大數據打通四大節點 計算機審計升空在望審計計算機大數據

大數據打通四大節點 計算機審計升空在望|審計|計算機|大數據

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  2017年3月,李克強同志在國務院政府工作報告中明確提出,深入推進“互聯網+”行動和國傢大數據戰略。2016年中國(北京)國際大數據產業博覽會暨高峰論壇也討論瞭大數據金融領域的十大趨勢,其中海量數據形勢下的風險管控和監管管理就是大數據平臺的重要任務,同時,也是監管機構和金融機構的首要挑戰。大數據在它還未被正式提出來之前就在悄然地影響著金融審計的工作和發展。

  制約重重,計算機審計發展動力不足。計算機審計的發展一直以來都受到各方面重視,但是發展歷程制約重重。自從1973年美國制定計算機審計有關的法規以來,計算機審計已經經歷40餘年的發展歷程,從無到有,從自我摸索到行業規范運作 我國計算機審計在1989年審計署組織專傢對國外先進審計軟件進行鑒定時就已經逐步開展,但未真正在實際審計工作中使用。之後,各級審計機關在審計軟件開發方面投入瞭大量人力和物力,也取得瞭一定的成果。但是由於金融行業對數據的敏感性,以及我國計算機審計在立法缺失、專業人員的培養以及管理不到位等方面的原因,計算機審計的發展一直受到重重制約,難以突破。

  川平好躍馬,風勁正揚帆。大數據技術的快速發展,賦予瞭計算機審計新活力和新內涵。隨著科技和信息技術的發展,大數據概念和相關技術應用到各個方面,計算機審計工作也不例外。在大數據的環境下,由於分析的基礎是以采集到的海量數據為基礎,數據信息的全面性、有效性是否能滿足審計的實時性需求,審計數據分析的方法是否可信、可靠,數據處理是否可行,審計結果是否可以對接現場核查等等情況都賦予瞭新的內涵。

  第一,審計方法的改變。隨著金融機構對數據采集工作的重視,數據合法性、規范性以及全面性的提升,計算機審計方法已經從傳統的固定單一,逐步轉變成多樣開放性的手段。如R語言和PATHON等開源工具,已經不僅僅是一種簡單的計算機審計輔助軟件,而且擁有大量的開源方法和開源模型提供給審計人員交流下載。因此,傳統的計算機審計作為現場審計的輔助手段的觀念已經越來越淡化,計算機審計已經成為能與現場審計平分秋色的獨立角色,甚至在越來越多的審計案例中,計算機審計已經成為瞭審計工作中的主要手段和方法。

  第二,審計內容的拓展。由於大數據技術以及大數據環境的引入,金融審計的主要內容已經不再局限於財務報表、記錄臺賬、文件檔案和相關憑證等,同時對於某些操作風險如入賬準確性等問題,已經可以通過相關系統進行規避,大數據審計前期數據準備階段即可以通過數據清洗、數據整合等流程進行處理,而無需在審計過程中再對提供的數據質疑,甚至是進行數據核對。

  第三,審計對象的延伸。在大數據環境下,由於外部數據的引入,以及內外部數據整合,對審計對象有瞭更全面的描述,如客戶畫像應用的越來越普及,雲計算技術越來越廣泛等等,使得大數據環境下的審計對象已經不再是傳統的審計對象,而是包含瞭更多的外延和更多特征描述[2]。

  第四,審計結果應用的多樣性。對於傳統的計算機審計而言,審計結果一般會以數據表格的形式進行展示。對於大數據而言,特別是海量數據關聯分析,數據結構可能不統一,而且通常以人工分析為主,加上分析過程的非結構性和不確定性,所以不易形成固定的分析流程或模式,很難將數據調入應用系統中進行分析挖掘。因此,可視化數據分析成為不二之選,並輔助人工操作將數據進行關聯分析,並做出完整的分析圖表。圖表中包含所有時間的相關信息,完整展示數據分析的過程和數據鏈走向。對於審計人員而言,既可以通過可視化分析得到完整的關系網絡圖,又可以結合某些審計線索,直接一步到位的抓取到最直接相關的所有可疑點。

  拓展內涵與外延,革新技術與方法,計算機審計蓄勢待升。根據各級監管部門以及各金融機構對風險防控的需求,對高新科技、海量數據(結構化數據和非結構化數據)的要求越來越迫切,以內部數據為主,輔助外部相關數據,整體風險防控和局部重點風險排查相結合,跨期歷史數據與當前數據相結合的審計模式已經越來越普遍,計算機審計也越來越凸顯其重要性。由此帶來一個重要的變化就是立體化審計已經逐步替代瞭全面審計。

  當風輕借力,一舉入高空。隨著管理信息系統的逐步完善,計算機審計的功能角色不僅僅再是輔助現場審計,合規性監管和風險性監管已經成為計算機審計的重要功能。計算機審計在大數據的幫助下正在成為新時代審計的明星。

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