大數據時代審計
Ⅰ 大數據時代對審計信息化帶來什麼影響
你這個問題要回答好恐怕要寫一萬字以上的論文，概括的說，一是大大提高審計效率；二是提高審計結果的准確率；三是還可以發現數據系統本身存在的弊端和漏洞；四是幫助選擇科學的抽樣樣本；五是發現制度制定和執行層面的問題。
Ⅱ 淺談審計工作如何應對大數據時代下機遇和挑戰
首先先幫您了解下什麼是大數據，大數據」意指一個超大的、無法在可承受的時間內范圍內用傳統容軟體工具進行捕捉、管理、處理的數據集合。 「大數據」的特點，業界將其歸納為4個」V」,即：Volume(容量),Variety(多樣性),Velocity(時效性),Value(價值)。 然...
Ⅲ 什麼是大數據審計
就是說找到這些數據之後，然後根據一些軟體自動對這些數據進行判斷收集。
Ⅳ 面對當前大數據智能，審計業務提出怎樣挑戰
大數據對政府審計技術的挑戰
首先，在大數據時代，物聯網的發展使得數據之間的共享日益頻繁。而政府審計數據又具有一定的保密性，但是大數據的數據較為冗雜，存在著很大的安全隱患。因此政府審計對大數據的監管技術的要求較高。具體包括：首先，數據儲存，為了完成在成本和能耗相對較低的情況下達到可靠性較高的目標，一般要依靠重新配置冗餘並加之雲計算技術的幫助，在儲存的時候要將數據分類，刪除同類重復數據，減少數據的存儲量，然後添加標簽便於日後對數據進行抽查或檢驗;其次，數據處理，數據處理非常復雜，這種復雜性不僅是指數據樣本自身，同時更是包含多重空間、多重結構以及多重實體間的一種交互的動態情況，這些情況很難通過傳統的方法對其進行描述或分析，處理難度大大增加，也更加復雜，因而需要利用相互之間的關聯來對語義進行分析得出易於理解的內容;最後，結果可視，使用這些工具得出的結果屬於計算機語言，對於非計算機專業的審計人員來說，其結果是晦澀難懂的。然而要使結果更直觀，更容易理解和分析，就需要通過審計軟體和審計技術將審計結果可視化，而以目前的審計技術還不能夠達到所需要求。
因此，對審計大數據的安全監管存在著巨大的問題，對審計技術的安全防護提出了更高的要求。同時，隨著大數據的日漸龐大，審計技術需要及時更新審計技術，加強對審計大數據的安全管理;修補技術漏洞，不斷完善審計技術。
(二)大數據對政府審計平台的挑戰
1.政務管理模式的新發展
電子政務，是政府政務管理部門運用現代化信息搜集、傳播技術、互聯網通訊技術將政府對政務的管理與服務進行一定程度上的歸集，通過互聯網對政府組織結構和工作流程進行重新的組合和分配，優化資源，全面有效地為公眾提供高效、透明和優質的服務。通過電子政務可以實現能夠為公眾提供更多的高效透明的信息和實質性的服務。
電子政務體系的健康高效有秩序的發展同樣給國家審計帶來了一系列的問題。其對於政府審計來說是一個全新的平台，電子政務建設可能脫離政府的管理體制，因而審計人員在進行審計的時候也許無法發現電子政務發揮的作用，也有可能不適應傳統的管理體制，產生「電子浪費」影響審計資源的分配，新的信息孤島也可能因此而產生。
2.雲審計的新要求
隨著信息技術的發展，審計技術不斷更新，但是在方法和技術方面，其實質仍是現代審計，即僅提高了當時審計工作的效率。而大數據的出現，當前的審計已不能夠滿足審計工作的要求。同時，雲計算的管理模式逐漸應用到了審計大數據中，雲審計逐漸走進審計人員的視線。雲審計是一種運用雲計算技術並通過互聯網完成的模式，審計人員通過運用儲存在「雲」端的各種數據與資源，更科學更有效地進行審計的過程，即雲審計即為將大數據、雲計算技術和互聯網技術應用到國家審計的一種新模式。在大數據時代，雲審計的優勢明顯，更能夠適應時代發展的需要，最終將在審計管理、審計方式等方面實現根本性的變革。
(三)大數據對政府審計人員的挑戰
隨著信息技術的不斷更新換代，伴隨大數據、互聯網+的時代來臨，審計數據日益龐大，在進行審計工作時，審計人員自身的審計信息技術能力有更高的要求。主要涉及三個方面：
在雲計算方面，由於時代的發展，雲審計終將成為開展國家審計的趨勢，而雲計算技術又是雲審計不可或缺的重要技術之一。雲計算技術的發展要求審計人員不僅要具備較高的傳統審計理論基礎，同時也要掌握現代化信息技術的理論基礎。因此，大數據時代的審計人員要求具備非常過硬的專業能力。大數據時代的審計人員不僅要掌握與審計相關的專業知識，而且還要在信息技術方面具有較強的認知。就目前的現狀看來，審計人員雖具備較為完善的審計專業知識和較強的專業能力，但是對大數據、雲計算技術等知識的認識和掌握較為欠缺，兼顧審計專業知識和大數據、雲計算技術的專業人員更是少之又少，無法滿足高速發展的社會對大數據時代審計的需求，現有的審計隊伍中信息化審計人才急缺。
在大數據的收集方面，大數據時代的數據突破了傳統審計的結構方式。傳統的審計中的數據主要是以結構化數據為主，使用資料庫來儲存結構化的數據，根據分析的需要對數據建設數據倉庫，從而進行多維度多內涵的操作，並運用數據挖掘技術對收集到的數據進行分析，從而深度地獲取信息。而在大數據時代，數據主要是以半結構化和非結構化數據為主，審計人員對這種類型的數據不太了解，傳統的存儲無法滿足需要，如何對大數據進行搜集將是審計人員面臨的一個新問題。同時大數據的收集也要遵守一定的法律法規，大數據的安全防護需要有相關的法治機制為依據和相關的技術作為保障。
大數據時代對人才的要求較高，急需復合型人才。同時，對在職的審計人員也提出了較高的要求，在平時的工作學習中，除了加強自身專業知識的學習之外，還需提高自身的數據處理能力、雲計算技術能力等。
因此，大數據時代對國家審計的要求進一步提高，同時要求審計機關培養分析大數據的能力，發現經濟運行過程中的突出問題與薄弱環節，為完善國家治理提出相關建議。
Ⅳ 大數據背景下的審計分析方法有哪些
一、「大數據」時代的數據挖掘的應用與方法
數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發現知識。所以它所得到的信息應具有未知,有效和實用三個特徵。因此數據挖掘技術從一開始就是面向應用的，目前數據挖掘技術在企業市場營銷中得到了比較普遍的應用。它包括：資料庫營銷、客戶群體劃分、背景分析、交叉銷售等市場分析行為，以及客戶流失性分析、客戶信用記分、欺詐發現等。審計部門的數據挖掘以往偏重於對大金額數據的分析，來確實是否存在問題，以及問題在數據中的表現，而隨著績效審計的興起，審計部門也需要通過數據來對被審計單位的各類行為做出審計評價，這些也都需要數據的支撐。
數據挖掘的方法有很多，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。其中絕大部分都可以用於審計工作中。1. 數據概化。資料庫中通常存放著大量的細節數據,
通過數據概化可將大量與任務相關的數據集從較低的概念層抽象到較高的概念層。數據概化可應用於審計數據分析中的描述式挖掘,
審計人員可從不同的粒度和不同的角度描述數據集, 從而了解某類數據的概貌。大量研究證實, 與正常的財務報告相比,
虛假財務報告常具有某種結構上的特徵。審計人員可以採用概念描述技術對存儲在被審計資料庫中的數據實施數據挖掘,
通過使用屬性概化、屬性相關分析等數據概化技術將詳細的財務數據在較高層次上表達出來, 以得到財務報告的一般屬性特徵描述,
從而為審計人員判斷虛假財務報告提供依據。2.統計分析。它是基於模型的方法, 包括回歸分析、因子分析和判別分析等,
用此方法可對數據進行分類和預測。通過分類挖掘對被審計資料庫中的各類數據挖掘出其數據的描述或模型,
或者審計人員通過建立的統計模型對被審計單位的大量財務或業務歷史數據進行預測分析, 根據分析的預測值和審計值進行比較, 都能幫助審計人員從中發現審計疑點,
從而將其列為審計重點。3. 聚類分析。聚類分析是把一組個體按照相似性歸成若干類別, 目的是使得同一類別的個體之間的距離盡可能地小,
而不同類別的個體間的距離盡可能地大, 該方法可為不同的信息用戶提供不同類別的信息集。如審計人員可運用該方法識別密集和稀疏的區域, 從而發現被審計數據的分布模式,
以及數據屬性間的關系, 以進一步確定重點審計領域。企業的財務報表數據會隨著企業經營業務的變化而變化, 一般來說,
真實的財務報表中主要項目的數據變動具有一定的規律性, 如果其變動表現異常, 表明數據中的異常點可能隱藏了重要的信息,
反映了被審計報表項目數據可能存在虛假成分。4. 關聯分析。它通過利用關聯規則可以從操作資料庫的所有細節或事務中抽取頻繁出現的模式,
其目的是挖掘隱藏在數據間的相互關系。利用關聯分析, 審計人員可通過對被審計資料庫中的數據利用關聯規則進行挖掘分析, 找出被審計資料庫中不同數據項之間的聯系,
從而發現存在異常聯系的數據項, 在此基礎上通過進一步分析, 發現審計疑點。
二、應對「大數據」時代，審計分析應做出的調整
從以上分析過程中，我們不難看出「大數據」時代的數據存貯、處理、分析以及挖掘的各個方面雖然與傳統方式相比，在技術層面上有了較大的改變，但是在基本的原理方面並沒有顯著的改變，原有的審計分析模式沒有必要因為「大數據」時代的來臨而急於做出相應的改變。然而「大數據」時代在給審計分析帶來機遇的同時，還是給我們帶給了相當大的沖擊，對此我們有必要引起相當的重視，並在日後的信息化建設過程做出相應的調整。
1、數據的存貯與處理。大數據分析應用需求正在影響著數據存儲基礎設施的發展。隨著結構化數據和非結構化數據量的持續增長，以及分析數據來源的多樣化，此前存儲系統的設計已經無法滿足大數據應用的需要。基於塊和文件的存儲系統的架構設計需要進行調整以適應這些新的要求。審計部門在選擇相應的存貯系統的時候，要對非結構化數據有足夠的重視，做好採集的相關准備。同時隨著採集數據的單位和年份越來越多，數據量必然是會有大規模的增長。即使是海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。存儲系統的擴展一定要簡便，可以通過增加模塊或磁碟櫃來增加容量，甚至不需要停機。同時，為了提高數據的處理能力，解決I/O的瓶頸問題，可以考慮各種模式的固態存儲設備，小到簡單的在伺服器內部做高速緩存，大到全固態介質可擴展存儲系統通過高性能快閃記憶體存儲都是可以考慮使用的設備。
2、非結構化的數據處理。非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
3、可視化的分析。數據分析的使用者有數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
「一個平台、兩個中心」建設，是審計署目前信息化建設的重要內容。通過數據中心的建設，可以在相當程度上解決數據存儲與處理的問題；而數據式審計分析平台，同樣可以在一定程度上實行可視化分析的相當一部分功能，但是對於越來越龐大的非結構化數據的存儲和處理，將會是審計部門接下來所面臨的最大的挑戰。
Ⅵ 如何利用大數據開展審計工作
數據可以反映問題，大數據管理是審計的一個非常有效的工具。
首先明確你們企業需要審計的方向：比如量、價格等等，有了方向之後，再有針對性的收集數據、分析數據，你就會看到很多問題。再結合發現的問題，到項目現場實地踏勘，找尋原因。