大数据背景下的国有企业审计初探

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　　【摘  要】伴随着大数据技术的不断应用和国有企业审计全覆盖要求的提出，传统的审计方式已不能满足新时期的要求。论文对大数据背景下国有企业审计面临的挑战进行简要分析，以A集团公司审计为例进行了大数据审计初探，并在此基础上提出了解决对策。
　　【Abstract】 With the continuous application of big data technology and the requirement of full audit coverage of state-owned enterprises put forward， the traditional audit mode can not meet the requirements of the new era. This paper briefly analyzes the challenges faced by the audit of state-owned enterprises under the background of big data， and takes the audit of A group company as an example to conduct a preliminary study of big data audit， and on this basis puts forward countermeasures.
　　【关键词】大数据;国有企业;审计
　　【Keywords】big data; state-owned enterprises; audit
　　【中图分类号】F239                               【文献标志码】A                                   【文章编号】1673-1069（2020）01-0080-02
　　1 引言
　　企业审计是国家审计的重要组成部分，伴随着市场经济不断发展、国有企业的改制和重组，以及大数据时代下审计数据量呈几何式增长的现状，传统的翻账本审计已不能完全满足现有的工作要求。因此，新时代如何落实中央审计委员会对审计工作的部署，适应审计全覆盖的要求，向信息化要资源、向大数据要效率，探索大数据背景下如何进行国有企业审计已成为审计机关迫在眉睫的任务[1]。
　　2 大数据背景下国有企业审计面临的挑战
　　2.1 审计理念落后
　　第一，传统的审计理念认为“审计就是翻账本儿”，按照传统的账套审计方式，审计理念未能从事后审计向事中审计转变，缺乏全局意识，面对现代企业庞大的财务业务数据无法入手，导致审计效率低下，审计发现问题高度不够。第二，传统的审计理念认为“审计是业务部门的事儿”，大数据环境下需要计算机部门与业务部门协调配合，共同作战，但部分审计机关的计算机部门仅为技术支持，并不了解审计工作，审计部门之间缺乏沟通，严重影响了审计效率和效果。
　　2.2 数据获取途径不畅
　　大数据具有“大量”和“多样”的特性，由于缺乏具体的法律规范，尚未建立数据定期采集和报送机制，更多依赖被审计单位的配合，部分单位存在对审计组采集数据的口径理解不到位，或者提供数据不及时甚至故意拖延等影响数据采集数据分析的情况。外部公共数据也未实现全国联网接入，当前的数据往往地域与地域隔离、系统与系统隔离，碎片化问题严重。
　　2.3 技术和硬件设施不足
　　第一，现有技术不能满足大数据审计的需求。国有企业财务业务电子数据庞大，没有统一的数据格式，数据采集整理困难。同時，国有企业审计和其他审计相比，具有疑点分散、不确定性强的特点，数据分析没有统一的标准。在目前的企业审计中，对数据分析是建立在电子表格等结构化的模式基础之上的，对于文档、图片、声音、影响等半结构化数据，无法靠电脑进行数据分析。第二，审计硬件设施落后。大数据审计体现在数据采集、存储、处理、分析等各个环节，且具有数据量大、变化快、结构复杂等特征，使用大数据的硬件设备要求高，但审计机关受办公环境和经费所限，审计硬件设施落后。
　　2.4 计算机专业人员匮乏
　　随着大数据审计的迅猛发展，计算机审计在提高审计效率和审计质量方面发挥着越来越重要的作用，同时，也对广大审计人员在知识技能方面提出了更高的要求。部分审计人员对传统审计方法轻车熟路，但对大数据审计技术的掌握与实际工作中的应用需求还存在不小的差距，而且所学专业大多数是会计、审计以及非对口专业，计算机专业人员很少，现有的专业审计人才完全不能满足大数据审计工作的需要。
　　3 大数据背景下的国有企业审计初探——以A集团公司财务收支审计为例
　　2014年，某审计组对A集团公司2013年度财务收支情况进行了审计。A集团公司系省国有资产监督管理委员会出资的国有独资公司。注册资本200亿元，拥有直属子分公司16家，以钢铁为主业，横跨钢铁、装备制造、金融服务、现代物流四大板块，在册员工14万人。
　　3.1 充分进行审计调查，了解和把握财务数据和业务数据的整体情况
　　在审计调查工作中，充分调查了和解了A集团公司及其主要下属公司的财务系统和业务系统建设情况，以及公司主要涉及的财务指标、业务活动。经了解，公司财务账套依赖于SAP系统产生，系统内超过了30000张基础数据表、15000张报表，由物料采购模块（MM）、生产模块（PP）、质量模块（QM）、销售模块（SD）、财务与成本模块（FICO）、人力资源模块（HR）、项目管理模块（QM）、设备管理模块（PM）、商务信息仓库（BW）共9个模块组成，涵盖了企业采购、生产、销售整个业务流程的全部数据，全部由系统生成，几乎不打印纸质账，公司物流、信息流、资金流集中于ERP系统中。从而导致用传统的查账方式根本无法对企业的生产成本进行审计。 　　3.2 审计组捋清审计的思路和重点
　　①资产真实性。“存货”表2014年末“总价值”数，可以直接与其“财务账”数比较，看其是否多计或少计资产总额。② 损益真实性。“存货表”2014年末“移动价格”与“标准价格”之差，可以认定为存货成本差异，直接与其“财务账”成本差异比较，看其是否多计或少计成本。必要时可以予以细化分为材料、半成品及产成品成本差异各是多少。③异常存货的审计。主要关注与正常生产经营业务流程不匹配、对比度反差较大的子分公司。
　　3.3 初步探索计算机审计方式，小有成绩
　　面对海量的数据及复杂的业务流程，按照传统的审计方式既不能完成审计目标，也会带来很大的审计风险，审计组决定探索大数据审计，从计算机中心调来2名同志，与审计组的2名同志组成数据组，专门探索计算机审计方式的应用，在审计过程中审计业务人员与计算机人员随时沟通、相互配合。数据组应用小型计算机对企业的ERP数据库、进行采集、验证、清理、转换、入库、查询、分析、汇总，从企业ERP信息系统的30000多张数据表中筛选并成功导出了与企业进销存有关的151张数据表，利用其中的11张数据表通过142编程语句建立关联，生成了包括物料编码、存放地点、时间、价格、金额等项目的详尽的存货物料表。审计组将此表与财务报表进行对比分析可直接发现企业存货存在的潜亏和资产质量不实等重大问题。
　　3.4 A集团公司审计项目总结
　　在A集团公司财务收支审计项目中，通过使用计算机审计方式，克服了审计进不了门的问题，打破了传统审计对大型企业成本核算无计可施的窘境，但是依然存在很多问题。一是审计力量和硬件不足，此次审计几乎调动了全部计算机部门的精干力量，而且特批购置了几台硬件设施如较先进的电脑，耗费了大量的时间和资源;二是审计组只是对财务数据和业务数据进行了关联，并没有做到和外部数据关联。这些问题需要在今后的审计项目中不断完善和改进。
　　4 大数据背景下国有企业审计的建议
　　4.1 践行新理念，适应新常态
　　在大数据背景下开展审计工作，只有转变传统理念，树立大数据理念和大数据思维，才能提高审计效率和效果，才能实现审计全覆盖。通过各种方式转变理念，如通过培训帮助审计人员认识并了解大数据审计的应用，通过学习先进地区成功利用大数据的经验来直观感受大数据审计的神奇效果，通过微信等各种平台传播大数据的相关知识帮助审计人员尽快转变理念，适应新常态。同时，加强计算机部门与业务部门之间的协调配合，通过计算机人员全程的参与审计项目，将大数据审计应用到审计的各个环节，提高审计效率。
　　4.2 完善相关制度
　　目前，我国的一些法律中提到大数据审计，如《审计法》《审计法实施条例》《关于完善审计制度若干重大问题的框架意见》等，相关规定提出要创新审计技术和方法，通過构建大数据审计工作模式，增加审计监督的深度和广度，但是规定比较宽泛，滞后于审计实践。需要从制度上规范提供数据的真实性和合法性，逐步建立报送数据的长效机制，解决数据获取途径不畅的问题，为大数据审计创建良好的数据环境。
　　4.3 建立国有企业大数据分析平台
　　第一步，建立国有企业大数据分析平台，将国有企业的财务数据和业务数据纳入平台。业务数据涵盖购进、生产和销售三个环节。购进环节的业务数据有订单合同数据、进厂的榜单数据、入库的库存明细账数据;生产环节有生产车间的生产数据、生产成本归集数据、制造成本的归集和分配;数据销售环节有销售成本的归集和结转、销售合同数据、销售合同执行数据，包括销售产品的数量、品种、单价、单位等各项基础业务数据。第二步，构建跨行业、跨部门、跨区域、跨年度的大型数据服务平台，如将供电供气企业的用量数据、海关的报关数据、火车的货运数据、税务部门的纳税数据等全部纳入平台。通过内部数据和外部数据的关联比对，发现账内不能发现的问题。
　　4.4 培养复合型人才
　　首先，要通过加强培训，使现有的审计人员掌握一定的计算机知识，引导其转变传统的思维模式;其次，在招录新的人员加入审计队伍时，统筹考虑拥有计算机和会计审计等多专业背景的复合人才。只有培养复合型的审计人员，才能符合大数据对审计能力的要求，才能推动国有企业审计工作顺利开展。
　　【参考文献】
　　【1】崔竹.全覆盖视角下企业审计大数据应用研究[J].经济研究参考，2019（9）：90-96.
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