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摘要：信息技术的迅猛进展为探索上市公司财务造假行为带来大数据技术这一新颖视角和工具。本研究明确了财务欺诈的内涵与表象并对大数据技术进行了扼要介绍，深入剖析了大数据在财务造假识别领域的应用交汇点。基于此，本研究构筑了一个理论框架并综合财务、非财务指标及行为特征提出了一种全面的评估方法。文章详尽描述了大数据技术在数据的搜集、预处理、存储管理以及分析方法中的具体运用并据此建立了一个舞弊辨识模型。研究成果表明，大数据技术的介入显著提高了识别财务欺诈的精确度和效率，为监管机构和投资者决策提供了坚强支撑。

关键词：大数据；公司财务；舞弊识别；研究方法

引言

在资本市场中，上市公司财务舞弊行为对市场秩序构成了严重破坏并导致投资者权益受损。传统的识别财务舞弊方法因其局限性，面对愈发繁杂的舞弊策略时常感力不从心。大数据时代的降临，使得运用大数据技术侦查财务舞弊成为学术界关注的焦点。本研究致力于探讨在大数据背景下，财务舞弊识别的理论基础、关键性指标和特征分析，同时评述大数据技术在侦测财务舞弊领域的实际应用。通过创立理论架构和打造综合性评价指标体系，本研究力图开拓一条提升财务舞弊识别精确度和效率的新路径与新方法。

一、大数据环境下财务舞弊识别的理论基础

（一）财务舞弊的定义与特征

企业内部人士为谋求私利，常常采取周密的欺诈手段，故意在财务报表中作出不实陈述，以此迷惑投资者、债权人等各利益方[1]。此类舞弊行为主要表现为以下几大特点：一是隐秘性，即舞弊计划巧妙，使得外部审计师或监管者难以觉察；二是体系性，舞弊可能横跨不同部门，牵涉众多人员形成一套有机的共犯结构；三是目标性，舞弊行为大多旨在实现特定目标，例如拉升公司股价、取得贷款资格或规避税务责任；四是延续性，一旦启动，这类舞弊往往不会是孤立事件，而会持续一定周期。

（二）大数据与财务舞弊识别的结合点

在大规模数据运用中，财务舞弊的侦测技术主要展现在以下几个层面：首先，借助大数据解析能力，得以辨识财务资料中的反常模式，此类偏差往往预示着舞弊的可能性。其次，大数据技术能够深入挖掘并解析数据间的错综关联，从而揭示出潜在的舞弊网络及关联交易行为。再次，大数据的实时监管功能使得对财务数据的即时监控成为可能，以便迅速识别并处理异动。最后，通过对历史数据的深度分析，大数据技术有助于预见并预防将来可能发生的舞弊行为，为风险防控提供坚实的支撑[2]。

（三）理论框架构建

在构建一套旨在辨识及预防财务舞弊的理论架构时，以下核心要素不容忽视：首先，数据收集应确保涵盖全面且精确的财务相关数据，同时也需纳入非财务信息；其次，数据处理环节应借助大数据技术对所获数据进行筛选、融合及变换处理；再次，分析模型的构建与运用，如统计学模型和机器学习算法，旨在辨识异常行为并预估舞弊的可能性，风险评估过程需对分析得到的结论进行详审，以鉴别哪些迹象最有可能指示舞弊；最后，依据舞弊检测与预防的实际成效，不断地对分析模型及工作流程进行迭代更新，以追求持续的优化。

二、财务舞弊识别的关键指标与特征分析

（一）财务指标分析

在探寻财务舞弊的线索中，财务指标分析扮演了重要的角色。这一过程涉及对企业的财务报表进行细致审查，旨在揭露潜在的异常现象及矛盾之处。盈余品质指标，如经营现金流与净利的比值，若此比值偏低，可能指示企业借助非经常性收益或滥用应计制来调整盈利。资产负债表指标，如应收账款占总资产的比例，倘若该比例过高，或许揭露了企业通过放宽信贷条件或捏造销售业绩来膨胀收入。利润表指标，比如毛利率和营业利润率，这些数据的剧烈波动可能指向企业在收入或成本上的不当调整。现金流指标，例如经营活动中现金流量与净利的偏差，若偏差显著，或许意味着企业在操纵盈利数字。财务舞弊线索分析表如表1所示。

（二）非财务指标分析

在深入分析企业运营与潜在的不端行为时，非财务指标至关重要。这些指标虽未直接体现在财务报表中，却能透露出企业内部状况及可能存在的欺诈行为迹象：首先，内部控制环境的优劣，诸如公司治理架构的健全性、员工伦理观念以及管理层的诚信度都是不容忽视的方面。例如，独立董事在董事会中所占比例若低于业界普遍的30%，可能意味着公司治理架构存在漏洞，员工满意度调查结果若未达到行业平均的70分，或许反映出员工伦理及管理层诚信的缺失。其次，员工的行为模式也是观察重点，频繁的人员更替、对管理层的不满以及对财务报告异常的关注都可能预示着舞弊的发生[3]。如员工年度更替率超过20%，可能显示公司面临较高的员工流失问题；若员工对管理层满意度评分不足60分，则可能暴露出普遍的不满情绪；而财务部门员工针对财务报告的加班时长，若远超业界平均的每月20小时，无疑是一颗值得关注的信号弹。不寻常的客户或供应商集中度、供应商频繁更换以及与某些特定交易对象交易量的激增都可能指向舞弊的可能性。如公司五大客户销售额占比超过80%，显示客户依赖度过高；若一年内供应商更换比例超过30%，则暗示供应商关系稳定性差；而与某供应商的交易额一年内增长逾50%，且该供应商并非行业巨头，这样的异常交易显然需引起注意。

（三）行为特征分析

在探究企业内部可能透露财务造假信号的行为特征时，特别关注管理层及其职员的行为趋势。具体而言，首先是管理层所承受的种种压力，如业绩指标、股价波动或个人利益诉求等因素，这些都可能成为驱使他们走向财务舞弊的推手。其次，高层管理人员的行为异常，如若出现频繁的财务报告修订、对审计意见非同寻常的干预以及对财务数据的牵强附会式解读，均可能是财务造假的前兆。最后，内部审计与外部审计间的互动关系不容忽视，若公司对待审计意见显得过分抵触，或审计机构的频繁更换显得不合常理，这些迹模形象或许暗示着企业试图粉饰其舞弊行为。

（四）指标与特征的综合评价

在全方位评估财务舞弊风险时，应融合财务与非财务指标分析以及行为特征的考察，构筑一个全面的风险评估体系。这一过程需求依托一个多元化的分析架构，同步进行定量与定性的探讨，旨在精准刻画舞弊迹象。首先，关键数据中的异常是否彼此吻合，共同指向舞弊的征兆；其次，非财务指标和行为特征是否与财务分析结论相一致，为之提供补充证据；再次，分析结论是否通过与行业准则及历史数据的对比来评估异常情形的严重性；最后，须全方位考量企业所处的宏观环境及外部要素，如市场状况、监管政策的变动等，这些因素均可能对舞弊行为产生影响。

三、大数据技术在财务舞弊识别中的应用

（一）数据采集与预处理

在当前的大数据背景下，对于财务舞弊的侦测工作始于数据的搜集过程。此过程不仅涉及从企业内部的会计信息系统、企业资源计划（ERP）以及客户关系管理（CRM）系统中提取财务与非财务信息，同时包括对行业分析报告、市场动态、新闻发布以及社交媒体资讯等外部资料的整合。在完成数据的搜集之后，紧接着是对数据进行预处理，这一步骤涵盖了数据清洗、格式转换和数值标准化等多个环节，旨在保障数据之准确性。具体来说，数据清洗旨在剔除冗余及矛盾的数据点，数据转换确保信息以适用分析之形式呈现，而数据归一化则消除了不同度量单位数据间的悬殊，为后续分析提供了可靠的基础。

（二）数据存储与管理

经过精心采集与预处理的数据，当被妥善存放于高效且可信赖的数据管理系统之中。在当前技术背景下，大数据的存储可依赖于分布式文件系统，例如Hadoop的HDFS，或是各类NoSQL数据库，这些先进的系统能够轻松应对PB级别的数据处理需求，同时保障高效率的数据吞吐及故障恢复能力。此外，数据管理工作中不可或缺的环节是数据治理，其旨在确保数据使用的安全性、个人隐私保护以及合规性要求。在众多数据存储架构中，数据仓库与数据湖尤为常见，它们为复杂的数据分析及即时查询操作提供了坚实的支持。

（三）数据分析方法

在财务舞弊的侦查过程中，数据分析扮演重要的角色。借助大数据技术的助力，研究者能够采用多样化的分析手段，如统计分析、机器学习技术、文本挖掘以及网络图谱分析等。通过统计分析能够挖掘出数据中隐藏的异常模式和走势；借助诸如随机森林、支持向量机以及神经网络等机器学习算法，便能构建出精准的预测模型；文本挖掘技术则助力我们深入非结构化数据，提取关键性信息；而网络图谱分析则有助于揭示企业之间以及内部的异常联系。综合运用这些手段，将显著提升对财务舞弊行为的侦测效率。

（四）舞弊识别模型构建

在大数据技术的推动下，财务舞弊的侦测模型构建显得尤为关键。初始阶段需明确舞弊行为的标识因素，这包括但不限于财务比率的异常波动、交易模式中的反常现象及会计估计的频繁调整等。接着，基于历史数据，运用机器学习算法开展模型训练，其间涉及特征筛选与参数优化，旨在提升模型的准确度及泛化性能。在模型训练完成后，还需借助交叉验证和回溯测试等手段对其进行性能评估与调优。一个精准的舞弊识别模型能够即时监控企业的财务动态，一旦检测到异常，便能即时预警，为审计人员深入调查提供辅助。识别模型如图1所示。

结语：

综上所述，在本研究中对大数据背景下的上市公司财务舞弊侦测技术进行了深入研讨。研究显示，大数据技术在侦测财务舞弊方面展现出其独特的优势，它能够利用综合多维的数据分析手段，挖掘并暴露出潜在的舞弊行为。我们所构建的舞弊侦测模型在提升识别精确度的同时也为监管当局及投资者提供了有力的科学决策依据。伴随大数据技术的深入发展和广泛运用，预计财务舞弊的识别将变得更加智能化和精确化，从而在维护资本市场稳定和保护投资者权益方面发挥更为关键的作用。

参考文献：

[1]吴勇，何长添，方君，等.基于大数据挖掘分析的财务报表舞弊审计[J].财会月刊，2021，（03）：90-98.DOI： 10.19641/j.cnki.42-1290/f.2021.03.013.

[2]张力派，程晨，陈玲玲.大数据时代对上市公司财务舞弊的影响——研究综述及展望[J].管理现代化，2020，40（05）：122-129.DOI：10.19634/j.cnki.11-1403/c.2020.05.029.

[3]欧阳文杰.大数据技术对审计工作的影响——基于财务舞弊审计视角[J].中国乡镇企业会计，2018，（07）：197-198.