大数据环境下审计技术方法的和挑战,该文是关于大数据类自考毕业论文范文与审计和大数据环境和技术方法有关硕士毕业论文范文.
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【摘 要】随着我国科学技术水平不断提升与社会经济的飞速发展,大数据也随着时代的潮流在快速发展.大数据时代的到来也意味着给审计事业的发展带来巨大的挑战,要如何应对大数据时代给审计带来的巨大挑战,就需要我们不断的调整审计思路与技术方法.本文主要讲述了大数据环境下审计技术方法的创新与面临的挑战.
【关键词】大数据 审计技术 创新
一、大数据审计
大数据是一种通说的说法,它还可以被称为巨量资料,在实际审计工作当中,需要得到一些客观数据的支持,只有这样才能使审计工作人员优化决策程序以及提升决策的科学性,这些信息一般情况来说所包含的数据水分的多,只有科学的数据越多,才能使决策的依据更加具备科学性、可靠性.
二、大数据环境下审计技术方法的创新
(一)建立数据关联的思路和模式
大数据环境下,数据可谓是应有尽有,但是要从海量的数据里面寻找到审计思路特别的关键.财务数据与业务数据具备多样性,这样为审计工作人员开拓审计新思路提供十分广阔的思路.大数据不仅可以来源于企业的信息系统,同时也可以是来源于社交媒体所提供的数据,除此之外,还可以是物联网传感器和智能设备自动搜集过来的数据,为下一阶段的审计工作打下良好的基础.
(二)建立完善的计算机审计模型
当拥有了城市的思路以及实践经验之后,我们可以利用计算机编程技术制作出一个固定的审计筛选模型,为今后的审计此类问题提供十分便利的服务.大数据环境下的审计模型必须要包括因子分析、回归分析、判别分析.运用这种方法对数据进行详细的分类与预测.通过分类挖掘对被审计的数据库中各类数据挖掘出数据的模型或秒速,或者是审计工作人员通过建立的审计模型对被审计单位的大量业务与财务历史数据进行预测分析,并根据分析出来的预测值和审计值进行比较,运用上诉方法都可以有效的帮助审计工作人员在实际审计工作当中发现疑点,从而将其作为审计工作的重点.
(三)大数据的真实性、规范性审计
伴随着社会经济的快速发展和网络的全面普及以及信息技术的进步,大数据时代以及悄然来临.在大数据环境下,审计工作需要有数据来源,需要有充分的判断依据.数据来源是否可靠、真实、规范是大数据审计工作的基础所在,因此,在审计工作开展之前首先要做的就是对整个数据来源进行有效的判断,对数据的真实性、规范性进行相应的审计.对信息系统进行审计是验证大数据是否具有真实性与规范性的重要途径之一.信息系统作为生产大数据的主要源头之一,它的总体设计情况以及运行情况对于数据的生成有着直接的影响.因此,对信息系统进行审计工作,深入的了解信息系统基本情况以及系统所承载的核心业务,在对信息系统审计工作完成之后对其进行评价,关注系统中存在的潜在风险、管理漏洞等问题,从而评价大数据的可靠性、真实性以及规范性.
(四)对大数据的处理分析
由于传统的审计方法对于人力、物力方面的限制性,通常都会选择抽样审计的模式,但是抽样审计这种方法的有限性,就决定了抽样审计模式具有很大的弊端,并不能有效的反映出一些客观的真实情况.随着我国科学技术水平不断提升与社会经济的飞速发展,大数据也随着时代的潮流在快速发展,在大数据时代中,计算机的运用已经彻底的改变了传统信息搜集与整理方法,大数据审计以及总体审计成为了一种十分常用的方法.运用这样的方式使审计工作人员在实际工作当中能够对数据进行更多层次的分析,从而有效的发现抽样审计方法的问题,并且审计技术方法的多样性,在一定程度上也能使审计结果更加的客观公正,有效的克服原有的弊端.
三、大数据环境下审计技术方法面临的挑战
(一)审计数据的真实性风险
在大数据的环境下,需要从各个渠道中采集大数据信息,而审计数据的完整性与真实性和大数据的不精确性与杂乱性之间产生了矛盾.大数据环境下影响这审计数据真实性的因素主要有着以下几种；第一,被审的单位存在主观、客观因素导致的数据缺失以及误差.第二,审计工作人员在处理大数据的过程当中出现遗漏和缺失.而以上两种情况都将会极大程度的降低审计数据库的完整性与真实性,进而对后续的审计技术方法的运用造成一定程度的困扰.
(二)审计数据的处理风险
目前,审计机关在大数据的处理和转换这两个方面还面临这困难,其主要原因有以下两个方面.一方面,大数据的价值密度较低,导致在对被审单位的计算机中所储存的海量非结构化数据进行审计时,难以发现线索；另外一方面,审计机关所需要处理的数据规模正在急剧膨胀,我国目前现有的硬件设备以及数据中心难以对这些庞大的数据进行处理,因此审计技术发放的创新与进步迫在眉睫.
(三)审计人才的匮乏风险
大数据是通过计算机和互联网而存在发展的,但是,人才是企业数据分析处理的执行者,并且,由于审计数据的处理是一项技术性非常强,并且非常复杂的一项工作,必须要具备专业的知识人才才能完成的工作.但是现目前,我国就是缺少这一类技术性专业人才,然而目前我国的审计机关中,审计工作人员的知识结构十分的单一,并且计算机的操作能力也不高,大多数的审计工作人员都难以单独、高效、有效的完成大数据的审计,并且在大数据审计工作中还严重的受到审计技术方法的限制,导致审计的高效率难以提升.
(四)审计数据的存储风险
一方面,大数据自身的大量性与多样性,导致目前我国现有的审计数据存储技术难以满足当前大数据环境的需求；另外一方面,对审计数据中心进行网络攻击或者进行恶意的进攻都将会造成严重的不利影响.这些审计数据的存储风险将会对审计技术与方法的利用造成基础性的障碍.
综上所述,目前我国大数据审计技术方法还处于探索的阶段,这个时期并没有一套科学合理的完整体系,并且也没有发布相关的标准,审计技术、审计规范以及审计制度,有待国内相关学者进行研究,总而言之,大数据审计存在的问题,并非一朝一夕就能解决,只有在发展的过程当中,不断累积失败经验,来完善审计技术方法,调整审计思路,只有这样才能使我国审计事业得到可持续的发展.
参考文献
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[2]陈伟,IELIAUSKAS Wally.大数据环境下的电子数据审计:机遇、挑战与方法[J].计算机科学,2016,43(1):8-13.
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