摘要: 制造业财务舞弊手段隐蔽、识别困难，传统审计方法面临预警滞后挑战。为此，引入画像技术，融合舞弊三角理论与GONE理论，构建包含压力、机会、借口、暴露及制造业特有风险的五维分析框架。基于制造业*ST企业文本数据，通过文本挖掘与TF-IDF筛选，构建涵盖224个特征词的专业舞弊特征词典，进而建立加权标准化风险评分模型。以康美药业为对象、以云南白药为对照，对其2017—2021年审计报告进行文本分析与特征匹配。结果表明，财务舞弊风险“画像”能有效识别系统性风险，其风险分数在舞弊暴露期呈现显著跃升，且风险结构集中于“暴露/监管”与“制造业特有风险”维度；所构建的特征词典与对比评分机制可有效区分实质性舞弊与常规披露。该方法在“立案调查”“审计意见恶化”等关键指标上表现出良好的事前预警能力，期望为审计与监管机构构建智能化舞弊预警系统提供可行路径。