大数据助力审计跟踪，精准发现风险。 (审计跟踪运用大数据库)
大数据助力审计跟踪，精准发现风险
近年来，大数据技术的发展给审计工作带来了巨大的变革。以往审计过程中，审计人员需要对企业的财务数据逐一进行处理和分析，费时费力。而利用大数据技术，可以将庞大的企业财务数据进行智能化处理，帮助审计人员更加高效地完成审计工作。同时，大数据技术还能为审计跟踪和风险识别提供更强的支持，防范企业风险。
审计跟踪
企业日常经营活动的数据量庞大，要想从中找到异常情况是一项非常困难的任务。而在大数据时代，当企业的经营数据越来越多，审计人员能够更加轻松地跟踪这些数据。另外，通过大数据平台，审计人员可以实时获得企业数据的更新状态，及时发现潜在的风险因素。在利用大数据跟踪企业数据时，要注意选择合适的数据源和关键指标，将多维数据组合使用，综合分析企业经营的各个方面，提高审计效率。
精准发现风险
大数据平台可以帮助审计人员在庞大的数据中准确地发现潜在风险因素。大数据可以搜集、管理和整理日常操作留下的大量数据，通过数据挖掘和数据分析的方式，发现被隐藏的异常交易、违反规定的行为等行为，及时为企业的风险防范提供强有力的支持。企业在利用大数据进行风险发现时，要注意数据质量保障，确保数据准确无误，并且要对数据进行分类处理，避免大数据流失而带来的风险。
除了这些，大数据技术还可以帮助企业完成审计流程的自动化和数字化，减少审计人员的人工干预，提高审计的效率和精确度。同时，大数据技术可以协助企业更好地处理企业并购、重组和资产管理等方面，增强企业的决策和管理能力。
然而，在企业利用大数据技术的同时，必须注意数据隐私保护和法律合规的问题。一些敏感数据必须严格保密，不能被泄露，企业在利用数据时也必须遵守相关法律法规，确保数据使用的合法性和合规性。
大数据技术对企业审计工作的提升是非常显著的，利用这项技术，企业可以更好地完成经营和管理工作，同时更好地防范风险。而且，随着大数据技术的不断发展和升级，相信大数据技术在企业审计中的应用潜力还将不断被挖掘。
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大数据背景下的审计分析方法有哪些？
一、“大数据”时代的数据挖掘的应用与方法
数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所以它所得到的信息应具有未知,有效和实用三个特征。因此数据挖掘技术从一开始就是面向应用的，目前数据挖掘技术在企业市场营销中得到了敬旦比较普遍的应用。它包括：数据库营销、客户群体划分、背景分析、交叉销售等市场分析行为，以及客户流失性分析、客户信用记分、欺诈发现等。审计部门的数据挖掘以往偏重于对大金额数据的分析，来确实是否存在问题，以及问题在数据中的表现，而随着绩效审计的兴起，审计部门也需要通过数据来对被审计单位的各类行为做出审计评价，这些也都需要数据的支撑。
数据挖掘的方法有很多，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。其中绝大部分都可以用于审计工作中。1. 数据概化。数据库中通常存放着大量的细节数据,
通过数据概化可将大量与任务相关的数据集从较低的概念层抽象到较高的概念层。数据概化可应用于审计数据分析中的描述式挖掘,
审计人员可从不同的粒度和不同的角度描述数据集, 从而了解某类数据的概貌。大量研究证实, 与正常的财务报告相比,
虚假财务报告常具有某种结构上的特征。审计人员可以采用概念描述技术对存储在被审计数据库中的数据实施数据挖掘,
通过使用属性概化、属性相关分析等数据概化技术将详细的财务数据在较高层次上表达出来, 以得到财务报告的一般属性特征描述,
从而为审计人员判断虚假财务报告提供依据。2.统计分析。它是基于模型的方法, 包括回归分析、因子分析和判别分析等,
用此方法可对数据进行分类和预测。通过分类挖掘对被审计数据库中的各类数据挖掘出其数据的描述或模型,
或者审计人员通过建立的统计模型对被审计单位的大量财务或业务历史数据进行预测分析, 根据分析的预测值和审计值进行比较, 都能帮助审计人员从中发现审计疑点,
从而将其列为审计重点。3. 聚类分析。聚类分析是把一组个体按照相似性归成若干类别, 目的是使得同一类别的个体之间的距离尽可能地小,
而不同类别的个体间的距离尽可能地大, 该方法可为不同的信息用户提供不同类别的信息集。如审计人员可运用该方法识别密集和稀疏的区域, 从而发现被审计数据的分布模式,
以及数据属性间的关系, 以进一步确定重点审计领域。企业的财务报表数据会随着企业经营业务的变化而变化, 一般来说,
真实的财务报表中主要项目的数据变动具有一定的规律性, 如果其变动表现异常, 表明数据中的异常点可能隐藏了重要的信息,
反映了被审计报表项目数据可能存在虚假成分。4. 关联分析。它通过利用关联规则可以从操作数据库的所有细节或事务中抽取频繁出现的模式,
其目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系。利用关联分析, 审计人员可通过对被审计数据库中的数据利用关联规则进行挖掘分析, 找出被审计数据库中不同数据项之间的联系,
从而发现存在异常联系的数据项, 在此基础上通过进一步分析, 发现审计疑点。
二、应对“大数据”时代，审计分析应做出的调整
从以上分析过程中，我们不难看出“大数据”时代的数据存贮、处理、分析以及挖掘的各个方面虽然与传统方式相比，在技术层面上有了较大的改变，但是在基本的原理方面并没有显著的改变，原有的审计分析模式没有必要因为“大数据”时代的来临而急于做出相应的改变。然而“大数据”时代在给审计分析带来机遇的同时，还是给我们带给了相当大的冲咐源击，对此我们有必要引起相当的重视，并在日后的信息化建设过程做出相应的调整。
1、数据的存贮与处理。大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。基于块和文件的存储系统的架构设计需要进行调整以适应这些新的要求。审计部门在选择相应的存贮系统的时候，要对非结构化数据有足够的重视，做好采集的相关准备。同时随着采集数据的单位和年份越来越多，数据量必然是会有大规模的增长。即使是海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。同时，为了提高数据的处理能力，解决I/O的瓶颈问题，可以考虑各种模式的固态存储设备，小到简单的在服务器内部做高速衡稿态缓存，大到全固态介质可扩展存储系统通过高性能闪存存储都是可以考虑使用的设备。
2、非结构化的数据处理。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
3、可视化的分析。数据分析的使用者有数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
“一个平台、两个中心”建设，是审计署目前信息化建设的重要内容。通过数据中心的建设，可以在相当程度上解决数据存储与处理的问题；而数据式审计分析平台，同样可以在一定程度上实行可视化分析的相当一部分功能，但是对于越来越庞大的非结构化数据的存储和处理，将会是审计部门接下来所面临的更大的挑战。
什么是大数据审计？
大数据审计是利用数据库及编程语言完成大数据平台建设的工作人员，大数据审计需要具备相关专业知识嫌轮伍，精通MySQL等数据库的使用，具备较强的分析能力。其工作职责包括：
1、完成大数据审计平台的建立，对现有芹或数据分析方案进行更新与优化；
2、协助相关工作人员，完成大数据审计发展计划的初步方案撰写；
3、依据以往的数据分析结果，在大数据审计平台建立分析报告；
4、将数据分析中的异常情况报告给审计团队，根据审计团队的要求完成数据抽取与分析；
5、协助相关工作人员建立高风险数据评估预警体系；
6、协助审计部门完成大数据审计模型的桐卖搭建。
大数据审计是指审计机关遵循大数据理念，运用大数据技术方法和工具，利用数量巨大、来源分散握陆燃、格式多样的经济社会运行数据，开展跨层级、跨地域、跨系统、跨部门和跨业务的深入挖掘与分析，提升审计发现问题、评价判断、宏观分析的能力。与数据审计相比较，大数据审计所使用的数据更多源异构，所使用的技术方法更复杂高级，对数据的洞察更敏锐深刻。
大数据是信息化发展的必然趋势，大数据审计是审计机关适应时代发展的必然选择。2023年，审计署成立电子数据审计司，先后出台了审计业务电子数据管理、审计业务电子数据远程联网管理、建设特派办
数据分析
网和共享审计业务电子数据等规定，明确了
数据采集
、管理、使用、安全等各环节要求，初步构建了较为完备、规范的大数据审计体系；地方各级审计机关也结合实际构建大数据审计体系，取得段虚较好成效。2023年世界审计组织大会批准成立大数据审计工作组，
中国审计署
担任工作组主席国。悉喊（来源：
《中国审计》
2023年第14期《审计知识问答7则》）
企业组织审计部门的“大数据”审计，更准确地说，应该是审计“大数据”，因为无论从理念还是技术上，所谓的“大数据”审计都和真正的大数据审计有着较大的差异和差距。所谓的“大数据”审计可能就是用功能更强大软件工具去统计分析范围更大的抽样范围，而审计的思路和方法并没有太大变化。
虽然借用大数据的理念促进企业组织审计工作嫌樱的升级是件好事，但是，如果混淆大数据审计和迅友审计大数据，不仅给审计部门芹昌丛的主管领导造成很大的误解，以为实现了审计的风险全覆盖，以为更多的风险尽在掌握中，而且，对于审计部门来说，也可能会仅仅满足于审计大数据上，而忽视了拓展数据的多样性，忽视了审计技术的创新，忽视了云计算技术的应用，忽视了数据的挖掘，忽视了数据与数据之间的联系，等等。
大数据审计御轮是指审计机关遵循大数据理念，运用大数据技术方法和工具，利用数量巨大、来源分散、格式多样的经济社会运行数据，开展跨层级、跨地域、跨系统、跨部门和跨坦汪业务的深入挖掘与分析，提升审计发现问题、评价判断、宏观分析的能力镇信信。极大提高审计效率。
大数据审计就是通过大数据平台用大数据采集的方式进行的审计。
现在老余大数据平台包括了各种行业，审计所需困瞎的数据最全面、最方便，利于侍尺滚采集。
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