计算机辅助审计案例2篇

演示二:住房公积金审计调查案例
步骤二：建立中间表，进行数据分析
例1．住房公积金月人均缴存额前10%和后10%人群行业分布情况的计算 审计过程：
对 “单位名称”分组， 将4544条 对“月缴存额”求和 在SQL-Server 记录录入 ，得出2005年正常 中 从70000条 Excel 记录中筛选出2005 缴存公积金的单位 年正常缴纳公积金 数为485户，各 的人数为4544人。 单位年缴存额 为9590万元。
演示二:住房公积金审计调查案例
步骤一：电子数据的采集 由于住房公积金信息管理系统不同于一般的财务电算化管 理系统，不便于运用通用的审计软件采集和转换电子数据， 所以，我们采取了通过数据库备份的形式直接采集数据，具 体是在被审计单位的信息管理系统中对数据库进行完全备份， 在审计人员的计算机中恢复数据库，通过对数据库中的数据 表进行检查和筛选，最后和被审计单位信息系统管理员一起 确定了两张主要审计表和相关的辅表。主表是：private （个 人账户表）、unit_detail（单位缴存流水表）；辅表主要有： 行业代码表，缴存类别表等。
演示二:住房公积金审计调查案例
步骤二：建立中间表，进行数据分析 例2．住房公积金月个人缴存额前10名和后10名的计算
审计模型与审计过程： select * into private1 FROM private ALTER TABLE private1 ADD 月缴存额 float Update private1 Set月缴存额 = 单位缴存 + 个人缴存 Select * from private1 ORDER BY 月缴存额 Select * from private1 ORDER BY 月缴存额 Desc
演示二:住房公积金审计调查案例
步骤二：建立中间表，进行数据分析 我们取得被审计单位住房公积金数据表后，使用SQLServer数据导入导出功能，将sybase格式的数据表导入并转 换为SQL-Server数据库格式，直接通过SQL-Server的查询分 析器浏览电子数据，编写SQL语句，进行查询分析，根据审 计目标生成需要的电子数据，并导出到Excel，由其他审计人 员运用Excel中的功能，进一步分析整理，再针对疑点问题查 阅纸质会计资料，逐项落实，大大缩短了审计时间，提高了 工作效率。现列举其中的3个审计事项如下：
（SQL语句为： select * from unit_detail where left(缴存时间,4) = '2005' and 交存类别 = '正常缴交'）
计算公式为： 月人均缴存额 = 年缴存额 ÷12÷ 单位人数。
演示二:住房公积金审计调查案例
步骤二：建立中间表，进行数据分析 例2．住房公积金月个人缴存额前10名和后10名的计算 审计思路：由于private （个人表）记录了全市所有参加 住房公积金人员的缴存信息，数据量较大，但审计分析计算 过程要比unit_detail（单位缴存流水表）简单，所以我们设计 了一个简单的审计模型，在SQL-Server数据库中的查询分析 器中运行。首先建立审计中间表“private1”，并插入“月缴 存额”字段；其次令“月缴存额”=“单位缴存”+“个人缴 存”；第三是在审计中间表“private1”中对“月缴存额”排 序（先降序排，再升序排）。
演示一:医院收费系统审计案例
步骤四：建立模型之二－－－医疗检查项目超规定加价审计模型
例：磁共振检查超标的计算：磁共振检查费高于180元为超标准收费
select * into 磁共振检查超标准表 from 住院表 where 项目名称 = '磁共振' and 金额 >180 alter table 磁共振检查违规加价表 add 违规多加价 float(8) Update 磁共振检查违规加价表 Set 违规多加价 = 金额 - 180 Select 项目名称, sum(违规多加价) as违规多加价 from 磁共振检查超标准表 group by 项目名称
计算机辅助审计演示
●通过二个审计案例简单介绍计算机辅助审计过程
演示一:医院收费系统审计案例
医院是运用计算机管理较早和较普遍的单位，在库存管理、 医疗收费等方面形成了大量的电子数据。如果不对这些大量 的电子数据进行审计,必然会形成潜在审计风险。 2005年，XX市审计局对市直某医院审计中开展了计算机 辅助审计，有重点地调查了该医院计算机控制下的门诊系统、 住院系统和药品进销存系统，并根据《XXX省医疗服务价格》 （试行）对省、市、县三级医院的收费标准，建立了药品、 检查、服务、治疗超限额收取费用的审计模型，对门诊、住 院部收费系统和进销存系统进行了计算机辅助审计，查出多 加价药品项目1750项。以下是对医院进销存系统的计算机审 计过程。
排序后，选取前后若干名，导入到Excel，并通过逐人调 查落实，排除非常因素，得出符合条件的住房公积金月个人 缴存额前10名和后10名的正确结论。经比较,前10名与后10名 人员与前10%单位和后10%单位相一致。
演示二:住房公积金审计调查案例
步骤二：建立中间表，进行数据分析 例3．对住房公积金信息管理系统内部控制的审计 审计思路：由于住房公积金数据间存在着固定的公式： “月缴存额 = 月缴存基数×缴存比例”，通过对生成的数据 进行验证，如果被审计单位信息系统内部数据不符合这一公 式，则信息系统内部控制存在漏洞。
File.ico
被审计单位 的信息系统 SQL-Server
File.ico
审计人员 移动硬盘
审计人员 的信息系统 SQL-Server
演示一:医院收费系统审计案例
步骤二：数据筛选 经初步调查发现，被审计单位的数据库里建有400张用户 表，审计人员对400张表进行了检查分析，发现有实际意义记 录的数据表为30多张，主要为进销存表、住院部收费表、门 诊部收费表等。
演示一:医院收费系统审计案例
步骤四：建立模型之一 －－－药品超规定加价审计模型
select * into药品进销存审计表 from 药品进销存表 ALTER TABLE 药品进销存审计表 ADD加价率float , 加价金额float , 多加价金额float Update药品进销存审计表 Set 加价率 = 0.3 where药品类别标记like ‘03’ or 药品类别like ‘%草药’ Update药品进销存审计表 Set 加价率 = 0.2 where 药品类别标记like ‘01’ or 药品类别like ‘西药’ or药品类别 like ‘中成药’ Update药品进销存审计表 Set 加价率 = 0.18 where 药品类别标记like ‘02’ or 药品类别 like ‘自制药’ Update药品进销存审计表 Set 多加价金额 = 零售价*出库数量 - 进价*出库数量-进价*出库数量*加价率 Select药品类别,sum (多加价金额) as多加价金额from药品进销存审计表 where (零售价*出库数量 - 进价*出库数量-进价*出库数量*加价率) > 0 group by 药品类别标记
演示二:住房公积金审计调查案例
步骤二：建立中间表，进行数据分析 例3．对住房公积金信息管理系统内部控制的审计
公积金缴存计算公式： 月缴存额 = 月缴存基数 × 缴存比例
正 确 的 计 算 结 果：
1000
=
10000
×
10%
实际检查数据结果为：
2000
=
0
×
10%
判断:根据公式“月缴存额”应当是由“月缴存基数” ד缴存比例” 得出的，但实际情况2000元不是由0 ×10%得出的，是用手填写上去的， 由此可以判断住房公积金信息管理系统的内部控制存在漏洞，软件本身的 问题。Biblioteka 演示一:医院收费系统审计案例
步骤三：分析建模 《XXX省医院服务价格》（试行）规定： 市级医院: 中草药的加价标准为进价的30%， 西药和中成药为进价的20%， 自制药为原料进价的18%。 根据这个规定，审计人员确定建立审计模型的思路是： 如果是中草药，加价率超过了进价的30%，其超过部分为违 规加价部分； 如果是西药和中成药，加价率超过了进价的20%，其超过部 分为违规加价部分； 如果是自制药，加价率超过了18%，其超过部分为违规加价 部分。
演示二:住房公积金审计调查案例
该审计项目，是审计署下达的审计计划，且必须利用计算机进行辅助审计， 由于没有比较成熟的软件可以利用，所以只能对其后台数据库进行直接操作。
演示二:住房公积金审计调查案例
步骤二：建立中间表，进行数据分析
例1．住房公积金月人均缴存额前10%和后10%人群行业分布情况的计算
审计思路：在电子数据审计过程中，比较复杂的是住房公积金月人均 缴存额前10%和后10%人群行业分布情况的计算。因在被审计单位的 unit_detail（单位缴存流水表）中，记录了从1996年至2005年各单位历次 缴存的住房积金流水记录，数据量较大，同时，在“缴存类别”字段中， 又分为正常缴交和补缴以前年度等情况；在缴存频率上，有每月缴一次的， 有每季度缴一次的，有半年缴一次的，都统一记录在“月缴存额”字段中， 所以数据输入的较乱。基于这种情况，我们采用分步计算的方法。首先是 求出2005年正常缴存单位的年缴存额，并选取需要的字段导出为Excel形 式；其次是运用Excel功能求出单位月人均缴存额；第三是求出前10%的 人群和后10%的人群；第四是分析前10%人群和后10%人群的行业分布。
再计算 各单位 2005 年月人 均缴存 额
计算月人均 缴存额前10% 和后10%的 人群即:485户的 前49名和后49名
月人均缴存额 前10%和后10% 10% 10% 的人群分布分析 用单位标识”为 查询条件用 count（）函数 计数，用 sum（） 函数求和得出高缴纳 人群为烟草金融, 低缴纳人群为纺织业.
演示一:医院收费系统审计案例