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大数据助力审计提效增质

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发表于 2020-10-27 14:12:20 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 lkegg 于 2020-10-27 14:11 编辑

审计行业面临的挑战
个人审计经验无法传递
审计人员在多年审计工作中,积累了许多审计经验与审计方法,但是大多存储在审计人员自己的电脑或者脑子里,没有一个能够固化、积累、共享这些审计经验的工具,导致审计经验无法进行有效传递,这也是对企业资产的一种浪费。
数据源复杂
企业IT系统逐步建立,导致内部数据分散,标准不一,相互独立。同时为了实现跨领域的多维综合分析,也需要接入不同来源的外部数据,比如第三方权威机构的提供的数据、从互联网爬取的公开数据等等,使得数据源更加复杂。传统的审计手段无法处理如此复杂的数据源。
审计工作多、效率低
审计工作是要发现企业在经营管理各个环节、流程中可能存在的问题,并提出建议。这就意味着审计人员要从大量低价值密度的数据中寻找隐藏的问题,工作量巨大。而传统的数据处理工作中,审计人员前期需要花大量的时间去做简单的数据处理工作,耗费太多的时间精力,压缩了审计人员发现问题的时间。数据处理工作也相当繁杂,传统方式是线下手工整理,或写sql语句查询等方式,工作效率低。
审计工作标准不统一
审计是一个比较特殊的工作,可以说是 “吃力不讨好”,它是要去发现问题的。那么就要求审计工作自身必须是标准的、规范的、严谨的。但是企业内审工作也是随着企业不断发展而发展的,很可能存在审计工作流程不规范、对审计问题或风险的评判标准不统一、审计工作输出成果不规范等等问题,导致审计工作效率以及严谨性不足,需要有统一的信息化系统来进行统一管理。
领导开展宏观决策较难:传统审计问题,审计数据积累较差,这样领导无法掌握宏观情况,需要通过信息化将各行业数据积累起来,随着丰富审计数据积累,为领导提供宏观分析结果才能成为可能。
大数据技术助力审计工作
构建统一的大数据审计应用平台
多个行业数据资源的审计应用全部建立在统一的应用平台之上,可以随着数据资源的积累,灵活地将新的行业数据纳入统一平台管理,提高系统的协调性和可扩展性。 采用分布式高性能架构设计,支持万亿以上的数据存储、分析、挖掘、呈现及系统水平扩展,具备高可用、安全性的能力大数据审计平台;提供分布式高并行化的快速数据处理引擎、高度优化的分布式内存计算框架,有效提升数据分析性能,满足海量数据处理需求,支持多源异构审计数据源汇聚接入。
构建审计数据标准化体系
遵循国家或行业标准、标准兼容、需求主导、可扩展性等原则,“循序渐进,不断完善”地构建涵盖数据编码、数据交换、数据管控和数据安全数据质量、数据模型、数据共享、数据开发办法、数据目录等方面的审计数据标准化体系,实现审计数据科学管控,高效支撑上层审计业务。
融合人工智能AI能力
融入人工智能AI的算法能力,具备图分析、文本挖掘、知识图谱、自然语言分析等人工智能AI功能,实现包括神经网络、决策树、关联学习、聚类分析、异常检测、贝叶斯等各类人工智能算法的封装,通过全流程可视化图形界面让审计人员可以方便快捷调用AI的算法能力,进一步实现审计智能化。
建立经验共享机制
在规范的数据格式基础上,共享审计经验、审计方法。将已有的审计方法、经验转变成平台中的审计模型,构建审计模型库供审计人员学习、交流和直接调用,且所有的方法模型应可以不断扩充和增加,历年累积。
  综上所述,大数据技术的发展对审计工作提出了新的、更高的要求,也为审计提供了新的工具。大数据审计应从数据、人才和技术等方面逐步积累基础资源,创新工作思路,研究技术方法,培养高素质人才,不断提升大数据技术在审计中的有效运用。

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