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大数据环境下审计分析研究

范文

田雨++孙宇++于辰

[摘要] 近年来随着大数据时代的到来，审计数据、方法都发生了新的改变。审计人员如何应用大数据、智能分析等技术，显得更加重要。本文通过分析新时期的审计特征，从审计数据、分析目标、数据模型等方面，对大数据环境下的审计项目进行分析研究。

[关键词] 审计；大数据；数据模型

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 13. 023

[中图分类号] F239.1 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）13- 0056- 03

1 大数据环境下的审计特征

传统审计过程中最困难的就是对被审计对象原始数据的获取，在信息数据未归集的条件下，如何准确获取审计所需数据一直是困扰审计信息化的难题之一。

随着信息化时代的来临，审计数据发生了根本性的变化，具有分布广、数据量大、集成度高、更新快等特征。在大数据环境下，非现场审计将逐渐成为主要工作方式。审计不再局限于凭证、账面、财务系统等信息，信息化审计极大地拓展了审计视角，能更快地挖掘出被审计单位的全部业务信息。审计方法从“抽样审计”逐渐转变为“全面审计”，建立在大数据基础上的审计变得更加简便，数据更加准确、全面。大数据环境下持续性审计将成为现实，审计人员可以利用云数据掌握公司的运营状况、风险变化等情况，对内部风险及时分析预警，将风险隐患消除在萌芽状态。

因此，积极应用“云计算”、数据挖掘、智能分析等技术，能提高审计效率；而探索多维度、智能化数据分析方法，加强对各层级、各系统间数据的关联分析，更能增强感知风险的能力。

2 审计数据分析类型

审计数据分析按照其操作方法、实现工具、与审计经验结合程度等方面的不同，可以分为以下三种类型。

查询型分析：审计人员借助业务信息系统或财务总账，访问和查询数据记录，进行筛选、查找、排序、核对、抽样、统计等操作性分析。这是对审计项目进行总体分析，具有直观、简易的特点，但缺点是审计思路呈线性结构，数据量较大，不易发现问题线索。

验证型分析：审计人员借助工作经验首先提出风险点，然后根据相关数据来检查风险点，从数据中确定审计事实。验证型分析的关键，是要能提出合理的风险点，这与审计人员的职业判断和经验积累息息相关。

挖掘型分析：审计人员以海量数据为基础，进行深层次数据分析，从不同的角度对被审计单位的业务数据进行挖掘，并以直观易懂的形式展示分析结果。

3 审计数据分析模型

根据审计数据分析类型，通过对数据的查询、验证和挖掘，建立更直观的数据模型，结合审计目标寻找疑点，进而评估被审计单位控制风险、揭示制度问题等。建立数据分析模型，主要通过以下几个步骤。

3.1 采集数据，掌握整体情况

采集被审计单位数据，对被审计单位的财务收支、物资出入库、经营管理、内部控制等进行总体分析，把握全局，形成对被审计单位的财务、物资、内控的整体印象。

3.2 发现问题线索，确定审计重点

在整体掌握的基础上，通过复核、对比、计算等数据分析手段，对采集的数据进行整合，建立数据分析模型，从而发现问题线索，确定审计重点。

3.3 核实问题线索，评估控制风险

对数据模型分析中发现的异常情况，通过现场审计获取证据予以证實或者排除，进而评估控制风险、揭示制度问题。

以上三个方面是紧密联系的，只有在掌握整体情况的基础上，才能建立数据分析模型确定审计重点，并对审计重点进行核实，进而实现风险评估。

4 实例分析

2016年8月，对X省电力公司所属集体企业A、B公司总经理任期经济责任履职情况进行了审计。此次审计按照标准审计流程，结合已有审计数据，对各系统间数据进行智能化分析。通过审计软件及业务信息系统获取更直观的数据，建立了“三重一大”事项、物资采购及合同管理、薪酬福利管理、固定资产管理、财务管理、三公费用管理等审计数据分析模型。

4.1 采集数据，掌握整体情况

审计组根据经济责任审计要求，采集营业收入、利润总额、资产总额等数据，掌握被审计单位整体情况。将采集的数据导入Excel，运用其各种功能，得出如图1、图2所示结果。

4.2 发现问题线索，确定审计重点

在总体掌握的基础上，对采集的数据进行整合，通过对数据进行指标分析、对比，建立数据分析模型，发现问题线索，确定审计重点。

分析结果如图3、图4所示。

从分析结果看出，A公司资产负债率不高，但负债总额较大，存在一定的风险；销售净利率较高，说明该公司收益水平较高；资产净利率较好，资产的利用效率较高，该公司在增加收入和节约资金等方面取得了较好的效果。B公司资产负债率较低，该公司成本较低，风险小，偿债能力强，经营较为稳健，投资行为比较谨慎；销售净利率较高，收益水平较高；资产净利率较好，资产的利用效率较高。

4.3 核实问题线索，评估控制风险

在总体分析的基础上，结合审计重点建立数据分析模型，发现问题线索，进而评估风险，揭示制度问题。分析结果如图5、图6所示。

从审计问题分布图中可以直观地发现，A公司在物资及合同管理方面的问题涉及的金额比重较大，其次是财务管理、三重一大、三公费用、薪酬福利方面的问题。因此，该公司在关注各方面问题的同时，应重点关注物资及合同管理方面的问题。

从图6分析结果发现，B公司在财务管理方面的问题涉及的金额比重较大，其次是三重一大、物资及合同管理、薪酬福利、三公费用方面的问题。因此，该公司在关注各方面问题的同时，应重点关注财务管理方面的问题。

5 结语

在大数据环境下，运用审计数据分析的前沿理念和技术，开展数据分析和挖掘，致力于构建审计数据分析模型，可以有效降低审计人员的工作量，提高审计的效率和质量。审计人员通过总体分析、关联分析、趋势分析、多维分析等，从整体上把握被审计单位的财务状况、审计重点和疑点，为客观、真实评价企业领导干部经济责任履行情况提供了数据支撑。利用审计数据分析模型，可以使审计报告更有说服力，问题定性更加准确、审计效果更加明显。

主要参考文献

[1]马滢，乔羽.大数据环境下企业内部审计面临的机遇和挑战[J].新经济，2016（27）：73-74.

[2]刘大江.数据分析为精准审计导航——随州市某任期经济责任审计项目纪实[J].审计月刊，2015（9）：26-27.

[3]陈伟，SMIELIAUSKAS Wally.大数据环境下的电子数据审计：机遇、挑战与方法[J].计算机科学，2016，43（1）：8-13.

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