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[调研报告] 充分利用大数据强化教育系统内审监管的有效路径

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发表于 2020-1-10 23:11:54 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
                                         充分利用大数据强化教育系统内审监管的有效路径

胡泽君审计长指出:“要充分认识加强信息化建设对新时代审计事业发展的重要性和紧迫性。加强信息化建设是审计实践探索的成功经验,是适应时代发展的必然选择,是实现审计全覆盖的必由之路”。可以说,科技革命时代大数据审计已成为内部审计发展的大趋势。

近年来,XX市审计局坚持审计全覆盖的大局思维,不断加强大数据审计方法的学习及探索,已初步建立大数据审计数据库,同时积极加强与本级各内审部门的沟通和交流,主动推介优秀的大数据审计方法,大力促进内审工作的监督合力。在对各学校负责人经济责任审计和财政收支审计中,针对学前教育资助、普通高中家庭经济困难学生免学杂费、中等职业学校国家助学金等专项资金管理上,运用大数据审计方法来提高内审工作效率,充分发挥大数据审计的高效性、准确性、完整性、不可替代性等重要特性方面,配合该单位内审部门展开了积极的探索。

一、大数据在教育内审工作中的重要作用:

一是大数据审计有利于全面提高内审工作效率。教育部门属于大型行政事业单位,内部审计机构的人员编制较少,技术设备不够先进,这是一直以来是制约内部审计发展的重要因素。内审组织必须创新审计思路,谋求通过改进审计技术手段,提高审计工作效率,利用大数据系统开展内部审计,才能较好地弥补内审机构人力、物力与财力不足的问题。

二是大数据审计有利于内审人员复合型能力培养。就目前的状况而言,虽然大数据审计工作已经开展起来,但是许多内审人员对大数据等技术了解的很少,所以在日常的审计过程中,依旧习惯于用传统的审计方法,对于大数据的使用效率并不高,认为不用大数据审计依然可以找到审计证据。因此,大数据审计离不开具有较高知识水平与专业技能的复合型人才队伍,内审人员应从思想上发生根本性的转变,认识到大数据审计在审计未来发展中的重要性。

三是大数据审计有利于防范内审风险。传统的内审方式通常是针对财务报表和纸质审批文件等,采用阶段性或者周期性所进行的事后审计。而这种事后审计往往具有很强的滞后性,不能为部门决策者提供及时、有效的审计信息。作为大型部门的决策者,不仅希望获知报表等相关数据,更加希望获得与决策有关的时效性较高的重要数据,而不是滞后于业务管理的会计信息。随着大数据的到来,内审人员也逐渐意识到传统的审计方式存在其自身固有的局限性,因此,内审人员转变审计方式迫在眉睫,即由阶段性审计向连续性审计转变,降低了内审人员的错误和风险。

二、大数据在教育内审工作中所适用的方法:

一是加大培训力度,提升内审队伍能力。建设既熟悉审计业务,又掌握计算机技能的内审队伍,是发展计算机审计工作的基本前提。在当前条件下,必须立足内审队伍人力资源,突出重点,加大培训力度,全面提高内审人员的计算机应用能力,解决制约计算机审计工作发展的瓶颈问题。一要突出重点培训内容,教育部门学生资助资金相关数据的特性是涉及学生人数相当多,重复数据、冗余数据、遗漏信息等时刻制约着内审人员,因此培训的重点首先应放在如何利用简单的大数据分析工具来达到审计目的;二要突出重点培训对象。选择有一定计算机操作技能、知识基础的内审人员,重点培训其计算机应用水平和能力,特别是多种数据工具的应用知识。要着力培养几名熟悉各种数据库知识和操作技能的内审业务骨干,以解决计算机审计过程中数据采集、数据分析关键环节中的技术难点。

二是基础数据先入手,全面完整不遗漏。XX市教育主管部门下辖上百个义教学校、普通高中和中职学校,还有领取财政补贴的私立学校,涉及到的资助类学生总和每年达几万人。教育主管机关内审机构由于人力物力的制约,无法实现内审工作全覆盖。因此,如果内审人员监督技术技能还停留在过去的手工核查、逐条校对的基础上,一个年度内不可能完成所有教育资助类资金的全面审计,审计覆盖率相当低。如果内审组织使用大数据审计,由下属被审单位积极报备学生信息和财务数据,充分做到数据全面完整,再由内审专业人员进行全面的大数据审计,可以大大提高内部审计工作效率,节约现场审计实施时间,从而实现全面提升内部审计覆盖率。

基础数据可以分为数据的线上化、数据的可采集以及数据的可用三方面。
(1)数据线上化。大数据审计最重要的基础就是数据的线上化,如果数据没有线上化就无法通过计算机做大量、全量的数据分析。近些年来,大部分学校都在做数据线上化的工作,比如各学校财务软件、后勤食堂管理系统(一卡通、金龙卡)和学生资助系统等。但各个系统之间都是相互独立的,而大数据审计的优势之一便是即便不同系统的数据无法互通,仍可采通过集数据进行关联性分析,快速准确的发现数据的异常。
(2)数据可采集。只有数据线上化是不够的,不同系统后台数据的形式是各不相同的。我们不能在系统后台中直接做数据分析,而是需要将系统后台的数据采集到本机,转化成我们需要的格式进行分析。这就需要保证数据是可以采集的。首先要获取各系统数据库的访问权限,在系统的数据库中通过使用编写结构化语言脚本的方式来获取我们需要的数据。

(3)数据可用。有些系统由于未做输入限制或输入校验,导致我们在数据的采集过程中会得到一些无效数据(如:借方金额的字段中包合:字母、符号、空值等对我们分析造成影响的数据)。对于这些无效的、缺失的数据,进行适当的剔除,以及统一格式不ー致数据的整个过程,可以统称为数据清洗(Data Cleaning)。数据清洗后便得到了数据分析的基础数据。

三是内审人员便可以对海量的财务、业务数据进行数据分析。大数据审计方法从宏观角度可以分为“事中控制:规则模型监控”和“事后审查:数据分析”两个部分。

(1)事中控制:规则模型监控。是以建立、运行规则建模的方式达到监控异常数据,将尚未发生或发生中的风险进行控制的目的。规则模型建立的素材来源一般是既往发生过的内审问题事件、外部单位及监管部门公开批露的财务问题,同时也可以是内审人员日常工作中发现的内审风险管控事件。



(2)事后审查:是在审计项目中,针对有的数据,使用数据分析的方法找出异常数据,进而确认问题的一种方法。与传统的抽样审计方法相比,大数据审计通常使用的是全量分析的方式,更加关注数据之间的整体性与关联性,而不局限于某个个体的单独特性。数据分析的方法有很多,这里举一个视图法的例子:为了更直观的发现问题,通常使用一些可视化的工具图表,例如Tableau的软件处理数据的能力强,能分析实际存在的任何结构化数据,生成直观的图表与报告。以分析财务明细账的费用科目操作为例,可以将科目名称、期间、经办人、报销次数、报销金额、成本中心等元素“拖拽”到横纵轴上,并以柱状图、线性图、散点图、面积图等多种图案相结合的方式进行展示。使分析人员能够很直观的观察到哪些数据的报销次数较高、报销金额较大,哪些报销人报销次均费用较高、报销期间较为集中等,以不同方向发现数据异常。

四是开拓内审思维、创新内审工作模式。大数据审计所使用的数据工具和数据分析方式方法也不能单单局限于SQL server和Oracle等具有大型数据分析能力的数据库工具上。在平常的内审工作中面对复杂繁多的数据表,所要得到的分析结果其实比较单一,但是将这些数据表整理到数据库中再来编写语句分析出结果;会感觉费时费力。因此,拥有一定计算机能力的内审人员应开拓工作思维,主动学习能快速分析数据表的独特内审方法,例如结合VBA数据工具来扩展office软件的应用程序功能,利用VBA来将复杂繁多的Excel表首先整理完整,实现复杂逻辑的快速统计,以求达到简单高效准确的审计效果。

三、大数据在教育内审中所能产生的成效:

一是能充分体现数据的高效性,大数据审计能大大提高内部审计工作的效率,促进内审工作深入发展,能够快速地发现问题,完成审计任务。

二是基本实现数据的准确性、完整性,大数据审计能全面检查财务数据的准确性与完整性。利用大数据审计方法能有效地对海量的复杂数据进行全面、系统、完整地分析,实现财务数据与业务数据检查全覆盖,让审计数据检查不留死角。

三是体现内审工作的不可替代性,大大缩小了审计测试实质性风险,具有传统手工审计手段的不可替代性功能。内审人员利用计算机语言将以往不能关联桥接的多种类的零散数据进行有效的汇总分析、数据字段的比对分析,以及相关数据之间的关联分析,比手工查账方式有着无可比拟的先进性与优越性;同时可以对大数据进行全面系统地测试,让隐蔽性的问题较充分地暴露在内审人员面前,大大降低了内部审计的测试风险。

随着审计监督全覆盖力度的加强,传统内审方法显示出其效率低、范围狭小等缺点,已不能满足内审工作的要求。面对新形势和内审工作发展的差距,必须迎难而上,正视各种困难和问题,充分利用和发掘现有资源,千方百计推动计算机内审工作快速发展,跟上计算机内审工作前进的步伐,从人才培养和设施建设入手推进信息化建设,满足内审事业发展的现实需求。因此,努力开展大数据方法是内审工作发展的必由之路。



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