Mejoras de la ley de Benford

La Ley de Ford se considera una herramienta para verificar la autenticidad de datos irregulares mediante leyes naturales, y es ampliamente utilizada en campos como las matemáticas y las finanzas. Si alguien fabrica datos artificialmente, se producirán fenómenos que no se ajustan a la ley de distribución de Ford. En mayo de 2020, CCTV News informó que Okamura Ken, académico de la Escuela de Negocios de la Universidad de Oxford, y Christopher Koch, economista senior del Banco de Dallas, publicaron conjuntamente un artículo titulado "La ley de Benford y el informe de datos de la epidemia de COVID-19". El autor examinó los datos epidémicos de los canales oficiales del gobierno chino. A través de estadísticas, el primer dígito de los datos epidémicos se ajusta a la distribución de la ley de Benford y concluyó que no hay posibilidad de que los datos epidémicos de China hayan sido manipulados. [CCTV News, "Académicos británicos y estadounidenses: los datos epidémicos de China" no tienen posibilidad de ser manipulados "y tienen tres conclusiones importantes", /cmsid/20200504A070GQ00? F=newdc] Se puede observar que la ley de Ford tiene una amplia gama de aplicaciones.

2. Ruta de auditoría de big data basada en la Ley de Ben Ford

De acuerdo con esta Ley de Ford, los auditores pueden establecer un modelo de análisis de auditoría de big data mediante auditoría asistida por computadora y comparar los datos electrónicos recuperados. datos con la probabilidad de distribución del primer dígito y analizar las pistas de auditoría que necesitan atención, mejorando así la cientificidad y la eficiencia del muestreo de auditoría y ahorrando costos y tiempo de auditoría. Este artículo toma como ejemplo la auditoría de gastos de gestión y gastos de oficina de una empresa tabacalera en una determinada ciudad entre 2065 438 y 2009 para analizar en detalle cómo utilizar la ley de Benford para construir una ruta de auditoría de big data.

(1) Recopilación de datos

En términos generales, la auditoría de big data recopila datos de una amplia gama de fuentes. Los datos recopilados de acuerdo con las necesidades de auditoría pueden ser datos de sistemas profesionales de gestión financiera, estadísticas económicas publicadas por el gobierno y datos internos de varias asociaciones industriales. En la actualidad, el sistema financiero UFIDA NC se ha utilizado ampliamente en el sistema empresarial tabacalero de la Provincia H. Después de que el auditor inicia sesión en el sistema NC utilizando la cuenta de auditoría, el auditor puede acceder rápidamente a la interfaz comercial relevante a través de la interfaz principal del sistema NC y recopilar de manera efectiva datos financieros, comerciales y de gestión relacionados con la auditoría. Tomando como ejemplo los gastos de oficina entre los gastos administrativos del muestreo de auditoría en 2019, el auditor puede guardar y generar una tabla EXCEL (como se muestra en la Figura 2) con 1109 filas de datos electrónicos consultando el libro mayor auxiliar.