大数据环境下审计方法以中国石油天然气集团审计为例,本文是关于石油天然气方面毕业论文题目范文跟审计和大数据环境和天然气方面参考文献格式范文.
石油天然气论文参考文献：
大数据环境下审计方法创新的探索
——以中国石油天然气集团审计为例
熊
祺
（南京审计大学,南京 211815）
［摘
要］ 大数据的出现为审计事业提出了挑战又带来了机会,如何利用大数据给更好的为审计服务,需要探索和更新审计技术与方法,不断地调整和创新审计思路.文章通过具体案例,分析大数据审计与传统审计的区别,论证大数据审计的优势,并为大数据环境下审计方法的改进提出建议.
［关键词］ 大数据；审计；技术方法；改进建议
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 23. 034
［中图分类号］ F239.1
［文献标识码］ A
［文章编号］ 1673 - 0194（2017）23- 0057- 02
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引
言
在科学技术日新月异的今天,信息产业迅速崛起,各种先进技术如云计算、物联网、互联网等取得了长足的进步,与此同时,在各个领域、各个行业,大数据的应用日渐广泛.对于审计工作来说,海量数据信息不仅促进了理念的创新,还推动了思路的拓展,在带来新的机会的同时,也带来了前所未有的挑战.在新的时代背景下,大数据审计模式必将成为审计发展的主流方向.
因此本文主要通过具体案例分析介绍大数据审计环境下,审计方法和路径相比于传统审计情况下的优势和改进,分析大数据模式下为审计工作提供的机会和进步空间,有的放矢,就大数据环境下审计方法的改进提出建议.
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大数据审计背景及定义
在物、机、人三者间产生的,无法通过传统手段直接获取的各种非结构化、半结构化、结构化网络数据,统称为大数据,其优点主要表现为高速化、多样化、大量化.与抽样调查分析不同的是,这种模式能同时整理、读取所需的全部数据.
从审计的视角出发,通常情况下,在制定决策时,为确保所做决策的合理性,并对决策程序予以改进,有必要搜集详实的客观数据.而得益于所掌握的海量数据,大数据模式能够为决策提供更加充分的数据依据,确保决策的顺利进行.
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传统审计方法与大数据审计方法的对比分析
本课题以在分析中国石油天然气集团公司２０１２年财务报告时,国家审计署提出的问题为基础,结合在审计工作方面,该公司当前的状况,对大数据审计模式与传统审计方法的区别和优势,进行了详细的论述,为提出大数据审计方法的改进建议提供基础.
2.1 传统审计模式的缺陷
2.1.1 传统审计模式下存在抽样风险
抽样是以少于所有样本数量的项目为对象实施审计程序,达到以相同概率抽取所有抽样单元目的的整个过程,抽样的整体结果一般以样本审计结果为基准.相比于整体审计结果,样本审计的结论有所偏差的可能性,通常被称为抽样风险.尽管调整样本方法、规模,能够在一定程度上对抽样风险进行控制,但受自身局限性的影响,抽样必然伴随着风险,审计结论也极有可能因此失真.
相关数据表明,中石油在２００６年即已拥有两万座左右特许及自营加油站,后期通过收购合并了更多数量的加油站.在进行升级的过程中,事务所难以对各个加油站进行审查,不得不通过抽样法,来处理这么庞大的数据.根据抽样结果,在该公司旗下的所有加油站中,占比０．３％的６３座存在证照不齐的情况,几乎无法通过抽样查出.这就导致该公司的违法违纪行为延后六年才被发现,造成未能第一时间加以矫正的局面.
2.1.2 传统审计模式下无法充分利用外部数据
作为一种监督活动,审计的进行必须建立在证据充分的基础上.一般来说,证据主要由外部证据、内部证据两部分构成,其中,前者的获得难度较大,后者的获取相对容易.其原因在于：①出于遵守保密原则要求及对隐私加以保护的考虑,第三方的数据很难轻易公开,难以获得第三方的配合.②在外部数据数量庞大的情况下,准确筛选有利于审计工作的信息并非易事.
在审计时,审计人员一般先要求被审单位提供决策资料、财务数据、业务信息等,然后分析风险点,找出线索,作出假设后继续调查,最终验证假设得出结论.
2.1.3 传统审计模式下审计受时间地点限制
传统审计的方法主要有查阅资料、询问谈话、现场调查调取相关资料等,这些手段都很耗时,需要验证的事实很多,审计时间通常较紧张.此外,审计工作的推进也需兼顾被审计对象的上班时间,如此一来,审计的效率性、灵活性、自由性就会受到各方面的限制.
部分集团公司在国内多个地区设有分支机构,或有往来单位在其他区域的情况,因此,审计工作者需前往外地收集证据,这一过程极易造成物力、人力的大量消耗,此外还有可能因不了解当地的环境,给审计的效率、质量带来负面影响.
2.2 大数据审计的特点
审计工作者通过对大数据资源的整合,采取大数据的技术手段,对被审计对象和大数据间的关系进行分析,从而对被审单位经营行为是否符合规定及法律加以检验的一系列环节,即所谓大数据审计模式.
2.2.1 大数据审计模式下能推动全覆盖审计
大数据模式下不需要再进行数据抽样,能够在提高结果准确性的同时,将审计风险控制在最低限度.以大数据为依托,中石油可在数据库中存储全部收购信息的数据,利用相应的数据库语言,能够非常便捷地提取所有手续不全的站点,保证审计内容具有广泛的覆盖面,以免部分不法经营的站点得以逃避法律法规的约束.
固有的信息采集分析方式,随着大数据和计算机的普及,发生了颠覆性的改变,总体审计、大数据审计逐渐取代传统审计,成为主流审计方法.在新的审计模式下,审计工作能可以全方位、深入地分析数据,更易发现抽样审计模式下隐藏的问题,降低抽样风险,对大数据技术的合理应用,对数据信息的深度挖掘,将在很大程度上推动审计工作现有方法的改变,以及审计效果、效率的提升,具体表现如下：①在工作方式上,信息化和智能化相结合的模式,将逐步取代非现场和现场相结合的模式；②在审计范围上,“全覆盖审计”将逐步取代“抽样审计”；③在审计视角上,全面风险识别模式将逐步取代单业务风险识别模式；④在立项依据上,持续性信息触发模式,将逐步取代“风险识别＋专家经验”的模式.
2.2.2 大数据模式下能利用逻辑建立数据关联分析
于被审计单位而言,在外部数据的采集、使用方面,大数据开辟了全新的路径,使此前长期存在的外部数据收集难、使用难的问题得到了有效解决.通过外部数据的应用,能够确保问题分析、验证过程的独立性,助推审计效果的实现以及审计效率的改善.在大数据模式下,利用数据挖掘算法能够非常准确地找出政府土地数据等外部数据,并自动结合前文所涉及抚顺石化房地产的融资过程,从中找出不合规之处,并第一时间给出针对性解决措施.
随着大数据时代的到来,海量数据流应运而生,如何在庞大的数据中理清审计思路,是一个至关重要的问题.不管是智能设备、物联网传感器抓取的数据,还是社交媒体收集的信息,或是企业自身存储的数据,均属于大数据的范畴.审计工作者不妨采取科学的逻辑分析方法,自数据库中总结全部事务、细节,并分析所得数据的内在共性,在此基础上展开关联分析,进而发现可疑之处.
2.2.3 不受时间地点限制
在大数据模式下,互联网是推进审计工作的主要平台,审计工作者按照特定的条件进行数据的收集和分析,并基于此给出审计结果.因为可在网络环境下,使用计算机通过网络数据库找到大多数证据,审计工作者的工作得以摆脱时间和空间的限制,无论审计效率还是工作灵活性都得到了显著提高.
2.2.4 建立较完善的计算机审计模型
为进一步简化同类问题的审计程序,在思路成熟且拥有大量实践经验的情况下,可通过编程进行审计筛查建模.审计模型一般由判别、因子、回归等模块构成,能够评估数据并区分数据的类型.审计工作者可采用分类挖掘方法,抓取被审计数据库的相关数据,基于此完成建模,结合审计模型预测分析被审计对象的业务、财务数据信息,通过比对审计值、预测值,找出其中的问题或不合规之处,并将之作为审计工作的重心.
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大数据环境下审计方法改进建议
3.1 促进审计队伍信息化程度的提高
在大数据时代,审计事业的发展方向已发生改变,从审计工作者的角度看,为实现审计质量、效率的改善,应积极转变思维方式和思想观念,意识到在数据方法之外,大数据同时是审计理念变革的推手,应从全局的高度,以战略性的思维模式和手段,深挖大数据的信息价值,对审计工作及相关问题形成更加全面深入的认知.此外,还需对大数据的各方面资源进行整合,定期分享成功经验,探讨数据整理分析的重点和难点,并提出可行解决方案.逐步打造一支复合型的、能够熟练运用大数据技术及计算机的审计人才队伍.
3.2 构建健全的大数据审计取证方法体系
要求相关单位提供完整原始数据,并编制规范化的账册,为审计查证提供方便.此外,为提高信息的安全性,审计工作者需妥善协调各部门间的关系,解除第三方数据获取的障碍,并切实做好数据保密工作.
3.3 打造强有力的数据安全管理机制
从各个环节如采集、存储、使用等入手,促进数据安全管理的强化：①将责任落实到各人员、各部门,数据的整理、上传等据由数据管理员全权负责,提高数据管理的规范性、集中性；②引进密钥技术,加密管理重要数据；③完善数据授权机制,按照密级的不同,设置数据使用权限,隔离相关数据,有效规避数据的外泄；④为尽可能降低数据泄露、损坏的概率,提高审计数据的质量,应对数据使用流程加以规范,审计人员如需调取平台数据,须向管理员申请,由管理者判定是否传送相关数据.
3.4 实行数据归集制度
为确保所搜集数据的完整性、可用性,可将定期采集、报送数据纳入制度层面,以此对被审计对象及相关机关进行约束,使其积极配合审计工作.此外,应在审计数据的采集范围中,循序渐进地纳入车辆、人口等的管理信息,以及各重点部门如工商、社保、财政的数据,通过对比跨界数据使审计的现实需求得到满足,为进行大数据分析创造有利条件.
3.5 在立法上完善准则、明确地位
对于大数据审计模式,《审计法》应作出明确规定,并规范、完善配套的审计方法、程序,制定更加完善的审计准则,从制度层面夯实大数据审计模式的发展基础,为审计工作的有序进行创造良好立法氛围.
主要参考文献
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［２］张宁．大数据环境下的审计技术方法［Ｊ］．经贸实践,２０１６（１４）：２３１.
［３］周勇．大数据环境下审计技术应用分析［Ｎ］．中国审计报,２０１６－０５－１８（００６）.
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