数据处理方法在计算机审计领域的应用

数据处理方法在计算机审计领域的应用
摘要：随着信息技术的告诉发展和计算机技术在各个行业的广泛应用，审计工作的环境、审计对象、审计范围、审计线索等基本的审计要素都发生了深刻的变化。

开展计算机审计，对于提高审计质量和效率，降低审计风险具有非常重要的意义，也是今后一个时期我国审计工作的重点。

计算机审计一个非常关键的环节，就是解决数据的处理问题，审计人员通过对采集来的电子数据进行分析处理，从而发现审计线索。

本文重点探讨对计算机系统下的电子数据分析处理的在计算机审计领域的应用。

关键字：计算机、审计、数据处理
1. 绪论
我国计算机审计和发达国家相比，起步比较晚，相对比较落后。

但是近几年来，我国的审计手段已经由传统的手工审计逐渐向计算机审计过度。

2001年金审工程建设启动以来，审计信息网络建设进展顺利，截至2005年，“金审一期”工程已经初步完成，在审计法规检索系统和审计信息管理系统的开发方面取得了较大成功。

随着审计数据采集分析与联网审计技术的863计划的顺利进行，审计应用系统建设初具规模，审计工作急需的被审计单位资料库、审计专家经验库和审计文献资料库三大数据库已经建成。

与此同时，新的问题也随之产生。

在开展审计工作时，要从如此庞大的零散的数据信息中提取出有价值、有意义的数据变得十分的困难。

这正是数据处理大显身手的地方。

无论数据的形式是数字、文字、图像还是声音，数据处理都会对数据进行解释，并赋予一定的意义，这时数据便成了信息。

数据处理的基本目的就是从大量的、杂乱无章的或是难以理解的数据中根据信息抽取并推导出对于特定需求有价值、有意义的数据。

这正是计算机审计工作所需要的。

2. 计算机审计数据处理前的准备步骤
2.1 数据采集
数据采集是进行计算机审计的基础，也是最关键的环节。

审计人员可以直接利用审计软件中的导入模板导入财务数据，也可以根据情况从被审计单位数据库中导入需要的相关文件。

对于企业而言，通常只需要导入凭证库表、科目表、期初余额表等数据，就可以生成相应的汇集明细账、总账、报表等会计资料与信息。

2.2 数据的预处理
在完成数据采集之后，需要对数据进行清理和转换，以满足审计分析的需要。

广义上讲，凡是有助于提高数据质量的过程都是数据清理，主要包括确认输入数据、修改错误值、替换空值、保证数据值落入定义域中、消除冗余数据、解决数据中的冲突等。

另外，相似重复记录的清理也是数据清理的一个重要问题。

数据转换通常涉及到三种类型：简单变换，日期、时间格式的转换，字段值的合并、拆分。

简单变换就是转换源数据库表中某些字段的类型、长度等，最常见的简单变换是转换一个数据元的类型，对于类型相容（指一种类型数据的值域可以通过常用的转换函数转换映射到另一类的值域上，而不会丢失数据的精确度）的，可以直接进行，而对于不适合的转换，可以通过编写简单程序完成。

日期、时间格式的转换，就是将来自于各个数据源的不同格式的日期和时间数据变换成统一的规范格式。

而字段值合并、拆分就是讲源数据库中的多个字段的值合并成一个字段值或者将源数据库中的一个字段值拆分成多个字段值。

数据的集成与优化就是将从各种类型的数据源中得到的业务数据，通过数据衍生、数据概括等技术手段，结合在一起形成新数据。

或者通过基于某种算法，将数据转换成更有利于发现本身内在规律的数据，进行数据优化。

3. 常用计算机审计数据处理方法分析
3.1 审计数据的查询技术
数据查询是目前计算机审计分析中最重要的运用，利用数据库查询技术，审计人员可以迅速完成数据的真实性和完整性测试，高效地获取审计证据，迅速查找疑点。

审计查询通常包括数据查询、法规查询、工作底稿查询。

审计数据查询主要是针对被审计单位的财务数据和业务数据进行的，通过数据库操作语言，实现对转入数据的计算产生数据的查询，并将查询到的数据发送形成工作底稿。

一般审计系统软件都提供强大的查询功能，允许审计人员自行从被审计单位转换过来的会计凭证库、科目库、生成的明细分类账选择条件进行查询。

对于导入到软件中的数据，运用SQL语句进行查询是非常方便的，可以完成简单查询、模糊查询以及多表之间的交叉查询。

SQL语言又称结构化查询语言，是关系数据库标准语言，集数据操作、数据定义、数据控制功能于一体。

它可以独立完成从关系模型定义、数据录入、查询、更新、维护到数据库重构、数据库安全性控制等一系列操作，为数据库应用系统开发提供了良好的环境。

3.2 审计抽样技术
利用计算机程序进行抽样是计算机审计的一大特色。

现在很多审计软件中都开发了审计抽样模块，使得以前繁琐的数学计算、随机数生成等工作，可以轻松实现，并且可以保证抽样工作的准确性和合法性。

审计人员只要按照抽样向导的提示，输入相应的参数即可。

计算机审计抽样流程为：输入抽样基本信息、选择数据、设定抽样和选样方法以及控制参数值、计算样本量、导入样本数据并制定保存位置。

这种合法化的抽样工作，为审计人员规避审计风险，提高审计工作质量起到了很大的作用。

抽样中使用的随机数表和计算机生成的随机数，应当遵守相关的规定，使用统一的程序。

3.3 审计统计分析技术
计算机审计中的统计技术，也是整理和分析统计数据的方法技术，其目的是探索审计数据内在的数量规律性，以发现异常现象，快速寻找审计突破口。

其中，数据分析是核心内容，是通过统计描述和统计推断的方法探索出数据内在的数量规律性的过程。

计算机审计中基于特定方法的分析工具包括一般统计、分层分析和分类分析。

这些分析工具都采用相对固定的算法，具有很强的目的性。

一般统计常用于具体分析之前，一对数据有一个大致的了解，它能够快速地发现异常现象，为后续的分析工作确定目标。

一般统计对数值字段提供下列统计信息：全部字段以及正值字段、负值字段和零值字段的个数，某类数据的平均值、绝对值以及最大或最小的若干个值等等。

分层分析首先取选一个数值类型的字段作为分层字段，根据其值域将这一字段划分为若干个相等或者不等的区间，通过观察对应的其他字段在分层字段的各个区间上的分布情况来确定需要重点考察的范围。

它是通过数据分布来发现异常的一种常用方法。

经过这样分类汇总，就可以很直观地发现异常现象，比如落在某一区间的数据与其他区间的数量级相差悬殊，数据分布图显示明显非线性关系，表现出很强的差异性，对于这样的数据，审计人员就需要重点关注，以检查是否存在舞弊或者欺诈现象。

分类分析首先选择某一字段作为分类字段，通过观察其他对应字段在分类字段各个取值点上的分布情况来确定需要重点考察的对象。

与分层分析不同的是，分类分析用作分类的某一字段不一定是数值型，可以是其他类型的数据。

对于企业审计来说，在审计应收账款时，就可以以不同客户作为分类字段，审查不同客户对应的应收款的金额、坏账计提数、欠款期限等。

3.4 审计自动化计算技术
利用计算机程序自动进行审计计算，判断汇集计提数的真实准确，是计算机审计的重要运用之一。

通过从被审计单位财务系统中采集到的会计报表，软件能自动计算出各项财务比率，形成会计报表的趋势分析、变动分析、杜邦财务体系
分析等，让审计人员能轻松评价被审计单位的财务状况及审计风险，并作为确定审计重点的依据。

也可以利用程序对固定资产计提折旧、借贷利息资本化、所得税纳税调整等直接影响当期损益的工作进行快速复核重算。

4. 总结
审计数据处理是面向数据的计算机审计的关键步骤，其重要性是不言而喻的，从国内外众多审计软件的功能中就可以看出这一点。

然而，目前在学术界并未得到足够的关注。

方便、简单、有效的审计数据处理方法并不多，不能满足目前审计工作的需要。

许多工作有待我们进一步的研究。

比如，如何从电子数据中提取一些隐藏的或未知的信息，如何处理海量的审计数据等。

这些研究都为审计数据处理提供了新的方法和思路。

另外，由于将来会计软件的接口数据将以XML数据格式来表示，所以研究如何分析以XML格式表示的审计数据也是审计数据处理值得研究的一个问题。