張曉艷，審計(jì)署審計(jì)科研所企業(yè)審計(jì)研究室副研究員。

【摘要】聚類算法在識(shí)別異常企業(yè)方面的思維模式，與企業(yè)審計(jì)查找疑點(diǎn)的理念高度一致，能夠有效地應(yīng)用于企業(yè)審計(jì)中。本研究以國有非金融上市公司2019年至2023年的數(shù)據(jù)為例，選定10項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)，分行業(yè)進(jìn)行研究并予以驗(yàn)證。研究得出以下主要結(jié)論：首先，K-means聚類算法不僅能夠有效描繪出行業(yè)內(nèi)大多數(shù)企業(yè)在所選指標(biāo)下的基本財(cái)務(wù)狀況，更具備揭示潛在異常企業(yè)的能力。其次，聚類分析結(jié)果可以作為選取重點(diǎn)審計(jì)對(duì)象的重要依據(jù)。聚類分析能夠準(zhǔn)確識(shí)別出財(cái)務(wù)狀況顯著偏離常態(tài)的企業(yè)。最后，展望了K-means聚類算法在企業(yè)審計(jì)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用前景。