數據分析技術在企業審計中的創新應用

　　隨著科學技術的進步，數據分析技術得到了進一步的發展和完善，在企業審計工作中，數據分析技術所能夠發揮的作用更加明顯，應用數據分析技術不但能夠提升審計效率，也能夠降低人力成本，同時有效降低企業風險隱患問題，從而更好地適應企業信息化發展。

　　大數據時代，企業發生了重要的改變，通過應用大數據技術對企業的傳統工作模式進行了大幅度的改變，從企業的角度上來看，因為大數據技術的應用使得審計過程更加輕松。在企業審計信息化發展中，數據分析技術得到了進一步的重視，過去的審計更多的是通過人力來完成，除了人力物力消耗較大之外，整體的工作效率并不高，如今越來越多的企業意識到了數據分析的重要價值，開始重視企業審計工作中數據分析技術的應用。通過應用大數據技術來實現數據信息的分析和梳理，能夠更好地實現數量巨大且格式多樣化財務數據的整理，將數據分析技術的優勢充分體現出來。

　　一、審計工作在數據分析技術背景下的模式變化

　　首先是審計思路的轉變，過去企業在進行審計工作過程中所涉及的程序比較復雜，數據采集工作主要由人工來完成，在數據采集后還需要對其進行歸納、分析和總結，實現對價值數據的驗證，這需要投入更多的人力物力，這種審計方式很難適應當前的大信息量環境，所以需要重視數據分析技術的應用，以彌補傳統審計工作的不足。通過數據分析方法的應用，將原本的驗證性分析轉變為更加合理的挖掘性分析，這種分析方式有著更強的針對性和精確性，并且能夠準確了解數據之間的關聯，從而促進審計工作的開展。通過明確其中的關聯，對數據之間的聯系進行進一步的深入挖掘，從而更好地促進審計工作發展。由此可見，在企業的審計工作中，數據分析技術有著非常好的發展前景。隨著信息技術的發展，數據分析技術已經逐步成為企業審計工作開展的重要工具，提升審計工作的質量和效率。

　　其次是審計技術的轉變。通過大數據技術的應用，使得審計技術更為便捷，幫助企業更為迅速地找到想要的數據信息，并對審計工作和技術進行進一步完善。從目前來看，企業審計技術主要包括了數據統計計算法、預測性分析法、數據質量法、可視化分析法以及數據管理法等，每種方法都有著自身的優勢特點，并體現出了數據分析的多元性和多樣性特征。審計技術的發展除了提升審計工作效率之外，也對審計流程進行了簡化，通過數據分析使得審計結果的說服力更強，企業能夠通過應用數據分析技術來對審計數據內容進行分析，評估可能面臨的風險，這種判斷方式前瞻性更強。隨著數據分析技術的應用發展，審計工作質量會逐步提升，更加促進企業的穩定發展。從數據分析技術的角度看，需要積極進行創新發展，結合企業的具體情況來使得審計工作更具針對性，審計的目標在于保證企業的資金平穩運行，數據分析技術的應用進一步促進了企業的健康穩定發展。

　　最后是審計工作的變化。在審計工作中通過數據分析技術的應用，為其帶來了更多新的技術和方法，并對審計流程進行了簡化，使得整體預知性獲得了提升，實現了準確的審計目標定位。相比于傳統審計工作，數據分析技術讓審計所受到的束縛更少，局限性更低，除了能夠審計財務狀況之外，也能夠通過數據分析來對可能面臨的風險進行預測，從而做好相應的防范措施。在完成風險預測后，企業可結合具體得到情況來設置計劃，這樣一來，企業的審計工作會更加簡潔有效，及時發現其中的問題�？梢姅祿�分析技術對于企業審計工作形成了重要的影響，進一步提升了審計工作效率，并通過多種分析方法的應用保障了審計工作的質量。

　　二、企業審計工作中的數據分析方法

　　對于數字化審計而言，數據分析是其中的核心所在，數據分析思路應從財務數據分析復合性著手，并將其引入到企業內部的管理數據和業務數據以及外部數據當中，通過找到數據中的關聯來發現其中存在的問題。企業審計工作的數據分析體系較為復雜，這里主要對其中的集中分析方法進行介紹：

　　首先是企業報表數據總體分析方法，該方法是通過財務報表來對問題進行揭示，進而發現造成問題的根源所在，并對審計判斷是否合理進行驗證，為企業財務狀況、經營情況、改革發展情況以及審計重點的確定提供重要的信息支持。具體涉及這樣幾個方面內容的分析：一方面是總體經營狀況分析，包括了運營效率、運營結構、價值創造和科技創新等方面內容，實現各個業務板塊及總體績效之間的對比，并根據指標來對那些低效或者虧損的子公司進行警示；另一方面是報表結構差異性分析，通過統計方法來對企業損益表成本費用和資產負債表進行系數調整計算，以此來對企業的成本費用結構和資產負債結構進行揭示，以此來明確審計工作的重點；另外是信息真實診斷分析，通過分析交易關系、決策關系以及報表是否完整來對其中的異常情況進行揭示，通過重要財務指標來對管理者以及企業財務狀況進行考察，主要是從資產質量、發展潛力、償債能力以及盈利能力這幾個方面來進行評價，以判斷企業會計信息是否真實。

　　其次是多維數據關聯性分析，具體是指在對財務數據進行分析的前提下對企業內外部數據進行關聯，利用多維數據的關系分析來找到審計的疑點。該方法對于企業已知風險進行驗證是非常有效的，是大部分企業在審計工作中選擇應用的方法。例如某些企業為了達到偷稅漏稅或者獲取資金借貸利息等目的，會存在虛構貿易的行為，是以正常交易為外形的違規貿易行為，其中會涉及非常大的金額數量，但因為交易環節多所以有著很強的隱蔽性，難以通過內部數據常規關聯分析來發現，需要通過外部數據來進行分析。從數據分析的層面上來看，在這方面的業務當中無論是收付款信息還是增值稅發票等方面都具備了閉環特征，能夠利用增值稅發票中的進銷項抵扣信息來串聯交易鏈條當中的交易主體，從而使其成為交易閉環。在進行數據分析的過程中，主要是通過企業財務系統數據來實現，包括了采購、庫存和銷售數據以及增值稅發票抵扣認證數據等等，根據增值稅發票數據來對相關企業進行鎖定，然后通過工商數據追查其中的關系，實現對虛構貿易交易對象的明確。具體來看包括以下幾個方面內容：第一是按照增值稅進銷項發票來找到存在較高業務依存度的客戶和供應商。第二是對其中涉及金額數據較大的上下游單位進行鎖定。第三是通過工商所數據來對貿易交易對手關系進行鎖定。第四是找到其中可疑的虛構貿易交易。通過這種關聯分析的方式并通過審計核查，來明確某企業存在違規事實。

　　最后是大數據挖掘分析，具體是對非結構化以及結構化數據進行挖掘分析，對一些驗證起來較為困難的且具有一定風險的線索進行揭示。大數據挖掘分析也被稱作為數據庫知識發現，主要是從數據庫大量的信息當中提取出那些隱含的且具備潛在價值的信息，這同樣也是人工智能領域研究的重點內容。數據挖掘實際上是一個決策支持的過程，以機器學習和人工智能以及數據庫和可視化技術為基礎來實現數據的自動分析，并獲得歸納性推理。數據挖掘技術的核心在于挖掘算法，主要包括關聯規則算法、聚類算法和分類算法這樣幾種。一些企業在開展審計工作的過程中發現存在一些十分隱蔽的違規交易行為，例如一些企業利用融資優勢來采用明股實債的方式來將資金提供給外部企業，看上去是投資，實際上是一種資金出借行為，一般是國家政策限制性行業為使用方，這種問題難以通過結構化數據來查找，很難實現直接關聯分析，需要通過特征模型挖掘和經驗判斷相結合的方式來開展大數據分析，而針對這個問題的具體分析思路為：通過決策樹挖掘分類算法來對存在疑點的企業樣本進行模型訓練，從而形成決策樹模型，通過該模型來對未標記企業進行決策樹分類，從而鎖定其中的疑點問題。

　　三、數據分析技術在企業審計中的創新應用研究

　　近些年來隨著信息技術的發展，企業審計工作中的數據分析技術的創新應用獲得了明顯的效果，審計署在對審計數據規劃進行了簽訂并印發了審計指南，建立了大數據綜合管理平臺，真正實現了以數據分析技術為基礎來進行審計工作的開展。但相比于企業審計在新時期的要求，數據分析技術方法的創新應用仍然存在著一些不足之處，一方面是存在分析不到位的情況，導致無法實現對整體經濟布局結構的有效研判。另一方面是缺乏完善的共享機制，因為缺少標準的模型開發指導，所以無法實現有效的共享協作，例如數據分析模型重復性開發，缺乏開發揭示企業發展風險隱患和深層次矛盾審計數據分析模型的動力。另外是缺乏對智能分析的應用，包括人工智能和機器學習等方面，缺少模型開發輔助設施以及智能化分析模型監控平臺，有著較高的開發門檻。在當前國有企業發展改革的重要階段，需要審計工作能夠將科學技術的作用充分發揮出來，加強數據分析技術的創新應用，建立以資金檢查為主要目的的常態化檢驗機制和數據分析技術共享機制，制約企業發展中存在的制度漏洞和體制性障礙，加速經濟結構調整，提升企業的創新力、市場競爭力和風險應對能力。

　　(一)常態化體檢機制

　　按照當前企業審計工作的職責和目標，并以相關預警指標體系為基礎，將檢查企業資金作為主線來對相關指標體系進行完善，并對數據來源進行進一步的擴充，同時也需要實現檢查層級的延伸和整改成效的跟蹤，實現企業審計體檢機制的常態化。從數據資源的角度上來看，可以將資金流轉作為主線，來將財務收支審計數據分析作為核心，對定期采集的財務核算數據、重大決策管理數據、關鍵業務數據以及部門監管數據等方面進行挖掘利用和綜合分析。從指標設計的角度上來看，可將資金流轉作為重點，對企業財務收支情況以及內控風險管理情況以及政策措施執行情況等相關的財務收支重點指標來采取定量定性相結合的評價。通過對資金流向的檢查，除了能夠對資產和財政補貼應用管理中的違法違紀行為進行揭示之外，也能夠及時發現政策措施落實過程中的問題以及所面臨的風險隱患。從檢查層級的角度上來看，應該建立一個包含中央企業、重點行業、企業集團、重點子企業以及重點業務在內的貫穿式體檢機制，關于重點資金款項要進行抽查比例的設定，對于存在的資金問題線索要跟蹤到底，根據資金問題路徑來進行深入調查，如果有必要還需要向二三級單位進行延伸。從整改成效角度上來看，需要對相關的整改措施進行持續跟蹤，例如資金收回、盤活資金以及資金節約等情況，對具體的整改責任進行嚴格落實，確保審計工作中發現的問題能夠及時獲得整改。

　　(二)共享機制的建立

　　對于企業審計工作來說，進行數據分析技術共享是防止企業審計資源浪費以及強化審計能力的重要措施，在共享機制的建立過程中，主要的難點內容在于對技術方法的確權，也就是如何對技術分享人的權益進行保護和確認，利用相應的制度來讓更多的人愿意去分享和創新。從技術層面上來看，可通過區塊鏈技術來搭建審計機關和項目部門之間的共享通道，對技術方法的收集傳輸以及收益進行全周期的記錄，對審計數據分析技術方法的共享鏈進行積極的探索。從制度保障角度上來看，需要建立關于企業審計數據分析技術的標準體系，全面規范數據分析技術的開發、應用和推廣等環節，對數據分析技術的交流和共享奠定良好的基礎。

　　(三)建立智能分析平臺

　　通過應用人工智能技術，能夠幫助企業審計工作降低應用大數據技術的門檻，從目前的情況來看，企業改革中對于傳統數據式審計模式中存在的問題進行了有效的解決，但同時也使得一些違法違紀問題隱蔽性更強，其中所涉及的權錢交易線索更加難以被發現，利用數據分析對比的方式來建立驗證式分析模型來對線索和問題進行鎖定有著很大的難度，需要通過智能化數據分析技術的應用更好地核查所面臨的新型問題。具體來看，需要對當前的審計管理信息平臺進行進一步的完善，突破傳統的平臺框架來建立一個真正以數據為核心的架構和體系，構建關于企業審計工作的數據智能化分析平臺。從數據的智能化治理角度上來看，是對視頻、圖像、對話、翻譯、推薦等人工智能成果進行集成化處理，實現數據標注、采集、預處理等工作的自動化操作。關于開發智能化模型算法，應該建立一個具備交互式和可視化的開發設計環境，通過分類分析、時序分析以及關聯分析等算法來利用模型訓練和模型評估等環節來建立智能化模型算法，如今較為常用的智能分析工具包括了決策樹算法、遺傳算法、神經網絡算法以及粗糙集算法，關于智能審計業務，通過該平臺能夠持續性的對模型進行監控，從而對模型的實用性進行判斷，實現對模型的迭代訓練，為企業審計工作帶來審計知識圖譜繪制、審計事項個性化推薦以及審計業務細分等多方面的服務。

　　結語

　　數據分析技術在企業審計工作中的創新應用，是在當今社會背景下推動國家審計機關和企業審計高質量發展的重要途徑。從目前的情況來看，企業審計工作中對于大數據的應用實踐，正經歷著從傳統的數據采集預處理為主體逐步向著數據綜合分析利用的方向進行轉變，同時也由傳統的財務數據分析為主體逐步向企業內外部多維數據關聯分析的方向轉變，從傳統的數據查詢分析和驗證分析為主體逐步向數據挖掘分析進行轉變的過程。