CN111612379A - 一种审计方案自动生成方法及装置 - Google Patents
一种审计方案自动生成方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111612379A CN111612379A CN202010493083.8A CN202010493083A CN111612379A CN 111612379 A CN111612379 A CN 111612379A CN 202010493083 A CN202010493083 A CN 202010493083A CN 111612379 A CN111612379 A CN 111612379A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- audit
- scheme
- risk point
- auditing
- risk
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012550 audit Methods 0.000 title claims abstract description 290
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 15
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 7
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 2
- 241000282414 Homo sapiens Species 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/93—Document management systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/10—Text processing
- G06F40/166—Editing, e.g. inserting or deleting
- G06F40/186—Templates
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/12—Accounting
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Finance (AREA)
- Marketing (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请提供一种审计方案自动生成方法及装置,所述方法首先获取审计项目信息,所述审计项目信息包括审计类型、被审计单位类型;然后,根据风险点历史信息和风险点标签选取符合所述审计类型和所述被审计单位类型的风险点;根据所述审计类型在审计方案模板数据库中选取审计方案模板;最后,根据所述审计项目信息和所述风险点信息填充所述审计方案模板,生成审计方案文件。本申请提供的方法能够根据审计项目信息自动选取风险点和审计方案模板,并填充生成审计方案,可以提高审计方案的规范化程度和精益程度,并且提高审计工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及智能化信息管理领域,尤其是审计工作中一种审计方案自动生成方法及装置。
背景技术
审计方案是对整个审计过程的具体内容和实施步骤预先安排的一种工作计划,它包括审计对象、审计范围和重点、审计方法、审计组织分工与配合和时间进度,及其他应注意的审计事项。制定审计方案的目的在于抓住主要审计问题和环节,有层次、有步骤、有秩序和有计划地开展审计工作。
在现有的审计工作中,部分企业建立了审计管理信息***、现场作业***,但审计方案依然采用线下编写,线上传递的方式,仅仅只改变了数据传递的载体,没有改变人工编写审计方案的实质,审计方案的编写主要还是通过人工编写word文档。人工编写审计方案会根据编写人的理解不同,造成审计工作关注的重点和问题也不同。编写人的主观影响较大,审计方案编写的标准不能完全统一,导致审计项目实施标准差异大,审计质量因人而异。使审计工作出现效率低、规范化程度差、精益程度不够的问题。
发明内容
本申请提供了一种审计方案自动生成方法及装置,以解决人工编写审计方案规范化程度差、精益程度不够以及效率低的问题。
一方面,本申请提供一种审计方案自动生成方法,包括:
获取审计项目信息,所述审计项目信息包括审计类型、被审计单位类型;
根据风险点历史信息和风险点标签选取符合所述审计类型和所述被审计单位类型的风险点;
根据所述审计类型在审计方案模板数据库中选取审计方案模板;
根据所述审计项目信息和所述风险点信息填充所述审计方案模板,生成审计方案文件;所述审计方案文件包括审计方案实例文档和审计方案实例关系。
可选的,根据所述审计项目信息和所述风险点信息填充所述审计方案模板,生成审计方案文件的步骤之后,还包括:
根据所述审计方案实例关系和所述风险点查找实施终端;
将所述审计方案实例文档发送至所述实施终端。
可选的,根据风险点历史信息和风险点标签选取符合所述审计类型和所述被审计单位类型的风险点的步骤,包括:
根据所述审计类型、所述被审计单位类型,确定当前审计项目涉及业务领域;
在所述业务领域中,根据风险点历史信息和风险点标签选取所述风险点,所述历史信息包括风险点发生频率、涉及金额和风险点等级。
可选的,在所述业务领域中,根据风险点历史信息和风险点标签选取所述风险点的步骤,包括:
通过风险点机器学习,实时更新所述风险点标签及风险点等级排名,选取风险点等级排名大于阈值的风险点。
可选的,根据所述审计类型在审计方案模板数据库中选取审计方案模板的步骤,包括:
查询所述审计类型的编号,根据所述编号在所述审计方案模板数据库中获取所述审计方案模板。
可选的,所述审计方案模板数据库的建立步骤,包括:
根据审计业务列举出所有审计类型;
创建所述审计类型的审计方案模板,所述审计方案模板包括固定内容、替换内容及标识;
绑定所述审计类型与所述审计方案模板间关系,对所述审计类型进行编号;
将所述审计类型和所述审计方案模板进行存储,生成所述审计方案模板数据库。
可选的,根据所述审计项目信息和所述风险点信息填充所述审计方案模板,生成审计方案文件的步骤,包括:
遍历所述审计方案模板,查找替换内容及标识;根据所述审计项目信息和所述风险点信息进行内容替换,生成审计方案实例文档。
另一方面,本申请还提供一种审计方案自动生成装置,包括:
审计项目信息获取模块,用于获取审计项目信息,所述审计项目信息包括审计类型、被审计单位类型;
风险点选取模块,用于根据风险点历史信息和风险点标签选取符合所述审计类型和所述被审计单位类型的风险点;
审计方案模板选取模块,用于根据所述审计类型在审计方案模板数据库中选取审计方案模板;
审计方案实例生成模块,用于根据所述审计项目信息和所述风险点信息填充所述审计方案模板,生成审计方案文件。
可选的,所述审计方案自动生成装置还包括:
风险点任务分配模块,用于根据所述审计方案实例关系和所述风险点查找实施终端;
文档发送模块,用于将所述审计方案实例文档发送至所述实施终端。
可选的,所述风险点选取模块,包括:
风险点机器学习单元和风险点智能推荐单元;
所述风险点机器学习单元,用于风险点机器学习,实时更新风险点标签及风险点等级排名;所述风险点智能推荐单元,用于选取风险点等级排名大于阈值的风险点。
由以上技术方案可知,本申请提供一种审计方案自动生成方法及装置,所述方法首先获取审计项目信息,所述审计项目信息包括审计类型、被审计单位类型;然后,根据风险点历史信息和风险点标签选取符合所述审计类型和所述被审计单位类型的风险点;根据所述审计类型在审计方案模板数据库中选取审计方案模板;最后,根据所述审计项目信息和所述风险点信息填充所述审计方案模板,生成审计方案文件。本申请提供的方法能够根据审计项目信息自动选取风险点和审计方案模板,并填充生成审计方案,可以提高审计方案的规范化程度和精益程度,并且提高审计工作效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种审计方案自动生成方法的流程示意图;
图2为本申请实施例提供的一种审计方案自动生成方法中选取风险点的流程示意图;
图3为图1所示提供的一种审计方案自动生成方法中建立审计方案模板数据库流程示意图;
图4为本申请实施例提供的一种审计方案自动生成装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将详细地对实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下实施例中描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。仅是与权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的***和方法的示例。
审计风险点是指在审计工作中最容易出现问题的地方。通过建立审计风险点,可以给审计人员以必要的提醒和警示,在整个审计过程中引起重视,有利于发现问题,避免遗漏,合理判断。因此,审计风险点是审计方案的核心内容。审计风险点的基本内容由六个方面组成:名称,涉及的主要审计科目,表现形式,对会计报表的影响,应实施的审计程序,编制审计报告时的考虑。选取准确的风险点,可以为审计工作提供正确的指导方向,提高审计工作的效率。
参见图1,为本申请实施例提供的一种审计方案自动生成方法的流程示意图。由图1可知,本申请提供一种审计方案自动生成方法,包括以下步骤:
S1:获取审计项目信息。
获取审计项目信息可以通过公司内部管理***下载导出待审计的项目相关信息,还可以根据审计需求,由被审计单位提供纸质材料,手动输入。所述审计项目信息包括审计类型、被审计单位名称、被审计单位类型等信息,为选取审计风险点和填充审计方案模板提供依据。
所述审计类型包括经济责任审计、竣工决算审计等。所述被审计单位类型可以包括:供电单位和非供电单位,直属机构和分公司,独立核算单位与非独立核算单位等。
S2:根据风险点历史信息和风险点标签选取符合所述审计类型和所述被审计单位类型的风险点。
根据获取的审计项目信息中审计类型和被审计单位类型,结合风险点的历史信息和风险点标签,自动选取风险点,以及对应的审计方法、法律法规制度依据,以便于填充审计方案模版时使用。在本实施例中根据大量审计项目中风险发生的问题情况,依据业务规则定义出所述风险点包括:屡审屡犯风险、高发风险、共性风险等。同时,根据审计项目的不断积累,可以添加新的风险点。
S3:根据所述审计类型在审计方案模板数据库中选取审计方案模板。
在预先建立的审计方案模板数据库中,根据所述审计类型自动选取对应的审计方案模板。在本实施例中,所述审计方案模板为HTML格式文本,HTML是一种超文本标记语言,HTML文本是由HTML命令组成的描述性文本,通过在文本文件中添加标记符,便于搜索和内容替换。同时,可支持不同数据格式的文件,使HTML文本具有强大的可扩展性和兼容性。使所述审计方案模板内容替换更加灵活。
S4:根据所述审计项目信息和所述风险点信息填充所述审计方案模板,生成审计方案文件。
所述审计方案自动生成装置根据所述审计项目信息和所述风险点以及对应的审计方法、法律法规制度依据信息替换所述审计方案模板中需要替换的标签对应的内容信息,生成审计方案文件。所述审计方案文件包括审计方案实例文档和审计方案实例关系。
所述审计方案实例文档包括完整的所述审计方案实例的文字、图表和图片等内容,所述审计方案实例文档支持在线编辑、预览、并支持将审计方案内容以WORD和PDF格式下载。
所述审计方案实例关系包括:审计方案实例文档与审计方案模板建立的映射关系,审计方案实例文档与风险点建立的映射关系,审计方案实例文档与审计项目信息建立的映射关系,风险点与审计方法、法律法规制度依据建立的映射关系,风险点与实施人员建立的映射关系。
可选的,根据所述审计项目信息和所述风险点信息填充所述审计方案模板,生成审计方案文件的步骤之后,还包括:
S5:根据所述审计方案实例关系和所述风险点查找实施终端。
根据所述审计方案实例关系中风险点与实施人员建立的映射关系,审计方案实例文档与风险点建立的映射关系,根据不同的风险点选择不同的审计实施人员,所述审计实施人员为对某一风险点的审计工作有丰富经验的人员。将不同风险点的工作任务有针对性的分配给有不同经验的实施人员,可以提高审计工作的准确性和效率。
根据选择的审计实施人员查找其实施终端,所述实施终端包括但不限于:手机、平板电脑、笔记本电脑等。
S6:将所述审计方案实例文档发送至所述实施终端。
将所述审计方案实例文档通过公司内部管理***或其他文件传输软件发送至所述实施终端。在所述实施终端上,审计实施人员可以对所述审计方案实例文档进行在线编辑、预览、并可以将文档内容以WORD和PDF格式下载,同时,还可以将编辑后的所述审计方案实例文档发送至所述审计方案自动生成装置进行文档更新。
参见图2,可选的,根据风险点历史信息和风险点标签选取符合所述审计类型和所述被审计单位类型的风险点的步骤,包括:
S21:根据所述审计类型、所述被审计单位类型,确定当前审计项目涉及业务领域。
所述业务领域包括金融业、建筑业、医药业等,由于各行业的工作内容不同,审计工作的重点也不同,即风险点也不同。在选取风险点之前,根据所述审计类型、所述被审计单位类型确定业务领域,以便快速定位,选取合适的风险点。
S22:在所述业务领域中,根据风险点历史信息和风险点标签选取所述风险点,所述历史信息包括风险点发生频率、涉及金额和风险点等级。
根据所述风险点历史信息,选取符合所述审计类型和所述被审计单位类型的风险点。所述风险点历史信息包括风险点发生频率、涉及金额、风险点等级等,还可以根据实际审计工作,添加对风险点的选取有重大影响因素的历史信息。所述风险点历史信息会根据每次的审计方案风险点的选取结果进行更新。
在审计方案自动生成装置应用初期,可以选择人工选取风险点,随着审计方案生成应用的大量经验积累,所述装置可以根据当前项目的审计类型和被审计单位类型自动选取风险点。
当审计实施人员通过终端接收到审计方案实例文档后,在审计现场实施时,也即履行方案时,审计实施人员将会依据实际情况明确审计方案实例文档中的风险点是否存在,或是否有重大风险点未在审计方案实例文档中记载。进一步对风险点进行删减或增加,并将编辑后的风险点反馈至审计方案自动生成装置,对生成的审计方案文件进行更新保存。
参见图2,可选的,在所述业务领域中,根据风险点历史信息和风险点标签选取所述风险点的步骤,包括:
S221:通过风险点机器学习,实时更新所述风险点标签及风险点等级排名。
机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、算法复杂度理论等多门学科。通过研究计算机模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。所述风险点机器学习通过归纳、演绎、类比、分析如何根据不同的影响因素确定风险点,以达到更加智能化的选取准确的风险点。
审计方案自动生成装置通过风险点机器学习,将大量审计项目中风险点发生的问题情况依据业务规则定义出屡审屡犯风险点、高发风险点、共性风险点等风险点类型,并打上标签。根据在所述业务领域中对风险点不同的影响因素,对风险点的等级由高到低进行排列。每个审计项目完成后进行一次学习,并更新风险点标签及风险等级排名。
S222:选取风险点等级排名大于阈值的风险点。
根据实际审计项目信息和审计的具体要求,可以设置风险点个数选取的阈值。例如,当前审计项目需要选取3个风险点,因此将阈值设置为3。审计方案自动生成装置中的风险点智能推荐单元将会提取出风险点等级由高到低排名的前三个风险点作为风险点选取结果。
可选的,根据所述审计类型在审计方案模板数据库中选取审计方案模板的步骤,包括:
S31:查询所述审计类型的编号。
根据所述审计类型在审计方案模板数据库中查询对应的编号,所述编号为在建立审计方案模板数据库时已经预先设置好的编号。如果所述审计类型没有查询到编号,可以人工选择与所述审计类型相近类型的编号,或者添加对应的审计方案模板,对所述审计方案模板数据库进行更新。
S32:根据所述编号在所述审计方案模板数据库中获取所述审计方案模板。
根据所述编号在所述审计方案模板数据库中获取与所述审计类型对应的审计方案模板。所述审计方案模板与对应的审计类型的关系在建立审计方案模板数据库时一一绑定。
参见图3,可选的,所述审计方案模板数据库的建立步骤,包括:
根据审计业务列举出所有审计类型,包括:经济责任审计,竣工决算审计等。
创建所述审计类型的审计方案模板,所述审计方案模板包括固定内容、替换内容及标识。所述审计方案模板可使用HTML格式文档,主要替换内容及标识包括:目录、章节、字体、字号、颜色、表格、图片等内容。
绑定所述审计类型与所述审计方案模板间关系,对所述审计类型进行编号。可使用关系型数据库将所述审计类型和所述审计方案模板进行结构化存储,并将审计类型进行编号,便于查询和管理。
将所述审计类型和所述审计方案模板进行存储,生成所述审计方案模板数据库。所述审计方案模板数据库为动态数据库,可以对所述审计类型和对应审计方案模板进行编辑、修改、添加,以满足实际审查工作中的不同需求。
可选的,根据所述审计项目信息和所述风险点信息填充所述审计方案模板,生成审计方案文件的步骤,包括:
S41:遍历所述审计方案模板,查找替换内容及标识。
在所述HTML格式的审计方案模板中,通过自定义标签来标识需要替换的内容和位置。在填充所述审计方案模板的过程中,首先通过对需要替换的标签进行遍历,查找需要替换的位置和标签值即需要替换的标签。
S42:根据所述审计项目信息和所述风险点信息进行内容替换,生成审计方案实例文档。
将需要替换的标签以标准JSON格式请求发送至审计方案自动生成装置,所述审计方案自动生成装置根据本次请求查询将要替换的内容信息,包括:所述审计项目信息和所述风险点信息。
所述审计方案自动生成装置根据所述审计项目信息和所述风险点信息替换所述审计方案模板中需要替换的标签对应的内容信息,生成审计方案文档。
参见图4,另一方面,本申请还提供一种审计方案自动生成装置,包括:
审计项目信息获取模块,用于获取审计项目信息,所述审计项目信息包括审计类型、被审计单位类型;
风险点选取模块,用于根据风险点历史信息和风险点标签选取符合所述审计类型和所述被审计单位类型的风险点;
审计方案模板选取模块,用于根据所述审计类型在审计方案模板数据库中选取审计方案模板;
审计方案实例生成模块,用于根据所述审计项目信息和所述风险点信息填充所述审计方案模板,生成审计方案文件。
可选的,所述审计方案自动生成装置还包括:
风险点任务分配模块,用于根据所述审计方案实例关系和所述风险点查找实施终端;
文档发送模块,用于将所述审计方案实例文档发送至所述实施终端。
可选的,所述风险点选取模块,包括:风险点机器学习单元和风险点智能推荐单元。
所述风险点机器学习单元,用于风险点机器学习,实时更新风险点标签及风险点等级排名;所述风险点智能推荐单元,用于选取风险点等级排名大于阈值的风险点。
由以上技术方案可知,本申请提供一种审计方案自动生成方法及装置,所述方法首先获取审计项目信息,所述审计项目信息包括审计类型、被审计单位类型;然后,根据风险点历史信息和风险点标签选取符合所述审计类型和所述被审计单位类型的风险点;根据所述审计类型在审计方案模板数据库中选取审计方案模板;最后,根据所述审计项目信息和所述风险点信息填充所述审计方案模板,生成审计方案文件。本申请提供的方法能够根据审计项目信息自动选取风险点和审计方案模板,并填充生成审计方案,可以提高审计方案的规范化程度和精益程度,并且提高审计工作效率。
本申请提供的实施例之间的相似部分相互参见即可,以上提供的具体实施方式只是本申请总的构思下的几个示例,并不构成本申请保护范围的限定。对于本领域的技术人员而言,在不付出创造性劳动的前提下依据本申请方案所扩展出的任何其他实施方式都属于本申请的保护范围。
Claims (10)
1.一种审计方案自动生成方法,其特征在于,包括:
获取审计项目信息,所述审计项目信息包括审计类型、被审计单位类型;
根据风险点历史信息和风险点标签选取符合所述审计类型和所述被审计单位类型的风险点;
根据所述审计类型在审计方案模板数据库中选取审计方案模板;
根据所述审计项目信息和所述风险点信息填充所述审计方案模板,生成审计方案文件;所述审计方案文件包括审计方案实例文档和审计方案实例关系。
2.根据权利要求1所述的一种审计方案自动生成方法,其特征在于,根据所述审计项目信息和所述风险点信息填充所述审计方案模板,生成审计方案文件的步骤之后,还包括:
根据所述审计方案实例关系和所述风险点查找实施终端;
将所述审计方案实例文档发送至所述实施终端。
3.根据权利要求1所述的一种审计方案自动生成方法,其特征在于,根据风险点历史信息和风险点标签选取符合所述审计类型和所述被审计单位类型的风险点的步骤,包括:
根据所述审计类型、所述被审计单位类型,确定当前审计项目涉及业务领域;
在所述业务领域中,根据风险点历史信息和风险点标签选取所述风险点,所述历史信息包括风险点发生频率、涉及金额和风险点等级。
4.根据权利要求3所述的一种审计方案自动生成方法,其特征在于,在所述业务领域中,根据风险点历史信息和风险点标签选取所述风险点的步骤,包括:
通过风险点机器学习,实时更新所述风险点标签及风险点等级排名,选取风险点等级排名大于阈值的风险点。
5.根据权利要求1所述的一种审计方案自动生成方法,其特征在于,根据所述审计类型在审计方案模板数据库中选取审计方案模板的步骤,包括:
查询所述审计类型的编号,根据所述编号在所述审计方案模板数据库中获取所述审计方案模板。
6.根据权利要求1所述的一种审计方案自动生成方法,其特征在于,所述审计方案模板数据库的建立步骤,包括:
根据审计业务列举出所有审计类型;
创建所述审计类型的审计方案模板,所述审计方案模板包括固定内容、替换内容及标识;
绑定所述审计类型与所述审计方案模板间关系,对所述审计类型进行编号;
将所述审计类型和所述审计方案模板进行存储,生成所述审计方案模板数据库。
7.根据权利要求1所述的一种审计方案自动生成方法,其特征在于,根据所述审计项目信息和所述风险点信息填充所述审计方案模板,生成审计方案文件的步骤,包括:
遍历所述审计方案模板,查找替换内容及标识;根据所述审计项目信息和所述风险点信息进行内容替换,生成审计方案实例文档。
8.一种审计方案自动生成装置,其特征在于,包括:
审计项目信息获取模块,用于获取审计项目信息,所述审计项目信息包括审计类型、被审计单位类型;
风险点选取模块,用于根据风险点历史信息和风险点标签选取符合所述审计类型和所述被审计单位类型的风险点;
审计方案模板选取模块,用于根据所述审计类型在审计方案模板数据库中选取审计方案模板;
审计方案实例生成模块,用于根据所述审计项目信息和所述风险点信息填充所述审计方案模板,生成审计方案文件。
9.根据权利要求8所述的一种审计方案自动生成装置,其特征在于,还包括:
风险点任务分配模块,用于根据所述审计方案实例关系和所述风险点查找实施终端;
文档发送模块,用于将所述审计方案实例文档发送至所述实施终端。
10.根据权利要求8所述的一种审计方案自动生成装置,其特征在于,所述风险点选取模块,包括:
风险点机器学习单元和风险点智能推荐单元;
所述风险点机器学习单元,用于风险点机器学习,实时更新风险点标签及风险点等级排名;所述风险点智能推荐单元,用于选取风险点等级排名大于阈值的风险点。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010493083.8A CN111612379A (zh) | 2020-06-03 | 2020-06-03 | 一种审计方案自动生成方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010493083.8A CN111612379A (zh) | 2020-06-03 | 2020-06-03 | 一种审计方案自动生成方法及装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111612379A true CN111612379A (zh) | 2020-09-01 |
Family
ID=72201786
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010493083.8A Pending CN111612379A (zh) | 2020-06-03 | 2020-06-03 | 一种审计方案自动生成方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111612379A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113011858A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-06-22 | 中国建设银行股份有限公司 | 审计项目配置、执行方法和装置 |
CN113268553A (zh) * | 2021-07-21 | 2021-08-17 | 国网汇通金财(北京)信息科技有限公司 | 一种数据审计方法、***、电子设备及存储介质 |
CN113657862A (zh) * | 2021-08-19 | 2021-11-16 | 国网浙江省电力有限公司物资分公司 | 一种国网物资采购计划审查管理方法、装置和电子设备 |
CN114418711A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-04-29 | 珠海大横琴科技发展有限公司 | 一种创建任务自动化执行的方法和装置 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080015889A1 (en) * | 2006-07-17 | 2008-01-17 | Brad Fenster | System and apparatus for managing risk |
CN101344941A (zh) * | 2008-08-21 | 2009-01-14 | 河北全通通信有限公司 | 4a管理平台中的智能审计决策树生成方法 |
CN101895578A (zh) * | 2010-07-06 | 2010-11-24 | 国都兴业信息审计***技术(北京)有限公司 | 基于综合安全审计的文档监控管理*** |
CN104463397A (zh) * | 2013-11-20 | 2015-03-25 | 上海宝信软件股份有限公司 | 基于模板的审计项目质量控制方法和*** |
CN105160038A (zh) * | 2015-10-10 | 2015-12-16 | 广东卓维网络有限公司 | 一种基于审计知识库的数据分析方法及*** |
CN108460521A (zh) * | 2018-02-02 | 2018-08-28 | 广州供电局有限公司 | 审计对象的推荐方法和*** |
CN109635267A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-04-16 | 广东电网有限责任公司 | 一种审前调查报告生成方法及装置 |
CN110020837A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-07-16 | 成都市审计局 | 一种模板化的审计方法 |
CN110782123A (zh) * | 2019-09-18 | 2020-02-11 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 决策方案的匹配方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN110941952A (zh) * | 2018-09-19 | 2020-03-31 | 北京国双科技有限公司 | 一种完善审计分析模型的方法及装置 |
-
2020
- 2020-06-03 CN CN202010493083.8A patent/CN111612379A/zh active Pending
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080015889A1 (en) * | 2006-07-17 | 2008-01-17 | Brad Fenster | System and apparatus for managing risk |
CN101344941A (zh) * | 2008-08-21 | 2009-01-14 | 河北全通通信有限公司 | 4a管理平台中的智能审计决策树生成方法 |
CN101895578A (zh) * | 2010-07-06 | 2010-11-24 | 国都兴业信息审计***技术(北京)有限公司 | 基于综合安全审计的文档监控管理*** |
CN104463397A (zh) * | 2013-11-20 | 2015-03-25 | 上海宝信软件股份有限公司 | 基于模板的审计项目质量控制方法和*** |
CN105160038A (zh) * | 2015-10-10 | 2015-12-16 | 广东卓维网络有限公司 | 一种基于审计知识库的数据分析方法及*** |
CN108460521A (zh) * | 2018-02-02 | 2018-08-28 | 广州供电局有限公司 | 审计对象的推荐方法和*** |
CN110941952A (zh) * | 2018-09-19 | 2020-03-31 | 北京国双科技有限公司 | 一种完善审计分析模型的方法及装置 |
CN109635267A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-04-16 | 广东电网有限责任公司 | 一种审前调查报告生成方法及装置 |
CN110020837A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-07-16 | 成都市审计局 | 一种模板化的审计方法 |
CN110782123A (zh) * | 2019-09-18 | 2020-02-11 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 决策方案的匹配方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113011858A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-06-22 | 中国建设银行股份有限公司 | 审计项目配置、执行方法和装置 |
CN113268553A (zh) * | 2021-07-21 | 2021-08-17 | 国网汇通金财(北京)信息科技有限公司 | 一种数据审计方法、***、电子设备及存储介质 |
CN113657862A (zh) * | 2021-08-19 | 2021-11-16 | 国网浙江省电力有限公司物资分公司 | 一种国网物资采购计划审查管理方法、装置和电子设备 |
CN114418711A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-04-29 | 珠海大横琴科技发展有限公司 | 一种创建任务自动化执行的方法和装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111612379A (zh) | 一种审计方案自动生成方法及装置 | |
US7139757B1 (en) | Contextual relevance engine and knowledge delivery system | |
CN111080222A (zh) | 一种审批方法及审批*** | |
CN110232177B (zh) | 一种政务领域的标书生成***及方法 | |
US20100161508A1 (en) | Processing securities-related information | |
CN102087657B (zh) | 一种用于核电站仿真平台的io对点方法和io对点装置 | |
CN112883692B (zh) | 一种ppt数据报告的自动生成方法 | |
CN110879939A (zh) | 一种应标文件生成方法及装置 | |
US20140115433A1 (en) | Business management system and method | |
CN115293124A (zh) | 软件工程化文档自动生成方法及装置 | |
Lefkovits | A status report on the activities of the CODASYL end-user facilities committee | |
CN102317942A (zh) | 主题属性信息生成方法及装置 | |
CN117851604A (zh) | 一种支持大语言模型技术的建筑工程知识库搭建方法 | |
US8838543B2 (en) | Archiving system that facilitates systematic cataloguing of archived documents for searching and management | |
KR20200023586A (ko) | 법률문서 자동작성장치 및 방법 | |
CN113902531A (zh) | 投标文件自动生成***、方法、电子设备和存储介质 | |
CN113837903A (zh) | 一种专利申请流程的管理方法、设备、存储介质 | |
CN107609155B (zh) | 一种基于xbrl标准的数据资产化模型的构建方法 | |
Aschwanden-Granfelt | Process flow documentation: A flowchart guide for micro & small business | |
Baathuli Nfila et al. | Experience of systems migration at the University of Botswana Library: a case study | |
CN113128191B (zh) | 一种仲裁文书脚本化生成的方法及装置 | |
Broadmeadow | Outsourcing document supply‐the BT experience | |
Li et al. | A Smart Graduation Thesis Templates Parsing and Generation Model | |
Rather et al. | National Aspects of Creating and Using MARC/RECON Records. | |
Tarver et al. | EPIC: A Proposed Model for Approaching Metadata Improvement |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200901 |