大數據背景下物流企業審計風險研究

文/李哲婷

1.物流企業審計風險分析

1.1制度風險。現階段，與大數據審計有關的法律立法并不健全，近幾年來，國家審計署已多次頒布與大數據審計有關的法律指導性文件，使計算機數據處理審查活動得以規范，從而使審計的質量得以保證，審查效果也得到了提升。盡管有這些相應的指導性文件，但物流企業處理數據之龐大，使得審計工作難度大大增加，審計風險也因此增強。因此對于利用大數據審計的方式對物流企業進行數據的采集、分析、保存的整個流程，在目前階段并沒有相關的法律法規保障。

1.2數據量大幅度增加的風險。信息化系統在信息化進程的不斷推動中，逐漸應用于各行各業，并在不斷的發展擴充，該系統為人們的生活工作提供了很大的便利，面對如此多的數據，信息化系統并不會有很大的影響，可以有效的處理這些大量的數據，但對物流企業的工作系統而言，仍是很大的挑戰。這就使得傳統物流企業商業模式和發展方式發生了變革，拓寬了物流產業發展的新空間。人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等一系列信息技術與產業深度融合，依托新型基礎設施，數字物流全面發展。就整個審計活動來說，數據也是整個審計流程中最關鍵的部分，因為審計活動中離不開對數據的匯總分類及對這些數據的收集與整理，在搜集數據以后再運用數據篩選系統，把有用的信息提取出進行使用，這就會產生一定的審計風險。在數據收集與處理的整個流程中，由于數據的品質可能沒有保障，或因為物流企業的疏忽，導致數據的記錄情況會存在問題，并且由于數據庫系統也有可能出現問題，所以數據的品質勢必也會遭到負面影響，而相關的分析結論也會遭到負面影響。

2.物流企業審計風險解決措施

2.1加強制度保障。在我國，雖然已經制定了適合我國國情的審計立法和獨立審計標準，但會計規范制度并不健全。所以在實踐中，要進一步完善審計執行標準制度，注重風險管理模式改革和對具體審計流程立法。加強監管體制，建立和完善調查的相關法規和制度。

2.2降低數據安全存儲風險。第一，是加強物流企業數據存儲平臺的管理，確保數據的安全。主要是通過建立規范的大數據分析架構，提高大數據分析平臺的穩定性。第二，通過建立一個覆蓋范圍更廣闊的物流企業統計分析平臺，提高大數據分析應用的穩定性。通過把物流企業的網絡平臺和數據分析系統進行物理分離或邏輯分離，將整個統計分析功能都集成在網絡平臺上完成，來保證數據使用過程的安全，并避免公司在互聯網上泄露數據信息。第三，管理不同級別的物流企業數據，以確保有效的數據管理。將不同重要性的數據進行分類并按照一定的等級劃分建立數據授權模型，以此進一步保證數據的安全。對于敏感性數據，為防數據泄露，必須有切實可靠的有效管理手段。在安全管理方面，要建立相應的制度，落實主管人員和部門的責任制，嚴格執行要求；杜絕環境破壞風險，保持正常的運行環境；根據數據保護的級別，定義適當的權限并引入分級保護模式，同時必須很好地實現對業務連續性的管理。

2.3改良審計抽樣方式。在進一步的審計程序中，無論是控制測試還是實質性程序，對樣本的抽取都是必不可少的。審計樣本的代表性和普遍性直接影響審計證據的相關性和可靠性。在物流企業的財務系統中，并非所有的財務數據都可以數字化或準確、完整，例如來自其他單位的外部憑證。大數據分析旨在研究整個數據而并非樣本,但在具體事件中，審計抽樣依然是至關重要的。利用大數據分析的好處是它能夠通過更合理的測試方法來得到具有代表性的樣本，從而減少與抽樣結果有關的問題。同時為了一定的會計效果，在考慮整個會計對象時，能夠對每一個信息分別加以分析，評價其所產生的可靠性信息并將其及時傳回，而且還能夠將數據庫中保存的海量信息加以對比，對于重要或特異部分進行提取。例如，在應收賬款對應的情況下，將物流企業的財務信息輸入數據庫后，數據庫可以包括每項索賠的應收賬款收入，以確定是否存在任何差異，這通常是一個詳細的事后抽樣檢驗。綜合考慮各方面因素，使用大數據可以有效降低抽樣檢驗中喪失置信度的風險。然而，無論抽樣水平和抽樣比例如何，都存在風險。但是大數據技術的應用可以使工作人員能夠從物流企業獲取更詳細的數據。

3.結束語

綜上所述，大數據分析技術給物流企業在審計領域帶來了新的血液，它的廣泛應用將促進物流企業審計科技的高速發展，也大大提高了審計工作的質量。不過任何事物都有其雙面特性，大數據分析技術也如此，可以推動發展也可能阻礙進步，關鍵還是看怎么運用,盡管大數據分析技術可能對物流公司的審計風險在一定意義上會形成新的危險因子，但我們還是能夠運用大數據分析技術，更科學高效的避免風險。

引用出處

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