计算机审计,又称计算机辅助审计。它是在企事业单位和经济管理部门利用计算机技术的程度越来越高的情况下,将现代化的计算机技术应用在审计领域所产生的。经过审计人员多年的探索,计算机审计技术已经被广泛使用在日常审计工作当中。近几年,被审计单位的数据海量化的趋势十分的明显。这对计算机审计技术提出了新的要求,如何从海量的计算机数据中寻找到更多有价值的审计信息,成为一个新的问题。在这种情况下,数据挖掘技术被尝试性地引入了计算机审计当中。数据挖掘是指从大量数据中提取隐含、事先未知并且潜在有用知识的技术,利用数据挖掘技术这方面的优势,可以发现一些超出审计经验的知识,是现阶段计算机审计方法的有益补充。本文首先介绍了计算机审计的定义、对象等相关概念以及我国计算机审计的发展和现状,随后重点介绍了计算机审计的核心——计算机审计方法,通过分析目前常用的计算机审计方法的不足,进而在此基础上将数据挖掘技术方法应用于审计实践当中,提出现实的需求,指出作为一个知识发现的过程,数据挖掘技术在审计中应用的重要价值主要体现在可以构建审计分析模型。构建审计分析模型的一个先决知识是有明确的审计思路,数据挖掘技术形成的知识通过解释和评估就可以形成准确的审计思路,在此过程中不受审计人员主观因素的影响。因此,审计人员往往能够发现一些用传统方法难以察觉的问题,同时也使正确性得到保证,这也是数据挖掘最有价值的地方,接着列出了目前开展计算机审计的一般流程,尝试了把国际通用的CRISP-DM方法结合审计实际情况归纳出基于数据挖掘技术的计算机审计的新的流程和新的思路框架。另一个重点是用案例证明了数据挖掘技术在计算机审计中的应用的可行性。本文中使用的是专业的数据挖掘工具Clementine12进行操作,用真实的数据试验了在一个救灾资金审计中使用数据挖掘技术发现知识、获得疑点的过程,从业务理解开始到数据理解、数据准备及采集到建立模型等完整地进行,在具体的建模分析当中应用了因子分析降低维度,两步聚类和异常检测发现孤立点等技术。在另一个信用社贷款审计中,利用决策树算法C5.0发现数据中本身规律,反过来检查有无人为调节作弊的情况。以上两个实验解决了具体的问题,得出传统计算机审计方法不能得出的审计线索,展现数据挖掘在真实审计过程中的应用,以支持文章设计和论点,在演示的同时重点介绍了Clementine这一数据挖掘的良好的平台。