大數據審計中運用的方法(大數據背景下的審計分析方法)
1.大數據背景下的審計分析方法有哪些
一、“大數據”時(shí)代的數據挖掘的應用與方法數據挖掘是在沒(méi)有明確假設的前提下去挖掘信息、發(fā)現知識。
所以它所得到的信息應具有未知，有效和實(shí)用三個(gè)特征。因此數據挖掘技術(shù)從一開(kāi)始就是面向應用的，目前數據挖掘技術(shù)在企業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中得到了比較普遍的應用。
它包括：數據庫營(yíng)銷(xiāo)、客戶(hù)群體劃分、背景分析、交叉銷(xiāo)售等市場(chǎng)分析行為，以及客戶(hù)流失性分析、客戶(hù)信用記分、欺詐發(fā)現等。審計部門(mén)的數據挖掘以往偏重于對大金額數據的分析，來(lái)確實(shí)是否存在問(wèn)題，以及問(wèn)題在數據中的表現，而隨著(zhù)績(jì)效審計的興起，審計部門(mén)也需要通過(guò)數據來(lái)對被審計單位的各類(lèi)行為做出審計評價(jià)，這些也都需要數據的支撐。
數據挖掘的方法有很多，它們分別從不同的角度對數據進(jìn)行挖掘。其中絕大部分都可以用于審計工作中。
1. 數據概化。數據庫中通常存放著(zhù)大量的細節數據， 通過(guò)數據概化可將大量與任務(wù)相關(guān)的數據集從較低的概念層抽象到較高的概念層。
數據概化可應用于審計數據分析中的描述式挖掘， 審計人員可從不同的粒度和不同的角度描述數據集， 從而了解某類(lèi)數據的概貌。大量研究證實(shí)， 與正常的財務(wù)報告相比， 虛假財務(wù)報告常具有某種結構上的特征。
審計人員可以采用概念描述技術(shù)對存儲在被審計數據庫中的數據實(shí)施數據挖掘， 通過(guò)使用屬性概化、屬性相關(guān)分析等數據概化技術(shù)將詳細的財務(wù)數據在較高層次上表達出來(lái)， 以得到財務(wù)報告的一般屬性特征描述， 從而為審計人員判斷虛假財務(wù)報告提供依據。2.統計分析。
它是基于模型的方法， 包括回歸分析、因子分析和判別分析等， 用此方法可對數據進(jìn)行分類(lèi)和預測。通過(guò)分類(lèi)挖掘對被審計數據庫中的各類(lèi)數據挖掘出其數據的描述或模型， 或者審計人員通過(guò)建立的統計模型對被審計單位的大量財務(wù)或業(yè)務(wù)歷史數據進(jìn)行預測分析， 根據分析的預測值和審計值進(jìn)行比較， 都能幫助審計人員從中發(fā)現審計疑點(diǎn)， 從而將其列為審計重點(diǎn)。
3. 聚類(lèi)分析。聚類(lèi)分析是把一組個(gè)體按照相似性歸成若干類(lèi)別， 目的是使得同一類(lèi)別的個(gè)體之間的距離盡可能地小， 而不同類(lèi)別的個(gè)體間的距離盡可能地大， 該方法可為不同的信息用戶(hù)提供不同類(lèi)別的信息集。
如審計人員可運用該方法識別密集和稀疏的區域， 從而發(fā)現被審計數據的分布模式， 以及數據屬性間的關(guān)系， 以進(jìn)一步確定重點(diǎn)審計領(lǐng)域。企業(yè)的財務(wù)報表數據會(huì )隨著(zhù)企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)的變化而變化， 一般來(lái)說(shuō)， 真實(shí)的財務(wù)報表中主要項目的數據變動(dòng)具有一定的規律性， 如果其變動(dòng)表現異常， 表明數據中的異常點(diǎn)可能隱藏了重要的信息， 反映了被審計報表項目數據可能存在虛假成分。
4. 關(guān)聯(lián)分析。它通過(guò)利用關(guān)聯(lián)規則可以從操作數據庫的所有細節或事務(wù)中抽取頻繁出現的模式， 其目的是挖掘隱藏在數據間的相互關(guān)系。
利用關(guān)聯(lián)分析， 審計人員可通過(guò)對被審計數據庫中的數據利用關(guān)聯(lián)規則進(jìn)行挖掘分析， 找出被審計數據庫中不同數據項之間的聯(lián)系， 從而發(fā)現存在異常聯(lián)系的數據項， 在此基礎上通過(guò)進(jìn)一步分析， 發(fā)現審計疑點(diǎn)。 二、應對“大數據”時(shí)代，審計分析應做出的調整從以上分析過(guò)程中，我們不難看出“大數據”時(shí)代的數據存貯、處理、分析以及挖掘的各個(gè)方面雖然與傳統方式相比，在技術(shù)層面上有了較大的改變，但是在基本的原理方面并沒(méi)有顯著(zhù)的改變，原有的審計分析模式?jīng)]有必要因為“大數據”時(shí)代的來(lái)臨而急于做出相應的改變。
然而“大數據”時(shí)代在給審計分析帶來(lái)機遇的同時(shí)，還是給我們帶給了相當大的沖擊，對此我們有必要引起相當的重視，并在日后的信息化建設過(guò)程做出相應的調整。1、數據的存貯與處理。
大數據分析應用需求正在影響著(zhù)數據存儲基礎設施的發(fā)展。隨著(zhù)結構化數據和非結構化數據量的持續增長(cháng)，以及分析數據來(lái)源的多樣化，此前存儲系統的設計已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足大數據應用的需要。
基于塊和文件的存儲系統的架構設計需要進(jìn)行調整以適應這些新的要求。審計部門(mén)在選擇相應的存貯系統的時(shí)候，要對非結構化數據有足夠的重視，做好采集的相關(guān)準備。
同時(shí)隨著(zhù)采集數據的單位和年份越來(lái)越多，數據量必然是會(huì )有大規模的增長(cháng)。即使是海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。
存儲系統的擴展一定要簡(jiǎn)便，可以通過(guò)增加模塊或磁盤(pán)柜來(lái)增加容量，甚至不需要停機。同時(shí)，為了提高數據的處理能力，解決I/O的瓶頸問(wèn)題，可以考慮各種模式的固態(tài)存儲設備，小到簡(jiǎn)單的在服務(wù)器內部做高速緩存，大到全固態(tài)介質(zhì)可擴展存儲系統通過(guò)高性能閃存存儲都是可以考慮使用的設備。
2、非結構化的數據處理。非結構化數據的多元化給數據分析帶來(lái)新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。
語(yǔ)義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動(dòng)地提取信息。3、可視化的分析。
數據分析的使用者有數據分析專(zhuān)家，同時(shí)還有普通用戶(hù)，但是他們二者對于數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀(guān)的呈現大數據特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說(shuō)話(huà)一樣簡(jiǎn)單明了。“一個(gè)平臺、兩個(gè)中心”建設，是審計署目前信息化建設的重要內容。
通過(guò)數據中心的建設，可以在相當程度上解決數據存。
2.企業(yè)審計中如何運用大數據
大數據分析是通過(guò)對大規模、多樣化的數據進(jìn)行科學(xué)化采集和分析，從而挖掘出其中隱藏價(jià)值的過(guò)程。大數據時(shí)代的到來(lái)，給現代企業(yè)審計提出了新的要求和新的挑戰。如何在信息時(shí)代更有效地進(jìn)行企業(yè)審計是審計機關(guān)需要面對和解決的問(wèn)題。
一、大數據分析是創(chuàng )新企業(yè)審計技術(shù)方法的必然要求
“審計工作，就是讓數據說(shuō)話(huà)”。傳統的企業(yè)審計是事后審計，在事后對企業(yè)的會(huì )計報表、賬簿和憑證等財務(wù)資料進(jìn)行抽查核實(shí)，是讓財務(wù)數據說(shuō)話(huà)的事后審計。大數據時(shí)代是實(shí)時(shí)審計，實(shí)時(shí)采集企業(yè)的業(yè)務(wù)數據，并與企業(yè)外部的銀行、工商、稅務(wù)、物流、其他企業(yè)業(yè)務(wù)數據等進(jìn)行綜合分析與挖掘，實(shí)時(shí)判斷企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況，甚至基于當前狀態(tài)對企業(yè)未來(lái)發(fā)展進(jìn)行短期預判，是讓業(yè)務(wù)數據說(shuō)話(huà)的實(shí)時(shí)審計。現階段，我們正處在由傳統審計向大數據審計的轉化過(guò)程中，但仍處于以財務(wù)審計為主、外部數據核查為輔的大數據初級階段。
要在一個(gè)行業(yè)中應用大數據技術(shù)，不能一蹴而就，前期探索階段需要以技術(shù)和工具為主，從分析工具及分析思路出發(fā)挖掘價(jià)值；后期則以數據為主，從數據本身出發(fā)挖掘價(jià)值。在當前的企業(yè)審計實(shí)踐中，大數據應用較為原始，主要體現在數據分析理念的應用上。即通過(guò)采集企業(yè)某業(yè)務(wù)流程的全部數據，結合外部信息系統或記錄臺賬，對該業(yè)務(wù)的流程進(jìn)行全面多維度對比分析。通過(guò)貫徹大數據“樣本=總體”、“相關(guān)>因果”的理念，數據分析不再拘泥于抽樣調查，也不僅僅局限于業(yè)務(wù)流程本身，而是以全體業(yè)務(wù)數據關(guān)聯(lián)外部數據，從業(yè)務(wù)本身及相關(guān)流程進(jìn)行分析挖掘。大數據審計思維對企業(yè)的業(yè)務(wù)數據分析共分為以下6個(gè)步驟：
第一步是對業(yè)務(wù)或問(wèn)題進(jìn)行了解。要了解企業(yè)業(yè)務(wù)的性質(zhì)、業(yè)務(wù)流程、關(guān)鍵節點(diǎn)、管控可能存在的薄弱環(huán)節和漏洞，從各個(gè)角度理解企業(yè)業(yè)務(wù)并初步提出可能存在的問(wèn)題，這是分析思路和分析模型的出發(fā)點(diǎn)。
第二步是對數據進(jìn)行了解。要了解該業(yè)務(wù)會(huì )產(chǎn)生什么數據、數據存儲位置、存儲形式和結構、不同階段業(yè)務(wù)活動(dòng)在數據中如何體現、數據庫的設計結構和數據字典以及更新策略如何設計等。除本業(yè)務(wù)外，還需了解該業(yè)務(wù)的外部活動(dòng)，互動(dòng)的外部活動(dòng)產(chǎn)生的數據存儲位置、存儲形式等，這是對數據進(jìn)行分析的基礎工作。
第三步是準備數據。若進(jìn)入真正的大數據時(shí)代，此步驟會(huì )因數據太大無(wú)法移動(dòng)而被舍棄，但現階段還不能跳過(guò)。準備數據即先采集目標業(yè)務(wù)信息系統的所有數據，并根據第二步對數據的了解對所收集數據進(jìn)行整理、重組，在可行的前提下，進(jìn)行丟棄數據中的冗余、噪聲，對明顯的錯誤進(jìn)行糾錯等清洗操作，這是用于分析的數據原材料。
第四步是正式對數據進(jìn)行分析，以第一步提出的問(wèn)題為目標，采取合適的分析方法，建立相應的分析模型，對第三步準備好的數據進(jìn)行分析和挖掘，找出其中所需的結果。分析方法和模型不是越復雜越好，在能達成目標的前提下，越簡(jiǎn)單的分析模型越有效。
第五步是形成觀(guān)點(diǎn)或結論，把分析出的數據結果加以解讀，以數據分析動(dòng)態(tài)或數據分析報告的模式，用可視化、通俗語(yǔ)言的方式來(lái)表達整個(gè)分析步驟及結果，包括此次數據分析的目標、分析思路和方法、分析結果，并提出建議關(guān)注的重點(diǎn)和延伸方向。
第六步是實(shí)證使用，將第五步形成的分析結果用于審計實(shí)踐，來(lái)幫助指引審計方向、推進(jìn)實(shí)際工作。同時(shí)，實(shí)證使用也是對前期分析思路正確與否、完善與否的重要驗證。若在實(shí)際操作時(shí)發(fā)現分析結果與實(shí)際情況出入較大，則可以反饋至數據分析組，幫助數據分析團隊完善對業(yè)務(wù)和數據的理解及分析方法的思考，調整分析模型，必要時(shí)重新調整挖掘方向。
3.大數據背景下的審計分析方法有哪些
一、“大數據”時(shí)代的數據挖掘的應用與方法數據挖掘是在沒(méi)有明確假設的前提下去挖掘信息、發(fā)現知識。
所以它所得到的信息應具有未知，有效和實(shí)用三個(gè)特征。因此數據挖掘技術(shù)從一開(kāi)始就是面向應用的，目前數據挖掘技術(shù)在企業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中得到了比較普遍的應用。
它包括：數據庫營(yíng)銷(xiāo)、客戶(hù)群體劃分、背景分析、交叉銷(xiāo)售等市場(chǎng)分析行為，以及客戶(hù)流失性分析、客戶(hù)信用記分、欺詐發(fā)現等。審計部門(mén)的數據挖掘以往偏重于對大金額數據的分析，來(lái)確實(shí)是否存在問(wèn)題，以及問(wèn)題在數據中的表現，而隨著(zhù)績(jì)效審計的興起，審計部門(mén)也需要通過(guò)數據來(lái)對被審計單位的各類(lèi)行為做出審計評價(jià)，這些也都需要數據的支撐。
數據挖掘的方法有很多，它們分別從不同的角度對數據進(jìn)行挖掘。其中絕大部分都可以用于審計工作中。
1. 數據概化。數據庫中通常存放著(zhù)大量的細節數據， 通過(guò)數據概化可將大量與任務(wù)相關(guān)的數據集從較低的概念層抽象到較高的概念層。
數據概化可應用于審計數據分析中的描述式挖掘， 審計人員可從不同的粒度和不同的角度描述數據集， 從而了解某類(lèi)數據的概貌。大量研究證實(shí)， 與正常的財務(wù)報告相比， 虛假財務(wù)報告常具有某種結構上的特征。
審計人員可以采用概念描述技術(shù)對存儲在被審計數據庫中的數據實(shí)施數據挖掘， 通過(guò)使用屬性概化、屬性相關(guān)分析等數據概化技術(shù)將詳細的財務(wù)數據在較高層次上表達出來(lái)， 以得到財務(wù)報告的一般屬性特征描述， 從而為審計人員判斷虛假財務(wù)報告提供依據。2.統計分析。
它是基于模型的方法， 包括回歸分析、因子分析和判別分析等， 用此方法可對數據進(jìn)行分類(lèi)和預測。通過(guò)分類(lèi)挖掘對被審計數據庫中的各類(lèi)數據挖掘出其數據的描述或模型， 或者審計人員通過(guò)建立的統計模型對被審計單位的大量財務(wù)或業(yè)務(wù)歷史數據進(jìn)行預測分析， 根據分析的預測值和審計值進(jìn)行比較， 都能幫助審計人員從中發(fā)現審計疑點(diǎn)， 從而將其列為審計重點(diǎn)。
3. 聚類(lèi)分析。聚類(lèi)分析是把一組個(gè)體按照相似性歸成若干類(lèi)別， 目的是使得同一類(lèi)別的個(gè)體之間的距離盡可能地小， 而不同類(lèi)別的個(gè)體間的距離盡可能地大， 該方法可為不同的信息用戶(hù)提供不同類(lèi)別的信息集。
如審計人員可運用該方法識別密集和稀疏的區域， 從而發(fā)現被審計數據的分布模式， 以及數據屬性間的關(guān)系， 以進(jìn)一步確定重點(diǎn)審計領(lǐng)域。企業(yè)的財務(wù)報表數據會(huì )隨著(zhù)企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)的變化而變化， 一般來(lái)說(shuō)， 真實(shí)的財務(wù)報表中主要項目的數據變動(dòng)具有一定的規律性， 如果其變動(dòng)表現異常， 表明數據中的異常點(diǎn)可能隱藏了重要的信息， 反映了被審計報表項目數據可能存在虛假成分。
4. 關(guān)聯(lián)分析。它通過(guò)利用關(guān)聯(lián)規則可以從操作數據庫的所有細節或事務(wù)中抽取頻繁出現的模式， 其目的是挖掘隱藏在數據間的相互關(guān)系。
利用關(guān)聯(lián)分析， 審計人員可通過(guò)對被審計數據庫中的數據利用關(guān)聯(lián)規則進(jìn)行挖掘分析， 找出被審計數據庫中不同數據項之間的聯(lián)系， 從而發(fā)現存在異常聯(lián)系的數據項， 在此基礎上通過(guò)進(jìn)一步分析， 發(fā)現審計疑點(diǎn)。 二、應對“大數據”時(shí)代，審計分析應做出的調整從以上分析過(guò)程中，我們不難看出“大數據”時(shí)代的數據存貯、處理、分析以及挖掘的各個(gè)方面雖然與傳統方式相比，在技術(shù)層面上有了較大的改變，但是在基本的原理方面并沒(méi)有顯著(zhù)的改變，原有的審計分析模式?jīng)]有必要因為“大數據”時(shí)代的來(lái)臨而急于做出相應的改變。
然而“大數據”時(shí)代在給審計分析帶來(lái)機遇的同時(shí)，還是給我們帶給了相當大的沖擊，對此我們有必要引起相當的重視，并在日后的信息化建設過(guò)程做出相應的調整。1、數據的存貯與處理。
大數據分析應用需求正在影響著(zhù)數據存儲基礎設施的發(fā)展。隨著(zhù)結構化數據和非結構化數據量的持續增長(cháng)，以及分析數據來(lái)源的多樣化，此前存儲系統的設計已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足大數據應用的需要。
基于塊和文件的存儲系統的架構設計需要進(jìn)行調整以適應這些新的要求。審計部門(mén)在選擇相應的存貯系統的時(shí)候，要對非結構化數據有足夠的重視，做好采集的相關(guān)準備。
同時(shí)隨著(zhù)采集數據的單位和年份越來(lái)越多，數據量必然是會(huì )有大規模的增長(cháng)。即使是海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。
存儲系統的擴展一定要簡(jiǎn)便，可以通過(guò)增加模塊或磁盤(pán)柜來(lái)增加容量，甚至不需要停機。同時(shí)，為了提高數據的處理能力，解決I/O的瓶頸問(wèn)題，可以考慮各種模式的固態(tài)存儲設備，小到簡(jiǎn)單的在服務(wù)器內部做高速緩存，大到全固態(tài)介質(zhì)可擴展存儲系統通過(guò)高性能閃存存儲都是可以考慮使用的設備。
2、非結構化的數據處理。非結構化數據的多元化給數據分析帶來(lái)新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。
語(yǔ)義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動(dòng)地提取信息。3、可視化的分析。
數據分析的使用者有數據分析專(zhuān)家，同時(shí)還有普通用戶(hù)，但是他們二者對于數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀(guān)的呈現大數據特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說(shuō)話(huà)一樣簡(jiǎn)單明了。“一個(gè)平臺、兩個(gè)中心”建設，是審計署目前信息化建設的重要內容。
通過(guò)數據中心的建設，可以在相當程度上解決數據存。
4.審計的一般方法有哪些
審計的一般方法，按照審計工作的順序和會(huì )計業(yè)務(wù)處理程序的關(guān)系，有順查法和逆查法之分。
（一）順查法。又叫正查法，它是按照會(huì )計業(yè)務(wù)處理程序進(jìn)行分類(lèi)審查的一種方法，即按照所有原始憑證的發(fā)生時(shí)間順序進(jìn)行檢查，逐一核對。
（二）逆查法。又叫倒查法，它是按照會(huì )計業(yè)務(wù)處理的相反程序既在檢查過(guò)程中逆著(zhù)記賬程序進(jìn)行檢查的方法。
審計方法按照審查經(jīng)濟業(yè)務(wù)資料的規模大小和收集審計證據的范圍的大小不同，又有詳查法和抽樣法之分。（一）詳查法。
又稱(chēng)詳細審計，是指被審計單位一定時(shí)期內的全部會(huì )計資料（包括憑證、賬簿和報表）進(jìn)行詳細的審核檢查，以判斷評價(jià)被審單位經(jīng)濟活動(dòng)的合法性、真實(shí)性和效益性的一種審計方法。（二）抽樣法。
又稱(chēng)抽樣審計，是指從被審計單位一定時(shí)期內的會(huì )計資料（包括憑證、賬簿和報表）按照一定的方法抽出其中的一部分進(jìn)行審查，借以推斷總體有無(wú)錯誤和舞弊的一種方法，進(jìn)而判斷評價(jià)被審單位經(jīng)濟活動(dòng)的合法性、真實(shí)性的效益性的一種審計方法。
5.如何運用大數據助推審計“全覆蓋”
一、創(chuàng )新大數據審計思路。在大數據環(huán)境的審計工作要牢固樹(shù)立起三種思想：一是數據先行思想。隨著(zhù)信息技術(shù)的日益發(fā)展與廣泛應用，被審計單位的經(jīng)營(yíng)、管理和核算模式正在由傳統的會(huì )計核算、經(jīng)營(yíng)管理系統的構成要素轉向高效、復雜的信息系統。審計人員所面臨的原始資料，不再只是手工憑證、賬簿和報表，而是具有高度概括性、模糊性、關(guān)聯(lián)性的海量電子數據。這就需要審計人員牢固樹(shù)立以數據為核心，數據分析先行、數據分行與現場(chǎng)核查相結合相融合的思想方法，才能在新形勢下有效推動(dòng)實(shí)現審計監督全覆蓋。二是緊跟信息流向思想。在大數據背景下，要充分利用信息化的手段，關(guān)注資金的走向、物資的走向、業(yè)務(wù)的走向，從中發(fā)現疑點(diǎn)，深挖嚴查。三是多維度數據關(guān)聯(lián)分析思想。強化政府財政預算數據和預算執行單位數據的關(guān)聯(lián)分析、財政數據與宏觀(guān)經(jīng)濟數據的關(guān)聯(lián)分析、財務(wù)數據與部門(mén)業(yè)務(wù)數據的關(guān)聯(lián)分析、不同領(lǐng)域和專(zhuān)業(yè)間的橫向關(guān)聯(lián)分析、財政金融企業(yè)社保等相互間的關(guān)聯(lián)分析。只有通過(guò)多方數據的關(guān)聯(lián)分析、整合各種信息資源，才能真正實(shí)現審計模式的創(chuàng )新；只有通過(guò)數據的關(guān)聯(lián)分析， 才能實(shí)現數據的立體化、多維度挖掘，提升數據分析的質(zhì)量、實(shí)現數據的有效利用。
二、開(kāi)拓大數據審計視野。目前的政府審計，主要是對政府各部門(mén)及其他公共機構財務(wù)報告的真實(shí)性、公允性，運用公共資源的經(jīng)濟性、效益性、效果性，以及提供公共服務(wù)的質(zhì)量進(jìn)行審計；對公共性、財政性資金的收支結果及其直接支配者的監督。隨著(zhù)全覆蓋審計要求“全面審計，突出重點(diǎn)”向縱深推進(jìn)，以及建構審計“免疫系統”已成客觀(guān)需要。因此，對于海量數據不僅需要審計的“平面掃瞄”，更要“立體透視”，不僅對所有的財政財務(wù)收支情況執行進(jìn)行檢查，還要對形成其行為的各個(gè)環(huán)節、或所涉及的過(guò)程進(jìn)行檢查，對制定、執行的相關(guān)公共政策的運行機制進(jìn)行評估，對制定、執行公共政策的主要負責人的履職績(jì)效進(jìn)行監督等。通過(guò)多維度數據分析，從體制、機制、制度性的層面揭示問(wèn)題，預警經(jīng)濟社會(huì )發(fā)展中的突出矛盾和風(fēng)險，推動(dòng)深化改革和制度創(chuàng )新，維護國家經(jīng)濟安全和服務(wù)可持續發(fā)展。
三、改進(jìn)大數據審計模式。利用大數據審計信息平臺系統，開(kāi)展多維度數據分析，通過(guò)大數據提升審計效益效率。一是完善數字化審計制度機制。從數據的報送、歸集、分類(lèi)、分析、應用、保密、存儲與讀取等全鏈條各方面進(jìn)行建章立制，既確保大數據的開(kāi)發(fā)利用有序有效，也保證大數據運用的健康安全，確保大數據環(huán)境下的數字化審計順利推進(jìn)。二是組建專(zhuān)業(yè)數據攻關(guān)組。在大數據環(huán)境下，審計組織管理方式要注重整合審計力量，在全局、甚至審計系統范圍內抽調業(yè)務(wù)骨干成立審前調研組、數據攻關(guān)組、審計核查組，探索“集中分析、發(fā)現疑點(diǎn)、分散核查、系統研究”的審計模式，提高審計的質(zhì)量和效率。三是充分挖掘利用大數據。從關(guān)聯(lián)數據中發(fā)現所蘊含的規律和特點(diǎn)，挖掘出審計線(xiàn)索，使審計資源效能最大化；通過(guò)對海量數據進(jìn)行多維度、多層次分析，嘗試建立各類(lèi)數據分析模型和方法體系，為全覆蓋、常態(tài)化的延續審計打下堅實(shí)基礎；通過(guò)建立被審計單位違規行為庫，為構建審計數據分析模型和審計方法體系提供審計實(shí)務(wù)的支撐。四是推動(dòng)大數據分析的更廣泛應用。一方面，鼓勵、督促審計人員直接利用平臺數據分析功能開(kāi)展分析，改變以往直接使用數據庫工具分析數據的慣性思維，逐步建立起規范的數據權限控制、數據安全管理、審計行為控制等“大數據”環(huán)境下的審計工作機制和行為習慣；另一方面，培養審計人員平臺應用的興趣和信心，將審計人員平臺應用中發(fā)現的問(wèn)題進(jìn)行分類(lèi)，評估其緊急程度，按輕重緩急及時(shí)解決，避免對審計時(shí)間產(chǎn)生不良影響，使審計人員產(chǎn)生不滿(mǎn)情緒和畏難情緒。
6.大數據分析的常用方法有哪些
總的分兩種：
1 列表法
將實(shí)驗數據按一定規律用列表方式表達出來(lái)是記錄和處理實(shí)驗數據最常用的方法。表格的設計要求對應關(guān)系清楚、簡(jiǎn)單明了、有利于發(fā)現相關(guān)量之間的物理關(guān)系；此外還要求在標題欄中注明物理量名稱(chēng)、符號、數量級和單位等；根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。最后還要求寫(xiě)明表格名稱(chēng)、主要測量?jì)x器的型號、量程和準確度等級、有關(guān)環(huán)境條件參數如溫度、濕度等。
2 作圖法
作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關(guān)系。從圖線(xiàn)上還可以簡(jiǎn)便求出實(shí)驗需要的某些結果（如直線(xiàn)的斜率和截距值等），讀出沒(méi)有進(jìn)行觀(guān)測的對應點(diǎn)（內插法），或在一定條件下從圖線(xiàn)的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點(diǎn)（外推法）。此外，還可以把某些復雜的函數關(guān)系，通過(guò)一定的變換用直線(xiàn)圖表示出來(lái)。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關(guān)系為，取對數后得到，若用半對數坐標紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫(huà)圖，則為一條直線(xiàn)。
7.審計的技術(shù)方法有哪幾種
《中國注冊會(huì )計師審計準則第1301號——審計證據》，將審計技術(shù)方法定義和規定為以下八個(gè)方面。
（一）檢查記錄或文件。
檢查記錄或文件是指注冊會(huì )計師對被審計單位內部或外部生成的，以紙質(zhì)、電子或其他介質(zhì)形式存在的記錄或文件進(jìn)行審查。
檢查記錄或文件包括注冊會(huì )計師對會(huì )計記錄和其他書(shū)面文件可靠程度的審閱與復核。審閱是為了發(fā)現有無(wú)不正常現象而批判性地閱讀書(shū)面資料的審計技術(shù)，其目的在于確認書(shū)面文件是否真實(shí)、合法；復核是確認各種書(shū)面文件之間鉤稽關(guān)系的審計技術(shù)，通過(guò)書(shū)面文件之間的對照檢查，確認雙方對交易或事項的記錄是否一致、計算是否正確。
（二）檢查有形資產(chǎn)。
檢查有形資產(chǎn)是指注冊會(huì )計師對資產(chǎn)實(shí)物進(jìn)行審查。運用這種方法的目的在于確定被審計單位實(shí)物形態(tài)的資產(chǎn)是否真實(shí)存在并且與賬面數量相符，查明有無(wú)短缺、毀損及其他舞弊行為。它主要適用于存貨和現金的檢查，也適用于有價(jià)證券、應收票據和固定資產(chǎn)等。監盤(pán)是其常用的操作技術(shù)。
（三）觀(guān)察。
觀(guān)察是指注冊會(huì )計師察看相關(guān)人員正在從事的活動(dòng)或執行的程序。注冊會(huì )計師按照審計具體目標的要求，前往被審計單位的工作現場(chǎng)，察看業(yè)務(wù)活動(dòng)的方法、程序及實(shí)施情況，以掌握整個(gè)業(yè)務(wù)活動(dòng)或執行程序的實(shí)際情況，獲取審計證據。
（四）詢(xún)問(wèn)。
詢(xún)問(wèn)是指注冊會(huì )計師以書(shū)面或口頭方式，向被審計單位內部或外部的知情人員獲取財務(wù)信息和非財務(wù)信息，并對答復進(jìn)行評價(jià)的過(guò)程。
（五）函證。
函證是指注冊會(huì )計師為了獲取影響財務(wù)報表或相關(guān)披露認定的項目的信息，通過(guò)直接來(lái)自第三方對有關(guān)信息和現存狀況的聲明，獲取和評價(jià)審計證據的過(guò)程。實(shí)施函證的目的是證實(shí)影響財務(wù)報表或相關(guān)披露認定的賬戶(hù)余額或其他信息，從外部獨立來(lái)源來(lái)獲取強有力的審計證據。
（六）重新計算。
重新計算是指注冊會(huì )計師以人工方式或使用計算機輔助審計技術(shù)，對記錄或文件中的數據計算準確性進(jìn)行核對。注冊會(huì )計師往往需要對文件或記錄中的數字大量地實(shí)施重新計算，以驗證其是否正確，獲取必要的審計證據。
（七）重新執行。
重新執行是指注冊會(huì )計師以人工方式或使用計算機輔助審計技術(shù)，重新獨立執行作為被審計單位內部控制組成部分的程序或控制。實(shí)施重新執行可以驗證被審計單位內部控制的有效性，獲取內部控制是否有效的審計證據。
（八）分析程序。
分析程序是指注冊會(huì )計師通過(guò)研究不同財務(wù)數據之間以及財務(wù)數據與非財務(wù)數據之間的內在關(guān)系，對財務(wù)信息作出評價(jià)。分析程序還包括調查識別出的、與其他相關(guān)信息不一致或與預期數據嚴重偏離的波動(dòng)和關(guān)系
8.如何有效利用大數據系統開(kāi)展審計工作
對于審計部門(mén)來(lái)說(shuō)，要利用好大數據，實(shí)際上就是利用好信息采集的工具，通過(guò)對網(wǎng)上海量信息進(jìn)行帥選，找到有價(jià)值的資料，數據。我以Knowlesys系統為典型例子說(shuō)明問(wèn)題。
其信息采集主要應用到以下方面：
產(chǎn)生您的潛在客戶(hù)列表
從您的競爭對手中收集產(chǎn)品價(jià)格信息
抓取新聞文章
建立您自己的產(chǎn)品目錄
整合房地產(chǎn)信息
收集上市公司的財務(wù)狀況和數據
這樣的系統，具有以下的好處
1簡(jiǎn)單：您不需要使用任何的軟件。只需要告訴我們您需求的是什么和您的目標網(wǎng)站是什么，然后就能直接獲取數據庫。
2彈性：您能從任何的網(wǎng)站上獲取任何數據，特別是動(dòng)態(tài)網(wǎng)站上的數據。
3快捷：一般您在付款后的24--72小時(shí)內就能獲得所需要的數據。對于大量的數據，我們能在一周或兩周內完成。
4精確：抽取結果的每一列都是您所需要的，不多也不少。我們會(huì )按照您的要求對數據進(jìn)行過(guò)濾和校驗。
5低廉的價(jià)格：您只需要為您的所需數據付款而無(wú)需購買(mǎi)貴的機器和軟件，無(wú)需學(xué)習如何使用軟件，無(wú)需把您寶貴的時(shí)間用來(lái)運行軟件。
