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大数据时代下的审计工作研究

2020-11-28武丽娟

大众投资指南 2020年4期
关键词:审计工作经营时代

武丽娟

(西安大汉上林苑实业有限责任公司,陕西 西安 710061)

随着信息化技术水平的提高,物联网、云计算、和移动互联网的不断演进与发展,数据信息的规模将更加庞大,信息更新及传播的速度将更快,使大数据资产的价值愈加重要。在大数据推动下,虚拟服务、协同创造等新型应用模式应运而生,持续推动着人类创造及利用信息的深度与广度。在大数据背景下,呈现出的数据类型也将更多,每个人都将成为信息的制造者与传播者,审计技术无疑会发生巨大乃至颠覆性的变革。如何抓住大数据时代带来的挑战与机遇,降低审计失败风险,提高审计工作质量,已成为审计行业必须面临的新型课题。

一、大数据时代对审计工作的影响

大数据时代的来临,使审计工作从审计方法、审计方式及审计成果的运用等方面,都带来了前所未有的改变与挑战,需要审计人员能够紧跟形势,与时俱进调整自己的思维方式,要能通过大量数据的分析,透视和管理数据,找出数据之间的相关性,发现数据的可疑点,提高对风险问题的研判力,提高对数据的可用性价值,从而辨识出对各种审计决策有价值的数据信息。大数据对审计工作的影响主要有:

(一)对审计方法的影响

长期以来的传统审计所采用的审计方法主要是采取审计函证、实物盘点、观察分析、抽样检查的鞥审计抽样技术,通过随机抽样,通过较小的审计成本获得审计结论,虽提高了审计效率,但也存在审计抽样本身存在的风险。随着大数据时代的到来,传统的审计方法已远远不能满足审计工作的要求,主要是由于抽样选取的有限数据具有很大的局限性,不能够发现及揭示出企业内部存在的对财务报告有影响的重大舞弊行为,会影响整体判断。并且在企业内部控制工作中,原有传统的审计方法已经不能够覆盖各行各业,譬如对于一些特殊的行业,如网络公司、金融小微企业,无法用传统方法实施审计。随着大数据的广泛运用,审计抽样系统将越来越智能化、系统化,对庞杂的数据库通过分门别类的系统分析,提高数据的实用性和效率性,通过庞杂、精密的数字计算与精密分析,深度挖掘具有某种特征的数据信息,从而缩小审计范围,达到提高审计效率,降低审计成本的目的。通过利用已事先计划好的交易规则,对被审计单位的经营风险进行预测,判断被审单位的审计重要性水平,确定审计工作中的重点难点,从而提高审计工作的效率性及准确性。

(二)对审计方式的影响

传统的审计方式,系事后审计,主要针对的是经济责任审计或财务报表审计,多采用阶段性或周期性的方式,如年报审计或离任审计,多采用审计抽样方法,在有限的审计资料中,做出审计判断,这种审计方式,很难为企业决策者提供及时、有效的审计信息。在大数据时代,可以随时利用大数据得出的结果发现工作中出现的问题,做到事中控制。

另外,以往审计主要以财务审计为主,忽略了对企业经营管理及内外部控制环境的风险评判,故其在审计方面很有限,随着企业拓展速度的加快,内外部环境的变化加大及大数据的日益增长,需要审计人员尽快转变观念,转变审计方式,将阶段审计变为连续审计。连续审计解决了审计滞后性问题,可以随时发现经营中的问题,降低审计风险和错误,特别是对于某些特殊行业,如互联网公司、银行、金融小微企业等,提供了较为密集的数据信息,为经营决策及预测企业审计风险提供了数据信息支持。

(三)对审计成果运用的影响

首先,加强了对审计资料的运用。对于历年的审计资料及审计证据,通过整理、汇总、归纳、总结,经过大数据分析,可以为企业经营管理及财务管揭示出内部的发展规律,找出经营的共性问题及发展的趋势。经过数据分析,为企业管理层进行正确决策提供强大的支撑。同时,也为企业清晰流程、完善制度、透明管理,使企业的管理工作更上一个台阶。

其次,有利于揭示问题的全面性。随着大数据时代的到来,一个问题的多面性在庞大及复杂的数据库下充分暴露,同时也未审计问题的全面性及多面性提供了大量的数据支持。通过我们对问题的不同角度及不同层面的归纳及分析,精炼出能够满足不同级别的管理人员使用的信息需求。

再次,有利于企业开展连续的审计。由于审计数据的云端存储,便于以后开展审计工作数据的对比分析,也便于在下一审计时进行跟踪分析,有侧重点地选择合适的审计人员,同时有重点的查看被审单位的审计问题。

最后,有利于对同类问题进行预警及跟踪审计问题的整改落实,从内控角度而言,完善了内控手段。

二、大数据时代的审计工作要点

在大数据时代,需要审计人员有较强的审计决策力及发现问题的洞察力,以及流程优化能力,提高对审计数据的加工能力,通过加工,实现数据的“增值”功能。

(一)数据信息搜集

收集与企业经营有关的内、外部环境的各种有价值的信息,包括结构化数据和半/非结构化数据,并对所搜集的信息进行筛选,对于与审计有关的信息予以保留。外部信息,如与企业经营有关的法律法规政策、行业、竞争对手、客户、供应商的信息等;内部信息,如企业内部决策的各种会议纪要、制度、合同、各业务部门经营后台数据、采购数据、出入库数据、盘点数据、财务账表等等,包括图片、word文字、excel、财务软件、工资软件、库存软件等导出的信息数据。结构化数据主要来源于传统的数据源,一般包括各个单位在日常经营管理工作中所使用的信息源,例如酒店收银系统、景区门票系统、纳税申报系统、财务软件等等;半/非结构化数据主要来源于非传统的数据源,例如网页内容、电子邮件、单击流等各种表现形式的数据。

(二)数据信息整理

对筛选出的信息进行整理、分类,从外部环境、内部环境方面,结合企业的经营战略、商业模式及经营模式等,从采购、生产、销售、纳税、投资、筹资、资产管理、人员管理等各个维度方面对所搜集到的信息进行归类、整理,判断出数据间的有效性及关联性,及是否存在漏洞,需要采取哪些信息弥补。

(三)数据信息运用与评价

利用云计算平台对大量结构化与半/非结构化数据进行分析,如运用自动算法,多维度多角度分析数据,判断审计所获取的信息资料是否能够支持审计结论,是否与企业所提供的财务报告一致,是否与企业内控目标一致,是否给企业造成潜在的风险,结合在审计工作中确定的审计重要风险水平,确定是否能够支持审计结论。

三、大数据时代开展审计所需的支持

(一)加强法律法规建设

利用大数据分析避免了审计抽样样本量分析带来的审计风险,审计结论将更加科学、有效。但因数据存储信息量大,企业不得不借助互联网存储介质存储信息,如云数据等,这些信息将很有可能被黑客攻击,还有公开的信息可信程度如何,都会影响审计结论的判断,有必要对公开的信息及存储的信息运用法律的手段进行规范,以避免数据失真带来的审计风险。

(二)建立大数据平台,加大对审计系统的研发投入

我国的大数据研发还处于萌芽阶段,要做好大数据分析,做好分析判断,还需投入大量的人力物力,建立大数据平台,平台数据实现资源共享。利用共享数据,研发建设大数据财务审计模型,通过利用特定的数字算法,科学预测单位未来将可能面临的各种问题,从而提高单位的风险抵御能力。建好后的审计模型不仅需要具备审计功能,还需要具备财务预算、财务分析等功能。研发成功的审计系统,将会大大提高审计人员工作效率及工作效能。

(三)注重对审计人员的培训

我国大多数的财务及审计人员均是会计学方向出身,在会计职业素养方面可能具备职业优势,但一般都缺乏必要的计算机方面的知识,并且大部分人员更习惯于运用传统的审计方法,一般很难运用大数据技术对企业进行审计。大数据时代对审计人员的综合能力要求更高,审计人员的审计分析综合能力要强,不仅掌握审计专业知识,还要具备计算机应用能力,如何培养综合能力超强的审计人员迫在眉睫。

四、结论

大数据时代是通过对能获取的所有数据通过攫取、研究、分析处理,以帮助企业进行决策获得的资讯的集合。审计工作可获取大量的信息,相较于小数据时代,其优势在于变事后审计为持续审计,变抽样审计为全面审计,变因果审计为相关审计,能更加广泛及全面地对获得的全部信息进行数据分析,通过各种类型的复杂数据分析,进行各种相关性分析。如通过对行业内竞争对手相关信息分析、对现有及潜在客户的分析、对产品生命周期划分的分析、对企业各项与经营相关的数据分析等等,通过数据挖掘的信息,分析财务报告是否合理与完整,是否有明显不符合逻辑的或故意隐瞒的重大事项,继而发现经营漏洞,为审计工作增加天眼。另外,因为计算机数据处理的高效、快捷,从而保障了信息分析处理速度和质量,提高了审计人员的工作效能。总之,大数据时代为各行各业的财务会计及审计工作带来了从未有的机遇与挑战,在这些机遇与挑战下,面对这些新的契机,如何利用大数据为企业经营管理、审计工作提供服务,是我们急需思考的问题。同时,企业也应将这些大数据作为一项内部资产,为经营管理所服务,推动企业会计、审计工作的转型。

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