審計全覆蓋視角下企業大數據審計的運用研究

文| 王旭陽

引言

企業審計的發展對企業的發展有很重要的作用，是其發展過程中重要的組成部分，大數據審計的應用是現代化企業審計的重要基礎支撐。將企業審計委員下達的任務落實到實際的審計工作過程中，逐漸適應社會發展的速度，滿足新時代審計全覆蓋的要求，提高企業審計工作效率；在發展的過程中不斷強化科技審計理念，完善大數據審計的思維方式，逐漸朝著信息化資源、大數據高效率的方向發展，加強對信息化條件下企業審計全覆蓋路徑的探索，不斷推動企業的發展，是現代企業對審計工作的要求，所以全覆蓋視角下的大數據審計是現代審計的發展趨勢

審計全覆蓋視角下企業大數據審計在應用過程中面臨的挑戰

企業發展需要信息化管理系統，對于數據管理的類型比較多，富有多樣化的特點，企業審計的數據越來越復雜。由于數據時代發展快速發展，造成企業設計核心的系統功能和數據結構，很難滿足企業審計數據發展的需求，而且企業現在的發展狀況，在審計全覆蓋視角下，企業審計數據的應用發展面臨的挑戰越來越大。

企業發展本身的經營管理活動的內容越來越復雜，造成企業信息系統的種類越來越多。在其發展的過程中，提高綜合性管理系統的發展需要以強化科學管理為目標，不斷提高企業決策和執行效率。例如：管理信息、決策支持、資源計劃管理系統等。以優化和強化企業業務發展為目的來有效的支撐經營主營業務信息系統，進而可以有效的降低企業發展的成本，達到節約企業能源消耗的目的，不斷提高企業經濟效益。例如：產品生命周期管理、計算機輔助制造系統。建立有效的電子商務信息系統，需要不斷提高市場競爭能力，以產業鏈為基礎可以建立有效的電子商務的平臺，例如：企業對企業、企業對客戶、客戶關系管理等系統。同時，發展多樣化的企業信息系統可以決定數據應用過程的分散效果、標準不統一、水平參差不齊等，在其發展的過程中可能會出現以上問題，需要加強對全覆蓋企業審計管理的發展，企業對其難以統一的數據制定標準。

審計全面覆蓋視角下企業大數據審計資源體系的構建

隨著數據時代的發展，有效的利用大數據技術，對企業的發展有很大的作用，對企業審計的相關數據資源進行全面的整合，為企業構建審計全覆蓋工作體系的建立了有效的基礎。所以，企業大數據審計體系的發展和建立，需要加強對大數據技術的應用，實現數據的全量化采集，對其進行標準化的處理有很大的作用，保障數據的準確度。

利用大數據技術和數據來源的渠道對企業大數據審計進行有效分類，將數據分為九個方面，其中包括政府法規數據、基本信息數據、財務數據、業務數據、管理數據、行業數據、外部相關的數據、審計數據、輿論數據。如果對大數據進行深入的分析，又可以將其分為十五個子數據類型以及若干個小數據類型。但是，對于數據的分類而言，無論是怎么分類，都只會呈現出兩種類型非結構化和結構化兩種形式。

企業在發展的過程中，對審計結構化的數據進行采集和處理，需要利用到的工具有前置機、聯網、備份數據、提取工具、填報式等方法，對數據進行有效的采集并落實到實際工作過程中。對于數據的實際標準可以將其分為以下幾個方面：財務數據處理、業務數據處理、風險數據處理。企業財務數據在處理的過程中存在標準化程度較高的特點，所以在處理時需要利用模板對其直接進行處理。在進行業務數據處理的過程中，由于業務數據的標準化較低，在處理時需要利用轉換、過濾、篩選等各種方式對數據進行有效的清洗，進行標準化的處理，保障數據的有效性和準確性。對于風險數據的處理，需要對其制定有效的采集模板，來實現風險數據的固定化處理方式。

在進行企業數據采集的過程中，由于無法有效利用數據庫二維表結構，無法對文字和圖像圖片等數據內容進行有效的表達出來，進而為企業大數據審計采集的工作帶來了很大的困難。據相關的調查顯示，企業的發展有將近80%的數據是屬于非結構化的數據，而且非結構化的發展正在以60%的指數飛速的上升。所以，對于企業的發展，非結構化的數據逐漸成為企業審計數據發展的重要組成部分，其中非結構數據所包含的內容有審計工作所涉及的政策法律法規、企業的基本信息、輿論數據、風險數據等相關的內容。以輿論數據采集為例，對其進行深入的分析和研究可以發現，在進行非結構數據采集處理的過程中，可以有效的對新聞媒體、互聯網站、社會網絡數據等各種信息的渠道進行全方位的掃描和檢測，可以利用大數據技術對數據信息進行挖掘采集，對有效的信息數據進行全面的采集、處理、篩選、分析，得出相應的結果，最終形成具有利用價值的輿論信息，然后將處理后的信息推送給企業相關的審計工作人員。

審計全覆蓋視角下企業大數據審計分析平臺的構建

對于大數據審計的應用是通過相關技術條件的人員和工作人員的長期經營積累完成的，多數的企業的審計數據是通過審計工作人員進行有效的處理，所以對于審計工作人員的要求較高，要求其具有較高的信息技術能力和審計的業務能力，同時還需要保障數據信息的安全性，對所有的數據進行集中處理，可以建立完善的大數據審計處理的平臺，進而有效的提高對大數據處理的效率。對企業大數據審計建立有效的分析平臺，需要更新傳統的對大數據處理的平臺框架，建立以數據為中心的體系框架，加強對各層架構的功能要素問題的處理，進而可以建立更為規范化的數據管理的體系。根據數據處理的相關流程，可以將大數據技術作為中心對大數據審計分析的平臺進行有效的劃分，分為四個層次：大數據資源層、大數據處理層、大數據分析層、大數據模型層。審計數據的分析平臺建立的原理是在原有的網絡安全防護的環境下，對審計的大數據進行有效的訪問，進而可以實現數據管理的規范化和標準化。

大數據技術發展的核心是數據分析能力，對處理后的數據進行總體分析下面相關關系分析、預警分析等方法，將有效的信息和結論挖掘出來，逐漸實現大數據智能化的發展。對于企業大數據審計的分析方式有很多種類，主要分類包括挖掘分析、發現分析、可視化分析、預測分析、統計分析和集成分析等。第一，對于挖掘分析的方式主要是通過海量數據對有價值的數據進行挖掘，研究數據的關聯性。第二，發現分析，對集中低層的數據分析，將有效的、可理解的、具有潛在價值的信息轉換為更位高層級別的數據信息。第三、可視化分析方式，通過可視化分析的方式可以幫助審計工作人員更為簡單的數據結果分析出來。第四，預測分析方式，通過已知的信息對未來的發展趨勢、特征、模式進行預測。第五、統計分析方式，有效的利用統計學的方法對數據進行分析。第六，集成分析方式，利用融合異構資源，對不同屬性的要素進行改進和一致，讓其形成有機整體。

結語

總而言之，本文對全覆蓋下的大數據面臨的問題進行簡要的探討，并對其提出了相關的建議，建立了大數據審計資源系統和分析平臺。保障企業審計工作的順利開展，滿足大數據時代發展的要求。