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          以大數據轉型推動國家審計高質量發展

          2023-11-03 16:49:18      來源:鳳凰網

          《“十四五”國家審計工作發展規劃》強調,加強審計信息化建設和審計技術方法創新,增強大數據審計能力,充分運用現代信息技術開展審計,提高審計質量和效率?!笆奈濉币巹澮詠?,審計全覆蓋工作不斷推進,國家審計作為宏觀管理和經濟監督部門職能不斷強化。同時伴隨大數據、人工智能等信息技術的出現,大數據審計在國家審計工作中參與度越來越高、作用越來越大,這既是實現審計全覆蓋的必由之路,也是社會信息化程度提高的必然結果。

          大數據審計發展階段

          隨著大數據時代的到來以及大數據技術的發展,大數據審計是成為一種全新的數字化審計方式。審計人員通過收集數據資源,并運用數據整合的思維和方法,進行廣泛而多維的關聯分析,以驗證被審計單位經濟活動的真實性、合法性、合規性及效益性。

          大數據審計的發展可以劃分為以下幾個階段。首先是信息化審計初級階段,主要運用SQL和Oracle 技術處理結構化數據,通過改進查詢工具以提高審計效率。第二個階段是大數據式審計的深化階段,以適應PB 級別數據處理需求,采用網絡爬蟲技術、OCR技術、傳感器采集等技術處理 HTML 等形式的半結構化和部分非結構化數據。在這個階段,主要通過大數據技術揭示問題。第三個階段是實現“云審計”“智能審計”的大數據審計階段,這一階段依賴 “云計算”和“云存儲”構建數據的采集、轉換和存儲系統,實現高度智能化、模型化的數據分析,同時確保訪問安全,以及智能化的分析臺和暢通的共享機制。

          當前,各級審計機關多年來在審計署的全面統籌和領導部署下,對大數據審計工作日益重視,能堅決貫徹科技強審戰略,按照審計全覆蓋、“兩統籌”等工作要求,不斷強化大數據審計理念?;诮饘徆こ探ㄔO,持續加強網絡信息系統臺建設,致力于完善制度機制保障,培養高素質專業化團隊,健全大數據審計資源體系,創新新時代審計工作方式,積極推動數據分析的廣度和深度,深化新興技術在審計全流程的應用,持續提升審計工作質效,以更好地履行審計監督職責并提高有力支持。

          大數據審計轉型發展需要關注的幾個問題

          (一)大數據審計組織模式待進一步優化

          隨著國家大數據戰略的推進,政府和企業的信息化水平不斷提高,導致審計項目的規模和復雜程度顯著增加,審計風險也隨之上升。然后,不少審計機關仍采用傳統的審計分工、行業審計劃分、以及傳統審計流程、取證方式和審計技術,這與信息化發展不相符,存在著不適應的問題。審計機關亟需進行理念和模式的創新,以應對跨地區、跨行業和跨領域審計的需求。當前,跨界思維方法的運用有限,局限于傳統行業審計范圍內,未能打破行業界限。大數據審計提倡融入審計全流程理念,但目前主要限于審計項目的初期分析。在計劃制定、現場取證、成果提煉和報告生成等方面,尚未充分發揮數據挖掘等技術力量的潛力,現場與非現場審計的互動仍處于早期階段,疑點核查的反饋機制、舉一反三機制不夠健全,對于疑點問題原因的全面分類分析還有待提升,實時動態管理水平亦較弱。建立以數據管理部門為核心的常態化數據分析機制尚處于探索階段。

          (二)審計數據資源體系建設仍需改進

          面對被審計單位龐大的數據量,一些審計機關缺乏有針對性的方法來有效利用這些數據。部分審計機關存儲了質量較差且價值有限的數據,造成了資源的浪費。此外,在數據采集和處理技術上,許多?。ㄊ校祿行臄祿萘亢拖鄳奶幚砑夹g尚未達到大數據水平。他們仍主要使用 SQL 和 Oracle 技術來處理數據,無法滿足 PB級別以上的數據處理需求,智能化和自動化技術的應用也相對有限,難以迅速支持多元異構數據的處理。半結構化和非結構化數據的采集、處理和存儲方面,審計專業技術和工具仍然匱乏。整合各級審計機關的信息資源,深度挖掘審計業務需求,實現各級審計機關之間的業務數據協同分析和信息共享網絡互聯互通仍有待完善。同時,部分市縣審計機關還存在數據存儲環境未達安全保護要求、數據管控不嚴格等多方面安全隱患,通過等級保護測評的單位還比較少,數據分析安全環境存在改進的迫切需求。

          (三)大數據新技術與審計業務深度融合不夠

          目前,審計數據分析與大數據技術的融合程度不夠深入,分析思路有限,用信息化手段解決審計問題的路徑尚未建立體系。數據分析仍主要依賴審計人員對財政、金融、社保、扶貧等領域的熟悉。不同行業審計仍然是各自獨立的,數據分割明顯,缺乏圍繞黨政中心工作、社會熱點問題的全域分析能力,無法實現獨立于審計項目的全面數據分析。流行的、能助力審計工作的新技術和方法,如圖數據庫、Python語言和數據挖掘等,在實際數據分析中缺乏充分的應用。預警指標和模型也有待改進,審計特有的指標和模型相對缺乏,對新型審計業務領域,應用仍有限。宏觀經濟數據等多領域的總和運用不足,金融等行業數據與政府財政預算、宏觀經濟數據、財務數據以及企業社保數據等領域數據的關聯分析不夠深入。在數據環境相互割裂的情況下,這些數據未能充分利用金融審計的優勢,不利于審計思路和成果的創新。

          (四)大數據審計發展面臨機制和人才保障的挑戰

          盡管金審工程在各級審計機關的推進下加強了審計信息化硬件設施,然后,在適應日益常態化、流程化和智能化的大數據審計特征方面,一些審計制度規則和信息化人才培養機制仍顯不足?,F行的審計法律法規與當前大數據審計的變革不完全相符,需要突破一些制度障礙。例如,審計部門可獲取的數據范圍相對有限,規范不夠明確,數據采集的強制力不足,而且缺乏全國大數據審計工作的指導性文件。在輔助審計計劃的制定、審計技術標準的制定、數據質量檢驗、數據取證審理方式、數據分析模型評估以及大數據審計報告編制等方面,仍缺乏明確的規范指南和實質性的測試評價方法。

          大數據審計是一項跨學科工作,但過去的審計信息化培訓內容相對固定,方法不夠靈活,未充分考慮地區間的發展不平衡。特別是對于少數民族地區和整體信息化水平較低的地區,尚未提供有針對性的培訓,缺乏分類指導。同時,大數據審計需要多方面技能的綜合人才,但招聘和培養這樣的復合型人才存在一定難度,尤其是在基層審計機關。即使是多年培訓出來的計算機中級審計人員,由于數據資源受限、工作業務繁重等原因,也難以將所學應用到實踐中,許多人仍然處于各自為戰的狀態,缺乏進一步提高信息化技能的機會。

          大數據轉型助力審計工作高質量發展的路徑

          (一)樹立與時俱進的大數據審計理念

          近年來,黨和國家通過制度的頂層設計不斷為審計事業創造有利的發展環境,豐富了審計在國家監督體系中的重要作用,也賦予審計監督更為重要的職能定位和更高的時代要求。審計機關作為政治機關和宏觀管理部門,應緊密圍繞推進國家治理體系和治理能力現代化的推進,堅定走科技強審之路,認真履行常態化“經濟體檢”職責,構建與審計職能相匹配的大數據審計理念,重點突出大數據審計在“查病”、“治已病”和“防未病”方面的支持作用。

          (二)創建高效合理的大數據審計組織模式

          隨著大數據審計在審計業務工作中的廣泛應用,2014 年審計署開始在全國推廣“總體分析、發現疑點、分散核查系統研究”的數字化模式,將數據視為替代審計經驗的強有力工具。在數據中審計的背景下,信息海量擴展,技術手段升級,因此需要轉變審計思維模式以適應新的審計業務組織方式。

          大數據審計以數據和共享互聯為特征,需要對內部合外部資源進行重組和高度統籌。一些省份已將數據采集和數據分析作為常規工作進行,將數據分析、整理和挖掘作為服務宏觀決策的先決條件,并納入年度審計項目計劃的制定和審計工作方案的組建。數據分析團隊需要把握宏觀情況,強調關鍵問題,與實地審計緊密結合。此外,應完善大數據審計要素保障。建立數據驅動和綜合研判機制,使數據分析成為審計全流程的基礎,以現場審計和非現場審計相結合,多角度的調查和研究為補充的常態化和全覆蓋式的數據分析工作機制。

          此外,各級審計機關還應建立學分享機制,通過搭建交流臺、調研學、推舉優秀審計成果以及建立大數據審計智庫等多種形式進行。

          (三)構建緊密融合審計業務全過程的大數據技術

          大數據審計流程與關鍵技術的融合,具體體現在在數據采集、數據處理、數據分析挖掘和結果評價等業務環節。

          在數據采集環節,需要實現多樣化的數據采集格式、方法和手段手段,包括原始數據上傳、聯網收集和定期報送等多種方式。例如,在資產環境審計中,可以采用無人機航拍、水下聲吶探測系統、GPS 定位系統等技術手段。同時,需要建立明確的的數據收集、傳輸、分析和授權規范,以加強數據安全管理。

          在數據處理環節,需要加強對于非結構化數據的預處理,包括數據清洗、腳本標準化和結構化數據的轉化。例如,可以使用應用機器學算法,開發與Python語言為媒介的程序,以追蹤商業銀行對公流水數據。

          在數據分析挖掘環節,審計數據分析方法可分為常規方法、數據挖掘方法和新技術方法三類。第一類主要為統計、查詢、趨勢分析、比率分析等傳統方法;第二類主要有回歸分析、聚類分析、管理分析等;第三類則是利用大數據新技術的文本挖掘分析方法、知識圖譜等可視化分析方法等。審計數據分析技術的應用需要涵蓋數據庫、地理信息技術、OCR(掃描和光學字符識別)、云計算和區塊鏈等技術。大數據審計需要對不同部門和領域的數據進行分析和對比,以制定判斷和建立模型。因此,審計機關需要具備各類相關專業人才儲備,如土木專業知識、地理專業知識、環境相關專業知識等。

          在數據分析結果評價環節,需要建立大數據審計的工作流程,通過日常的數據整理和收集、挖掘分析,制定年度審計計劃,組建分析團隊,集中分析,發現疑點,分類核實。其中,一個簡單而直觀的數據挖掘質量評價方式是疑點的價值數量與疑點發現數量之比,即:價值疑點數量/疑點發現數量的比率。

          (作者:孫正捷,西南財經大學會計學院副教授)

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