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大数据对审计事情的影响

发布时间:2020-05-20 01:06:01 文章来源:未来智讯    
    大数据对审计事情的影响作者:未知   [提纲] 大数据应用于审计事情既相符国度的成长战略也相符审计事情自身成长的必要。促成基于大数据的审计信息化建设是应对将来种种挑衅及兑现审计全笼盖的必由之路。大数据对审计事情的影响不容小觑,应从审计理论立异、审计功令修订、审计经管进级等方面入手,应对大数据对审计事情的影响。
   关头词:大数据;审计事情;影响
   本文为2018年度韶关学院校级科研项目:“‘互联网+’时代韶关高校校园文化建设切磋——以韶关学院为例”阶段性成果
   中图分类号:F239 文献标识码:A
   收录日期:2019年2月19日
   2008年8月,大数据这一名词被初次提议,直到今朝理论界与学术界仍未对大数据这一名词作出权势巨子的界定。只是我们能够参考麦肯锡全球切磋所对大数据观念的评释,即大数据是指一种规模庞大的数据聚集,其规模远远跨越了传统数据库软件在猎取、储存、经管和剖析等方面处置才力。大数据具有数据规模巨大、数据传输速率快、数据类型多样及价值密度低等典型特性。
   一、大数据审计是大势所趋
   2014年12月,为索求在审计实践中大数据技艺的运用路子,国务院颁布了《国务院关于增强审计事情的定见》。2015年12月,中共中间办公厅和国务院办公厅结合印发的《关于完善审计轨制若干重大问题的框架定见》,分明要求构建大数据审计事情模式。2017年1月召开的全国审计事情会议指出要积极促成大数据审计。2018年2月,为增强对经济的监测、展望、预警才力,倡导综合行使大数据等技艺手腕,从中间层面颁布了《中共中间关于强化党和国度机构鼎新的决意》。大数据应用于审计事情既相符国度的成长战略也是相符审计事情自身成长的必要。促成基于大数据的审计信息化建设是应对将来种种挑衅及兑现审计全笼盖的必由之路。
   二、大数据对审计事情的影响
   (一)数据采集方面。数据采集是审计事情的第一步。大数据配景下的数据采集事情有跨范畴、跨行业、跨层级等特性,确定数据采集局限和雄厚数据猎取体式格局就成了这一程序的关头。
   1、确定数据采集局限。传统的审计数据首要采集于被审计单元的财政、交易和经管等数据。大数据配景下审计数据的采集局限被极大的放大,除传统数据采集局限外,非布局化数据、互联网数据以致将来物联网主动天生的数据等都成为了大数据审计的数据采集局限。只是,对云云巨大的数据进行所有采集不仅会导致数据采集、处置、存储等成本的剧增却又无太大现实价值,还会导致因为信息过载而带来错误指引等副作用。
   2、雄厚数据猎取体式格局。传统的审计数据猎取体式格局首要是由被审计单元报送,虽然这种数据猎取体式格局简略易行,可是也导致猎取的数据在时间上具有滞后性。为了征服传统审计数据被迫猎取体式格局的坏处,大数据配景下的数据猎取体式格局,能够在传统审计数据被迫猎取体式格局的根本上,借助互联网爬虫技艺等进行数据的自动猎取,如许既能够填补猎取数占有时间滞后性的缺陷,又能够与传统猎取体式格局下的数据进行对照,提高数据的正确性。
   (二)数据处置方面。類型多样的审计大数据导致数据处置难度大增,大数据审计务必解决数据不规范同一、禁绝确完整等数据质量问题。
   1、设立行业数据尺度。因为汗青和实际的各种缘故,各异范畴、各异行业的数据尺度千差万别,更有甚者统一范畴、统一行业、各异期间的数据尺度也有着较大的差别,使得在大数据配景下的数据处置异常坚苦。要兑现大数据配景下的审计全笼盖,就务必解决数据尺度不同一的问题。是以,应议决同一规划,设立既餍足各行业自身审计必要的,又有利于跨行业数据联系的行业数据尺度。
   2、索求数据转换机制。在行业数据尺度设立之前形成的审计数据以及在行业数据尺度不老练的初期形成的审计数据都必要进行数据的清算和转换,这一事情量是庞大且纷乱的,单单依赖审计主体进行有关数据的清算和转换是不实际的。索求并设立一套老练适用的数据转换机制,是解决这一问题的必由之路。即被审计单元议决这套数据转换机制自行进行审计数据的清算和转换,并向审计主体供给相符行业数据尺度的审计数据。
   (三)数据存储方面。大数据配景下,跟着海量数据的采集与处置,数据的存储需求剧增,这也引发了一系列的问题,如存储空间有限、服务器领受处置数据过多等。
   1、建设审计数据中心。为解决大数据审计对数据的存储需求,应议决整体设计建设基于大数据存储经管技艺的审计数据中心。该中心不单必要像其他海量存储体系一样,在体系层面具备可扩展性、强本能和低运营成本等特征,还必要在数据层面餍足审计大数据动态性、纷乱性和不确定性等特性。
   2、设立数据分类机制。大量终端联贯到服务器,同时向服务器上传海量数据,对服务器的数据处置和记载才力是极大的磨练,为此能够引入数据分类机制并联合优先级处置一同使用。如可将设备状况数据、监控数据、正常操作数据和很是操作数据等各设为一类,将这些各异种别的数据按严重水平列入优先级行列步队中进行依次处置。
   (四)数据剖析方面。审计业内以为交织融合和智能发掘是大数据剖析的典型特点,全维化和智能化是大数据审计剖析的性子。
   1、无界限全维化剖析。大数据的海量存储使得跨范畴、跨行业、跨层级等的无界限审计全维化剖析有了兑现的根本。审计主体应充分行使大数据剖析的上风,议决对与重点范畴、重点行业、严重层级的审计对象的数据进行联系性全维化剖析,以点带面,点面联合地完成审计数据剖析事情。
   2、立异数据剖析技艺。审计剖析要领立异是审计大数据剖析的实际必要。审计剖析技艺正从传统而简略地汇总和统计向行使种种大数据技艺成长。数据发掘技艺、可视化剖析技艺、智能进修算法等大数据剖析技艺运用于大数据审计剖析的案例层出不穷。固然,今朝因为处于审计大数据剖析的低级阶段,审计大数据剖析的深度和广度还必要进一步提高。
          (五)数据安好方面。审计大数据为审计事情供给了更广和更深的数据根本,但也同时发生了加倍严格的数据安好危害,是以大数据对审计事情而言是一把“双刃剑”。
   1、数据采集危害。数据的真正性决意了数据的价值和生命力。数据采集危害首要源于大数据的“混乱无章”和“含糊其词”,这就必要审计主体在数据采集这一步把好关,做好对种种布局化数据和非布局化数据的甄别筛选。
   2、数据处置危害。大数据的上风在于数据类型的雄厚多样,但为了审计事情的必要务必对数据进行同一化、规范化和尺度化的处置。对审计大数据的这种处置,虽然有利于大数据审计事情的开展,但也损失了大数据中存在的个性化目标,无法保持大数据的“微面目面貌”,轻易错失“井蛙之见”的时机。
   3、数据存储危害。大数据的安好存储和便当使用之间的关系就仿佛是针尖对麦芒。为了保险数据的安好,务必为数据加许多的“锁”,配置许多的使用限定,但为了提高数据的使用效果又必要为数据者配上“钥匙”和添加权限。是以,均衡存储安好和使用便当两种的措施也就成了数据储存危害巨细的权衡目标。
   4、数据剖析危害。大数据为审计数据剖析供给了更多的素材,便于审计职员依据充分的数据支持对审计对象进行画像。只是,也正由于大數据的数据价值密度低、数据作梗性强等固有危害,这种信息过载表象轻易使审计职员无所适从,甚至误导审计职员的数据剖析偏向,从而导致“失之毫厘,差之千里”的数据剖析危害的发生。
   三、应对大数据对审计事情影响的措施
   大数据对审计事情的影响不容小觑,应从审计理论立异、审计功令修订、审计经管进级三个方面入手应对大数据对审计事情的影响。
   (一)审计理论立异
   1、抓大不放小,力争锱铢必较。传统审计理论限于样本数和周全审计成本等缘故,一般遵照大数原理,首要接纳抽样审计有关要领,最后按照并非十分切确的了局得出审计结论。大数据审计为周全审计供给了数据和技艺根本,在涉及重点范畴、重点行业或严重层级审计事情时,能够议决大数据审计要领,不放过任何“蛛丝马迹”,做到从大处着眼,从小处着手。
   2、简约不简略,保持个性特性。传统审计理论限于篇幅和固有格局等缘故,在供给审计结论时首要亮相的都是“格局条目”,表述较为简略,无法为审计结论使用者供给被审计单元的“微心情”。大数据审计能够在传统审计结论的根本上,议决附注或其他技艺手腕为审计结论使用者供给具体的数据或目标,为审计结论使用者供给加倍有力度的决议计划参考。
   (二)审计功令修订
   1、完善不完全,留出必然余地。审计功令修订是大数据审计正当性和公道性的保证。审计功令的修订完善,应与时俱进,吸收进步前辈的审计理论和审计技艺,使审计功令能够有用保险大数据审计的开展。与此同时,审计功令的修订完善又要幸免面面俱到,幸免成为大数据审计进一步成长的窒碍。
   2、严肃不峻厉,保险成长活力。审计功令的修订十分严肃和严重,应充分思虑并保险审计各关系人的正当权柄。同时,因为大数据审计是一个新闹事物,审计功令修订应首要以激劝和保险大数据审计成长为偏向,幸免在审计功令修订时对大数据审计过于峻厉,使戴上“紧箍咒”的大数据审计失去成长的活力。
   (三)审计经管进级
   1、依赖不依靠,着重人机协作。大数据配景下的审计经管,能够说既简略又纷乱。简略在于大数据审计更多依赖大数据技艺进行审计数据的采集、处置、存储和剖析,削减了审计职员的事情量,削减了人造干涉干与的危害;纷乱在于大数据审计因为较多依赖大数据技艺,出现在审计职员面前的首要是颠末处置后的最后数据和目标,一旦大数据技艺呈现误操作某人为调解大数据审计有关配置,就会导致大数据审计的失败。是以,对大数据审计的经管应保留审计事情中应有的小心和职业判别,幸免盲目依靠大数据技艺。
   2、负责不较真,做到张弛有度。大数据审计为“切确审计”供给了可能,对大数据审计的经管也就要求加倍详尽和负责,不许可放过藐小的偏差,但这并不料味着大数据审计的经管“唯数字论”,变得冷飕飕。大数据审计的经管应幸免对单一数据“较真”,由于大数据配景下的数据,既有可能是被审计单元的现实数据,也可能是工资“缔造”的数据。
  首要参考文献:
  [1]刘洋.大数据时代的信息化审计切磋[J].经济切磋导刊,2019(1).
  [2]刘星,牛艳芳,唐志豪.关于促成大数据审计事情的几点思索[J].审计切磋,2016(5).
  [3]章轲,张冬霁,梁轩瑞,李朝旗.大数据审计中要做到的“三个控制”[J].审计切磋,2018(5).
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