鲍翠芝
[摘要]文章结合笔者研究经验与相关参考文献,基于审计全覆盖视角下企业审计大数据的应用展开粗浅的探讨,并且就企业审计大数据资源体系与分析平台的搭建提出几点建议,以期能够更好地将审计有关数据与相关应用集中在一起,从而有效地提高企业的审计工作效率与工作精准度。
[关键词]审计全覆盖;企业审计;大数据
[DOI]1013939/jcnkizgsc202008194
对于企业审计工作而言,对审计数据的应用俨然已经成为顺利开展企业审计工作的重要基础所在。因此,在基于审计全覆盖背景下开展的企业审计工作,就必须要不断地强化自身的大数据审计思维理念,探索信息化要求下审计全覆盖的基本路径与方法,从而使企业审计大数据得到更为深入的应用,能够为更多的审计人员使用。为此笔者结合个人研究经验与参考文献,就审计全覆盖视角下企业审计大数据的应用展开粗浅的探讨,以期推动企业审计大数据全面深入应用的同时,提高企业审计工作效率与精确度。
1审计全覆盖视角下企业审计大数据在应用过程中面临的挑战
基于企业职能需求的信息化管理系统,其数据类型往往相对较为多样化,数据关系相对较为复杂化,且数据更新换代要求频繁,也就导致了在设计核心业务系统功能与数据结构的时候,难以满足企业审计数据分析的挖掘需求,致使基于审计全覆盖视角下的企业审计数据应用正面临着诸多的挑战问题。
尤其是企业本身的经营管理活动相对较为复杂,也就使得企业的信息系统种类越发的多样化。其中,以强化科学管理为目标的综合性管理信息系统,能够进一步规范企业的相关管理工作,提高企业的决策与执行效率。比如管理信息、决策支持、资源计划管理等系统;以支撑企业主业做强、做优为根本目的的主营业务信息系统,能够有效降低企业的生产经营成本,进一步节约企业的能源消耗,提升企业的经济效益。比如产品生命周期管理、计算机辅助制造等系统;以提高市场竞争能力为目标的电子商务信息系统,能够整合企业上下游关联企业的资源,并以产业链为基础搭建电子商务平台。比如企业对企业、企业对客户、客户关系管理等系统。与此同时,多样化的企业信息系统也决定了在数据的应用上地域分散、标准不统一、水平参差不齐等问题时有发生,所以在全覆盖集中审计处理过程中难以按照统一的数据标准开展。并且用于企业各个管理指标分析的决策系统,因为数据颗粒度过于粗糙,也给企业审计工作的钻取分析带来了巨大的困难。
2审计全覆盖视角下企业审计大数据资源体系的构建
利用大数据技术对与企业审计相关的数据资源进行全面整合,可以说是构建企业审计全覆盖工作体系的重要基础所在。因此,在企业审计大数据资源体系的构建上,实现数据的全量级采集以及标准化处理至关重要。
按照数据所有权以及来源渠道对企业审计大数据类型加以分类,可以将其划分成为九大类型,即政府法规数据、基本信息数据、财务数据、业务数据、管理数据、政府数据、外部相关数据、舆情数据、审计数据。如若对这九个大类进行详细剖析,还可以将其划分为十五个数据中类以及若干个数据小类。而无论如何进行分类,其数据结构都只会呈现出非结构化与结构化两种形式。
在企业审计结构化数据的采集处理上,一般都是利用前置机、联网、备份数据、提取工具、填报式等采集方法予以实现。并且按照数据的实际标准化程度,还可以将其划分出财务数据处理、业务数据处理、报表数据处理。由于在财务数据的处理过程中,其标准化程度相对较高,所以利用模板就可以直接进行处理;而在业务数据的处理过程中,因其的标准化程度相对而言较低,所以还需要利用转换、过滤、筛选等清洗数据的方式,使数据实现标准化处理;在报表数据的处理过程中,可以通过制定采集模板,实现对报表数据的标准化处理。
在采集处理企业审计非结构化数据时,因为无法利用数据库的二维表结构,对文本文字、图像图片等相关数据进行表达,所以,给数据的采集工作也带来了巨大的困难。但根据笔者的不完全数据调查分析可知,企业80%以上的数据为非结构化数据,并且非结构化数据正以每年60%的指数在不断地增长。所以,对于企业审计数据而言,非结构化数据俨然已经成为最为重要的一个组成部分,主要包括企业审计所涉及的政策法律法规、企业的基本信息以及舆情数据、审计数据等。如若以舆情数据的采集处理为例进行分析则可以看到,在非结构化数据的采集处理上,可以对新闻媒体、互联网站以及社会网络等信息渠道进行全方位的扫描检测,并使用大数据挖掘等技术,对相关信息加以采集、处理并且经过筛选、分析以后,最终形成具有价值的舆情信息,将其推送给企业的审计工作人员。
3审计全覆盖视角下企业审计大数据分析平台的构建
正是因为审计大数据的应用是基于相关技术条件以及工作人员的经营积累之下得以完成的,并且绝大多数的大数据本身又是审计工作人员在使用,所以除了对企业审计工作人员本身的信息技术水平与审计业务能力提出较高的要求外,还必须要在保证数据信息安全的前提条件下,对所有的数据信息进行集中,構建完善的审计大数据分析平台,切实提升审计大数据的应用效率,扩大企业审计大数据的应用面。
为此在企业审计大数据分析平台的构建上,就要打破传统以功能为中心的平台框架,转变成为以数据为中心的体系框架,着重于解决各层架构的功能要素问题,形成更加规范化的数据管理体系。按照数据的处理流程,可以将以数据为中心的审计大数据分析平台划分成为四个层级,即大数据资源层、大数据处理层、大数据分析层、大数据模型层。分析平台的构建原理则是在既有的网络安全防护环境之下,实现审计大数据的访问,实现数据管理的规范化与制度化。
4结论
综上所述,本文笔者首先对审计全覆盖视角下企业审计大数据面临的问题展开了粗浅的探讨,并提出了全面整合企业审计数据资源的相关建议,对审计大数据资源体系与分析平台进行搭建,旨在全面推动以数据为核心的企业审计工作的顺利开展,从而更好地满足大数据时代对审计全覆盖的基本要求,更好地服务于企业的审计工作。
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