基于PDCA循环的大数据审计质量控制

目前全国的地方审计机关正在建设审计数据平台,形成数据集成环境下的审计大数据分析。高质量的审计不仅能够保证审计大数据的实施效果,也有助于数据分析,提高审计质量。本文从数据归集、数据分析、组织资源等方面分析了审计质量面临的问题,并基于PDCA循环理论从计划、执行、检查及处理等方面,对大数据审计控制质量提出相应建议,为提高审计质量提供参考。     

财务共享服务模式下大数据审计框架探究

财务共享服务模式下,企业成立财务共享服务中心,将烦琐的、重复性高、易于标准化的会计核算工作统一集中处理,实现数据标准化、集中化、结构化管理。构建基于财务共享服务模式的大数据审计框架,需要进行基于财务共享服务模式的大数据预处理(包括大数据收集、大数据清洗和大数据存储),还需要设计基于财务共享服务模式的大数据审计实施流程(包括制定审计目标、识别与评估风险、制定审计计划、执行审计计划、出具审计报告)。     

基于大数据技术的BCM审计方法研究

信息系统审计是审计领域关注的一项重要内容,大数据技术的发展为开展信息系统审计提供了机遇也带来了挑战。文章以业务连续性管理(BCM)审计为例,研究大数据环境下如何开展信息系统审计。首先分析了常用审计方法的不足,其次根据目前开展大数据审计的需要提出了基于大数据技术的业务连续性管理审计方法,并分析了该方法的原理。在此基础上,以某商业银行审计为例,基于文本数据可视化分析技术和大数据多数据源综合分析技术,分析了基于大数据技术的业务连续性管理审计方法的应用,并总结了该方法的优点。研究结果为今后开展大数据环境下的信息系统审计提供了技术方法和经验数据。     

国家审计财务资源投入绩效研究——基于中国省级预算执行审计数据的实证分析

从省级预算执行审计财务资源投入绩效角度,基于2011—2016年间30个省(自治区、直辖市)的数据进行计量检验,采用统计分析方法和非线性方程拟合法,分析审计财务资源投入度与审计效果的关系。研究结果表明,预算执行审计财务资源投入度与预算执行审计效果间不存在严格线性相关关系,仅存在定义域内二维限制性相关关系。预算执行审计财务资源投入度不存在单个最优解,而是存在限制边界轮廓呈矩形的最优解集。这为提升省级预算执行审计效率,助力改革国家审计①管理体制提供了一定的经验证据。     

大数据时代基于云会计的审计实施框架构建

大数据、云会计技术的应用与融合在改变企业会计信息化建设模式的同时也改进和提升了传统的审计工作。从审计范围、审计数据、审计风险、审计技术、审计人员等方面分析了大数据、云会计技术对审计产生的影响,建立了大数据时代基于云会计的审计实施框架,并详细阐述了该框架下审计业务开展的具体流程。     

基于大数据时代的工程审计模式创新探究

针对传统工程审计在工程建设项目中具有很大局限性的特点,提出基于大数据时代的工程审计模式,并阐述大数据技术在工程审计中的应用,对基于大数据时代的工程审计模式创新进行初步探究。     

领导干部自然资源资产离任审计研究——基于大数据的视角

自然资源资产离任审计成为我国审计发展的新兴领域。大数据是审计方法创新的重要技术支撑,在推进领导干部自然资源资产离任审计中具有独特优势。本文基于自然资源资产审计特性及现实困境,论证大数据在自然资源资产审计中的重要价值,从制度保障、数据支撑、系统建设、结果运用方面,提出大数据自然资源资产审计推进路径,以期为推动大数据自然资源审计提供借鉴与参考。     

大数据时代政府审计信息化建设研究

我国政府正全力推动和倡导审计信息化建设,以推动政府审计转型升级,而将大数据技术与政府审计信息化建设进行融合日趋成熟。本文将大数据时代政府审计信息化建设问题作为研究对象,基于我国政府审计信息化与大数据技术相关理论,对我国政府审计信息化建设进行了研究。研究发现,我国政府审计信息化建设中存在审计机的组织结构不合理、审计人员的观念与思维陈旧、数据库接口难以对接、政府审计信息化建设缺乏法律法规支撑、大数据审计人才匮乏的问题。最后,本文针对大数据时代下审计信息化建设存在的问题提出了相应的对策,以期提高政府审计工作效率。     

联网审计在公共政策审计中的应用

随着公共政策审计实践的展开,审计计划不合理、审计资源不足以及整改不到位等问题逐步显现。公共政策审计能否满足"全覆盖"的要求,能否起到"免疫系统"的作用,是目前审计人员研究的主要问题之一。从审计方法的角度研究联网审计在公共政策审计中的应用,包括对联网审计技术的需求、实现联网审计的条件以及实现联网审计的技术路径的分析,为解决上述问题提供新思路。     

大数据审计：五大趋势与五大挑战

大数据审计代替传统审计是大势所趋。文章在介绍人工智能和大数据等技术的基础上,提出了大数据审计的五大趋势,即审计智能化、审计平台化、审计信息多维化、从抽样审计向详细审计转变以及审计可视化。同时,还指出了大数据审计面临的五大挑战,即大数据获取成本高、观念与习惯转变困难、人才难得、审计业务的复杂性与大数据审计体系设计的复杂性,研究结论对于大数据审计实践具有一定的借鉴意义。