大型审计项目实施中信息数据平台建设构想.pdf

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1、新时代赋予审计机关新的职责和使命，审计部门完整、审计结论不准确现象。同时就整体审计项目而在全国或全省范围对整体性、根本性的重大事项组织言，在信息管理中存在信息存储冗余、信息处理工作重大型审计项目，上下级审计机关联动、“大兵团作战”审复，容易造成审计人力、物力资源的浪费。计模式会常态化。目前审计部门形成以审计项目办公通过利用现代信息技术，实现上下级的审计信息室为组织架构，以服务审计项目为导向，实行统一指挥在同一信息数据平台上运转，进行数据扁平化流程管调度，统一方案标准等的大型审计项目组织管理方式，理，可以有效

2、解决审计项目信息管理的上述弊端。在中在项目实施过程中减少行政职能管理层级约束，较好央或省级审计项目办公室层面设立项目数据服务器或地解决了大型审计项目扁平化管理的组织架构问题。数据库，各审计组人员依托AO联网审计等工具，经过但是，大型审计项目中各地情况千差万别，参与人员众授权直接与数据服务器(数据库)相联，审计项目办公多，如何在审计实施阶段保证信息传递准确性、审计标室和各级审计组均可以在同一信息数据平台上发布信准的统一性、审计实施质量稳定性，是大项目审计管理息、进行数据处理和审计分析。利用同一的审计项目信急需

3、解决的课题。从审计信息管理角度而言，审计实施息数据平台，中央或省级项目办公室与各级审计组可阶段的审计过程就是对相关信息“收集——分析——判以建立实时联系、充分沟通的联络机制。项目办公室的断”的循环过程。因此利用现代信息技术，在审计实施审计要求、信息可以及时、完整传达到基层相关审计人阶段实现良好的信息共享与沟通，是大型审计项目管员，便于一线审计人员准确理解上级意图，而基层审计理成功的重要条件。人员的需求和疑惑也能及时、直接的反映到上级部门，也便于各审计人员之间交流沟通，达到集思广益解决一、构建审计信息数据平台

4、是解决传统信息传递模问题的效果。式弊端的重要手段按照传统的信息数据管理流程，大致是上级审计部二、审计信息数据的同一性是构建审计项目信息数门将审计方案、审计要求逐级向下级传递，下级审计部据平台的前提基础门按要求独自收集整理被审计单位数据，经过审计分析审计信息广义上包括审计部门产生的相关信息和判断后，形成审计结论，再将审计结论逐级向上传递。被审计单位产生的相关信息，但多数是由被审计单位传统的信息管理流程最大弊端在于上下级审计部产生的相关信息。在相同政策法规、会计制度和管理流门不处于同一信息平台上。信息在不同平台

5、间传递容程的规范下，被审计单位信息以会计账册或文件资料易出现信息传递不及时、传递中各层级对信息内容理形式为载体，以基本相同的会计核算规范或行政、合同解出现偏差和信息含量层层递减的现象，信息传递的行文规范反映各自相同性质的内容，特别是在信息化“纠偏”管理弱，上下级审计部门信息不对称。上级审计发展的时代，被审计单位的会计核算和业务管理已基部门掌握审计政策标准，但对被审计单位和各审计组本实现了信息化，采用的信息管理软件、数据管理方式的具体信息了解不够，而各级审计组更了解被审计单趋于统一。位信息，但不同审计组按各自

6、理解的审计政策标准执因此在同一审计项目中，各审计组取得审计信息行，容易出现各审计组的审计标准不统一、揭示问题不内容千差万别，但审计信息范围、来源渠道、信息格式l【15】l与载体是大致相同的，具有同一性。首先审计部门产生审计证据，得出审计结论，制作审计工作底稿。审计疑的信息具有天然的同一性，其次同一项目收集的被审点分点核实首先要保证审计疑点发布的明晰性。审计计单位信息也具有同一性，如地方政府性债务审计项项目办公室层面和各审计组层面分析发现的审计疑点目，审计人员对从财政部门取得的财政收支数据、从行在同一信息数据

7、平台发布，发布疑点信息，除发布疑点政事业单位取得的财务数据、从政府相关部门取得的直接信息外，还应对分析审计疑点的审计思路、数据来债务管理业务数据进行审计；社保审计项目，审计人员源等进行必要的介绍，特别是涉及全局性和关键性的对从财政部门、社保部门取得的相关社会保障财务收审计事项或审计问题更应加以明确，使广大审计人员支数据和业务数据进行审计；土地审计项目，审计人员能更有针对性实施审计程序，获取充分、适当的审计证对从财政部门、土地管理部门取得的土地收支数据和据。审计疑点分点核实还要求审计人员真实、完整作出业务管理

8、数据进行审计。审计工作底稿，并将相关内容及时在信息数据平台上发布，便于上级审计部门的指导、监督和项目审理人及三、审计实施中项目信息数据平台运用的设想时进行现场审理。利用同一项目信息数据平台，可以有效地对被审计单位信息数据进行分散收集、统一汇总、联动分析、四、审计项目信息数据平台管理的几个关键分点核实的信息数据审计流程，从而更有效利用审计一是防止信息数据不必要扩散，保证项目信息数资源。据平台安全运行。一是数据分散收