本發(fā)明涉及審計，具體的，涉及基于大模型的多模態(tài)審計方法。

背景技術：

1、目前，基于大模型的多模態(tài)審計方法，是指利用大型語言模型和多模態(tài)數(shù)據(jù)模型，對包含文本、圖像、語音等多種形式的數(shù)據(jù)進行綜合分析和審計的一種方法。

2、在傳統(tǒng)審計方法中，往往依賴于人工對單一類型數(shù)據(jù)(如財務報表、交易記錄等)的審查和分析，這不僅耗時耗力，而且難以全面捕捉數(shù)據(jù)中的復雜關系和異常模式。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術的快速發(fā)展，基于大模型的多模態(tài)審計方法逐漸嶄露頭角，但現(xiàn)有方法在某些方面仍存在局限現(xiàn)有的基于大模型的多模態(tài)審計方法雖然能夠處理多種類型的數(shù)據(jù)，但在數(shù)據(jù)采集、預處理、特征提取以及深度融合與分析方面可能仍存在不足。例如，數(shù)據(jù)采集可能不夠全面，導致數(shù)據(jù)缺失或偏差；預處理過程可能不夠精細，影響數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性；特征提取方法可能不夠高效或準確，難以充分挖掘數(shù)據(jù)中的有價值信息；融合與分析過程可能缺乏深度，無法揭示數(shù)據(jù)中的復雜關系和異常模式。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出基于大模型的多模態(tài)審計方法，解決了相關技術中的準確性不足和效率低問題。

2、本發(fā)明的技術方案如下：基于大模型的多模態(tài)審計方法，包括：

3、s1：數(shù)據(jù)采集；

4、s2：數(shù)據(jù)預處理；

5、s3：數(shù)據(jù)分解為圖像、文本以及數(shù)值；

6、s4：對圖像、文本以及數(shù)值分別進行疑點挖掘、知識圖譜以及情感分析；

7、s5：因果溯源模型進行特定場景的模型分析原因；

8、s6：生成審計報告。

9、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述步驟s1：數(shù)據(jù)采集的具體步驟為：

10、s11：數(shù)據(jù)采集渠道與方法；

11、s111：利用爬蟲技術自動獲取網(wǎng)頁內(nèi)容的程序，從互聯(lián)網(wǎng)上抓取所需信息并將其存儲在本地或數(shù)據(jù)庫中；

12、其采集步驟：1、發(fā)送請求：向目標網(wǎng)站發(fā)送請求，獲取網(wǎng)頁內(nèi)容；

13、2、解析html：將獲取的html格式代碼進行解析，以提取所需信息；

14、3、數(shù)據(jù)提取：利用正則表達式或其他方法從html代碼中提取所需信息；

15、4、存儲數(shù)據(jù)：將提取到的數(shù)據(jù)存儲在本地或數(shù)據(jù)庫中；

16、s112：數(shù)據(jù)庫日志記錄了數(shù)據(jù)庫操作的歷史記錄，包括用戶訪問、數(shù)據(jù)更改信息；

17、其采集方法：

18、1、日志文件采集：通過監(jiān)控服務器上的日志文件，將其實時采集到中心化的存儲系統(tǒng)中進行分析和處理，使用文件監(jiān)控工具logstash、fluentd來實現(xiàn)；

19、2、數(shù)據(jù)庫和api采集：一些系統(tǒng)和應用程序將日志數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，可以通過數(shù)據(jù)庫連接、api調(diào)用等方式來直接采集數(shù)據(jù)；

20、s12：建立數(shù)據(jù)安全管理體系

21、s121：組織架構：設立專門的數(shù)據(jù)安全管理機構，負責數(shù)據(jù)安全的整體規(guī)劃、策略制定和執(zhí)行監(jiān)督；

22、s121：制度流程：制定完善的數(shù)據(jù)安全管理制度和流程，明確數(shù)據(jù)采集、存儲、處理、共享和銷毀各個環(huán)節(jié)的安全要求；

23、s122：技術工具：采用數(shù)據(jù)加密、訪問控制、安全審計技術手段，確保數(shù)據(jù)在采集、傳輸和存儲過程中的安全性；

24、s13、數(shù)據(jù)分類與分級；

25、s131、分類標準：根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感性和重要性進行分類；

26、s132、分級保護：對不同級別的數(shù)據(jù)采取相應的保護措施；

27、s14、數(shù)據(jù)匿名化與去識別化；

28、s141、匿名化處理：對采集到的數(shù)據(jù)進行匿名化處理，使其無法通過反向操作恢復原始數(shù)據(jù)，從而有效保護用戶隱私；

29、s142、去識別化：在不影響數(shù)據(jù)分析效果的前提下，盡可能去除數(shù)據(jù)中的個人身份標識信息；

30、s15、強化訪問控制；

31、s151、權限管理：實施基于角色的訪問控制，確保只有授權人員能訪問敏感數(shù)據(jù)；這包括數(shù)據(jù)訪問賬號和用戶權限管理、數(shù)據(jù)使用過程的訪問權限管理、數(shù)據(jù)共享權限管理；

32、s152、審計跟蹤：對數(shù)據(jù)的訪問和使用情況進行審計跟蹤，及時發(fā)現(xiàn)和處理未經(jīng)授權的訪問行為；

33、s16、數(shù)據(jù)加密與脫敏：在數(shù)據(jù)傳輸和存儲過程中使用加密技術，確保數(shù)據(jù)在未經(jīng)授權的訪問或泄露時不會被濫用，對敏感數(shù)據(jù)進行脫敏處理，降低數(shù)據(jù)泄露的風險。

34、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述步驟s2：數(shù)據(jù)預處理的具體步驟為：

35、s21、圖像數(shù)據(jù)預處理；

36、s211、去噪：使用濾波器等技術，如高斯濾波器、中值濾波器，對圖像進行平滑處理，去除圖像中的高頻噪聲，同時保留圖像的邊緣和細節(jié)信息；

37、s212、縮放：使用圖像縮放算法，雙線性插值、雙三次插值，對圖像進行縮放，保持圖像的清晰度和細節(jié)信息，同時避免圖像失真；

38、s213、歸一化：對圖像像素值進行線性變換，使其落入指定范圍內(nèi)，對于像素值在[0,255]范圍內(nèi)的圖像，可以通過除以255的方式將其歸一化到[0,1]范圍；

39、s22、文本數(shù)據(jù)預處理；

40、s221、分詞：將文本分割成單詞或標記，便于后續(xù)處理和分析，使用分詞工具或算法，對文本進行分詞，對于中文文本，常用的分詞工具有jieba分詞、stanfordnlp分詞；

41、s222、去停用詞：去除文本中頻繁出現(xiàn)但對文本含義貢獻不大的詞匯，減少數(shù)據(jù)維度，提高處理效率，使用預定義的停用詞表，根據(jù)具體任務自定義停用詞表，對文本進行去停用詞處理；

42、s223、詞干提?。簩卧~還原為其基本形式(詞根)，減少詞匯多樣性，提高模型的泛化能力，使用詞干提取算法，對文本進行詞干提取處理，詞干提取算法通過去除單詞的后綴或前綴，將其還原為基本形式；

43、s23、數(shù)值數(shù)據(jù)預處理；

44、s231、缺失值處理：處理數(shù)值數(shù)據(jù)中的缺失值，提高數(shù)據(jù)完整性和準確性；

45、方法：

46、刪除法：當缺失值所占比例較小時，可以選擇刪除含有缺失值的樣本或特征；

47、填補法：使用均值、中位數(shù)、眾數(shù)等方法填補缺失值，對于正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，可以使用均值填補；對于偏態(tài)分布的數(shù)據(jù)，可以使用中位數(shù)填補，此外，還可以使用插值法、回歸模型方法進行預測填補；

48、模型法：利用機器學習模型來預測缺失的數(shù)據(jù)點，這種方法需要構建合適的預測模型，并訓練模型以預測缺失值；

49、s232、歸一化：將不同尺度的數(shù)據(jù)映射到相同的范圍內(nèi)(通常是[0,1]或[-1,1])，消除特征之間的量綱差異，提高模型的收斂速度和準確性，使用線性變換將數(shù)據(jù)縮放到指定范圍內(nèi)，對于最小值和最大值分別為xmin和xmax的數(shù)據(jù)，可以通過公式x′＝xmax-xminx-xmin將其歸一化到[0,1]范圍；

50、s233、標準化：使數(shù)據(jù)集中所有特征都具有零均值和單位方差，便于后續(xù)處理和分析，使用標準化公式對數(shù)據(jù)進行處理，對于特征x，其均值和標準差分別為μ和σ，則標準化后的數(shù)據(jù)為x′＝σx-μ，標準化后的數(shù)據(jù)具有相同的尺度，減少特征之間量綱不一致的影響。

51、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，步驟s3：數(shù)據(jù)分解為圖像、文本以及數(shù)值的具體步驟為：

52、s31、圖像特征提?。菏褂镁矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(cnn)；

53、s311、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(cnn)概述；

54、通過構建多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡結構，模擬人腦對圖像、語音信息的處理方式，實現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的特征提取和分類，cnn主要由卷積層、池化層、全連接層組成。

55、s312、圖像特征提取過程：

56、1、卷積層：通過滑動卷積核對輸入圖像進行卷積操作，提取圖像的局部特征。卷積核的大小和數(shù)量決定了提取特征的類型和數(shù)量。

57、2、池化層：對卷積層輸出的特征圖進行降采樣，減少數(shù)據(jù)的維度，避免過擬合，同時保留重要的特征信息。常用的池化操作有最大池化(max?pooling)和平均池化(averagepooling)。

58、3、全連接層：將池化層輸出的特征圖展平為一維向量，并通過全連接層進行進一步的特征提取和分類。

59、s313、cnn在圖像特征提取中的應用：

60、cnn在圖像特征提取方面表現(xiàn)出色，廣泛應用于圖像識別、目標檢測、圖像分割領域，在圖像分類任務中，cnn可以通過自動學習的方式提取圖像的特征，并將這些特征用于分類。

61、s32、文本特征提?。菏褂米匀徽Z言處理(nlp)技術；

62、s321、自然語言處理(nlp)技術概述：

63、在nlp中，可以幫助我們將原始的、不規(guī)范的文本數(shù)據(jù)轉換為有結構化的、可以被計算機理解和處理的特征；

64、s322、文本特征提取方法：

65、bert模型：bert(bidirectional?encoder?representations?fromtransformers)通過在海量文本數(shù)據(jù)上進行無監(jiān)督學習，學習到豐富的語言知識和語義信息，在文本特征提取方面，bert可以將文本轉換為高維的向量表示，這些向量能夠捕捉文本的語義信息，便于后續(xù)處理和分析；

66、transformer模型：通過自注意力機制捕捉文本中的長距離依賴關系，提取出文本的全局特征；在文本特征提取方面，transformer模型可以將文本轉換為一系列向量表示，這些向量能夠捕捉文本的語義信息和結構信息；

67、s323、nlp技術在文本特征提取中的應用：

68、nlp通過使用bert、transformer等模型，我們可以將文本轉換為高維的向量表示，這些向量能夠捕捉文本的語義信息，便于后續(xù)處理和分析；

69、s33、數(shù)值特征提?。簩?shù)值數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析；

70、s331、數(shù)值特征提取概述：

71、在數(shù)值特征提取過程中，主要關注數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性和分布規(guī)律；

72、s332、數(shù)值特征提取方法：

73、統(tǒng)計特征：通過計算數(shù)值數(shù)據(jù)的均值、標準差、最大值、最小值、中位數(shù)、眾數(shù)統(tǒng)計量，提取數(shù)據(jù)的分布規(guī)律和統(tǒng)計特性，這些統(tǒng)計量能夠反映數(shù)據(jù)的中心趨勢、離散程度和分布形態(tài)；

74、分箱處理：將數(shù)值數(shù)據(jù)劃分為若干個區(qū)間(或稱為“箱子”)，并統(tǒng)計每個區(qū)間內(nèi)的數(shù)據(jù)數(shù)量或比例，分箱處理有助于捕捉數(shù)據(jù)的分布規(guī)律和異常值情況；

75、特征工程：通過創(chuàng)建新的特征或轉換現(xiàn)有特征，提高模型的性能和準確性，可以對數(shù)值數(shù)據(jù)進行對數(shù)變換、平方根變換等非線性變換，以改善數(shù)據(jù)的分布特性；

76、s333、數(shù)值特征提取的應用

77、數(shù)值特征提取在數(shù)據(jù)分析、通過提取數(shù)值數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征和分布規(guī)律，我們可以更好地理解數(shù)據(jù)的本質(zhì)和內(nèi)在規(guī)律，為后續(xù)的模型訓練和預測提供有力支持。

78、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，步驟s4：對圖像、文本以及數(shù)值分別進行疑點挖掘、知識圖譜以及情感分析的具體步驟為：

79、s41、利用多模態(tài)特征進行疑點挖掘，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常和疑點；

80、s411、多模態(tài)特征融合：將來自不同模態(tài)的數(shù)據(jù)特征進行融合，形成一個統(tǒng)一的特征表，這種融合可以基于簡單的特征拼接、特征選擇或更復雜的特征映射方法，通過融合多模態(tài)特征，可以充分利用不同類型數(shù)據(jù)之間的互補性，提高疑點挖掘的準確性和可靠性；

81、s412、疑點挖掘方法；

82、s4121、異常檢測算法：應用異常檢測算法來識別數(shù)據(jù)中的異常點或疑點，能夠自動學習數(shù)據(jù)的正常模式，并檢測與正常模式偏離較大的數(shù)據(jù)點；

83、s4122、多模態(tài)特征分析：結合多模態(tài)特征進行綜合分析，識別數(shù)據(jù)中的異常模式和趨勢；

84、s42、結合知識圖譜進行關聯(lián)分析，找出數(shù)據(jù)間的潛在關系；

85、s421、知識圖譜構建：知識圖譜是一種半結構化的知識表達方式，利用圖論、自然語言處理等技術構建出一個概念、實體、屬性、關系之間的網(wǎng)絡；

86、其構建過程：包括實體識別、關系抽取、知識表示步驟，實體識別是從文本中自動識別出具體的實體；關系抽取是從文本中自動識別出兩個或多個實體之間的語義關系；知識表示則是將實體和關系轉換為計算機能夠識別和處理的語言；

87、s422、關聯(lián)分析方法；

88、s4221、基于知識圖譜的推理：利用知識圖譜中的實體和關系信息，進行邏輯推理和路徑查詢，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的潛在關系；

89、s4222、圖算法應用：應用圖算法(如社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法、最短路徑算法等)來識別數(shù)據(jù)中的關聯(lián)模式和群體特征；

90、s43、進行情感分析，評估文本數(shù)據(jù)中的情感傾向和態(tài)度；

91、s431、情感分析技術；

92、s4311、基于詞典的方法：利用情感詞典匹配關鍵詞來評估文本的情感傾向；

93、s4312、基于機器學習的方法：使用svm算法訓練分類器來識別文本的情感傾向；

94、s4313、基于深度學習的方法：使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(rnn)模型來提取文本特征并進行情感分類；

95、s432、多模態(tài)情感分析：使用多模態(tài)學習模型(如基于transformer的模型)進行訓練和分析；這些模型能夠自動學習多模態(tài)特征之間的關聯(lián)和互補性，提高情感分析的準確性和魯棒性。

96、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述步驟s5：因果溯源模型進行特定場景的模型分析原因的具體步驟為：

97、s51、因果溯源模型構建；

98、s511、技術選型：

99、機器學習技術：選擇適合的機器學習算法，如決策樹、隨機森林、支持向量機等，這些算法能夠處理結構化數(shù)據(jù)，并揭示變量之間的因果關系；

100、深度學習技術：對于復雜或非結構化的數(shù)據(jù)，如文本、圖像等，可以考慮使用深度學習技術，如神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(cnn)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(rnn)等，來捕捉更深層次的特征和關系；

101、s512、模型設計：

102、特征選擇：根據(jù)審計場景的需求，選擇相關的特征變量，這些變量應能夠反映場景中的關鍵信息和潛在因素；

103、模型架構：設計模型的架構，包括輸入層、隱藏層和輸出層，以及各層之間的連接方式和激活函數(shù)；

104、損失函數(shù)和優(yōu)化算法：選擇合適的損失函數(shù)來衡量模型的預測誤差，并使用優(yōu)化算法(如梯度下降)來最小化損失函數(shù)，從而訓練模型；

105、s513、模型訓練：

106、數(shù)據(jù)準備：收集并預處理數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值檢測等，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性；

107、訓練過程：使用訓練數(shù)據(jù)集對模型進行訓練，通過迭代優(yōu)化模型參數(shù)，使模型逐漸收斂到最優(yōu)解；

108、驗證和測試：使用驗證數(shù)據(jù)集對模型進行驗證，評估模型的性能；并使用測試數(shù)據(jù)集對模型進行測試，以驗證模型的泛化能力；

109、s52、場景設定；

110、s521、審計需求分析：明確審計的目標和范圍，確定需要分析的特定場景，分析場景中的關鍵要素和潛在風險點，為模型分析提供方向；

111、s522、場景描述：詳細描述特定場景的背景、環(huán)境、參與者和行為，以便更好地理解場景中的因果關系，確定場景中的因變量(結果)和自變量(原因或影響因素)，為模型構建提供基礎；

112、s53、模型分析；

113、s531、數(shù)據(jù)輸入：將預處理后的數(shù)據(jù)輸入因果溯源模型，包括特征變量和因變量，確保數(shù)據(jù)的格式和范圍與模型的要求相匹配；

114、s532、模型運行：運行模型，對輸入的數(shù)據(jù)進行分析和處理，得出因變量與自變量之間的因果關系和影響因素，記錄模型的分析結果；

115、s533、結果分析：對模型的分析結果進行深入分析，揭示場景中的關鍵因果關系和影響因素，比較模型預測結果與實際數(shù)據(jù)之間的差異，評估模型的準確性和可靠性；

116、s54、結果解釋；

117、s541、結果驗證：使用獨立的數(shù)據(jù)集或專家知識對模型的分析結果進行驗證，確保結果的準確性和可靠性，分析結果中的異常值或不一致性，并找出可能的原因；

118、s542、結果解釋：對模型的分析結果進行解釋和闡述，包括因果關系的強度、方向性和顯著性，使用圖表、報告等形式直觀地展示分析結果，便于理解和溝通；

119、s543、結果應用：將分析結果應用于審計實踐中，為審計決策提供依據(jù)和支持，根據(jù)分析結果提出改進建議或措施，以預防或減少類似問題的發(fā)生。

120、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述步驟s6：生成審計報告的具體步驟為：

121、s61、報告內(nèi)容確定；

122、s611、審計目標回顧：明確本次審計的主要目標，如評估財務報表的準確性、檢查業(yè)務合規(guī)性、發(fā)現(xiàn)潛在風險，確保審計目標與審計計劃中的目標一致，并作為報告撰寫的基石；

123、s612、審計結果分析：仔細分析審計過程中收集到的數(shù)據(jù)、證據(jù)和發(fā)現(xiàn)的問題，確定哪些結果是關鍵的、需要重點強調(diào)的，哪些結果是次要的、可以簡要提及；

124、s613、內(nèi)容結構規(guī)劃：

125、根據(jù)審計目標和結果，規(guī)劃審計報告的內(nèi)容結構，包括引言、審計目的、審計范圍、審計方法、審計結果、問題與建議、結論部分，確定每部分的內(nèi)容要點和呈現(xiàn)順序，確保報告邏輯清晰、條理分明；

126、s614、重點確定：突出審計過程中的重要發(fā)現(xiàn)、關鍵問題和潛在風險，強調(diào)對組織運營、財務狀況或合規(guī)性有重大影響的審計結果；

127、s62、數(shù)據(jù)可視化

128、s621、選擇合適的可視化工具：根據(jù)審計數(shù)據(jù)的類型和特點，考慮使用專業(yè)的數(shù)據(jù)可視化軟件工具，以提高可視化效果；

129、s622、數(shù)據(jù)準備與處理：對審計數(shù)據(jù)進行清洗、整理和分析，確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性，根據(jù)可視化需求，對數(shù)據(jù)進行適當?shù)霓D換和格式化；

130、s623、圖表設計與制作：設計圖表的樣式、顏色和布局，使其符合審計報告的整體風格和色調(diào)，制作圖表，并添加必要的標題、軸標簽和圖例，以便讀者理解圖表內(nèi)容；

131、s624、圖表集成與呈現(xiàn)：將制作好的圖表集成到審計報告中，確保圖表與文本內(nèi)容相互呼應、相互補充，調(diào)整圖表的大小和位置，使其與報告頁面布局相協(xié)調(diào)；

132、s63、報告撰寫；

133、s631、引言部分：簡要介紹審計的背景、目的和重要性，闡述審計的范圍和限制，以及報告的結構和內(nèi)容概要；

134、s632、審計目的與范圍：詳細描述審計的具體目的，如評估特定業(yè)務流程的合規(guī)性、審查財務報表的準確性，明確審計的范圍，包括審計的時間段、涉及的部門或業(yè)務單元、審計的重點領域等；

135、s633、審計方法：介紹審計過程中采用的方法、技術和工具，如數(shù)據(jù)抽樣、訪談、文件審查、數(shù)據(jù)分析，說明選擇這些方法的原因和它們的適用性；

136、s634、審計結果：呈現(xiàn)審計發(fā)現(xiàn)的關鍵問題、潛在風險和合規(guī)性缺陷，使用可視化工具展示審計數(shù)據(jù)和分析結果，增強報告的說服力和可讀性；

137、s635、問題與建議：針對審計發(fā)現(xiàn)的問題，提出具體的改進建議或措施，強調(diào)問題的嚴重性和緊迫性，以及建議的可行性和有效性；

138、s636、結論部分：總結審計的主要發(fā)現(xiàn)和結論，強調(diào)審計對組織運營、財務狀況或合規(guī)性的重要影響；

139、s64、報告審核與發(fā)布；

140、s641、內(nèi)部審核：將審計報告提交給內(nèi)部審計團隊或相關部門進行審核，審核內(nèi)容包括報告的準確性、完整性、邏輯性和可讀性；

141、s642、修訂與完善：根據(jù)審核反饋，對報告進行必要的修訂和完善，確保報告中的信息準確無誤，表述清晰明了；

142、s643、外部審核(如需)：如果報告需要外部機構或專家的審核，如外部審計師、法律顧問，則提交給他們進行審核，根據(jù)外部審核意見，對報告進行進一步的修訂和完善；

143、s644、報告發(fā)布：將最終審定的審計報告發(fā)布給相關利益方，如管理層、董事會、監(jiān)管部門，確保報告的發(fā)布方式和渠道符合組織的規(guī)定和要求；

144、s645、后續(xù)跟進：跟蹤審計報告中提出的建議或措施的落實情況，定期對審計報告進行回顧和更新，以反映組織的最新狀況和審計成果。

145、本發(fā)明的工作原理及有益效果為：

146、本發(fā)明通過全面的數(shù)據(jù)采集和預處理，確保了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性，利用cnn、nlp等技術對圖像、文本和數(shù)值數(shù)據(jù)進行特征提取，實現(xiàn)了多模態(tài)數(shù)據(jù)的深度融合與分析，通過疑點挖掘、知識圖譜關聯(lián)分析和情感分析，深入揭示了數(shù)據(jù)中的異常模式和潛在關系，因果溯源模型的應用，進一步明確了特定場景中的因果關系和影響因素，最終，生成的審計報告內(nèi)容詳實、結構清晰，通過數(shù)據(jù)可視化增強了報告的說服力，該方法提高了審計的準確性和效率，為審計決策提供了有力支持。