智能化审计技术在内部审计中的应用价值研究
2019-10-16魏昭
魏昭
[摘 要]随着时代的不断发展,智能化技术也有明显的进步,这项技术渐渐应用于人类的日常生活当中,生产效率得到了提高。然而,将智能化技术也逐步应用在内部审计中时,由此延伸出了智能化审计技术。其技术的出现解放了审计人员的繁杂工作的同时提升了审计工作的效率,大幅度提高了内部审计的准确性。随着未来计算机行业的不断发展,智能化审计技术也会随之发展,针对上述情况,应对智能化审计技术在内部审计中的作用以及相应价值做出调研和分析。
[关键词]智能化;审计技术;内部审计
[中图分类号]F239.45
1 智能化审计技术简介
传统内部审计最基本的要素是依靠人力资源来完成的,数据的处理和分析都需要人工计算的方式来进行。对计算机实际发展中,能提升内部审计数据的实际效率和精确性,单纯凭借计算机软件不能真正意义上的实现自动、智能化。因此,人们需要对数据进行把控干预,并将其数据进行准确有效的辨别。伴随网络中人工智能、大数据等现代媒体技术的发展,提高了智能化技术的同时,有效使用于审计工作中。
因为传统审计技术和智能化技术相比效率低,不具备自动、智能化特征,所以在内部审计里更倾向使用智能手段和技术,借助其施展平台对数据进行有效分析和挖掘,然后完成相关数据的自动计算,工作人员只需要对设定好的数据相关条件对所得出的结论数据进行检查就可完成审计工作,内部审计里,对审计技术可以借助智能化的方式运行,采用人工审计网络技术让其根据自身存在状况问题,进行合理分析确保有效实施,及时对问题进行发送报告,确保审计行业健康发展。
2 智能化审计技术在内部审计中的应用价值
2.1 提升了内部审计效率
提高内部审计的实效是智能化审计技术发展的初始目标,原始计算机审计的相关模式需要输入有关数据,而智能化的审计技术可以通过数据和云计算等有关方式将数据存储在平台内部之中,当进行内部审计时,审计工作人员将使用工具进行合理设定获取数据挖掘实际参数,这样平台也能对其数据进行自我挖掘,减少很多的数据输入工作,对于智能化的运用,其人机交互的现象是最终得出的结果,并能节约审计工作人员处理后期工作的时间。通过运用技术使内部审计效率提高,进而节约成本。
2.2 实现了风险的有效识别
内部审计的工作包括对风险进行识别,通过内部审计可以有效发现业务实施中存在的一些问题,并对问题存在的风险进行评估。与智能化内部审计相比,依靠人的思维能力、敏感性是传统内部审计运行的主要方式,尽管审计中借助计算机特点能对具体数据进行计算,得出可能存在的隐患,但在真实性和可靠性方面仍有缺陷。而在智能化审计技术的人工神经网络技术可以有效解决此问题。
当前有学者将审计技术与BP神经网络进行有机结合,通过模拟BP网络训练有效识别审计内部可能存在的风险,结论显示,在BP神经网络与内部审计结合后能识别其在进行审计时的安全状况分析,其准确程度和实际人工审计数据丝毫不差。进而,借助智能化计划能有效对风险进行化解识别。
2.3 有利于持续审计的实现
审计是在事件正在发生的时候进行同步审计或在事情发生以后短时间内完成审计的方式叫作持续审计。只是进行单纯的事后审计虽然能发现存在的安全隐患,但是很多情况下只能被动地去解决可能存在的一些问题。内部审计当前发展的重点是持续进行审计,其借助智能化发展促进持续审计有效发展。实际计算机技术中速度存在较大优势,但是平台化运行方式可以对全部数据进行实时动态监控,而有关人员能把实施流程和细节借助指令实现有效准确审计,奠定持续审计的实践基础,确保有效降低传统审计下的滞后性、风险性的问题。
3 智能审计在企业内部审计中的具体运用
3.1 财务共享环境下的内部职能审计
3.1.1 审计数据采集
智能化的审计模式中实现审计数据实施特征,在大数据基础上,各个数据领域取得了成效,包含业务、财务、管理数据以及进行实时监控等。企业财务共享中心是按照其趋势而进行建造的,能让数据形成无纸化和电子化存储。
大量数据也包围着企业外部,包含电子商务网站销售信息、网络社区及其采集、员工外部通话记录、竞争者信息等。在企业的内外部出现典型的4V特征,能够将审计单位的实施数据和内部智能审查数据进行适度统计,挖掘客观有用的内外部数据进行有效调查分析进行对比,进而得出客观公正的结论使其具有一定可信性,最终能对其被审计单位的经营情况做出更为真实客观且有根据的评价,这样可以更好地发挥内部审计在其中的决策作用。
对内部智能审计数据进行分类。内部审计有效完成是由两种审计方法构成,审计采集数据,其类别是比较基准数据和被审计数据。这两种数据进行区分得出数据,分析数据的基础之上,确保企业在实施统计过程中有效對数据进行统计,对数据在企业内部进行相关审计时,可以利用比较基准数据包含企业可比信息、规模相似竞争企业的相关数据等,而分支机构数据包括预算和预算预测数据以及以往的企业可比信息等,这些信息可以采用内外部进行收集,因而具有稳定性和真实性,很大程度上减少了人为进行操作和控制,采集信息的途径包括互联网数据、国内国外政府数据库等。
当然为了尽可能替身基准数据的全方位可靠性,内部审计工作人员要制定其自身企业战略定位,选择适合企业发展的相关指标,在制定指标以后进行分析和对比寻找缺点与差距,对其存在的疑点问题,企业部门进行相关整改,最终保证审计数据的有效获取。
企业内部财务实施共享的服务中心是审计数据获取的有效来源。结合审计对象实施特点,对审计数据形成进行有效获取,确保无纸、电子化进行内部实施存储,审计途中要借助智能化的手段,确保企业在计算机行业快速发展的同时,能健康有序发展。
3.1.2 审计数据的处理与存储
审计分析数据具有较高程度的有效、完整和准确以及可靠性都是需要外部审计和内部管理层进行认可的,有时候为了保证数据的质量,会对各渠道收集的数据进行预先处理,用数据集成和清洗的方式消除无效数据,提升空间存储的有效使用率。
当前传统存储设备性能和升级算法不能适应财务共享模式和非结构数据进行处理的需求,因而在智能审计模式的标准下可以使用其核心是HDFS分布的文件系统,MAPREDUCE编程模型等,其可以运用数据处理平台,达到对大数据标准下大规模数据的分析处理。而且以低成本构建的方式以及伸缩性高、容错性高的优点进行分布系统,易于数据的查询和处理。在智能审计的相关模式下,数据存储可以使用数据仓库进行存储,并构建数据集市,让其归属于数据仓库并按分类形成数据类型。
3.1.3 深度学习在智能审计数据分析中的应用
内部审计项目会根据不同的内容和目的的划分是依靠财务报表、经濟责任和效益审计来完成的,智能审计数据分析是通过各个项目下进行构建评价指标体系并进行分析对比的过程。结合内部审计数据分析和人工智能技术,让数据分类问题得到妥善解决。
首先,要对智能审计数据分析模型进行构建。内部审计数据是由深度学习网络的输入层所构成的,通过系统深度的学习网络模型能对实际审计项目数据参数进行全面有效分析。同时,能有效覆盖内部实施审计对象要求的结构、非结构化的内部需求。审计数据能否达到评判的要求将直接影响判断的难度及数据跨越的维度,从而导致确定审计项目也具有一定难度。针对这一现象,可以减少数据特征的相关维度,在内部审计中可以运用深度学习网络模型,进行逐步抽象,最终有效输出符合相关审计项目所需要的变量。
其次,进行有深度的学习训练。在实际应用中深度学习网络模式已经有了多方面的进展,信息数据取得的途径是由易到难,深度学习的应用模式主要有三种,即自动编码器、卷积神经网和深度信任网络等。无监督学习是自动编码器的一种,是较为基础的应用其通过不断输入值和解码进行指标参数从而进行调整。经过各种训练在网络中可以获得抽象特征,能代表信息号输入,用来解决无监督训练的需要,这就是深度学习训练的第一个阶段,而其二个阶段就是对其监督训练方式进行改善,提升识别和预测能力进而学习准确刻画的网络特征,将输入值取得更好的特征标准,最终分类输出数据。
3.2 内部智能审计数据分析系统的设计
通过开展内部智能审计数据分析系统的设计和研发,利用验证模型检验其是否可行和适用,使用案例手段调查实际状况,将案例企业的经济效益指标进行对比,促进其系统不断优化审计和进行完善。
对审计单位内部财务共享内部数据的信息中心进行考察,将收集获取的内外部信息进行有效分析,进而对被审计单位实际状况得出结论,让企业经营管理水平能够让管理层面和审计工作人员进行了解。其设计定位是对于系统的设计需要支持大量审计项目的实际需求,要进行设置在系统中的各项评价指标,以此给决策层展示直接通过系统生成的可视化审计报告并提供参考书籍分析,准确展示内部系统服务实施管理项目,确保内部审计工作健康有序进行。
审计数据分析系统是由审计项目、码表管理、审计结果、数据更新四个模板构成的。以系统为MATLAB2015a和数据库是SQLANYWHERE来进行技术支撑,通过定时输入企业值和比较基准值,由审计人员根据相关目的进行分析,继而开展下一步审计活动,最终系统生成相关图形数据报告,将其经营管理成果以更为直观的方式展现在企业决策层面前。
4 结 论
高度的智能化态势发展是企业内部审计不断完善的结果,其主要归功于逐渐成熟的企业内部管理方式。当然,无论审计技术发展到任何程度,仍需解决的是提高效率和质量的获取问题。对此,对智能审计的相关应用需要进行调研和分析,在实现路径上不进行客观性的设计,只是简单从宏观视角去建造智能审计数据分析的模型。当人工智能不断发展,智能审计也会逐步发展。企业在运用此技术时,学会总结相关经验,对问题进行分析反馈并解决,最终实现各项业务、流程的智能审计,为企业经营和发展奠定良好的基础。
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