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大数据背景下企业审计工作面临的挑战与对策研究
发布日期:2019-07-09 10:45     信息来源:东森游戏平台

随着互联网技术的逐步普及,人们对数据价值的关注度逐渐提高,大量数据的出现推动了大数据时代的到来。自2012年美国提出大数据规划以来,各行业的商业模式不断变化,给审计工作带来了新的机遇和挑战。挖掘数据中隐藏的商业价值已成为企业提升竞争力的重要途径。作为经济活动的监测行为,审计需要加强对数据的重视,积极应对大数据时代到来带来的挑战。优化审计概念和方法,实现审计工作和大数据的有机结合。

大数据不仅意味着数据量的增加,还包括在数据处理和管理过程中产生的计算机软件和操作平台。因此,大数据时东森游戏平台代的到来主要是基于现代信息技术的发展,隐含在数据中。商业价值已成为企业挖掘的重点。作为加强内部控制的重要手段,审计在大数据时代面临着新的挑战,包括以下几个方面。

在大数据的背景下,企业发展所面临的社会环境和风险发生了重大变化,审计工作的目标也发生了变化。在这种情况下,只有加快审计概念的更新,才能更好地应对大数据对审计工作的影响。数据通常是在企业运营过程中产生的,这是企业发展的见证。这也是问题的根本原因。通过挖掘隐藏在数据中的信息,可以及时发现企业运营过程中产生的问题,从而弥补目标。通过在审计工作中运用大数据的概念,可以为企业带来直接的审计价值和间接审计价值。直接审计价值是指企业可以直接使用的信息,而间接审计价值则需要特殊的软件和操作。该平台处理和处理数据并挖掘隐藏的信息,从而为企业决策提供基础。审计价值的实现主要取决于数据处理的效率。传统的审计运作主要依靠人力,审计效率低,难以找到数据的潜在价值。因此,企业应加强审计观念的改革,逐步改变审计方法。使用计算机和其他技术不断提高审计效率。

2.审计业务需要更加多样化

大数据背景下企业审计工作面临的挑战与对策研究

大数据在审计工作中的应用需要满足一系列条件。只有加强外部条件的建设,才能为审计工作的发展提供稳定的环境。首先,大数据的出现依赖于互联网技术的发展。互联网技术的主要缺点是安全性。因此,为了加强大数据时代审计工作的稳定性,必须加强网络安全建设,构建多个方向。安全预警系统提高了风险预测的准确性。其次,审计工作大师操作和处理财务信息,财务信息与企业的所有日常业务活动有关,特别是在大数据的背景下,数据量急剧增加。如果要完全挖掘隐藏在数据中的信息,必须打破传统的独立审计工作模式,更新审计流程,加强审计与其他工作之间的联系,实现审计数据的无缝集成,使获取的数据更准确。审计结果更可靠。3.审计报告的结果更全面

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在传统的审计工作中,审计师根据自己的判断运作审计内容,最终的审计结果由审计单位使用。这可能导致审计结果不完整,并且单个审计内容无法满足实际需东森游戏注册求。在大数据的背景下,数据采集更加全面,数据量更大,因此包含更多信息,潜在价值更大。使用特定工具进行审计工作可以挖掘更有价值的信息。找出事物发展的内在规律,总结发展趋势,为审计单位决策提供更多参考。此外,计算机的使用增加了审计报告的形式,改变了传统的纸张保存方式,审计人员可以利用大数据技术将审计结果巩固到审计系统中,实现智能存储,从而简化审计流程。提高审计效率。

4.更难获得证据

随着数据量的不断增加,审计工作涉及的内容也越来越复杂。为了提高审计结果的可靠性,有必要从海量数据中提取有用的信息。这是取证链接。取证方法可以实现从判断因果关系到相关关系的转变,审核员具有较强的数据筛选能力,可以在短时间内从大量数据中筛选出合格的信息。在大数据时代,审计人员收集数据的最重要方式是使用数据分析工具查找相互关联的数据,而不是使用因果关系来查找数据。法医方法的转换可以使获得的数据更准确,但它也带来了不小的问题。因为在大数据环境中,审计人员获取的数据大多是电子信息,没有跟踪信息来源的工具,导致信息的真实性无法验证,信息的准确性无法判断。

大数据时代的到来改变了审计工作的概念和方法,促进了审计工作的发展,但审计工作带来的挑战也需要高度重视。为了更好地应对大数据背景下审计工作面临的挑战,企业应逐步优化审计流程,加快审计工作的改革。

1.展开数据源

在现代审计工作中,有两种形式的审计现场审计和非现场审计。其中,现场审计是指审计师的深入审计单位,审查和核实企业内部计算机上的财务信息,而不是现场审计,利用数据信息开展相关工作。与现场审核相比,非现场审核更有效,可以打破时间和地点的限制,但它们也有缺点。审计工作的非现场审计处理的数据量有限。缺乏数据来源使得数据挖掘信息不够全面,审计工作也不到位。为了解决数据源不足的问题,企业需要不断扩展数据源渠道,这可以通过外包来实现。外包是指将审计工作转移到专业审计公司,利用专业团队和设备进行审计工作,但这种方法很可能导致公司信息泄露。此外,企业还可以成立专门的审计团队,以加强团队成员的素质,提高审计人员的数据处理和数据挖掘能力,从而提高公司自身的审计竞争力。这种数据源扩展方法可以保证企业信息不泄露,但人才培养时间较长,成本较高。在实际环境中,企业应根据自己的审计工作要求选择合适的数据源扩展方法,力求最大限度地挖掘数据信息。 2.扩大审计模型的构建

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