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大数据助力审计提效增质

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发表于 2022-3-15 15:42:54 | 显示全部楼层 |阅读模式

举个审计小微企业偷税漏税的例子:
我国有很多人员小于5人的小微企业,这些小微企业包括:零售店、餐厅、服装店、理发店等。这些小企业中,存在大量的偷税漏税行为。据估计,每为这些小企业的偷税漏税给国家税收带来万亿左右的损失。但税局如果要一个个排查哪些小企业存在偷税漏税行为,难度和成本都是无法想象的。对这些小微企业进行税收审计需要收集所有小企业的相关数据,包括这些小企业所处的行业、地理位置、人数、场地大小、顾客消费记录、订单金额等数据,然后建立数据模型进行分析,找到可疑的企业进行重点排查和现场检查。税局收集一些小餐馆所处的地段、营业面积、厨师人数等数据,先计算这些小餐馆的平均纳税水平,然后再去找那些相同条件下,纳税水平低于平均水平的小餐馆进行重点检查。
从上面的小例子中我们可以看到审计行业面临的困难
1、数据源复杂
就如上面的例子需要获取企业营业执照、位置、场地等这些数据分散,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,比如营业执照信息需要工商提供数据、人均消费额这从互联网爬取美团、大众点评等公开数据,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。
2、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。
3、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。
除了以上问题以外还存在以下问题:
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。
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,这也是对审计资产的一种浪费。



那么需要什么来辅助审计工作呢?
1、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。
2、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。
3、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。
4、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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