电子数据安全性质审计论文

【摘要】随着大数据的产生和发展，大数据和大数据处理技术必然对审计行业产生重大的影响，传统的审计技术和审计流程面临巨大的挑战。在虚拟化、海量化的大数据环境下，传统的手工审计技术和孤立的“一对一”审计流程已不能适应审计发展的本质需求。下面小编整理了一些《电子数据安全性质审计论文(精选3篇)》，希望对大家有所帮助。

电子数据安全性质审计论文 篇1：

“大智移云物区”时代下我国社会审计创新探究

Research on Social Audit Innovation in China Under the Era of "Big Data，

Artificial Intelligence， Mobile Internet， Cloud Computing， Internet of Things， Blockchain"

LI Xia1， LI Man2

【摘  要】以“大智移云物区”为代表的新信息技术在越來越多的领域广泛应用，也促进了我国社会审计行业在审计方法、审计技术等多方面的变革。论文通过分析“大智移云物区”时代下我国社会审计存在的机遇和挑战，从完善电子证据的取证方式、建立数据安全防范机制、培养复合型审计人才等方面提出“大智移云物区”时代下社会审计的创新路径，为我国社会审计在新时代下如何发展提出对策和建议。

【

【关键词】“大智移云物区”;社会审计;财务信息化

【

1 “大智移云物区”时代下我国社会审计面临的机遇

1.1 促进实时审计方式的发展

传统社会审计模式下，审计人员通常于企业的业务完成后进行审计，这种事后审计很难对生产期间长或经营管理复杂的企业进行及时的评价，尤其对业务数据和风险控制“实时性”要求较高的特定行业，如银行、证券、保险等。大数据与云计算技术的出现，大大提高了数据的传输速度，增加了数据的储存规模，而区块链技术的共识机制能使所有数据在第一时间得到共同确认，保障数据的及时性和准确性。这就使得企业的业务与财务数据可以快速上传到云平台，不断更新持续性业务的资料，审计人员能够及时获取审计数据，进行审计业务，很大程度上减少被审计单位在业务结束后篡改数据的造假行为，使实时审计的方式成为可能。

1.2 促进总体审计模式的应用

由于被审计单位提供的数据较多，审计人员不可能对所有的经济数据逐一进行分析，而是采用抽样审计，从大量数据中选取一部分样本，通过对样本的分析判断整体的情况。但是这种审计方法存在巨大的审计风险：一方面，样本在总体的占比十分有限，企业的经济业务却十分复杂，审计人员通过分析样本数据无法完全揭示被审计单位存在的重大错报以及舞弊行为;另一方面，样本的选取在一定程度上取决于审计人员的工作经验和主观判断，样本的代表性和客观性有待提高。而大数据和物联网技术运用到审计领域，可以增加审计数据的分析数量，使总体审计成为可能，降低抽样风险。

1.3 促进审计服务质量的提高

目前，审计人员的审计成果通常以审计报告展现，内容极为有限。但是在审计过程中应用大数据与云计算技术，除了可以为被审计单位出具审计报告，审计人员可以在审计过程中获取被审计单位大量财务与业务数据，通过分析数据之间的关系，归纳和总结出被审计单位在经营管理中存在的问题，从而为被审计单位提供管理和决策建议，促进被审计单位管理水平的提高。除此之外，在征求被审计单位同意的情况下，可以将被审计单位几个连续年度的财务与业务数据留存在云平台，利用大数据技术将被审计单位存在的问题规则化并固化到系统中，便于分析被审计单位的问题解决状况以及在业务、财务方面的发展趋势，向被审计单位提供预警等服务，拓展服务范围，提高服务质量。

2 “大智移云物区”时代下我国社会审计面临的挑战

2.1 审计数据安全难以保障

云技术的出现大大增加了审计数据的储存空间，随着区块链技术的完善和推广，“去中心化”记账和录入审计数据也将成为可能。但由于网络具有开放性，储存在网络中的数据安全难以得到保障，一方面，企业在网络中容易受到不法分子的攻击，通过网上交易伪造身份、植入木马病毒等方式攻破网络节点，窃取企业的数据和信息;另一方面，由于审计数据涉及企业的机密，其商业价值高、传播速度快等特征很可能被一些职业素质不够高的审计人员利用，主动或被动地产生通过泄露、出卖企业的审计数据以获得个人利益的行为，这也会在很大程度上提高审计数据在云平台中的安全风险。

2.2 审计人员素质有待提高

审计工作中的标准化、流程化、重复性高的部分运用人工智能技术即可完成，一方面，这要求审计人员具备熟练操作计算机和相关审计软件的能力;另一方面，审计人员将从计算指标和比率、检查账务数据等基础性工作中解脱出来，将时间和精力转移到选取分析和预测工具、解读数据及数据计算结果是否真实、可靠以及为企业提供改善经营管理的建议等增值活动中，这就要求审计人员具备较高的专业素养以及对大数据分析和预测的评估能力。但目前来看，我国大多数基层审计人员普遍从事简单的账务检查等工作，专业素质有待提高。

2.3 审计法规制度不够完善

信息技术在众多行业得到应用和发展，但是相关制度和规定却处于相对滞后状态。发达国家已经开始关注并推行大数据审计规范。2001年成立的国际信息系统审计协会（ISACA）在2010年规定了云计算管理下审计的程序、工具和模板，明确了审计过程中应当重点关注的审查点等内容，有效填补了审计相关法律法规在“大智移云物区”环境下的空白。但是我国在开展大数据、云计算背景下的审计法律法规以及相关制度并不完善，针对区块链的应用也没有相关的法律规制。《内部审计准则》和《企业内部控制规范》中仅对审计信息化有原则性规定，缺乏详细的规范和引导。为了推进新信息技术在审计工作中的应用，相关法律法规制度需要完善。

3 “大智移云物区”时代下社会审计的创新路径

3.1 完善电子证据的取证方式

在“大智移云物区”背景下，审计数据通常以电子数据信息的形式保存在线上，与纸质信息相比，电子数据信息来源广，在可靠性以及安全性等方面存在一定的不足。为了提高电子数据信息的可靠性和安全性，必须规范电子数据信息的获取方式。这要求审计人员做好相关工作，准确收集和详细记录与数据信息相关的内容。首先，审计人员要做好电子信息数据来源、获取途径、时间等相关信息的记录，保证收集到的信息是真实有效且未经篡改的;其次，做好数据处理时的工具、相关数据处理过程以及所用方法和工具等内容的记录，准确记录信息的流通路径;最后，对审计结果进行分条、分点记录，以此保证后续查询的方便性，避免数据被篡改。

3.2 建立数据安全防范机制

在互联互通的全球数字经济背景下，数据成为企业最重要的战略资产之一，因此，建立完善的审计数据安全防范机制是十分必要的。首先，为了防范会计师事务所内部数据泄露风险，需要按审计人员的工作性质和内容划分浏览权限，对于重要数据和机密信息设置高级别限制，并与接触数据的工作人员签订保密协议，对其进行责任意识教育，降低事务所内部员工泄露信息的可能性。其次，为了保障线上数据安全，事务所应当建立审计资料安全保管制度，针对重要数据进行多级备份;为防范黑客和病毒入侵，需要不断加固防火墙等级，运用秘钥、数据隔离等技术提高企业线上数据的安全程度。在此基础上，还应当定期对线上的数据安全进行评估，及时防火墙修复漏洞，消除潜在的安全隐患。

3.3 培养复合型审计人才

在“大智移云物区”时代下，会计师事务所必须注重对符合性审计人才的培养。首先，要提高审计人员的专业技能和对知识的掌握。审计数据的加工、计算以及处理等重复性程序可以由智能软件完成，但通过数据计算结果分析和衡量企业财务和经营管理的成果等业务必须由审计人员完成。所以审计人员应该具备全面的专业知识，在大量数据中筛选有用信息，发掘数据的价值。其次，移动互联网是大数据、云计算、人工智能等技术运用的载体，为了保障新技术在审计工作中的顺利应用，审计人员需要熟练操作计算机和相关软件，从而高效完成线上业务。此外，审计人员还要提高道德水平和職业操守，恪守严格依法保守秘密的基本审计职业道德

【参考文献】

【1】秦荣生.大数据、云计算技术对审计的影响研究[J].审计研究，2014（06）：23-28.

【2】陈露丹.浅析新信息技术对审计工作的影响及对策[J].财务与会计，2018（04）：81.

作者：李霞 李曼

电子数据安全性质审计论文 篇2：

大数据推动审计技术革新与流程再造

【摘要】  随着大数据的产生和发展，大数据和大数据处理技术必然对审计行业产生重大的影响，传统的审计技术和审计流程面临巨大的挑战。在虚拟化、海量化的大数据环境下，传统的手工审计技术和孤立的“一对一”审计流程已不能适应审计发展的本质需求。文章基于对大数据的本质特征和对审计影响的深入分析，利用大数据处理技术推动审计的技术革新和制度创新，重构大数据环境下的审计实施流程，搭建大数据持续审计模式的基本框架，推进我国审计信息化建设，增强审计监督服务的效能发挥。

【关键词】  大數据;大数据审计;流程再造

一、引言

大数据作为互联网发展中的新兴产物，正在逐渐影响和改变人们的思维模式，在各个行业、各个领域得到广泛运用。审计作为一种数据分析的鉴证活动，正需要大数据的大量、快速处理技术来提高审计效能，大数据给审计工作的飞跃发展带来了不可多得的机会。但是另一方面，在大数据环境下，审计面临的情况更加复杂：数据呈现海量化、虚拟化、分布散乱等特征，传统的审计技术、审计流程可能面临取数困难、分析困难、查证困难。因此，2015年12月9日中办、国办印发的《关于实行审计全覆盖的实施意见》提出，要构建大数据审计工作模式，提高审计效率和质量。那么，什么是大数据审计工作模式？如何开展大数据审计？目前都还处于探讨之中。本文以此为契机，利用大数据处理技术推动审计技术的革新，重构审计实施流程，搭建大数据持续审计的工作模式，推动审计信息化建设，有效发挥审计监督服务的效能。

二、大数据与大数据技术

（一）大数据

大数据（Big data）也称海量数据，顾名思义就是数据量大，其体量可以达到数百TB甚至PB级。最先系统研究和应用大数据的先驱者麦肯锡公司从工具处理角度把大数据定义为无法用传统的软件工具在短时间内进行获取、分析和管理的海量数据。维基百科从人工处理的角度将大数据定义为在一定时间内人工无法进行采集、处理、分析并从中获取有用信息的大体量数据集合。从审计的角度看，大数据应是被审计对象的海量数据集合，包括传统的财务账套数据、台账明细账形式的业务数据以及外部相关联的结构化和非结构化数据。

从以上定义可以看出，大数据的内涵已经超出了传统意义上数据的标准。不仅表现在体量上的“大”，而且还在于传统的工具对其处理的难度上的“大”，且在本身性质上还出现非结构化等不规则的特征。一是数据体量巨大。数据不仅在形式上由纸质向电子数据转变，而且在体量上也呈几何速度的增长，数据计量单位也从传统的Byte、KB、MB、GB发展到TB、PB、EB、ZB、YB，甚至用BB、NB、DB来衡量。二是数据结构复杂。类型多样，呈现多元化、非结构化特征，如虚拟技术产生的虚拟数据中心数据，以文本、图像、声音、影视、超媒体等形式的非结构化数据等。三是数据处理难度较高。对数据的采集方式、传输方式、存储安全提出了更高的要求，也加大了数据的分析难度和管理难度，传统的手工处理方式和一般的软件工具在规定的时间要实现整个过程的处理是难以实现的。

（二）大数据技术

1.大数据采集技术。大数据采集和传统手工数据采集有着本质的区别，根据采集与被采集双方的网络架构情况，可以分为软件接口方式、数据库接口方式和底层数据直接交换方式等。

软件接口方式一般采取现场采集方式进行。通过与被采集对象软件接口标准相容的采集软件与被采集数据库建立连接，现场采集所需数据，然后经过建立中间表转换成采集方所需的有用数据形式。此种数据采集方式类似于传统意义上的手工现场数据采集，只不过在数据采集的方法上产生了变化。

数据库接口方式一般以远程采集方式进行。这种方式是采集方与被采集方以因特网、内部专网或政府政务外网等方式建立网络连接，采集方事先在被采集方数据库安装数据接口软件，通过该软件接口的访问权限可直接访问被采集单位数据库从而实现数据采集。

底层数据直接交换方式是指通过引擎软件或仿真技术对被采集对象的底层数据交换进行侦听，对目标软件客户端和数据库之间的网络流量进行分析，从而采集或自动写入所需数据方式。

2.大数据存储技术。大数据存储技术是充分利用因特网和云计算技术来实现安全、大容量存储。一是以太网硬盘存储，即采取以太网连接的动能硬盘形式，数据直接经过以太网接口进而存储到硬盘中，精简了数据到硬盘之间的传输环节，且其存储容量和性能比现有的硬盘高达四倍。二是云端存储，即通过专业的服务商建设云存储中心，采用大量的专业服务器来存储数据，数据客户与云存储中心通过网络连接，通过权限访问、下载和使用数据的方式。云存储中心不仅具有高容量和高扩展性，而且数据安全得到了保证。

3.大数据分析技术。大数据分析技术是通过大数据分析工具和分析方法对获取的数据进行计算进而实现预测分析、并行计算、数据仓库、可视化分析等。预测分析是指通过计算、指标分析、比较分析、趋势分析等分析方法估计、推算未来结果或发展趋势的一种分析技术，为决策优化、预报模拟等用途提供支撑信息;并行计算是通过问题分解协同解决大型复杂问题的方法，即把同一个问题分解成若干组成部分，每个组成部分均由一个独立的处理器来并行计算，这样多个处理器并行运行协同求解同一问题，从而提高处理速度和效率;数据仓库是联机数据分析和多维数据挖掘系统，即为了便于让企业了解整个数据全貌和进行多维分析和处理而建立的关系型数据库决策支持系统，能够帮助决策者快速地从大量的数据中挖掘出有价值的信息，构建商业智能;可视化分析是指以简单、直观的图形化、图像化的形式呈现给用户，直观地展示数据，让数据说话，让观众听到结果。

4.大数据挖掘技术。数据挖掘是大数据分析的核心技术，是指通过数据挖掘方法对大量的数据进行处理，揭示其中隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息。主要包括数据清理、数据转换、数据分析、知识表示等步骤。数据清理是剔除数据中一些无用的冗余数据，解决数据文件建立中的人为误差以及数据文件中一些对统计分析结果影响较大的特殊数值，常用的方法包括可编码式清理和联列式清理。数据转换是通过转换工具建立中间表，把不同格式、不同类型的数据转换成系统能够识别的格式。数据分析就是通过分类、估值、预测、聚集、描述和可视化等方法对大量的数据进行处理，从中提取辅助决策的关键知识。知識表示是将数据挖掘的结果以人们能识别和理解的形式呈现给用户，供其使用。

三、大数据推动审计的技术革新

随着大数据和大数据技术的产生和应用，大数据必然对审计技术进行深入渗透和影响，推动审计技术革新和审计方式转变，以适应现代社会对审计的本质需求。

（一）大数据对审计的影响

1.对审计范围的影响。传统审计方式下，由于审计机关受审计力量、审计技术、时间、地点的限制，难以获取审计对象的全部数据，特别是外部数据，所以制定审计计划时，要确立审计重点和规定重要性水平，实行抽样审计。即选取部分样本量估计总体特征，从而缩小审计范围。随着大数据的实时数据采集技术、智能数据分析技术在审计中的应用，最终会抛弃传统的受制于工作量的抽样审计，转而着眼于全量数据，甚至延伸到外部的关联数据， 实现被审计单位数据信息的全面覆盖，大大扩展了审计范围。

2.对审计技术的影响。在传统审计中，审计技术主要表现为现场手工审计技术。审计人员常常不得不亲自前往被审计单位获取并查看库存被审计单位的会计账簿和原始凭证等审计证据，再通过审阅法、查询法、函证、重新计算、重新执行、分析程序等方法来分析审计数据，从而得出审计结论。在大数据环境下，数据的形式、数量、结构都发生了巨大的变化，数据电子化、海量化、半结构化和非结构化的存在，已经远远超越了传统数据库的管理边界，许多传统的审计技术和方法显得效率低下和无法实施，必须使用新的大数据收集、存储、处理和分析方法。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现。

3.对审计流程的影响。传统的审计基本都是事后审计或周期性审计。审计流程是：进驻被审计单位→现场取数→数据分析→查找疑点→疑点求证→分析评价→得出结论。这种审计过程耗费大量的人力、时间和精力，审计效率低下，且这种相对滞后的审计模式影响了审计工作的及时性，严重削弱了审计可以达到的预防效果和监督效果。而在大数据环境下，审计主体与被审计单位可以通过联网建立数据接口，实时、持续采集被审计单位数据信息并传输汇总到大数据中心，不需要实施审计时单独去被审计单位采集数据，这样，审计流程起点就由数据采集转变到数据分析。且在大数据协同审计模式下，多个审计项目可以通过数据中心的智能软件同时进行自动分析，然后审计人员对审计疑点进行分散查证，传统的单个项目的独立处理流程就变成了多个项目协同进行的协同处理流程，实现了审计模式由阶段性向持续性转变。

4.对审计风险的影响。传统的审计风险主要来自于审计师的主观职业判断偏差造成的认识风险，审计人员根据预设的风险评估程序以及先验的假设来进行风险评估，确定审计风险的高低和可接受水平。如果当审计证据取得范围受到限制时，审计人员发表的审计结论就可能失当，从而加大审计风险。再者，抽样审计降低了审计结果的精准性，也增加了审计人员发表不当结论的风险。在大数据环境下的全量审计，审计人员不再局限于抽样审计，而是将审计范围扩大到以前因为人员力量和技术力量限制无法取得的证据，使审计样本更大、证据更充分，以减少抽样审计以点到面估计的不确定性，从而降低审计风险。但是另一方面，大数据环境下的数据开放性也带来了数据被未知用户访问和篡改的风险。审计风险的重点也从数据收集阶段转移到数据传输与存储阶段，数据安全风险加大。

（二）大数据推动审计的技术革新

随着大数据和大数据技术对审计的影响和推动作用，传统的事后审计抽样分析、单一审计主体独立作战的审计模式显露出越来越多的弊端，必然催生审计向整体分析、宏观分析、分工协作等方面转变，审计技术、审计方式呈现新特征。

1.数据收集：从抽样审计到全量审计的转变。传统审计方式下，由于审计机关受审计力量、时间、地点的限制，难以对审计数据进行全面的对比分析，往往采取抽样审计方式选取部分样本量估计总体特征，这就是传统审计方式下的抽样审计。抽样审计的结果虽然也具有一定的代表性，但样本规模毕竟只是审计对象的一部分，必然存在不可避免的风险，对审计结果的准确性造成影响。随着大数据数据采集技术、资源共享技术在审计中的应用，关联数据、外部数据在审计中得到充分利用，使审计范围不再受制于抽样样本，而是着眼于全量数据，从整体的角度进行审计，实现被审计单位数据信息的全面覆盖，审计项目更具全面性、延伸性、整体性，审计结果更具有代表性、准确性。

2.审计分析：从微观分析到宏观分析的转变。传统的审计数据分析，大都以原始凭证为起点，通过检查业务发生过程中的原始资料记录从中发现疑点，寻求突破点，为具体的业务人员提供线索;或者根据举报、审计目标等提出审计需求，分析人员进行有针对性的查询分析。总之，就是从数据的微观、细节入手得到个体性的结论。而在大数据环境下，通过数据获取技术、数据分析技术、资源共享技术能够实现对审计对象的内部数据和外部关联数据的获取和分析，实现对公司自身、行业整体或制度实施效果等宏观层面的了解，进而对部门、行业、国家的制度出台及发展战略做出前瞻性的思考和全局性分析。所以，在大数据的环境下，数据分析工作实现了从点到面、从微观到宏观的转变，从而推动审计职能从服务于公司治理到参与国家治理的转变。

3.工作方式：从“一对一”的孤立审计到“多对一”的协同审计转变。传统的审计模式是各个审计主体针对各自的审计任务从审计准备到审计实施结果都采取现场“一对一”审计模式。这种审计模式由于时间、地点、人力的限制，使得审计范围受限，难以通过数据库进行数据对比分析，所以审计效率不高，审计质量低下，审计监督效能未能得到有效发挥。大数据环境下，通过建立大数据收集、存储、分析数据平台，利用数据平台的协同性效应，可以有机地把各个相关审计机构联系起来，组成临时的审计项目实施小组，优化利用各个方面的专业人才，共同完成一项审计任务，以此提高审计效率和质量。这样，传统的“一对一”现场审计模式就演变为“多对一”的各个审计机构协同的审计模式。

4.审计模式：从事后审计到事前、事中、事后持续审计的转变。传统的审计模式一般是在被审计主体经济事项完成后进行的，通过审计被审计单位已经完成的账务处理和报表编制的合法合规性、正确性、合理性，来研究分析问题。这种事后审计模式能够达到事后监督和纠正错误的目的，但达不到事前预防和事中管控的效果。大数据环境下的审计，通过事先在被审计单位嵌入审计软件或者通过数据接口与大数据分析中心互联互通，通过嵌入式审计技术分析用户界面的行为特征，识别当前操作中存在的风险，及时防止错误的发生，从而推动审计端口前移，形成事前监控、事中分析、事后检查的三维一体的持续审计模式。

四、大数据环境下的审计流程再造

根据协同工作原理和大数据实时采集技术可以看出，传统的审计流程起点——数据采集不再需要项目实施时单独去采集，在事前审计阶段就已完成;传统的数据分析也不需要审计人员亲历亲为，而是由大数据中心的智能分析承担;审计人员的工作重心不再是凭证检查，而是转移到对审计疑点的分散查证上。且大数据环境下的审计从事前就开始了，是事前、事中、事后的三维一体持续审计过程，审计流程发生了巨大的变化。如下页图所示。

（一）事前监控

事前监控是指在被审计单位的经济业务活动发生之前的一种检测和控制活动。事前监控可以起到预防作用，减少失误，有助于严格执行财经纪律，预防错弊，保证经济活动的合理性、有效性和会计资料的正确性，实现决策的科学化。

事前监控是通过嵌入审计技术来实现的。嵌入审计技术就是通过编写特殊的审计程序嵌入被审计单位的系统中，当业务流经审计程序设定的控制点时，控制阀门就会捕捉该业务流程的映像，从而通过审计程序中事先设定的合理、合法、合规等判断标准评价该业务处理的合理合法性、真实性、正确性和完整性，识别审计风险，生成审计预警，达到事前监控的目的。

在大数据环境下，嵌入审计还可以通过另一种方式来实现，即不需要在被审计系统嵌入审计程序，可以通过大数据处理中心与被审计单位联网建立数据接口，在大数据处理中心端口处嵌入审计程序，被审计数据实时传输到大数据处理中心时，通过数据端口处达到实时监控的目的。

（二）审计分析

在大数据环境下，数据量巨大且并不都是有效的数据，它包含了错误的数据和冗余的数据，如果用传统的人工分析无异于大海捞针。大数据分析通过专业的计算机审计分析软件，利用专业的数据挖掘和数据筛选技术根据算法和标准挖掘和筛选出有用的审计数据，对原始审计数据进行初步的数据清洗，以确定审计分析重点。传统的“一对一”审计模式下，审计机关各自为政，在“信息孤岛”状态下几乎无法获取被审计对象的关联数据。大数据处理平台的关联数据库，跨系统跨平台获取数据的能力实现了这一目标，大数据处理利用数据中心的关联数据库资源或联网获取外部数据资源进行对比分析与数据查询，对财务数据和业务数据进行深入的多角度的关联分析，通过信息（数据）流向追查资金、业务、实物流向，揭示隐藏在数据项之间的关联关系，从而发现存在的异常情况， 在此基础上通过进一步分析，从而发现审计疑点。

（三）分散查证

通过审计分析的异常情况，生成审计疑点并进行疑点汇总，根据协同工作小组的分工原则，对各个审计项目的审计疑点进行专业和技术分类，落实相应的审计人员进行分散核查、逐一证实。再根据查证的结果进行会商，专家评估，得出审计结论。最后根据审计评价和结论加强审计结果的利用。这样，使审计人员从传统审计繁重的审计取数、审计分析等高强度工作中解放了出来，把精力主要放在审计查证上，从而大大减轻了基层审计机构在数据采集和数据分析上耗时耗力的负担，提高了审计效率，保证了审计质量，增强了审计事前监督、事后检查的效能发挥。

五、结语

在大数据环境下，探索大数据对审计的影响和技术革新，推动大数据持续审计建设是当前时代发展的迫切要求，也是审计主体提高审计效率，加强审计质量的内在需求。本文根据大数据的发展对审计的影响分析，论证了大数据技术对审计技术的革新和推动作用，重塑了大数据环境下的审计流程，为我国的大数据审计建设与实施提供了初步的思路。大数据审计是未来审计发展的一种新趋势，加强大数据审计技术的创新和开发是未来研究的重点。而另一方面，审计数据存放在网络中，就会面临被大量访问的安全风险，因此，数据安全也是一个不能忽视的领域。其次，推动大数据环境下审计的法律法规和标准体系建设，也是未来大数据审计发展的关键。Z

【主要参考文献】

[ 1 ] 魏祥健.云平台架构下的协同审计模式研究[J].审计研究，2014，（06）.

[ 2 ] 彭安鑫，石磊.云计算技术概述[J].网络安全技术与应用，2011，（06）.

[ 3 ] 宋美霞.大数据背景下数字档案馆信息服务研究[J].档案管理，2015，（03）.

[ 4 ] 杨刚，杨凯.大数据关键处理技术综述[J].陕西理工学院数学与计算机科学学院，2016，（04）.

[ 5 ] 吴磊.浙江电信存储云化进行时[J].IT经理世界，2014，（09）.

[ 6 ] 王娅纷.数据挖掘浅谈[J].电脑知识与技术，2009，（09）.

[ 7 ] 韩强.大数据环境下的审计模式创新研究[J].创新科技，2015，（06）.

[ 8 ] 魏祥健.云计算环境下云审计平台架构与实现[J].财会通讯，2015，（04）.

[ 9 ] 魏祥健.大數据环境下政府审计模式转变[J].财会月刊，2016，（08）.

【作者简介】

魏祥健，男，重庆科技学院，教授;研究方向：审计。近年来出版专著一部，主编教材4本，主持国家重点研发、国家社科基金、省部级重点项目等十余项，发表论文四十余篇。

作者：魏祥健

电子数据安全性质审计论文 篇3：

大数据背景下基层内部审计机构推进审计全覆盖的思考

摘要：我国提出实施大数据战略，信息技术得到广泛的传播和迅速发展，大数据的应用和向决策权的过渡越来越广泛。在大数据时代，基层单位发展离不开对大数据技术的有效运用，与此同时，也给审计工作提出了新要求。文章论述大数据内部审计的优势，并提出大数据内部审计的措施，以提升内部审计工作效率。

关键词：大数据;内部审计;全覆盖

1引言

随着互联网技术高速发展，传统审计方法的局限性日益凸显，大数据背景下对审计方式方法的创新已经成为不可阻挡的潮流。审计方式方法的创新和应用，顺应时代发展的客观要求，有利于对审计方式方法进行调整优化，以达到节约审计资源、提高审计质效的目的。而这正是我国审计行业前进发展的必然方向，同时也是审计人员开展审计工作的现实需求。大

数据审计在革新审计技术的同时，也为实现审计全覆盖提供了有力保障。

2大数据环境下内部审计信息化的必要性

审计作为一种独立性的监督活动，一直都受到国内外政府和社会的高度重视，随着近年来信息和技术的飞速发展，被审计单位的运作也越来越依赖于信息化环境，在信息化环境下，传统审计面对大量的信息采集和数据处理显得力不从心，而借助审计信息技术开展审计工作成为了审计必然的发展方向。我国对于审计信息化的重视程度十分高，审计署指出：我国审计的根本出路在于信息化。为适应审计信息化工作需要，审计署还开展了“金审工程”的建设工作。经历了多年的技术沉淀，审计信息化日渐成熟，对审计信息化的合理利用使得审计工作的升级和转型更加顺利。就基层单位而言，基层单位中越来越多的信息终端和数据库，使得审计信息化的转型成为必然。大数据为工作提供了便利，计算机和互联网使得基层单位的工作和管理效率有了相当大的提升，基层单位可以通过计算机和互联网实现业务系统、财务系统、仿销系统、内部审计系统等多个工作系统的线上管控，管控能力的最大化也在管理人员手中得以实现。内部审计部门由此可以更为便捷地进行审计取证，对各个部分进行分析评价，精准确认各阶段的风险点，大幅减小了财务风险和经营风险。合理的信息化可以为基层单位带来相当的收益，内部审计信息化更是适用于每个行业，其实践意义十分显著。

3大数据审计的概念和功能

大数据是当前从电子信息技术的不断发展衍生而来的概念和应用，大数据的特点显示了数据处理的优势。今天，信息收集和处理更多地依赖于电子设备，信息的存储也更多地存储在网络和硬盘驱动器上。审计工作也取得了新进展，并且随着更多技术应用于该工作，审计工作的速度和质量也得到了提高。信息技术的飞速发展和大数据的持续应用给数据审计带来了机遇和挑战。如何更快地在大量信息中发现错误、遗漏和违规，是审计人员当前不断挑战和加强的一个方面。大数据与传统的经济概念不同，但具有重大的经济和社会价值。大数据时代的到来是时代的必然发展，大数据的应用也相应于时代的发展。随着当今社会经济的快速发展，审计的主

题变得越来越复杂，为了在信息快速发展的时代更好地适应社会并不断提高审计工作的效率，将大数据应用于审计工作是非常必要的。

4基层财政审计在进行大数据审计时面临的困难

4.1相关审计人员审计技术不足

在大数据时代，审计方式发生了转变，许多审计工作进行需要有效运用新技术，因此，如果审计人员仅掌握传统审计方式，会降低审计结果的准确性。在具体审计工作中，许多审计环节可以通过互联网进行，部分审计人员实际操作能力和数据分析能力不足，导致审计数据准确性下降。同时，部分大龄审计人员可能对新审计技术和方法接受速度较慢，甚至还会对将大数据技术运用到审计工作中有排斥心理，影响审计工作在大数据时代的发展与创新。

4.2审计机构存在缺陷

（1）对内审机构的重要程度认识不足。行政事业单位因为有国家财政部门拨款发工资与资金的扶持，其资金的周转较好，压力要小于其他性质的企业，这使得单位整体忽视了内部审计机构的作用，模糊了审计工作与其他工作的职能，混乱了内审与外审的区别，同时也忽视了单位内部经营管理和控制服务的构建与完善。（2）内部审计机构缺乏独立性。因为内审机构设置的基本要求是其存在独立性，如果内部审计机构丧失了它的独立性，就难以客观公正地进行审计。所以管理层不能把内审机构设立在财务部门或其他部门之中，单位的内审机构应保持其组织上和业务上的独立性，设立的内部审计机构应具有对单位的各个项目与活动的监督和制约作用。（3）内部审计机构的员工缺乏对相应的内审知识与相关法律法规的了解。内部审计主要侧重于经济活动的合法性、效益性、完成度等方面，但是当前的工作人员认为行政事业单位因为性质的不同，不应与其他基层单位以盈利为目的的经营目标一样，所以对相关项目费用的核算及内部审计不加以重视。虽然我国存在内审机构建设相关的法律法规，但因对其机构监督力度与制度完善程度的不足，对行政部门单位内部审计风险管理有着相当大的影响。

4.3审计人员素质制约

审计质效在传统审计中，审计工作只要求审计人员具有较充足的财务专业知识、熟悉被审计内容并能熟练掌握相关办公软件，但其中包含的大量非数据信息，如图片、录音、会议资料等被审计单位提供的非数据信息，更加依赖于审计人员依靠自身的经验来寻找并判断其中的可用信息和重点内容。因此，审计人员得出的结论带有一定的主观性，具有一定的风险。

但随着信息化程度不断加深，大数据时代到来，审计工作对审计人员的专

业素养提出的要求也会越来越高。

4.4重视力度不足

大数据环境下审计信息化的主要目的是控制工程建设成本，规范项目建设流程，减少工程建设过程中的材料浪费，保障工程进度的有序实施。只有充分利用大数据環境下的审计信息化手段才能实现数据的准确分析和全面应用。部分基层单位对审计工作的重视程度不够，对大数据环境下审计信息化研究应用的投入资金不足，无法建立有效的数据收集、统计、整理、分析系统，使审计信息化建设难以取得令人满意的效果，最终导致参与设计的人员积极性不高，工作效率低下，统计的数据不准确、不全面，数据难以得到有效应用，而利用这些数据最终得到的审计结果也无法准确发现问题，做出的决策也就不科学、不完善。

5大数据背景下基层内部审计机构推进审计全覆盖的措施

5.1完善大数据仓库

保证数据质量是完善大数据仓库的首要工作。利用工具实现大数据仓库的高质量信息采集，定期抽取公司内部各个信息系统数据，进行数据的清洗转换，实现审计资源数据的规范性和全面性。此外，机关单位可以通过数据库接口访问决策库，共享库，数据资源中心，应用数据库及基础数据库仅供审计系统使用，不对外开放访问。集中式数据库可以对数据信息分类整理，实现一个系统库加多个业务数据库的集成模式，满足特定数据使用者的数据分析要求，各区域的数据分开存在各个库中，即使集中存储，也可以依业务分类对数据按被审单位进行物理分割，减少单表压力，提升效率。通过被审单位与数据源的对应关系，系统在查询数据时，后台可以实现自动切换数据源获取数据。

5.2加大人才培训

根据当前审计信息化的发展趋势，需要构建成熟的审计模型，进一步总结其审计方法，并利用该审计模型和方法全面改进了审计运作，有效地将其集成到数据系统平台中，提高审计效率和质量。同时，借助在线审计和财务审计系统，构建一个在线跟踪审计平台，以加强对财务审计的监督，有效地结合了审计前后的审计工作，并在远程审计支持的基础上提高审计工作的效率。此外，要重视审计师的教育，加强，和全面提高审计师的信息使用能力，确保现有审计师具有扎实的职业能力和职业道德。提高审计人员的综合能力，更好地满足大数据审计业务的要求。5.3改善审计数据安全和质量问题在大数据时代，审计数据安全和质量问题尤为重要，不能忽视对此的优化和改善。第一，要对审计单位数据信息管理系统进行严格保密，控制系统访问人数，对重点数据进行更加严格的保护。第二，加强对数据系统管理人员和可以接触到数据的审计人员的安全意识教育，坚决杜绝审计数据泄露情况发生。第三，加强审计数据相关机制建设，对数据系统进行定期维护和更新，增强数据信息来源的可靠性，对于一些重要数据信息进行备份处理，防止审计数据丢失，提高数据质量，改善审计安全和质量问题。

5.4优化企事业单位内部审计机构

（1）明确内审机构在企事业单位的地位。管理层需要在认识到其必要性的同时建立与完善内部审计机构，使审计机构与其他部门在相关的制度下进行正常配合，以此确保内审在单位的顺利开展;在此基础上保证审计机构的独立性原则与权威性原则，审计人员不与其他部门过多接触，直接

向管理层进行工作的交接与汇报，防止表面形式的审计，徇私舞弊的情况

发生。（2）为内审机构配备专业人员。在准备构建审计全覆盖系统的背景下，现行政事业单位缺乏专业的审计人员。审计制度的完善，是优化内审机构的首要条件，而专人专职是优化内审机构的重要手段，体现了内审机构专职高效的原则。

5.5创新软件开发，实现数据深层挖掘

传统审计的局限性制约了审计质效，而且错弊疏漏不可避免，随着科技不断进步，相关审计软件的研发对解决原有不易察觉的问题起着重要作用。由于现在使用的审计软件大都是由软件开发公司研发，软件本身可能不能满足审计人员的现实工作需要，再加上部分审计人员对软件的掌握不足，可能会对审计工作造成一定的麻烦，影响审计工作的质效。如果在軟件开发研创的过程中，审计人员能够积极参与其中，协助软件公司开发出更适合审计人员工作的软件并进行更新，就可以对被审计单位的各类数据信息进行实时监控，然后通过对被审计单位数据信息的深层挖掘，分析得出该单位所存在的问题，并快速搜寻相关的线索，强化审计监督职责。

5.6协调大数据技术的应用规范

我国应当推进大数据技术的立法工作，让大数据审计工作有法可依，有规可循。首先，国家有关部门应当深入了解大数据产业构造，对大数据技术的运用经验进行总结，向民众征求意见，向政府提出议案，为立法工作打下基础。其次，有关部门应当从审计对象、审计目的以及审计内容等方面对审计法律法规做出相应的调整，调整审计机关的权力，更新审计制度体系，使现行法律更适合大数据审计工作。最后，有关部门应当根据大数据审计的业务流程，找出大数据审计工作在哪些方面缺少法律依据，并据此更新审计准则。为了保证审计工作的严谨性，政府应当出台法律法规来加强网络建设，严格把控访问数据的权限。除此之外，审计机关可以采用前瞻思维在问题发生前便做出风险提示，将事后分析与事前风险评估、

事中监控预警相结合，随时掌握组织的风险因素，及时做出风险管控。

6结束语

在大数据时代，随着信息化和智能化水平的不断提高，将大数据技术运用到审计工作中可以有效促进审计技术提升、扩大审计范围，进而提高审计工作效率。基层内部审计更加意识到信息建设的重要性，并积极推动财务审计信息的建设，这是财务大数据审计的一项任务。在当前的大数据时代，财务审计通过实施财务大数据审计，财务信息系统的获取和利用，积极扩大财务审计范围，全面提高财务审计工作的效率和质量，为社会经济提供更好的服务。

参考文献：

[1]仲崇丽.科技赋能下大数据审计的实施路径与发展趋势[J].中国中小企业，2020（09）：163-164.

[2]刘瑞华，林琳.大数据时代下政府审计存在的问题及对策研究[J].商业经济，2020（07）：152-155.

[3]谢继先.推进新时代审计供给侧改革服务经济社会高质量发展[J].审计月刊，2020（07）：24-26.

[4]谭磊.大数据审计在基层审计工作中的发展及探索[J].理财，2020（07）：93-94.

[5]赵跃.运用大数据审计模式实现高质量预算执行审计全覆盖[J].财政监督，2020（06）：56-61.

作者：宋定胜