智能+技术背景下基于聚类算法的自动化审计研究

审计工作涉及大量的物资采购、财务以及税务数据，在人工模式下存在效率低下、成本较高的缺点，可将算法引入其中，从而实现自动化审计。具体的实施方法为收集存储原始业务数据，开展数据抽取、清洗和转换，利用聚类算法构建审计模型，通过机器学习训练、改进模型，直至其达到成熟状态。研究过程中依托K-means算法实现聚类，建立审计指标，收集企业的实际数据，开展自动化处理。结果显示：该算法模型能够实现指标重要性排序，并输出量化的审计结果。