CN112101816B - 审计计划智能推荐方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种审计计划智能推荐方法及装置，其中该方法包括：基于审计影响因素，确定被审计单位和被审计业务的多维度审计特征；基于每一维度审计特征，确定相应的审计特征候选数据集；将多维度的审计特征候选数据集进行数据融合，确定最终的审计计划数据，基于所述最终的审计计划数据进行审计处理。本发明通过多方面因素综合考量自动推荐审计计划，因此审计计划会更加客观，也更加准确，能更有效的指导审计工作开展，减轻审计员手工制定审计计划的工作量。
Description
技术领域
本发明涉及审计技术领域，尤其涉及审计计划智能推荐方法及装置。
背景技术
本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
审计计划指审计员为了完成各项审计业务，达到预期的审计目标，在执行具体审计程序之前编制的工作计划。被审计单位和被审计业务分类是审计计划制定的两个重要因素。目前审计计划的制定主要通过人工的方式，耗费时间和精力，也缺乏客观性和有效性。
发明内容
本发明实施例提供一种审计计划智能推荐方法，用以解决现有技术中人工制定审计计划耗费时间和精力，也缺乏客观性和有效性的技术问题，该方法包括：
基于审计影响因素，确定被审计单位和被审计业务的多维度审计特征；审计影响因素包括监管要求，被审计单位历史审计问题；
基于每一维度审计特征，确定相应的审计特征候选数据集；
将多维度的审计特征候选数据集进行数据融合，确定最终的审计计划数据，基于所述最终的审计计划数据进行审计处理；
基于每一维度审计特征，确定相应的审计特征候选数据集，包括：
利用历史审计问题这一个特征，使用推荐算法，产生一部分审计计划候选数据；利用风险评估结论这个特征，推荐出一部分审计计划候选数据。
本发明实施例还提供一种审计计划智能推荐装置，用以解决现有技术中人工制定审计计划耗费时间和精力，也缺乏客观性和有效性的技术问题，该装置包括：
特征获得模块，用于基于审计影响因素，确定被审计单位和被审计业务的多维度审计特征；审计影响因素包括监管要求，被审计单位历史审计问题；
数据推荐模块，用于基于每一维度审计特征，确定相应的审计特征候选数据集；
数据融合模块，用于将多维度的审计特征候选数据集进行数据融合，确定最终的审计计划数据，基于所述最终的审计计划数据进行审计处理；
数据推荐模块，具体用于：
利用历史审计问题这一个特征，使用推荐算法，产生一部分审计计划候选数据；利用风险评估结论这个特征，推荐出一部分审计计划候选数据。
本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述审计计划智能推荐方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述审计计划智能推荐方法的计算机程序。
本发明实施例中，与现有技术中人工制定审计计划的技术方案相比，基于审计影响因素，确定被审计单位和被审计业务的多维度审计特征；基于每一维度审计特征，确定相应的审计特征候选数据集；将多维度的审计特征候选数据集进行数据融合，确定最终的审计计划数据，基于所述最终的审计计划数据进行审计处理。通过多方面因素综合考量自动推荐的审计计划，因此审计计划会更加客观，也更加准确，能更有效的指导审计工作开展。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中审计计划智能推荐方法流程图一；
图2为本发明实施例中审计计划智能推荐方法流程图二；
图3为本发明实施例中审计计划智能推荐方法流程图三；
图4为本发明实施例中审计计划智能推荐方法流程图四；
图5为本发明实施例中审计计划智能推荐装置结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
技术术语
数据召回：通过推荐算法，产生数据候选集。目前常用的推荐算法有基于关联规则的推荐，基于内容的推荐，基于协同过滤的推荐等等。
数据融合：对数据召回产生的候选集进行排序，产生最终的推荐结果。推荐的融合方式分为两种：1)基于规则，比如根据具体的业务，制定推荐结果的加权规则、切换规则、融合规则等，或者如何混合推荐结果等；2)自动融合：指以具体的业务指标为导向，学习出一个模型，通过模型产生最终的推荐结果。常用的算法模型有GBDT，FM，Wide and Deep等。
图1为本发明实施例中审计计划智能推荐方法流程图一，如图1所示，该方法包括：
步骤101：基于审计影响因素，确定被审计单位和被审计业务的多维度审计特征；
步骤102：基于每一维度审计特征，确定相应的审计特征候选数据集；
步骤103：将多维度的审计特征候选数据集进行数据融合，确定最终的审计计划数据，基于所述最终的审计计划数据进行审计处理。
在本发明实施例中，步骤101就是进行特征挖掘，影响审计计划制定的因素有很多，例如：监管要求，被审计单位历史审计问题，风险评估结论，近年来未被审计到的单位及业务分类，以及发生的重大风险信息等。基于这些审计影响因素，对需要被审计单位和被审计业务进行深入的分析，从被审计单位和被审计业务中挖掘存在上述因素中的哪些因素，然后确定在这些影响因素下来进行审计。
比如，对于某一被审计单位和被审计业务，分析得出其影响因素包括监管要求，被审计单位历史审计问题，那么就确定其审计特征为两个维度：监管要求，被审计单位历史审计问题，后面获得的数据也是从这两个维度来考虑。
在本发明实施例中，如图2所示，步骤102就是进行数据召回：即将候选审计计划的被审计单位和被审计业务分类向量化，根据特征挖掘结果，利用各种推荐算法，产生审计计划候选数据集。例如：利用历史审计问题这一个特征，使用推荐算法，产生一部分审计计划候选数据；利用风险评估结论这个特征，也可以推荐出一部分审计计划候选数据。
在本发明实施例中，如图3所示，步骤103具体包括：
基于数据融合模型，将多维度的审计特征候选数据集进行数据融合，确定最终的审计计划。
此处采用的是自动融合：指以具体的业务指标为导向，学习出一个模型，通过模型产生最终的推荐结果。常用的算法模型有GBDT，FM，Wide and Deep等。
在本发明实施例中，如图4所示，步骤103具体包括：
步骤1031：基于审计规则，确定每一维度审计特征的特征权重；
步骤1032：根据每一维度审计特征的特征权重和每一维度审计特征候选数据集，确定最终的审计计划数据。
步骤103就是进行数据融合：使用模型融合的方法，调整并确定每个特征的权重，最终为审计员推荐出适当的审计计划。
本发明实施例中还提供了一种审计计划智能推荐装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与审计计划智能推荐方法相似，因此该装置的实施可以参见审计计划智能推荐方法的实施，重复之处不再赘述。
图5为本发明实施例中审计计划智能推荐装置结构框图，如图5所示，该装置包括：
特征获得模块02，用于基于审计影响因素，确定被审计单位和被审计业务的多维度审计特征；
数据推荐模块04，用于基于每一维度审计特征，确定相应的审计特征候选数据集；
数据融合模块06，用于将多维度的审计特征候选数据集进行数据融合，确定最终的审计计划数据，基于所述最终的审计计划数据进行审计处理。
在本发明实施例中，数据推荐模块04具体用于：
基于每一维度审计特征，利用推荐算法，确定每一维度审计特征对应的审计特征候选数据集。
在本发明实施例中，数据融合模块06具体用于：
基于数据融合模型，将多维度的审计特征候选数据集进行数据融合，确定最终的审计计划。
在本发明实施例中，数据融合模块06具体用于：
基于审计规则，确定每一维度审计特征的特征权重；
根据每一维度审计特征的特征权重和每一维度审计特征候选数据集，确定最终的审计计划数据。
本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述审计计划智能推荐方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述审计计划智能推荐方法的计算机程序。
本发明实施例中，与现有技术中人工制定审计计划的技术方案相比，基于审计影响因素，确定被审计单位和被审计业务的多维度审计特征；基于每一维度审计特征，确定相应的审计特征候选数据集；将多维度的审计特征候选数据集进行数据融合，确定最终的审计计划数据，基于所述最终的审计计划数据进行审计处理，通过多方面因素综合考量自动推荐审计计划，因此审计计划会更加客观，也更加准确，能更有效的指导审计工作开展，减轻审计员手工制定审计计划的工作量，能为银行业金融机构的发展起到积极的促进作用。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种审计计划智能推荐方法，其特征在于，包括：
基于审计影响因素，确定被审计单位和被审计业务的多维度审计特征；审计影响因素包括监管要求，被审计单位历史审计问题，风险评估结论；
基于每一维度审计特征，确定相应的审计特征候选数据集；
将多维度的审计特征候选数据集进行数据融合，确定最终的审计计划数据，基于所述最终的审计计划数据进行审计处理；
基于每一维度审计特征，确定相应的审计特征候选数据集，包括：
利用历史审计问题这一个特征，使用推荐算法，产生一部分审计计划候选数据；利用风险评估结论这个特征，推荐出一部分审计计划候选数据；
将多维度的审计特征候选数据集进行数据融合，确定最终的审计计划数据，包括：
基于审计规则，确定每一维度审计特征的特征权重；
根据每一维度审计特征的特征权重和每一维度审计特征候选数据集，确定最终的审计计划数据。
2.如权利要求1所述的审计计划智能推荐方法，其特征在于，基于每一维度审计特征，确定相应的审计特征候选数据集，包括：
基于每一维度审计特征，利用推荐算法，确定每一维度审计特征对应的审计特征候选数据集。
3.如权利要求1所述的审计计划智能推荐方法，其特征在于，将多维度的审计特征候选数据集进行数据融合，确定最终的审计计划数据，包括：
基于数据融合模型，将多维度的审计特征候选数据集进行数据融合，确定最终的审计计划。
4.一种审计计划智能推荐装置，其特征在于，包括：
特征获得模块，用于基于审计影响因素，确定被审计单位和被审计业务的多维度审计特征；审计影响因素包括监管要求，被审计单位历史审计问题，风险评估结论；
数据推荐模块，用于基于每一维度审计特征，确定相应的审计特征候选数据集；
数据融合模块，用于将多维度的审计特征候选数据集进行数据融合，确定最终的审计计划数据，基于所述最终的审计计划数据进行审计处理；
数据推荐模块，具体用于：
利用历史审计问题这一个特征，使用推荐算法，产生一部分审计计划候选数据；利用风险评估结论这个特征，推荐出一部分审计计划候选数据；
数据融合模块具体用于：
基于审计规则，确定每一维度审计特征的特征权重；
根据每一维度审计特征的特征权重和每一维度审计特征候选数据集，确定最终的审计计划数据。
5.如权利要求4所述的审计计划智能推荐装置，其特征在于，数据推荐模块具体用于：
基于每一维度审计特征，利用推荐算法，确定每一维度审计特征对应的审计特征候选数据集。
6.如权利要求4所述的审计计划智能推荐装置，其特征在于，数据融合模块具体用于：
基于数据融合模型，将多维度的审计特征候选数据集进行数据融合，确定最终的审计计划。
7.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至3任一所述方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至3任一所述方法。
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