“画像”技术最早应用于刑事侦查破案，是根据目击者的叙述，将犯罪嫌疑人的相貌特征描绘、复原的一项技术，在侦查破案中起着独特作用。后来，有些商家利用“画像”技术把数据转化为商业价值，就是从记录着用户长期大量网络行为的海量数据中，还原用户的属性特征、社会背景、兴趣喜好，甚至还能揭示内心需求、性格特点、社交人群等潜在属性，了解用户各种消费行为和需求，并针对特定用户进行产品推销。其实，“画像”技术还可以运用于审计工作中，即广泛收集、定期更新、整理分析被审计对象的财政财务收支、业务经营数据、领导经济决策等，通过模型的建立以及审计人员的评估，最终发现有普遍性的、有针对性的问题。
目前的审计工作主要是通过处理财务数据，获取被审计单位的财政预决算、财务收支，以及与财政财务收支有关的经济活动的信息，然后依据政策、法律、法规等对其进行分析、判断，最后做出审计评价。随着经济社会的不断发展，被审计单位经济活动变得更加复杂、多样、丰富，产生的数据类型也是多元性的，数据量也是海量的，传统审计只能处理单一的财务数据，面对繁多复杂的数据却无从下手。而“画像”技术正是综合利用数据挖掘、深度学习、计算机建模等技术从海量数据中识别和提取出用于描述被审计对象的特征指标，并用数据对特征指标进行量化，将审计对象的信息进行具象化展示。利用“画像”技术能够更加真实、全面、动态地反映出审计对象的状态，可以帮助审计人员更加客观、科学的进行审计。
首先，是大量数据的汇聚。要广泛收集、定期更新被审计单位的财政财务收支、业务经营数据、领导经济决策等，除了被审计单位内部的数据，还应收集与被审计单位经济业务有关的其他单位的数据。数据收集的范围越广，分析模型越容易建立，“画像”也更全面。同时数据还应是连续的，以保证同期的经济业务有纵向的可比较性。除了结构化的数据，还应收集文本、图片、音频、视频等非结构化的数据。
其次，是审计模型的构建。针对不同的行业、不同的审计对象，根据其财务指标状况、经济性质、职责范围的不同建立相应的模型。模型应以法律、法规和行业规定为基础，将指标量化。通过对数据的处理、模型的建立以及审计人员的评估，从而发现问题，也就是“犯罪嫌疑人”的“画像”逐步呈现。
首先，拿到“画像”之后要排除一些“性别”、“年龄”等特征明显不符的情况。构建的审计模型难免有与审计人员意思相违背，或者由于格式等原因造成结果与审计人员意图不符的情况，审计人员要根据实际情况和自身经验进行判断，排除明显不是疑点的情况。其次，确定疑点和重点后，要到被审计单位查阅原始凭证和相关资料，或排除疑点，或确定问题性质和金额，并进行取证。最后，根据被审计单位的具体情况，提出审计建议和整改意见，对可能还会出现的问题实行动态监测。探索、总结新的审计方法和经验，为以后的审计实施提供参考，这样有利于做到查处问题深入、原因分析透彻。
来源：微审计
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