数据采集与分析于审计中的运用及发展
数据分析利用大数据技术提升审计质量和效率

数据分析利用大数据技术提升审计质量和效率随着大数据技术的不断发展,数据分析在各个领域得到了广泛应用,审计行业也不例外。
传统的审计方法已经无法满足日益增长的审计需求,而数据分析则能够通过利用大数据技术,提升审计质量和效率。
本文将探讨数据分析在审计中的应用,并分析其对审计质量和效率的影响。
一、数据采集和整理在传统审计中,审计师需要手动采集和整理大量的审计数据,这不仅费时费力,而且容易出现错误。
而利用大数据技术,审计师可以通过自动化的方式获取和整理数据,加快了数据的收集和处理过程。
例如,审计师可以通过与企业的财务系统进行数据接口对接,自动提取会计凭证和财务报表等数据,减少了人力和时间成本,同时也降低了数据采集的错误率。
二、数据分析和挖掘传统审计依靠人工进行数据分析和挖掘,而数据量大、复杂的情况下,人工分析的效率和准确性都无法保证。
而利用大数据技术,审计师可以利用数据挖掘算法和机器学习技术,对大规模数据进行快速和准确的分析。
通过对数据进行聚类、分类、关联分析等操作,可以发现潜在的异常和风险点,提高了审计的发现能力和精准度。
三、异常检测和风险评估数据分析能够帮助审计师及时发现异常情况和潜在风险,并进行风险评估和预警。
通过对大数据的分析,可以建立风险模型和异常检测模型,自动识别异常数据和潜在风险。
例如,审计师可以对企业的采购、销售和公司内部交易等数据进行分析,根据规则和模型发现异常交易和洗钱等风险行为,及时采取相应的措施,保障审计的准确性和可靠性。
四、远程审计和协作传统审计需要审计师去现场进行实地调查和数据采集,不仅耗时耗力,而且有一定的地域限制。
而数据分析技术则使得远程审计成为可能。
通过远程访问企业的财务系统和数据库,审计师可以实时获取和分析数据,同时还可以与企业相关人员进行远程协作和沟通。
这种方式不仅提高了审计的效率,还降低了审计成本,使得审计能够更加灵活、高效地进行。
五、数据隐私和信息安全保护在使用大数据技术进行审计时,数据隐私和信息安全是一个不可忽视的问题。
审计师工作中的数据分析与数据处理

审计师工作中的数据分析与数据处理数据分析和数据处理是审计师工作中非常重要的环节。
通过对数据的分析和处理,审计师可以获取准确可靠的信息,帮助其进行风险评估、发现潜在问题并提供有效建议。
本文将探讨审计师工作中数据分析与数据处理的方法和技巧。
一、数据分析数据分析是审计师进行工作的基础。
通过对客户的数据进行分析,审计师能够识别潜在的风险和异常情况,并帮助其确定审计重点。
以下是一些常用的数据分析方法:1. 比率分析:审计师可以通过计算各种比率来评估企业的财务状况。
比如,利润率、负债比率和存货周转率等。
比率分析可以帮助审计师了解企业的盈利能力、偿债能力和经营效率。
2. 趋势分析:审计师可以通过对历史数据的分析来识别出企业的发展趋势。
这有助于审计师了解企业的长期表现,并预测未来的发展方向。
3. 异常分析:审计师可以通过比较数据的异常情况来识别潜在的错误或欺诈。
例如,如果某个账户的交易量与其他账户相比异常高或异常低,那就可能存在问题。
4. 数据挖掘:在大数据时代,审计师可以利用数据挖掘技术来识别隐藏在大量数据中的信息。
例如,通过文本挖掘技术可以分析客户的合同、协议等文本,帮助审计师了解潜在的法律风险。
二、数据处理数据处理是指对采集到的数据进行整理、清洗和加工,以便于审计师进行后续的分析和使用。
以下是一些常用的数据处理方法:1. 数据清洗:在数据处理的过程中,审计师需要对数据进行清洗,去除重复、无效或错误的数据。
这可以提高数据的准确性和可靠性。
2. 数据转换:审计师可能需要对数据进行转换,以便于进行分析和比较。
例如,将货币金额转换为统一的货币单位。
3. 数据归档:为了方便审计师的后续使用,数据应该进行归档和备份。
这样可以保证数据的安全性和可追溯性。
4. 数据可视化:通过数据可视化工具,审计师可以将分析结果以图表形式展示,帮助他们更好地理解和传达数据。
这种可视化的方式对于解释复杂数据分析结果非常有帮助。
总结数据分析和数据处理在审计师工作中起着重要的作用。
审计中的信息系统与技术应用

审计中的信息系统与技术应用在现代社会中,信息系统与技术的应用已经成为企业运营中不可或缺的一部分。
而对于审计工作来说,信息系统与技术的应用更是提高了审计效率和准确性。
本文将探讨在审计中信息系统与技术的应用,并分析其对审计工作的影响。
一、信息系统的应用信息系统是指通过收集、存储、处理和传递信息来支持组织的目标和业务活动的技术与设备的有机整合。
在审计工作中,信息系统的应用主要体现在以下几个方面:1. 数据采集和处理:审计过程中,审计人员需要获取大量的企业数据进行分析。
信息系统可以帮助审计人员更加高效地采集和处理数据,减少了手工录入所带来的错误和浪费。
通过信息系统的支持,审计人员可以快速地提取和整理数据,加快了审计进程。
2. 数据安全和保护:随着信息化程度的提高,企业面临更多的数据安全风险。
信息系统可以有效地保护企业的数据安全,防止数据被非法获取和篡改。
审计人员可以利用信息系统的安全控制功能,确保审计过程中的数据安全。
3. 数据分析和挖掘:信息系统提供了丰富的数据分析和挖掘工具,可以帮助审计人员更好地发现企业财务数据中的潜在问题。
通过对数据进行深入分析,审计人员可以发现异常交易、违规操作等问题,提高审计发现风险的准确性和敏感度。
二、技术应用除了信息系统的应用外,技术在审计工作中也起到了重要的作用。
以下是技术应用在审计中的几个方面:1. 数据挖掘和数据可视化:通过数据挖掘技术,审计人员可以从大量的数据中提取出有关问题的信息。
在审计中,数据可视化技术可以帮助审计人员更好地理解和展示审计结果,提高审计报告的有效性。
2. 人工智能与机器学习:人工智能和机器学习技术可以自动化地处理大量数据,并对数据进行模式识别和异常检测,帮助审计人员更好地发现潜在的审计风险。
此外,利用自然语言处理技术,审计人员可以更快速地分析审计文件和文档。
3. 云计算与大数据:云计算和大数据技术的应用,可以帮助审计人员更好地处理大规模的审计数据。
工程审计中的技术创新与改进

工程审计中的技术创新与改进工程审计是指对工程项目的质量、安全、进度、成本以及法律合规性进行全面检查、评估和审查的过程。
在不断发展的社会和科技背景下,工程审计也需要不断进行技术创新与改进,以适应新的要求和挑战。
本文将重点探讨工程审计中的技术创新与改进的重要性及其推动作用。
一、数据采集与分析的创新在过去,工程审计往往依赖于人工手动的收集和整理数据,这不仅费时费力,而且容易出现错误。
但现在,随着大数据技术的发展,工程审计可以利用现代信息技术,实现数据的自动化采集和分析,大大提高了效率和准确性。
举例来说,现在可以利用传感器、监测设备等实时收集工程项目中的各种数据,如温度、压力、振动等,然后通过智能化的数据分析软件进行处理,从而实现对工程项目实时状态的监控和评估。
这种技术创新使得工程审计可以更加全面、准确地了解工程项目的实际情况,并及时发现问题与风险。
二、审计方法与工具的改进传统的工程审计方法往往局限于纸质文件的查阅和人工的独立验证,这种方法效率低下,容易出现遗漏和误判。
而现在,随着信息技术的进步,工程审计可以借助各种新的工具和方法,提高审计的效率和准确性。
例如,采用建模与仿真技术对工程项目进行评估,可以通过虚拟实验的方式模拟出各种可能的情景,预测工程项目的风险和问题,并提出相应的解决方案。
同时,利用人工智能和机器学习等技术,可以对大量的审计数据进行自动化处理和分析,减少人工操作的时间和错误。
三、信息共享与协同合作的创新工程审计往往涉及多个专业领域的知识和经验,需要不同领域的专家进行协同合作。
而过去,由于信息和沟通的限制,跨领域的协作往往存在困难和阻碍。
但是,现在随着信息技术和网络的发展,工程审计可以借助各种新的共享平台和协同工具,促进信息的共享和协同合作。
例如,通过云计算和移动办公技术,工程审计人员可以实时共享审计数据和结果,进行在线沟通和协商,从而提高审计团队的合作效率。
此外,利用虚拟会议和远程协作工具,可以实现跨地域、跨组织的协同审计,充分利用各方的专业知识与经验,促进审计结果的精确和完善。
数据分析与审计如何利用大数据技术提升审计质量与效率

数据分析与审计如何利用大数据技术提升审计质量与效率随着数字化时代的到来,大数据技术的应用已经渗透到各个行业,包括审计领域。
传统审计方法和手工处理的时代已经过去,大数据技术的应用为审计工作带来了更高的效率和质量。
本文将探讨数据分析与审计如何利用大数据技术来提升审计质量与效率。
一、大数据技术在数据采集与整理上的应用在过去,审计人员需要手工采集和整理大量数据,这需要耗费大量的时间和人力物力。
而现在,大数据技术的应用使得数据采集和整理变得更加高效和准确。
通过大数据技术,审计人员可以自动获取、收集和整理各类数据,如财务数据、交易数据、客户信息等。
这大大减少了人为错误和遗漏的发生,提高了审计数据的准确性和完整性。
在数据采集与整理上,大数据技术的应用可以使审计人员更快速地获取和处理数据,从而节省时间和资源。
此外,借助大数据技术,审计人员可以实时监控数据的变化和趋势,及时发现问题和异常情况,提高审计的实时性和灵敏度。
二、大数据技术在数据分析上的应用审计工作需要对大量数据进行分析和比对,以确定潜在的风险和问题。
传统的手工分析方法往往效率低下且容易出错,而大数据技术的应用可以解决这些问题。
通过大数据技术,审计人员可以利用数据分析工具和算法对海量数据进行深入挖掘和分析。
例如,可以通过数据挖掘技术找出异常交易、违规操作和欺诈行为等。
这种分析方法不仅能够减少漏报和误报的风险,还能够从整体上提高审计的准确性和全面性。
大数据技术还可以帮助审计人员发现企业运营中的潜在风险和问题。
通过对大量数据进行分析和建模,可以预测和识别风险因素,并提供决策支持。
例如,可以利用大数据技术对企业的财务数据和经营数据进行综合分析,预测企业的盈利能力和发展趋势,为企业提供管理建议和控制措施。
三、大数据技术在风险评估和内部控制审计上的应用风险评估和内部控制审计是审计工作的重要组成部分,也是大数据技术应用的重点领域之一。
传统的风险评估和内部控制审计方法往往基于个别样本和抽样调查,无法全面和准确地评估企业的风险和内控状况。
审计工作中的数据挖掘与分析

审计工作中的数据挖掘与分析随着信息技术的快速发展,数据在各个行业中产生的规模不断扩大,其中包含了大量有价值信息。
在审计工作中,如何从庞大的数据中提取出有用的信息,并进行有效的分析和挖掘,成为了审计人员面临的重要问题。
本文将探讨审计工作中的数据挖掘与分析的应用和意义,以及可能遇到的挑战和解决方案。
一、数据挖掘在审计中的应用数据挖掘作为一种从大规模数据中提取知识和信息的技术,可以帮助审计人员发现潜在的问题和异常情况,提高审计的效率和准确性。
具体而言,数据挖掘在审计工作中有以下几个主要应用方面:1. 发现违规行为和欺诈案例通过数据挖掘技术,审计人员可以对大量的数据进行深入分析,从中发现潜在的违规行为和欺诈案例。
例如,在财务审计中,可以通过对财务数据的挖掘,识别出虚报收入、操纵成本等违规行为;在税务审计中,可以通过分析税收数据,发现偷税漏税等欺诈案例。
2. 提高风险评估的准确性通过对数据进行挖掘和分析,审计人员可以更准确地评估被审计单位的风险水平。
例如,在供应链审计中,可以通过对供应商数据的挖掘,评估供应商的信誉度和供应链的稳定性,从而减少供应链风险;在内部控制审计中,可以通过对操作数据的挖掘,评估内部控制的有效性,提高审计程序设计的针对性。
3. 优化审计程序和资源分配通过数据挖掘和分析,审计人员可以发现审计程序的不足和冗余,从而优化审计程序的设计和资源的分配。
例如,在流程审计中,可以通过对流程数据的挖掘,分析流程环节的效率和风险,优化审计程序的设计;在资源分配方面,可以通过对数据的挖掘,发现数据异常和重要性,合理分配审计资源。
二、数据挖掘与分析的挑战与解决方案尽管数据挖掘与分析在审计工作中具有广泛的应用前景,但在实际操作中也面临一些挑战。
以下是一些可能的挑战和解决方案:1. 数据质量问题数据质量是数据挖掘和分析的基础,而在审计工作中,数据的质量常常不尽如人意。
例如,数据可能存在重复、缺失、错误等问题,这会对数据挖掘和分析的结果产生不利影响。
论大数据时代对会计和审计的影响

论大数据时代对会计和审计的影响论大数据时代对会计和审计的影响摘要:随着大数据技术的迅猛发展,大数据时代对会计和审计产生了深远影响。
本文通过对大数据技术在会计和审计领域的应用进行探讨和总结,分析了大数据时代对会计和审计的影响,并对未来的发展进行了展望。
一、引言随着信息技术的快速发展,人类社会进入了一个以数据为基础的大数据时代。
大数据的应用从各行各业蔓延开来,会计和审计作为财务管理领域的重要组成部分,也随之迎来了新的发展机遇和挑战。
本文将从大数据对会计和审计的定义、技术应用以及产生的影响等方面展开研究。
二、大数据对会计的影响1. 数据采集与分析大数据技术的广泛应用改变了会计数据的采集和分析方式。
传统的手工录入数据的方式已经不再适应大数据时代的需求。
现在,会计人员可以利用大数据工具快速采集和整理大量数据,大幅提高数据的准确性和及时性。
同时,大数据技术的运用使得会计分析更加深入全面,可以挖掘出更多隐藏在海量数据背后的规律和趋势。
2. 商业决策与风险管理大数据技术的发展为企业的商业决策和风险管理提供了更多可能性。
通过对大数据的分析,会计人员可以更准确地预测未来的风险和机会,为企业的决策提供有价值的参考依据。
同时,大数据技术还可以帮助企业发现内部控制的漏洞和不规范操作,提前预警可能的风险,减少损失。
3. 会计信息披露与透明度大数据技术的普及促进了会计信息披露与透明度的提升。
通过大数据分析,会计人员可以更加客观全面地呈现企业的财务状况和经营情况,增加会计信息的可信度和透明度。
同时,大数据技术也让更多的利益相关方能够获得全面的财务信息,有助于降低信息不对称带来的风险,维护市场秩序和公平竞争环境。
三、大数据对审计的影响1. 审计规模与效率大数据技术的引入使得审计工作的规模和效率大幅提高。
借助大数据工具,审计人员可以自动化地获取大量的审计证据,提高审计的覆盖范围和质量。
同时,大数据还可以辅助审计人员发现异常交易和异常行为,提高审计的发现能力和准确性。
审计中的数据采集和处理技术

审计中的数据采集和处理技术在当前数字化时代,数据已经成为企业运营和决策的核心。
作为一种验证和评估管理层陈述的过程,审计发挥着至关重要的作用。
数据采集和处理技术在审计中起着重要的支持作用,能够提供准确、可靠的数据,从而增强审计的效率和准确性。
本文将探讨审计中的数据采集和处理技术的重要性以及应用。
一、传统数据采集和处理技术在过去,审计人员通常采用手工收集和处理数据。
这种传统的方式需要耗费大量的时间和人力,容易出现错误和遗漏。
传统技术的主要问题是审计人员需要手动检查大量的纸质文档和电子记录,容易忽视一些重要细节。
此外,手动处理数据还容易造成数据分析的复杂性和耗时性。
二、电子数据采集和处理技术随着信息技术的迅速发展,电子数据采集和处理技术在审计中得到了广泛应用。
电子数据采集和处理技术通过自动化的方式,将大量的数据从源头快速抽取,并进行系统性的处理和分析。
这种技术能够提高数据的准确性和完整性,减少错误和漏洞的可能性。
电子数据采集和处理技术主要包括以下几个方面:1. 数据挖掘技术:通过应用统计学和机器学习算法,来发现和分析数据中的模式和关联性。
数据挖掘技术能够帮助审计人员从大量的数据中快速提取有效的信息,发现异常和潜在的风险。
2. 数据可视化技术:将大量的数据以图表、图形等形式进行可视化展示,使审计人员更直观地理解和分析数据。
数据可视化技术可以帮助审计人员更好地捕捉数据中的关键信息,提高分析的效率。
3. 数据采集工具:审计人员可以利用现代化的数据采集工具,直接从企业的系统中提取数据。
这些工具能够自动连接到不同的数据源,提供灵活的数据导入和导出功能,减少人工干预的机会,提高数据采集的效率。
4. 数据分析软件:审计人员可以利用各种数据分析软件,对采集到的数据进行深入分析。
这些软件通常提供多种分析方法和模型,能够帮助审计人员快速发现数据中的异常和风险。
三、数据安全和隐私保护在数据采集和处理的过程中,数据的安全和隐私保护是一个重要的问题。
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一、关于如何采集数据
对业务系统使用计算机进行审计的一个重要步骤就是数据的采集。根据确定的审计方案和采用的审计软件,采集到的数据格式、文件大小等因素对顺利的进行计算机审计工作起着至关重要的作用。在实际的数据采集工作中应着重关注以下几个方面:
Key words:Audit;Data sampling;Method;Development
数据的采集与处理是计算机审计的先决条件,为了能使计算机审计工作得以顺利开展,有效的降低审计人员的工作量,提高审计质量,规避审计风险,必须做好审计数据的采集与处理工作。下面依次谈一谈如何采集、处理数据及计算机辅助审计的发展。
(五)查找说明型文件。通过对主要文件的查看,看其是否有代码型字段或是否有某些字段的内容不知其含义的字段,对出现的字段,通过询问被审计单位相关人员或查看获取的数据库文件,查找其中是否有对这些字段的说明。一般情况下,像类似情况都会有一个说明型文件。例如:在证券行业,营业部代码表 、货币类型代码表 、业务代码表等都是对“历史资金证券变动”表的说明型文件。
(六)分析数据结构。数据库表中的字段名称大多数是英文的,为了方便审计人员的使用需要将表字段名称转换为中文。在此过程重要特别注意金额型字段,因为有很多字段的英文名称都很相似。用过《通用》软件的人都知道,为了使数据看起来更直观,需要审计人员预先制作“标准帐表库”来修改字段的名称。再有就是取得的原始数据有很多字段可能对审计工作来说没有意义,为了简化数据可以将这些字段删除掉,但删除的前提是对表结构进行了全面地分析,并且要删除的字段对其他表来说也没有实质性的意义。
(一)数据采集的方法
计算机数据采集的方法一般有以下几种:
1、利用被审计单位应用系统的数据转出功能。利用此功能的前提是转出数据格式符合审计人员的需求,或者转出数据经过处理后能够符合审计人员的需求。例如:被审计单位的财务系统使用的是浪潮国强财务软件,利用其自身的凭证和余额的查询功能将数据查询出,然后利用其“文件”菜单下的“数据转出”功能可将查询出的数据转存为.xls、.dbf、.txt文件。
常用的方法是利用数据库本身的导入导出功能和ODBC方式,其他数据获取方式要根据本审计单位系统的功能和导出数据是否符合审计人员的要求确定。
(二)确定要获取的数据的格式和大小
根据选择的审计软件或其他审计人员掌握地可用软件,确定要采集的数据的数据文件的格式和数据文件的大小。
1、采集数据的格式以满足审计人员的需求或审计软件的要求为标准,如果确实无法达到以上要求,则获得的数据文件的格式必须可以通过其他方法转换为所需文件格式。
(五)数据库系统。了解被审计单位业务系统所使用的数据库系统的基本情况,包括数据库系统的名称和版本,数据库系统本身的数据格式,数据库系统本身可导出的数据格式。
(六)数据库结构。通常在一个数据库中会有很多数据表,各表之间根据不同的情况会存在一些必要的关联关系,以降低冗余。而在实际应用中只有很少的表是我们工作中要用到的,所以要了解哪些表是我们所需要的,并要了解各表之间存在什么样的关联关系以及各表的结构。
二、关于如何处理数据
一般情况下,初次采集的业务数据不会完全符合审计人员的要求,这就需要对数据进行审计前的整理,使其能较好的满足审计人员的需求。
对数据的整理可有以下几种:
(一)数据格式的转换。根据审计软件的要求和审计人员对应用软件的情况,将不符合要求的数据库文件格式或数据表文件格式转换为审计软件和审计人员需求的格式。例如:在采集浪潮国强财务软件的数据时,虽然其提供了将数据转存为。dbf格式,但一般情况下存在数据采集不全的问题,大部分情况下是科目编码字段只能取道前8位。解决的方法是在导出数据时将其存为。xls格式,而审计软件要求的数据格式是。dbf,这就需要我们将采集到的。xls文件转换为。dbf格式。
4、根据了解的系统的情况,直接将可利用的数据文件复制到审计人员的计算机中。例如:用友7.0至用友U8.12财务软件的数据库为ACCESS,则可以找到其文件存放位置,直接将ufdata.mdb文件拷贝出即可。
单位的计算机系统中安装有数据库系统软件,都可以使用ODBC将数据库中的表有选择的或全部导出,并可以选择导出多种常见的数据格式。例如:在对某证券公司审计时,其数据库为DB2,由于审计人员没有接触过此软件,我们直接使用ODBC将数据导出为ACCESS文件。
在传统审计模式下,不论审计项目的大小,在审计之前都要对审计对象的基本情况进行了解,以便制定切实可行的审计方案,有条不紊的开展审计工作。计算机审计方式下同样需要审计人员进行审前调查,而且审前调查的内容不仅要了解常规审计方法下的所有内容,还要追加与计算机有关的内容,具体有以下几部分内容。
(一)业务流程。要详细了解被审计单位整个业务从头至尾每个环节的具体操作方式和目的,并根据了解的情况绘制业务流程图。目的是使审计人员有一个初步的审计思路,更好的设计切实可行的审计方案,同时初步确定数据采集的范围。
(三)数据采集的范围
如果对被审计单位的业务了解得比较深入,则可以根据需要只采集审计人员关注的数据表即可。但是,如果审计人员是初次对此类业务进行审计或是对此业务不是很熟悉,建议审计人员采集被审计单位数据库中的所有表。这是因为,数据库系统中有些表虽然很小,但却是一些代码型的文件,这些代码表对整个业务系统是至关重要的,真正的业务数据表中的某些字段是需要通过查找这些代码表来确定其含义的。
《数据采集与审计》
课程论文
题目:数据采集与分析于审计中的运用及发展
姓名:学号:
院(系):信息科学学院
专业:计算机
南京审计学院
2010年12月05日
数据采集与分析于审计中的运用及发展
【摘要】计算机辅助审计被作为辅助手段用于审计工作后,大大改变了传统审计效率和模式。传统的手工审计,以纸质的会计报表、账簿、凭证为对象。采用计算机辅助审计时,被审计单位只要提供纸质报表、账务电子数据,由审计部门利用计算机软件进行辅助审计,对注意到的违规问题或调查事项,分析存在问题的科目,并做好记录,然后再对照原始资料进行审计,这就极大的扩大了审计面。随着计算机广泛运用于审计工作中,数据采集与分析带来的优势越来越明显,而且还有很大的发展空间。
(二)对大数据文件的分割。有的数据库文单表文件的大小就超过了2G,但大部分现有软件的处理能力不能超过此大小,这就要求对大数据文件根据审计人员便于使用的原则进行分割。比如,在证券公司审计时,取得其证券交易数据SQL数据格式单表超过2G,但审计软件只支持数据库ACCESS和FOXPRO.在SQL方式下观察发现,此表中存储的为三年的数据,利用SQL数据转出功能,将此表按年度转存为3个表,这样不仅解决了数据过大的问题,也没有对接下来的审计产生不良影响。
(三)对关系表的处理。现在的数据库系统,为了降低冗余往往会将一个表中的所用字段分成几个表存放,但在具体的审计过程中会给审计人员带来诸多不便。比如在证券行业,其“历史资金证券变动”表中的“发生营业部” 、“开户营业部” 、“货币类型” 、“业务代码” 、“委托方式”等字段的内容都是用代码来表示的,这些代码的具体含义都分别由一个独立的表来说明。在审计过程中,为了使审计人员对审计数据有一个直观的认识,就需要对这些表进行综合处理,是代码的含义也在“历史资金证券变动”表中显现出来,达到数据完整、直观的要求。当然,这步操作要根据实际情况确定是否需要,如果代码很少或是审计人员熟悉就不需要做了。
三、计算机辅助审计的发展
计算机辅助审计技术的应用过程也是不断发展、完善自身的过程,不久的将来,计算机辅助审计技术将在以下方面得到推广及应用:
1、对会计电算化软件应用预置审计程序技术。预置审计程序技术是指根据审计人员的需要设计相应的程序,用来即时鉴别出特定的或程序无法识别需要审计人员专业判断的会计事项,并把他们复制到审计人员的文件中。目前,商品化会计电算化软件呈百花齐放的局面,编制软件采用的语言各种各样,数据存放的格式也各不相同,这都给计算机辅助审计带来了一定的难度。从审计工作发展的前景来看,审计部门必然要参与会计电算化软件的鉴定,对会计电算化软件也应采用预置或嵌入审计程序的技术以满足审计工作发展的需要。国外,该技术现已开始运用,不久的将来也必然会出现在我们的审计中,预置审计程序技术为审计人员提高审计效率,降低审计风险提供了最佳的方式及手段。
2、一般情况下鉴于审计人员所具备的条件,大多数审计人员所使用的审计软件都是小型数据库系统,比如access,visual foxpro等,这些软件的数据处理能力都是非常有限的,像access,visual foxpro所处理的数据不能大于2G,而审计人员常用的excel只能处理65535行数据。相对于这些软件的数据处理能力,有很多业务数据的单表容量都超过2G.因此,采集数据前一定要确信,所采集的数据是否超过了所使用的软件的数据处理能力,如果超过了,就要考虑是否要进行数据分割,还要考虑到分割后的数据是否便于利用。例如:在采集某证券公司的证券交易流水资料时,审计人员要求获得的数据文件为。dbf格式,利用其SQL数据库的“导入和导出数据”功能将所需资料导出后发现文件打不开。分析原因认为此数据超过2G,大于VISUAL FOX的处理能力。在分析原始数据发现其存储的是两个年度的数据,再利用“导入和导出数据”功能按年度将数据导出为两个文件即可。
2、利用被审计单位业务系统所使用的数据库系统的转出功能。例如:利用SQL数据库自身的“导入和导出数据”功能可以将SQL数据库中的数据表全部或有选择转存为其他格式文件。
3、使用审计软件自带的数据转出工具软件。有的审计软件本身带有对特定软件的数据转出工具软件,其获取数据简单易行并完全符合审计软件的要求。例如:“审易”审计软件自身带有“Sqlserver备份数据取数”工具和“Sqlserver数据取数”工具软件,可以方便的从SQL数据库备份数据和SQL数据库中将数据转存为。MDB格式文件。
(四)对字段类型的调整。在有的数据库中某些金额、数量型的数据字段的类型被定义为字符型或其他类型,使审计软件无法识别,也不便于审计人员利用其他工具软件对数据进行核算。还有就是日期型数据的格式,标志用数据的数据类型等都是需要审计人员关注的。出现类似的情况后,为了方便正常审计中的操作,就需要我们调整某些字段的数据类型。