内部控制对会计风险防范方法探究

内部控制对会计风险防范方法探究

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1、内部控制对会计风险防范方法探究摘要:自上个世纪八十年代网络进入我国以来,在我国以迅猛之势发展为网络、通讯、信息处理、人工智能和多媒体等产业的核心技术,强烈冲击着我国传统经营管理模式,严重影响着各个企业的外部经济环境和内部管理控制。会计作为企业管理中的重中之重,难免受到网络技术的影响。在本文中,笔者首先分析了在网络环境下会计的内部控制所呈现的特点,在此基础上分析了会计内部控制所面临的新风险,最后提出了在网络环境中,如何以内部控制来防范会计风险的方法措施。关键词:网络;会计;风险;特点;内部控制;措施一、网络环境下会计内部控制的特点在内部控制措施方面检查内部、核对总账或

2、者明细账的科目汇总表的编制、凭证汇总表的编制、失算平衡表的编制等在传统手工会计下的内部控制措施,在网络环境中已经不再适用了。由于具有高速性、稳定性的计算机,不论是在逻辑判断方面还是在逻辑分析方面的能力都十分强,因而通过网络可以保证会计数据共享的实现,从而改变了会计内部控制的措施。也就是说,在所应用的财务会计软件的程序无误的前提下,加工整理正确录入数据库的财务会计凭证数据这一过程中出现失误的概率几乎为零。检验凭证的借贷平衡性;检查余额、发生额的平衡性、核对各核算子系统之间的数据、检查报表数据的勾稽关系等在手工会计下不可缺少的内部控制措施,在网络环境下已经由人工操作转化

3、为会计软件实施。2•在内部控制范围方面会计工作的内容在计算机和网络技术引入后有所增加,从而扩大了会计内部控制的范围。主要为以下几方面:分析计算机硬件;编程计算机软件;计算机维护人员的工作范围;计算机操作人员的工作范围;保护计算机会计信息的安全;定义、制定和授权计算机操作人员、网络系统管理人员、网络系统维护人员的工作;等。3.在内部控制的重点方面原始数据输入计算机、会计信息的输出、人机交互处理、计算机系统之间的连接等是在网络环境下会计内部控制的重点。4•在内部控制组织方面相比于传统电子数据处理系统,在网络环境下,电子数据是各个子系统之间数据进行的主要形式,从而使企业内

4、各核算部门问数据的一致性程度和数据的传输速度,因为企业的会计核算都被集中在一个数据处理系统之内。在网络会计信息系统内部控制中,组织控制起着基础作用和保障作用,一些新的以组织控制措施为主的一般控制和以计算机控制程序为主的系统控制成为会计内部控制的主要成分,从而会计信息的正确性提供保障。二、网络环境下会计内部控制面临的新风险潜在的风险会由于授权方式的改变而产生人,是完成企业监督的主体。然而在网络环境下,为了保证财务信息的开放性和保密性,通常设置一定的口令或密码来保护各类人员权限内的工作,例如系统程序员、系统操作员等。但是,无论从工作态度、责任性方面,还是从业务水平方面来

5、看,都存在或多或少的差异,如果系统操作人员缺乏正确的职业得到,对其他工作人员的饿口令或密码擅自改变,必然会导致网络系统管理的混乱,从而使会计信息面临巨大的风险。2•存在于计算机会计内部控制程序质量方面的风险会计信息系统中运行程序的质量对网络环境下内部控制的有效性起着决定性的作用。系统的安全直接受到这些应用程序中存在漏洞与否的影响。稳定性和正确性是财务如见所带来的风险的主要体现。首先,预算过程和结果在财务软件运行过程中具有不可观测性,而白雾软件的正确性和处理的及时性对最终成果的正确性起着相当大程度的决定性。其次,会计信息系统中运行的应用程序的质量在很大程度上决定着网络

6、环境下内部控制的有效性,也就是说如果有严重的漏洞存在于应用程序中,势必会导致系统安全受到严重的危害,因为同一种差错发生的反复性会由于嵌入财务软件的内部控制程序而导致。3•会计信息的安全性会在原始凭证的数字化过程中受到威胁在一些单位中,记账凭证、会计账簿、会计报表等原始凭证在飞速发展的网络技术的影响下已经以数据形式存储在磁性介质上,也就是说被数据化和电子化,然而篡改和伪造这些物质凭证是极为容易且不易被发现的,因为,这种方式使纸质原始凭证所具有的较强的控制功能被弱化了,从而对内部控制提出了更高的要求。同时,这种磁性介质对存储的环境要求也十分高,并极易被损害、极难修复,进

7、一步加大了数据化信息丢失或损坏的风险。4•会计信息失真的风险在开放的网络环境中加大了开放性是网络环境一个最大的特点,也就是说,在理论上一切信息都有被访问到的可能性,同时,在企业集团内会计信息是共享的,换句话说,在集团内部任何人都可以访问到会计信息,极易导致会计信息失真。另外,在非物理断开企业内部网络与互联网之间的连接,网络环境下的会计信息系统很容易遭到黑客或者病毒的访问攻击,从而使企业遭受巨大的损失。此外,企业必须加强持续地对风险的评估,对风险、与风险变化相关的各种信息及时进行收集,对风险数据可进行定期或不定期的更新和维护,从而提供充分、有效的数据支持给风险评估

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