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大數(shù)據(jù)時(shí)代內(nèi)部審計(jì)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)用

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大數(shù)據(jù)時(shí)代內(nèi)部審計(jì)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)用

摘要:近年來,企業(yè)的內(nèi)部審計(jì)所面向的數(shù)據(jù)來源多樣、類型多樣、格式多樣,隨著企業(yè)規(guī)模的逐漸擴(kuò)張與商業(yè)活動(dòng)的日益頻繁,內(nèi)部審計(jì)所涉及的信息豐富程度不斷提高,企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理同樣面臨著大數(shù)據(jù)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。本文深入探討了大數(shù)據(jù)時(shí)代下企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的模式與風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)督預(yù)警應(yīng)用,對(duì)提升內(nèi)部審計(jì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用深度與可靠性具有重要意義。

關(guān)鍵字:大數(shù)據(jù);財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理;審計(jì)

一、內(nèi)部審計(jì)

工業(yè)革命以來,機(jī)械化大生產(chǎn)代替手工勞動(dòng),企業(yè)規(guī)模逐漸擴(kuò)張,商業(yè)活動(dòng)的頻率、規(guī)模與復(fù)雜程度都得到了進(jìn)一步增長,為了提升企業(yè)的管理水平與管理效率,內(nèi)部審計(jì)逐漸被引入到企業(yè)管理模式中,以強(qiáng)化對(duì)企業(yè)各階層的分級(jí)、分職能管理,有利于企業(yè)的管理者獲取有效的決策信息與員工信息等[1]。內(nèi)部審計(jì)通過對(duì)企業(yè)的經(jīng)營管理開展獨(dú)立性評(píng)價(jià),客觀準(zhǔn)確地刻畫企業(yè)各職能單元的執(zhí)行效率、忠實(shí)程度、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等,并以此為基礎(chǔ)提供企業(yè)經(jīng)營咨詢服務(wù),為企業(yè)管理者提供切實(shí)客觀的企業(yè)信息,幫助其制定管理決策、控制企業(yè)風(fēng)險(xiǎn),改善企業(yè)內(nèi)部的組織運(yùn)營模式[2]。在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理方面,企業(yè)借助內(nèi)部審計(jì)可以科學(xué)客觀地評(píng)估企業(yè)財(cái)務(wù)信息與企業(yè)運(yùn)營信息的可靠性,企業(yè)高層可以以此為重要參考依據(jù)對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)運(yùn)營管理做出更為前瞻的規(guī)劃與決策,如投資、籌資等,并通過內(nèi)部審計(jì)確定企業(yè)當(dāng)前所面臨的風(fēng)險(xiǎn)大小與準(zhǔn)確程度,減少或杜絕企業(yè)不合規(guī)的行為,監(jiān)督、規(guī)避并控制企業(yè)在激烈的市場競爭中面臨的風(fēng)險(xiǎn),從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)資產(chǎn)的保值升值[3]。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代內(nèi)部審計(jì)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用

隨著信息技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)的獲取手段多樣,獲取效率提高,大數(shù)據(jù)時(shí)代已然來到。大數(shù)據(jù)是知識(shí)時(shí)代服務(wù)于科技創(chuàng)新的重要戰(zhàn)略資源,是科技信息服務(wù)的重要前提與基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)技術(shù)具有體量大、數(shù)據(jù)類型多、處理速度快等特征,其核心理念在于從海量數(shù)據(jù)中挖掘出潛在價(jià)值信息[4]。以往的內(nèi)部審計(jì)大多依賴于企業(yè)的內(nèi)部審計(jì)師開展專業(yè)的企業(yè)財(cái)務(wù)分析與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作,內(nèi)部審計(jì)的客觀性與科學(xué)性極大地取決于企業(yè)內(nèi)部審計(jì)師的經(jīng)驗(yàn)豐富程度與財(cái)務(wù)管理能力,某些企業(yè)由于缺乏專業(yè)的企業(yè)財(cái)務(wù)管理人員從事內(nèi)部審計(jì)工作,或者企業(yè)財(cái)務(wù)管理人員在開展內(nèi)部審計(jì)活動(dòng)時(shí)操作不合法,均會(huì)導(dǎo)致財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)難以得到有效監(jiān)督與管理。大數(shù)據(jù)時(shí)代的帶來為內(nèi)部審計(jì)帶來的新的發(fā)展機(jī)遇,加快了企業(yè)內(nèi)部審計(jì)信息化建設(shè),使得內(nèi)部審計(jì)工作從監(jiān)督、鑒證等職能逐漸發(fā)展成為企業(yè)提供保值增值咨詢與輔助決策服務(wù)的重要手段。大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來了來源豐富、結(jié)構(gòu)多樣、語義復(fù)雜、實(shí)時(shí)性強(qiáng)的海量數(shù)據(jù),為內(nèi)部審計(jì)提供了一個(gè)覆蓋結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的360維度的數(shù)據(jù)庫作為強(qiáng)大的數(shù)據(jù)源支撐;在內(nèi)部審計(jì)評(píng)估與決策方面,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理、分析技術(shù)已經(jīng)無法滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代的信息高效挖掘的需求,針對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)特征,大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,涵蓋了從數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析挖掘等數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的整個(gè)工作流程中[5]。以大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理為例,大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理要用存儲(chǔ)器把采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來,建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫,并進(jìn)行管理和調(diào)用。其技術(shù)難點(diǎn)在于解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)管理、以及大數(shù)據(jù)的可存儲(chǔ)、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€(gè)關(guān)鍵問題。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過開發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)(DFS),能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的優(yōu)化存儲(chǔ)、減少數(shù)據(jù)冗余,且成本低廉可控。目前主流的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)包括Hadoop、Gbase、HPvertica等,其中Hadoop因其具有高可靠性、高可用性、高擴(kuò)展性、高容錯(cuò)性等優(yōu)勢,在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理方面具有極為廣泛的應(yīng)用場景與市場前景[6]。在大數(shù)據(jù)時(shí)代下借助云計(jì)算與云存儲(chǔ)技術(shù)對(duì)多源、海量、異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析,加快內(nèi)部審計(jì)信息化建設(shè),可以降低復(fù)雜的內(nèi)部審計(jì)工作對(duì)人力成本的消耗,減少企業(yè)對(duì)內(nèi)部審計(jì)工作的人力資源投入,人工干預(yù)的減少也可以提升內(nèi)部審計(jì)工作的效率,降低內(nèi)部審計(jì)工作的出錯(cuò)機(jī)率,提升審計(jì)工作的質(zhì)量與可靠性,規(guī)避選擇錯(cuò)誤、過于滯后或者超前的風(fēng)險(xiǎn),已經(jīng)成為內(nèi)部審計(jì)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)用的核心趨勢。大數(shù)據(jù)為內(nèi)部審計(jì)開展財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)督、預(yù)警、管理等工作帶來了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支撐與技術(shù)支撐,是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一大典型模式。大數(shù)據(jù)時(shí)代下,數(shù)據(jù)獲取渠道與獲取方式逐漸多樣化,與傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理方式不同,互聯(lián)網(wǎng)、尤其是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使得企業(yè)內(nèi)部審計(jì)人員可以在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)上構(gòu)建完善的信息搜集歸納平臺(tái),借助廣大網(wǎng)民的力量搜集相關(guān)數(shù)據(jù),網(wǎng)絡(luò)用戶可以積極參與到信息搜集工作中,為企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理工作提供大量的數(shù)據(jù)源,同時(shí)由于搜集環(huán)境為網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,信息資源的獲取不再局限于實(shí)名制,使得信息資源的真實(shí)性也能得到進(jìn)一步保障,有利于提升企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)督、識(shí)別、預(yù)警的準(zhǔn)確性,對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理具有重要意義。信息搜集歸納平臺(tái)最終目標(biāo)并非是對(duì)數(shù)據(jù)的收集管理,而是通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中化管理之后,在海量數(shù)據(jù)中挖掘更多隱藏的、不為人知的價(jià)值,為企業(yè)管理者提供更為個(gè)性化的決策支持服務(wù)。因此充分調(diào)用大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)對(duì)搜集到的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行過快速計(jì)算與分析,明確企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的指標(biāo)與相應(yīng)變量,并以此為基礎(chǔ)選擇適宜的大數(shù)據(jù)挖掘模型或算法對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)估預(yù)警,為企業(yè)管理人員提供更為優(yōu)質(zhì)化的服務(wù)支撐。

三、結(jié)論

大數(shù)據(jù)技術(shù)具有體量大、數(shù)據(jù)類型多、處理速度快等特征,其核心理念在于從海量數(shù)據(jù)中挖掘出潛在價(jià)值信息,大數(shù)據(jù)下的內(nèi)部審計(jì)工作可以為企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)督、評(píng)估、預(yù)警、控制奠定良好的數(shù)據(jù)支撐與技術(shù)支撐。

參考文獻(xiàn)

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作者:竇瑜雯 單位:河南大學(xué)商學(xué)院