对企业审计数据分析常态化的几点思考
大数据背景下企业审计工作面临挑战与对策
大数据背景下企业审计工作面临挑战与对策随着信息技术的高速发展和大数据时代的到来，企业审计工作也面临着新的挑战和变革。
传统的审计工作在大数据背景下面临着信息爆炸、数据多样化、数据真实性等问题。
为了适应大数据时代的要求，企业审计工作需要及时调整和改进。
本文将从大数据时代对企业审计工作的影响、面临的挑战和应对对策等方面进行阐述。
一、大数据时代对企业审计工作的影响1.信息爆炸：大数据时代信息量巨大，数据源头复杂，数据量快速增长。
企业要进行审计工作，需要处理的数据量巨大，这对审计工作的效率和准确性提出了更高的要求。
2.数据多样化：大数据时代的数据类型非常多样化。
除了传统的结构化数据外，还有半结构化数据和非结构化数据等多种数据形式。
这对审计人员的技术水平和数据理解能力提出了更高的要求。
3.数据真实性：大数据时代数据的真实性面临着挑战。
虚假数据和不准确数据的存在可能会对审计结果产生误导，影响审计的准确性和可靠性。
二、企业审计工作面临的挑战1.技术水平要求提高：大数据时代的审计工作需要审计人员具备较高的技术水平，包括数据分析技能、数据挖掘技能、数据清洗技能等。
传统的审计人员需要不断提升自己的技术水平，才能适应大数据时代的审计工作。
2.审计工作方法需要改进：传统的审计工作方法已经无法满足大数据时代的审计需求。
审计工作需要引入更多的技术手段和方法，提高审计效率和准确性。
3.风险管理需要加强：大数据时代的数据范围广泛，审计工作需要更加注重风险管理，避免信息泄露、数据滥用等风险发生。
2.引入先进的技术手段和方法：企业需要引入更多的先进的技术手段和方法，如数据挖掘技术、人工智能技术等，提高审计工作的效率和准确性。
4.加强数据真实性验证：企业需要加强对数据真实性的验证工作，建立完善的数据真实性验证机制，确保数据的准确性和可靠性，保障审计工作的准确性和可靠性。
大数据时代对企业审计工作提出了更高的挑战，但也给企业审计工作带来了更多的机遇。
加强企业内部审计工作的几点思考2篇
加强企业内部审计工作的几点思考 (2)加强企业内部审计工作的几点思考 (2)精选2篇（一）加强企业内部审计工作的几点思考：1. 建立健全的内部审计机构：企业应建立一个专门的内部审计机构，组织专业的内部审计人员，确保审计工作的有效性和客观性。
2. 完善内部控制机制：企业应加强内部控制机制的建设，包括完善财务制度、设立审批制度、建立内部风险管理体系等，以确保企业运营的合规性和风险控制的有效性。
3. 确定内部审计的职责和权限：企业应明确内部审计的职责和权限，包括审计范围、审计程序、审计人员的权力和义务等，以确保审计工作的独立性和客观性。
4. 加强内部审计人员的培训和素质提升：企业应加强对内部审计人员的培训和学习，提高他们的专业素质和审计技能，以确保他们能够胜任复杂的审计工作。
5. 加强与外部审计机构的合作：企业应与外部审计机构建立良好的合作关系，通过外部审计的独立性和专业性，提供对内部审计工作的审计意见和建议。
6. 加强审计结果的跟踪和整改：企业应及时跟踪审计结果的落实情况，对存在的问题进行整改，并建立相应的监督机制，确保问题得到有效解决。
总之，加强企业内部审计工作需要从多个方面进行思考和措施的落实，包括建立健全的内部审计机构、完善内部控制机制、加强内部审计人员的培训和素质提升等。
通过这些努力，可以提升企业内部审计的效果和价值，保障企业的健康和可持续发展。
加强企业内部审计工作的几点思考 (2)精选2篇（二）1. 加强组织机构建设：企业应设立专门的内部审计部门，并明确其职责和权力，建立完善的内部审计管理体系。
2. 完善内部审计制度：企业应制定内部审计制度，明确内部审计的对象、范围、程序、方法和要求，确保内部审计工作的规范和有效性。
3. 提高审计人员专业素质：企业应加强对内部审计人员的培训和定期考核，提高其业务水平和专业素质，使其具备独立、客观、公正的审计态度和能力。
4. 加强与其他部门的合作：内部审计部门应与企业的其他部门保持密切合作和沟通，了解各部门的运作情况和问题，并及时提出建议和改进措施。
大数据环境下开展经济责任审计的几点思考
大数据环境下开展经济责任审计的几点思考随着大数据技术的发展和普及，企业经济责任审计也逐渐向着数据化、自动化转型。
在大数据环境下，如何开展经济责任审计具有重要的现实意义。
本文将就此展开几点思考。
一、建立全面的数据采集、处理、分析体系大数据环境下，需要建立全面的数据采集、处理、分析体系。
具体来讲，需要从多个数据来源采集数据，如公司财务系统、采购系统、销售系统、人力资源系统等等，将这些数据进行清洗、整合、归纳、分析，形成有效的数据集，并通过数据可视化等方式展现出来，帮助审计人员准确地识别问题和风险点，更加精准地对企业经济责任做出判断和评价。
二、充分利用机器学习、人工智能等技术手段大数据环境下，审计工作可以充分利用机器学习、人工智能等技术手段，实现自动化、智能化的审计过程，在大数据量的背景下，提高审计效率和质量。
例如，可以利用机器学习算法，对企业的财务数据进行分析，快速识别异常交易和欺诈行为；也可以利用自然语言处理技术，自动抽取销售合同的主要条款，根据合同性质快速排查风险点等。
三、关注数据业务的可靠性和安全性大数据环境下，企业的数据业务相对复杂，需要关注数据业务的可靠性和安全性。
审计人员需要了解数据来源的真实性和准确性，防止数据篡改和虚假数据的出现。
同时，审计人员还需要保障数据的安全性，防止数据泄漏或意外灾害导致数据丢失，需要采用灵活多样的数据备份策略，确保数据的安全性和完整性。
四、挖掘潜在的风险点和问题在大数据环境下，企业的数据相对多样化和庞大化，审计人员需要对数据进行深度分析，挖掘潜在的风险点和问题。
比如，可以通过对采购、销售等核心业务进行数据分析，发现不当的财务操作、不当的风险管理等问题。
同时，也可以通过对企业内部管控机制、流程规范等方面进行数据分析，了解企业内部风险点，提出相应的改进建议。
五、重视数据分析上下游应用在大数据环境下，数据分析的应用关键在于上下游应用。
只有将数据分析的结果应用于企业经济责任审计过程中的深度分析、重点抽查、核实、法律合规等各个方面，才能真正提高经济责任审计的质量和有效性。
大数据背景下企业审计工作面临挑战与解决策略
大数据背景下企业审计工作面临挑战与解决策略随着大数据时代的到来，企业面临着前所未有的审计工作挑战。
大数据的快速增长和多样化使得企业审计变得越来越复杂，审计工作面临着许多新的挑战。
本文将探讨大数据背景下企业审计工作面临的挑战，并提出相应的解决策略。
1. 数据量大、多样性高大数据时代企业面临着海量的数据，这些数据来源多样、格式不一，存在着结构化数据和非结构化数据。
审计人员需要找到有效的方法来有效地处理这些数据。
2. 数据真实性和完整性难以保障在大数据时代，数据的真实性和完整性变得更加难以保障。
数据的来源、数据的处理过程以及数据的传输过程中都存在着可能引起数据失真的因素。
审计人员需要找到方法来保障数据的真实性和完整性。
3. 数据的保密性和隐私性需求增加大数据时代，企业需要处理更多的敏感数据。
这些数据的保密性和隐私性需求变得更加迫切。
审计人员需要找到方法来保障数据的保密性和隐私性。
4. 数据分析和数据挖掘的能力需求增加大数据时代，审计人员需要具备更强的数据分析和数据挖掘能力，以便更好地发现潜在的问题。
5. 技术和人才短缺大数据时代，企业审计需要借助大数据技术来进行数据分析和数据挖掘。
目前大数据技术人才相对短缺，审计人员需要找到方法来克服这一难题。
二、解决策略1. 引入大数据技术审计人员需要引入大数据技术，利用大数据技术来处理海量的数据，提高数据分析和数据挖掘的效率。
也需要培养和引进大数据技术人才，以便更好地利用大数据技术来进行审计工作。
2. 完善数据管理制度企业需要建立完善的数据管理制度，确保数据的真实性、完整性和安全性。
对数据的来源、处理过程、传输过程进行严格管理，防止数据的失真和泄露。
3. 加强隐私保护和信息安全企业需要加强对敏感数据的保护，建立完善的隐私保护制度和信息安全制度，确保敏感数据的保密性和隐私性。
4. 培训和提升审计人员的能力企业需要加大对审计人员的培训和提升力度，提高审计人员的数据分析和数据挖掘能力，以适应大数据时代审计工作的要求。
大数据下企业审计工作的问题与对策研究
大数据下企业审计工作的问题与对策研究1. 引言1.1 背景介绍现如今，随着信息时代的到来，企业面临着海量的数据信息，这也为企业审计工作带来了新的挑战和机遇。
大数据技术的飞速发展已经不再是新鲜事物，它已经深入到企业的各个领域，包括审计工作在内。
传统的审计工作方式已经无法满足企业对于数据处理、分析和风险控制等方面的需求，因此企业审计工作正在逐步向大数据审计迈进。
大数据审计是指运用大数据技术和工具来辅助审计工作的一种新型审计模式，其主要特点是数据量大、速度快和多样性，可以更加全面地审计企业的财务数据和业务流程。
通过大数据的分析和挖掘，审计人员可以更加深入地了解企业的运营状况、风险点和潜在问题，从而提升审计工作的效率和准确性。
在这样一个背景下，研究大数据下企业审计工作的问题与对策显得尤为重要。
本文将从大数据对企业审计工作的影响、大数据下企业审计工作存在的问题、解决大数据下企业审计工作问题的对策、技术手段在企业审计中的应用以及加强数据安全保护的措施等方面展开讨论，旨在探讨如何更好地利用大数据技术来提升企业审计工作的质量和效率。
1.2 研究目的本文的研究目的主要是探讨大数据对企业审计工作的影响以及在大数据时代下企业审计工作存在的问题。
通过深入分析，寻找解决大数据下企业审计工作问题的对策，探讨技术手段在企业审计中的应用，并提出加强数据安全保护的措施。
本研究旨在为企业审计工作者提供未来发展的展望，总结当前面临的挑战并提出建议，希望能够为企业审计工作的改进和提升做出一定的贡献。
通过对大数据下企业审计工作的问题与对策进行研究，旨在帮助企业更好地运用大数据技术，提高审计工作的效率和质量，保障企业信息安全和财务稳健，推动企业审计工作的发展和创新。
1.3 意义在当前信息化和数据化的时代背景下，大数据已经成为企业审计工作的重要价值来源。
对于企业来说，通过大数据技术可以更加全面、精准地了解自身经营状况，发现可能存在的问题并进行预警和预防。
企业审计工作建议和想法
企业审计工作建议和想法
以下是有关企业审计工作的建议和想法：
1.建立有效的内部控制制度：企业应该建立和维护一个完善的内部控制制度，以确保企业各项业务的有效运行和合规性。
审计人员可以通过评估和改进内部控制制度的有效性，减少潜在的风险和错误。
2.加强风险管理：审计人员应该根据企业的特定情况和行业背景，对潜在的风险进行评估和管理。
他们可以与管理层一起制定有效的风险管理策略，并定期进行风险评估和监测。
3.加强数据分析能力：随着大数据时代的到来，审计人员应该加强数据分析和挖掘的能力，以帮助发现潜在的问题或异常。
他们可以利用各种数据分析工具和技术，实时监测企业的财务和经营状况。
4.加强对合规性的审计：由于法规和法律的不断变化，企业面临着越来越多的合规性挑战。
审计人员应该时刻关注相关的法规和法律变化，定期对企业的合规性进行审计，以确保企业的合法性和规范性。
5.加强沟通和合作：审计人员应该与企业的管理层和其他部门保持良好的沟通和合作。
他们可以定期与管理层沟通审计进展和发现的问题，同时积极与其他部门合作，共同解决问题和改进业务流程。
6.注重专业发展：审计人员应该不断学习和提升自己的专业知识和技能。
他们可以参加相关的培训和研讨会，同时积极参与专业组织和协会的活动，与同行交流和分享经验。
总的来说，企业审计工作需要审计人员具备一定的专业知识和技能，并且注重与企业管理层和其他部门的沟通和合作。
只有这样，才能为企业提供有效的审计服务，并帮助企业改进和优化业务流程。
大数据背景下企业审计工作面临挑战与解决策略
大数据背景下企业审计工作面临挑战与解决策略大数据时代的到来，给企业审计工作带来了新的挑战和机遇。
随着信息技术的飞速发展和数据规模的不断增加，传统审计模式已经无法满足企业日益增长的审计需求。
企业面临着大量数据的存储、分析和管理问题，如何在大数据背景下开展审计工作，成为了企业管理者和审计人员亟待解决的问题。
本文将探讨大数据背景下企业审计工作面临的挑战，并提出相应的解决策略。
1. 数据量大、复杂度高随着企业业务的不断扩展和信息化水平的提高，企业数据量呈现爆炸式增长，数据来源也变得越来越复杂。
传统的审计方法可能无法有效处理这些大规模的、多样化的数据，导致审计效率低下，审计结果可能存在遗漏和失真的情况。
2. 数据真实性和完整性难以保证大数据环境下，企业数据流动频繁，数据安全面临着新的挑战。
数据可能存在被篡改、丢失、泄露等问题，这就给审计工作的数据真实性和完整性带来了很大的挑战。
如果审计人员无法保证数据的真实性和完整性，审计结论可能不准确，影响企业经营决策。
3. 数据分析和提取难度加大大数据时代，企业需要利用数据来发现商机、优化业务流程、提高效率等。
大数据的高维度、多元化和不确定性，给数据分析和提取带来了巨大的挑战。
审计人员可能需要具备更强的数据分析和挖掘能力才能应对这些挑战。
1. 引入大数据技术和工具针对大数据背景下审计数据量大、复杂度高的特点，企业可以引入大数据技术和工具，提高审计工作的效率和准确性。
利用大数据技术进行数据挖掘和分析，有效发现潜在的异常情况和经营风险；利用大数据平台进行数据存储和管理，确保数据的安全性和完整性。
2. 建立完善的数据管理机制企业需要建立完善的数据管理机制，确保数据的真实性和完整性。
这包括对数据采集、存储、传输等环节进行规范和监控，防范数据篡改和泄露的风险。
建立健全的数据备份和恢复机制，确保数据不会因为意外事件而丢失。
3. 建设专业化审计团队针对大数据审计工作的特点，企业可以建设专业化的审计团队，培养具备大数据分析能力的审计人才。
做好企业审计工作的几点思考
做好企业审计工作的几点思考在国家经济发展过程中，审计工作是市场平稳、健康发展的保证。
可以说，审计工作在促进企业内部资金合理利用、减少企业资金和资源浪费、提高企业资源利用效率、健全企业内部控制，保障企业健康发展，都具有极为重要的意义，并且这些作用的发挥也切实维护了当前的企业利益，这是目前审计工作取得的成效的体现，但是在看到这些成效的同时我们也应当注意到，目前的审计工作中仍然存在着一定的问题，比如目前的审计工作在监督与服务的同一方面，仍然存在不足，审计人员的任职规范也不够明确，企业内部的审计职位设置，在级别上不高，因此很难实现监管的作用等等，这些问题的存在，是审计工作开展的障碍，更是制约企业发展的障碍。
因此，做好审计工作，具有重要意义。
那么在当前的社会环境下，如何更好完成企业审计工作呢？笔者认为，做好企业审计工作，主要有以下几个策略：一、规范审计人员职业要求，提高审计工作者专业能力及职业素养审计人员是审计工作的直接践行者，对审计工作有直接影响，并且上面我们也已经提到，从目前审计工作的实际情况来看，审计工作者的素质问题是实际工作存在的问题之一，所以做好审计工作，首先就是要规范审计人员职业要求，提高审计工作者的专业能力及职业素养。
当前从事审计工作，并没有绝对的职业要求，而普遍认可的国家注册会计师考试中，通过审计科目考试在审计工作录用时，只是联盟具有一定的优势，但并不是入职的要求，这也就说明，当前从事审计工作，并没有明确的审计人员的从业要求，而审计工作本身的专业性比较强，所以就很容易造成审计工作中的问题。
此外，审计工作本身面临的诱惑也比较多，在审计过程中的与财务人员打交道，并且本身就会遇到资金诱惑，而审计工作者一旦职业素养不够，那么就很容易造成审计工作不严谨，直接带来企业财务不透明，国家资金受损的情况。
所以就目前的实际情况来看，规范审计人员职业要求，提高审计工作者专业能力及职业素养，是做好审计工作的重要要求。
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对企业审计数据分析常态化的几点思考
一、当前企业审计数据分析面临的困难
（一）与当前企业信息化快速发展不协调。
当前的企业审计在面对央企大型信息系统时，在人员能力以及数据连续性等方面都存在一定的问题。
审计人员能力不足具体表现在计算机审计人才缺乏、审计人员对新型IT技术缺乏足够了解等方面；数据连续性问题则主要随着近些年央企信息化建设快速发展而更加凸显，由于大型央企信息系统不断更新换代、整合改造，也影响着审计数据分析的连续性，经常出现再次审计同一企业时，其信息系统已经大幅度变更，架构、数据等均与以往采集内容发生巨大变化的情况。
（二）未建立常态化的数据获取机制。
由于未建立常态化的数据获取机制，制约了企业审计数据分析，更遑论数据分析常态化。
审计常常不能在调查了解阶段获取到所需数据，甚至出现在现场审计多时仍未能获取到理想数据的现象。
（三）企业大部分核心业务系统天然不适应审计数据分析需求。
当前大型央企所使用的核心业务系统，主要面向企业核心业务流程的，目的是实现对业务流程的全过程控制和优化再造，其数据是过程化的、分散的，而审计分析需要的数据则是全面的、集中的。
比如SAP ERP系统，审计要从中获取适于分析的业务数据很困难，应当先检查其信息系统控制的实现情况和流程断点数据情况，再进行审计数据分析。
另一方面，企业核心业务系统的后台数据库一般用于事务处理（即OLTP），不适应越来越广泛、深入、无固有模式可循的审计分析（即OLAP）需要。
部分企业建设有决策支持系统，但由于成本高、周期长、开发难度大，主要用于企业各项管理指标分析，其数据粒度过粗，不能满足审计分析频繁的数据下钻需要。
二、企业审计数据分析常态化应具备的应用特点
鉴于企业审计数据分析常态化中遇到的以上困难，笔者认为，企业审计数据分析的常态化应具备以下应用特点：
（一）以重点中央企业为应用主体，分行业逐步开展。
在现有机制和客观条件下，实现全覆盖的企业审计数据分析既无可能也无必要，重点中央企业应包括信息化水平较高和重点行业领域的中央企业，这些企业有推动审计数据分析常态化的条件，其数据也更具分析价值，有利于推动试点形成规模。
由于企业所属行业的差异导致不同企业的数据形式和内容都可能存在较大差异，因此，还应当分行业或领域制定不同的审计数据分析常态化应用方案，使审计数据分析更有针对性，便于摸索总结出不同行业或领域审计数据分析的特点，提高数据分析结果的应用性。
（二）以操作型数据存储（Operational Data Store，ODS）为基础，分财务数据、业务数据两部分实现企业审计数据集成，建立数据资源目录及重点行业基础信息数据库。
从当前企业审计数据分析实践来看，数据分析常态化要解决的首要问题是数据的集成（主要是业务数据的集成），这包括从企业信息系统中获取、转换、集中存储数据，因此与适用于高层决策分析的数据仓库相比，操作型数据存储更适合各种类型审计数据分析的需要，其实现成本较低，比较优势明显，具备更好的可行性。
从数据类型来看，企业财务数据类型统一，分析方法和分析指标较为固定，其数据集成应当与业务数据分开实现。
以操作型数据存储为基础的数据集成后，还应建立相应的数据资源目录，同时抽取部分重点行业，如金融、电力、能源的基础数据，单独形成重点行业基础信息数据库，为跨项目、跨领域审计数据分析创造条件。
（三）逐步积累审计数据分析模型，锤炼数据分析团队。
实现操作型数据存储对企业财
务、业务数据的集成十分重要，能为开展审计数据分析提供广阔空间。
在数据集成的基础上，数据分析团队可以综合利用各种传统和现代的分析方法，探索不同数据间关联关系，逐步积累出面向不同主题的审计数据分析模型，这在一定程度上有利于提高审计效率。
（四）根据应用效果，适时探索利用数据仓库和大数据相关技术。
对国家审计本质认识的不断提高，使国家审计的广度深度不断扩展，企业审计应当在数据分析常态化达到一定应用效果后，适时探索利用数据仓库开展多维分析，为高层审计决策、宏观分析、审计建议等服务。
随着大数据时代的到来，包括大量非结构化数据的大数据逐渐受到重视，虽然这些数据类型繁多、价值密度低，常规分析技术难以奏效，但依赖其巨大的数据量级，使用大数据分析技术可以挖掘出高价值的信息。
随着企业审计数据分析常态化的发展，势必要重视对海量非结构化数据的利用，而无论是操作型数据存储还是数据仓库技术都只能对结构化数据进行分析，因此，探索利用大数据技术势必成为未来审计发展的需要。
三、实现企业审计数据分析常态化的现实考量
（一）所需基础建设的现实考量。
企业审计数据分析常态化的实现，首先要依赖于基础建设，特别是数据集成基础建设的实现。
在当前审计环境下，由审计机关承担全部基础建设需要额外增加大量预算，在数据报送机制、数据安全管理上也有诸多障碍。
考虑到重点中央企业已经建设了较完善的信息化基础设施，其资源富余量也较大（也完全具备使用虚拟化技术的条件），业务数据集成的操作型数据存储可主要由相应企业各自建设并进行管理，但须符合相应企业审计数据分析常态化应用方案需要，并在审计时供企业审计数据分析团队使用。
事实上，大量中央企业信息化建设已步入数据集成的阶段，数据集成完全符合企业的自身发展要求，部分企业信息化建设还呈现出数据仓库和大数据技术的应用趋势，这都为审计机关数据分析提供了极为便利的条件。
相应地，财务数据集成、数据资源目录及重点行业基础信息数据库则由审计机关集中建设，这样有利于审计机关对总体情况的把握，便于支持数据分析所需的共享要求。
（二）数据分析集成环境的建设与完善。
企业审计数据分析常态化要保持一定程度上的连续性，积累审计数据分析模型并锤炼数据分析团队，而简单的直连数据库的分析环境不能适应分析常态化的需要，需要逐步建设并完善一个良好的数据分析集成环境。
集成环境应当具备清晰完备的分析环境、可持久化存储的分析方案以及适合团队协作的互操作机制。
具体来说，分析环境应为分析人员展现其可利用的所有数据目录，具备编写数据分析语句和拖动式分析功能；能够新建、保存、编辑、发布审计分析方案；能够向分析团队其他人员共享审计分析过程和结果等。
数据分析集成环境的完善应循序渐进，功能开发不宜过多，只开发必要的核心功能，重视数据分析的性能优化。
（李晓亮）
文李晓亮（审计署武汉办）来源审计署。