基于大數據環境下構建事業單位財務報銷自動審核系統

摘要： 為提升事業單位大量財務報銷數據的審核效率， 本文對基于大數據環境下構建財務報銷自動審核系統進行研究， 分析了目前財務報銷審核中存在的問題， 提出構建財務報銷自動審核系統， 利用數據挖掘和分析技術， 快速、 準確地對報銷單據進行審核， 旨在提高審核效率， 提升事業單位的財務管理水平， 以期為相關人員提供參考。

關鍵詞： 事業單位； 大數據； 財務； 自動審核系統

DOI：10.12433/zgkjtz.20241111

事業單位存在大量財務報銷數據的審核工作。傳統的人工審核方式效率低， 且容易出錯， 無法滿足快速和準確的需求。因此， 本文旨在基于大數據環境下構建財務報銷自動審核系統， 利用大數據技術和算法篩選異常和風險行為。通過該系統的應用， 可有效防范財務風險， 實現資源的合理利用。

一、 財務報銷審核現存的問題

（一）傳統人工審核方式的局限性

傳統的財務報銷審核主要依賴人工， 存在審核工作量大、 耗時長等局限性。由于人工審核受限于人員的主觀因素， 難以做到對每一筆報銷的全面審查， 容易出現漏審和錯誤審批的情況。同時， 人工審核還需要大量的人力資源投入， 成本較高、 效率較低。

（二）審核效率低下和易出錯的風險

傳統的人工審核方式效率低下， 無法滿足事業單位發展的需求。同時， 人為疏忽和錯誤審批也會帶來潛在的財務風險， 如虛假報銷、 違規報銷等問題， 嚴重影響單位的財務管理水平和形象。

（三）財務風險管理的需求和挑戰

隨著事業單位規模的不斷擴大和業務的日益復雜， 財務風險管理變得愈發重要。財務報銷作為財務管理中的一個關鍵環節， 直接關系著資金安全和財務穩健。如何有效識別和防范財務風險， 成為事業單位面臨的重要挑戰之一。傳統的審核方式已經無法滿足財務風險管理需求， 需要引入更加智能化和高效的審核手段來提升財務管理水平。

二、 大數據技術在財務報銷自動審核中的應用

（一）大數據挖掘和分析技術的基本原理

大數據挖掘和分析技術是財務報銷自動審核系統的核心。它通過對大規模數據集進行深入的分析和挖掘， 從中發現隱藏的模式、 關聯性和趨勢， 以支持決策和預測， 基本原理包括數據收集、 數據清洗、 數據存儲和數據分析。

通過數據收集， 系統可以獲取來自不同部門和渠道的財務相關數據， 包括報銷單據、 票據、 合同等。然后， 進行數據清洗， 去除重復、 缺失、 錯誤的數據， 確保數據的準確性和完整性。接下來， 使用Hadoop、 Spark等分布式存儲和處理技術， 將清洗后的數據存儲在大數據環境中。最后， 利用各種統計學、 機器學習和人工智能算法對數據進行分析， 發現數據之間的模式和關聯， 并提供相應的決策支持。

（二）大數據環境下的財務數據管理與整合

在大數據環境下， 財務數據管理和整合變得更加高效和便捷。傳統的財務管理系統中， 各個部門的財務數據往往存在于獨立的數據庫中， 數據間的共享和整合較為困難。而在大數據環境下， 可以通過數據湖或數據倉庫的方式將各個部門的財務數據集中存儲， 實現數據的一體化管理和整合。

通過財務數據整合， 系統更加全面地獲取和分析財務情況， 包括收入、 支出、 資產、 負債等方面的信息。同時， 還可以根據不同的需求和角度， 對財務數據進行切片和聚合， 生成各類財務指標和報表。這些數據和指標為財務報銷自動審核提供必要的依據和參考。

（三）大數據算法和規則引擎的設計與優化

大數據算法和規則引擎是財務報銷自動審核系統的核心組成部分。通過應用各種算法和規則， 系統自動檢測和判斷報銷單據的合規性和真實性， 從而提高審核的準確性和效率。

在財務報銷審核過程中， 可以使用機器學習算法構建模型， 對歷史審核數據進行訓練和預測。通過學習歷史審核決策的規律和特征， 模型自動識別異常和風險， 標記或拒絕有問題的報銷單據。此外， 還可以利用規則引擎來定義和執行審核規則， 規則引擎根據事業單位的內部規定和合規要求， 制定一系列審核規則， 并對報銷單據進行實時的規則匹配和判斷。一旦發現違反規則的情況， 系統自動觸發相應的預警或拒絕操作。

為了提高財務報銷自動審核系統的性能和效果， 需要不斷優化算法和規則引擎的設計。通過分析和學習審核結果， 調整和優化算法參數， 提高系統的準確性和穩定性。同時， 定期更新和完善審核規則， 以適應不斷變化的財務風險和需求。

三、 基于大數據環境構建財務報銷自動審核系統的步驟

（一）數據的采集與清洗

在構建財務報銷自動審核系統時， 首先， 需要進行數據采集。財務報銷的數據來源多樣化， 包括來自內部不同部門的報銷單據、 票據掃描件、 合同等文件。數據采集的方式包括定期批量導入、 實時API接口獲取、 日志數據采集等多種形式。對于不同類型的數據源， 需要設計不同的數據采集策略， 確保數據的全面性和及時性。

其次， 采集到的原始數據往往存在各種問題， 如缺失值、 重復數據、 格式錯誤等。因此， 數據進入系統前， 進行數據清洗工作， 以確保數據的質量和準確性。數據清洗的過程包括識別并處理缺失值、 刪除重復記錄、 糾正數據格式錯誤等操作。同時， 進行數據去噪聲處理， 排除異常數據對后續分析的干擾。

（二）數據的建模與分析

清洗后的數據需要存儲在大數據環境中。在數據存儲與管理方面， 選擇合適的數據庫或數據倉庫存儲， 并設計合理的數據管理方案， 包括數據備份、 權限管理、 數據加密等措施。同時， 考慮數據的可擴展性和性能， 確保系統能夠處理大規模數據的存儲和管理需求。

數據建模是財務報銷自動審核系統的核心部分。數據建模階段， 可以利用機器學習算法對歷史數據進行訓練， 構建審核模型。通過對歷史審核數據的學習， 模型自動識別異常和風險。常用的機器學習算法包括決策樹、 支持向量機、 隨機森林等。此外， 通過數據挖掘技術， 發現數據之間的模式和關聯， 為審核模型提供更多的特征和判斷依據。

最后， 要利用建立的審核模型對新的報銷單據進行分析和決策。系統根據審核模型的輸出結果， 自動判斷報銷單據的合規性和真實性， 并提供審核建議。在此過程中， 結合規則引擎， 制定和執行審核規則， 確保審核的合規性和一致性。

（三）算法與規則引擎的開發

在財務報銷自動審核系統中， 算法與規則引擎的開發是至關重要的環節， 其直接影響著系統的準確性、 效率和適應性。算法開發涉及選擇合適的機器學習算法， 并通過歷史數據的訓練和學習識別出報銷單據中的異常和風險。而規則引擎則基于預先設定的規則和條件， 對報銷單據進行快速的初步審核， 以提高審核效率。

在算法開發方面， 應先根據業務需求選擇合適的機器學習算法， 如決策樹、 支持向量機、 隨機森林等， 從而構建審核模型。這些算法需要經過數據預處理、 特征工程、 模型訓練、 調參優化等多個環節， 以適應實際的數據情況和業務場景。在數據預處理階段， 還需要進行缺失值處理、 異常值檢測、 數據轉換等操作， 確保數據的質量和完整性。特征工程則涉及對原始數據進行特征提取、 選擇和轉換， 以提高模型的表現和泛化能力。模型訓練和調參優化階段， 通過交叉驗證、 網格搜索等方法， 找到合適的模型參數組合， 以達到最佳的審核效果。

與此同時， 規則引擎的開發也是至關重要的。在規則引擎的開發過程中， 結合財務審批流程和政策法規， 將相關規則轉化為計算機可執行的規則語言， 并與審核系統集成。同時， 還要充分考慮規則引擎的動態性和可配置性， 以便及時響應業務變化和政策更新。這意味著， 規則引擎需要具備靈活的配置選項， 使審批規則根據實際需要進行調整和更新， 而無需對系統進行大規模修改。

（四）系統集成與部署

系統集成與部署是構建財務報銷自動審核系統的最后一步， 它涉及將開發好的算法和規則引擎整合到一個完整的系統中， 并在實際環境中部署和運行。以下是系統集成與部署的實施步驟：

第一， 確定系統需求。在進行系統集成和部署前， 明確系統的功能需求和性能指標， 以確保系統滿足實際業務需求。第二， 架構設計。根據系統需求， 設計系統的架構圖， 包括各個模塊的功能和交互關系， 從而幫助開發團隊理清系統結構， 減少后續的集成問題。第三， 數據接入。將財務報銷系統的數據接入自動審核系統， 確保數據的準確性和完整性。這涉及數據的清洗、 轉換、 整合等工作， 以使數據適應自動審核系統的輸入要求。第四， 算法和規則引擎的集成。將開發好的算法和規則引擎集成到系統中， 確保其能夠正確處理和審核報銷單據。這涉及算法和規則引擎與其他系統模塊的接口設計和對接工作。第五， 系統測試。集成完成后， 進行系統的全面測試， 包括功能測試、 性能測試、 安全性測試等。通過測試， 可驗證系統是否符合預期， 并發現和修復潛在的問題和缺陷。第六， 部署和上線。將系統部署到實際的生產環境中， 并進行上線操作。在部署過程中， 需要確保系統的可用性、 穩定性和安全性， 并進行必要的監控和運維工作。第七， 后續的優化與迭代。系統上線后， 持續監測和評估系統的性能和效果， 并進行后續的優化和迭代， 這涉及算法的改進、 規則的更新、 系統的升級等工作。同時， 還要與相關部門和人員進行充分的溝通和協調， 確保系統能夠順利地與其他系統和業務流程集成。

四、 系統效果的評估與優化

（一）審核效率和準確性的指標評估

1.審核效率

審核效率是衡量系統處理審核任務的速度和效率的重要指標。通過以下指標評估：

平均審核時間： 計算系統從接收報銷單據到完成審核的平均時間， 根據不同類型的報銷單據進行區分評估。

審核通過率： 統計系統審核通過的比例， 反映系統對合規報銷單據的判斷準確性和審核效率。

2.審核準確性

審核準確性是衡量系統審核判斷是否與實際情況一致的重要指標。通過以下指標評估：

異常報銷發現率： 統計系統成功識別出的異常報銷單據數量， 包括違規報銷、 重復報銷等， 可反映系統對風險識別的能力。

誤判率： 統計系統對正常報銷單據的誤判比例， 即系統將正常單據錯判為異常單據的情況， 可反映系統的誤判程度。

（二）用戶滿意度調查和反饋收集

為了解用戶對系統的滿意度并收集他們的反饋， 定期進行用戶滿意度調查。調查包括用戶對系統功能、 操作流程、 審核結果等方面的評價， 可以關注以下幾個方面： 首先， 系統易用性是一個重要的評價指標， 包括界面設計、 操作流程、 系統響應速度等方面。通過用戶的反饋， 了解系統易用性的問題并加以改進。其次， 審核結果的準確性也是用戶關注的重點。用戶對系統審核結果的滿意度以及存在的問題和建議， 幫助單位了解系統的準確性， 并針對問題進行改進。最后， 用戶的改進需求也是非常有價值的反饋。通過用戶的建議和需求， 了解用戶對系統功能、 審核流程等方面的改進需求， 從而進一步優化系統。

（三）系統的改進與優化策略

基于以上的評估結果和用戶反饋， 事業單位可以制定系統改進與優化策略， 以不斷提高系統的性能和用戶體驗。

首先， 數據驅動的改進是系統優化的重要策略之一。根據異常報銷發現率和誤判率的評估結果， 事業單位可對機器學習算法進行調參優化， 以提高系統對異常報銷的識別能力， 降低誤判率。通過持續的模型優化， 系統更準確地判斷合規報銷單據和異常報銷單據。

其次， 用戶體驗的優化也是關鍵。根據用戶滿意度調查和反饋， 對系統界面進行優化設計， 提升用戶體驗。簡化審核操作流程， 減少操作步驟， 也是改善用戶體驗的重要舉措。

最后， 建立動態規則更新機制是系統改進的一部分。政策法規的變化和業務需求的調整需要得到及時響應。為此， 需要確保系統規則引擎具有靈活的配置選項， 以便事業單位根據實際需要進行規則的調整和更新。通過實時數據監控， 及時了解政策法規變化和業務數據， 事業單位可更新系統規則， 保證系統的合規性和準確性。

五、 結語

綜上所述， 本文基于大數據環境下構建財務報銷自動審核系統， 可在提高審核效率和準確性的同時， 有效防范財務風險。該系統為寧鄉市水利事務中心的財務管理帶來了革命性的變革， 為資源的合理利用提供了有力支持。未來， 寧鄉市水利事務中心將持續跟進系統效果， 并進一步優化， 以確保系統始終能夠適應不斷變化的需求和挑戰。

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