大數據審計中心

Ⅰ 大數據分析助推審計信息化

大數據分析助推審計信息化_數據分析師考試

全球已然進入大數據時代。總量大（）、種類多（Variety）和速度快（Velocity）,數據的3V特徵促使每個行業都推動著自身信息化發展，而四川省審計廳在面臨被審計單位的發展變化時，也積極地應對時代的變革，創新審計方法手段，努力推動審計工作的轉型升級

審計工作的出路在信息化。省審計廳對大數據審計高度重視，2014年以來，以「金審工程」建設為基礎，加強制度規范，創新審計方式，培養人才隊伍，全面推進四川審計信息化工作，並且從省本級做起，搞好全省數字式審計的頂層設計。

建立長效機制

數據歸集分析由制度說了算

去年，全國審計工作會議對大數據審計提出三點要求：數據歸集要全、數據分析要深、技術手段要新。為了更好地達到大數據審計的發展要求，審計廳組建了一個全新的部門——電子數據審計處。該部門依照這三點要求發揮職能，負責電子數據的歸口管理，組織開展跨行業、跨部門、跨地區的數據分析和利用，並組織開展聯網審計和省直各部門（單位）電子信息系統審計等相關工作。

審計廳相關負責人告訴記者，目前數據的收集方式有兩種，一是結合審計項目的進行對所涉及數據進行收集存儲，另一種是根據需要制定數據採集計劃主動對國土、社保等與審計相關的重要數據進行收集、整理。數據採集後按行業、按單位、按年度，以目錄的形式分門別類地儲存，方便各個審計項目的調用和分析。目前，審計數據中心已經收集了包括全省地稅、社保、工商等8個部門共計1.5TB數據。

數據的收集是為數據分析做准備，審計人員通過數據分析可以快速鎖定疑點、定向排查和查實查透。「因為數據具有普遍聯系性，所以我們採用的方法主要是進行數據比對。」電子數據審計處負責人解釋道，比如對於醫保基金的審計，審計人員就需要將醫院系統與醫保中心的相關數據進行對比，核實兩者是否相匹配。

在全省保障性安居工程跟蹤審計中，審計組開展了跨地區、跨行業的數據對比分析。一是將收集的部分市、縣10多萬條人員信息數據與房管部門商品房信息進行對比，發現上千名購有商品房、超過規定標準的人員，依然在享受保障性住房。隨後，將其與同期養老保險繳費基數、公積金繳費基數、個人所得稅應稅數以及機動車輛登記信息進行對比，查處了騙取或違規享受保障性住房，騙取或違規領取貨幣補貼等問題。審計除責成相關部門整改外，對典型的違紀違規問題，已移送當地紀檢監察部門處理。

除了不斷強化對數據的使用、分析，省審計廳還高度重視數據的安全管理。數據收集、分析的具體操作流程非常嚴謹規范，如跨地區、跨部門、跨行業的數據收集必須發出正式公函。而數據分析查出的疑點，審計廳也會給被審計單位發出建議函，對方將在1-2個月內將核定結果反饋審計廳，整個收集和分析過程，都要保證數據的絕對安全。審計廳還專門出台了《四川省審計廳電子數據安全管理辦法（試行）》和《四川省審計廳現場審計數據管理辦法（試行）》，形成了數據安全控制長效機制。

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Ⅱ 如何利用大數據開展審計工作

利用方法：1、大數據環境下，開展審計工作，需要將各行業各部門的形形色色的各類數據整合起來，轉換成為審計工作需要的大數據，即建立審計大數據體系。

2、通過構建審計大數據體系，把一個個具體審計項目的信息孤島關聯為有機的、整體的、全面的大數據資源，將一次性使用的「死數據」變成具有長時間生命期的能夠不斷使用的「活數據」。

3、審計所需數據必須是及時的、可追溯的，至少包含審計所涵蓋的時間區間，同時進行必要的追溯和延展，才能保障審計事項具備期間完整的信息資料。

4、充分利用數

Ⅲ 大數據審計是幹嘛的

大數據審計是指審計機關遵循大數據理念，運用大數據技術方法和工具，利用數量巨大、來源分散、格式多樣的經濟社會運行數據，開展跨層級、跨地域、跨系統、跨部門和跨業務的深入挖掘與分析，提升審計發現問題、評價判斷、宏觀分析的能力。

相關說明

大數據是信息化發展的必然趨勢，大數據審計是審計機關適應時代發展的必然選擇。2014年，審計署成立電子數據審計司，先後出台了審計業務電子數據管理、審計業務電子數據遠程聯網管理、建設特派辦數據分析網和共享審計業務電子數據等規定，明確了數據採集、管理、使用、安全等各環節要求，初步構建了較為完備、規范的大數據審計體系。

地方各級審計機關也結合實際構建大數據審計體系，取得較好成效。2016年世界審計組織大會批准成立大數據審計工作組，中國審計署擔任工作組主席國。

Ⅳ 大數據背景下的審計分析方法有哪些

一、「大數據」時代的數據挖掘的應用與方法

數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發現知識。所以它所得到的信息應具有未知,有效和實用三個特徵。因此數據挖掘技術從一開始就是面向應用的，目前數據挖掘技術在企業市場營銷中得到了比較普遍的應用。它包括：資料庫營銷、客戶群體劃分、背景分析、交叉銷售等市場分析行為，以及客戶流失性分析、客戶信用記分、欺詐發現等。審計部門的數據挖掘以往偏重於對大金額數據的分析，來確實是否存在問題，以及問題在數據中的表現，而隨著績效審計的興起，審計部門也需要通過數據來對被審計單位的各類行為做出審計評價，這些也都需要數據的支撐。

數據挖掘的方法有很多，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。其中絕大部分都可以用於審計工作中。1. 數據概化。資料庫中通常存放著大量的細節數據,
通過數據概化可將大量與任務相關的數據集從較低的概念層抽象到較高的概念層。數據概化可應用於審計數據分析中的描述式挖掘,
審計人員可從不同的粒度和不同的角度描述數據集, 從而了解某類數據的概貌。大量研究證實, 與正常的財務報告相比,
虛假財務報告常具有某種結構上的特徵。審計人員可以採用概念描述技術對存儲在被審計資料庫中的數據實施數據挖掘,
通過使用屬性概化、屬性相關分析等數據概化技術將詳細的財務數據在較高層次上表達出來, 以得到財務報告的一般屬性特徵描述,
從而為審計人員判斷虛假財務報告提供依據。2.統計分析。它是基於模型的方法, 包括回歸分析、因子分析和判別分析等,
用此方法可對數據進行分類和預測。通過分類挖掘對被審計資料庫中的各類數據挖掘出其數據的描述或模型,
或者審計人員通過建立的統計模型對被審計單位的大量財務或業務歷史數據進行預測分析, 根據分析的預測值和審計值進行比較, 都能幫助審計人員從中發現審計疑點,
從而將其列為審計重點。3. 聚類分析。聚類分析是把一組個體按照相似性歸成若干類別, 目的是使得同一類別的個體之間的距離盡可能地小,
而不同類別的個體間的距離盡可能地大, 該方法可為不同的信息用戶提供不同類別的信息集。如審計人員可運用該方法識別密集和稀疏的區域, 從而發現被審計數據的分布模式,
以及數據屬性間的關系, 以進一步確定重點審計領域。企業的財務報表數據會隨著企業經營業務的變化而變化, 一般來說,
真實的財務報表中主要項目的數據變動具有一定的規律性, 如果其變動表現異常, 表明數據中的異常點可能隱藏了重要的信息,
反映了被審計報表項目數據可能存在虛假成分。4. 關聯分析。它通過利用關聯規則可以從操作資料庫的所有細節或事務中抽取頻繁出現的模式,
其目的是挖掘隱藏在數據間的相互關系。利用關聯分析, 審計人員可通過對被審計資料庫中的數據利用關聯規則進行挖掘分析, 找出被審計資料庫中不同數據項之間的聯系,
從而發現存在異常聯系的數據項, 在此基礎上通過進一步分析, 發現審計疑點。

二、應對「大數據」時代，審計分析應做出的調整

從以上分析過程中，我們不難看出「大數據」時代的數據存貯、處理、分析以及挖掘的各個方面雖然與傳統方式相比，在技術層面上有了較大的改變，但是在基本的原理方面並沒有顯著的改變，原有的審計分析模式沒有必要因為「大數據」時代的來臨而急於做出相應的改變。然而「大數據」時代在給審計分析帶來機遇的同時，還是給我們帶給了相當大的沖擊，對此我們有必要引起相當的重視，並在日後的信息化建設過程做出相應的調整。

1、數據的存貯與處理。大數據分析應用需求正在影響著數據存儲基礎設施的發展。隨著結構化數據和非結構化數據量的持續增長，以及分析數據來源的多樣化，此前存儲系統的設計已經無法滿足大數據應用的需要。基於塊和文件的存儲系統的架構設計需要進行調整以適應這些新的要求。審計部門在選擇相應的存貯系統的時候，要對非結構化數據有足夠的重視，做好採集的相關准備。同時隨著採集數據的單位和年份越來越多，數據量必然是會有大規模的增長。即使是海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。存儲系統的擴展一定要簡便，可以通過增加模塊或磁碟櫃來增加容量，甚至不需要停機。同時，為了提高數據的處理能力，解決I/O的瓶頸問題，可以考慮各種模式的固態存儲設備，小到簡單的在伺服器內部做高速緩存，大到全固態介質可擴展存儲系統通過高性能快閃記憶體存儲都是可以考慮使用的設備。

2、非結構化的數據處理。非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。

3、可視化的分析。數據分析的使用者有數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

「一個平台、兩個中心」建設，是審計署目前信息化建設的重要內容。通過數據中心的建設，可以在相當程度上解決數據存儲與處理的問題；而數據式審計分析平台，同樣可以在一定程度上實行可視化分析的相當一部分功能，但是對於越來越龐大的非結構化數據的存儲和處理，將會是審計部門接下來所面臨的最大的挑戰。

Ⅳ 大數據與審計就業方向及前景

大數據與審計專業前景越來越多的行業對大數據應用持樂觀的態度，大數據或相關數據分析解決方案的使用在互聯網協議
審計主要研究財務基礎知識和審計基本理論，包括企業財務審計、內部審計、會計電算化、會計報表分析、審計案例分析等。
例如對企業的會計、資金管理等方面進行審查，主要查看憑證、帳簿、報表等會計資料和財產物資、往來款項、債權債務等情況，看企業會計的核算有無違反會計制度規章等。大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
對於「大數據」（Bigdata）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

Ⅵ 基於大數據審計的信息安全日誌分析法

雜訊數據隨著經濟和信息技術的不斷發展，許多企業開始引入了ERP等系統，這些系統使得企業的眾多活動數據可以實時記錄，形成了大量有關企業經營管理的數據倉庫。從這些海量數據中獲取有用的審計數據是目前計算機審計的一個應用。接下來我為你帶來基於大數據審計的信息安全日誌分析法，希望對你有幫助。

大數據信息安全日誌審計分析方法

1．海量數據採集。

大數據採集過程的主要特點和挑戰是並發數高，因此採集數據量較大時，分析平台的接收性能也將面臨較大挑戰。大數據審計平台可採用大數據收集技術對各種類型的數據進行統一採集，使用一定的壓縮及加密演算法，在保證用戶數據隱私性及完整性的前提下，可以進行帶寬控制。

2．數據預處理。

在大數據環境下對採集到的海量數據進行有效分析，需要對各種數據進行分類，並按照一定的標准進行歸一化，且對數據進行一些簡單的清洗和預處理工作。對於海量數據的預處理，大數據審計平台採用新的技術架構，使用基於大數據集群的分布式計算框架，同時結合基於大數據集群的復雜事件處理流程作為實時規則分析引擎，從而能夠高效並行地運行多種規則，並能夠實時檢測異常事件。

3．統計及分析。

按照數據分析的實時性，分為實時數據分析和離線數據分析。大數據平台在數據預處理時使用的分布式計算框架Storm就非常適合對海量數據進行實時的統計計算，並能夠快速反饋統計結果。Storm框架利用嚴格且高效的事件處理流程保證運算時數據的准確性，並提供多種實時統計介面以使用。

4．數據挖掘。

數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發現知識，所以它所得到的信息具有未知、有效、實用三個特徵。與傳統統計及分析過程不同的是，大數據環境下的數據挖掘一般沒有預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測的效果，並進一步實現一些高級別數據分析的需求。

大數據分析信息安全日誌的解決方案

統一日誌審計與安全大數據分析平台能夠實時不間斷地將用戶網路中來自不同廠商的安全設備、網路設備、主機、操作系統、資料庫系統、用戶業務系統的日誌和警報等信息匯集到管理中心，實現全網綜合安全審計；同時藉助大數據分析和挖掘技術，通過各種模型場景發現各種網路行為、用戶異常訪問和操作行為。

1．系統平台架構。

以國內某大數據安全分析系統為例，其架構包括大數據採集平台、未知威脅感知系統、分布式實時計算系統(Storm)、復雜事件處理引擎(Esper)、Hadoop平台、分布式文件系統(HDFS)、分布式列資料庫(Hbase)、分布式並行計算框架(Map／Rece、Spark)、數據倉庫(Hive)、分布式全文搜索引擎(ElasticSearch)、科學計算系統(Euler)。這些技術能夠解決用戶對海量事件的採集、處理、分析、挖掘和存儲的需求。

如圖1所示，系統能夠實時地對採集到的不同類型的信息進行歸一化和實時關聯分析，通過統一的控制台界面進行實時、可視化的呈現，協助安全管理人員迅速准確地識別安全事件，提高工作效率。

2．實現功能。

系統能夠實現的功能包括：審計范圍覆蓋網路環境中的全部網路設備、安全設備、伺服器、資料庫、中間件、應用系統，覆蓋200多種設備和應用中的上萬類日誌，快速支持用戶業務系統日誌審計；系統收集企業和組織中的所有安全日誌和告警信息，通過歸一化和智能日誌關聯分析引擎，協助用戶准確、快速地識別安全事故；通過系統的'安全事件並及時做出安全響應操作，為用戶的網路環境安全提供保障；通過已經審計到的各種審計對象日誌，重建一段時間內可疑的事件序列，分析路徑，幫助安全分析人員快速發現源；整個Hadoop的體系結構主要通過分布式文件系統(HDFS)來實現對分布式存儲的底層支持。

3．應用場景。

上述系統可解決傳統日誌審計無法實現的日誌關聯分析和智能定位功能。如在企業的網路系統中，大范圍分布的網路設備、安全設備、伺服器等實時產生的日誌量非常大，要從其中提取想要的信息非常困難，而要從設備之間的關聯來判斷設備故障也將是一大難點。例如，某企業定位某設備與周圍直連設備的日誌消息相關聯起來判斷該設備是否存在異常或故障，如對於其中一台核心交換機SW1，與之直連的所有設備如果相繼報介面down的日誌，則可定位該設備SWl為故障設備，此時應及時做出響應。而傳統數據難以通過周圍設備的關聯告警來定位該故障，大數據審計平台則是最好的解決方法。

大數據分析方法可以利用實體關聯分析、地理空間分析和數據統計分析等技術來分析實體之間的關系，並利用相關的結構化和非結構化的信息來檢測非法活動。對於集中存儲起來的海量信息，可以讓審計人員藉助歷史分析工具對日誌進行深度挖掘、調查取證、證據保全。

Ⅶ 大數據審計和審計大數據的區別

大數據審計是利用大數據進行審計，
審計大數據是審計有關的大數據，
一個是審計利用的，
一個是審計形成的。

Ⅷ 如何利用大數據開展審計工作

數據可以反映問題，大數據管理是審計的一個非常有效的工具。
首先明確你版們企業需要審計的方向權：比如量、價格等等，有了方向之後，再有針對性的收集數據、分析數據，你就會看到很多問題。再結合發現的問題，到項目現場實地踏勘，找尋原因。

Ⅸ 大數據時代會計審計發展趨勢研究

［摘要］ 社會 經濟的進步，帶動了 社會 各個方面的發展，當今 社會 已經處於大數據時代，大數據和雲計算密不可分，大數據的關鍵不在於數據的收集，而是在於對數據的處理、應用，受大數據的影響，很多職業和崗位職責等都受到了影響，會計、審計工作就是如此，管理機制發生了很大的改變，所以，為了保證各行各業的會計、審計工作順應 社會 發展需求，必須要了解其在大數據下的發展趨勢。因此，本文主要對大數據時代下的會計、審計發展趨勢進行了研究分析，希望能夠促進會計、審計工作順利進行。

［關鍵詞］ 大數據；會計；審計；發展趨勢

1前言

目前很多人對於大數據時代已經不陌生，因為它已經滲透到各個行業的領域當中，經過互聯網和信息技術的發展，大數據的收集和應用也越來越受到人們的關注，它不僅蘊藏著各種商機以及生產率的增長，還代表著消費者的盈餘［1］。會計、審計工作，作為每一個企業不可缺少的崗位和職能，它也受到了大數據發展的影響，不僅使會計審核和審計方式發生了改變，還給會計、審計業帶來了變革、創新，所以了解大數據時代下會計、審計的發展趨勢很有必要。

2大數據的定義及特點

2．1大數據的概念

大數據是IT行業的術語，它主要是指使用常規軟體沒有辦法在一定時間范圍內對數據進行處理匯總，需要新的方式來對數據集合進行收集、存儲、分析處理［2］，從而能夠為之後的決策提供依據，發現數據中的多樣化信息，使數據能夠得到高效的應用。

2．2大數據特點

2．2．1數字或是數據量飛速增長的互聯網的發展、雲計算等促進了大數據的實現和發展，目前全球網路系統的存儲數據每年的增長速度在50％左右，有相關人士預測，預計在2020年，全球的數據存儲量將要達到35ZB，約358750億GB，這是一個天文數字，可見我們目前收集的數據量之大，傳統的數據通常都是通過書籍、文件資料、雜志、報紙等進行存儲，現在少量數據仍然以這樣的存儲方式存在著，大量的數據資料其實都是通過網路系統存儲的數字數據，通過備份等手段，也使珍貴的資料更加能夠妥善的保存［3］。

2．2．2工作、思維方式發生轉變現在先進的計算機、雲計算技術比較發達，處理數據的維度更加多樣，計算的速度也更加迅速，但是在之前技術水平還比較低時，則只能通過有限的篩選條件通過較少的數據，進行深入的分析研究，以獲得更多有價值的信息，這樣的方式限制比較多，而且結果准確度也比較低，有些需要更深層次進行研究，進行說明的內容無法驗證出來，即使進行隨機抽樣，但是由於網路數據較少，樣本難以具有普遍性特質，可能得出的結果只代表了一部分現象，這使得研究的意義大打折扣。

3基於大數據時代的會計、審計發展趨勢分析

3．1由會計反映過去朝著預測未來方向發展

基本所有的企業都有會計這個職位，因為企業性質的不同，會計崗位的職責也略有不同，但是主要職能還是一樣的。大多數企業通常需要會計處理、反饋的是已經發生的財務方面的信息等，不會對企業未來的發展方向、方針政策等進行干預。在大數據影響下，會計人員的職能也發生了改變，對於已產生的財務損失總結分析已經不足以滿足企業發展的需求，會計人員需要整合大數據，來對企業的未來發展做出合理的財務方面的預測分析，以發現更多的業績增長空間［4］，提升企業的利潤率，以及促進資金的正常流轉和最大化進行投資的需求。會計人員通過對企業自身以及企業業務內容、市場發展等相關數據進行收集、存儲、處理等，為企業的發展提供切實可靠的依據，幫助企業的領導者做出更有利於企業發展的決定。可以進行實施的預測措施主要有，第一，企業的會計、審計工作人員要按照工作職責和目標等，制定好相關的預測方法和流程，把將要用到用於評估的數據做好收集和存儲，在需要的時候進行分析處理，做好預測工作，尤其是有關於企業自身業務方面的數據，比如生產資料、固定資產、機械設備等等，以免因為數據收集不完整，影響後期預測工作的開展；第二，由於大數據具有更新速度快的特性，所以，需要會計、審計工作人員一旦發現預警現象，要及時告知上級，然後由上級以及領導層決定是否需要對現有政策進行調整等，以免發生不必要的損失；第三，企業要充分利用大數據的優勢，提升會計人員預估風險的能力［5］，消除更多發展中的隱患，促進企業平穩發展。

3．2由單一財務管理朝著綜合財務管理方向發展

社會 是不斷向前發展的， 社會 經濟也是如此，隨著 社會 經濟形勢不斷變化，企業也會隨之進行調整和變革，財務管理作為企業的重要管理部分，也會跟著進行變動，無論是管理模式還是管理思路都會有所變化，財務管理的范疇在不斷加大，由生產逐漸向計劃、銷售、戰略方針的制定等進行多方面的干預，收集相關方面的數據信息，會計、審計工作人員通過這些收集到的信息，進行專業的處理分析，了解企業的發展情況，得到有價值的信息，不僅可以為企業的發展做出預測，還可以消除企業發展中的隱患，規避風險。同時，會計、審計人員通過對數據的梳理，發現了一些問題之後，對於制定之後的財務政策也有了一定的依據，使財務政策更加合理，降低了工作的失誤率，為企業的可持續發展貢獻了力量。

3．3由事後財務報告形式向實時財務報告形式發展

目前很多企業的會計人員在做財務報表時，通常都是當月在做上個月的報表，甚至是上個月的財務總結，都是對於已經進行完畢的生產工作進行陳述總結，年度報表，甚至需要3個月左右才可以做出，花費的時間較長［6］，這降低了會計信息的利用率和及時性，不利於企業對於出現的問題以及埋藏的經營隱患的及時處理和規避，尤其是一些業務內容比較復雜且影響比較廣泛的企業，滯後的財務報表，對於實時的生產經營活動難以做到及時調整。這側面反映了實時財務報表的重要性，許多企業以及會計、審計人員也開始關注這一方面。實時財務報表需要依賴於大數據技術，尤其是針對一些金融、理財等行業，實時的財務報表非常有必要。在大數據時代的影響下，各個企業可以按照如下方式，進行實時財務報表的實現：第一，采購或者研發相應的大數據中心存儲、處理系統，可以在單位區域網的基礎上進行搭建，通過此系統對企業生產經營活動中各類信息的收集、存儲、處理等；第二，建立財務報表系統，通過互聯網技術，將企業內外信息互通有無，快速完成數據的更新，保證相關人員可以共享［7］；第三，相關人員要做好數據的收集和保密工作，尤其是一些比較重要的數據，一定不可以外傳，數據系統主要涉及會計、審計、技術人員，各個工作人員要做好自己的本職工作，對信息進行合理的加工處理，並將做好的財務報表上傳到系統的指定報表位置，從而方面管理層查詢和閱讀，同時此系統也方便了財務人員後續對一些 歷史 數據的查詢等，資料庫的建立十分有價值和意義。

3．4由抽樣審計形式向總體審計形式轉變

之前由於受到數據少的局限，審計工作人員往往採用抽樣審計的方式，完成相應的工作。抽樣審計有著一定的弊端，根據樣本分析的結果具有偏差的概率性比較大，一些其他的生產經營方面的內容可能會被忽略，而且比較容易存在一些徇私舞弊行為，一些風險性的內容也難以被發現、預警。時代在不斷地發展，互聯網信息技術日新月異，大數據的應用越來越廣泛，這使得很多崗位的工作職責和內容發生著顛覆性的改變，傳統的審計模式已經不再適應當下企業的發展需求。在大數據時代下，可以將業內外相關的數據進行收集、匯總、處理、分析，數據具有權威性、全面性、實時性，可以利用這些數據進行審計工作的開展，這就是總體審計模式。總體審計模式可以將與審計對象有關的全部信息進行審查，審計人員可以根據這種模式建立一個新的審計流程，這樣不僅使工作規范化，還可以充分利用大數據的優勢，為企業規避生產經營中存在的審計風險。

4結語

社會 經濟發展較快，科學技術也在迅速發展，各行各業都會受到影響，在互聯網信息技術和雲計算的雙重影響下，大數據的應用越來越廣泛，已經滲透到各行各業。會計、審計工作也需要根據大數據的影響，進行工作職能的改變。會計、審計的發展趨勢，主要有由事後財務報告朝實時財務報告等方向發展、由單一財務管理朝著綜合財務管理、由事後財務報告形式向實時財務報告形式發展、由抽樣審計的形式向總體審計形式進行轉變［8］。大數據的應用改變了會計、審計的管理模式，但是它可以為企業領導層的決策提供更確切的依據，可以更好地規避生產經營中的風險，使企業的經營更加靈活，有利於企業的可持續 健康 發展。

參考文獻

［1］程平，崔納牟倩．大數據時代基於財務共享服務模式的內部審計［J］．會計之友，2016，24（16）：122－125．

［2］程平，白沂．基於財務共享服務模式的大數據審計研究［J］．中國注冊會計師，2016，12（5）：84－87．

［3］職慧，張聖利．企業集團會計信息系統數據完整一致性審計研究———基於網路環境［J］．當代經濟，2015，36（22）：138－139．

［4］周飛．淺析財會行業如何在大數據時代進行創新發展［J］．長春金融高等專科學校學報，2016，10（3）：81－84．

［5］王共科．大數據時代下的會計、審計的發展趨勢［J］．中國戰略新興產業，2018（8）：108．

［6］張珺．大數據時代對會計和審計的影響分析［J］．財會學習，2016（3）：92．

［7］黃丹．大數據時代的會計、審計發展走向初探［J］．中國鄉鎮企業會計，2015，12（13）：196-197．

［8］馬豐華．基於會計信息化環境下注冊會計師審計研究［J］．商業故事，2015，16（17）：44-45．

作者：曾靜 單位：西安石油大學