大数据数据分析技术在财务报表舞弊识别中的应用研究

当前财务报表舞弊事件层出不穷，企业舞弊行为经常虚构销售收入、隐瞒负债以满足短期业绩目标，而忽视对利益相关者各方的知情权，造成市场信任感降低及资源配置效率丧失。传统的财务审计活动主要基于人工经验及抽样盘点，面对大数据、多维数据的财务活动无法有效处理，处理效率低下，易导致实质性舞弊线索被忽视，难以适应大数据时代下的审计要求。针对大数据数据分析技术在财务报表舞弊识别中的应用价值展开深入研究，认清关键性的手段方法、理清数据来源、探索发展路径，对财务报表舞弊识别的准确性、增强财务信息可靠、维护资本市场秩序均有重要的现实意义。

1 核心数据挖掘方法在舞弊识别中的应用

数据挖掘的不同算法在财务报表舞弊识别中能发挥的功能以及适合的分析环境也是有差别的，因此，在审计过程中可以根据分析内容与数据特征的不同，通过合理利用几种算法的协同配合，以实现较好的识别效果[1]。

1.1 关联算法

关注点是发现数据之间的关联关系，特别是不正常业务逻辑下不应该频繁出现的“异常关联”。在舞弊审计中可以通过财务数据与业务数据的关联审计进行，比如销售收入与应收账款、原材料采购金额与存货之间的关系，比如企业当期销售收入增长许多但是当期销售费用的增速没有相应提升，或者是当期应收账款的增幅大于当期销售收入的增幅，利用关联算法快速找出异常点，作为嫌疑的舞弊线索。

1.2 分类算法

作为监督学习算法，它基于含已知类别标签的 “训练数据集”（如舞弊与正常财务数据样本）构建分类模型，对新数据进行类别判断。审计人员可收集历史舞弊案例数据（如舞弊企业财务指标、行业特征），与正常企业数据对比构建 “舞弊识别分类模型”，快速判断新企业财务数据的舞弊风险高低，为审计指明方向[2]。

1.3 聚类算法

属无监督学习算法，依据数据特征（相似性、差异性）将海量数据划分为“聚类簇”，同簇数据相似性高、异簇差异显著。可对企业财务指标（资产负债率、毛利率等）、现金流量数据聚类分析。如将同行业企业财务数据聚类，若某企业财务指标（如毛利率远高于行业平均且无合理解释）与同行业聚类结果差异大，或存舞弊行为，需重点审计。

2 财务报表舞弊识别的主要数据源

大数据挖掘分析技术对财务报表进行舞弊的识别离不开大容量、高质量、多维度大数据源的支持 [3]。与此同时，在现代企业数字化发展的背景下，财务审计大数据的数据源不仅包括传统单一的财务报告数据，还可以从企业经营管理领域获取结构化、半结构化和非结构化不同类型的数据。

2.1 企业内部财务数据

这是识别财务报告舞弊行为最重要的数据，包括企业正式财务报表数据（资产负债表、损益表、现金流量表等），企业总帐、明细帐、记账凭证、原始凭证（发票、收据、银行对账单）等原始财务数据，企业成本核算数据（原材料领用明细、生产成本费用分配表等），资金管理数据（企业银行账户、资金收支明细等），企业应收账款、应付账款明细数据等。以上数据直面企业和经营活动，直接反映企业财务状况，是识别收入虚构、成本虚构、资产虚构等舞弊行为最直接的信息。

2.2 企业内部业务数据

业务数据、财务数据之间存在逻辑关系，是支撑财务数据真实性的基础。一般包括企业的销售业务数据（包含销售业务合同、客户信息、发货单、物流跟踪记录、销售回款记录）、采购业务数据（包含采购业务合同、供应商信息、入库单、采购付款记录）、生产业务数据（包含生产业务计划、生产计划执行进度记录、存货收发存明细、设备使用记录）等数据等。如通过业务数据中的“发货单数量”与财务数据中的“销售收入确认数量”比对，验证销售收入是否真实；通过业务数据中的“入库单金额”与财务数据中的“原材料采购成本”比对，验证成本核算是否合理。

2.3 企业外部数据

外部数据能够为财务报表舞弊识别提供 “第三方验证”，有效弥补企业内部数据可能存在的虚假性问题。主要包括以下几类：

2.3.1 监管机构数据

一是税务部门的税务申报数据、增值税专用发票开票数据、税务征收记录等；二是市场监管部门的企业登记信息、股权变更登记信息、行政处罚信息等；三是证券监管部门的上市公司信息披露材料、年报问询函、监管处罚书等。将企业会计财务报表信息中“营业收入”与税务部门的“纳税申报数据收入”进行比对，是否存在“账外收入”或“收入虚增”。​

2.3.2 金融机构数据

银行出具的银行流水、贷款还款流水、信用证出具等明细记录；第三方支付平台相关资金交易明细，能反映企业的实际资金变化情况，可以作为检验报表“现金流量”客观真实性的佐证，可以用来揭穿“虚构资金往来”之类的舞弊。

2.3.3 行业与市场数据

如行业协会发布的行业平均财务指标（如毛利率、资产周转率）、市场需求数据；第三方数据机构提供的市场价格数据（如原材料市场价、产品销售价）、竞争对手经营数据等。通过将企业的财务指标与行业平均水平进行对比，可发现是否存在 “财务指标异常”（如毛利率远高于行业水平），进而排查舞弊风险。

2.3.4 非结构化数据

除了上述结构化的数据之外，企业其他非结构化数据也是舞弊识别的重要信息来源，主要包括企业的内部会议纪要、管理层邮件、内部控制制度文件、审计工作底稿；外部的新闻、微博评论、分析师研报等。例如，企业会议纪要中出现“公司需通过延后收入确认时间实现业绩考核目标”，而财务报表中恰好出现“营业收入异常增长”，则可能会出现“收入虚增舞弊”；企业新闻中报道企业“产品质量问题”，而财务报表没有计提“预计负债”（如产品售后维修成本），则可能会出现“负债虚减舞弊”。

3 未来大数据数据分析技术在财务报表舞弊识别中的应用趋势

由于人工智能技术的进步，大数据挖掘算法也会向“智能”方向发展，如采用深度学习算法、强化学习算法等，增加模型的复杂舞弊模式识别能力。同时，依据不同行业的不同特点，不同企业自身的特点，开发更多的“个性化”舞弊识别模型。比如，开发“存货舞弊识别模型”( 重点关注存货的合理数量与合理金额 ) ；开发“用户付费收入舞弊识别模型”( 重点关注用户活跃度、付费转化率与收入之间的关联度 )，以提高舞弊识别的精确度。未来大数据数据分析技术还会与区块链技术、云计算技术、人工智能技术等技术进一步融合，形成“多技术协同”技术的财务报表舞弊识别机制。比如，利用区块链技术“去中心化”“不可篡改”的特点，存储企业的关键性财务数据 ( 如合同、发票、银行流水等 )，保证数据的真实性与可追诉性，从根源杜绝“数据造假”；利用云计算技术的“大数据存储”和“高效计算”，为大数据挖掘分析提供强有力的算力支撑，加速数据运算的能力；利用人工智能技术的“自然语言理解”，解读企业之间的关键交易的合理性。

参考文献

[1] 殷良君 . 企业财务报表舞弊的审计识别与防控对策 [J]. 销售与管理 ,2025, (13): 45-47.

[2] 刘巧莉 . 财务报表舞弊的识别与防范探究 [J]. 西部财会 , 2024, (11): 33-36.

[3] 胡洪磊 . 财务报表舞弊风险的识别与应对 [J]. 财务与会计 , 2024, (12): 64-66.