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1基于大数据可视化技术在审计中的应用面临的机遇和挑战分析 11.1传统审计工具与可视化审计的对比研究 11.2大数据可视化技术在审计中面临的机遇 31.3大数据可视化技术在审计中面临的挑战 41.3.1大数据可视化技术在存在的四大风险 41.3.2三方面防范可视化审计风险 5(1)储蓄存款，统计定期、活期、大额存单量及金额；(2)对公存款，统计单位活期、保证金存款余额；(3)各分行存款结构及其占比。第二，对于存款结构采用人工分析，找出审计反常的(1)根据调查，大多数的分行相对于公众的普通存款增长了20%以上，但储蓄存(2)根据研究，新年过后市场较为活跃，迎接“良好的开始”的情况并不少见。(1)定期计算储蓄存款、对公存款余额；(2)定期计算存款结构和占比；(2)通过数据显示形式的设计，审计人员可以清晰掌握存款结构，详细见下图；2图4存款结构(3)通过使用智能算法分析过去一段时间内的增长情况来设置动态阈值，并且不使用20%的固定阈值来判断是否反常。(1)设计直观的数据展现形式(2)通过智能算法，可以随时调节阀值，从而使反常线索误报次数降低(3)审计资源要节俭，审计效率要提升(4)知识的积累和分享对于大数据审计而言，价值和差异能力并不是其全部，审计工3提供不同的信息表，在审计应用中可以识别企业的财务报表中的规律性和存在的异常；数据联系，发现被审计数据库中各个数据的关系，找到其中含有的不正常的数据内容，4单位的整体状况，获取基于数据分析的更完整、全面的审计证据，从而得出高准确度、达到算法优化，然后产生相应的审计决策。但是算法设计人这些数据和算法模型，不公开不透明的算法设计导致审计人员不清楚算法设计的细节，[I唐琳、付达杰智能审计风险的审视与防范[N].中国会计报，2016,(02)5现有的制度去实施大数据可视化技术，应用风险是不可避免的。举例来说，不够透明、不够公开的大数据可视化审计系统内部的运行机制不仅没有建立相关的数据标准和评据可视化审计系统就会产生不同的结果，从而导致误判。3除此之外，现有的审计准则法，大数据可视化技术的合理评价还需要更多实践和研究要求，尤其是数据分析能力。审计人员不仅要完全掌握乃至洞悉传统审计的理论方法，6息(账簿副本)。去中心化是区块链技术的特征，这样使得全部的审计数据都在每个节链数据库不能进行篡改和伪造。时间戳技术可以证明区块数据的“存在性”,并且在不可视化审计鉴证功能有所强化。其次，大数据可视化审计算法需要不断地优化和改进。7

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