数字化审计模型的思路来源

    从想法到模型的距离，不亚于谈论嫦娥和谈论“嫦娥一号”的差距。

什么是数字化审计模型?

    很多人谈到数字化审计，言必称模型。但很多时候提到的“模型”，其实只是个想法，只是有个目的的期望。
    而从想法到模型的距离，不亚于谈论嫦娥和谈论“嫦娥一号”的差距。这个差距中的寂寞只有做过系统建设和模型开发的人才能体会。
    广义上的模型是指通过主观意识借助实体或者虚拟表现、构成客观阐述形态、结构的一种表达目的的物件(物件并不等于物体，不局限于实体与虚拟、不限于平面与立体)。
    参考occ模型风险监管指南中对模型的定义，可以认为数字化审计模型是指基于专家意见、判断;或应用统计、数学理论等技术构建的定量方法或系统，可在一定假设条件下，根据输入的数据输出定量估计等决策参考信息。
    模型只不过是我们根据对现实世界、复杂事物和具体问题的理解，遵循一定规则进行的重塑，努力拼接出世界的模样。
    数字化审计模型的构建，是围绕数字化审计过程中涉及的审计主体和客体等展开的。主要来源于如下五个方面:数据自身、规章制度、常识经验、经典模型和分析技术。

来源之一:数据自身

数据自身的模型思路还可以分为两个方面:统计学范畴中的描述性特征和数据产生过程中积累的特征。
1. 统计学范畴中的描述性特征

    基于描述性统计中的求和、均值、极值、方差、众数、中位数、分位数等基本分析要素，可以对数据的分布特征、趋势变动有形象、直观、深刻的了解。
    通过描述性统计可以快速掌握数据的整体概貌，也能发现数据中存在的大量细节。这些概貌和细节与审计目的相结合，可以有效抓住审计重点，提高审计效率。
2. 数据产生过程中积累的特征

    数据是业务的结果，因此数据产生过程中的一些特征也会