北京pk10赛车网址

未来智讯 > 大数据论文 > 审计大数据背景下的研究

审计大数据背景下的研究

发布时间:2019-04-26 06:14:33 文章来源:未来智讯    
摘要:大数据现已成为任何行业的热点问题,随着大数据技术的日益增长和审计数据处理需求的大幅增加,以及所审查单位综合信息化的背景,数据驱动 审计将影响未来审计的方向。 根据大数据的特点和审计理论与实践发展的现状,阐述了大数据技术与环境对审计理论研究,审计取证和审计数据分析的影响,并提出了中国的研究。 大数据的背景。 外表。
关键词:大数据; 审计; 证据; 数据分析一,引言
国家审计署前审计员刘家义强调的前“免疫系统”需要有效地处理数据。 随着中国经济的快速发展,将给未来的审计带来更大的工作压力。 使用大数据和云计算技术的智能审计平台,智能和自动化审计可以帮助审计人员大大改进审计。 效率和能力。 随着“全面覆盖审计”理念的实施,审计机构的审计任务日益艰巨。 审计资源不仅严重不足,而且对审计能力构成巨大挑战,也影响审计质量,难以避免审计风险。 2014年10月颁布的“国务院关于加强审计工作的意见”是该国首次将大数据审计纳入审计信息化工作。 这将为大数据审计提供重要的大数据生态系统和共享系统保障。 大数据具有5V功能:音量,速度,价值,价值,准确性。 目前,数字化建设,智能建筑和其他工程建设环境为数据驱动的审计提供了数据资源。 一些信息集成技术和各种大数据分析技术为数据驱动的审计提供了技术可行性。 大数据审计旨在推动“数据集成,业务封闭,模式单一类型”的发展,朝着“数据集成,业务集成,模型集成”的方向发展。 二,审计发展文献的大数据环境审查随着现代信息技术的发展,数据逐渐演变为一种新的处理模式,更好地支持决策的制定,隐藏 发现数据和Mass,高增长(Velocity)和多样化(Variety)信息资产下的问题可以提高效率。 大数据的出现将成为现代审计和会计的转折点。 在大数据环境中,审计的目标没有改变(Diane J. Janvrina,Marcia Weidenmier Watsonb,2017),但是大量数据将在未来的理论和规范中应用于审计(Littley,2012; Moffitt) 和Vasarhelyi,2013年)。 ; SettyandBakhshi,2013年等)。 Helen Brown-Liburd,Hussein Issa和Danielle Lombardi(2015)建议审计人员可以使用数据挖掘技术来分析业务评估中的外部数据,例如客户风险,欺诈风险,内部控制和持续审计。 与传统审计相比,Michael Alles(2016)提出了大数据审计的优势,将大数据纳入审计实践的成本,大数据环境中审计师的质量要求,进入审计实践的大数据和数据分析的阶段。 最好的方法。 等主要研究方向。 中国也在探索大数据审计的特点和实施(杨开军,2015),以及对发展模式的研究(徐和田,2017)。 秦荣生(2014)分析了大数据和云计算技术对审计的影响。 在国内,不仅在注册会计师审计领域,而且在大数据审计实施方面(龙子武,王云鹏,2016),还试图从国家治理和政府审计的角度实施大数据审计(方伟) ,2016;马德辉,2017)。
三,大数据背景下的审计证据审查
在大数据时代,数据挖掘和其他技术的使用可以提高决策质量,审计判断依赖 更多的是数据驱动而非经验驱动(Lohr,2012)。 KyungheeYoon,Lucas Hoogduin和LiZhang(2015)研究了审计证据对三个方面的充分性,可靠性和相关性的影响,并认为大数据将减少审计师对客户数据的依赖并提供独立的基准。 评估内部审计证据。 这恰好与中国的刘荣利(2017)认为大数据环境要求计算机审计工作从“验证审计”方法转变为“探索审计”方法的想法相吻合。 由于大数据的出现,包括RFID数据,GPS数据,审计证据的性质和概念正在发生变化,并且正在探索新的审计证据如何应用于传统的审计过程(HelenBrown-Liburd,Miklos A) .Vasarhe-lyi,2015))。 国内对大数据背景下审计证据基本特征的分析(黄江海,2016),对于大量的信息数据收集方法和思路都有一些创新和实践,例如基于C#使用VisualStudio2008的TXT格式 数据收集,Excel表格中的数据和Ac-cess数据库中的数据收集(陈琦,陈伟,2015)。 总之,对国内外新型审计证据的性质和特点进行了更深入的研究,但未来审计中包含的证据将利用工业工程,统计,计算机等许多领域的知识。 收集模型研究仍然缺乏成果。
四,审计数据分析回顾大数据今天在世界各地都是如此。 审计大数据是指多种类型的数据集,可能包括传统结构化财务和非财务数据,物流数据,传感器数据和电子产品的某种组合。 邮件,电话,社交媒体数据,博客和其他内部和外部数据(Christine E. Earar-ley,2015)。 传统的数据分析工具开始难以有效处理大量数据,而无需新的数据分析方法和工具。 MinCao,RomanChychyla和Trevor Stewart(2015)分析了大数据分析的特点:(1)法医证据的覆盖面大大增加; (2)数据分析的结果更倾向于相关性而不是因果关系。 它还提出了计算和分析海量数据的两个方向:1使用一种需要较少计算资源的简单分析方法; 2将数据划分为可由复杂分析工具管理的数据子集。 在大数据应用中,MehdiSookhaka,AbdullahGania,Muhammad KhurramKhanb和Rajkumar Buyyac(2015)提出了一种基于云存储系统的代数签名特征的高效远程数据审计(RDA)技术。 Issa(2013)提出了加权规则基础审计系统首先确定异常(在违反一个或多个业务规则的情况下),然后使用高级审计师专家小组的知识对提取的异常值进行排序。 中国应用大数据分析方法的相关研究包括孙伟和宋迪(2015)基于孤立点分析的审计抽样方法,李强,谢文利(2016)大数据可视化分析,王淦(2015)分析大价值 数据,大数据分析在经济和社会中的应用,以及大数据分析的局限性。 2013年,国家审计署开始对国家社会保障基金进行统一审计。 这是国家审计署首次尝试大数据。 审计委员会坚持从多个角度和层面对大量社会保障数据进行全面审计分析。 通过这个案例,不难发现中国审计领域对大数据的理解和使用仍处于起步阶段,但需求却在不断增长。 因此,中国大数据审计领域存在许多问题(顾鸿飞,2015)。 五,文献回顾及未来研究前景回顾学者根据现有审计理论及其对大数据的影响,从行业宏观整体的影响出发,提出实施成本 问题,从业人员质量问题和应用大数据审计的方法论模型,然后着重于审计实践的实际问题。 研究得出以下结论:1大数据环境下的审计证据倾向于从“有效审计”转变为“探索性审计”; 2大数据信息的采集方式和方法仍然缺乏结果; 大数据处理方法尚处于探索阶段提出明确的数据处理方法。
参考文献:
[1] JanvrinDJ,WatsonMW。 “大数据”:重新审视[J]。会计教育,2017(38)。
[2]方皓。“大数据对中​​国政府审计监督的影响分析”[J]。商业会计,2016( [3]马德辉。基于大数据视角的政府审计探讨[J]。会计通讯,2017(01)。
[4]龙子武,王云鹏。 大数据时代注册会计师审计风险与审计质量的影响[J]。会计学报,2016(08)。[5]顾鸿飞。大数据环境审计数据技术方法初探 [J]。中国管理信息化,2015(03)。
[6]孙玥璠,宋迪。基于大数据环境中离群点分析的审计抽样方法[J]。财务与会计,2015( [7]李强,谢文丽。大数据审计中的视觉分析[J]。中国内部审计,2016(02)。
[8]秦荣生。大的影响研究 审计数据与云计算技术[J]。审计研究,2014(06)。
[9] 干。大数据分析的方法论意义[D]。武汉:武汉科技大学,2015。
[10]黄江海。大数据审计证据基本特征分析[J]。 审计月刊,2016(08)。[11]徐和田。国家治理视角下的大数据审计工作模式研究 - 基于SWOT分析[J]。中国内部审计,2017(01)。 [12]杨凯伟。大数据审计的特点及实现探讨 - 以2012年中国石油审计结果审计结果为例[J]。财经社会(学术版),2015(12) >作者:潘宇:南京审计学院

转载请注明来源。原文地址:http://www.tangtes.cn/page/2019/0426/86864/
 与本篇相关的热门内容: