大数据环境下审计方法创新的探索

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1、大数据环境下审计方法创新的探索    [摘要]大数据的出现为审计事业提出了挑战又带来了机会,如何利用大数据给更好的为审计服务,需要探索和更新审计技术与方法,不断地调整和创新审计思路。文章通过具体案例,分析大数据审计与传统审计的区别,论证大数据审计的优势,并为大数据环境下审计方法的改进提出建议。下载论文网  [关键词]大数据;审计;技术方法;改进建议  doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2017.23.034  [中图分类号] [文献标识码]A[文章编号]1673-0194(2017)23

2、-0057-02  0引言  在科学技术日新月异的今天,信息产业迅速崛起,各种先进技术如云计算、物联网、互联网等取得了长足的进步,与此同时,在各个领域、各个行业,大数据的应用日渐广泛。对于审计工作来说,海量数据信息不仅促进了理念的创新,还推动了思路的拓展,在带来新的机会的同时,也带来了前所未有的挑战。在新的时代背景下,大数据审计模式必将成为审计发展的主流方向。  因此本文主要通过具体案例分析介绍大数据审计环境下,审计方法和路径相比于传统审计情况下的优势和改进,分析大数据模式下为审计工作提供的机会和进步空间,有的

3、放矢,就大数据环境下审计方法的改进提出建议。  1大数据审计背景及定义  在物、机、人三者间产生的,无法通过传统手段直接获取的各种非结构化、半结构化、结构化网络数据,统称为大数据,其优点主要表现为高速化、多样化、大量化。与抽样调查分析不同的是,这种模式能同时整理、读取所需的全部数据。  从审计的视角出发,通常情况下,在制定决策时,为确保所做决策的合理性,并对决策程序予以改进,有必要搜集详实的客观数据。而得益于所掌握的海量数据,大数据模式能够为决策提供更加充分的数据依据,确保决策的顺利进行。  2传统审计方法与大

4、数据审计方法的对比分析  本课题以在分析中国石油天然气集团公司2012年财务报告时,国家审计署提出的问题为基础,结合在审计工作方面,该公司当前的状况,对大数据审计模式与传统审计方法的区别和优势,进行了详细的论述,为提出大数据审计方法的改进建议提供基础。  传统审计模式的缺陷  传统审计模式下存在抽样风险  抽样是以少于所有样本数量的项目为对象实施审计程序,达到以相同概率抽取所有抽样单元目的的整个过程,抽样的整体结果一般以样本审计结果为基准。相比于整体审计结果,样本审计的结论有所偏差的可能性,通常被称为抽样风险。

5、尽管调整样本方法、规模,能够在一定程度上对抽样风险进行控制,但受自身局限性的影响,抽样必然伴随着风险,审计结论也极有可能因此失真。  相关数据表明,中石油在2006年即已拥有两万座左右特许及自营加油站,后期通过收购合并了更多数量的加油站。在进行升级的过程中,事务所难以对各个加油站进行审查,不得不通过抽样法,来处理这么庞大的数据。根据抽样结果,在该公司旗下的所有加油站中,占比%的63座存在证照不齐的情况,几乎无法通过抽样查出。这就导致该公司的违法违纪行为延后六年才被发现,造成未能第一时间加以矫正的局面。  传统审

6、计模式下无法充分利用外部数据  作为一种监督活动,审计的进行必须建立在证据充分的基础上。一般来说,证据主要由外部证据、内部证据两部分构成,其中,前者的获得难度较大,后者的获取相对容易。其原因在于:①出于遵守保密原则要求及对隐私加以保护的考虑,第三方的数据很难轻易公开,难以获得第三方的配合。②在外部数据数量庞大的情况下,准确筛选有利于审计工作的信息并非易事。  在审计时,审计人员一般先要求被审单位提供决策资料、财务数据、业务信息等,然后分析风险点,找出线索,作出假设后继续调查,最终验证假设得出结论。  传统审计模

7、式下审计受时间地点限制  传统审计的方法主要有查阅资料、询问谈话、现场调查调取相关资料等,这些手段都很耗时,需要验证的事实很多,审计时间通常较紧张。此外,审计工作的推进也需兼顾被审计对象的上班时间,如此一来,审计的效率性、灵活性、自由性就会受到各方面的限制。  部分集团公司在国内多个地区设有分支机构,或有往来单位在其他区域的情况,因此,审计工作者需前往外地收集证据,这一过程极易造成物力、人力的大量消耗,此外还有可能因不了解当地的环境,给审计的效率、质量带来负面影响。  大?稻萆蠹频奶氐?  审计工作者通过对大数

8、据资源的整合,采取大数据的技术手段,对被审计对象和大数据间的关系进行分析,从而对被审单位经营行为是否符合规定及法律加以检验的一系列环节,即所谓大数据审计模式。  大数据审计模式下能推动全覆盖审计  大数据模式下不需要再进行数据抽样,能够在提高结果准确性的同时,将审计风险控制在最低限度。以大数据为依托,中石油可在数据库中存储全部收购信息的数据,利用相应的数据库语言,能够非常便捷地提取所有

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