探讨烟草企业审计知识图谱的构建与应用

摘要：随着数字化转型的深入，烟草企业审计领域势必要经历一场技术革新。内部审计作为企业治理的重要组成部分，其效率和准确性直接影响到企业的健康发展。本文探讨了烟草企业审计知识图谱的构建与应用，旨在通过知识图谱技术实现审计数据的结构化、可视化，为审计决策提供支持，从而提高审计工作的效率和质量。

关键词：烟草企业；审计知识图谱；数字化转型

一、引言

烟草行业作为我国经济的重要支柱之一，其业务涵盖生产、营销、专卖、烟叶、物流等多个领域，涉及海量数据的处理和分析。然而，传统的内部审计模式面临着诸多问题，如审计数据分散、审计效率低下、审计风险难以控制等，已难以满足现代企业对审计效率和准确性的要求。随着数字化转型的推进，内部审计有了新的解决思路，通过构建审计知识图谱，可以实现审计数据的全面整合与智能分析，辅助审计人员进行推理、预判和归类。

二、知识图谱概述

1. 知识图谱的定义

知识图谱（Knowledge Graph）是显示知识发展进程与结构关系的一系列不同的图形，又被称为知识域可视化或知识领域映射地图。它通过可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。知识图谱通常以三元组（S，P，D）的形式表示实体、关系、属性之间的关系，具备语义、逻辑含义和规则，能够将非线性世界中的知识信息结构化、可视化。

2. 知识图谱的核心特征

知识结构网络化、网络结构复杂、网络由三元组构成、数据主要由知识库承载是知识图谱的四大基本特征。知识图谱的数据以文本化数据为主，数据化数据为辅，能够高效、直观地描绘出目标对象（如企业、事件等）之间的相关网络，并在多维视角实现对象的真实情况和错综复杂的关系。

3. 知识图谱的应用场景

知识图谱作为人工智能的核心技术，在数据集成、语义表示和逻辑推理等方面具有得天独厚的优势。其应用场景包括智能推荐、业务推理、运营分析、服务测评、决策支持、RPA机器人与大数据挖掘等。在烟草企业中，知识图谱可以应用于卷烟市场分析、客户服务策略制定、合同审查等多个领域，提高业务效率和决策质量。

三、烟草企业审计知识图谱的构建

1. 审计知识图谱的构建目标

审计知识图谱的构建旨在将经典的审计方法与知识图谱可视化方法相结合，从大量的企业结构化和非结构化文本中自动提取三元组，构建审计的知识图谱，方便审计信息使用者快速抓取信息，有助于审计决策的制定和实施。具体目标包括：

（1）提高审计效率：通过知识图谱技术，实现审计数据的快速检索和关联分析，提高审计工作的效率。

（2）降低审计风险：通过全面排查总体，避免审计抽样的风险，降低审计工作的总体风险。

（3）支持审计决策：为审计信息使用者提供直观、全面的审计知识图谱，支持审计决策的制定和实施。

2.审计知识图谱的构建过程

审计知识图谱的构建过程包括数据获取、知识抽取、知识融合、数据模型构建、图谱应用等步骤。

（1） 数据获取

数据获取是构建审计知识图谱的第一步，主要包括从烟草企业的各个业务系统中获取审计相关的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这些数据涵盖生产、营销、专卖、烟叶、物流等多个业务领域，是构建审计知识图谱的基础。

（2）知识抽取

知识抽取是从原始数据中提取出实体、关系和属性的过程。在烟草企业审计中，需要抽取的实体包括原材料、卷烟产品、消费者、零售客户、审计人员等；关系包括销售关系、购买关系、审计关系等；属性包括产品的价格、销量、客户的信用等级、审计结果等。知识抽取可以通过自然语言处理（NLP）技术、光学字符识别（OCR）技术等实现。

（3） 知识融合

知识融合是将从不同数据源抽取出的知识进行整合和统一的过程。在烟草企业审计中，由于数据来源多样，存在数据冗余、数据不一致等问题，需要进行知识融合，确保构建出的知识图谱的准确性和一致性。知识融合可以通过实体链接、关系对齐等技术实现。

（4）数据模型构建

数据模型构建是定义知识图谱中实体、关系和属性的关系模式的过程。在烟草企业审计中，需要定义原材料、卷烟产品、消费者、零售客户等实体的属性及其之间的关系，如卷烟产品的价格与销量的关系、消费者与零售客户的购买关系等。数据模型构建可以通过本体建模技术实现。

（5） 图谱应用

图谱应用是将构建好的知识图谱应用于审计工作的过程。在烟草企业审计中，可以通过知识图谱实现审计数据的可视化分析、关联分析、趋势预测等功能，为审计决策提供支持。

四、烟草企业审计知识图谱的应用

1. 审计数据可视化分析

审计数据可视化分析是通过将审计数据以图形化的方式呈现，审计人员可以直观地了解审计对象之间的关系和特征，发现潜在的审计问题和风险。例如，可以通过知识图谱展示卷烟产品的销售网络，分析不同产品在不同区域的销售情况。

2. 审计关联分析

审计关联分析是通过知识图谱中的关系网络，分析不同审计对象之间的关联关系，发现潜在的审计线索和问题。例如，可以通过知识图谱分析消费者与零售客户之间的购买关系，发现异常交易和潜在的违规行为。同时，还可以通过知识图谱分析审计人员的审计轨迹，评估审计工作的质量和效率。

3. 审计知识管理

审计知识管理是通过将审计相关的知识、案例和经验以知识图谱的形式进行组织和存储，审计人员可以方便地检索和共享审计知识，提高审计工作的效率和质量。同时，还可以通过知识图谱实现审计知识的智能化推荐和个性化定制，为审计人员提供更加精准和有效的知识支持。

4. 审计风险评估

审计风险评估是通过对审计数据进行分析和挖掘，可以识别出潜在的风险点和风险因素，为审计工作提供预警和提示。例如，可以利用知识图谱分析审计案例中的常见问题和风险点，为当前的审计工作提供参考和借鉴。同时，还可以结合企业的实际情况，对风险因素进行量化评估。

5. 审计流程优化

审计流程的优化是通过对审计流程进行建模和分析，可以识别出流程中的瓶颈和冗余环节，提出优化建议和改进措施。例如，可以利用知识图谱分析不同审计流程之间的关联关系和依赖关系，找出可以并行处理的环节和可以省略的步骤，从而提高审计工作的效率和质量。

6. 审计智能推荐

审计智能推荐是通过对审计数据和知识图谱的分析，可以推荐适合当前审计任务的审计方法和审计工具，为审计人员提供智能化的辅助和支持。例如，可以根据审计项目的特点和要求，推荐合适的审计方法和审计程序；可以根据审计人员的经验和技能水平，推荐适合的审计工具和软件。

五、结论

本文探讨了烟草企业审计知识图谱的构建与应用，通过分析知识图谱的定义、核心特征和应用场景，提出了烟草企业审计知识图谱的构建目标、构建过程和应用场景。通过本文的探讨，可以为烟草企业的内部审计工作提供新的思路和方法，推动企业的数字化转型和健康发展。

参考文献：

[1]刘涛，陈静.基于知识图谱的审计数据分析方法[J].审计研究，2022（1）：67-74.

[2]郑洁，张伟.知识图谱在审计领域的应用与挑战[J].审计与经济研究，2023，38（1）：27-36.

[3]陈伟，刘思峰.审计知识图谱的构建与应用研究[J].南京审计大学学报，2020，17（2）：1-10.

[4]郭鑫，王晓辉.基于知识图谱的烟草企业审计决策支持系统[J].信息系统工程，2021（6）：44-49.

作者简介：罗丹莹，女，广西壮族自治区烟草公司贵港市公司。