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“大数据”助推审计“全覆盖”——论现代审计的模式变更和效率提升研究
 
【 作者:刘婧 】 【来源: 柳州市城中区审计局】 【时间:2019-10-24 10:08:00】

    【摘要】大数据时代来临,不仅是数据体量的扩充,更是数据思维的转变,面对这种转变带来的分析模式及分析要求的变化,审计人员需应时而变来适应大数据产生的新技术、新方法的潮流。本文在简要阐明大数据的相关概念和特点后,分析了在大数据背景下数据处理与创新审计组织的方法,抓住部分地区大数据审计存在信息建设相对滞后、体系不够完善、发展缓慢、应用数据难度大及效果不理想等现状,提出了数据储备的必要性以及完善制度的重要性,将为审计全覆盖提供助力,提升政府审计的应用能力。
    【关键词】大数据  审计全覆盖  政府审计

    一、“大数据”时代背景
    伴随着云计算技术的发展,大数据正在对全球经济和社会生活产生巨大的影响。这是继互联网、物联网、云计算之后IT产业又一次颠覆性的技术革命,不仅深刻改变了传统数据采集、处理和应用技术方法,也带来了全新的思维方式。自从李克强总理提出了“互联网+”战略发展目标及《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》正式发布后,现代审计找到了新的突破口。
    2014年,国务院出台了《关于加强审计工作的意见》,第19条明确提出:“探索在审计实践中运用大数据技术的途径,加大数据综合利用力度,提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力。”2015年,中办、国办印发的《关于实行审计全覆盖的实施意见》中指出:“适应大数据审计需要,构建国家审计数据系统和数字化审计平台,积极运用大数据技术,加大业务数据与财务数据、单位数据与行业数据以及跨行业、跨领域数据的综合比对和关联分析力度,提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力。”两个《意见》都明确指出审计部门要利用大数据技术开展工作,加大审计力度,创新审计方式。这是主动适应时代发展趋势,积极推进审计监督全覆盖的有效途径。
    审计署“十三五”规划中指出,我国将推进以大数据为核心的审计信息化建设,到2020年实现对经济社会各类主要信息数据的全归集,基本建成数字化审计指挥平台、大数据综合分析平台、审计综合作业平台、模拟仿真实验室和综合服务支撑系统,构建国家和省级审计数据系统,形成“国家审计云”,推动实现审计全覆盖。
    然而,实行审计全覆盖模式将使多元异构、跨领域的大数据作为今后审计人员面对的主要数据集合,且将原先受局限的被审计单位的内部数据扩展到与其相关的所有外部数据信息,如来自电信运营商、银行、互联网运营商、医疗、交通枢纽等机构的数据。云计算机与大数据不仅改变了传统数据采集、处理和应用的技术与方法,还促进了审计人员思维方式的转变。所以,联网审计将成为今后审计工作的主要模式,云计算平台与大数据中心将成为应用这一模式的主要依托。同时,这也对审计组织和审计人员提出了更高的要求,他们不仅需要把握云计算技术和大数据的内容和特征,还需要掌握最新的审计技术和方法,提高审计数据分析能力,积极应对大数据时代带来的深刻变革。

    二、理论基础
    (一)“大数据”的概念
    现在,很多人都在谈论大数据。他们认为大数据其实就是指数据的规模大,收集数据的速度快,分析数据会更容易。这种说法正确的描述了大数据这一表面现象,因此从某种程度上说,大数据就是数据分析的前沿技术。能从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。研究机构Gartner对“大数据”给出了这样的定义:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
    大数据有四个显著的特点:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等非结构化数据都是我们需要分析的数据类型;第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒;第四,处理速度快,一秒定律。一般要在秒级时间范围内给出分析结果,时间太长就失去价值了。其中最后这点和传统的数据挖掘技术有着本质的不同和提高。

    (二)“云审计”的意义
    云审计是基于云计算这一互联网超级计算模式,使审计人员协同运用存储在“云”中的各种数据和审计资源,从而更有效率、更科学地进行审计的过程。将云审计模式引入审计部门,使审计人员不仅能对被审计单位的全部数据了如指掌,甚至对整个行业的数据都能全部掌握,审计人员可充分利用云计算数据挖掘工具对所有数据进行全面挖掘,不留盲点和死角,再通过审计分析云将挖掘到的有价值的信息快速、全面地上传到审计部门,这些精准完善的数据及丰富多维的图表信息可以作为审计人员分析被审计单位或行业是否存在违法违规现象或潜在风险的重要依据。
从审计线索、审计人员、审计技术、审计内容这四个方面进行分析,我们发现,云审计是通过将所有电子数据联网到云计算机环境下获取审计证据的手段,以确保审计质量。同时,由于审计结果由协议的第三方交付给审计组织单位,从而保证了审计结果的真实性、公平性和公正性。
    (三)传统计算机审计与“大数据”的比较

    1.传统计算机审计
    目前,我国使用最多的是将传统手工审计和单机审计相结合的混合审计模式。该审计模式的优点在于,相对较于直观,因而更容易被审计人员理解和掌握,使其能够快速运用于实际工作中;缺点在于处理的数据量较小,而且以单位为样本进行审计分析,虽然在样本范围内结论较准确,但有些以偏概全,同时审计结果信息较单一,难以给被审计单位提供全面的指导。
    2.大数据审计分析
    大数据审计分析主要包括以下流程:首先,相关工作人员依据自身业务需求,向审计分析云提出数据分析申请。然后,审计分析云根据相关目录指引向审计数据云提出数据分析要求。最后,审计数据云接收申请后,将数据云中已有的业务数据和基础系统分发到审计分析云的一体机中。

图1 大数据审计处理模式

    审计人员在云计算机平台中录入或导入数据,在数据中心选择相应的算法进行数据挖掘,并不需要知晓相关技术方面的情况,而只需要提出审计分析要求,审计云就能及时有效的为审计人员提供数据模型、分析结果等。由于云审计使用的是分布式文件处理技术,因而上传的数据被分到多个数据节点进行处理,速度提升了多个数量级。而且挖掘处理的信息更加丰富、全面。这种以整体思维模式来分析问题、解决问题的方法必然会有助于国家审计的发展。运用大数据审计方法,将会进一步打破“信息孤岛”,对实现国家各省、市审计系统规范化、系统化起到重要的推进作用。
    3.传统计算机审计与大数据的对比
    (1)传统桌面管理与云桌面管理的比较。国内外许多生产商都在积极研发桌面云的应用。图2、图3将传统桌面与云桌面做了业务模式处理对比。

图2 传统计算机处理模式

图3 云计算机处理模式

    传统桌面系统可以直接接入业务系统,获取业务数据,对数据安全及保密性高的审计部门来说,因其数据可以随便拷入或拷出,这就要求审计组织单位要时刻监视审计工作人员的办公电脑,以免发生数据泄露。采用云桌面管理模式后,员工就不能直接从客户端进入业务系统,而必须通过应用交付的平台预设的桌面进入系统。在此应用交付平台上,用户只能读取和写入,不能使用外部设备将数据备份出来,从而大大提高了数据安全性及保密性。
    (2)审计方式方法上的比较。传统的审计工作主要是审计人员针对被审计单位的财务数据就账论账,从审计进点到项目结束,适中围绕着账簿查账,很少涉及业务数据,也无法进行跨行业的比对分析,很难掌握被审计单位的核心事务,发现和解释的问题集中在财务管理等方面。随着审计环境的变化,特别是信息化、数字化等新技术的涌现,审计人员遇到种种困惑,审计工作遭到极大挑战。而在大数据环境中,建立了数据分析平台,形成了审计技术方法,被审计单位审计不再完全依赖于原始资料的记载,可以通过数据之间的勾稽关系快速简单的核查出结果,避免了因舞弊手段认为篡改原始资料而造成审计结论失真的情况。在审计调查了解阶段,就可以通过数据所表现出的逻辑性判断出审计组是否需要实质性测试,同时可以通过数据所表现出来的特征有针对性的制定审计实施方案。

    三、“大数据”背景下的政府审计实践与探索
    (一)大数据审计的探索实践
    1.应用审计管理小模块起步,奠定技术基础支撑
    城中区审计局目前使用的现场审计实施系统是审计署为一线审计人员开展就地和送达审计项目而设计开发的计算机审计软件,应用于同级财政和部门预算执行及税收征管审计中分析数据文件的计算机审计技术。主要包括嵌入审计模块技术以及通用的审计软件,其中已经集合了100多个财务数据的采集模板,可以支持多版本的财务数据导入,同时已基本具备审计分析所需要的功能模块,如SQL分析、多维分析、行业分析、疑点库模型共享等。
同时,还与自治区审计厅共同搭建了审计数据“平台”,积极推进“大数据”建设,创新审计数据分析方法,全面推进大数据审计。创新理念,拓宽大数据审计思路。强化政府财政预算数据和预算执行单位数据的关联分析、财务数据与部门业务数据的关联分析、不同领域和专业间的横向关联分析。通过多方数据的关联分析、整合各种信息资源,真正实现审计模式的创新,提升数据分析的质量、实现数据的有效利用。
    2.创新审计组织方式方法,保障覆盖面拓展
    一是采用“集中分析、分散核查”模式,审计组利用团队分工,计算机审计业务骨干采集和处理数据,加大前期数据分析投入力度,提高疑点筛查的精准性和效率性。二是采用联网审计模式,在2018年开展财政预算执行审计中,自治区、市、城区三级数据联动,全区财政数据统一表转化处理,与同类部门数据进行关联对照、比较分析,精准定位审计疑点,发现普遍性、广泛性问题,对普遍性问题统一撰写查询语句,对重大疑点领域统一排查,极大的提高了工作效率,也提高了审计专业人员对数据可操作性。
    3.开展大数据分析,促进审计效率提升
    大数据审计可以从时间和空间上,缩短审计机关与被审计单位的距离,降低了数据成本。大数据审计注重应用宏观分析模型,从整体、效益上分析数据,实行追踪审计方法,通过不同年份不同月份以及相关的统计方法,对比分析方法等分析预算执行情况,从整体大局上提出切实可行的方法解决审计中发现的问题,突破了审计人员处理数据能力的局限,通过互联网技术弥补了审计的资源、技术、人力障碍,从而大大提高了审计工作的效率。
    (二)“大数据”审计存在的局限和困难
    1.信息化基础建设相对滞后
    尚未构建被审计单位数据集中统一储存交换的审计数据中心,未能将从不同渠道、不同方式、不同系统收集得各类相关数据,按行业、按单位、按年度以目录方式分门别类存放,数据整合利用分析的基础确实;未形成与被审计单位实时动态数据互联渠道,数据收集的持续性较差;未实现建立审计结果分析系统,历年积累的审计结果信息挖掘利用仍是空白。如:城区审计、财政部门就未建立数据联动,要使用计算机“大数据”审计,审计人员必须先通过层层审批只能得到财务系统备份数据,无法对财政全面的信息化管理系统信息进行审计,使计算机审计处于非常被动的局面。
    2.数字化审计技术创新有待加强
    大数据环境下,数据的存储和处理操作难度加大,要求审计人员不仅要有较高的财务水平和审计技能,还应熟练掌握信息系统等多方面的知识,现有的计算机审计思路还不能很好地满足大数据环境下审计分析的需要。开展数字化审计的只是有待补充,而审计部门复合型人才的匮乏,使得大数据在项目审计中难以深化运用。
    3.审计数据和方法体系需要完善
    大数据环境下的关联分析技术要求数据量大、数据面广,但受其自身条件所限,云计算、大数据、联网审计和一些专业性较强的高技术领域审计方法核审计技术手段相对落后,与上级审计机关及先进地区的技术方法相比还存在巨大差距,难以在现有条件下充分发挥“大数据”的优势完成审计全覆盖的艰巨任务。
    (三)存在问题及分析原因
    数据分析是大数据审计的核心。当前主要存在两方面问题:一是在大数据环境下,如何利用跨多部门、多业务、多层次、多领域的审计数据,从广度和深度上探索新的数据分析方法,没有较多可供借鉴的成功经验,审计人员在大数据分析上缺少思路;二是要想真正从多源异构、纷繁复杂的大数据中挖掘出其蕴含的价值,并对未来提出合理预测和建议,亟需引入大数据综合分析软件。大数据综合分析软件依托大数据处理分析技术,运用聚类、关联分析等新方法,能够实现对审计对象的各个侧面进行更多的数据描述,可以实现从整体视角对审计对象进行较为全面立体式多角度、多维度数据分析,这样信息的记录更加全面,提供审计分析的数据更具综合性,通过跨领域、整体视角的数据比对分析,更有利于提高发现问题的概率、提高审计效率、降低审计风险。
    1.“信息孤岛”的存在,导致数据关联难度大
    大数据审计,离开数据资源就是空谈。近年来,虽然政府各部门都在大力进行政务信息化建设,也取得了不少的成果,数据采集及积累方面也达到了新的高度。但是由于缺乏顶层设计和统一标准,部分单位的信息化建设还存在各自为政的现象,部门数据只用于单位管理,不能互联互通、高度共享,“信息孤岛”和“数据烟囱”现象普遍存在。从目前情况看,自治区一级以上审计机关数据中心已获取财政预算执行、地税征管、社保资金等业务数据以及车辆、编制、住房公积金、工商等第三方基础数据。但是,市一级及县区这些数据都只能通过实施审计项目获取,如果第二年不审计这些资金,或相关单位在数据提供时会不配合,认为不在审计期间或者不是审计范围,即使提供,也会是处理后的数据而非原始数据。这直接导致数据不能及时更新、内容不完整等问题,最主要的原因就是未形成数据采集的长效机制。审计所涉及的部门单位多,需要采集使用的数据较为广泛,缺乏统一的标准,容易造成相互割裂的数据环境,导致了数据关联整合难度大,数据综合利用效率低,审计分析效果也难以提升。部分单位的数据准确性不高,审计人员采集后需要花费大量的时间去完成对数据清洗工作,甚至有些基层单位还未实现会计电算化,客观上也加大了审计的工作量。
    2.法律法规的缺失,导致数据获取难度大
    采集数据是开展大数据分析的基础和前提,离开了数据的采集,分析就只能是“无源之水无本之木”。目前,仅审计法就电子数据和信息系统的审计权限做出了相应的规定,《国务院关于加强审计工作的意见》(以下简称“《意见》”)中也对提供资料进行了规定。由于部分被审计单位长期以来形成的“审计就是查账”的片面观念,导致审计人员在采集财务数据和业务数据时存在较大难度,被审计单位往往以保密为由,拒绝向审计人员提供业务数据,甚至上级部门还专门下文为对外提供数据资料人为设置障碍。《意见》下发后,未按照要求及时对相关文件进行清理,业务数据采集难的问题还在一定程度上存在。
    3.操作指南的缺位,导致大数据审计发展慢
    目前,审计人员主要按照《国家审计准则》进行实务操作,审计准则对审计取证、审计分析方法的规定还一定程度上停留于传统审计阶段。审计准则滞后于审计实践,限制了大数据审计方式的发展。一是大数据时代,被审计单位经济业务记录存在着无纸化、数据化、多元化等特点,审计人员获取的大多是电子审计证据。电子数据具有可迁移性等特点,使得审计更为复杂、难度更大,现行审计准则对数据式审计中,如何获取及保存数据等无具体明确的规定,导致审计存在无章可循的问题,也给审计执法程序带来了风险隐患;二是大数据背景下,审计人员更多依靠的是数据分析、数据挖掘等方式得出审计结论,审计分析思路是否正确将直接影响着审计结论的正误。现行审计准则对于审计过程记录的要求较为宽泛,实务中对数据分析的记录不具体、不清晰、不完整,审计复核及审理中只注重对纸质材料的审核,对审计人员利用数据分析得出结论的过程未进行复算,客观上增加了审计风险,被审计单位对审计人员的数据分析结果也存在不认可的情况;三是现行审计准则对证据的认定标准规定过于宽泛,未对电子证据的效力作出单独的规定。且在传统审计模式的影响下,形成了重纸介证据、轻电子证据的思维定式,导致审计取证较为繁琐。审计人员利用数据分析得出结论后只能算作疑点,不得不再根据审计疑点去复印海量的合同、单据、凭证等资料,并要求资料提供方对复印件盖章签字确认。繁琐的取证模式,增加了审计工作量,数据分析的优势被掩盖。
    4.技术工具的缺乏,导致数据审计效果不理想
    解决大数据问题的核心是大数据的技术。与其他数据使用部门相比,审计需要查阅、分析的资料更多,且各地管理模式不同的原因,很难找到一个普遍适用的数据分析工具。审计过程中涉及到大量的文档、图片、会议纪要、音频视频、地理信息系统等资料,如何对这些非结构化的数据开展快速分析是摆在我们面前的一道难题。平时采集、处理的多为表格形式的结构化数据,对于非结构化数据的分析处理既缺乏相应的理论知识,也无可用的分析工具。目前,常用的现场审计实施系统自2011年改版升级后,再未有过更新,已逐渐不适应大数据分析的需要。计算机审计培训也基本围绕机构化数据的处理分析来开展,审计人员的理论知识滞后于审计实践,也导致了审计分析难度大,数据审计效果不理想等问题。
    5.对信息系统的依赖,导致审计结果无法应用
    “被审计单位信息系统的依赖程度”这是衡量一个单位信息化水平与程度的一个指标。依赖程度越高,说明信息化水平发展阶段越高。这个指标可以用信息量的比重来衡量——信息系统信息量占全单位信息总量的比重。但在对信息系统的依赖程度高的同时,被审单位对系统的运营维护、数据处理等也高度依赖第三方软件公司,对审计利用电子数据分析出的问题不予以认可,自己也无法解答,责任推诿到软件维护公司,也影响了大数据审计的效果。

    四、对未来发展的建议、展望
    (一)系统准备,打造大数据审计平台
    紧扣大数据审计需求,充分利用“金审工程”一期、二期的建设成果,以数据融合为目标,构建“一大网络、三大中心、六大系统” 为主体的数字化审计平台,即:建设了一个上联审计署、下联市(县、区)审计局,横联政府网、公共信息服务网、重点被审计单位的立体化网络;建立地方审计数据中心、地方审计数据备份中心、国家审计交换中心地方分中心;审计管理系统、现场审计实时系统、联网审计分析系统、审计结果分析系统、网上审理软件系统和权力运行风险电子监控系统。 “一大网络”,借助电子政务外网,搭建纵横交织的大网络,纵向上,实现署、省、市、县审计机关四级网络互联;横向上,实现与市委、市政府及相关部门的网络互连。“三大中心”,为解决数据传送、使用及安全,建设审计交换中心、审计数据中心和审计数据备份中心,为大数据应用打通传输通道,方便审计人员统一下载授权使用的数据,免去数据存放安全之忧。“六大系统”,打造了一个集审计管理和现场实施系统、省级财政地税两个方向联网审计系统、市县级财政联网审计系统等多个系统于一体的数字化工作平台。
    同时,建立、完善并维护好审计对象库。研发审计对象管理软件,明确职能处室牵头,按照法律法规应列入审计对象的单位和资金进行分类,完善审计对象的基本情况、以前年度的审计结果,以及从相关部门取得的被审计单位相关资料,并在每次审计结束后及时补充最新的审计资料。根据对审计发现的问题、以前年度问题整改情况的综合评价,更新风险控制评级,既有利于今后制定年度审计项目计划参考,还有助于提高审计效率,推进实现审计全覆盖。
    (二)数据准备,积累大数据审计之源
    大数据审计最核心的还是数据。没有数据源,就等于无米之炊。按照数据广覆盖、连续性的原则,构建被审计单位财务业务数据库、审计机关审计结果数据库、第三方信息数据库、互联网舆情数据库四大类数据库。在数据准备方面,采取联网实时收集、审计中收集、定期上报等方式,确保能收集到的数据应收尽收。
    在被审计单位财务业务数据库中,收集全市口径财政、地税、市直所有部门全部一、二级预算单位数据库,包括预算单位的预算指标、国库集中支付业务、非税收入、总预算会计数据、财务核算数据、地税征管数据。各县(市)区审计机关按照要求收集本级财政和预算单位所有业务、财务数据,实现从市到县的“横向到边、纵向到底”的部门预算审计数据。 同时收集社保基金、公积金、低保资金、保障房建设等相关数据。在审计结果数据库中,通过审计结果分析系统,将审计项目的审计通知书、审计报告、审计决定等非结构化文档转化为结构化数据;通过开展网上审理将现场审计工作底稿、审计证据等资料及时收集整理,充实到基础数据库。在第三方信息数据库中,收集发改、规划、环保等其他重要职能部门相关数据。在互联网舆情数据库中,针对互联网数据以半结构化和非结构化形式存在、数据多、更新快的特点,从中国经济信息网、统计局等网站收集与审计相关的数据。
    (三)制度准备,引导大数据审计方向
    思路决定出路,制度影响方向。在推进数字化审计和大数据审计中,要注重顶层设计,从制度建设入手,全面规划和规范信息化建设及大数据审计工作。着眼于建设完善审计指挥管理体系,建立以责任为核心的目标管理机制,把审计指挥管理体系建设工作纳入年度工作目标,与业务工作一起研究、一起部署、一起考核。从审计立项开始,就把审计项目纳入数字化指挥管理体系管理,在信息化环境下运作。同时,将审计指挥管理体系建设工作作为一个整体在全是进行统筹部署,制定中长期发展规划,不定期提出工作指导意见,确保上下工作目标一致,步调一致。
    (四)智力准备,提升大数据审计应用能力
    大数据审计,关键在人。要全面推进大数据审计,唯有努力培养计算机人才,建设一支大数据审计队伍。城中区审计局2013年已委派2名审计人员参加自治区计算机审计业务骨干中级培训班,并通过考试得到计算机审计中级证书。同时参加审计署、审计厅等各级组织的后续培训班、专题培训班,以多样化的形式培养计算机审计的骨干力量,为打造一支高素质研究型团队打下扎实的基础,促使现有中级人员从技术型人才向专家研究人才和应用型人才转变。
    (五)利用大数据分析平台,提升审计成果附加值
    加强审计综合分析,是提升审计成果层次的重要途径。在以前年度审计综合分析中,往往是根据分析需要,依据审计报告和专报内容,手工指定分析表格,开展综合分析,不仅费时,还缺乏再利用性。在大数据环境下,需要运用大数据思维,以审计数据中心为平台,利用好审计报告、审计专报等结果类文书中的数据,从不同角度分析利用审计结果,更好地为领导决策服务。
    (六)增强大数据环境下数据的风险防范
    信息是把“双刃剑”,大数据更是如此。审计机关在享受大数据带来的成果时,也不断饱受大数据的侵扰。因此,审计机关在大数据的风险管理方面应该投入更多的精力。需要做好以下几个方面的工作:一是严格数据传输存储使用过程中的保密管理;二是建立分层的数据分析形式;三是建立数据授权制。

    五、结语
    大数据技术的兴起对审计工作的影响将会是全面的、多层次的,并将朝着纵深方向发展。一旦进入信息化大数据时代,如果不能及时转变审计工作模式和研究方式,审计部门将不能为行业或被审计单位提供有建设性意义的优质服务。
    运用云计算机环境实现大数据系统审计,能够在短时间内高效挖掘出许多有价值、有意义的信息,用挖掘出的细节信息来规范被审计单位的后续工作室非常有指导意义的。在未来,审计部门将不会只扮演“猫捉老鼠”的角色,或仅仅只管“秋后算账”,它将更多的成为一个帮助行业和被审计单位预先了解风险、抵御风险的职能部门。

 

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