德勤事务所大数据审计案例
人工智能在财务领域的应用及研究——以德勤为例
Finance and Accounting Research | 财会研究MODERN BUSINESS现代商业170人工智能在财务领域的应用及研究——以德勤为例林毓桁 陈 茵集美大学诚毅学院 福建厦门 3610212017年，德勤会计师事务所在会计、审计、税务工作中推出人工智能产品——“德勤财务机器人”，随后便掀起了对人工智能的热议。
在财务领域中，人工智能在数据的识别、收集、处理和帮助中高层进行决策等方面提供了可靠的技术支持，大幅度提高了会计信息质量和工作效率，同时反应出会计人员“受托责任”和“决策有用”的核心思想。
一、财务人工智能理论基础(一)人工智能技术相关概述人工智能(Artificial Intelligence)，最早是由计算机科学家、认知科学家约翰·麦卡锡于1955年在达特茅斯会议上提出：“制造智能机器的科学与工程”。
本质是让机器能够像人类一样去思考采取行动，人工智能会进行自我学习和深度学习，理论上可以模仿人类思维得出结论并拥有智慧。
如果把财务机器人类比成人，它由眼睛、臂膀和脑袋三大部分组成。
其中眼睛就是光学字符识别系统(OCR：Optical Charactr Recognition)，臂膀就是指机器人流程自动化(英文Robotic Process Automation，简称为RPA)的一种，就是将RPA作为一种虚拟的劳动力，依靠先前设定的程序与现存用户系统进行交互并完成预期任务。
(二)财务人工智能的核心要素首先计算机算力提升即可以在标准各异的情况下为企业处理庞大的数据，例如一个跨国企业在世界各地都有经销商和代工厂，人工智能的算力水平可以按照本地会计准则，中国会计准则及国际会计准则的要求出具财务报告，同时可根据企业不同维度如产品、区域、业务组划分出具责任中心经营报告，真正意义上为后续的业财融合奠定基础，人工智能将处理巨量数据的精度和速度都提高到了一个全新水平。
其次数据识别处理通常情况下是具有意义的数字字母符号以及模拟量等的统称，人工智能在财务领域应用的重要前提是原始财务数据必须是计算机可识别精确度高；财务原始单据具有多种类别且标准化程度低的特点。
大数据时代下的审计变革——基于毕马威事务所案例分析
目录
contents
大数据审计变革概述大数据审计应用的理论基础毕马威事务所的大数据审计技术运用CHAPTER01
大数据审计变革概述
毕马威事务所通过加强信息化建设，实现了审计流程的自动化和信息化，提高了审计效率和精确度。例如，通过建立数字化审计平台，毕马威事务所实现了对企业的财务数据、业务数据等信息的实时采集、分析和审计，有效地降低了审计成本和提高工作效率。
随着数据时代的到来和信息技术的不断发展，数据质量和可靠性成为了关注的重点。毕马威事务所作为专业服务机构，需要提供高质量的数据服务。因此，该所注重提高数字化审计的数据质量和可靠性要求，以满足数据时代的新需求。
收入真实性要求高
企业造假风险高
数据质量和可靠性要求提高
关联方虚增收入的风险
在反舞弊审计中，关联方虚增收入是一个常见的问题。毕马威事务所的审计团队怀疑某家企业存在关联方虚增收入的问题，并邀请反舞弊专家进行分析。专家利用大数据技术对企业的数据进行深度分析，发现了关联方虚增收入的风险点并提供了相应的证据。这为毕马威事务所提供了有力的支持和技术支持。
CHAPTER
03
毕马威事务所的大数据审计技术运用
03
大数据技术的挑战和未来发展方向
尽管大数据技术在许多领域得到了广泛应用，但还存在许多挑战。
01
大数据技术的优势和应用
大数据技术的优势在于其能够处理大量的数据，并且可以挖掘出数据中的潜在价值。
02
大数据技术的应用场景和实施案例
在毕马威事务所中，大数据技术的应用场景主要包括数字化审计、风险管理、业务数据分析等。
在大数据审计中，审计人员可以利用信息加工理论，将大数据进行分解、组合和分析，从而更好地理解和处理数据。这种理论可以帮助审计人员更好地利用大数据技术，提高审计质量和效率。
大数据医疗审计案例
大数据医疗审计案例以下是一个基于大数据医疗审计的案例模板，加入了具体例子以供参考：大数据医疗审计案例分析一、案例背景随着医疗行业的数字化发展，大量的医疗数据产生，包括电子病历、医疗保险理赔、药品采购等。
利用大数据技术进行医疗审计成为提高效率和发现潜在问题的重要手段。
二、审计目标本次审计的目标是通过分析大数据，发现医疗保险理赔中的异常情况，揭示可能存在的欺诈行为。
三、数据来源与采集1. 电子病历：包括患者的诊断信息、治疗方案、用药记录等。
2. 医疗保险理赔数据：包括理赔申请、赔付金额、理赔时间等。
3. 药品采购数据：包括药品名称、采购数量、采购价格等。
四、数据分析与发现1. 异常理赔模式识别：通过数据挖掘算法，分析理赔数据中的异常模式，如频繁理赔、高额理赔等。
2. 医疗费用异常分析：比较不同医院、科室的医疗费用，发现异常高额的费用项目。
3. 药品使用合理性分析：分析药品采购数据，发现异常的药品使用情况，如过量采购、高价药品使用过多等。
五、具体例子在审计过程中，发现某个医院的某个科室存在异常高额的医疗费用。
通过进一步分析电子病历和理赔数据，发现该科室存在过度治疗和不必要的检查项目，导致医疗费用大幅增加。
六、审计结果与建议1. 审计结果：发现了医疗保险理赔中的异常情况，存在潜在的欺诈行为。
2. 建议：建立更严格的审核机制，加强对医疗机构的监督，同时提高数据分析的准确性和及时性。
七、结论通过大数据医疗审计，可以更有效地发现医疗保险理赔中的问题，提高审计效率和准确性。
但同时也需要注意数据的质量和安全性，保护患者的隐私。
以上内容仅供参考，你可以根据实际情况进行调整和补充。
德勤-证券行业数据治理现在与未来v2.dtt
数据治理 制度建设
规划数据治理 组织架构
制定数据治理规划方案
制定数据治理制度流程
现状分析及 成熟度评估
基本制度 专项制度与流程
数据治理制度 数据标准、数据质量、元数据、数据安全、数据需求
数据治理 工作实施
基础数据模型 优化
制定基础数据 标准
数据质量提升
产品主数据 落地
元数据管理 实施方案
2.1 数据治理现状评估与体系规划
通过外包形式，人工收集部分逻辑 复杂的定性/非结构化数据
第三方数据
通过API接口等方式接入第三方，针 对性的获取第三方数据
通过付费方式购买第三方数据
有权机关数据
通过对接工商局、法院、教育部等 政府平台，获取权威数据
通过对原始数据进行清洗整合，根据不 同的维度体系建立不同的数据仓库。 以企业数据为例，主要数据维度如下：
数据模型与分析模型
• 描述性分析
•
• 360度企业全景视图 • 商业智能应用程序 • 管理仪表盘，报告
具体 做法
• 如：客户洞察，客户统一视图
•
数据治理
• 基于生命周期的数据管理
• 数据人员、组织与架构
• 数据流程、活动与机制
• 数据标准、制度与规范
• 数据技术、平台与工具
•
大解
DAM 数据 应用 管理
数据基础平台建设 • 数据仓库 • 数据集市
• ODS
• ETL
数据应用与数据服务
• 监管报表
• 管理报表
• 仪表盘
• BI专项应用
• 信息服务
企业数据架构
数据标准管理
数据质量管理
EDM 企业 数据 管理
• 企业数据模型 • 企业数据分布 • 企业数据流转 • 数据架构管理 • 数据模型管理 • 数据分布管理
大数据漂绿审计案例
大数据漂绿审计案例一、啥是“漂绿”你知道吗？就像有些商家把自己的产品包装得超级环保，号称是“绿色产品”，但实际上呢，背后可能没那么回事儿，这就是“漂绿”。
就好比一个人嘴上说自己是健身达人，天天吃健康餐，可实际上天天躲在家里吃薯片看电视。
在商业世界里，“漂绿”可真是个让人头疼的问题，尤其是在环保概念这么流行的现在。
二、案例开始：某能源公司的“绿色之谜”有这么一家能源公司，对外宣称自己是绿色能源的先锋，用大数据展示了各种漂亮的数据，比如说他们的二氧化碳排放量在逐年大幅下降，能源利用效率超级高，可再生能源的占比也高得惊人。
从他们公布的数据来看，简直就是环保界的模范生啊！三、审计人员登场：怀疑的种子发芽。
但是呢，咱们聪明的审计人员可不是那么好糊弄的。
他们看着这些看似完美的数据，心里就犯嘀咕了：“这数据咋这么完美呢？不会是有啥猫腻吧？”就像你看到一个学生每次考试都考满分，你肯定会想这孩子是不是偷偷作弊了呀。
于是，审计人员决定利用大数据审计技术来好好查查这家公司。
四、审计过程：抽丝剥茧找真相。
1. 数据来源审查。
审计人员首先查看这些漂亮数据的来源。
他们发现，这家公司在计算二氧化碳排放量的时候，采用了一种很奇特的算法。
这个算法啊，把一些本应该计算在内的排放源给排除掉了。
这就好比你在算自己一个月吃了多少东西，只算了正餐，没算那些偷偷吃的零食一样。
比如说，公司在某个偏远地区的小工厂，它的排放数据就没有完全纳入统计。
这个小工厂虽然规模相对较小，但它排放的污染物可不少呢。
这一发现，就像是在看似完美的画卷上发现了一个污点。
2. 数据准确性核对。
再看看能源利用效率的数据。
审计人员深入挖掘发现，公司在统计能源使用量的时候，把一些能源损耗给错误地归类为其他项目了。
这就导致能源利用效率的数据被人为抬高了。
这就好比你在算自己减肥消耗的卡路里，把走路去冰箱拿零食的那点消耗也算成了高强度运动的消耗，太不诚实啦！而且，在可再生能源占比方面，公司把一些还在试验阶段、根本没怎么投入实际使用的可再生能源项目也算进去了。
德勤税务精英挑战赛案例分析参考解析
德勤税务精英挑战赛案例分析参考解析Pleasure Group Office【T985AB-B866SYT-B182C-BS682T-STT18】2009 德勤税务精英挑战赛案例分析参考解析关于机构、场所/常设机构的风险分析这一风险的前提，是 B 公司和 Z 公司被视为中国的非居民企业。
风险成因：康茂在境内的雇员，如果作为 Z 公司或 B 公司的董事代表 Z 公司或 B 公司在境内签订合同（比如 Z 公司对 B 公司的投资事项，或 B 公司与 A 公司的投资协议和其它调整公司和股东之间关系的文件），或者代表 Z 公司或 B 公司在中国境内从事生产经营活动，就可能被判定为 Z 公司/或B 公司的营业代理人，从而使 Z 公司或 B 公司被认为在中国有机构、场所。
关于机构、场所的分析法规依据：《实施条例》第五条规定，“非居民企业委托营业代理人在中国境内从事生产经营活动的，包括委托单位或者个人经常代其签订合同，或者储存、交付货物等，该营业代理人视为非居民企业在中国境内设立的机构、场所。
”现有法规中缺乏对这种风险具体判断的依据。
一方面，“生产经营活动”一词没有定义，不清楚纯投资行为是否成为生产经营；另一方面，是否独立代理人可以不算作可构成机构场所的营业代理人，也不清晰。
（国税函[2009]47 号说明，QFII 在国内得到的收入，可以按照在中国境内没有机构、场所征税。
QFII 投资于境内上市企业，与B 公司在境内投资，有一定可比性；QFII 在国内的托管人等，商法上应该归类为独立代理人。
）构成机构、场所的后果（国内法）如果 Z 公司 B 公司被认定为在国内有机构、场所，就应当就其所设机构、场所取得的来源于中国境内的所得按净所得缴纳企业所得税。
如果出现这种情况，对康茂和星凯最重要的影响是，如果直接出让 A 公司的股权，B 公司获取的资本利得（肯定是来源于境内的所得）可能需要按25%的税率缴税，而不是按 10％的税率缴预提税。
大数据审计查税的应用案例
大数据审计查税的应用案例近年来，大数据技术的普及和应用引起了社会的广泛关注。
在税收领域，大数据的应用也取得了重要进展。
其中，大数据审计查税是税收管理领域的一个重要应用方向。
下面将从几个方面详细介绍大数据审计查税的应用案例。
一、大数据技术在税务管理中的作用大数据技术是指通过计算机和网络技术，对各种类型、大量、高速生成的数据进行收集、存储、管理、加工和分析，并从中发挥有效价值的一种技术。
在税务管理中，大数据技术可以帮助税务部门收集、处理和分析大量海量的数据，发现异常交易、无良企业等问题。
二、大数据审计查税的具体实践针对个人、企业以及国际贸易等多个领域，税务部门积极推进大数据审计查税。
具体实践中，通过上传大批量的交易数据，将数据与社会公共信息库相结合，利用智能化分析技术，对主要的交易、关系和动态管理的相关数据进行篡改、恶意利用等非法行为的排查。
通过这种层层递进的方法，可以有效地保证纳税的诚实度和稳定性。
三、大数据审计查税的应用案例（1）平台企业税务管理大数据技术在平台企业的税务管理中，可以帮助税务部门快速而准确地对平台企业进行评估和评审。
例如，在大数据分析的基础上，可以对企业经营的主要内容进行分析和评估，判断企业是否存在逃税行为，从而提高税收的快速回笼率。
（2）国际贸易税务管理大数据技术在国际贸易税务管理中，可以帮助税务部门实现对进口和出口的贸易数据进行快速分析和管理。
例如在进出口贸易中，通过大数据分析，可以发现欺诈性报价、假冒伪劣产品、价值内含问题等借口逃税和违法行为。
从而可以加强对进出口贸易的监管，保证税收的稳定。
（3）大企业税务管理大数据技术在大企业税务管理中，可以帮助税务部门实现对大企业的财务数据进行全面的分析和解读。
例如，在大企业财务报表中，通过大数据技术的应用，可以发现企业存在的财务问题，如资产减值、承诺或担保、减值准备、存货核算问题等。
从而可以及时发现企业存在的问题，保证税收的规范性和透明性。
企业大数据审计分析方法及案例介绍
企业大数据审计分析方法及案例介绍目录1. 内容简述 (2)1.1 大数据审计的重要性 (3)1.2 企业审计分析方法发展背景 (4)2. 大数据审计分析概述 (5)2.1 大数据审计的定义 (6)2.2 大数据审计与传统审计的区别 (7)2.3 大数据审计分析的核心技术 (9)3. 审计数据管理与采集 (10)3.1 数据收集与存储的关键要素 (11)3.2 数据采集策略 (12)3.3 数据质量管理 (13)4. 数据预处理与清洗 (15)4.1 数据清洗的重要性 (16)4.2 数据预处理技术 (18)4.3 处理数据异常与错误的方法 (19)5. 数据分析模型构建 (20)5.1 数据聚合与透视 (22)5.2 异常检测与数据挖掘技术 (23)5.3 预测分析与机器学习模型 (25)6. 审计数据分析方法 (27)6.1 趋势分析与对比分析 (28)6.2 关联分析与聚类分析 (30)6.3 异常审计方法 (32)6.4 财务监督与风险评估 (34)7. 大数据审计案例解析 (36)7.1 案例一 (37)7.2 案例二 (38)7.3 案例三 (39)7.4 案例四 (41)8. 审计分析结果的应用 (42)8.1 结果的可视化展示 (44)8.2 治理改进建议 (45)8.3 审计报告与审计过程文档化 (46)9. 结论与未来展望 (48)9.1 总结大数据审计的有效性和挑战 (49)9.2 对企业未来审计与数据分析的建议 (50)9.3 大数据审计技术发展的趋势预测 (52)1. 内容简述本文档旨在详尽阐述“企业大数据审计分析方法及案例介绍”，突出实用性和紧扣业界实践。
内容包括：大数据审计简介：详细介绍大数据技术在企业审计中的应用现状与潜力，概要分析大数据审计的优势与挑战。
方法论探讨：深入探析在审计过程中如何利用大数据分析的方式，构建数据驾驭模型，提升审计效率和效果。
技术实现路径：介绍常用的大数据技术，比如分布式计算框架（如Hadoop、Spark）与数据分析工具（如Python、R语言）及其在审计中的应用。
德勤AC案例
一、〔1〕一个化装品公司原有的防晒产品上市七年在份额下降情况下打算推出新的防晒霜，但是副作用可能会对市场有些影响。
给了新老产品及领头羊产品比照的CUT以及一些老产品的市场信息表格。
〔2〕page1。
整个公司〔做药品和护肤品〕的大体情况，职员数目，产品种类及市场份额和利润什么的，最后一段是对题目的说明，好似大概扫过去就行了，信息量不大。
page2。
第二页三个产品的效用，有一种成分的含量〔这个我有点看没太懂〕，副作用等。
Page3。
第三页是他们成熟产品的六年的一些具体情况：广告费用，本钱，价格之类，单项的有些东西还是不太懂！Page4。
研发部写给销售团队的一封信，转发给manager，提到四点，A．这个新产品副作用的控制组的恢复效果比group的高很多B．这个有点忘了，好似是说大局部人都没啥严重反响，一个人除外。
〔细节的词没记清〕C．少数的投资者认为副作用通过改良应该可以控制在最小并消除D．尽早投放还是缓投的战略性影响之类第一页：一个叫什么Health什么的公司，擅长做skin-care的产品，虽然占的比重不大，但是利润不错，其中以一个叫supertan的助晒霜卖的最好。
它都出道7年了。
现在公司想在它的根底上出个新的叫supertan premium的助晒霜，但它有些副作用。
请问：它要不要快点投发到市场上去哩？？？第二页：supertan，supertan premium，和market leader的数据比拟：比方香味哪个好，每瓶价格，助晒时间长短等等等等。
〔列表〕第三页：已有的supertan在过去6年内花在广告啊，促销啊什么上的费用是多少〔列表〕第四页：研发部门给市场部的一个信，说研发部门对这个新产品supertan premium的side effect的看法：1.它发现副作用的案例比拟多2.但是例子中都不是什么大副作用，而且都恢复的很快3.少数的投资者认为副作用通过改良应该可以控制在最小并消除4.不早点投发到市场的话，这个新产品的优势就没那么多了。
【精品报告】德勤-德勤企业风险-内部审计-公司免疫系统,提升企业价值
3. 实施风险导向的内部审计项目 在现场审计项目中要引入风险导向审计理念， 其审计思路就是：以突出风险管理与风险控制 为目的，以项目的预计风险确定审计方向和审 计质量控制的依据。在具体操作中可将其分为 三个阶段实施：
• 专家：提供主要风险领域（如舞弊）的专业知识和意见。
• 故障排除者：参与控制的改善与设计，协助执行和诠释风险评估。
内部审计正在成为“聚光灯下的职业”，它可以很精彩！
赵健 合伙人 德勤北京事务所 企业风险管理服务
目录
特集－访谈
1 建立风险导向的、与世界一流的能源企业相适应的内部审计体系
特集
4 内部审计的转型及发展 10 善用工具，强化战略分析，提升稽核效能 12 内部审计为企业创造价值——防治于行医问诊间 14 如何做好银行业IT审计 19 内部审计的定位——独立与增值的均衡 22 剑关险峻驱流马，斜谷崎岖驾木牛——内部审计信息化体系简介
• 梦想家：不仅评估当前的风险管理状况，还努力协助管理层提前把握 未来的机会。
• 营养学家：协助组织确定日常风险管理是否与其风险承受能力相匹 配。
• 整合者：确定组织是否恰当考虑了风险的相互影响。
• 效率专家：研究消除运营及风险管理低效和不增值环节的手段。
• 倡导者：倡导最佳实践在组织中的传播，倡导与承担风险取得回报相 关的策略，努力倡导增加盈利和股东价值的相关手段和措施。
集团公司内控审计部下设内控与风险管理处、 审计管理处和综合管理处，并设立三大审计中 心（北京审计中心、鄂尔多斯审计中心、银川 审计中心）作为集团公司总部的直属审计机 构，按照集团公司内控审计部下达的年度内部 审计工作任务，组织实施具体审计项目。审计 中心由总部内控审计部归口管理，向内控审计 部总经理汇报工作，并与分子公司保持相对独 立性，形成“管理在上，业务在下”的管理模 式。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
德勤事务所大数据审计案例
大数据审计是利用数据库及编程语言完成大数据平台建设，其工作职责包括：完成大
数据审计平台的建立，对现有数据分析方案进行更新与优化；协助相关工作人员，完成大
数据审计发展计划的初步方案撰写；依据以往的数据分析结果，在大数据审计平台建立分
析报告；等。
大数据审计是指审计机关遵循大数据理念，运用大数据技术方法和工具，利用数量巨大、来源分散、格式多样的经济社会运行数据，开展跨层级、跨地域、跨系统、跨部门和
跨业务的深入挖掘与分析，提升审计发现问题、评价判断、宏观分析的能力。
与数据审计
相比较，大数据审计所使用的数据更多源异构，所使用的技术方法更复杂高级，对数据的
洞察更敏锐深刻。
大数据审计工作就是利用数据库及编程语言顺利完成大数据平台建设，大数据审计工
作须要具有有关专业知识，通晓mysql等数据库的采用，具有较强的分析能力。
其工作职
责包含：
1、完成大数据审计平台的建立，对现有数据分析方案进行更新与优化；
2、帮助有关工作人员，顺利完成大数据审计工作发展计划的初步方案编写；
3、依据以往的数据分析结果，在大数据审计平台建立分析报告；
4、将数据分析中的异常情况报告给审计工作团队，根据审计工作团队的建议顺利完
成数据提取与分析；
5、协助相关工作人员建立高风险数据评估预警体系；
6、帮助审计工作部门顺利完成大数据审计工作模型的构建。
大数据审计与传统审计的区别
随着信息技术的发展，审计工作任务的减轻，大数据审计工作在审计工作中日益关键，受到注重程度日益进一步增强：其数据分析便捷、审查账簿速度快、数据难于失效、结果
更加公正等优点在一定程度上填补了传统审计工作的瑕疵，但我们无法因此而驳斥传统审
计工作，其原因存有以下几方面：
一、在大数据审计中，被审计单位的财务信息反映不实、不全，对于加工处理过的数据，不能就账论账，因此账簿只能看大概、只能参考。
二、大数据中引入资料非常有限，原始凭证中完整票据必须通过传统的手工复式簿记
展开审查，通过细节分析问题。
三、大数据审计专业人员缺少，业务能力不高，在编写asl审计脚本语言、sql语句及大数据技术方面面临很大的困难，很大程度影响了大数据审计所要求的效果。
四、审计工作内容、范围的不断扩大，建议审计工作人员实地查阅、调查、走访调查等，这管制了大数据审计工作的范围。
针对此现状，审计人员在审计工作中，除了加强大数据审计技术的学习，还要坚持传统审计与大数据审计相结合，发挥两者之优点，既能全面的、仔细的发现问题，又能提高审计效率。
真正做到取传统审计之优，补大数据审计之缺，最终完满的完成审计项目。