实现数据驱动型审计的五个关键.docx
实现数据驱动型审计的五个关键越来越多的审计部门都在建立和升级审计信息化平台。在审计信息化建设方面，大型金融企业的审计部门走在前列，尤其是大型银行的审计部门。然而，审计信息化建设只是手段，信息化建设的目标是实现数据驱动型审计或数字化审计。有些审计部门，虽然每年都在信息化建设方面有所投入，但是仍然进展缓慢，甚至原地踏步。其中的原因之一，就是没有认识到实现数据驱动型审计的五个关键问题。一、良好的数据治理环境是数据驱动型审计的前提数据质量是开展数据分析、大数据分析的基本保证。而数据质量又取决于审计部门所在组织的数据治理环境。不少的企业，不同的业务模块有不同的信息系统，同样的业务，有不同的统计口径。即使审计信息平台与企业的各个信息系统都有接口，但是不同的统计口径和无法保证的数据质量，不仅加大了审计数据分析工作的难度，还可能分析出错误的结果。审计部门无法对企业的数据治理环境产生决定性的影响，但可以通过一些策略降低数据质量差的影响，例如增加一些数据清洗的措施.分模块进行数据分析等。二、完整的信息平台架构是数据驱动型审计的基础无论审计部门在信息平台建设上的投入有多少，都不可能一步到位、一劳永逸，需要不断地完善和升级审计信息化平台。数据驱动型审计是需要通过信息化平台来实现。建立审计信息化平台要有前瞻性的规划。即便是资源有限，审计部门也要借鉴行业内外先进经验和实务，搭这起较为完整和可扩展性的信息平台架构。完整的信息平台架构也意味着信息平台相对稳定，审计部门不必通过关闭一个旧系统，再重现建设一个新的系统来代替。在完整的信息平台上，可以增加审计信息处理模块，还可以不断迭代升级相应的模块。审计作业系统、审计分析系统、审计管理系统往往构成了审计信息平台的基础架构模块。三、科学的审计方法体系是数据驱动型审计的核心无论有多么先进的审计信息平台，如果没有科学的审计方法体系,数据驱动型审计就不能更好地创造价值。审计信息平台只是实现目标的工具，而审计方法体系才能够驾驭信息平台，发挥信息技术的作用。我们不能一边空谈大数据、人工智能、云计算计算，一边停留在较落后的审计方法体系上。审计方法体系包括审计理念、审计定位、审计程序、审计技术、质量控制等。好的方法论和算法才能会让审计信息平台运算出审计视角下的线索和规律。审计部门可以投入几十万、上百万甚至更多资金来建设信息化平台，也可以引进信息技术等方面的人才，但是如果没有科学的审计方法体系，信息平台就不能充分发挥作用，甚至成为某些审计人员口中的“负担”。四、具备数据思维的人员是数据驱动型审计的关键先不谈大数据思维，数据思维就是将经济事项转化为数据来进行思考的认知和分析能力。大数据思维就在数据思维的基础上，把大数据的理念运用到对经济事项规律的分析。有IT技术专业背景的人员，不一定具备数据思维，也不一定具备符合审计要求的数据思维。只有具备数据思维的审计人员，才能更好地利用信息技术来开发审计信息平台，或者才能更充分应用购买的成熟的审计信息系统。要实现审计信息化作业，要通过数据驱动审计的变革和价值创造,首先要让传统的审计人员具备数据思维；其次要培养审计人员的数据分析能力：再次要培养或引进精通信息技术的人才；最后让具备数据思维并掌握一定信息技术的审计人员成为审计检查的主力。五、创新精神和敢于探索是数据驱动型审计的动力严谨和审慎是审计工作应遵循的基本原则。但是现在审计部门面对的是市场竞争下的管理模式和业务政策、流程的变化，这也倒逼审计部门要做出及时的反应。企业组织，乃至外部监管机构也不断地对审计部门提出越来越多地要求。审计部门需要不断地扩展审计广度和深度，深挖控制缺陷，揭示更隙蔽的风险。数据驱动型审计一方面通过收集更全面的经济数据来获得对企业组织整体和局部的深刻了解，另一方面通过先进的分析工具找到审计的方向。如果没有创新精神，审计部门就不会对外部环境的变化有敏锐的觉察和作出及时的应对；如果不敢于探索，审计部门永远都是被动地等待决策层或管理层的要求，而不能先行一步，提前进行思考,总之，也就没有意愿通过数据驱动来对审计理念、方向、方法、作业模式等作出改变。
