在当前数字经济的浪潮中，大数据和财务报表舞弊审计的结合成为了会计审计领域的一大热点。大数据的引入，不仅仅是一个技术层面的更新，更是对传统审计模式的一次颠覆。在审计实践中，审计人员面对的是来自企业内外部的海量数据，这些数据往往包含着丰富的信息，却也杂乱无章，这就要求审计人员具备从数据中挖掘和分析出有价值信息的能力。数据挖掘技术，正是在这个背景下，为审计人员提供了一种全新的手段。
数据挖掘是指利用先进的计算工具和算法，从大量的、无序的数据中提取有用的信息，并进一步把这些信息转化为可行动的知识。在财务报表舞弊审计中，数据挖掘技术的应用可以帮助审计人员揭示出异常行为和潜在的舞弊风险，从而提高审计质量和效率。
审计大数据的内涵不仅仅是数据量的庞大，还涵盖了数据的多样性和复杂性。大数据的“4V”特征——规模性、高速性、多样性和真实性——决定了审计大数据分析是一项挑战性极强的任务。审计大数据的规模性要求有强大的数据处理能力；高速性要求审计人员能够快速地处理和分析数据；多样性则要求审计人员能够应对不同类型的数据；真实性则要求审计人员在面对大量信息时，能够辨别数据的真伪。
审计大数据的分类主要可以从数据来源、数据类型和数据获取三个方面进行。数据来源方面，包括了企业内部的ERP系统、财务处理系统等，以及外部数据，如交易数据、社交媒体信息等；数据类型方面，涵盖了财务数据、运营数据、市场数据等；数据获取则强调数据的可访问性和获取方式的多样性。
在实际应用中，审计大数据挖掘分析与传统数据分析之间存在明显的差异。传统数据分析通常依赖于特定样本的选择和审计人员的经验判断，而大数据挖掘分析则依赖于对海量数据的全面分析，能够发现传统方法难以触及的深层次信息。因此，在财务报表舞弊审计中，数据挖掘技术的应用可以帮助审计人员更加准确地识别出异常交易和潜在的舞弊行为。
为了将数据挖掘技术高效地应用于财务报表舞弊审计，研究者们建立了整合性框架。这个框架的核心在于，系统总结和梳理审计大数据的本质内涵与特征分类，明晰审计大数据挖掘分析与传统数据分析的差异，并探寻数据挖掘技术在审计中的最佳应用模式。通过该框架，审计人员能够更加高效地利用数据挖掘技术，实现从传统人工审计到大数据分析的转化。
数据挖掘技术在财务报表舞弊审计中的应用，面临的挑战也不容小觑。如何准确地选择审计计划中涵盖的具体舞弊类型，如何确定有效的数据来源，以及如何选择合适的数据挖掘技术，都是审计人员需要解决的问题。因此，审计人员在运用数据挖掘技术进行舞弊侦测时，需要具备跨学科的知识背景和综合运用数据分析工具的能力。
总体而言，大数据挖掘分析在财务报表舞弊审计中的应用，为审计领域带来了革命性的变革。它不仅提高了审计的效率和质量，还拓展了审计的深度和广度。通过数据挖掘技术，审计人员能够更加精准地发现和预防财务报表舞弊行为，为企业的健康运营和投资者的决策提供了更加可靠的支持。
