近年来,我国上市公司数量的急剧增加及其财务舞弊手段的不断更新对审计工作中提出了更高要求,克服传统人工识别方法的局限转而寻求高效的财务舞弊识别方法具有重要现实意义。而信息化环境下,从海量数据中识别财务舞弊指标的关系已成为必然趋势,如果能运用信息技术找出信息量较大的关键财务数据,将显著提高审计人员在信息化环境下工作的效率和效果。其次,为了清晰直观地反映舞弊企业的特点,用可视化的方法表示关键财务数据有助于审计人员发现审计线索,提高审计工作效率。首先,在对财务舞弊和可视化的相关理论梳理和分析的基础上,本文提出从财务质量、流动性和内部治理三个维度选取22个相关指标。研究过程中,本文搜集了2011年至2017年受到中国证监会、上交所和深交所处罚的中国上市公司数据,筛选出93家存在舞弊行为的公司作为样本,再根据样本公司的财务报表数据等信息,对其进行整理和分析后计算出各相关指标值。为了将重要的财务信息通过可视化方法展示,本文对选出的22个指标做了筛选。首选,按熵权排序后的前15项财务指标所占比重总值为96.35%,经过logistic回归检验后综合正确率达85.5%,与22项指标相比,准确率仅下降了1.2个百分点。由此,本文将提出的财务指标数目由22个精简至15个,并以精简后的指标作为财务舞弊雷达图的数据。其次,本文选取了与舞弊公司资产规模相当的未被处罚的113个上市公司并整理相关财务指标数据,作为非舞弊雷达图的数据。最后,本文分别按制造业、采矿业、住宿和餐饮业以及批发和零售业分类,将财务舞弊雷达图与非舞弊雷达图合成,构建审计线索图,再通过案例企业与所构建的审计线索图作对照,检验其适用性。目前,研究财务舞弊问题产生的原因与识别已然是保证国内市场经济有序运行的重要研究方向,作为舞弊识别过程中不可缺少的部分,审计工作人员对财务报表起到了把关作用。本文在大数据的环境下对审计工作提出了全新的视角,提出了面向四个行业的审计线索图。其次,本文在构建审计线索图的过程中引入信息熵和logistic回归验证,筛选出了关键的财务舞弊指标。根据关键财务指标绘制出的审计线索图清晰、直观地反映了舞弊企业和其他企业财务状况的差异,有助于审计工作人员快速找到审计对象;再者,存在的相似点将成为审计人员的审计线索,有助于审计人员对其进行重点审查发现更具价值的审计证据,提高了审计工作的识别率。