大數據共享時代的審計工作研究分析

吳占魁

摘要：當今世界，隨著信息技術的飛速發(fā)展，數據信息量越來越大，大數據是指傳統(tǒng)軟件工具無法在一定時間內捕獲、管理和處理的數據集合。它是龐大的、高增長的、多樣化的信息資產，需要新的處理模型來擁有更大的決策權、洞察力和流程優(yōu)化能力。在大數據發(fā)展的時代背景下，各行各業(yè)都應積極適應，以形成更積極的變化。隨著新社會經濟的發(fā)展，對審計工作提出了更高的要求。傳統(tǒng)的審計方法和概念難以表現出良好的適應性，很容易出現許多問題和缺陷。因此，應該積極變革，正確、科學地融合大數據技術是一種有效的措施，應該值得高度重視。當然，大數據技術的應用領域的審計確實面臨更高的困難，例如，審計軟件的開發(fā)和審計分析模型的建立需要從多個維度有效地調整，以充分發(fā)揮大數據技術的應用價值。

關鍵詞：大數據共享時代;審計工作;研究分析

引言

當前國有企業(yè)的改革逐漸深化，企業(yè)內部審計工也越加受到重視。企業(yè)在經營中的發(fā)展過程所面對的競爭也逐漸的加大，給企業(yè)的發(fā)展造成阻礙，在這樣的背景下，企業(yè)要想在激烈競爭中占有一席之地，就要加強風險防范及管控，企業(yè)內部審計在風險管控中起著重要的角色，其主要職能就是監(jiān)督企業(yè)經濟業(yè)務規(guī)范化的規(guī)范的開展，避免企業(yè)在生產運營中出現違法亂紀的行為，企業(yè)對于內部審計的風險進行分析評估，并根據評估的結果，加強對企業(yè)內部的管控的管理，進一步加強企業(yè)在經營中管控的效果。因此，企業(yè)要將內部審計重視起來，通過企業(yè)的內部管控，實現企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的目標。

一、大數據時代的基本特征

“大數據”，作為一個隨著時代的發(fā)展和技術的進步而產生的新型的名詞，具體的意思是指：“一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規(guī)模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。”大數據技術的目的不在于掌握大量的數據信息，而是在于對這些有意義的數據進行更加專業(yè)化的處理。“大數據時代，顧名思義，代表海量資料。大數據有四個特點，簡稱4V，分別是Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價值），其中價值是核心特征，在現實數據中，有價值的數據所占比例很小，而通過大量不相關數據中挖掘出有價值的信息并加以分析從而提煉出對人們有用的就是最終目標。”如果大數據是一種產業(yè)的話，那么這個產業(yè)最終能夠實現盈利的一個關鍵點，就在于大數據提高了對數據的加工能力，通過對數據的加工實現增值。而大數據技術與云計算技術的關系，和一枚硬幣的正反面類似，大數據技術是正面，云計算技術是反面，兩者是相輔相成密不可分的。而大數據技術的流行也促使云計算技術被眾人所了解。大數據由于數據的龐大性，無法用獨立的一臺計算機來進行處理和運算，而是必須采用分布式結構，因此大數據的計算必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。只有這樣，大數據技術才能得到更好的應用。

二、在大數據時代做好會計審計工作的重要性

企業(yè)進行生產經營的最主要目的就是為了獲取經濟利益。在現代社會的發(fā)展過程中，互聯(lián)網技術的應用在改變人們的生活方式的同時，也為許多不法分子和企業(yè)提供了便捷的發(fā)展渠道。在利益的驅使下，如果缺乏一定的監(jiān)督和法律的規(guī)范，就會使得企業(yè)采取不正當的競爭手段來獲取經濟利益，這樣不僅會導致市場的秩序難以保證，嚴重時還會影響社會的和諧穩(wěn)定。審計工作是對企業(yè)在市場中進行的生產經營活動進行有效管理和規(guī)范的重要工作，它能夠對企業(yè)的財務和會計工作起到監(jiān)督的作用。企業(yè)在內部自行設立審計部門，不僅能夠規(guī)范員工的工作行為，還能夠方便政府和有關部門審計工作的開展。在現階段我國企業(yè)的發(fā)展過程中，審計工作的主要內容是對企業(yè)在生產經營活動中涉及到的各項資金和賬戶往來等信息進行審查和統(tǒng)計。這種單一的審計工作雖然能夠在一定程度上規(guī)范企業(yè)的財務管理工作，但隨著企業(yè)在現代社會發(fā)展過程中的信息數據逐漸增多，原有的審計工作不能夠滿足龐大的數據整理和審計工作的要求。在這種情況下，要想做好企業(yè)的會計審計工作，就要將審計工作與大數據的信息技術相結合，充分利用現代化的電子信息技術和數字技術來處理在企業(yè)開展審計工作過程中所涉及的海量信息。

三、大數據共享時代的審計工作研究

3.1數據挖掘分析

大數據技術在審計領域的應用應側重于數據挖掘分析，明顯不同于傳統(tǒng)審計模式下的數據驗證分析，能夠更好地實現數據信息的高效應用。在之前的審計工作中，通常是對收集到的財務數據和信息進行隨機抽樣，然后逐個對樣本進行檢查和校對，以驗證是否存在明顯的異常問題，主要涉及查詢分析、多維度分析等手段。然而，隨著大數據技術的應用，可以更好地利用數據倉庫、數據挖掘、預測分析等手段，實現對海量數據信息的綜合分析和處理，從而更好地探索相應數據信息的規(guī)律，常用的方法有分類分析、相關分析、聚類分析和序列分析。基于大數據技術應用帶來的數據分析轉變，審計工作的價值可以進一步提升，它不再局限于問題驗證，而是嘗試探索更多的數據之間的關系。使這些數據信息基于發(fā)現的多重相關性發(fā)揮更強的應用價值，避免了數據信息的浪費。例如，金融貸款的審計，這樣可以充分利用數據挖掘分析技術來實現分類分析貸款的所有數據信息，以便更好地識別不良貸款和正常貸款之間的區(qū)別，并為后續(xù)貸款業(yè)務提供參考。

3.2建立大數據審計平臺。

利用大數據技術進行工程審計需要有一定的平臺依托，我們應該建立大數據審計平臺。平臺應融合信息提取、數據挖掘等技術精準識別工程數據資料、挖掘審計疑點并向審計人員推送相關法律法規(guī)。同時，平臺應運用相關分析將審計項目與同類審計數據相類比，及時幫助審計人員確定審計重點。目前，大數據審計平臺已經在多地得以建設，但由于技術水平的限制，多數智慧審計平臺還存在著一些問題。比如，平臺在抓取數據時，現有的技術并不能對一些非結構化數據實現自動識別，還需要人工進行字段拆解，這不僅會給審計人員帶來更加繁瑣的工作，降低審計的工作效率，也與智慧審計平臺解決審計資源有限的初衷相悖。針對這個問題，我們除了可以投入研究非結構化數據人工智能識別技術，還可以從資料的源頭抓起，通過統(tǒng)一被審計單位的資料格式，利用填空的形式規(guī)定字段長度大小，以此來解決非結構化數據無法識別的困境。

結束語：

綜上所述，大數據時代的發(fā)展為企業(yè)內部管控下帶來了更多的發(fā)展機遇，也使傳統(tǒng)的內部審計面臨新的挑戰(zhàn)。當前企業(yè)內部審計需要從技術、審計理念、審計工作結構等多方面進行變革，企業(yè)對內部審計人員一定要對風險進行分析與評估，進一步對評估信息的真實性、客觀性、規(guī)范性、合理性進行職業(yè)的判斷，同時結合企業(yè)自身財務狀況，發(fā)現在運營中可能會面臨著風險。企業(yè)內部審計人員及時與一些職能部門進行有效的溝通和交流，對企業(yè)內部的風險管控的流程進行不斷的改善和優(yōu)化，進一步提高內部的審計水平，促進企業(yè)的穩(wěn)步發(fā)展，能夠更好地適應大數據的環(huán)境。

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