企业审计大数据分析方法及案例

数字化审计思路和做法
数字化审计是指利用计算机技术、大数据技术和人工智能等现代信息技术手段，对企业的财务数据、业务数据和内部控制体系进行全面、深入的分析和评估，以提高审计效率和质量。

数字化审计的思路和做法主要包括以下几个方面：
1. 确立数字化审计目标：明确审计的目的、范围和重点，确保数字化审计与企业战略目标和风险管理需求相一致。

2. 制定数字化审计计划：根据审计目标，制定详细的数字化审计计划，包括审计时间、人员、方法、工具等。

3. 数据采集与整理：收集企业的财务数据、业务数据和内部控制体系数据，进行数据清洗、转换和整合，形成完整的数据集。

4. 数据分析与挖掘：运用数据挖掘、统计分析、趋势分析等方法，对数据集进行深入分析，发现潜在的问题和风险。

5. 风险评估与预警：根据数据分析结果，对企业的风险进行评估和预警，为企业决策提供支持。

6. 生成审计报告：将数字化审计的过程和结果形成审计报告，
提出改进措施和建议，为企业管理层提供参考。

7. 跟踪与持续改进：对数字化审计的结果进行跟踪，确保改进措施得到有效执行，持续优化数字化审计的方法和工具。

在实际操作中，数字化审计的具体做法可能因企业的规模、行业特点和审计需求而有所不同。

但总体而言，数字化审计的核心思路是利用现代信息技术手段，提高审计的效率和质量，为企业创造更大的价值。

医药审计智能化案例
医药审计智能化是指利用人工智能、大数据等技术手段，对医药行业进行审计和监管的过程。

以下是几个医药审计智能化的案例：
1. 智能审核药品注册申请：通过人工智能技术，对药品注册申请材料进行自动审核，判断是否符合相关法规要求，从而提高审批效率。

2. 智能监管药品生产过程：利用物联网技术和传感器设备，实时监测药品生产过程中的各项指标，确保生产过程符合法规要求，提高药品质量。

3. 智能分析药品销售数据：通过大数据技术，分析药品销售数据，了解药品市场需求和销售趋势，为医药企业的营销策略提供数据支持。

4. 智能审核医药企业财务报告：通过人工智能技术，自动审核医药企业财务报告，判断是否存在违规行为或财务风险。

总之，医药审计智能化有助于提高医药行业的监管效率和合规性，促进医药行业的健康发展。

大数据技术在内部审计中的应用分析随着科技的不断进步和社会的不断发展，大数据技术越来越深入人们的生活和工作中。

在企业管理中，大数据技术已经成为公司经营决策的重要基础和支撑。

而在企业内部审计中，大数据技术也逐渐被应用，成为提高内部审计效率和质量的重要手段。

内部审计是企业风险管理和控制体系的核心部分，审计对象涉及企业内部各个环节和业务，审计工作需要对海量数据进行收集、分析和整合。

传统的审计方式已经难以满足大数据时代的审计需求，因此采用大数据技术来辅助内部审计工作具有非常重要的意义。

首先，大数据技术可以实现数据挖掘和异常检测。

内部审计工作通常需要对大量的数据进行分析、筛选、统计和识别，大数据技术可以对数据进行挖掘和分析，通过多维度、多角度的分析方法，可以更加全面、深入地了解审计对象的业务运营状况和风险情况。

同时，大数据技术可以利用各种模型和算法，实现对异常数据的检测，将注意力集中在重要的数据和关键的风险点上，提高审计的准确性和效率。

其次，大数据技术可以实现可视化分析和决策支持。

内部审计对数据的分析与反馈需要及时、全面、直观，如果用传统的方式进行报告和总结，时间成本较高，而且无法实现多维度、动态的数据展示。

大数据技术可以通过可视化分析，将海量数据进行有机整合和图形化展示，基于数据，形成清晰、直观、生动的数据模型和可视化效果，方便审计人员进行理解和把握，并可以为审计决策提供辅助和支持。

最后，大数据技术可以实现自动化和智能化审计。

大数据技术可以结合人工智能技术实现智能化分析和处理，不仅可以提高审计工作的效率和快捷性，减少人力和时间成本，而且可以通过机器学习技术实现自动化的风险识别和发现，对于审计工作更加深入、全面、准确、高效。

自动化审计可以避免数据漏洞和短板，减少错误率，也可以规避人为因素带来的审计风险和法律风险，提升审计工作的公正性、严肃性和科学性。

总之，大数据技术的应用，不仅可以极大地提高内部审计的工作效率和质量，而且可以满足企业内部风险控制和管理的需求，有效地把握风险和机遇，促进企业可持续发展。

大数据审计实施方案一、背景介绍。

随着互联网和信息技术的不断发展，大数据已经成为了企业发展和决策的重要依据。

然而，大数据的快速增长和复杂性也给企业带来了诸多挑战，其中包括数据安全、数据质量、数据隐私等问题。

因此，对大数据进行审计成为了企业管理的重要环节。

二、审计目标。

大数据审计的主要目标是确保数据的完整性、准确性和合规性。

具体包括：1. 确保大数据的采集、存储和处理过程符合相关法律法规和企业内部政策；2. 确保大数据的质量和准确性，避免数据质量问题对决策产生影响；3. 发现和解决数据安全隐患，保护数据的安全和隐私。

三、审计内容。

大数据审计的内容主要包括以下几个方面：1. 数据采集和存储审计，审计数据的来源和采集过程，确保数据来源可靠、采集过程完整和准确；审计数据的存储方式和安全性，确保数据的存储符合相关法律法规和企业内部政策，并且数据不会因为存储问题而丢失或泄露。

2. 数据处理和分析审计，审计数据的处理过程，包括数据清洗、转换、计算等环节，确保数据处理的准确性和合规性；审计数据的分析过程，确保分析结果的准确性和可靠性。

3. 数据安全审计，审计数据的安全性，包括数据的访问权限、数据传输过程中的安全性、数据存储的安全性等方面，确保数据不会因为安全问题而被非法访问或泄露。

4. 数据质量审计，审计数据的质量，包括数据的完整性、一致性、准确性等方面，发现数据质量问题并提出改进措施。

四、审计方法。

大数据审计可以采用多种方法，包括数据抽样、数据分析、系统审计等。

具体可以根据企业的实际情况选择合适的审计方法，确保审计的全面性和有效性。

五、审计工具。

为了更好地开展大数据审计工作，可以借助一些专业的审计工具，如数据挖掘工具、数据分析工具、安全审计工具等。

这些工具可以帮助审计人员更好地发现数据问题，并提供相应的解决方案。

六、审计报告。

完成大数据审计后，需要及时编写审计报告，对审计过程和结果进行总结和分析，并提出改进意见和建议。

大数据背景下企业内部审计研究近年来，大数据技术的快速发展和广泛应用给企业内部审计带来了巨大的机遇和挑战。

企业内部审计是指企业内部独立机构或职能部门对企业内部经营活动的合规性、风险管理和治理效能进行独立、客观和全面的审查和评价。

大数据技术的应用可以使内部审计工作更加高效、准确和有效，提高企业风险管理和治理效能。

本文将探讨大数据背景下企业内部审计的研究现状、应用场景和存在问题，以及未来的发展趋势。

一、研究现状大数据技术的出现为企业内部审计带来了全新的思路和方法，许多学者开始关注企业内部审计与大数据技术的结合。

研究表明，大数据技术在企业内部审计中可以应用于以下几个方面：1.风险评估：企业内部审计需要对企业的内部风险进行评估，而大数据技术可以通过分析数据来识别潜在的风险因素，从而帮助审计人员更加准确地评估风险。

2.内部控制测试：企业内部审计需要对企业的内部控制进行测试，而大数据技术可以帮助审计人员快速、准确地测试内部控制措施的有效性。

二、应用场景大数据技术在企业内部审计中的应用场景主要有以下几个方面：1.财务审计：大数据技术可以应用于财务审计中，通过分析财务数据和相关业务数据，来识别潜在的财务风险和问题。

3.合规审查：大数据技术可以应用于企业的合规审查中，通过对企业的各个业务领域进行分析，来发现可能存在的合规问题。

三、存在问题1.数据的质量：大数据技术需要大量的数据支持，但是企业内部可能存在数据缺失、不准确等问题，这会影响到大数据技术的应用和效果。

2.人才的短缺：大数据技术需要专业的人才来支撑和应用，但是目前专业人才的数量还比较少，在企业内部难以找到合适的人才。

3.隐私保护：大数据技术需要处理大量的个人信息和敏感信息，涉及到隐私保护等问题，需要企业内部制定相应的隐私保护政策和措施。

四、未来发展趋势随着大数据技术的不断发展，企业内部审计也将不断地发展和创新。

未来大数据技术在企业内部审计中的应用将更加广泛，主要表现在以下几个方面：1.智能化：大数据技术将会实现智能化处理和分析，提高企业内部审计的自动化程度和效率。

顺丰内部审计案例分析一､关于快递公司内部审计的背景和意义近年来我国快递业发展迅速,据中商情报网资讯:2017年1——7月,全国邮政行业业务收入(不包括邮政储蓄银行直接营业收入)累计完成3575.7亿元,同比增长23.8%;业务总量累计完成5074.4亿元,同比增长32.7%｡2017年7月,全国快递服务企业业务量完成32亿件,同比增长28.4%;业务收入完成391.7亿元,同比增长25.8%｡由于社会资本的快速注入,外部力量的加持,快递行业的各大快递公司先后相继选择了,上市｡2017年2月24日,作为快递业名声最大的“巨头”顺丰也终于选择了上市A股,公司名由“鼎泰新材”正式改名为“顺丰控股”｡随着我国快递行业的迅速的发展壮大,内部审计制度和流程日趋规范化,其在物流企业财务监督管理中的作用越来越明显｡内部审计在发现企业内部控制漏洞,帮助优化企业内部管理,使企业实现其治理目标和业务目标方面发挥着重要作用｡完善快递公司内部审计制度,对于企业自身做得好,实现内涵式发展,提高物流服务的整体水平,在新环境中提高自身的竞争力具有重要意义｡二､快递公司内部审计常见问题(一)快递公司内部审计人员素质较低目前,我国内审人员基本.上都是传统的财务人员｡然而,审计岗位与传统的对账处理､产品成本会计之间存在一定差异,对审计人员的要求也较高｡审计不是简单的会计工作,而是需要管理､决策和监督都融合在一起的复合型金融人才｡作为一门跨越性的学科,审计对人才的要求相对较高｡中国快递公司工资较低待遇较差,基本不能引进专业审计人才,缺乏优秀而专业的审计人才,人才基础薄弱｡(二)快递公司管理者重视程度不足我国的快递企业大多是民营企业,内部审计这一项工作更是没有真正的展开起来,管理水平存在较大差距和漏洞｡企业管理者认为设立内部审计部门会增加成本,所以一旦财务方面出现大的漏洞或经营方面出现大的风险的时候,管理者没有任何的应对准备,事态严重可能让企业走向灭亡｡(三)快递公司内部审计功能偏向性较大现代快递公司的发展时间短不成熟,其内部审计制度的建立如大多数民营企业一样还不够完善｡建立起来的内部审计制度功能偏向性大,依旧仅着重于传统财务审计｡由于快递行业的每一笔订单都和公司的质量与发展紧紧相关联,因此内部审计制度中需要含有对公司每一笔订单的下落,运作过程等具体基层行为的监督与审查｡三､快递公司内部审计问题的对策建议(一)加强审计员工1.对员工审计素质加强培养｡快递行业发展迅速,但是内部审计人员却严重短缺,快递公司内部审计人员多由财务部人员兼管｡这里就会有一个问题,传统的财务审计是不会对经营和运营一块审计的｡并且,因为快递公司对于公司内部审计人员的自身素质提高没有重视,导致审计人员的技能与专业结构跟不上公司和社会的发展要求｡2.定期对审计员工进行专业培训｡由于快递公司自身的特殊性(营业网点多,从业人员的量大以及流动性大),因此公司需要大量的审计方面的专业人员｡公司定期对内部审计人员进行培训,这不仅可以缓解急需专业审计技术人员的燃眉之急,还可以有时间培养更多的专业审计人员,有助于公司的发展｡(二)完善审计部门1.完善的内部审计制度｡刚建立内部审计制度时,可以先设立一个领导小组,或者由其他部门如财务部门､销售部门等部门的主管组成一个审计委员会,这样能对内部审计工作进行统筹安排,同时还能兼顾到公司的正常运转,利于内部审计工作的推进｡在公司事务较为繁杂时,可以将部分内部审计工作交给有资格资质的会计事务所,这样做可以提高内部审计工作的质量与效率,还可以减少其他因素的影响,使审计结果更加的公正客观可靠｡2.改进内部审计方式方法｡应加强审计技术和现代信息化建设｡在互联网时代,各种新技术､新产业､新应用层出不穷,快递公司信息化程度也在不断提升｡快递公司应该跟上发展的需要,需要对传统的审计方式进行更新,创新,去建立公司自身现代化的数据平台,审计平台,优化内部审计系统,能够及时地发现问题,加强提高审计部门的审计能力和技术水平｡接轨大数据时代和云环境｡(三)提高管理层对内部审计制度的重视提高管理层对内部审计制度的重视程度,公司的发展才能更加壮大｡要努力争取管理层从被动接受到主动关注审计工作的进行,同时对企业管理层灌输内部审计的重要性,这样内部审计人员的地位才能得到提升｡许多快递公司刚上市,面临着新环境､新风险,更应当提高公司对内部审计的重视程度,尤其是管理层,这样才更有利于快递公司今后积极发展｡。

大数据分析技术在审计中的应用探讨随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。

大数据的应用范围广泛，从商业到医疗，从教育到政府，都可以看到它的身影。

在这其中，审计领域也逐渐开始运用大数据分析技术，以提高审计效率和准确性。

本文将探讨大数据分析技术在审计中的应用，并分析其优势和挑战。

首先，大数据分析技术在审计中的应用可以帮助审计师更快速、准确地找到异常情况。

传统审计方法依赖于样本抽查和人工分析，容易忽略大量的数据信息。

而大数据分析技术可以快速处理大量数据，通过算法和模型识别出潜在的风险和异常情况。

例如，在财务审计中，大数据分析技术可以通过对大量交易数据进行挖掘，找出异常交易和虚假账目，从而提高审计的准确性和全面性。

其次，大数据分析技术还可以帮助审计师进行数据关联和关系分析。

审计过程中，审计师需要对各种数据进行关联和比对，以找出潜在的问题和风险。

传统的数据关联方法往往需要耗费大量的时间和人力，而大数据分析技术可以通过算法和模型实现自动化的数据关联和关系分析。

例如，在供应链审计中，大数据分析技术可以对供应商的交易数据进行关联分析，找出与企业关联度高的供应商，从而帮助审计师发现可能存在的关联交易和不当行为。

此外，大数据分析技术还可以帮助审计师进行预测和模拟分析。

审计不仅仅是对过去的数据进行分析，更需要对未来的风险和问题进行预测和评估。

大数据分析技术可以通过对历史数据的分析和建模，预测未来的风险和问题。

例如，在内部控制审计中，大数据分析技术可以通过对历史交易数据的模拟分析，预测未来可能存在的内部控制风险和漏洞，从而帮助企业及时采取措施进行风险防范和改进。

然而，大数据分析技术在审计中的应用也面临一些挑战。

首先是数据隐私和安全问题。

大数据分析需要处理大量的敏感数据，如个人隐私、商业机密等。

如何保护这些数据的安全，防止数据泄露和滥用，是一个亟待解决的问题。

其次是技术和人才的挑战。

大数据分析技术需要专业的技术和人才支持，而目前市场上对于大数据分析技术的人才供应仍然不足，技术的更新和迭代也较为频繁。

摘要近几年来，电商产业的发展已经逐渐壮大，电商技术得到了广泛的应用。

与以往的电商相比，当前电商审计组织的要素正在发生变化，审计事件的风险更加复杂。

在进行审计时要注意这些变化，以便在完整及时的响应中识别相关的风险因素。

因此，在实践中，重要的是检查风险，监控电商运营商以及风险管理的原因和方法。

本文以阿里巴巴集团电商公司，作为对运营商监控和审计风险详细研究的一个例子。

此次研究采用了文献综述法、案例分析法、问卷调查法以及定性分析法相结合的方法，把案例作为依据，来更直接地揭示电商企业所面临的审计风险和形成原因，之后采取相应的防范措施。

阿里巴巴集团的电商业务近年来发展迅速。

在电商环境下审计范围的大小、审计证据的查找等方面可能与传统的审计有显著的差别，审计风险的大小以及识别、评估和应对该风险的程序也必然有所不同。

因此，审计理论的完善也需要电商审计的补充和注入，从而达到完善和补充审计理论的目的。

会计师事务所把审计风险降低至可以接受的低水平，促进审计业务的健康发展。

在电商环境下对审计风险的研究，有助于注册会计师在审计时能更好的识别、评估和应对审计风险，从而有助于降低审计风险，增加审计工作的质量。

对电商审计风险的研究，有助于注册会计师对风险的识别、评估，可以在保证质量的前提下，提高审计的效率、降低审计成本。

这对电商审计风险的防范具有一定的现实意义。

本文在现实与理论相结合的基础上，研究了电商公司阿里巴巴的风险因素和对策，希望能为实施提供更好的指导。

关键词：电商；审计；风险应对AbstractIn recent years, the development of the e-commerce industry has advanced by leaps and bounds, e-commerce technology has been widely used, and the scope of e-commerce is slowly expanding. Compared with the previous e-commerce, the elements of the current e-commerce enterprise audit have changed, and the resulting audit risk is more complicated. Pay attention to these changes when doing audit-related work to fully identify relevant risk factors and respond in a timely manner. Therefore, there is a certain realistic demand for the research on the audit risk of e-commerce enterprises and the investigation of the causes and countermeasures of audit risks. This paper takes Alibaba Group, a leading e-commerce company in China, as a case study object, and conducts an in-depth study on the audit risks and countermeasures of e-commerce companies in China.The research uses the literature review method, case analysis method, questionnaire survey method and the research method combined with qualitative analysis method. Based on the case, it can more directly show the audit risk and cause of the e-commerce enterprise.Alibaba Group's e-commerce business has developed rapidly in recent years. It can be seen from everyday life. The e-commerce business has formed a huge Ali ecosystem, involving data integration of various e-commerce business links. Analysis and risk response, the research of audit risk has certain comprehensiveness and representativeness compared with the audit analysis of the whole e-commerce industry. In addition, the e-commerce platform can promote business development without geographical restrictions. This is the new performance growth point of the future e-commerce industry. This is also the forward-looking nature of Ali research. Both reporting data and audit risk disclosure have high research value. Based on the analysis of the characteristics of e-commerce enterprises, the impact of e-commerce environment on auditing and the impact of e-commerce on audit risk,paper discusses the causes of audit risk of e-commerce enterprises and gives a certain basis. Countermeasures. Based on the combination of reality and reality, this paper studies the risk factors and countermeasures of e-commerce enterprises, hoping to provide better guidance for practice.In short, the research on audit risk of e-commerce enterprises is still relatively small, the relevant systems are still not perfect, and the actual relevant guidance is lacking. Therefore, this paper adopts the research method of e-commerce audit risk theory and case, practice and theory. In terms of aspect, the control of e-commerce audit risk has certain guiding significance.Key words:e-commerce; audit; risk response目录引论 (1)一、电商企业审计风险概述 (1)（一）审计风险的概念 (1)（二）电商企业审计风险特点 (2)（三）电商对审计风险的影响 (2)二、电商企业审计风险成因分析 (3)（一）电商运营环境缺乏 (3)（二）电商相关法律法规和审计准则不尽完善 (4)（三）电商环境下企业的内部控制薄弱 (4)（四）电子支付或签名等新的电商内容的审计难度大 (5)三、电商企业审计风险案例分析 (5)（一）阿里巴巴整体概述 (5)（二）阿里巴巴问卷调查分析 (6)（三）阿里巴巴审计风险的产生成因 (9)四、电商企业审计风险应对措施 (10)（一）完善我国电商运营环境 (10)（二）完善电商的法律法规和审计准则 (10)（三）完善社会信用体系和维护网络安全 (10)（四）鼓励企业建立完善的电商内部控制制度 (11)（五）加强对电商新内容的重点审计 (11)结语 (12)参考文献 (13)致谢 (14)附录引论目前，中国的电商公司检验标准仍不完善，控制风险管理尚不成熟。

大数据技术在内部审计中的应用分析随着市场和企业竞争的加剧，现在的企业已经越来越重视内部审计的重要性。

内部审计是对企业内部运作的一种独立、客观的审计工作，它可以有效发现企业内部的风险，提升企业的管理水平，帮助企业规范运营管理。

随着大数据技术的普及应用，内部审计中的大数据技术应用也越来越广泛。

本文将针对大数据技术在内部审计中的应用进行分析。

1. 整合企业数据内部审计的一个基本任务是通过收集、整理和分析企业数据来检查内部的各种问题。

大数据技术在这个过程中可以扮演一个极其重要的角色，通过使用大数据技术和工具将企业数据集成在一起，使得企业内部的各类数据可以在同一个平台中进行管理。

这样，企业可以实现更加全面的数据分析和洞察，从而更好地发现各种潜在的风险和问题。

2. 进行数据挖掘和分析内部审计需要大量的数据分析工作，因此，大数据技术在这里有着非常重要的作用。

通过使用大数据工具和技术挖掘企业内部的数据，可以更好地发现数据中存在的异常或者规则违背现象。

例如，企业可以利用大数据分析工具分析员工的操作记录，分析员工日常的操作行为，从而发现员工操纵数据、资产盗窃等情况，为内部审计提供了有效的数据支撑。

3. 建立数据模型在内部审计中，建立数据模型是非常重要的环节，因为只有建立了完整的数据模型，才能更好地进行数据分析和决策。

大数据技术可以帮助企业建立更加全面的数据模型，从而更好地理解企业的业务过程和流程。

另外，通过利用机器学习等大数据技术手段，可以有效地识别出潜在的漏洞和管理问题，提升业务流程的透明度和规范性。

4. 建立实时监控机制在内部审计中，实时监控机制的建立是非常关键的一步，因为只有通过实时监控机制，企业才能做到及时了解业务过程中的任何异常情况。

大数据技术可以帮助企业在建立实时监控机制方面取得很大的突破，例如，企业可以利用大数据技术来分析业务流程、交易记录、支付信息等数据，从而及时发现任何有可能导致风险的行为。

二、面临的挑战1. 数据处理质量内部审计中面临的一个挑战是数据处理质量，因为企业中所涉及的数据量非常庞大，数据质量的要求也非常高。

大数据技术在企业内部审计中的应用策略大数据技术在企业内部审计中可以提高审计效率和准确性，有效帮助企业降低风险和成本。

以下是大数据技术在企业内部审计中的应用策略的详细内容：
1. 数据采集：利用大数据技术，可以将企业内部各个系统、流程产生的海量数据进行采集、加工和整理。

这样，审计人员可以通过数据挖掘和分析，深入了解企业内部运营的规律和异常情况，并对可能存在的问题进行预判。

2. 数据分析：利用大数据技术，可以对企业内部数据进行多维度分析，如时序分析、关联分析、统计分析等，从而发现潜藏的风险和问题。

例如，通过对账单金额的时序分析，可以发现持续高额的异常消费情况；通过对采购订单的关联分析，可以发现存在的虚假采购情况。

3. 建立模型：依据公司内部的体制和经验，建立相应的模型和算法，实现对关键节点的监测和预警。

例如，通过建立供应商管理模型，实现对供应商关系的管理和风险控制。

4. 机器学习：利用机器学习等人工智能技术，进行自动化审计和异常检测。

通过对海量数据的训练，让机器具备识别异常和异常行为模式的能力，提高审计效率和准确性。

5. 数据可视化：采用数据可视化工具，将企业内部数据呈现出来，使得审计人员可以直观地看到数据之间的关系和趋势。

这样，审计人员可以更加深入地了解企业内部运营情况，同时也可以更加精准地发现潜在问题。

综上所述，大数据技术在企业内部审计中的应用策略应该是多方面的，包括数据采集、数据分析、建立模型、机器学习和数据可视化等。

只有综合利用多种方法，才能更好地发现企业内部存在的问题和风险，并及时采取相应的措施进行管理和控制。

科技进步1研究背景与意义在当前的信息化浪潮中，众多行业正在积极推进技术升级，信息技术的快速发展已成为不可逆转的趋势。

随着被审计单位从传统的纸质记录方式转向电子化管理，电子数据的数量正在以前所未有的速度增长，这对传统审计方法和工具提出了新的挑战。

本文探讨如何通过大数据审计技术在房产租赁业务中达到审计目标。

经营性房产是企业重要的资源，是许多企业的关键资产，为其带来了持续稳定的现金流。

然而，经营性房产领域长期存在的粗放的经营管理模式、缺乏规范的管理体系和较高的腐败风险，均严重阻碍了这些资产的保值和增值。

因此，如何有效管理和监控经营性房产，防止资产流失，一直是内审和独立第三方审计机构面临的一大挑战。

本文通过分析N 单位经营性房产的专项审计案例，探讨基于Python 的大数据审计技术在经营性房产业务专项审计中的应用。

这些技术工具能够帮助审计人员更有效且更准确地分析数据间的关联，识别异常情况，从而提高审计效率，防止租赁资产的流失，确保资产的有效管理和增值[1]。

2大数据审计转型的动因为适应大数据对审计领域的影响，同时，提高审计效率和审计质量，很多会计师事务所正在积极转向大数据审计的战略发展。

这主要是基于以下4个动因：①环境动因。

目前，企业逐渐采用ERP 系统，实现财务管理的信息化。

物联网、云计算、大数据、区块链和人工智能等技术的发展，进一步加深了企业信息化应用，促进了财务业务与这些技术的深度融合，实现了大量数据的自动化采集与整合[2]。

②审计质量动因。

目前，监管单位对审计质量的要求越来越高，审计程序与审计证据的质量越来越受到关注。

通过大数据审计，审计工作可以更加详细、全面，从而提高数据分析的全面性、审计判断的准确性、审计程序的效率，使审计结果更加直观，审计证据质量更高。

③市场动因。

市场需求的不断扩大和对提高盈利能力的追求是促使审计机构向大数据审计转型的外部动因。

④战略动因。

面对大数据时代的竞争变化，审计行业的战略调整也是促进大数据审计转型的关键因素。

大数据技术在财务报表审计分析程序中的应用近年来我国大数据技术发展速度较快，传统审计分析程序已无法满足新时期财务报表审计需求，需要积极运用大数据技术开展财务报表审计分析程序。

为了切实发挥出大数据技术在财务报表审计分析程序中的应用价值，相关单位应结合实际情况探寻合理的大数据技术应用策略，提升审计分析的效率和质量。

在市场经济背景下，分析程序是现代风险导向审计中的主要审计程序。

然而传统的审计分析程序存在一些问题，无法有效发挥出分析程序的应用价值。

大数据技术中的数据获取、数据预处理、数据存储和数据分析等就可以有效改善传统的审计分析程序缺陷。

但是目前部分单位在财务报表审计分析程序中应用大数据技术时，却受到某些因素影响，导致大数据技术在分析程序中的应用效果较差，需要有关单位立足现实状况设计科学的解决对策，切实提高财务报表审计分析程序的工作效率。

一、大数据、大数据技术、财务报表和审计分析程序概述大数据被用来处理传统软硬件和IT技术无法处理的海量数据信息，这些数据信息具有爆炸式增长特征。

审计分析领域认为，大数据具有数量大、类型多、速度快和价值低的特点，其中数量大是指大数据体量高于TB和PB；类型多是指大数据包含结构化、半结构化和非结构化数据。

半结构化数据包括html、JSON 和XML等形式；非结构化数据包括文本、音频和视频等类型；速度快是指数据信息的生成、传播和记录等速度非常快，甚至可以达到实时传送；价值低是指在海量数据信息中价值密度较低。

大数据技术是指大数据的应用技术。

在大数据基础上研究如何将海量数据系统、快速且低成本地加工、分析和提取出来。

大数据技术包含数据处理技术、数据分析技术和可视化技术。

财务报表是预算单位在一定时期资金和经济利润的会计报表。

我国财务报表的类型、格式和编报要求都是由会计制度制定的，要求企业定期编报。

财务报表是财务报告的重要组成部分。

国有工业企业在报告期末应按照会计制度要求分别编制资金平衡表、专用基金和专用拨款表，基建借款和专项借款等资金报表，以及利润表和产品销售利润明细表等利润报表；国营商业企业要报送资金平衡表、经营情况表和专用资金表等。

大数据背景下审计工作创新分析随着大数据时代的到来，审计工作也面临了一系列的挑战和机遇。

传统的审计方式已经无法满足大数据背景下的审计需求，因此需要创新审计工作方式，以适应大数据时代的发展。

1.技术创新。

大数据技术的发展为审计工作提供了更加高效和精确的方法。

通过应用大数据分析技术，审计人员可以更快速地收集和分析庞大的数据量，发现其中的异常和风险。

人工智能和机器学习等技术的应用，可以实现对大规模数据的智能分析和识别，提高审计的准确性和效率。

2.数据挖掘和预测分析。

大数据背景下的审计工作可以通过数据挖掘和预测分析来发现潜在的风险和机会。

利用数据挖掘技术，审计人员可以从大量数据中挖掘出重要的信息和模式，对企业的运营状况进行评估和分析。

通过预测分析，审计人员可以预测未来的业务趋势和风险，并采取相应的措施来应对。

3.智能化审计系统。

大数据背景下的审计工作需要建立智能化审计系统，实现对审计过程的自动化和智能化。

智能化审计系统可以通过数据接口和数据库连接，实现对各类系统数据的实时获取和分析，为审计人员提供实时的数据支持和决策依据。

通过引入自动化工具和算法，审计工作可以实现智能的常规化和自动化处理，提高审计的效率和准确性。

4.风险监测和警报机制。

大数据背景下的审计工作需要建立风险监测和警报机制，及时发现和响应潜在的风险。

通过建立风险指标和模型，审计人员可以实时监测企业的风险状况，并通过警报机制及时发出警报。

通过与企业管理层进行沟通和合作，审计人员可以分析和评估企业的风险管理机制，提出相应的改进措施。

5.数据安全和隐私保护。

大数据背景下的审计工作需要重视数据的安全和隐私保护。

在进行审计工作时，审计人员应严格按照相关的法律法规和监管要求，确保数据的安全和隐私。

审计人员可以利用加密和脱敏技术等手段，对敏感数据进行保护和处理。

大数据背景下的审计工作需要创新审计方式和方法，以适应大数据时代的发展。

通过技术创新、数据挖掘和预测分析、智能化审计系统、风险监测和警报机制以及数据安全和隐私保护，可以提高审计工作的效率和准确性，为企业的运营和管理提供更加精准和有价值的信息。