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《大数据审计技术》课件——第一章 财政导论

《大数据审计技术》课件——第一章 财政导论

第二节 市场失灵与我国财政转型
一、市场失灵及其表现形式 二、我国财政转型——公共
财政的建立
一、市场失灵及其表现形式
现实的市场经济机制在很多场合不能促使资源 的有效配置，不能实现帕累托最优状态。这种情况 被称之为“市场失灵”。其表现形式（见图1-2）。
图1-2 市场失灵的表现形式
一、市场失灵及其表现形式
1. 通过外部效应知识的学习，国家应当鼓励人 们从事外部经济的行为活动，如为什么国家鼓励社 会各界重视教育事业，对企业赞助教育公益事业在 税收上给予减免等优惠政策。这是因为教育给教育 者（生产者）和受教育者（消费者）带来利益的同 时，给整个社会及其它人也带来好处。如何理解教 育事业的外部经济现象？
第一章 财政导论
一 、财政的概念与特征 二 、市场失灵与我国财政转型 三 、社会公共需要与公共财政职能
（1）识记财政的一般概念和特征； （2）了解市场失灵及其表现形式； （3）理解公共财政和社会公共需要的概念和特征。
（1）知道在市场经济条件下政府公共财政的职能， 并能据此初步评判政府职能转变状况；
（一）公共产品 萨缪尔森把公共产品的概念定义为：“每个人对
这 种产品的消费，都不会导致其他人对消费的减少。” 其 特征（见图1-3）。
图1-3 公共产品特征
共有地的悲剧 加利福尼亚大学生物学家哈丁教授1986年在科学杂 志上曾发表题为《公有地的悲剧》的论文（Science Vol.162 1243〔1968〕）。说的是，在公有的草地上放羊， 放牧人因为增加放养的羊会给他个人带来利益而不断增 加羊的数量，但草地的饲养容量是一定的，当羊的总数 超过整个草地饲养量时，草地最终会荒芜。而之所以出 现这种现象，是因为：对每一个牧羊人来说，增加放养 的羊会给他个人带来利益，而增加羊从而导致过度放牧 的损失，则是由全体放牧人来承担。 这种对公有资源使用“所得归己，所损归公”的状 况，导致了“公有的东西，总不如私有的让人爱惜”的 现象，使对共有资源使用的结局有了悲剧性的一面。同 时也说明在现实生活中，并非所有的公共产品都同时具 有非排他性和非竞争性的特征。

《大数据审计技术》课件——3-1利润表质量分析

《大数据审计技术》课件——3-1利润表质量分析
3、关注研究与开发费用 研究与开发费用直接影响企业的长期经营业绩。 研究与开发费用必须投入，以维持企业竞争优势。
22
二、利润表质量分析重点
（二）利润质量恶化表现
1、企业反常压缩管理成本
2、企业变更会计政策和会计估计
3、应收账款规模的不正常增加
4、企业存货周转过于缓慢
5、应付账款规模的不正常增加
6、企业的业绩过度依赖非主营业务
7、企业计提的各种准备和折旧过低
8、企业有足够的可供分配的利润，但不进行现金股利分配
23
二、利润表质量分析重点 （三）利润表相关数据异常
1、营业收入增幅低于应收账款增幅，且营业收入和净利润与经营性 现金流量相背离 2、营业利润大幅增加的同时，营业成本、销售费用等增幅很小 3、公司应交增值税、税金及附加和所得税费用异常低，与收入和利 润增长幅度不匹配
（三）利润表质量主要影响因素
影响利润质量的因素很多，主要包括： 企业经济环境、适用的税收政策、企业的主营业务、采用 的会计政策、现金流量、资产的质量、偶然的或一次性的经 济事项、财务状况、企业未来的发展规划等。
13
一、利润表质量分析含义与内容
（三）利润表质量主要影响因素
1、变动成本
变动成本率=变动成本÷销售收入×100%
237,080.89 242,659.23 193,425.48
5,221.74 22,356.54 16,930.21 5,044.34
-379.46 6,615.21 357.81 5,877.95 3,752.04
2013
279,562.33 395,797.36 244,093.36
7,136.74 34,592.70 20,455.32 1,361.76 -114,857.50

大数据与审计ppt课件

大数据与审计ppt课件
大图数据算法
图聚类
图分类 /图划分
图模式匹配(子图同构、最 大公共子图…)
13
大数据与传统数据
传统数据
GB/TB级 高质量 干净 强结构化 关系简单
.
传统数据
vs 大数据
大数据
PB级以上 有冗余 非结构化 有缺失 关系复杂
特征 分布式存储 分布式并行计算
当前大数据审计的开展形式
两项工作： ➢ 1、建立标准表
.
18
如何开展大数据审计
➢ 1、转变思路： ➢ 必须彻底改变传统的思维模式，真正树立数据先行的理念，
从原来的经验到账本，变为经验到语句。
➢ 2、树立信心： ➢ 大数据审计针对的是常规数据，采用的常规方法。
➢ 3、学点知识： ➢ 目前只需要掌握SQL查询语言就可以
.
19
开展大数据审计的SQL语言
➢ 1、需要掌握的内容： ➢ 1）查询一张表 select * from 财务数据 ➢ 2）查询两张表 select * from 财务数据 join 业务数据
.
数据的量
在2006年个人PC迈入TB，全球产生数据总量为180EB（0.18ZB） 在2010年时，全球数据总量增加到了1.8ZB 据预计到2020年，全球将总共拥有44ZB的数据量 我国将达到8ZB，占全球总量的18%
.
大数据起源（Big Data）
2008年9月《科学》（Science）杂志发表了一篇文 章“BigData: Science in the Petabyte Era”，从此 “大数据”这个词开始广泛传播
与深度计算 朴素贝叶斯 (Naïve Bayes) 决策树 (Decision Trees) 聚类 (Clustering) 关联规则挖掘

《大数据审计技术》课件——第三章 财政收入

《大数据审计技术》课件——第三章 财政收入
（1）你认为个税费用减除标准上调最大的 受益人群是谁？
（2）根据你所了解的当地人群收入情况， 目前个税费用减除标准是否应该再调整，如何 调整？
二、财政收入的分类
（四）按收入来源的产业部门分类 按财政收入来源的产业部门，将财政收
入划分为来自各国民经济产业部门的收入。 财政收入从国民经济部门角度分析，可分为 来自于工业、农业、交通运输业、建筑业、 商业、服务业、金融业和旅游业等部门的收 入。
（2）能运用所学公共财政理论和财政收入知识，分 析当前我国财政收入合理性问题。
我国近年来财政收入增长迅猛情况
每到一年年初，公众已经习惯国家每年的财政收入增 长保持在双倍于G DP增速的高位。1999年，中国的财政 收入方才突破1万亿大关，2003年和2005年分别突破了2 万亿和3万亿的关口，2007年和2008年连续达到5万亿和 6万亿，2010年为8.3万亿，2011年则又跨越式地突破了 10万亿大关，2012年为11.7万亿，2013年为12.6万亿， 2014年为14.03万亿，稳居世界各国财政收入第二的宝座。 思考：（1）财政收入超常规增长已成为热点话题，请查 阅资料，分析我国近年来财政收入快速增长的原因。
在推进现代企业制度试点的同时，1995年9月， 党的十四届五中全会提出要着眼于搞好整个国有经 济，抓好大的，放活小的，即“抓大放小”。但在 实际的操作过程中，“放小”被简单地认为是“一 卖了之”和“全面退出”，到目前，已经有很多地 方，特别是一些市、县已经几乎没有国有企业了。
第四阶段，2003年以后，股份制成为公有制的主 要实现形式。2003年以后国有企业改革的推进是与 建立和完善新的国有资产管理体制改革分不开的。 党的十六大确立了“建立中央政府和地方政府分别 代表国家履行出资人职责，享有所有者权益，权利、 义务和责任相统一，管资产和管人、管事相结合的 国有资产管理体制。”十六届三中全会进一步指出 “坚持政府公共管理职能和国有资产出资人职能分 开。国有资产管理机构对授权监管的国有资产依法 履行出资人职责，维护所有者权益，维护企业作为 市场主体依法享有的各项权利，督促企业实现国有 资本保值增值，防止国有资产流失。”

大数据银行应用(PPT 45张)

大数据银行应用(PPT 45张)
挑 战
构建银行业 大数据分析 平台
培养银行业 的大数据分 析人才
1
数据挖掘是什么？ 模型+算法 数据挖掘实践分享
2
3
心得与总结
从运筹帷幄到决胜千里…
…… 樯谈羽 橹笑扇 灰间纶 飞 巾 烟 灭 ......
大数据在银行业的应用场景
很多互联网公司愿意将自己定位为数据企业
未来银 行更加 倾向于 数据分 析挖掘
• 数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来 发展和引领行业的机遇。 • 数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提 高客户忠诚度 • “数据的收集能力+数据的分析能力=企 业智 商”
在大数据背景下面临的挑战
大数据时代银行业的应对策略
银行业开始尝试接入和整合外部数据资源
国际同行业 大数据运用的 经验教训
推动大数据应用的策略
建立完善的 大数据工作 管理体系
增强数据 挖掘与分析 运用能力
以大数据技 术促进智慧 银行建设
建立基于 大数据分析 的定价体系
依托大数据 技术提升风 险管理水平
大数据在银行业的应用场景
未来银行业的发展趋势
客户是驱动零售企业生存发展的核心资源
未来银 行业更 加倾向 于零售 营销
• 银行依赖存贷款利差创造利润的盈利方式须调整。 • 零售及中间业务在未来银行经营中会占有越来越 大的比重。 • 大部分客户数据通常是用户在社交网络、移动终 端 设备等媒介留下的海量碎片化数据，收集数据 并对客户的行为属性进行有效的分析，是支撑以 客户为中心发展模式的重要手段。 • 构建以客户为中心的精确的银行运营全景视图就 显得尤为重要。
大数据应用
主要内容
大数据在银行业的应用场景 未来银行业的发展趋势

银行大数据审计PPT

银行大数据审计PPT

1.各商业银行大数据发展模式
建设银行上线“善融商务”，该平台涵盖商品批发、商品零售、房屋交易等领域，为客户提供信息发布、交易撮合、社区服务、在线财务管理、在线客服等配套服务。
◆建设银行电子商务平台
（二）商业银行大数据应用场景分析
三、商业银行大数据应用场景
02
中信银行信用卡的实时营销
中信银行信用卡中心上线了数据仓库，是中国银行业首个数据仓库系统。实现了近似实时的商业智能秒级营销。
2.模型体系
四、大数据在内部审计的应用
01
【模型体系一】基于数据分析与挖掘的财务管理审计
02
【模型体系二】基于数据分析与挖掘的负债业务审计
03
【模型体系三】基于数据分析与挖掘的信贷业务审计
四、大数据在内部审计的应用
3.审计案例——数据分析在内部审计咨询活动中的实践
基于数据分析与挖掘的经营效益审计 以价值的形成过程为主线，采用价值树的分析方法，建立一套系统的绩效评价指标体系和系统化、规范化的方法，从外部环境和内部因素两个方面对影响经营效益的关键业绩指标和关键因素进行多层次、多维度的数据挖掘分析，全面评价经营机构的盈利能力及其影响因素，并提出审计建议。
四、大数据在内部审计的应用
跟进业务发展与系统建设
信息化审计建设是“牵一发辄动全身”的系统工程，需要在顶层设计上进行整体规划，有步骤地推进从信息产生人手．实现信息的充分了解和全面获取。认知数据加工数据动态管理数据
四、大数据在内部审计的应用
搭建审计应用平台在数据平台基础上，打造内审专属的自动化持续监测平台、智能化数据分析平台，为实现持续性审计、数据分析与挖掘等核心功能提供技术工具和系统支持。
1.典型应用
【案例一】供应链金融业务

《大数据审计技术》课件——6-1财务分析评价基准

《大数据审计技术》课件——6-1财务分析评价基准

历史 标准
缺点
（1）往往比较保守。 （2）适用范围较窄。
10
中华工商上市公.流动比率 2.速动比率 3.经营现金流比率 4.存货周转率 5.应收账款周转率 6.总资产周转率 7.资产负债率% 8.已获利息倍数 9.毛利率% 10.净利率% 11.总资产报酬率% 12.净资产收益率% 13.投入资本回报率% 14.营业收入现金含量比 15.营业收入增长率% 16.净资产收益率增长率%
分子 分母
资产负债表 存量
利 润 表 流量
注意：采用资产负债表期初、期末余额的平均值作为某一比 率的分母，可以更好地反映公司的整体情况。
5
任务一 财务分析评价基准
“小马过河”
财务分析标准
历史标准 行业标准 经验标准 目标标准
一、历史标准
历史标准： 以企业过去某一时间的实际业绩为标准。 如：历史平均值、历史同期实际值、历史最佳值等 实践中，以企业上年实际业绩作为标准的方式被普遍运用。
综合
1农林牧渔（共计63家） 2采掘（共计54家）
均值 （70%）
中位数 均值（70%） 中位数
均值 （70%）
中位数
1.70 1.17 0.03 2.15 5.28 0.29 46.94 4.46 23.43 6.53 2.58 3.38 2.20 2.42 8.45 -5.13
1.54 1.02 0.02 1.86 3.71 0.27 47.16 3.39 22.01 5.64 2.48 3.24 2.00 2.62 7.75 -3.43
2015/12/31
-6.73 20.93 46.4 16.69
2014/12/31
18.71 67.51 3.38 -17.26

数据库审计详解PPT课件pptx

数据库审计详解PPT课件pptx
该法规定了网络运营者应当采取技术措施和其他必要措施 ，确保其网络的安全，防止网络数据泄露或者被窃取、篡 改。数据库审计是其中的重要措施之一。
《数据安全法》
该法规定了数据处理者应当采取必要措施确保数据安全， 防止数据泄露、篡改、损毁等。数据库审计可以帮助企业 及时发现和处理数据安全问题。
《个人信息保护法》
数据分析层
利用预设的规则和模型，对处 理后的数据进行深入分析，发 现潜在的威胁和异常行为。
数据展示层
将分析结果以图形化界面展示 给用户，提供直观、易懂的审
计报表和告警信息。
数据库审计工作流程
定义审计目标
明确需要审计的数据库类型、操作类型、 时间段等。
结果展示与告警
将分析结果以图形化界面展示给用户，并 提供实时告警功能，确保用户能够及时了 解数据库的安全状况。
该法规定了个人信息的收集、使用、处理、存储等应当遵 循的原则和规则。数据库审计可以确保企业对个人信息的 处理符合相关法律法规的要求。
02
CATALOGUE
数据库审计技术原理
数据库审计技术架构
数据采集层
负责从数据库服务器、网络设 备等收集相关的操作日志和数
据流信息。
数据处理层
对收集到的数据进行清洗、转 换和聚合，以便于后续的审计 分析。
配置审计规则
根据审计目标，配置相应的审计规则，包 括数据访问规则、操作行为规则等。
审计分析
利用数据分析工具对处理后的数据进行深 入分析，发现潜在的威胁和异常行为。
数据采集与处理
启动数据采集程序，收集相关的数据库操 作日志和数据流信息，并进行清洗和转换 。
数据库审计的关键技术
数据采集技术
能够实时、准确地从数据库服务器、 网络设备等收集相关的操作日志和数 据流信息。

《大数据审计技术》课件——6-3盈利能力分析

《大数据审计技术》课件——6-3盈利能力分析

任务三 盈利能力分析 （一）销售盈利能力分析
2、营业利润率
营业利润率=营业利润÷营业收入
提高营业利润率有两种情况： 一是在销售收入不变的情况下提高营业利润； 二是在销售收入变动的情况下（增加或减少）来提高营业利润。
任务三 盈利能力分析 （一）销售盈利能力分析 3、销售净利润率
销售净利润率=净利润÷营业收入
任务三 盈利能力分析 （四）股份公司融资盈利能力分析
9、股利获利率 股利获利率=每股股利÷每股市价
注意： （1）净利润中包含了营业外收支净额和投资净收益（变化较大且无规律）。 （2）注意个别企业的销售净利润率指标的纵向比较和同行业先进水平的比较。 （3）企业的销售净利润率与净利润成正比例关系，与销售收入额成反比例关系。
任务三 盈利能力分析
（一）销售盈利能力分析
4、销售利息率
营业利息率=利息额÷销售收入
任务三 盈利能力分析
任务三 盈利能力分析
盈利 能力
销售盈利 能力
资产盈利 能力
融资盈利 能力
股本盈利 能力
2
任务三 盈利能力分析 （一）销售盈利能力分析
收入利润率的一般计算方法为： 收入利润率=利润／营业收入
公式分子的利润根据扣除费用项目的不同，分为毛利、营业利润、 息税前利润、利润总额、税后净利润等。
注意： 一是在衡量资本金收益率时，应首先确定基准资本金收益率。 二是资本金收益率只反映投入资本的盈利水平，并非企业每期实际支付
给所有者的利润。 三是资本金收益率只从企业投资者角度来考察企业的盈利能力的，因此，
需要注意资本结构是否一致，否则不宜进行横向或纵向的比较。
任务三 盈利能力分析 （三）融资盈利能力分析
5、留存收益率

《大数据审计技术》课件——4-2现金流量表趋势分析

《大数据审计技术》课件——4-2现金流量表趋势分析

2013年
100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00%
2014年 2015年
2016年
2017年
113.42% 131.32% 113.56% 124.02% 108.66% 126.16% 120.88% 123.21% -103.63%
211.56%
53.97% 27.16%
216.18%
58.92% 21.65%
66.04% 38.44% -572.26% -28.70%
2017年 102.93% 61.55%
61.62% 52.24% 300.62%
67.66% 93.74%
各年筹资活动产生的现金流量净额逐年下降。主要是因为该公 司偿还债务支付的现金有所增加，表明该公司加大了偿还借款资金 的力度。
实训一
云南白药经营活动现金流量表定比趋势分析
项目 一、经营活动产生的现金流量： 销售商品、提供劳务收到的现金 收到的其他与经营活动有关的现金
经营活动现金流入小计 购买商品、接受劳务支付的现金 支付给职工以及为职工支付的现金 支付的各项税费 支付的其他与经营活动有关的现金
经营活动现金流出小计 经营活动产生的现金流量净额
190.26% 80.75% 634.76% 1204.59%
239.35% 110.95% 192.05% 347.60%
19.69% 1541.32% 2458.50% 3463.59% 169.45% 566.09% 913.80% 1375.89% -207.35% 9356.31% 5967.59% 4478.56%
幅度小于现金流入的增长幅度。

《大数据审计技术》课件——7-2沃尔评分法

《大数据审计技术》课件——7-2沃尔评分法
三、营运能力指标 1.总资产周转率 2.存货周转率
四、发展能力指标 1.销售增长率 2.资本增长率 综合得分
云南白药沃尔评分
权重 a 23 3 20 40 38 2 29 4 25 8 4 4
100
标准值 b
10.00% 10.00%
60.00% 3.50
0.50 3.10
5.38% 10.51%
实际值 c
24.58% 17.09%
30.88% 66.82
1.29 2.70
18.97% 25.10%
指数 d=c÷b
2.46 1.71
0.51 19.09
2.58 0.87
3.53 2.39
实际得分 e=a×d
7.38 34.20
19.38 38.18
10.32 21.75
14.12 9.56 154.89
1200
15
30
10
20
10
20
最高 评分
最低 评分
每分比 率的差
30
10
1
30
10
1.6
15
5
0.8
12
4
15
12
4
75
12
4
150
12
4
100
9
3
5
9
3
3.3
9
3
3.3
150
50
综合评分法
每分比率的差
行业最高比率 标准比率 最高评分 标准评分
将结果与100进行比较、评价。
三、企业绩效评价体系
（二）沃尔比重评分法的运用
选择的评价指标
一、盈利能力指标 1.净资产收益率 2.总资产收益率

大数据与审计ppt课件(2024)

大数据与审计ppt课件(2024)

NoSQL数据库
如HBase、Cassandra等，用 于存储和查询非结构化或半结 构化数据。
数据流处理
如Storm、Samza等，用于实 时处理大数据流。
5
大数据应用领域
医疗行业
用于疾病预测、个 性化医疗、医疗资 源管理等。
电商行业
用于用户行为分析 、商品推荐、营销 策略等。
2024/1/28
金融行业
数据加密与脱敏技术
采用先进的数据加密和脱敏技术，确保数据安全与隐私保护。
2024/1/28
20
跨领域合作与沟通障碍
领域知识差异
大数据涉及多个领域，审计人员需要具备跨领域知识 背景。
沟通协作难题
不同领域人员沟通协作存在障碍，需要加强团队建设 与培训。
引入专业人才
积极引入具备大数据和审计专业背景的人才，提升团 队整体实力。
学员C
通过学习，我不仅了解了大数据审计的基本概念和技术，还学会了如何运用这些技术进行实际的审计工作， 收获颇丰。
25
未来发展趋势预测
大数据审计技术将更加成熟
随着大数据技术的不断发展和完善，未来大数据审计技术将更加成熟，能够更高效地处
理和分析海量数据。
大数据审计应用范围将进一步扩大
目前大数据审计主要应用于财务报表审计、内部控制审计等方面，未来其应用范围将进 一步扩大至企业战略审计、风险管理等领域。
特点
大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密 度）、Veracity（真实性）。
2024/1/28
4
大数据技术架构
分布式文件系统
如Hadoop的HDFS，用于存储 海量数据。

2024年数据库审计ppt课件

2024年数据库审计ppt课件
。
案例二：政府部门数据库审计应用
01
02
03
04
审计目标
保障政府信息资源的安全、合 规和高效利用。
审计范围
涉及政府各部门的业务系统、 办公系统、公共服务系统等。
审计流程
明确审计需求、建立审计标准 、实施审计过程、评估审计效
果。
关键技术
运用大数据分析、云计算等技 术，提高审计效率和准确性。
案例三：企业内部数据库审计应用
企业在实施数据库审计时，还需要根据自身 业务特点和安全需求，制定相应的企业规范 和操作流程。
02
CATALOGUE
数据库审计技术原理
审计数据采集技术
01
02
03
数据库日志采集
通过读取和解析数据库系 统的日志文件，获取数据 库操作的相关信息。
网络数据采集
通过监听和捕获数据库网 络传输的数据包，获取数 据库操作的网络层面信息 。
报表与可视化展示功能
审计报表生成
根据审计数据生成各类报表，如登录报表、操作报表、风 险报表等。
可视化展示
通过图表、仪表盘等形式，直观展示审计数据和风险情况 。
自定义报表
支持管理员根据需求自定义报表内容和格式。
04
CATALOGUE
数据库审计系统实施部署
系统架构与组件说明
系统架构概述
数据库审计系统通常采用分布式架构 ，包括审计数据采集、存储、处理和 分析等模块。
审计目标
维护企业数据资产的安全、稳定和可持续发 展。
审计范围
包括企业的ERP系统、CRM系统、HR系统 等关键业务应用。
审计流程
确定审计对象、设计审计方案、执行审计程 序、提出改进建议。

《大数据审计技术》课件——2-3资产负债表结构分析

《大数据审计技术》课件——2-3资产负债表结构分析

02 由于投资人追加的投资对 总资产影响较大的追加投
资变动型
资产负债表变动原因分析
03 由于盈余公积变动对总 资产的影响较大的经营 变动型
04 由于未分配利润变动对总 资产影响较大的股利分配
变动型
威孚高科2017年资产负债表变动原因分析表
单位：万元
资产 流动资产
期末 760,188.90
期初 749,778.16
从静态上找出重要项目,再从动态上发现变化异常
四、资产负债表纵向结构分析
1、流动资产构成分析 判断流动资产构成比重是否合理，必须与固定资产和其他资产构成比重结合 起来，联系生产经营额的变化进行分析。 流动资产构成比重是否合理还应结合企业利润进行分析。如果流动资产在资 产总额中比重提高了，企业的营业利润也相应增长了，说明流动资产在资产总额 中所占比重较为合理。如果流动资产比重提高了，产量增长，利润却不增长，说 明企业生产的产品销售可能不畅，经营状况趋势不好。
（三）存货增减变动分析
存货增加应以满足生产，不盲目采购和无产品积压为前提， 存货减少应以压缩库存量加速周转，不影响生产为前提。
二、资产负债表横向结构分析
（四）固定资产增减变动分析
固定资产增减变动，应与企业的生产规模和生产能力相 适应；如果更新设备只是为了盲目扩张，是不合理的。
（五）无形资产增减变动分析
=某项目的变动额÷基期总资产
二、资产负债表横向结构分析
横向结构具体分析
（一）从投资或资产角度进行分析评价 1．从总体上了解企业经过一定时期经营后资产的变动状况。 2．发现变动幅度较大或对总资产变动影响较大的重点类别和重点项目。 3．考察资产规模变动与所有者权益总额变动,评价企业财务结构的稳定性 和安全性。

《大数据审计技术》课件——1-3会计报表分析程序与方法

《大数据审计技术》课件——1-3会计报表分析程序与方法
任务三
财务分析程序与方法
一、财务分析程序
（一）
（二）
（三）
（四）
（五）
（六）
确定
分析
目标
制定
分析
方案
收集与
整理财
务信息
确立
分析
标准
分析
现状
分析
反馈
2
一、财务分析程序
（五）分析现状
1、尽可能地收集所需资料，掌握真实情况
2、指标对比，综合判断
3、点面结合，抓住重点
4、定性分析和定量分析相结合
5、静态与动态相结合
（七）综合分析法
杜邦分析法、沃尔评分法、帕利普财务分析体系
二、财务分析方法
（五）因素分析法
1、连环替代法
所谓连环替代法是指通过顺次、逐个替代影响因素，计算
各因素变动对指标变动影响程度的一种因素分析方法。
二、财务分析方法
（1）连环替代法的计算步骤
确定指标与其各组成因素之间的关系
确定指标与其各组成因素之间的关系，通常是用指标分解法，即
34.28%
100%
资产总计
期初结构百分比 变动情况（5）
（4）=（2）/期 =（3）-（4）
初总资产
44.65%
100%
-10.37%
-
二、财务分析方法
（二）水平分析法
又称横向结构分析法。
水平分析法是反映报告期财务信息与企业前期或
历史某一时期财务状况的信息进行比对，研究企业各
项经营业绩或财务状况的发展变动情况的一种会计报
将分析指标在计算公式的基础上进行分解或扩展，从而建立各影响
因素与分析指标之间的关系式。
P＝A×B×C

2024年度数据库审计ppt课件

2024年度数据库审计ppt课件

04
考虑数据库的类型、规模和使用场景等因 素。
7
适用范围及对象
适用范围
适用于所有涉及敏感数据和重 要业务的数据库系统。
2024/3/24
数据库管理员
监控其权限使用情况和操作行 为。
应用程序
监控其通过数据库接口进行的 所有操作。
最终用户
监控其直接或通过应用程序对 数据库进行的操作。
8
02
CATALOGUE
开发针对不同数据库 平台的适配器，实现 数据格式和类型的转 换。
19
大数据量处理问题及解决方案
解决方案
利用大数据处理技术，如Spark、 Flink等，对审计数据进行实时或 离线分析。
问题描述：数据库审计系统需要 处理大量的审计数据，包括用户 操作记录、系统日志等，对存储 和处理能力提出较高要求。
机遇
云计算提供了强大的计算能力和存储空间，可以处理和分析大量数据，为数据 库审计提供更全面、深入的分析结果；此外，云计算的弹性扩展特性也使得审 计系统能够应对突发的高负载。
2024/3/24
27
大数据时代下的数据库审计创新方向
数据挖掘与分析
利用大数据技术对海量数据进行挖掘和分析，发现潜在的威胁和 异常行为。
其他日志信息进行综合研判。
审计目标
通过数据库审计追踪泄露源头，查明 原因和责任。
审计结果
成功定位泄露源头为内部人员违规操 作，为事件处置和责任追究提供了有 力依据。
25
06
CATALOGUE
数据库审计未来发展趋势及挑 战
2024/3/24
26
云计算环境下数据库审计挑战与机遇
挑战
云计算环境下，数据存储在远程服务器上，数据访问和控制变得更加复杂，增 加了审计难度；同时，云服务提供商的透明度和可信度也是一大挑战。

《大数据审计技术》课件——第八章财务管理8

《大数据审计技术》课件——第八章财务管理8

一、收益分配的基本原则
第一节 收益分配概述
(一)依法分配原则
收益分配的 基本原则
依法分配原则
分配与积累并重原则
兼顾各方面利益原则
投资与收益对等原则
企业收益分配应当体现“谁投资谁收益”、收益大小与投资比例相适应，即投资与收益对等原则，这是正确处理企业与投资者利益关系的立足点。投资者因投资行为，以出资额依法享有收益分配权，就要求企业在向投资者分配利润时，要遵守公开、公平、公正的“三公”原则，不搞幕后交易，不帮助大股东侵蚀小股东利益，一视同仁地对待所有投资者，任何人不得以在企业中的其他特殊地位谋取私利，这样才能从根本上保护投资者的利益。
一、股利分配政策类型
剩余股利政策的缺点是：
内容讲解
一、股利分配政策类型
第二节 股利分配政策
股利分配政策
是指企业管理层对与股利有关的事项所采取的方 针策略。
一、股利分配政策类型
剩余股利政策主张，企业未来有良好的投资机会时，根据企业设定的最佳资本结构，确定未来投资所需的权益资金，先最大限度地使用留用利润来满足投资方案所需的权益资本，然后将剩余部分作为股利发放给股东。
一、收益分配的基本原则
第一节 收益分配概述
(一)依法分配原则
收益分配的 基本原则
依法分配原则
分配与积累并重原则
兼顾各方面利益原则
投资与收益对等原则
企业除按规定提取法定盈余公积金以外，可适当留存一部分利润作为积累，这部分未分配利润仍归企业所有者所有。这部分积累的净利润不仅可以为企业扩大生产筹措资金，增强企业发展能力和抵抗风险的能力，同时，还可以供未来年度进行分配，起到以丰补歉、平抑收益分配数额波动、稳定投资报酬率的作用。
一、收益分配的基本原则

《大数据审计技术》课件——1-2财务分析信息搜集

《大数据审计技术》课件——1-2财务分析信息搜集
1、按会计报表反映的经济内容来分： 资产负债表、利润表、现金流量表、
所有者权益变动表
13
三、财务信息的内容
（一）会计报表
2、按会计报表的使用对象来分： 对外会计报表、对内会会计报表
3、按会计报表的编制范围来分： 个别会计报表、合并会计报表
15
三、财务信息的内容
任务二 财务分析信息搜集
一、财务分析信息的含义及重要性
（一）财务分析信息的含义
财务分析信息是财务分析的基础和不可分割的组成部分。 它对于保证财务分析工作的顺利进行、提高财务分析的 质量与效果有者重要的作用。
2
一、财务分析信息的含义及重要性
（二）财务分析信息的作用
• 财务分析信息是财务分析的根本依据。 • 搜集和整理财务分析信息是财务分析的重要步骤和方法之一。 • 财务分析信息的数量和质量，决定着财务分析的质量与效果。
• 标准信息是指用于作为评价标准而 搜集和整理的信息。
8
二、财务分析信息的分类
（四）根据是否由会计系统提供来分： 会计信息、非会计信息
1、会计信息 （1）外部报送信息 （2）内部报送信息
9
单选题 1分
下列报表中，不属于企业对外报告的会计报表的是（ ）。
A 资产负债表 B 利润表 C 现金流量表 D 销售日报表
5
二、财务分析信息的分类
（二）根据信息取得的时间来分： 定期信息、不定期信息
1、定期信息（企业经常性需要，可定期取得的信息） （1）会计信息 （2）统计信息：如统计月报、季报、年报信息 （3）综合经济部门信息 （4）中介机构信息
6
二、财务分析信息的分类
（二）根据信息取得的时间来分： 定期信息、不定期信息
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团队 行动
数据：客户群体细 团队：模型开发
业务支持
平台：银行业务系
行动：挖掘各类业
寻找价值增
一、大数据概述
（二）国际定位
＊联合国2012年发布大数据政务白皮书 ＊奥巴马政府2012年将“大数据战略”上升为国家意志，将数据定 为“未来的新石油” ＊中国出台《关于将大数据的发展作为国家战略的提案》
案例
1.各商业银行大数据发展模式
◆建设银行电子商务平台 建设银行上线“善融商务”，该平台涵盖商品批发、商品
零售、房屋交易等领域，为客户提供信息发布、交易撮合、 社区服务、在线财务管理、在线客服等配套服务。
银行大数据审计
三、商业银行大数据应用场景
（二）商业银行大数据应用场景分析
1.各商业银行大数据发展模式
银行大数据审计
二、商业银行的大数据架构体系
（一）数据类型
1.结构化数：传统的关系型数据库中的数据，可用二维表结构来表 示的数据。
2.半结构化数据：有一定的数据结构，但与内容混合一起，如电子 邮件、电子表格、网络新闻等。
3.非结构化数据：各种文档、图片、视频、音频、文本，此类数据 占比为多数。
银行大数据审计
与“数”俱进
——大数据在商业银行内部审计 应用及实践
银行大数据审计
目录
1
大数据概述
2
商业银行大数据架构体系
3
商业银行大数据应用场景
4
大数据在内部审计的应用
5
大数据应用的体会与分享
银行大数据审计
一、大数据概述
（一）主要特征
1. 大数据六要素
（1）在线
（6）蕴含的商机 和效益
（5）精准分析能力 （4）高速
库平台为基础，构建事件式营销系统。
银行大数据审计
三、商业银行大数据应用场景
一、大数据概述
（四）更新思维
2.允许不精确 要效率不要绝对精确。大数据的简单算法比小数据的复杂算 法更有效，纷繁的数据越多越好，不是竭力避免数据的混杂性 ，而是寻找标准途径，允许不精确。
银行大数据审计
案例
一、大数据概述
（四）思维更新
3.预测的关键——关联性
注意力放在相关关系的发现和使用上，大数据的相关关系
•比例分析 •归纳演绎
•有理有据 •灵活机动 •集中力量 •攻击要害
一、大数据概述
（一）主要特征 2. 大数据资产 大数据资产四要素 大数据资产
数据 平台
团队 行动
数据：兵力、枪支、物资、电报 团队：侦察兵、通讯兵、参谋 平台：参谋部、作战图 行动：分析敌军意图、部署作战命令
数据 平台
银行大数据审计
二、商业银行的大数据架构体系
（二）数据形态 1.静态海量数据
2.动态海量数据
银行大数据审计
三、商业银行大数据应用场景
（一）商业银行大数据应用的必要性
1.先发竞争优势和核心竞争力。 2.数据成为银行的核心资产。 3.先进的决策方式。 4.更贴近客户需求的产品创新。 5.定量化与精细化管理水平。
银行大数据审计
◆ 中信银行信用卡的实时营销 中信银行信用卡中心上线了数据仓库，是中国银行业首
个数据仓库系统。实现了近似实时的商业智能秒级营销。
银行大数据审计
三、商业银行大数据应用场景
（二）商业银行大数据应用场景分析
1.各商业银行大数据发展模式
◆ 交通银行事件式营销 交通银行采用数据分析解决方案厂商天睿公司的数据仓
客户管理 • 客户分析与洞察
− 客户保留 − 交叉销售与向 − 360度全景客 − 增强的客户细 • 产品有效性分析 • 社交媒体/舆情分 • 联系中心分析 • 最佳行动推荐（ • 产品组合管理 • 客户之声
运营优化 • 车联网 • 历史数据保存与 • 系统日志维护 • 系统故障分析
三、商业银行大数据应用场景
分析法更准确、更快，而且不易受偏见的影响。只要发现了两
个现象之间存在显著相关性，就可以创造巨大的经济或社会效
益，就可以帮助我们去认知这个世界。而弄清二者为什么相关
可以留待学者们慢慢研究。
案例
银行大数据审计
一、大数据概述
（四）思维更新
4.角色定位——数据、技术和思维三足鼎立 大数据价值链的三大构成：一是拥有大量数据或者至少可以 搜集到大量数据。二是拥用处理数据的技能。三是拥用创新思 维，具有挖掘数据的新价值的独特想法。
三、商业银行大数据应用场景
（二）商业银行大数据应用场景分析
1.典型应用
金融企业：大数据的典型使用
风险管理
• 灾难模型 • 偿付与资本优化 • 金融风险分析 • 产品与承保优化 • 实时欺诈检测
渠道优化
• 渠道创新 • 渠道有效性 • 渠道集成与管理 • 联系中心转型 • 自助服务 • 移动服务
银行大数据审计
（2）海量 （3）多样化
银行大数据审计
一、辽沈战役
数据制胜
2. 大数据资产四要 收集数据 挖掘分析 决策行动
素
银行大数据审计
“以乱治乱”，分
散出击，以最小代 价获得极具价值的
关键敌情数据： •枪支：长枪短枪 •车辆 •人数 •地势 多种类型数据收集， 不畏繁琐
•比较分析
银行大数据审计
一、大数据概述
（四）更新思维
1.全数据模式
在大数据时代进行抽样分析就像在汽车时代骑马一样。我们
需要的是所有的数据，要全体不要抽样。所以，“样本=总体
”。 在某些特定情况下，我们依然可以使用样本分析法，但这
不再是我们分析数据的主要方式。慢慢地，我们会完全抛弃样
本分析。
案例
银行大数据审计
银行大数据审计
一、大数据概述
（三）应用现状
1.难点分析
大数据最大的难点就是落地,需要与业务需求相结合,选 择一套合适的大数据解决方案。
大数据工作必备的两个能力：数据分析与数据挖掘。
银行大数据审计
一、大数据概述
（三）应用现状
2.在路上，晃悠悠 大数据能力建设具备前瞻性，但大数据的理论目前还没有完 全成熟，业界在什么是大数据、大数据实施方案、大数据建设 详细设计等问题上，都还存在一些争议，仁者见仁、智者见智 ，几乎没有共同的理解、思路和方法，但大数据及其所隐藏的 价值，不管人们认知或不认知，它已在那里。因此，路在前方 ，必须要出发！
（二）商业银行大数据应用场景分析
1.典型应用 【案例一】供应链金融业务 【案例二】资金体内循环及承接率 【案例三】个人潜力客户特征分析及营销策略 【案例四】对公信贷客户风险预警 【案例五】网点布控分析 【案例六】全数据分析改变同业评比结果
银行大数据审计
三、商业银行大数据应用场景
（二）商业银行大数据应用场景分析