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創新審計方法適應網絡時代

2016-05-27 02:12:17
中國石化 2016年4期
關鍵詞:思維分析信息

□ 陳 悅

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創新審計方法適應網絡時代

□ 陳 悅

只有思維方式的改變才能適應、理解、接受大數據對審計工作的深層影響,進而利用好大數據。

網絡時代,企業審計工作者要創新工作方式,充分借助現代信息技術獲取海量的信息,從中挖掘出企業在生產經營活動中存在的各種問題,提前做到趨勢性判斷,避免小問題演化成大事故,最大限度地為企業防范風險,從而實現實用化、高效化審計。

□ 滄州煉化審計人員在查看污水處理環保設施運行數據。 胡榮德 攝

把握網絡時代加強和改進審計工作的方向

加強和改進審計工作,首先要轉變傳統觀念,確立適應網絡時代的互聯網思維。審計工作的互聯網思維,就是運用網絡技術從企業經營過程產生的海量信息中,找出與之相應的業務關聯,進行分析比較,發現問題,提出意見,使其改進,提高企業管理和組織效率。

互聯網思維要求人們在思維、視野、視角等方面應有新的轉變:第一是從“眼見為實”轉變為分析、處理和某個特別現象相關的所有數據。使用系統、完整的數據可以看到一些以前無法發現的細節,更清楚地看到數據后面的本質。通過與之相關聯的數據比較、分析、判斷,可更清楚地看出企業經營的優劣。第二是從追求絕對準確轉變為掌握大體方向。適當忽略微觀層面上的精確度會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力。第三是從熱衷于尋找因果關系轉變為重視相關關系。相關關系也許不能準確地告知某件事情為何會發生,但是它會提醒人們這件事情正在發生。

在改變傳統思維的基礎上,不斷創新審計方法,深度融合網絡,建立信息平臺,強化全員、全過程、全天候、全覆蓋審計,建立健全審計信息員、監督員、志愿者隊伍,實行跨企業、跨行業、跨部門、跨地區乃至跨國界的信息共享、審計合作,實現審計工作的科學化、實時化、高效化。

直面應對網絡時代審計工作的新挑戰

審計工作者要充分利用互聯網技術和大數據,擁抱網絡,使審計工作插上騰飛的翅膀。

從抽樣審計到全樣本審計。隨著現代經營活動的日益多樣化、豐富化,產生了大量不同的數據和新型業務,這對審計抽樣的選擇代表性提出了更高的要求。一些小概率事件沒有被抽樣可能導致截然不同的結果的風險大大提高。通過信息技術,可以對被審單位的所有數據進行系統性分析和判斷,從中找出絕大部分錯誤和風險,避免人為因素的干擾和隨機抽樣帶來的“掛一漏十”所產生的弊端,并且快捷高效。同時,又可以避免審計人員彈性操作的空間,減少“以人定責”“看人審計”的主觀因素影響。

從對事實分析判斷到對趨勢的預測。傳統審計工作是對過往事實的認定,對已經發生的或可能發生的風險進行提示。而通過企業全數據的審計,為審計工作從對過去數據的分析,到預測未來企業經營風險的趨勢,提供了可行性。通過對全部數據專業復雜的分析、比較和預測,審計人員可以發現以前被忽略的細節和細小的風險,可能發展為巨大的系統風險,從而為企業防控風險提出更加有針對性的前瞻建議。

□ 國家審計署專家在金陵石化熱電運行部調研熱電煤粉鍋爐脫硫裝置運行情況。 徐捷 攝

爭當用網絡技術審計的排頭兵

要真正應用大數據為企業審計服務,需要做好以下準備工作:

提升企業與社會間互通信息系統的能力。以北京為例,政府在社保、交通、醫療、金融、投資、稅收等已經實現了電子商務和電子政務。但作為企業,現今在利用政府、金融等信息平臺獲取相關信息時尚未實現互通、互聯,使得審計工作尤其是對直屬企業的內部審計,無法獲取相關信息,更不能實現“全樣本分析”。

解決集團企業內部“信息孤島”問題,實現信息共享。集團企業間、各業務板塊間的共性數據,如物資采購價格、檢維修取費標準、人工成本費用、原輔料消耗等諸多信息,往往由于各自局部利益的局限,沒有在集團內部實現信息共享,這弱化了審計的“效能”性。所以,集團企業應該在總部層面統一規劃解決“信息孤島”問題,實現有效共享信息。

在關注因果性分析的同時,注重相關性分析。在互聯網時代,可以通過海量的數據信息,來找出與這些違規和低效相關的其他經營活動存在的異常情況。例如,一個企業的原輔料消耗異常與之相關的可能是設備問題,進而可能是設備采購問題,進而也許是設備選型問題,還有可能是設計人員能力問題和設計管理問題。通過大數據,審計人員無須具備非常豐富的專業知識,就能通過相關性數據發現企業在管理中深層次的問題。只有思維方式的改變才能適應、理解、接受大數據對審計工作的深層影響,進而利用好大數據。

要實現為內部審計增值的功能,應該大力培養具有互聯網和大數據思維的開拓性審計專家和具有大數據思維的審計人員。所謂大數據思維,是指面對海量的數據時,以創新的意識,在大數據鏈中審視它的價值,為公司或社會所需要解決的問題提供答案的思維方式。審計人員的思維不受已有的專業知識限制,只考慮可能性,不考慮可行性,才更易于在大數據中發現問題。在審計人員中培養大數據技術人才刻不容緩,要培養大數據的洞察能力,用好大數據,挖掘大數據中豐富的寶藏。

(作者單位:潤滑油公司)

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