大数据环境下审计分析,本文是一篇关于审计论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
审计论文参考文献：
[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、和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,这和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
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结论：关于本文可作为相关专业审计论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文审计是干什么的论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
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