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大数据驱动内部审计转型

  一、大数据驱动审计技术方法转型
  
  审计技术方法是审计实现其职能的重要手段。大数据作为信息化发展到一定阶段的产物,日趋公开、透明、可访问,成为审计信息化升级的新动力,将驱动审计技术方法转型。
  
  (一)、大数据变革审计抽样技术应用
  
  从审计发展历史来看,审计工作经历了从全面检查到个别抽样的演变。当前抽样技术普遍应用于审计工作,审计人员通过抽样从审计对象总体中选取一定数量的样本进行测试,并根据测试结果推断审计对象的总体特征,在审计资源条件限制下形成可信的审计结果。大数据环境下,审计抽样技术仍然适用于大多数审计领域,但又有了新的发展。
  
  《大数据时代》提出全数据模式:样本=总体,对抽样审计产生了很大影响,而且这种影响在不断扩大。随着公司经营管理逐步数据化、信息系统逐步集中化、分析平台逐步高效化,审计工作更趋向于使用全量数据而不是抽样内容,审计工作逐渐能够从海量数据中挖掘潜在的有用信息,使得监督范围更全面、审计结论更客观。
  
  在依赖信息系统或业务数据的审计工作中,基于全量数据直接获取的明细错弊数据,往往可以作为直接审计证据形成审计结果,实现更广范围的审计,避免了审计抽样反映总体情况的片面性、但是,审计抽样技术仍然是不可或缺的审计手段如发票等资料即使已经实现了电子化也难以数据化,因此需要在全量数据审计的基础上确定审计线索,进行实物或影像资料的抽样核查,才能形成审计结果。
  
  (二)、大数据推广数据审计方法应用
  
  数据审计通过对全量数据进行加工与分析,充分挖掘数据价值,得出审计结论、一方面数据审计促进了新兴技术方法的产生与应用。审计人员面对大数据,需要综合运用数据采集、处理、存储、传输等技术方法。尤其是数据处理过程,审计人员可以根据审计经验总结数据特征,或运用数据挖掘等技术发现未知的、相关的数据特征,运用查询分析、多维分析、语义检索等新兴技术发现符合特征的数据。
  
  另一方面,数据审计促进了传统审计方法的数字化与自动化、针对真实性、合规性、效益性等审计目标,审计人员可以选择不同的传统数据分析方法和操作方法,对大数据进行更加智能化与自动化的处理。如为实现合规性审计目标,可以针对全量数据,运用趋势分析、比率分析、对比分析、逻辑分析、特征发现等分析方法,以及重算、核对、检查、判断等操作方法,对被审计单位财务收支以及有关经济活动是否存在违反法律法规的情况进行判断。
  
  (三)、大数据重构审计技术模型应用
  
  一是构建审计资料数据化模型。随着被审计单位财务、业务的电子化,秉承一切皆可量化的思路,审计机构可以系统地获取被审计单位的电子数据与相关资料,对采集的原始数据进行转换、清理和验证,并加以整合梳理,形成结构清楚、格式规范、内容整洁、便于分析的审计数据化模型。
  
  二是构建审计事项数据化模型。审计机构应当建立面向数据的审计事项模型,指引审计人员面向数据对象开展具体审计工作;同时,应当按照系统分析把握总体、类别分析确定重点、个体分析筛选线索的步骤进行规划设计,利用多维分析、关联分析、验证分析和挖掘分析方法构建出风险数据模型,便于确定经营管理中的风险问题。
  
  三是构建平台支持数据化模型。可以在审计软件中预设数据应用类审计模型,也可整合大量简单易用的大数据分析工具形成大数据分析平台,通过应用平台支持的模型与工具进行分析判断提升大数据应用效率效果。
  
  二、大数据驱动审计业务模式转理
  
  (一)、从传统审计模式到系统基础审计模式
  
  在大数据环境下,传统的手工翻账已经不能满足要求,需要发展对结构化与非结构化电子数据的审计技术。同时,作为电子数据产生的平台,信息系统变得越来越重要,为确保信息系统的安全性和可靠性,还应该对信息系统内部控制进行审计。
  
  大数据环境使得审计的内容和重点转向了电子数据和信息系统内部控制,审计业务流程与相应审计技术也随之发生较大变化,这种新的审计模式被称之为数据式系统基础审计模式。因此,大数据催生了数据式系统基础审计模式:通过信息系统内控审计促进系统产生数据的真实性、完整性和可靠性;
  
  通过电子数据审计促进经营行为的真实性、合法性和效益性探索开展风险数据专题审计项目,为信息化环境下的审计监督提供有效模式。
  
  (二)、从非现场阶段审计到远程审计模式
  
  在大数据环境下,非现场审计力度将进一步强化,非现场审计将由辅助地位向核心地位发展,形成成熟的远程审计模式。在这种远程审计模式下,审计机构基于非现场持续监控及审计计划安排,以非现场现有及被审计单位网络或书面报送的数据、资料为基础,进行整理、分析、质询及适当的部分现场核查等工作,形成远程审计报告。远程审计的主体工作是对电子化与数据化资料的审查分析,并基于网络化环境与被审计单位进行访谈交流与信息传递,现场核查成为其中一个可选阶段,并可能成为未来内部审计工作的主要形态。
  
  (三)、从定期监控到连续审计模式
  
  在大数据环境下,连续审计模式将进一步推进,将IT技术整合进审计领域,融合了实时审计、计算机辅助审计、联网审计、非现场审计等方式,实现审计人员和被审计单位电子数据的即时连接和交互。连续审计强调审计过程的持续性与审计实施的即时性,往往依赖于自动化审计程序,如综合测试工具、平行模拟法和嵌入式审计模块,并将自动化审计程序嵌入业务财务信息系统或在审计软件中及时执行。
  
  通过完善的连续审计体系,采取持续采集数据、及时分析预警、按时督促整改的审计方式,能够将风险隐患消灭在萌芽状态,提高审计的及时性和有效性。
  
  三、大数据驱动审计管理方式转互
  
  (一)大数据推动审计组织模式变革
  
  一是审计组织管理模式变革。为适应审计项目的快捷化、个性化与系统化特征,审计项目组织方式向弹性化和机动化发展,审计组织结构向扁平化和网络化发展,审计管理体制向垂直化与集中化发展。
  
  二是审计技术支持模式变革。即逐步建立审计技术支持团队,强化非现场审计资源整合,集中提取、整理与分析各类数据,为系统审计机构提供集中化的后援技术支持。
  
  三是审计项目组织模式变革。依托集中部署的审计技术支持中心与分散布局的审计机构,逐步实施以总体分析、发现疑点、分散核查、系统研究为特征的总体分析审计模式,通过总体分析和评价来确定线索,通过分散核查来执行疑点确认,强化系统性审计能力。
  
  (二)、大数据助力审计管理数字化
  
  一是创建审计业务管理数字化模式。探索创新信息化环境卜的审计管理方式,建立标准化的审计业务管理,进而对审计管理信息充分量化,形成以计划管理、项目管理、审计工作指引和审计成果应用为重点的审计管理全流程数字化模式。
  
  二是创建审计质量控制数字化模式。逐步建立对审计项目方案、审计记录与取证、审计报告、审计业务质量检查等全过程监督复核的质量控制数字化模式,提升审计项目质量和水平。
  
  三是创建审计决策支持数字化模式。通过对包括审计结果在内的公司不同来源、不同时间的大数据整合与挖掘,能够洞察事物之间的关系,较为精确地预测未来,更好地支持审计决策。逐步建立对审计发展规划和年度计划、审计项目实施、成果信息和管理信息等审计决策支持信息的数字化模式,通过加强统计分析与数据挖掘,提升审计决策的准确性和科学性。
  
  (三)、大数据促进信息资源共享应用
  
  一是加强审计资源库建设和利用。贯彻大数据理念建设审计资源库,汇聚审计研究资料、规章制度、考核通报、行政处罚、风险数据等审计工作资源,分级建立审计对象档案库、审计机构管理档案库、审计人才档案库,形成统一、开放的审计知识平台,强化非结构化数据共享应用。
  
  二是加强审计数据库的建设和利用。依托审计软件建立审计数据库,对接公司大数据体系,完善各类数据的采集、分析与应用机制,进一步强化结构化审计数据管理,推进审计数据标准化,确保数据的安全性、完整性和有效性。
  
  三是推进审计机构业务的协同和资源共享。依托审计资源库与审计数据库建设,建立健全审计信息资源目录体系和交换体系,加强集中化审计信息服务,加强数据统计分析与应用,推动审计机构业务协同和信息共享。
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