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探析信息化时代大数据在审计中的适用

2020-01-26张昊轩

锦绣·下旬刊 2020年8期
关键词:信息化时代大数据技术审计

摘要:在信息化时代,大量繁杂的审计数据让传统的审计方法望而却步。然而大数据技术的产生却给人们以新的选择,大数据技术带来了新的审计方法,也带来了更为高效的工作模式。大数据技术在审计领域的应用,可以极大地提升审计工作的效益型以及稳定性。本文分析了信息化时代大数据技术给审计工作带来的影响及挑战,并探索了新时期审计工作更高效地应用大数据的路径和方式。

关键词:信息化时代;大数据技术;审计

一、审计工作在大数据时代下的转变

大数据时代下,各行各业的工作均会与其发生千丝万缕的联系,审计工作在大数据时代下也转变为大数据审计[1]。大数据审计是借用计算机,对工作中出现的各种数据、账套、文件进行审计,它既要处理结构化数据,也要处理非结构化数据,所以其在目标、内容、分析技术以及思维领域等领域面临全新的挑战[2]

1.审计目标方面

信息化领域自其发展之初,计算机审计便可以法案先以往设计工作无法发现的疑点,便于今后审计工作的开展。大数据时代的来临,审计的工作重心逐渐转移到线索、风险、效益等方面[3]。审计工作不仅要发现其中出现的诸多问题,更要发现问题背后所存在的制度问题。在内部,通过获取分析大数据,对风险进行有效评估,及时判断市场未来的发展趋势,明晰市场发展的规律,并及时针对国家、行业、部门有关制度的出台做出有效的调整,以便更适应行业未来的发展[4]

2.审计内容方面

以往审计的数据内容跟主要是各种数字,如业务往来的收入支出、生产消耗等,这些各种数字经过简单的组合形成文本,利用简单的数据工具便可以完成审计工作[5]。但是大数据时代的来临,数字已经不是审计的主要内容,它的内容变得更加广泛,数据类型也从以往的二维表数据发生改变,变成多个时间产生的复杂、多样、不同的数据。

3.审计技术方面

通俗而言,大数据分析便是对数据总量较为庞大的数据进行分析,一般而言,主要指五个方面。其一为可视化分析,即借用可视化的突变展示数据在整个工作过程中的变化以及未来数据的变化方向[6]。其二是数据挖掘算法,即通过自身所建立的模型,从现有的、庞大的、各种类型的数据中发现自身所需要的数据。其三是预测分析能力,即通过自身前期的准备工作,对将来数据的总体趋势做出一定的判断。其四为语义引擎,即通过现有的信息工具,设立一定的准则,使其可以自动提取相关信息,提升工作效率。其五为数据质量与管理,即通过数据工具对数据进行针对性处理,保障数据的总体质量,并对数据进行针对性管理。

4.审计策略方面

审计工作方式的转变,导致现有的审计思维模式面临新的挑战。审计思维模式总体存在三个方面的挑战,其一为审计工作覆盖全部的信息数据,而非以往的对数据进行抽样审计;其二是设计数据更为混杂[7]。财务数据是以往审计工作的重点审计对象,结构化的报表与凭证信息是审计核心,但是大数据时代下的审计工作,结构化、半结构化与非结构化数据都是其审计对象,原有信息得到了最大程度的保留,分析广度更广、价值更高。其三事务关系发生轉变。大数据主要追求事务的相关关系,对相关关系进行开发并利用,摆脱了传统审计工作对因果逻辑关系的依赖性,相关关系的数据分析成为基础[10]

二、信息化时代大数据在审计中的应用

在信息化时代,大数据审计体现方式包括应用大数据分析,将审计方法转变为数据挖掘和数据分析型。并实现了审计方式从问题处置到预测风险方向的转变,并且基于云计算技术,打破原有的独立审计现状,同时改变原有的纸质化审计方式,数字化审计正式登上舞台。具体而言,大数据在审计中的应用包括以下几个方面:

1、创新了大数据工作模式,实现部门预算执行审计全面化

在过去,传统的以单独的部门为基数的孤立审计,难以适应新时期的发展需求,应当突破这种部门化的障碍,以审计项目为中心,成立大数据审计小组,实行水平管理。大数据审计小组分决策组、分析组以及核查组三个方面,其中决策组负责统筹规划,分析组负责审计工作的具体实施,核查组则需要对审计结果进行反复核查,确保准确无误[8]

2、以数据分析平台为基础,开展实时审计

建设并使用数据整合分析平台,建设有关行业的审计体系,用专业化的工具处理一些非结构化或者半结构化的数据,高效且规范地处理大批次,复杂化的数据。比如在地税审计工作中,可以参考地税联网审计系统,集中对地区内部的数据进行整合分析,积极套索数据集中分析、采集、落实疑点,实现资源地区内全面联动等等大数据分析模式。建立查询分析模型,实施多维度分析,确定审计思路,全面性的分析地税数据。对于需要予以选择的数据采用主次分明的判断方式,在财政审计中采用部门预算执行分析平台,把单独运行的平台进行标准化的分析和统计,和相关预算执行的信息进行比对,保障各项资金信息都可以关联起来。整体性分析预算的执行情况,保障对于预算情况的全面覆盖[9]

3.加强数据融合,实行责任审计

利用关联分析,寻找事务之间纵横交错的联系规则,及时发现数据关系当中的异常点,及时解决[10]。为形成经济责任审计,可以借用财政、税务、社保、教育等社会数据,进行多项对比,形成关联关系。如可以通过分析居民医保、职工医保、新农合等信息,发现居民是否在多个地方同一时间参保,核查是否存在虚假报销的情况,保障资金的安全;也可以录入机关事业单位人员的相关信息,与工商行业信息进行关联,检查体制人员是否存在违规开办企业的状况。利用多种数据进行融合,全方位对社会各种信息进行关联,保障社会的稳定。实行责任审计,,可以落实责任到个人,做到信息出错后责任追究,以监督手段,督促审计人员认真工作,切实做好数据的融合工作[11]

4.深层次数据分析,预测经济形势

借助大数据时代下的数据仓库、数据挖掘以及模型预测工具,采用回归分析等方法进行审计分析,发现数据变化的规律,从而对数据未来的发展趋势进行一定的预测。如在支出经费中的审计工作中,可以通过对单位人员的总统数量、过往花销情况,对单位未来一段时间内的的支出做好预算,事先准备充足的预算,为单位的运转提供强有力的后勤保障。也可以通过各个单位之间的数据对比,及时发现一些单位中存在的花销过多的情况,做好节流工作[12]。更为重要的是,当前数据是未来数据在一定程度上的体现,可以通过分析当前数据,判断未来市场发展的趋势,有助于帮助企业制定市场决策,及时确定未来发展方向,抢占市场份额,确立市场优势。

三、结语

大数据技术的开展为审计工作提供了新的发展空间,也给审计工作提供了新的标准,信息化背景下的大数据审计应当持续创新工作思路,探索方法,提升大数据技术在审计工作中的有效性。

参考文献

[1]陈小娜.浅谈基层大数据审计存在的困难及未来发展方向[J].今日财富,2020(18):120-121.

[2]邱尚艳.大数据背景下国有企业经济责任审计监督全覆盖路径研究[J].行政事业资产与财务,2020(15):114-115.

作者简介:张昊轩(1999.10.21)男,汉,黑龙江省大庆市,专业 :审计学.

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