财务共享服务模式下大数据审计探究.pdf

财税观察Fiscal Watch046Aug 22/2023财务共享服务模式下大数据审计探究文/董婷婷随着信息技术的飞速发展和企业财务数据的不断增加，传统的审计方法已不能满足企业的审计需求。大数据技术的崛起给审计工作带来了新的机遇和挑战。本文以财务共享服务模式为背景，基于大数据审计和财务共享的先进概念，系统阐述了财务共享服务模式下实施大数据审计的具体过程，以及实施过程中面临的挑战，旨在探索大数据在审计中的应用，为企业提供更加准确高效的审计服务。财务共享服务模式作为一种新兴的商业模式，其为企业提供了更加灵活、高效的财务管理和服务。大数据技术可以帮助审计人员快速获取、整理和分析海量的财务数据，发现潜在的风险和问题。同时，大数据技术还可以通过数据挖掘和机器学习算法，提高审计的准确性和效率，减少审计工作的人力成本。因此，研究财务共享服务模式下大数据审计的应用和效果，具有重要的理论和实践意义。财务共享服务模式下的审计需求财务共享服务模式的出现，使得企业能够将财务管理和服务外包给专业的服务提供商，以降低成本，提高效率和专业性。在这种模式下，企业需要将财务数据和相关信息共享给服务提供商，同时需要保证审计的准确性和可信度。因此，财务共享服务模式下存在一系列的审计需求。首先，对于企业而言，审计需求主要体现为对财务数据准确性和完整性的要求。由于在财务共享服务模式中，企业会将财务数据交给第三方进行处理和管理，因此需要确保财务数据的真实性和可信度。审计人员需要对财务数据的来源、处理过程，以及涉及的各个环节进行审计，以保证数据的准确性和完整性。其次，审计需求还包括对风险和漏洞的检测和管控。在财务共享服务模式中，企业需要与服务提供商共享敏感的财务信息，同时也可能面临数据泄露、操纵和滥用的风险。因此，审计人员需要通过对访问控制、数据加密和审计日志等方面进行审计，从而发现和防范潜在的风险和漏洞。最后，财务共享服务模式下还存在着对服务提供商的质量和合规性的审计需求。企业需要确保所选择的服务提供商具理财周刊MONEYWEEKLY047Aug 22/2023有良好的声誉和专业能力，同时也需要确保其符合相关法规和合规要求。审计人员需要对服务提供商的运营和业务流程进行审计，以保证合作关系的可持续性和稳定性。基于财务共享服务模式的大数据审计实施流程大数据时代到来的战略重要性不在于对海量数据信息的掌握，而在于对有意义的数据的专业化处理。同样，大数据审计技术作为一种审计工具，并不能帮助我们自动完成各种审计任务，而是要求审计人员根据具体的审计任务做出科学的决策并妥善管理。为了有效处理各种审计任务，需要在财务共享服务模型的基础上，以及对每项任务进行澄清的基础上，制定科学的大数据审计实施流程，循序渐进地进行处理。制定审计目标大数据审计的范畴较广，基于财务共享服务模式的大数据审计目标是审查被审计单位数据的真实性、可靠性、有效性和安全性，不同审计业务有不同的侧重点，审计部门可以根据不同的对象及要点，收集相关审计数据，了解业务流程，结合被审计单位的实际情况，合理确定审计目标。无论运用的审计工具多先进、审计方法多科学，审计人员都应明确了解并掌握重点内容，以审计工作的实际需求为目标，为被审计单位提供审计监督服务。识别评估风险大数据审计的风险在于，数据处理过程中遇到的各种不确定因素可能导致大数据审计结果存在差异。财务共享模式下大数据审计的风险不仅与重要性程度相关，还与大数据预处理流程及结果是否满足处理规则相关。一方面，大数据的预处理过程如果与规定不符或者处理结果难以满足要求，那么审计风险就会增大；另一方面，财务共享服务中心的数据可信性也可能产生审计风险，数据可信性过低必然会影响最终的审计结果，审计风险也会随之增大。在审计前，需要对各种风险进行严谨、准确的识别，科学评价并详细分析收集的数据，建立识别、评估审计风险的体系，为审计工作安全、准确、有效地开展提供保障。制定审计计划在财务共享服务模式下，大数据审计计划的制定包括总体计划和具体计划。计划的内容应包括审计范畴、时间安排、人员分工等要素。然而，相较于传统审计，大数据审计计划的制定具有一些特殊性。确定审计范畴。在财务共享服务模式下，大数据审计的范畴更加广泛。除了财务数据外，还需要涵盖结构化和非结构化数据，以及文本材料。此外，大数据审计不仅限于内部系统数据，还需要考虑外部数据。时间安排。针对大数据审计，需要充分考虑预处理过程所需的时间。大数据的预处理包括数据清洗、数据整合、数据标准化等环节，这些过程可能需要耗费较长的时间和大量的人力资源。人员分工。由于大数据审计范围广泛，需要组建跨学科的审计团队。这样的团队应包括财务专业人员、数据科学家、信息技术专家等，以确保对各类数据的审计效果。对数据来源多样性的考虑。大数据审计需要考虑多个数据来源的整合。因此，在制定审计计划时，需要明确各个数据来源的准备时间，并协调各个数据源的数据提供方，确保能及时提供和整合数据。技术支持和工具的准备。针对大数据审计的特点，需要提前准备相应的技术支持和工具。这包括数据分析和挖掘工具、数据可视化工具、数据清洗和整合工具等。在制定审计计划时，需要考虑这些工具的准备时间和培训需求。审计风险评估。在制定审计计划时，需要对审计风险进行评估。大数据审计面临的风险更加复杂和隐蔽，因此需要充分考虑风险评估的内容和方法，并相应地调整审计计划。设计审计程序在财务共享服务模式下的大数据审计中，设计审计程序是非常关键的一步。设计好的审计程序可以帮助审计人员快速、准确地发现审计疑点，并收集足够的审计证据，从而保证审计工作的有效性和严谨性。设计审计程序主要包括以下三个步骤：数据分析。通过数据挖掘技术、SQL语句查询和多维分析技术等方法，审计人员可以发现潜在的问题，形成审计疑点，并收集相关证据。这些技术可以帮助审计人员从不同角度分析数据，找出业务流程中可能存在的问题，并获取相应的审计证据。建立中间表。中间表是创新型数据分析审计工具。审计人员可以根据审计需求，结合审计单位数据库的基础电子数据，进行构建、投影、连接等“再加工”，筛选出符合要求的数据，生成系列中间数据表，全面汇总审计过程中的疑点。中间表的建立需要遵循循序渐进的原则，确保数据的准确性和完整性。形成审计疑点。审计疑点是通过大数据分析、中间表比对后，发现的审计过程中企业可能存在的问题。审计人员需要对疑点进行查证，主要核查相关数据的真实性。在财务共享服务模式下，审计人员可以通过与外部系统数据对接，缩短审计时间，提高审计效率。审计人员需要确保对疑点的查证工作得到充分和准确的结果，以支持审计结论的准确性和可靠性。执行审计程序在执行审计程序阶段，工作人员应按照事先设计好的审计程序，对大数据预处理过程进行全面监控，并根据审计疑点进行查证。我们要充分利用适当的技术手段，收集足够的审计证据，确保审计工作的全面性和严谨性。最终，综合分析收集的证据，并得出相应的审计结果。在执行审计程序的过程中，我们必须重点关注以下几个方面：监控预处理过程。我们将对大数据预处理过程的各个环节进行全面监控。这包括数据清洗、数据整合、数据标准化等环节。我们必须确保这些环节的操作符合审计要求，并及时发现和纠正任何潜在的错误或问题。查证审计疑点。我们要根据事先确定的审计疑点，对相关数据进行查证。审计疑点可能涉及财务数据的准确性、数据处理过程的合规性等方面。我们必须采取适当的方法和技术手段，确保对疑点的查证工作得到充分和准确的结果。收集审计证据。我们必须利用适当的技术手段，收集充分且适当的审计证据。这些证据可能包括数据分析结果、系统日志、审计跟踪等。我们要确保收集的证据具有可靠性和可信度，并能够支持审计结论的准确性。财税观察Fiscal Watch048Aug 22/2023综合分析证据。在收集到足够的审计证据后，我们必须对这些证据进行综合分析。工作人员应运用适当的分析方法和技术，对证据进行整合和梳理，继而得出相应的审计结论。审计人员要确保分析过程的准确性和可靠性，并及时修正审计计划和程序，以保证审计工作的有效性。出具审计报告与传统财务模式下的流程一致，在财务共享服务模式下，审计人员应汇总审计结果，结合大数据审计业务背景和审计目标得出最后的审计意见，及时将大数据审计过程中发现的问题信息反馈至相关部门和管理层，并提出合理的审计意见，以进一步提升企业管理水平。财务共享模式下大数据审计面临的挑战在财务共享服务背景下，大数据审计面临以下问题：数据隐私和安全问题在财务共享服务中，不同企业或组织可能需要共享敏感的财务数据。大数据审计涉及的数据可能包含个人身份信息、交易记录等敏感信息，因此数据的隐私和安全成为重要的考虑因素。我们需要采取合适的数据加密和访问控制措施，确保数据在共享过程中的安全性。数据一致性和准确性问题在财务共享服务中，数据来源可能是不同的企业或组织，数据格式、数据结构和数据质量或许存在差异。这就带来了数据一致性和准确性的问题，需要进行数据清洗、数据标准化和数据校验，以确保数据的一致性和准确性。数据集成和整合问题财务共享服务中涉及的数据通常来自不同的系统和部门，因此数据的整合和共享成为挑战。不同系统和部门之间的数据格式、数据结构和数据权限可能存在差异，因而需要解决数据集成和整合的技术和管理问题，以确保数据的完整性和一致性。数据分析和挖掘技术的应用问题在财务共享服务中，大量的财务数据需要进行分析和挖掘，以发现潜在的问题和异常。然而，财务数据庞大且复杂，传统的手工分析方法效率低下，无法充分挖掘数据中的信息和价值。因此，需要开发和应用适用于财务共享服务的数据分析和挖掘技术。数据可视化和报告的生成问题财务共享服务中的大数据审计结果需要以可视化和易于理解的方式呈现给利益相关方。然而，财务数据的复杂性和多样性使得数据的理解和分析变得困难。此外，财务报告和分析报告的生成需要耗费大量的时间和人力，并且容易出现错误和遗漏。因此，需要开发和应用适用于财务共享服务的数据可视化工具和报告生成工具，提高效率和准确性。审计范畴确定问题传统审计中，审计范畴大致是财务账簿内容，并采用抽样方法进行账簿数据分析，而大数据审计中具有大量且种类繁多的数据信息，因此审计工作面临范畴不清晰的难题。提升财务共享模式下大数据审计安全性的建议针对财务共享服务背景下大数据审计所面临的问题，可以考虑以下解决对策和建议：数据隐私和安全问题采用数据加密技术，对敏感的财务数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性；引入访问控制机制，限制数据的访问权限，只有经过授权的人员才能访问和使用数据。数据一致性和准确性问题建立数据清洗和校验机制，对数据进行清洗、去重、标准化和校验，确保数据的一致性和准确性；引入数据质量管理工具，监控数据的质量指标，并及时修复数据质量问题。数据集成和整合问题使用数据集成和整合工具，对来自不同系统和部门的数据进行整合，确保数据的完整性和一致性。制定数据集成和整合的标准和规范，统一不同系统和部门的数据格式、数据结构和数据权限。数据分析和挖掘技术的应用问题引入大数据分析和挖掘技术，利用机器学习、数据挖掘和人工智能等技术，对大量的财务数据进行分析和挖掘，发现潜在的问题和异常。建立数据分析模型和算法库，提供给审计人员使用，便于提升数据分析和挖掘的效率和准确性。数据可视化和报告的生成问题使用数据可视化工具，将审计结果以可视化和易于理解的方式呈现，能帮助利益相关方更好地理解和分析财务数据；开发报告生成工具，自动化生成财务报告和分析报告，提高效率和准确性。确定清晰的审计范畴在大数据审计中，明确审计范畴，审计部门及审计人员应建立创新型大数据审计思维，具备应用大数据平台或技术的能力，利用内部财务平台进行数据分析，整理分类风险因素和错误因素，围绕企业高质量发展目标和发展思路，最终合理确定审计工作范畴。大数据审计和财务共享服务模式都是时代的产物，近年来，从国家到行业再到部门都大力倡导运用大数据审计技术。财务共享服务模式及大数据浪潮的到来，使得大数据审计在审计过程中具有举足轻重的地位，未来，大数据审计必将成为审计领域的重要组成部分并被广泛使用。审计人员应及时转变审计思维，积极探索运用新型审计方法，努力提升自身素质和能力，为大数据审计技术的应用做出积极贡献。L（江苏省烟草公司盐城市公司）