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大數據分析在內部審計的應用
本文通過闡述"大數據"定義及其特點,結合大數據優勢與內部審計特點,分析大數據時代內部審計將面臨的挑戰與機遇,探索"大數據"環境中內部審計的應對策略,嘗試構建內部審計"大數據"應用平臺。下面是小編搜集整理的大數據分析在內部審計的應用的論文范文，歡迎大家閱讀參考。
摘要：隨著社會經濟的疾速開展，國度對國有企業的監管力度逐年增強，依法治企要求也更嚴厲，轉變審計方式火燒眉毛。以古代化智能技術爲主的大數據剖析方式開端使用于各行各業，傳統的數據搜集、存儲、計算方式曾經逐步被取代。外部審計作爲企業任務管理與剖析的重要組成局部之一，堅持大數據的運用也成了大勢所趨。與以往的審計形式不同，大數據推進了審計進程的速度，完成了審計內容、審計思想、審計目的以及技術剖析的全方位優化，將驗證性剖析變爲了發掘性剖析，完成了單機審計向大數據智能化手腕的演化，并把審計方式變爲了風險預警審核，有助于在風險發作之前就做好預測與判別。當然，由于技術的局限性以及固有理念的制約，大數據剖析在實踐審計使用中還不夠普遍，缺乏既熟習專業又熟習零碎開發的復合型人才，數據搜集和專業剖析的寬度和深度還存在一定局限，在新的外部審計形式與大數據的結合下，審計效率亟待增強。基于這樣的狀況，本文就對大數據剖析停止深化討論，施行跟蹤審計，深化發掘數據剖析提供的信息，并堅持多范疇數據的交融使用，實在彰顯大數據剖析在外部審計使用中的作用和劣勢。
關鍵詞：大數據剖析;外部審計使用
近年來，大數據使用愈加普遍，它改動了固有的數據剖析方式，將企業運營以及與之相關聯的企業和客戶信息停止搜集和剖析，經過新的思想處置數據與技術的難題。據調查顯示，目前我國很多優秀企業都將大數據作爲新一輪經濟增長點，從2012年開端就完成了繼續增長，成了企業市場運營的宏大材料庫，進步了企業的全體技術程度和競爭才能。詳細而言，大數據剖析是一種可以從各類信息中疾速提取有用數據的一種新技術，對外部審計任務來說具有的意義顯而易見。上面就從大數據剖析給外部審計帶來的機遇和應戰動手，從實踐動身做好使用性審計，帶動審計任務發作質的飛躍。
一、大數據剖析給外部審計任務帶來的機遇和應戰
(1)審計目的信息化技術運用的初期，外部審計任務依賴計算機技術，可以經過對數據的察看和剖析找到審計中存在的成績，爲詳細任務的展開提供參考。大數據剖析技術的使用則將審計任務帶到了新的高度，它不只可以發現成績，還可以對風險停止評價，對效益停止剖析，及時發現審計任務中存在的成績，降低外部控制風險，爲企業開展做出預測性考慮。
(2)審計內容數字是傳統外部審計任務參考的重點，包括營業支出、費用收入、稅收狀況等等。大數據剖析則打破了原來數字化的限制，根本外延和審計的內容不時向內涵展，打破了傳統數據構造化的款式缺乏，在不同的工夫范圍內可以生成復雜多變的數據，其中包括文本、音頻、視頻、xml等，構建出了審計的平面化辦法。
(3)剖析技術大數據剖析與外部審計使用的結合，最大的改動就在于技術的更新，大數據剖析可以完成大數字的整合，從五大技術方面停止了完善。即可視化剖析、數據發掘算法、預測性剖析、語義引擎和數據質量與管理。這些新技術可以經過規范化的方式，樹立數據新模型，提取隱藏起來的外部審計信息，應用圖表展現數據剖析的全進程，并做出前瞻性的判別，從而進步數據的剖析精確性。
二、大數據剖析外部審計的方式
首先，數據驗證性剖析朝著數據發掘性剖析轉變。即由原來的多維剖析驗證數據變爲發掘性技術的運用，將數據倉庫和模型構建起來，做好聚類剖析，找到規律性內容，并提取關聯性數據。例如，在電力審計進程中，可以樹立起專門的數據材料庫，找到電力運用的詳細數據，剖析用電狀況。其次，審計方式由預先發現成績變爲風險預警。企業運營難免會遇到各種風險，對市場情勢停止剖析，將能夠存在的危機控制在萌芽階段，是大數據剖析有別于傳統剖析形式最大的特點。另外，大數據剖析可以晚期關注經濟運轉狀況，開掘數據敏理性動搖，并集合社保審計、債權數據、經濟微觀運轉數據，完成信息庫的穿插運用，提升數據剖析程度和審計才能。最初，單機審計向云審計辦法的轉變。云審計是基于云數據庫設立的數據平臺，它依托的是中心統計剖析，經過網絡與“云”的對接，對審計效果停止共享。與此同時，在大數據剖析云計算施行的進程中，必需堅持技術的創新與開展，樹立預算、財務、執政一體化戰略，設立專門的數據平臺，進步信息化技術審核的質量，做好微觀剖析。
三、大數據剖析在外部審計中的使用
大數據剖析與外部審計的綜合使用是信息時代技術演化的老手段，在與外部審計結合運用的進程中必需堅持片面化運用，從制度流程、機構人員、審計業務以及技術上做好配合，片面推行新的審計辦法。
(1)創新大數據任務形式創新是提高的源泉，大數據剖析的推行，與外部審計任務的結合，都必需堅持創新準繩，對預算執行審計有一個片面的看法。傳統的孤立審計已不順應大數據審計的要求，需求打破部門之間的界線，以審計項目爲管理主線，成立大審計組，停止扁平化管理。結合各預算部門的財務數據，發現能否存在預算項目在連年結轉的狀況下依然布置新增預算、形成資金閑置的成績。經過對數據停止微觀全體剖析，發現能否存在預算執行效率不高、分配下達預算不及時、撥付轉移領取資金超期等狀況。
(2)完善跟蹤審計方式經過建立審計數據綜合剖析平臺，搭建關系國計民生的重點行業聯網審計零碎，用Hadoop等專業工具處置半構造化、非構造化數據，標準高效地聚集和處置大規模數據信息。例如，在地稅審計中，可應用地稅聯網審計零碎，集中停止全省地稅數據整理剖析，探究“數據集中采集、集中一致剖析、疑點散布落實、資源充沛共享”的大數據審計形式，完成全省聯動審計。此外，還要對資金分配構造、資金運用流向、資金管理狀況停止總體剖析，片面反映預算執行全體狀況，完成對預算單位的審計監視全掩蓋。
(3)完成少數據交融，落實經濟責任審計運用關聯剖析，找出數據間的互相聯絡，剖析關聯規則，發現異常聯絡和異常數據，尋覓審計疑點。在經濟責任審計中，可應用財政、稅務、社保、培訓等數據在橫向和縱向之間都做好關聯性研討，做好數據的片面跟蹤剖析，施行和推行經濟責任審計形式，進步審計效率。另外，在深化發掘數據進程中，還要應用數據倉庫和模型剖析統計數據變化信息，剖析關聯性內容，對體制機制性成績展開研討，發掘行業性和趨向性成績。
四、完畢語
綜上所述，大數據技術的開展對審計任務提出了新的、更高的要求，也爲審計提供了新的工具。傳統的大數據剖析與外部審計任務的結合不夠嚴密，技術使用不夠突出，且人才缺失�；诖髷祿饰龅男聽顩r，外部審計任務必需從數據、資源、人才方面逐漸積聚資源，創新大數據剖析的思緒和形式，研討技術開展的狀況，并樹立掩蓋公司業務流程的審計信息化管理零碎，使公司各業務線在一致、通明、規范的審計監控下陽光運轉，確保大數據在外部審計中的高效使用。
參考文獻：
[1]王磊.數據發掘技術在保險公司外部審計中的運用研討[D].山東財經大學,2015.
[2]梁秀根,黃鄧秋,蔡赟,魏連濤,梁國平.繼續審計結合數據發掘技術在外部審計中的探求和使用[A].全國際部審計實際研討優秀論文集(2013)[C].2014:10.
[3]荀大志,王文勝,毛勇,丁文,劉睿,鄭磊,孟令謙,付苓.商業銀行信息化外部審計開展途徑討論[A].全國際部審計實際研討優秀論文集(2013)[C].2014:12.
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