舞弊，大概是人類經濟活動產生以來就一直與之伴生的行為。審計職業是經濟活動發展到一定水平的產物，查錯糾弊一直是審計的主要職能，從一定意義上說，是舞弊催生瞭審計，與舞弊周鏇也自然成為審計的終極目標。如今人類雖然進入瞭「互聯網+」階段，基於人性弱點產生的舞弊卻並沒有因為大數據、雲計算等炫目概念的齣現而趨於消失的跡象，反而引起有識之士的提前關注——研究舞弊在新技術條件下的形態、運作規律及審計應對。
雲技術的興起是適應大數據處理、應用而發生的全麵進步，無可爭議地對財政財務收支及經濟活動產生很大的影響，並且將隨著技術的推廣和應用的普及而進一步泛化、深化。本書創新地總結經濟領域中的舞弊如何受到雲時代環境的影響，將其歸因於四個較為廣泛的雲技術應用：共享經濟、智慧製造、移動支付與私有雲；駕馭四項雲技術的舞弊猶如升級版本的魔獸，隱匿的功力和作亂的能力大為增強。
本書以現代舞弊審計為研究對象，在分析雲時代舞弊演變機理的基礎上，基於政府管製理論、現代風險導嚮審計理論及人工智慧科學的應用，從審計策略與模式變革、智慧審計及資料探勘技術應用、審計監管機製三個層麵，係統性地構建瞭雲時代舞弊審計理論及方法體係。
本書適閤審計人員、審計科學研究工作者、審計專業碩士和博士研究生閱讀，同時也適閤單位財務管理人員、訊息化管理人員閱讀以拓展思路。
具體描述
時代變遷下的企業治理與風險管理：一部綜閤性藍圖 本書聚焦於當前全球商業環境的深刻變革，深入剖析瞭企業治理結構所麵臨的挑戰，並提齣瞭一套適應新時代要求的、係統化的風險管理與內部控製框架。 在技術飛速發展、市場邊界日益模糊的今天，企業生存與發展的核心不再僅僅是利潤最大化，更在於其治理的穩健性、運營的透明度以及對復雜風險的預見與控製能力。本書超越瞭傳統的閤規性審計範疇，將視野提升至宏觀的國傢治理體係與微觀的企業微觀管理實踐的交匯點，旨在為企業決策者、風險管理專業人士以及監管機構提供前瞻性的戰略指導。 第一部分：全球化與數字化浪潮下的治理重塑 當前，國際政治經濟格局的波動、地緣政治的緊張，以及以人工智能、大數據為代錶的顛覆性技術，正以前所未有的速度重塑商業生態。企業必須認識到，傳統的治理模型——往往建立在穩定、可預測的綫性增長預期之上——已無法有效應對“黑天鵝”與“灰犀牛”事件的常態化。 第一章：治理的範式轉移：從靜態閤規到動態韌性 本章首先梳理瞭過去二十年間，全球主要經濟體在企業治理標準上的演進脈絡，特彆是“利益相關者資本主義”思潮的興起對董事會角色的重新定義。強調瞭治理的核心目標已從單純的股東價值最大化轉嚮構建企業長期韌性（Resilience）。探討瞭治理結構中透明度和問責製所麵臨的新挑戰，尤其是在跨國經營中，如何平衡不同法域的監管要求。 第二章：數字轉型對內部控製的結構性衝擊 數字化轉型是企業運營的必然趨勢，但同時也為風險敞口帶來瞭新的維度。本書詳細分析瞭流程自動化（RPA）、雲計算、物聯網（IoT）在提升效率的同時，如何引入新的操作風險、數據安全風險和模型風險。我們探討瞭如何設計一套“嵌入式”的控製機製，而非事後的“附加式”檢查，確保技術應用的安全與閤規。特彆是對供應鏈數字化後的可見性挑戰進行瞭深入剖析。 第三章：ESG與可持續發展報告：從選擇性披露到強製性整閤 環境、社會和治理（ESG）已不再是企業的“軟性”議題，而是直接影響資本獲取和市場估值的關鍵因素。本章重點論述瞭如何建立可靠的、可審計的ESG數據收集與報告體係。分析瞭綠色洗錢（Greenwashing）的風險，並提齣瞭將氣候變化風險、社會責任風險納入企業整體風險偏好的方法論，以確保報告的實質性和可信度。 第二部分：風險識彆、評估與前瞻性管理 一個高效的風險管理體係，其價值在於其前瞻性，而非僅僅是對已發生事件的總結。本書緻力於提供一套超越傳統風險矩陣的評估工具和思維模式。 第四章：復雜性管理：係統性風險的識彆與建模 現代企業運營環境的高度互聯性意味著單一環節的失敗可能引發係統性的連鎖反應。本章引入瞭復雜性科學（Complexity Science）在風險管理中的應用，指導讀者如何識彆和映射企業內部、外部環境中的關鍵耦閤點。探討瞭壓力測試和情景規劃（Scenario Planning）如何從定性分析升級為量化模型驅動的決策支持工具。 第五章：非財務風險的量化挑戰與指標構建 聲譽風險、人纔流失風險、知識産權泄露風險等非財務風險，往往難以用傳統財務指標衡量，卻是造成巨大損失的根源。本書提供瞭一套針對這些“軟性”風險的量化框架，包括構建領先指標（Leading Indicators）和滯後指標（Lagging Indicators），並結閤大數據分析技術，對這些風險進行實時監測和預警。 第六章：內部控製的敏捷化設計：應對快速變化的商業流程 傳統的、層級森嚴的內部控製流程，在快速迭代的商業環境中往往顯得僵化而低效。本章提倡“敏捷控製”（Agile Control）理念，主張控製點應根據業務周期的變化而靈活調整，並強調將控製的責任下放至一綫業務單元，通過技術手段實現自動化控製，以最小化對業務效率的乾擾。 第三部分：監管環境的演進與閤規前沿 監管機構正積極應對技術進步和全球化帶來的監管真空。企業需要理解監管意圖的轉變，從而將閤規視為提升競爭力的機會，而非單純的成本中心。 第七章：數據治理與隱私閤規的全球協同挑戰 數據是新時代的石油，也是新時代的監管焦點。從《通用數據保護條例》（GDPR）到各國的數據本地化要求，數據閤規的復雜度急劇上升。本章詳細闡述瞭數據生命周期管理（Data Lifecycle Management）中的閤規要求，並探討瞭數據主權與跨境數據流動的法律實踐。 第八章：反舞弊的戰略性升級：從偵查到預防的文化重塑 舞弊行為的手段日益隱蔽和復雜，傳統上依賴事後審計來發現舞弊的模式正在失效。本書強調，構建“零容忍”的道德文化是最佳的防禦。本章探討瞭如何利用行為科學和組織心理學原理，設計更有效的道德培訓項目，以及如何通過匿名舉報機製的優化，構建一個鼓勵內部吹哨的健康組織氛圍。 第九章：新興技術在閤規監控中的應用 人工智能（AI）和機器學習在海量數據分析中的優勢，正在被越來越多地用於監控和識彆潛在的違規行為。本章深入介紹瞭如何利用這些工具進行交易異常檢測、閤同條款比對和內部通信分析，以實現對高風險領域的持續、非侵入式監控，從而大幅提升早期預警的精度和廣度。 結語：麵嚮未來的企業治理藍圖 本書的最終目標是引導讀者跳齣單一職能的視角，以係統、整閤的思維構建一個能夠穿越周期、適應變革的現代企業治理框架。它不僅是關於“如何做”的指南，更是關於“為何要如此做”的戰略思考，為追求卓越治理的企業提供瞭一份具有前瞻性的行動路綫圖。
著者信息
圖書目錄
版權訊息
作者簡介
內容簡介
序 Preface
前言 Foreword
第1章 緒 論
1.1 研究背景
1.1.1 審計促進國傢科學發展
1.1.2 審計環境邁入雲時代
1.1.3 公司舞弊的特徵
1.2 研究動機
1.2.1 雲時代的審計風險運行機理亟須理論推演
1.2.2 雲時代的審計技術亟須創新
1.2.3 雲時代的審計監管機製亟須完善
1.3 研究內容
1.3.1 舞弊審計研究現狀
1.3.2 基於多方推測的舞弊審計理論變革
1.3.3 雲時代的智慧審計策略創新
1.3.4 基於人工智慧的舞弊審計數據建模
1.3.5 雲時代的舞弊審計監管機製
1.4 創新點
1.5 關鍵問題
1.5.1 雲時代基於多方推測的審計理論演變機理研究
1.5.2 雲時代智慧審計聯盟設計
1.5.3 雲時代大數據環境下的審計聯盟監管製度設計
1.6 本章小結
第2章 舞弊審計現狀綜述
2.1 舞弊審計的理論基礎
2.2.1 舞弊的內涵
2.1.2 經典的舞弊理論
2.1.3 反舞弊相關理論
2.2 文獻綜述
2.2.1 舞弊影響因素
2.2.2 舞弊風險識別
2.2.3 舞弊審計方法
2.2.4 國內外研究述評
2.3 中國目前舞弊審計現狀分析
2.3.1 國傢審計與紀檢監察揭示的舞弊情況
2.3.2 外部監管舞弊揭示情況
2.3.3 內部審計舞弊揭示情況
2.4 本章小結
第3章 基於多方推測的舞弊審計理論變革
3.1 審計環境更為複雜
3.1.1 外部環境
3.1.2 內部環境
3.2 安全性成為審計目標
3.3 審計風險增加對訊息風險的考量
3.4 審計程式拓展至平颱及係統測試程式
3.5 雲時代的舞弊因素演變機理
3.5.1 舞弊動機複雜化
3.5.2 舞弊機會多元化
3.5.3 舞弊藉口閤理化
3.5.4 舞弊揭示強度弱化
3.6 雲時代不完全訊息條件下的賽局理論
3.6.1 賽局前提假設
3.6.2 不完全訊息條件下的賽局模型
3.6.3 結論
3.6.4 策略空間
3.6.5 政策建議
3.7 本章小結
第4章 雲時代的智慧審計策略創新
4.1 智慧審計策略目標與規劃
4.1.1 基於國傢治理的智慧審計策略目標
4.1.2 基於國傢治理的智慧審計策略規劃
4.2 訊息有限共享的智慧審計策略聯盟鏈
4.2.1 智慧審計策略聯盟鏈中的利益相關者
4.2.2 聯盟成員間的訊息有限共享
4.2.3 審計私有雲部署
4.3 基於聯盟鏈的智慧審計模式
4.3.1 基於聯盟鏈的智慧審計方法
4.3.2 基於聯盟鏈的智慧審計關鍵技術
4.4 本章小結
第5章 基於人工智慧的舞弊審計數據建模
5.1 基於國傢治理的舞弊審計總體分析模型
5.2 舞弊關鍵影響因素實證挖掘模型
5.2.1 研究背景
5.2.2 理論分析與研究設計
5.2.2.1 問題定義
5.2.2.2 理論分析
5.2.2.3 變量選擇
5.2.2.4 數據預處理
5.2.2.5 樣本選擇
5.2.3 描述性統計分析
5.2.4 模型評價標準
5.2.5 Logistic迴歸模型
5.2.5.1 前提假設
5.2.5.2 模型設計與算法優化
5.2.5.3 模型結論
5.2.5.4 模型評價
5.2.6 決策樹及優化模型
5.2.6.1 模型與算法設計
5.2.6.2 模型評價
5.2.6.3 模型優化
5.2.6.4 模型穩健性檢驗
5.2.6.5 舞弊影響因素分析
5.2.7 隨機森林模型
5.2.8 舞弊分類預測模型對比分析
5.3 舞弊審計意見實證挖掘模型
5.3.1 研究背景
5.3.2 理論分析與研究設計
5.3.2.1 問題定義
5.3.2.2 理論分析
5.3.2.3 變量選擇
5.3.2.4 數據預處理與樣本選擇
5.3.3 描述性統計分析
5.3.4 基於Logistic迴歸的審計意見類型預測模型
5.3.4.1 前提假設
5.3.4.2 迴歸結果
5.3.4.3 模型預測評價
5.3.5 基於人工神經網絡的審計意見類型預測模型
5.3.6 基於支持嚮量機的審計意見類型預測模型
5.3.7 審計意見分類預測模型對比分析
5.4 舞弊處罰關聯規則挖掘模型
5.4.1 研究背景
5.4.2 理論分析與研究設計
5.4.2.1 問題定義
5.4.2.2 理論分析
5.4.2.3 數據預處理與樣本選擇
5.4.2.4 變量選擇
5.4.3 描述性統計分析
5.4.4 關聯規則及Apriori算法
5.4.4.1 關聯規則
5.4.4.2 Apriori算法
5.4.4.3 結果分析
5.5 本章小結
第6章 雲時代審計聯盟監管機製
6.1 政府管製機製
6.1.1 訊息公開機製
6.1.2 訊息安全保障機製
6.1.3 舞弊懲罰機製
6.2 行業協會監督機製
6.3 微觀組織內部監管機製
6.3.1 完善企業內部控製建設
6.3.2 完善舞弊舉報機製
6.4 本章小結
第7章 結論與展望
7.1 主要結論
7.2 研究侷限性及後續研究展望
參考文獻
圖書試讀
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