资本市场的高度发展滋生了一系列财务舞弊行为,其中,与收入密切相关的货币资金项目成为造假高发区,加之传统财务报表呈现的信息可靠性在降低,回归原始现金流水发现问题就显得尤为重要。由于现金流水体量大、处理难度高,在当前大数据与会计相结合的时代背景下,利用数据挖掘等大数据技术从原始数据中提取出有价值的信息也成为会计研究的方向之一。基于上述研究背景,本文以企业的原始现金流水为研究对象,结合轨迹数据相关理论,形成了“现金轨迹数据”概念。文章主体部分探讨了如何借助数据挖掘技术手段,从现金轨迹数据中总结企业现金流动规律,发现潜藏的问题。本文主要采用文献研究法和案例研究法,在理论分析中,回顾了数据与信息的区别与联系、数据挖掘相关理论,并由轨迹数据和现金流水衍生出“现金轨迹数据”概念。在案例部分,笔者通过在案例公司实习期间获取的一手资料,结合公司员工介绍,详细梳理了现金轨迹数据挖掘的一般流程与方法,并以外部审计为应用场景,讲述如何利用上述流程与方法识别A公司疑似骗取贷款、客户异常付款行为,对整个数据挖掘流程在实务中如何发现问题进行了解释。本文研究论证了将大数据技术作用于原始现金流水是有价值的。在大数据审计、大数据反舞弊成为热门的当下,用大数据技术助力未来会计、审计行业发展,会计研究将借此东风,实现质变的飞跃。