大数据监督在审计的应用探讨.doc

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1、大数据监督在审计的应用探讨摘要:以销售企业为例，浅析如何运用大数据思维和技术方法优化目前审计体系，完善系统功能，将工作重心从事后审计转移到事前预防及过程控制上。通过实现大数据对系统的自动分析及对风险的自动预警功能，有效解决风险管控问题，为销售企业降低监管成本，提高审计覆盖面进行有益尝试。关键词:大数据;审计监管;体系构建随着成品油销售企业业务的扩展及规模的扩大，企业需要建立内控制度加强风险管理。风险管理有助于减少决策错误、避免损失、提高企业附加价值。审计是风险管理的手段之一。审计模式的发展大致可以分为四个阶段：账项基础审计阶段、制度基础审计阶段、风险基础审计阶段、

2、风险导向审计阶段。目前销售公司推行的内控导向审计注重对企业现存内控制度的剖析和对财务报表的分析。内控导向审计较账项基础审计提高了审计效率，节约了审计时间和成本。但由于审计人员对委托单位内部控制的评价可能存在较主观或随意性，这种审计模式很难有效制约误报、舞弊、决策失败等情况，审计结论的可信性受到影响。大数据分析为企业内控工作带来新的机遇和挑战。大数据的特点是对所有数据而不是随机样本进行分析，既有精确性又有混杂性。在审计工作中应探索和尝试引进大数据监督，利用大数据的分析帮助实现销售各环节、各过程的事前控制以及过程监督，从而最终实现企业风险可控、执行有效的目的，提升企业

3、的竞争力。1企业内部审计存在问题5学海无涯1.1企业缺乏对内控建设的重要性认识。成品油销售行业属于传统行业，一些旧有管理方法仍在沿用，过度强调销售业绩的考核体系导致销售企业内部普遍对内控制度的重要性认识不够。员工往往只注重销售业务的发展，缺乏学习内控知识的主动性。特别在一些基层库站，员工认为内控制度是为了应付检查，内控制度建设流于形式。1.2执行中面临的困难。（1）当前销售企业二级单位内部审计的内控人员都是兼职，专项审计多由外聘会计师事务所完成。近年来，公司层面统一组织的审计项目激增，兼职人员很难实现审计监督全覆盖和系统化的目标。随着业务的不断发展，以审计、财会专

4、业为主的审计人员的知识结构需要不断更新，而公司对兼职人员定期组织相关业务培训有一定困难。在现有内审体系之下，内审资源不足与内审任务不断增长的矛盾将会长期存在。（2）有些已经形成的问题由来已久，要查清问题的来龙去脉，必须对海量数据进行倒查，工作量大且耗时费力。如果原始数据缺失会进一步加大工作难度。需要异地取证的审计工作，更要消耗大量的人力物力。（3）由于审计人员对环境的不熟悉会影响审计质量，受审人员的配合程度也影响审计效果。同一问题可能由于审计人员的不同而得出的结论不同，内审权威性、公正性都会受到质疑。1.3事后审计和重复审核存在弊端。目前的审计是对已存在的问题进行

5、查处和修补，还未能发挥内部审计的预防功能，无法对潜在的风险及时干预和及时纠错。例如周期性审计、离任审计等大多是进行事后审计；审计任务主要关注被审计单位是否违反销售纪律，账务处理是否正确等常规问题；审计目标是查错防弊，纠正已发生的违规违纪问题。另外，存在直接责任人或主要责任人本身责任心不强、业务不熟悉甚至直接参与到舞弊事件中现象，导致问题无法及时暴露，往往仅以单纯的业绩考核及行政处分盖棺定论。事后审计时风险已经发生、损失已经形成，类似问题屡犯屡查，屡查屡犯，造成的经济损失难以挽回。企业的财务检查、内控测试及审计有重复交叉部分，增加了基层的负担。基层员工对各种检查的抵

6、触情绪也导致审核效率、权威性、公正性降低。2大数据监督与审计5学海无涯2.1大数据对审计工作的影响。新型内控制度的建立能够保证销售企业整体运行的全过程受控，提高整体的经济效益。大数据的新思维、新技术和方法给企业内部审计带来了深远的影响，主要表现在以下几个方面：（1）从抽样变为“全样本”分析抽样分析往往会遗漏关键的审计节点和证据，通过大数据“全样本”分析可以补足这一短板。（2）从财务领域延伸至相关各领域大数据的出现颠覆了现行内部审计管理的理念和模式。内部审计将不再局限于传统的财务领域，而是向地产、销售、采购、人力资源等多个领域延伸和渗透。大数据提供的基本证据支持将对

7、今后企业的经营决策发挥重要的指导作用。（3）从传统审计转向大数据审计模式大数据审计模式可以利用条件查询锁定审计的重点方向；通过新的审计手段和审计方式，拓宽审计视野；利用大数据建立内控制度有利于单位整体运行的透明化；大数据监督能有效展示全体销售人员的工作情况、工作结果。（4）从定期审计向持续审计发展定期审计是“局部审计”。持续审计是在事项发生的同时或在事项发生后的较短时间内，通过系统查询结果，由内控专员到现场对与事项真相进行调查，并及时将审计结果公布于内控平台，更有实效性。以大数据为依托的持续性审计具有报告时隔短、审计范围广、追踪事件及时、风险控制强等优点。（5）从

8、人工判定到