大数据环境下审计数据分析技术方法初探_顾洪菲
CHINAMANAGEMENTINFORMATIONIZATION／［收稿日期］2014-12-222222222222222222222222222222222222222222222最关键的环节是输入控制，错误的输入直接影响处理和输出的正确性和有效性。互联网金融企业的操作流程基本为程序化控制，操作主体在进行操作时，可以采用口令识别和数据加密等技术进行控制，例如，消费者在利用第三方支付平台进行支付时，必须输入静态密码和动态密码，通过实时更新操作信息来对输入数据进行控制。互联网金融企业比普通企业对信息系统内部控制建设有着更高的要求，为了维护行业的健康发展，企业必须正确认识信息系统中的风险易发环节，建立完善的信息系统内部控制制度和风险管理体系。４总结尽管互联网金融行业存在较高风险，但是在大数据时代下，它通过利用云计算等技术进行数据挖掘，拥有极大的信息优势，为社会提供了数量更多、范围更广的金融支持，比传统金融更具开放性和普惠性，推动了金融和经济的发展。所以，我们必须鼓励互联网金融企业的发展，企业更应做好信息系统内部控制制度建设工作，防范操作风险，促进行业的健康和可持续发展。主要参考文献[1]郑石桥，杨婧，赵珊，等.内部控制学[M].北京：中国时代经济出版社，2013.[2]张金城.计算机信息系统控制与审计[M].北京：北京大学出版社，2002.[3]张金城.计算机犯罪的控制与审计[J].审计与经济研究，1994（4）.[4]胡奕明，陈箭深.会计电算化系统内部控制初探[J].会计研究，1996（10）.[5]黄正端.计算机会计系统内部控制的研究[J].会计研究，1996（11）.[6]张金城.论电子商务信息系统的风险与控制[J].审计与经济研究，2001（9）.[7]刘志远，刘洁.信息技术条件下的企业内部控制[J].会计研究，2001（12）.[8]陈志斌.信息化生态环境下企业内部控制框架研究[J].会计研究，2007（1）.[9]章铁生.信息技术条件下的内部控制规范———国际实践与启示[J].会计研究，2007（7）.[10]吴炎太，林斌，孙烨.基于生命周期的信息系统内部控制风险管理研究[J].审计研究,2009（6）.[11]郑秋霞.基于第三方支付的金融创新与金融风险研究[J].金融实务，2012（3）.[12]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.[13]王永利.发展互联网金融，促进经济转型升级[J].国际金融，2013（10）.[14]张松，史经纬，雷鼎.互联网金融下的操作风险管理研究[J].新金融，2013（9）.[15]张明.警惕互联网金融行业的潜在风险[J].经济导刊，2013（9）.[16]财政部.企业内部控制基本规范[S].2008.[17]财政部．企业内部控制应用指引———信息系统一般控制[S].2008.中国管理信息化ChinaManagementInformationization2015年2月第18卷第3期Feb.，2015Vol．18，No．3大数据环境下审计数据分析技术方法初探顾洪菲（南京审计学院审计与会计学院，南京211815）［摘要］大数据是目前信息技术领域研究和应用的热点问题。尽管国内外对大数据和审计数据分析已有了一定研究，但尚缺少关于大数据环境下审计数据分析方面的研究。本文针对大数据的特点以及审计数据分析实务的现状，首先阐述了大数据对审计的影响，然后根据大数据的特点，从数据量、数据结构、数据处理方式三个方面分析大数据环境下进行审计数据分析所需的技术要求，接着从分析学和使用者的角度阐述了大数据环境下进行审计的数据分析方法和分析结果的显示需求，最后提出了我国在大数据环境中如何推进审计信息化的发展，为今后在大数据环境下实施审计提供了参考。［关键词］大数据；审计；数据分析doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2015.03.025［中图分类号］F239.45；F232［文献标识码］A［文章编号］1673-0194（2015）03-0045-04０引言审计是保障国家经济社会健康运行的“免疫系统”，在数据信息爆炸的今天，大数据的浪潮促使着审计思维模式的变革。面对已经到来的大数据时代和由此带来的数据量、数据类型、数据处理方式的转变，意味着在大数据环境下进行审计数据分析将面临更大的技术挑战。2012年3月22日，奥巴马宣布美国政府五大部门投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划(BigDataResearchandDevelopmentInitiative)”，以提高美国的科研、教育与国家安全能力。从国家角度来看，大数据已成为一种战略资源[1]。审计署2013年6月6日发布的《审计署关于印发特派办审计数据综合利用指南———计算机审计实务公告第47号的通知》中，对审计数据归集和处理、审计数据管理和共享、审计数据分析技术和方法等做出了详细的规定。大数据的出现为今后开展多元异构、跨领域关联的海量审计数据分析提供了可能。因此，研究大数据环境下的审计数据分析技术方法具有重要意义。１研究大数据环境下的审计数据分析的必要性1.1大数据的概念和特点大数据作为一个新兴概念，至今尚未有统一的定义。维基百科中对于大数据的定义是:由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、使用、管理和处理能力。IDC在对大数据作出的定义为:大数据一般会涉及2种或2种以上
45/CHINAMANAGEMENTINFORMATIONIZATION会计信息化数据形式。它要收集超过100TB的数据，并且是高速、实时数据流；或者是从小数据开始，但数据每年会增长60%以上。研究机构Gartner给出了这样的定义：大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的信息资产。虽然这3个定义的表述不尽相同，但却直观地将“大数据”与传统数据定义区分开，而且强调了大数据其实不仅仅是“海量数据”，还在于其数据类型的复杂性。一般来说，大数据有四大特征：数据规模大(Volume)，数据种类多(Variety)，数据要求处理速度快(Velocity)，数据价值密度低(Value)，即所谓的“4V”特性。1.2审计数据分析方法概述审计人员如何将原生态的数据信息转换成审计证据，这直接影响着审计目标的实现，而这关键之处就是审计人员是否能对被审单位的审计数据进行有效分析。因此,审计的核心方法应该是数据分析方法[2]。传统环境下，审计人员可以通过检查、观察、询问、函证、重新计算、重新执行、分析程序等分析方法来收集审计证据。在信息时代，计算机辅助审计技术逐渐成为分析审计数据的重要手段，但这主要是针对结构化数据的审计分析。1.3大数据的发展对审计数据分析工作的影响1.3.1对开展审计数据分析工作提供了机遇和挑战大数据是下一个社会阶段的金矿和石油[3]。这对于审计人员既是挑战又是机遇。作为审计的核心方法———数据分析，能否有效地从各种超大规模的数据集中提取、挖掘有价值的信息，这将直接关乎审计效率。1.3.2全数据模式可以增加审计数据分析工作的精准性在传统审计工作中，由于数据的繁杂，一般采用数据抽样分析。而大数据“样本＝总体”的全数据模式是要分析与审计对象相关的所有数据，使得审计工作可以建立整体到局部的审计思维模式[4]。在全数据模式下开展审计数据分析，一方面规避了抽样风险和从局部推算整体的局限性，从而使得审计数据分析工作结果更加精准；另一方面与传统相比，数据不需要进行预处理，这使其保持了数据的原始特征，从而使得开展数据分析工作能够具有更全面、更接近真实的洞察力。1.3.3大数据的流处理特征将提高审计数据分析效率随着数据量从TB向PB甚至向ZB级转变，传统的批量处理方式被流处理方式取代。审计人员通过利用软件和模型更快地捕捉到价值信息，实现实时分析，这将使审计人员能够更及时地发现问题，有效提高审计工作效率。1.4大数据环境下审计的研究不多对于大数据领域，国内学者也进行了相关研究。如李国杰[5]介绍了大数据的应用现状，同时也对大数据发展中遇到的问题和挑战提出了战略建议。文献[6-8]主要介绍了大数据的分析和查询技术，阐述了大数据处理的基本框架，并对当前的主流实现平台进行了分析归纳。2013年审计署对全国社会保障资金进行了统一审计，审计资金范围包括社会保险基金、社会救助资金和社会福利资金三部分，总共12类18项资金，这是审计署对大数据的首次尝试。对于海量的社保数据，审计署首次提出要对社保资金从横向、纵向、多角度、全方位进行趋势分析。我国审计领域对于大数据的研究才刚刚起步，有很多关键问题有待研究。２大数据环境下的审计技术方法研究2.1从数据量来看，大数据环境下开展审计数据分析需要建立云计算平台随着大数据时代的到来，人们的第一观念就是数据量的“大”。传统的数据分析平台已不再能承载海量数据的分析工作，我们如何从大数据中挖掘出“黄金”呢？时下热门的云计算技术给大数据分析带来了福音。在审计中运用云计算技术，可以免去审计人员在审计现场搭建审计数据分析环境的任务，并且可以通过“聚集供应”模式对所有审计软件、相关数据进行整合、集成，从而打破审计数据分析的空间约束，有效克服系统、数据类型和软件间的不兼容，真正实现审计技术的信息化和网络化[9]。由云计算衍生而出的云存储技术，可以为审计人员提供以互联网为基础的在线存储服务。审计人员可以通过购买获得“专用”且容量“无限大”的存储空间和企业级的服务质量，在审计现场随时通过网络访问自己的数据，避免了传统审计工作地点固定的弊端。云计算技术的成熟发展，为在大数据环境下开展审计数据分析工作提供了便利。2.2从数据结构来看，在大数据环境中开展审计数据分析需要NoSQL技术审计的数据对象从传统数据向大数据进行转变，多元异构、跨领域的大数据使得审计人员面对的数据分析范围发生了扩增，从原先局限的被审计单位的内部数据信息扩展到与其相关的所有外部数据，如来自互联网运营商、电信运营商、银行、交通枢纽等机构的数据。因此，数据类型也从结构化扩增到半结构化甚至非结构化的形态（图1）。显然传统的审计数据分析方法已经不能满足现代审计的要求，如何更好地从大数据中快捷有效地发掘出价值信息，则是当务之急。
图１数据类型变化
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CHINAMANAGEMENTINFORMATIONIZATION／会计信息化在审计实务中，一般企事业单位都是将数据存储在传统的关系型数据库系统，与之相配套的结构化查询语言就是关系型数据库语言即SQL。我们对于审计数据的分析，主要基于SQL。那么NoSQL技术简单来说，就是不仅仅基于SQL。在传统的关系型数据库系统中，我们需要先进行逻辑数据库设置，对每个存储变量进行字符长度、类型设置，它的数据模式是静态的。而在大数据环境中，数据模式是动态变化的，传统的数据库技术无法解决。同时，对于数据类型的扩增，像文档、报表、图片、音频、视频等数据类型是无法存储在关系型数据库当中的，而这些都将会成为我们的审计数据，SQL不能完全满足审计工作的需求。而这一问题，已在新社会媒体中提出，Facebook、Twitter，包括国内的人人、微博，都产生了对大数据和NoSQL的需求。Google公司作为全球最大的信息检索公司，已广泛使用NoSQL数据库系统，这为在大数据环境下开展审计数据分析工作提供了借鉴。2.3从数据处理来看，在大数据环境中审计需要建立分布式处理系统在大数据时代，数据的时效性增强。如何更加高效地对审计数据进行分析，最快地获取最有价值的审计证据，提高审计效率，这是大数据给审计人员带来的最大挑战。大数据的处理模式有流处理和批处理两种。实时的分析数据一般是采用流处理技术，也可将流处理技术和批处理技术相结合。流处理，顾名思义即源源不断地将原生态数据形成数据流。当新的数据到来即立即处理并返回所需的结果，而批处理采用先存储再处理。将大数据的实时处理运用到审计中，实现了审计的实时监测，减小了舞弊发生的可能性，同时也提高了审计效率。随着大数据技术的发展，如果要求实时处理大数据，必然要求采用分布式的方式[10]。目前比较有代表性的开源流处理系统主要有：Twitter的Storm、Yahoo的S4以及Linkedin的Kafka等，这也为在大数据环境下开展审计数据分析提供了可能。2.4从数据分析学来看，在大数据环境下实施审计需要机器学习进行数据分析大数据分析技术具体是什么呢？迄今为止，还没有权威人士给出明确的答案，但机器学习是目前人们公认的一大重点技术问题。机器学习是从不确定的细节当中找到我们目前不知道的东西。机器学习常用的领域有：语音识别、字符识别（OCR）、文本分类等，这正适用于大数据环境下新的数据类型。在大数据环境下，开展审计数据分析正可以利用机器学习，来解决聚类问题、分类问题、挖掘频繁项集。对于新出现的文本审计数据类型，机器学习可以通过聚类应用将它按特征分组；通过分类问题纠正被错误归属的审计数据信息；频繁项集挖掘则可以用来审计数据中的频繁共现特征，说明它们之间有某种关联，如天气指数与车载运输的正反比关系。尤其是在国家审计中，审计人员可以对其工作领域多年的审计数据进行聚类分析、频繁项集挖掘等，总结群体行为的特点，为宏观政策的制定提供依据或者揭露不易察觉的舞弊，保障国家经济社会健康运行。2.5从数据使用者来看，在大数据环境中实施审计需要数据可视化对于传统的结构化数据，可以采用数值、表、各种统计图形显示等形式来表示数据，而大数据处理的非结构化数据，种类繁多，关系复杂，传统的显示方法通常难以表现，大量的数据表、繁乱的关系图加大了审计人员对数据信息读取的难度，甚至可能误导审计人员。数据可视化是利用计算机图形学、图像处理的可视计算技术以及Office办公软件，将数据或数据分析结果转换成图形、图像、表格、文件等形式，用三维形体来表示复杂的信息，并可进行交互处理。相较于传统的数据分析，三维形体是对审计对象的各个侧面进行更多的数据描述，可以实现从整体视角对审计对象进行较为全面立体式多角度、多维度数据分析，这样信息的记录更加全面，使审计人员可更加直观地读出数据表述的问题，弥补现有科学分析方法的不足。３结语本文根据大数据的发展和应用现状，针对在我国开展审计数据分析的特点与需求，探讨了在大数据环境下所需审计数据分析的技术要求。目前在审计中，对于大数据的研究仍处于一个非常初步的阶段，我们还有很多问题需要解决，我们应在审计中加大对大数据技术的研发投入，研制出我国可以自主控制的大数据审计产品，提高审计人员的综合素质，加强审计技术应用领域的相关法律法规建设。希望在未来能够利用成熟的大数据技术推进审计信息化的发展。主要参考文献[1]怀进鹏.大数据是国家战略资源[J].中国经济和信息化，2013（4）.[2]石爱中，孙俭.初释数据式审计模式[J].审计研究，2005(4).[3]涂子沛.大数据[M].第5版.桂林：广西师范大学出版社，2012.[4]审计署审计科研所.审计研究报告[R].2013.[5］李国杰，程学旗．大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域———大数据的研究现状与科学思考［J］．中国科学院院刊，2012(6)．[6]孟小峰，慈祥．大数据管理概念技术与挑战［J］．计算机研究与发展，2013（50）.[7]覃雄派，王会举，杜小勇，等．大数据分析———RDBMS与MapReduce的竞争与共生［J］．软件学报，2012，23(1)．[8]王珊.王会举，覃雄派，等．架构大数据:挑战、现状与展望［J］．计算机学报，2012，34(10)．[9]岳利敏.云计算在审计中的应用[J].群文天地,2013（1）.[10]王秀磊，大数据关键技术[J].中兴通讯技术，2013（8）.47
大数据时代高校经济责任审计信息化创新研究
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大数据时代高校经济责任审计信息化创新研究
作者：陶玲 晏发发 陈驹嵘
来源：《现代商贸工业》2016年第20期
摘要：采取信息化手段，利用大数据思维来提高审计质量和效率已经成为我国审计实务界的发展趋势。针对我国高校经济责任审计中普遍存在的审计力量薄弱、审计方法和工具落后、审计独立性较弱三大局限，借助大数据思维和先进技术，从系统与业务管理、数据采集、项目实施、存储、审计分析五个模块提出了高校经济责任审计在大数据时代的信息化系统架构和运作机理，为我国高校内部审计利用大数据、云计算等新型信息化工具提供了参考。
关键词：大数据；经济责任审计；信息化；创新
中图分类号：F23
文献标识码：A
doi：10.19311/ki.16723198.2016.20.057
1引言
根据中国内部审计协会发布的《内部审计具体准则第2205号——经济责任审计》关于经济责任的定义，经济责任是指领导干部任职期间因其所任职务，依法对所在部门、单位、团体或企业（含金融机构）的财政、财务收支以及有关经济活动应当履行的职责、义务；经济责任审计是指内部审计机构对本组织所管理的领导干部经济责任的履行情况进行监督、评价和鉴证的行为。
高校作为我国特殊的实体单位，在执行经济责任审计时也有其特殊性。高校经济责任审计是以学校内部审计机构和审计工作人员为主，根据内部管理、国家法律法规，运用审计手段和方法，对学校各部处、学院、教辅单位、后勤集团、校办实体企业等二级单位行政负责人履行经济责任的情况进行监督、鉴证和评价，并提出改进意见和建议。由于高校的特殊性，当前，我国高校内部审计仍然存在三大局限：一是审计资源、力量薄弱，与审计工作要求不匹配；二是审计方法、工具落后；三是审计独立性较弱。因此，随着高校经济责任审计业务越来越复杂，审计机构和审计人员的审计风险也日益增大。
大数据环境下的审计信息化(思路篇)
大数据环境下的审计信息化(思路篇)
什么是大数据环境下的审计信息化
随着互联网、物联网、智能化等技术的发展，数据的数量和复杂性都不断增加，这也使得审计工作变得更加困难。
大数据环境下的审计信息化就是将大数据技术应用于审计工作中，通过对海量数据的分析和挖掘，提高审计工作的效率和准确度，实现高质量的审计结果。
大数据技术在审计信息化中的应用
数据采集
数据采集是大数据环境下审计信息化的第一步。审计部门可以利用采集工具对企业财务、业务、库存等方面的数据进行采集，例如，可以利用SQL或NoSQL数据库对数据进行采集、存储和管理。
在数据采集过程中，需要充分考虑源数据的完整性、正确性和安全性等因素。可以通过加强数据加密、权限控制等方式来保证数据的可信性。
数据分析
数据分析是大数据环境下审计信息化的核心环节。这一过程需要有数学和统计学知识，可以采用数据挖掘、机器学习等技术手段，对数据进行分类、聚类、关联规则挖掘等操作，以得出重要的审计结论和问题。
在数据分析过程中，需要注意控制数据质量和数据范围，避免抽样误差、统计误差等问题。
数据可视化
数据可视化是将数据结果以图形、表格等方式呈现出来，以便审计人员分析和理解审计过程和结论。
数据可视化包括了绘制图表、数据挖掘和链接等视图，也可以包括视频和GIS（地理信息系统）等。
数据报告
数据报告是大数据环境下审计信息化的最终结果。报告需要包含以下三个方面的内容：
• 结论：审计工作的主要结论，包括审计结果和所发现的问题。 • 分析过程：说明审计人员采用的方法和步骤，以及数据分析和可视化的过程。
• 推荐措施：根据审计结果提出的问题，给出改进措施。
审计工作流程
审计工作流程包括以下几个阶段：
• 确定审计目标和任务。
• 采集数据。
• 根据审计目标和任务设置分析模型。
• 进行数据分析和挖掘。
• 对结果进行可视化。
• 形成审计报告。
总结
大数据环境下的审计信息化既是一种应对技术发展的需要，也是提高审计效率和准确度的必要手段。利用大数据技术开展审计工作，既需要充分利用数据分析技术，又需要法律和业务知识等专业背景的支持，以保证审计结果具有可信性、准确性、完整性。
审计师如何运用大数据技术
审计师如何运用大数据技术
在当今数字化时代，大数据技术正以前所未有的速度和规模影响着各个行业，审计领域也不例外。作为审计师，掌握并运用大数据技术已经成为提升审计质量和效率的关键。那么，审计师究竟应该如何有效地运用大数据技术呢？
首先，审计师需要深入了解大数据技术的基本概念和特点。大数据的特点通常包括数据量大、数据类型多样、数据处理速度快以及数据价值密度低等。这就意味着审计师面对的不再是以往有限的、结构化的数据，而是海量的、包括结构化、半结构化和非结构化的复杂数据集合。例如，企业的财务数据、业务流程数据、社交媒体数据、物联网设备产生的数据等都可能成为审计的对象。
为了能够处理和分析这些大数据，审计师需要掌握相关的技术和工具。数据采集工具是第一步，如网络爬虫、数据接口等，用于从各种数据源获取数据。然后是数据存储技术，像分布式文件系统和分布式数据库，能够有效地存储大规模的数据。数据分析工具则是核心，例如 Python、R 语言等编程语言，以及专门的数据分析软件，如 SAS、SPSS 等，它们可以帮助审计师进行数据清洗、数据挖掘、统计分析等操作。
在实际的审计工作中，大数据技术可以在多个环节发挥重要作用。在审计计划阶段，通过对企业历史数据的分析，审计师可以更准确地评估风险，确定审计重点领域。例如，分析以往财务报表中的异常波动、业务流程中的高风险环节等，从而有针对性地制定审计计划，提高审计的效率和效果。
在审计证据的收集方面，大数据技术能够帮助审计师获取更全面、更及时的数据。传统的审计方法可能依赖于抽样检查，但在大数据环境下，审计师可以对全部数据进行分析，减少抽样风险，提高审计结论的可靠性。比如，通过分析企业的销售数据、库存数据、物流数据等，发现潜在的欺诈行为或内部控制的薄弱环节。
数据分析是大数据技术在审计中的关键应用。审计师可以运用数据挖掘技术，发现数据中的隐藏模式和关联关系。例如，通过关联分析，找出不同业务部门之间的数据异常关联，从而揭示可能存在的舞弊行为。还可以利用机器学习算法，对大量的交易数据进行自动分类和预测，识别出异常交易。
大数据审计模式下审计方法探索
大数据审计模式下审计方法探索
大数据审计是指在大数据环境下进行的审计工作，以利用大数据技术和工具对数据进行分析和挖掘，从而发现潜在的风险和问题，提供对企业决策的支持和提供预防金融风险的手段。而大数据审计模式则是指在大数据环境下进行的一种审计方法和流程。
一、数据收集与预处理：对于大数据审计而言，数据收集是一个基础且关键的环节。数据的来源多样化，包括结构化数据、非结构化数据、文本数据、音频数据、视频数据等。数据的规模庞大，如何有效地进行数据的收集和预处理是一个值得探索的问题。可以使用自动化的数据采集工具和技术，实现对多源数据的整合和提取，并通过数据清洗、去重、缺失值处理、异常值处理等预处理方法，确保数据的质量和准确性。
二、数据分析与挖掘：在大数据审计模式下，数据分析和挖掘是非常重要的环节。通过对大数据进行统计分析、数据挖掘和机器学习等技术手段，可以识别出潜在的风险和问题，提取出有价值的信息和洞察。可以通过数据关联分析和模型建立，发现不正当交易、欺诈行为等潜在风险；通过文本挖掘和情感分析，对市场舆情进行监测和分析，及时发现市场动向和变化。
三、智能化审计：大数据审计模式下，可以实现审计工作的智能化和自动化。通过应用人工智能、机器学习和自然语言处理等技术，实现对审计过程的自动化和智能化。可以开发智能化审计系统，对数据进行自动分析和处理，提供预警和异常检测功能，提升审计效率和准确性；可以利用机器学习算法和模型，对大数据进行风险评估和预测，提供决策支持和风险控制方案。
四、可视化分析与报告：大数据审计模式下，数据可视化分析和报告是一个重要的环节。通过将大数据进行可视化展示，可以更直观地发现数据的规律和趋势，提高审计人员对于数据的理解和把握。通过报告的编制和呈现，可以将审计结论和结果有效地传达给相关方，提供决策支持和业务改进的建议。
大数据审计模式下的审计方法探索可以从数据收集与预处理、数据分析与挖掘、智能化审计和可视化分析与报告等方面展开。通过不断地创新和应用科技手段，将大数据技术和审计相结合，可以提升审计工作的效率和准确性，为企业决策和风险控制提供更好的支持。
大数据审计模式下审计方法探究
大数据审计模式下审计方法探究
摘要：伴随着信息技术的传播与普及，大数据已为大家所熟悉。因为我国的大数据工作刚刚开始，所以，在数据的搜集、分析、运用等方面，还有待加强。所以，要想更好地促进审计工作的现代化和智能化，就必须要充分认识到大数据对审计工作的促进作用，并对其进行科学、合理地构造大数据审计体系。
关键词：大数据；审计方法；探究
引言
在大数据时代，农业、科技、工业等各个行业都可以利用大数据的优势，高效地进行资源的整合，从而促进了整个国家的发展。在这种情况下，企事业单位的审计工作利用大数据的优势，也取得了新的突破，其审计技术与审计方法相对于传统的审计工作都发生了变化，从而为各行各业的健康发展提供了坚实的保证。但是，伴随着大数据技术的全面展开，由于国家法律制度的不完善和监管力度的不足，审计工作在发展的过程中依然会出现一些问题，这给企业的平稳发展和国家经济的可持续推进带来了一些障碍。
一、大数据审计内涵概述
大数据审计是随着大数据技术的迅速发展而产生的一种新的审计方式。大数据审计的范围很广，大数据环境下的电子数据审计是基于大数据环境下的计算机系统进行的审计，包括了总体控制审计和应用控制审计等。大数据的使用能够对大量的信息进行实时地管理，与以往的常规的数据信息处理方式比较，大数据中蕴藏着丰富的数据和信息，可以为用户提供更加全面的信息。其次，大数据是一种多样化的数据和信息采集方式，能够为多种不同的决策行为的最优选择提供有效的信息支撑。大数据所包含的信息类型更多、数量更多。标准化处理方式的运用，可以对更多的潜藏信息进行高效加工，相对于常规的数据处理具有更高的使用价值。该方法能够提高对数据的使用效率，为多项决策的最优选择提供可靠的保证。 二、大数据时代审计工作存在的问题
（一）对大数据概念的认识模糊
对大数据审计的认知不清、是导致其发展缓慢的根本因素。受限于传统审计经验、数据资源获取手段受限、技术落后、成果转化缺乏等因素，审计部门及审计人员对大数据的理解往往是错误的，大数据审计是万能的。部分审计师对大数据审计工作不够关注，缺乏推动大数据审计工作的积极性，致使大数据审计工作无法有效开展。
大数据审计模式下审计方法探索 2
大数据审计模式下审计方法探索
【摘要】
本文探讨了在大数据审计模式下审计方法的探索。首先介绍了审计方法的基本概念，然后分析了大数据审计的特点以及传统审计方法存在的问题。接着探讨了基于大数据的审计方法的实践和应用，重点讨论了数据挖掘在大数据审计中的重要性和应用场景。在对大数据审计方法的发展趋势进行了展望，并探讨了大数据审计对审计工作的影响和未来的发展前景。通过本文的探讨，希望能够引领审计领域朝着更加智能化和数据化的方向发展，提高审计效率和质量，推动审计工作更好地适应数字化时代的需求。
【关键词】
大数据审计模式、审计方法、审计方法的基本概念、大数据审计特点、传统审计方法问题、基于大数据的审计方法探索、数据挖掘在大数据审计中的应用、大数据审计方法发展趋势、大数据审计对审计工作影响、未来大数据审计展望
1. 引言
1.1 大数据审计模式下审计方法探索
大数据审计模式下的审计方法探索，是在当前大数据背景下对传统审计方法的革新和完善。它利用大数据技术和数据挖掘技术，对海量数据进行分析和挖掘，实现对数据的高效审计。通过大数据审计，审计人员可以更快速地获取数据信息，发现数据异常，提高审计的准确性和效率。
在大数据审计模式下，审计方法的探索不仅是技术手段的革新，更是审计理念和方法的创新。审计人员需要不断学习和掌握最新的大数据技术，不断优化审计流程和方法，提高审计工作的质量和效率。大数据审计模式下的审计方法探索，将为审计工作带来全新的突破与挑战，推动审计工作不断向前发展。
2. 正文
2.1 审计方法的基本概念
审计方法是指审计人员在进行审计工作时所采用的方法和技术。在大数据审计模式下，审计方法的应用变得更加复杂和多样化。审计方法的基本概念包括以下几个方面：
审计方法需要具备全面性和系统性。审计人员在进行审计工作时，需要对被审计对象的所有相关信息和数据进行全面审查和分析，确保审计的全面性和系统性。
大数据环境下的信息系统审计分析
大数据环境下的信息系统审计分析
随着大数据技术的不断发展和应用，越来越多的重要信息都被存储在数字化的数据库和云端服务器中。这些系统中的数据量已经越来越大，通过信息系统审计分析对这些大数据进行挖掘和分析，可以为企业提供更多的价值，从而优化企业管理决策，提高企业的效率和竞争力。
信息系统审计分析的主要工作是收集、存储和分析企业信息系统产生的数据，并对其中的异常行为进行审计，以保障企业信息系统的安全和高效运行。随着大数据时代的到来，传统的信息系统审计已经不能满足企业的需求，需要更多的技术手段来支持大数据下的信息系统审计分析。
1. 数据的采集和存储
在大数据环境下，信息系统产生的数据量是非常庞大的，如何采集和存储这些数据是一个非常关键的问题。企业需要使用各种采集工具和技术将这些数据采集到一起，然后通过大数据平台进行存储和管理。存储和管理数据的平台需要有高可靠性和可扩展性，能够支持快速的数据分析和挖掘。
2. 数据的清洗和预处理
大数据环境下的数据质量往往比较杂乱，需要进行数据清洗和预处理。这个过程中需要使用各种技术工具和算法，如数据结构化、数据抽象、数据过滤、数据配对、数据排序、数据去重、数据插值等，以确保数据质量的高效和准确。
3. 数据的分析和挖掘
大数据环境下，数据的分析和挖掘是信息系统审计分析的核心。数据分析可以根据企业需求，进行深入的数据探索和分析，例如异常行为监测、消费分析、情感分析等。通过挖掘数据中隐藏的信息和规律，可以帮助企业更好地了解顾客需求，优化产品设计，增强市场竞争力。
4. 安全策略管理
随着计算机技术的不断发展，网络安全问题已经成为企业信息安全领域的一个重要问题。为了保护企业的大数据和信息系统环境，企业需要制定严格的安全策略和安全措施，使用各种安全技术来保护数据和系统的安全。
总之，大数据环境下的信息系统审计分析需要使用各种技术工具和技术手段来支持，以确保企业信息系统的高效和安全运行。同时，企业需要根据自身需求和场景，针对不同类型的数据进行不同的分析和挖掘，帮助企业做出更好的管理决策，提高企业的市场竞争力。
数字化审计模型构建概述
数字化审计模型构建概述
摘要：随着企业信息化时代的到来，推进企业各级部门业务办公自动化，审计工作己由手工审计转向计算机审计，即审计电子信息化，而且更加的方便、快速，处理结果也有迹可循。有效提高审计工作效率、改善审计流程流转情况、实现信息化审计监管成效。下面，文章就数字化审计模型构建展开论述。
关键词：数字化审计；审计模型；模型构建
引言
建立完整的电子数据存储规范辅助电子数据的真实性认定，以提高电子数据的合法性和真实性固化审计取证和审计沟通这两个环节，实现业务数据实时收集并存储，并利用信息化手段将工程投资数字化审计业务逻辑嵌入审计系统，做到审计数据实时保存、审计证据全程可追溯、做到审计监督与工程管理全过程髙度融合，全面提升工程审计成果运用水平。为数字化审计提供真实、可靠的数据来源，为数字审计工作提供保障服务。
1模型构建目标
通过建立审计过程电子数据完成电子凭证认定数据真实性、对项目管理、知识管理、文件管理、个人管理进行数字化管理，对比违规数据分析可对发布人追责管理，通过对智能数据模型分析对比出风险数据，可以询多条件历史数据并对多审计场景与应用进行系统管理。
促进能源互联网建设中各生产要素的跨区域高效流动，将为电力建设开放透明、高效规范的能源数据中心提供有力支撑。加强公司风险防范自查能力,促进单位间、部门间的风险及问题案例的共享和利用。
2模型构建要点
2.1建立完整的电子数据存储规范 实现数据目录新增、修改、查询、删除等功能的电子数据存储，实现现有业务通过接口，将数据源进行处理，实现数据的不可篡改与追溯。对于基建项目的项目管理流程进行全流程的追踪，实现基建项目基本信息、服务合同履约、预算成本信息、队伍资质、合同基本信息、分包合同基本信息、财务银行账、分包公司账户信息、分包公司合同信息、银企转账单、分包项目用工清单、分包项目计件清单、分包项目出勤表、集体农民工专户、农民工专户账户变动信息等加密存储和维护。将疑点分析过程、分析结果、支撑数据变化进行管理与存储，实现数据的管理全程可追溯，提升审计模型应用数据的可信度与应用安全。
大数据环境下审计技术方法的思考
--来源网络整理，仅供学习参考 大数据环境下审计技术方法的思考
大数据环境下审计技术方法的思考
“十二五”期间，我国审计工作的信息化建设方面取得了突出成就。然而与每日翻倍增长的审计基础信息相比，积极运用大数据技术，加大业务数据与财务数据、单位数据与行业数据以及跨行业、跨领域数据的综合比对和关联分析力度，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力日趋重要。
一、大数据背景下审计信息化工作历程
自上世纪90年代,随着信息技术的发展和会计电算化的普及,审计工作由手工审计转向计算机审计,审计的职能早已超越了查账的范畴,涉及到对各项工作的经济性、效率性和效果性的查核，这就需要与之相配套的审计信息化不再局限于财务收支审计,而应拓展到对各类业务数据的审核、收集、处理。在互联网时代来临之前，审计数据信息只能依赖审计人员人工进行收集、统计、分类与计算。审计机关的决策与管理也往往依赖于这种经过加工的材料，而无法直获取最直接、第一手的数据，这无疑影响了审计活动的效益性与透明度，也增大了审计工作的难度。然而伴随着网络覆盖面的拓展和信息技术的飞速进步，第三方数据得以传入云数据库，再由审计单位从数据库中提取，这大大加强了审计资料的真实有效性，更使审计机关的效率得到质的飞跃。
经过十多年的信息化建设和应用实践，国家审计信息化取得了很大的成就，“金审工程”一、二期顺利实施，三期工程正在规划构建过程中，审计信息化框架基本确立，计算机审计和信息化管理人才体系初步形成，审计监督的效能实现大幅提升，近年来，在一些审计项目中，比如社保审计、财政审计、住房公积金审计、银行审计等等已经初尝了大数据的滋味，但是这种大数据并非大数据时代的概念，我们所启及的只是很微小的一部分，而仅仅是这微小的不能再微小的数据量，已经让我们有点措手不及。我们的审计工作环境发生了与之前较大的变化，原先审计依附的账本已经成为审计数据中最小的一部分，而更多的是被审计单位的业务数据、网络信息及其他。审计人员的审计手段也从原先的EXCLE当道的OFFICE时代逐渐转变成ORACLE等大型数据库软件当道的DATA时代，并必将向更尖端的方向发展。
大数据审计环境中的审计技术与方法探析
大数据审计环境中的审计技术与方法探析
一、引言
随着信息技术的高速发展和数据规模的不断增长，大数据审计已经成为许多组织和企业不可避免的挑战。在这个日益复杂的审计环境下，审计技术和方法的探索和应用显得尤为重要。本文将探讨大数据审计环境中的审计技术与方法，旨在为各级审计机构、企业和研究机构提供参考。
二、大数据审计技术
1. 数据抽样技术
在大数据审计过程中，数据量庞大，针对全部数据进行审计将十分耗时耗力。因此，采用数据抽样技术能够有效地降低审计成本。数据抽样可以根据一定的抽样概率和方法，从庞大的数据集中选取一部分样本进行审计。抽样技术要求样本具有代表性，以保证对整体数据的准确性。
2. 数据关联分析技术
大数据审计中，数据通常具有高度关联性，因此，数据关联分析技术可以帮助审计人员快速发现数据之间的关系，从而提高审计效率和准确性。数据关联分析可以通过构建关联模型、关联规则、关联图谱等方式来实现。利用这些技术，审计人员可以深入挖掘数据中隐藏的信息，发现潜在的审计风险。 3. 数据挖掘技术
大数据审计中，数据量庞大，审计人员无法手动地逐一分析。因此，数据挖掘技术的应用变得至关重要。数据挖掘技术通过使用各种算法和模型，自动地从大数据中提取有价值的信息和知识。审计人员可以利用这些信息和知识来辅助决策、检测潜在的风险和问题。
三、大数据审计方法
1. 基于规则的审计方法
基于规则的审计方法是最常用的一种方法。通过预先设定一系列的审计规则和约束条件，将这些规则应用到大数据中，从而对数据进行筛选和分析。这种方法的优点是简单直观，容易操作，并且可以根据需求自定义审计规则。然而，也存在着规则繁琐、难以覆盖所有情况等缺点。
2. 基于模型的审计方法
基于模型的审计方法是一种较为复杂但有效的方法。它通过构建各种数学模型和统计模型，对数据进行建模和分析。这种方法可以更好地考虑数据之间的关联性和隐含的复杂关系，提高审计的准确性。但是，该方法需要大量的数据和专业知识来支撑模型的构建和使用。