向量。再次，利用文本頻率、互信息量等特征選擇方法降低特征向量的維度。最后，利用KNN算法、貝葉斯算法、決策樹算法等進行知識挖掘。

圖像挖掘是用來挖掘大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)中隱含知識、圖像內(nèi)或圖像間各種關(guān)系以及隱藏在圖像中的各種模式的一種技術(shù)。根據(jù)圖像挖掘的具體對象可分為基于圖像描述的數(shù)據(jù)挖掘和基于圖像內(nèi)容的數(shù)據(jù)挖掘。在內(nèi)部審計中，應(yīng)用較多的是利用文字識別軟件提取圖片上的文字，再通過文本挖掘方式進行處理。

視頻挖掘是目前最為復(fù)雜的類型，一個常見的視頻數(shù)據(jù)可能包含音頻、圖像、文本等豐富的信息。在內(nèi)部審計中，涉及最多的視頻資料是監(jiān)控視頻。對于監(jiān)控視頻，一般通過對運動目標的場景事件和行為進行挖掘，從而得出異常和正常模式，并且對異常事件進行預(yù)警，其預(yù)警模式在非現(xiàn)場審計監(jiān)督方面具有重要意義。視頻挖掘的另一種方式是利用圖像識別技術(shù)對相關(guān)視頻進行關(guān)鍵幀的提取，從而得到視頻的圖像摘要，也可以對這些關(guān)鍵幀建立圖像索引。

（四）審計信息的融合

信息融合是將內(nèi)部審計中獲取的多種類型或多種渠道的信息融合在一起，并從中提取出更精確或具有更多特征有效信息的過程。對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理得出的信息而言，審計信息的融合既包括各類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理結(jié)果之間的信息融合，也包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理信息與審計中獲取的其他信息的融合。內(nèi)部審計信息融合的作用主要體現(xiàn)在增加內(nèi)部審計信息的利用率，提高審計結(jié)論的可信度和精確度，最終提高審計質(zhì)量。

審計信息的融合在整個過程中涉及大量的審計判斷。一般而言，相互支持的審計信息能夠增強審計證據(jù)的可靠性，審計信息的互斥以及信息較弱的支持度會降低審計證據(jù)的可靠性。在信息融合中，也會應(yīng)用到聚類分析、自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、表決邏輯和信息熵等理論。

審計信息的融合最終是為了實現(xiàn)審計目標，審計目標的載體是審計結(jié)論，審計結(jié)論有描述性結(jié)果、診斷性結(jié)果、預(yù)測性結(jié)果和自我學(xué)習(xí)分析性結(jié)果四個層次。審計信息融合的目的是使審計結(jié)論不斷地從描述性向自我學(xué)習(xí)方向深化。

（作者單位：中國人民銀行杭州中心支行，

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