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金融审计是国家审计的重要内容，随着金融行业信息化的程度不断加深与计算机技术的运用日臻成熟，计算机辅助审计已成为审计机构将来进行金融审计工作的必然方向和趋势。数据仓库、OLAP分析技术和数据挖掘技术的发展，为计算机辅助审计提供了强有力的手段和支持。银行业的数据大集中为金融审计利用数据仓库、OLAP分析和数据挖掘技术提供了便利的环境。
本文结合审计机构在日常进行金融审计的实际情况，以及数据仓库、OLAP分析技术和数据挖掘技术在国内的运用状况，提出在银行的贷款业务数据库系统上建立数据仓库，采用OLAP分析技术和数据挖掘技术，对银行不良贷款问题进行分析的解决方案。本文是在一个审计决策支持系统的设计与开发背景下完成的，该系统是根据国家审计署南京特派办对中国工商银行总行进行计算机辅助审计的需求而建立的，它是国家“金审”工程的一个重要组成部分。
本文的主要特点包括以下方面：
1.提出数据仓库、OLAP分析与数据挖掘技术运用到金融审计业务的思想。这是国内审计机构首次将数据仓库、OLAP分析与数据挖掘技术运用于审计业务，是审计行业进行计算机审计的一次技术性的创新与突破；
2.针对银行不良贷款审计设计了OLAP分析模型，OLAP分析模型从不同的维度、层次和范围对银行的不良贷款业务数据进行抽象与分析，为审计人员对不良贷款的审计提供了极大的便利；
3.针对银行不良贷款审计构作数据挖掘模型，由于在海量的银行信贷业务数据中，繁多的业务科目、种类使得审计人员难以凭经验与OLAP分析技术识别其中隐蔽的异常情况，而数据挖掘模型为审计人员发现不良贷款数据中的异常模式提供了有效的途径。
本文针对银行不良贷款构造OLAP分析模型和数据挖掘模型，以建立模型为核心，结合数据仓库的构造，为审计机构提供了一个有效可行的计算机辅助审计解决方案。
本文工作的重点在于系统前期OLAP分析模型和数据挖掘模型的构作与设计，系统后期的实现工作由于受到“非典型肺炎”影响而没有按原计划继续进行，尚待进一步完成。