新形势下如何做好大数据审计
大数据审计的相关理念,应用方式和应用场景
大数据审计的相关理念,应用方式和应用场景大数据审计是现代审计的一种新模式，它利用大数据技术来应对
数据时代的审计挑战。
大数据审计所涉及的数据量大、数据种类多、
数据来源广泛，且以非结构化数据为主，因此需要更加高效、精准、
全面的数据处理和分析能力。
大数据审计的核心理念是数据驱动，即以数据为中心，通过算法
和技术手段对数据进行分析和挖掘，以发现潜在的风险和异常情况。
数据驱动的审计模式可以充分发挥大数据处理和分析的优势，提高审
计效率和精度。
大数据审计的应用方式主要包括自动化审计和实时审计。
自动化
审计是利用大数据技术，通过编写算法和程序来自动化地分析和处理
数据，实现审计的高效处理，提高审计的覆盖面和深度；实时审计则
是利用实时数据传输和处理技术，能够对数据进行实时监测和分析，
及时发现和解决风险问题，更加精准和及时。
大数据审计的应用场景非常广泛，首先可以应用在金融行业中，
对金融机构的财务数据、交易数据和风险控制数据进行分析和监测，
发现潜在的欺诈、洗钱等风险，提高金融安全性和稳定性；其次可以
应用在电商、物流等领域，对交易数据、物流数据等进行分析和监测，提高交易效率和质量，保障消费者权益；还可以应用在政府监管、医
疗卫生等领域，对公共资源使用、疾病数据等进行分析和监测，提高
政府治理效率和社会公共服务水平。
综上所述，大数据审计是一种高效、精准、全面的审计模式，具有广泛的应用场景和前景。
未来，它将成为审计领域的主流模式，持续推动审计工作的现代化和信息化进程。
大数据时代企业审计面临的挑战与对策
在大数据时代的浪潮下，企业审计工作面临着前所未有的挑战与机遇。
如同航行在茫茫大海的船只，必须时刻警惕风浪的侵袭，同时寻找正确的航向。
本文将探讨这些挑战，并提出相应的对策。
首先，数据量的激增使得审计工作变得更加复杂。
正如一片繁茂的森林中隐藏着无数的秘密，海量的数据中也潜藏着各种风险。
审计师需要具备高超的数据分析能力，才能从中发现异常和问题。
这要求他们不仅要熟悉传统的审计方法，还要掌握先进的数据处理技术。
其次，数据的多样性和复杂性增加了审计的难度。
数据类型繁多，包括结构化和非结构化数据，它们就像一幅错综复杂的拼图，需要耐心和智慧才能拼凑出完整的画面。
审计师必须具备跨学科的知识背景，才能有效地理解和分析这些数据。
再者，数据质量的问题不容忽视。
错误的数据就像一粒沙子掉进了机器的齿轮里，可能导致整个系统的崩溃。
因此，审计师需要对数据的来源、准确性和完整性进行严格的审查。
此外，隐私保护和合规性问题日益突出。
在大数据时代，个人信息的保护就像一道坚固的防线，一旦被突破，后果不堪设想。
审计师必须确保企业在收集和使用数据的过程中遵守相关法律法规，保护用户的隐私权益。
最后，技术的快速迭代也给审计带来了挑战。
新技术的出现就像一场突如其来的暴风雨，可能打乱原有的审计计划和流程。
审计师需要不断学习和适应新技术，以保持其专业能力的前沿性。
面对这些挑战，企业可以采取以下对策：1.加强审计人员的培训和发展。
通过定期的专业培训和学习，提高审计人员的数据素养和技术能力，使他们能够更好地应对大数据环境下的工作需求。
2.引入先进的审计工具和技术。
利用人工智能、机器学习等技术手段，提高数据处理的效率和准确性，减轻审计人员的工作负担。
3.建立全面的数据治理框架。
制定明确的数据管理政策和流程，确保数据的质量、安全和合规性。
4.加强跨部门的合作与沟通。
鼓励不同部门之间的信息共享和协作，形成合力，共同应对大数据时代的挑战。
5.关注法律法规的变化。
大数据审计方案的关键步骤
大数据审计方案的关键步骤大数据审计方案的关键步骤1. 概述在现代信息化社会中，大数据的产生和应用已经成为一种趋势。
然而，随着大数据规模的迅速增加，也带来了信息治理和风险控制方面的挑战。
为了保障数据的准确性、可靠性和安全性，进行大数据审计变得至关重要。
本文将介绍大数据审计的关键步骤，旨在提供一个全面的概览，并帮助读者更好地理解和应用大数据审计。
2. 确定审计目标在进行大数据审计之前，首先需要明确审计的目标和范围。
审计目标包括检查数据的完整性、准确性、一致性和安全性等方面。
审计范围可能涉及到特定的业务流程、数据源和数据仓库，以确保审计过程的高效性和可行性。
3. 数据采集与处理大数据审计的第一步是数据采集和处理。
数据采集涉及从各个数据源中提取数据，并确保数据的完整性和准确性。
采集到的数据需要进行清洗和处理，以便于后续的分析和审计工作。
这一步也包括对采集到的数据进行去重、填充缺失值和纠正错误等数据清洗操作。
4. 数据分析与挖掘在数据采集和处理完成后，接下来是进行数据分析与挖掘。
通过应用相关的数据分析和挖掘技术，可以从海量的数据中发现潜在的异常、风险和问题。
常见的数据分析和挖掘方法包括统计分析、机器学习、关联规则挖掘和聚类分析等。
这些技术可以帮助审计人员更加全面地了解数据的状况，并找出可能存在的问题和风险。
5. 异常检测与风险评估根据数据分析和挖掘的结果，审计人员需要进行异常检测和风险评估。
异常检测可以帮助发现数据中的异常情况，如异常数据、异常操作和异常访问等。
而风险评估则是对潜在风险的定量和定性评估，以确定哪些风险是最重要和最紧急的。
这一步骤有助于审计人员在后续的工作中更好地分配资源和优先处理风险事件。
6. 审计报告与跟踪完成数据分析、异常检测和风险评估后，审计人员需要生成审计报告，并对发现的问题进行跟踪和处理。
审计报告应该包括对问题的详细描述、影响分析和改进建议等。
也需要建立问题追踪系统，以确保问题能够得到及时解决和闭环反馈。
大数据审计方法
大数据审计方法
随着大数据时代的到来，企业面临的审计挑战也在不断增加。
传统的审计方法已经无法满足大数据环境下的审计需求，因此需要引入新的大数据审计方法。
首先，大数据审计方法需要考虑数据的规模和复杂性。
大数据环境下，数据量庞大且多样化，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
因此，审计方法需要具备处理大规模数据的能力，能够有效地提取、分析和验证数据。
其次，大数据审计方法需要关注数据的完整性和准确性。
由于大数据环境下数据源众多，数据的来源和质量可能存在问题。
因此，审计方法需要通过数据清洗和数据质量评估等手段，确保数据的准确性和完整性。
另外，大数据审计方法还需要考虑数据的实时性和时效性。
在大数据环境下，数据的产生速度非常快，因此审计方法需要能够实时监控和分析数据，及时发现潜在的风险和问题。
此外，大数据审计方法还需要引入数据挖掘和机器学习等技术。
通过对大数据进行分析和挖掘，可以发现隐藏在数据中的模式和规律，从而提高审计的效率和准确性。
最后，大数据审计方法还需要关注数据的隐私和安全。
在大数据环境下，数据的隐私和安全问题尤为重要。
审计方法需要确保数据的安全性，并遵守相关法律法
规对数据隐私的要求。
综上所述，大数据审计方法需要具备处理大规模数据、保证数据完整性和准确性、实时监控数据、利用数据挖掘和机器学习等技术、并关注数据隐私和安全的能力。
这些方法将帮助企业更好地应对大数据环境下的审计挑战，并提高审计的效率和准确性。
大数据审计实施的困境与对策
大数据审计实施的困境与对策近年来，随着大数据技术的迅猛发展，大数据审计在企业管理中扮演着越来越重要的角色。
然而，实施大数据审计时也常常面临各种困境。
本文将探讨大数据审计实施的困境，并提出相应的对策，以帮助企业克服这些挑战。
一、数据质量不稳定大数据审计依赖于海量的数据，而数据的质量往往会影响审计结果的准确性和可靠性。
在大数据环境下，数据的来源多样，可能存在缺失、不一致或错误等问题。
这给审计师带来了较大的困扰。
为了解决这一问题，企业应加强对数据质量的管理。
首先，建立数据质量监控机制，及时发现和修复数据质量问题。
其次，加强数据采集和存储环节的管理，确保数据来源的可靠性和一致性。
此外，也可以引入数据清洗和数据质量评估的工具和方法，提高数据质量的稳定性和可信度。
二、技术设施不完备大数据审计需要依赖于强大的技术设施支持，包括数据存储、数据处理和数据分析等方面。
然而，许多企业在实施大数据审计时，仍然面临技术设施不完备的问题。
为了应对这一困境，企业可以考虑引入云计算和大数据平台等技术，以提升技术设施的完备性和可扩展性。
此外，也可以寻求外部合作或采购相关技术设备，以满足大数据审计的需求。
在引入新技术和设备时，企业也需要考虑数据安全和隐私保护等问题，确保审计过程的安全性和可控性。
三、人员技能短缺大数据审计需要具备一定的数据分析和技术能力以及对审计业务的理解。
然而，当前企业中专业的大数据审计人员相对较少，人员技能短缺成为实施大数据审计的一大难题。
为了解决这一困境，企业可以加强内部培训和外部人才引进。
通过提供培训和学习机会，提升内部员工的数据分析和技术能力。
同时，也可以招聘具有相关专业背景和实践经验的外部人才，弥补人员技能短缺的问题。
此外，建立专业的审计团队和知识共享平台，可以促进经验和技能的交流与共享。
四、法律法规和伦理约束大数据审计涉及到大量的个人隐私和敏感信息，因此需要严格遵守相关的法律法规和伦理约束。
然而，在实施大数据审计过程中，法律法规和伦理约束常常成为一道难以逾越的困境。
大数据下的审计风险及防控分析
大数据下的审计风险及防控分析大数据技术的广泛应用正在对审计工作带来重大影响。
大数据下的审计风险及防控分析成为审计工作的重要内容。
随着大数据技术的深入发展，审计工作也需要不断应对新的风险挑战。
本文将从大数据下的审计风险、风险防控策略等方面展开分析，并提出相关防控措施。
一、大数据下的审计风险1. 数据完整性风险大数据时代的数据规模巨大，数据来源复杂，数据完整性的风险也相应增加。
数据完整性风险主要表现为数据遗漏、数据篡改等问题，可能导致审计结论的失真。
2. 数据准确性风险大数据时代涌现出了各种各样的数据形式，数据质量和准确性成为了审计工作面临的重要挑战。
错误的数据会直接影响审计结果，增加审计工作的难度和风险。
3. 数据分析风险大数据时代审计工作越来越依赖于数据分析技术，而数据分析的风险也日益凸显。
数据分析结果的失真，数据分析方法的错误使用都可能对审计结论产生影响。
二、大数据下的审计风险防控策略1. 加强数据管理加强对数据的管理，包括数据收集、存储、传输等环节，确保数据的完整性和准确性。
建立合理的数据管理机制，清晰明确每个环节的责任人和具体操作流程。
2. 完善数据质量控制建立完善的数据质量控制体系，包括数据验证、数据清洗、数据加工等环节。
确保数据质量符合审计要求，减少数据错误的影响。
3. 强化数据分析技术加强数据分析技术的研究和应用，确保数据分析结果的准确性和真实性。
合理使用数据分析工具，提高审计工作的效率和准确性。
4. 审计技术创新随着大数据技术的不断发展，审计工作也需要不断适应新的技术变化。
审计技术的创新和应用是防控大数据下审计风险的重要手段。
三、大数据下的审计风险防控案例分析以某企业为例，由于大数据时代数据规模庞大，企业内部存在大量分散在各个部门的数据。
审计工作中，面临着数据收集、数据清洗、数据分析等诸多挑战。
在一次审计过程中，审计人员发现企业某笔交易的数据异常，经过数据分析和相关调查发现，是因为数据来源部门在数据录入过程中出现了错误，导致了审计结论的失真。
浅谈大数据背景下审计工作面临的挑战与启示
浅谈大数据背景下审计工作面临的挑战与启示
大数据时代的到来，为审计工作带来了前所未有的挑战和机遇。
传统审计方法已经不能满足大数据环境下的审计需求，审计工作必须适应新的挑战和变革。
本文将围绕大数据背景下审计工作面临的挑战和启示展开深入探讨。
一、大数据背景下审计工作面临的挑战
1. 数据规模巨大
大数据时代的到来，企业的数据规模呈现出爆炸式增长的趋势。
传统的审计方法难以应对如此庞大的数据量，审计人员需要具备更高效的数据处理和分析能力。
2. 数据质量难以保障
大数据环境下数据的多样性、复杂性和不确定性使得数据质量难以保障。
数据质量不佳会直接影响审计工作的有效性和准确性，审计人员需要更加严格的数据质量管理措施。
3. 数据安全性挑战
大数据环境下，数据的安全性和隐私性成为了审计工作的重要挑战。
审计人员需要具备对数据安全的敏感性和保护能力，避免数据泄露和滥用。
4. 技术和人才瓶颈
大数据背景下的审计工作需要应用大数据技术和工具，但是审计人员的技术水平和技能需求相对滞后，导致技术和人才瓶颈成为制约审计工作的关键因素。
三、结语
大数据时代对审计工作提出了新的挑战和机遇，审计人员需要不断学习和提升自身能力，在面对大数据的复杂性和多样性时保持敏锐的洞察力和应变能力。
各级审计管理部门和审计机构也需要积极应对大数据背景下审计工作的变革和创新，加强对技术和人才的培养，推动审计工作向着更加高效和精准的方向发展。
只有在不断的变革和创新中，审计工作才能更好地适应大数据时代的挑战，为经济社会发展提供更有力的支持和保障。
大数据时代会计师事务所审计工作面临的挑战与对策
大数据时代会计师事务所审计工作面临的挑战与对策随着大数据时代的到来，各行各业都进入了新的挑战与变革，会计师事务所也不例外。
在这个越来越信息化和数字化的时代，会计师事务所的审计工作面临着不少困难和挑战，需要针对性地制定相应的对策。
一、大数据对审计的影响1. 数据量的增加随着大数据时代的到来，企业在运营过程中产生的数据量不断增大，对审计师所处理的数据也提出了更高的要求。
传统的人工审计已经无法处理如此大量的数据，所以需要引入新的技术手段和工具来协助审计工作。
随着大数据时代的发展，越来越多企业将其数据进行了创新性的整合和分析，增加了数据的质量和价值，同时也带来了更多的数据安全隐患和风险。
因此，审计师需要更严格地筛选和检验数据的来源和真实性，了解数据背后的风险与机会。
3. 数据分析的深入随着大数据技术工具的发展和应用，数字化审计已经成为了审计师的主要工具之一。
数据分析能够让审计师更快地得到准确的判断和结论。
但是，数据分析的深入也对审计师的专业知识和技能提出了更高的需求，需要审计师运用更多的工具和技术方法，对数据进行深入分析和揭示其中隐藏的问题。
二、应对策略如何应对这些挑战和难题，提高审计工作的效率和准确性，增强数字化审计的能力和水平，以下是一些具体措施：1. 加强技术创新和人才培养审计师事务所应该加强对技术创新和新方法的研究和应用，将数字化技术引入到审计工作中来，提高工作效率，减少工作失误。
同时，该行还应该加强人才培养，让审计师不断学习更新的 IT 技术和工具，提高数字化审计的素质和水平。
2. 建立全面的数据管理体系审计师事务所应该建立全面的数据管理体系，加强对数据安全、隐私和管理的掌握和管理，确保数据的真实性和准确性，保证数据的安全有效。
3. 推进数字化审计技术的应用审计师事务所应该不断推进数字化审计技术和工具的应用。
数字化审计工具的使用可以有效提高审计效率和准确性，例如可视化分析工具、大数据分析工具、人工智能技术等。
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新形势下如何做好大数据审计
作者：平丽莉
来源：《理财·经论版》2019年第04期
2018年5月23日，习近平总书记主持召开了中央审计委员会第一次会议，并发表了重要讲话。
会上指出要坚持科技强审，加强审计信息化建设。
胡泽君审计长多次强调要“大力推广大数据审计，向信息化要资源，向大数据要效率”，加快审计信息化建设，强化大数据思维，拓展审计思路，提升审计全覆盖质量，才能更好地发挥审计在党和国家监督体系中的重要作用。
大数据审计很重要，这要求我们在新形势下要采取多种措施，做好大数据审计。
一、当前审计工作面临的新形势
（一）审计数据呈指数型增长
随着社会的快速发展，计算机信息技术和现代管理系统被广泛应用，各行各业的财务数据和业务数据都有了指数型增长，并明显有成倍扩大的趋势，数据存储也由结构化数据转向非结构化数据，数据分析软件、网络结构图、图像、影音等技术被大量运用，大数据时代已经来临，而如何更快速地适应新环境，更准确地处理数据，是摆在审计人员面前的一道必答题。
（二）审计全覆盖亟须大数据审计强势助推
2015年12月，中办、国务院印发《关于实行审计全覆盖的实施意见》，明确提出审计人员要对公共资金、国有资产、国有资源、领导干部履行经济责任情况实行审计全覆盖。
在当前审计任务日趋繁重、审计范围日趋扩大、审计对象日趋复杂的情况下，继续沿用传统的审计方法，翻看报表账簿凭证，无异于大海捞针，无法实现审计全覆盖的总体要求。
而大数据审计可以通过大数据分析系统，快速对海量数据进行采集整理分析，提取有价值的信息供审计人员核查使用，大大提高工作效率。
同时，大数据平台可以随时对被审计单位的财务及业务数据进行监控，发出异常警示，将审计监管的关口前移，从而实现对审计对象的全方位监督。
二、新形势下如何做好大数据审计
（一）加快大数据平台建设是开展大数据审计的基础
紧紧围绕审计署大数据审计工作要求，建设审计应用系统，并建设升级网络、安全、运维等保障性系统，实现数据清洗、数据关联、数据存储、审计分析、数据挖掘、可视化指挥决策、培训模拟等大数据技术平台。
同时，要注重技术创新，着力解决如何使审计应用系统符合现实需要、高效运转，如何使结构化、非结构化不同数据结构的海量数据有效地存储利用，如
何使审计工具（例如AO、OA）更新进度符合时代发展，如何推广移动办公等这些实际操作问题。
（二）健全法律规章制度是推进大数据审计的保障
“无规矩不成方圆”，作为行业利器的大数据审计当然也要有法可依，有尺可量。
然而，在大数据急剧增长的情况下，关于数据的采集、使用、保密等相关法规制度并未跟上脚步，仍需不断健全完善。
审计法律法规不完善。
从现行的审计法及相关法律法规不难发现，大数据审计的内容相对缺乏，未从法律层面上对其进行规范，除要求被审计单位提供传统意义上的财政财务数据外，还应明确其应向审计机关提供相关的业务数据及财务软件运行情况。
同时，也应当明确电子数据的安全保密责任，以及通过电子数据筛选出的审计证据的合法性、合规性，等等。
数据采集制度规范不完善。
随着大数据审计的不断推行，审计机关需要采集的数据种类越来越繁杂，数据体量也越来越庞大，但是在实际操作中，并没有一套行之有效的数据采集流程和操作指南，包括如何与被审计单位沟通，如何采集被审计单位的电子数据，如何保证电子数据的质量和完整性，如何确保数据采集可以顺利开展，如何做到电子数据的安全保密工作，等等。
（三）注重复合型人才的培养是推进大数据审计的动力
海量的审计数据资源，需要审计人员有处理分析这些数据的能力，并使其变为真正的审计数据资产。
对于审计人员，既要精通纷繁复杂的审计业务，又要掌握计算机技术、具有信息化思维，还要通过不断的实践、创新，从而成为复合型审计人才，所以人才培养是大数据审计技术发展的最强大动力。
人才结构要有战略性调整。
根据发展情况，迫切需要有计算机互联网技术相关专业人才参与到审计工作中来。
计算机审计人才要统一管理分配，优化分配机制，注重各审计组或审计项目的计算机审计人员的分配与调整。
培养有战略性思维的计算机审计团队。
注重计算机审计人员的业务能力和专业素质的培养，使其拥有结合审计业务的宏观思考能力，并能将大数据思维方式融入其中。
这就要求计算机审计人员既要做计算机专业相关的工作，也要参与到整个审计项目的始末。
要加大力度，完善培训体系，改善培训方式，强化审计人員的数据分析能力。
结合审计案例和分析模型，进行仿真模拟案例教学。
同时，借助高校等外部力量，进行知识更新。
三、重视大数据审计成果，做好审计的后半篇文章
（一）严控审计质量，打造优秀审计项目
审计质量是审计工作的生命线，而优秀审计项目是审计质量控制的重要手段，是审计项目成果的一个集中展示。
在开展大数据审计工作中，审计人员要增强精品意识，营造争创优秀审计项目的氛围，围绕审计目标，通过大数据平台采集搜索相关数据，并通过调查取证，着力揭示重大违法违纪案件，提高审计工作的社会影响力。
（二）跟踪审计整改，促进被审计单位规范管理
审计整改对于维护国家法律的权威性，促进被审计单位规范管理，提高资金使用效益有着十分重要的意义。
通过大数据平台对被审计单位的财务数据及业务数据进行比对分析，深入核查后得出的审计结论，要及时与被审计单位沟通，督促被审计单位进行整改，从问题登记到整改落实都要明确人员负责，并将结果提交审计机关。
同时，对与经济责任审计相关的整改事项，还要与组织人事部门对接，作为被审计人员的考核任用依据。
（三）以建章立制为载体，服务深化改革
审计监督作为国家监督的一个重要组成部分，要充分发挥其建设性的作用，不仅仅是查被审计单位的问题，而是要深入挖掘问题的本质，揭示存在的制度缺陷和风险隐患，及时与被审计单位沟通，推动其建章立制，对现行的制度规范进行修订完善，从而更好地履行职责，服务国家深化改革的整体布局。
（四）为党委、政府决策提供依据
深挖大数据审计成果，凝练成高质量、有价值的审计要情、审计专报等信息，及时报送党委、政府，为国家及地方的决策提供科学依据，为解决重大问题发挥更大的作用。
新形势下，我们要紧跟国家和审计署的规划部署，以信息化建设推动审计事业新发展，着力提升大数据审计能力，推动审计信息化向纵深发展，充分发挥国家审计的监督职能。
（作者单位：荥阳市审计局）。