【摘 要】
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随着物联网技术、云计算技术、大数据技术的快速发展与广泛运用,审计的方法和模式也在与时俱进,持续审计越来越重要。然而在传统的审计过程中,审计人员主要是对企业的财务报
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随着物联网技术、云计算技术、大数据技术的快速发展与广泛运用,审计的方法和模式也在与时俱进,持续审计越来越重要。然而在传统的审计过程中,审计人员主要是对企业的财务报告进行审计,在审计工作中采用抽样分析的方法,这导致在审计过程中并不能做到对所有的信息的检查,抽样审计的结果并不能反映企业整体情况,这种审计方法毫无疑问会存在局限性,是一种相对落伍的方法。对于一些业务复杂的企业来说很难起到实时监督作用。大数据时代,为了满足决策者广泛及时性的信息需求,许多企业经常发布各种财务和非财务信息,虽然提高了企业经营透明度,但也会造成数据不真实。为了更好地对企业这些复杂多变的、实时的财务数据及时地进行审计和验证,需要我们的审计方式向持续审计转变。然而目前我国持续审计应用的情况并不乐观,究其原因是没有相关的技术支撑,大数据技术的推广和应用将有利于推进持续审计的实际运用,此外传统持续审计模型缺陷较多、相对落后,已经远远不能满足大数据时代对审计的要求。所以在现阶段研究开发出一个全面,高效率和高时效性的持续审计模型是本文研究的出发点。本文首先对持续审计的相关概念,要素和实施条件进行阐述,对现有持续审计模型以及模型所运用的技术手段进行研究,分析持续审计模型与传统审计的进步之处与存在的不足。接着介绍了大数据的涵义、特征、大数据思维以及大数据可能对持续审计带来的影响。对持续审计引入大数据的必要性与可行性进行分析,论述当前持续审计难以满足大数据环境下的审计需要,需要引入大数据技术进行持续审计,大数据技术的发展也为持续审计的实施提供了保障。在对持续审计和大数据进行充分研究后,提出在大数据时代应构建一个科学、合理、切实可行的持续审计模型对财务报表进行持续审计,该模型以物联网、云存储、云计算、数据挖掘等相关技术条件作为支撑,对财务报表数据进行采集、存储、挖掘和分析,并将分析结果与审计师预先设定的标准进行比较,发现异常情况自动作标记、预警、出具例外报告。最后对模型实施的难点进行分析并提出推进模型应用的几点建议。
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