隨著大數(shù)據(jù)的普遍運(yùn)用,金融行業(yè)對(duì)大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理變得更加高效和快捷。同時(shí),金融行業(yè)作為一個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè),這一趨勢(shì)無疑也對(duì)金融審計(jì)提出了更高的要求。在大數(shù)據(jù)的大環(huán)境下,金融審計(jì)如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)防范金融風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)成為一個(gè)廣泛關(guān)注的問題。文章闡述了金融審計(jì)對(duì)大數(shù)據(jù)的需求,提出在大數(shù)據(jù)背景下如何構(gòu)建金融審計(jì)的數(shù)據(jù)平臺(tái)以及如何進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)分析,旨在為大數(shù)據(jù)背景下的金融審計(jì)如何防范金融風(fēng)險(xiǎn)提出可行的建議。

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【部分圖文】：

圖2金融審計(jì)數(shù)據(jù)處理流程圖發(fā)現(xiàn)人力難以注意到的潛在金融風(fēng)險(xiǎn)是當(dāng)前審計(jì)面臨的重要問題

算機(jī)技術(shù)將其轉(zhuǎn)化為文本類數(shù)據(jù)再進(jìn)行分析（呂勁松等，2017）。其次，建立模型對(duì)統(tǒng)一分類處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢、挖掘。例如，可以建立情感詞分析模型，統(tǒng)計(jì)文本中的正面、負(fù)面類詞匯的出現(xiàn)頻率，以及程度詞的運(yùn)用情況，深度了解文本表達(dá)的精確含義，挖掘潛在的信息，進(jìn)而聚焦可能出現(xiàn)審計(jì)疑點(diǎn)的地方....

本文編號(hào)：3988154