建筑企业大数据审计运用策略

期刊目录网审计论文发表2021-03-13 10:01关注(1)

　　随着信息时代的发展与工程建造管理技术的诞生，大量数据信息充斥市场，传统审计模式开始不足以支撑企业进行审计分析，信息技术与数据分析的应用越来越多，大数据审计已逐渐深入建筑企业。本文研究了应用大数据审计系统的特点，分析了建筑企业应用大数据系统的手段，进而提出对建筑企业大数据审计的展望，旨在提升信息数据价值，加强审计形式，防范审计风险，为建筑企业做出更全面的财务状况审计提供依据。

　　关键词：建筑企业；内部审计；大数据

　　审计大体上是一种财务监督，查找企业相关资料，进行分析、疏解、整理，根据材料与财务准则评价企业的对外财务状况并据此作出审计报告。而大数据全面、多样的信息结构与快速准确的归集速度，能够给现代审计工作带来极大便利。大数据审计，审计人员则可以丢弃烦琐的数据搜集整理阶段，运用数据信息分析功能，从多维角度掌握大数据系统，使审计工作更好地展开。建筑企业大数据审计主要是将建筑企业特有的工程数据和其他数据进行对比分析，再将企业数据与该行业数据、跨行业数据综合比对，根据建筑企业遵循的规章制度、政策方针做出审计报告，提升审计工作能力与分析能力，剖析内部财务问题，预测财务风险。

　　一、大数据审计的好处

　　（一）使审计信息化

　　若说大数据使信息传输更为便捷，不妨说数据就是信息。信息产生价值，价值就是企业业务牟取的利益。审计工作是对企业进行监督分析，而随着大数据的出现与发展，审计的对象从企业业务变为了企业数据，也逐渐走向信息化。

　　（二）使数据更有价值

　　大数据审计能使财务人员拥有大量的业务信息数据，来进行财务分析。审计部门将自己需要的数据整理完善，进行分析筛选，将自己不需要的数据汇总加工，还可以运用到其他相关部门中。这样一来，大数据得到的信息则可以物尽其用且更有价值。

　　（三）使管理“数字化”

　　在大数据背景下，审计人员的工作变得更加规模化，管理模式走向“数字化”新时代，大量数据信息的产生也使财务人员对于风险更加敏锐。

　　（四）使审计多维化

　　大数据广阔的搜索面、先进的技术水平与强大的数据思维模式，能够使审计工作更完善，审计能力更强化，使审计人员多维度发展，使之足以处理多样、复杂的数据信息。

　　二、建筑企业大数据审计的特点

　　建筑企业是市场上较为特殊的行业类，和其他行业间的数据相比，建筑企业的数据种类更加多样复杂，比如建造过程所造成的时间成本、空间成本，以及工程数据、建造数据以及建筑类专有工艺数据等等，所以运用大数据在建筑企业内部构建数据库并不容易。而且，建筑企业本身所遵循的法律法规、规章制度在不同地区也存在很大变数。建筑类的规章制度通常因地制宜，所以不同地区的建筑企业，其规章往往不通用。另外，建筑企业的产品也具有特色化，既复杂多样，又统一单调。若某建筑企业没有实现信息化的数据管理，该建筑企业的产品则很难归集，产品价值无法最大化利用，建筑工程和企业管理则会受到影响，审计分析则无法深入其中。不过，以上问题随着工程建造管理技术的发展也逐渐得到解决，越来越多的数据工具使大数据审计越来越深入企业，例如BIM的应用，BIM使数据信息更加透明化，多方位数据集成化管理，使得审计更加信息化。大数据的发展让企业的信息化技术迈上新的台阶，也给建筑企业审计大数据的发展递上新枝，使得企业内部审计迎来革新。首先，审计部门在对大量数据信息筛选整理后，得到有效数据去评估企业财务状况，处理企业信息需求的同时也能够预测企业的财务风险及问题。故大数据审计不仅能推动企业信息化发展和高效数据搜集，还能使审计人员加强风险预测能力，使企业风险最小化。其次，大数据增加了审计工作的多样性。大数据审计增加了审计人员对数据信息的判断力，在筛选整理过程中，监督纠正是审计人员的基本智能。但同时，分析管理、即时咨询也同样成为审计人员的工作职责。再次，大数据审计使企业内部管理更加紧密连接，管理分配衔接合理，管理手段实现信息化，企业内部审计工作质量也逐步提升。最后，企业传统审计工作通常以事后监督为主，然而大数据审计的运用，使数据信息贯穿审计工作的始终，审计工作扩展为控制、分析和监督等多方面管控，以便更好地发展审计工作。

　　三、建筑企业大数据审计的运用

　　（一）线上线下审计结合，提升审计效率与准确度

　　制定企业财务风险模型，通过财务分析，可对于高风险的业务指标进行提醒与警示，通过历年的财务分析经验与现在的审计管理模式相结合，可制作建筑企业内部风险标示图，据图可分析企业内部风险，提高企业内部管控，以及提出改善方法。依据审计工作层次，可对建筑企业内部审计问题分级解决，分层次管理。对于常产生的问题，建筑企业内部审计部门可派专人核实审查；对于比较严峻的问题，可由内部审计部门与地方审计部共同派人审查；对于难以轻松解决的疑问，审计人员可进一步查找资料，也可由企业内部提供相关资料，最终由大数据审计筛查核实做出后续工作，这样一来，则提升了审计工作的效率与准确度。此外，做好内部审计风险分析远远不够，对于企业依旧要有实时监督，并根据作出应对策略。对建筑企业做好监督预警，可以对企业相关项目实行审计。例如投标工程，在进行投标前，可利用大数据审计对所要投标的项目进行监控分析，对其所列示的条件、招标能力及投标价格全方位分析评测，并根据企业本身资源偏向，选择相对合适的投标对象，避开风险不定或不合理项目。在确定招标项目后，大数据审计可列示全面的相关项目数据信息，对其进行分析，对合作方多方位监督、评测，对材料采购、物资挑选等方面严格把关，使可能出现的问题最小化，让企业利益与名誉最大化。在最终项目开展施工时，对于现场的工程设计、建筑施工安全、工程期间长短都有严格把控，以保证工程项目合理开展，顺利进行。

　　（二）完善审计工作，降低新开发市场风险

　　现代新产业的市场逐渐扩大，许多企业都有意向海外市场开发新兴项目，但常常因为前期风险评估不全面，风险波动强烈等原因而卡在探索阶段难以向前。比如当企业决定开发新产业时，大多数企业会做的无非是市场调研，了解国家、地方、产业政策，搜索新兴产业相关的资讯等等，但由于传统审计终归是人力操作，不免会漏掉不少信息，故使企业的前期调查工作缺少全面性。而大数据审计系统，能使审计工作更加完善，开展事前——事中——事后全面审计分析。利用大数据，国内市场也好，海外市场也罢，均可搜集到大量相关信息并对此做出评估、整理，同时，审计系统也可对企业内部管理进行调控，使企业管理更加标准化、系统化，旨在将新开发市场风险降到最低。

　　（三）优化审计形式，风险防患未然

　　审计形式多样，不同的审计形式各有其不同点。比如工程结算类审计，建筑工程的数据特点是统一、格式、固定化，和其他类的审计工作相比，工程结算类审计结构化的特点更适合应用大数据审计。第一，建立审计数据库。该数据库需包含工程结算类审计的相关信息，也要对该工程项目的情况有所了解，工程结算审计数据库，是审计模型的第一步。第二，因为建筑企业的多种原因，工程审计的周期一般更长。通过数据库审计系统查找相关信息，分析研究审计周期过长的原因并对其改善。假如其一原因是成本分散且大，内部工作分配不够紧密。那么则可以运用大数据审计归集该工程成本项目，并对其核算、分类，这样一来，成本项目足够清晰，相应的工作分配也会减少，则可以缩短工程审计的周期。第三，实行关联分析，让风险防患于未然。建筑企业的业务模式类似于于几个板块相连接，因此内部审计也比较有格式性。所以风险相对分散，内部问题不容易深入解决。大数据审计系统实行问题关联分析，将出现的问题联系起来共同分析、深入解决。例如：工程未在工期内完工和因缩短工期而没有责任到人，从而导致工程质量不合格，事后找不到对应承担者，管理混乱等后果。将问题关联分析，可以积累经验，了解问题的来龙去脉，亦可以防范风险。

　　四、建筑企业大数据审计的展望

　　大数据是信息时代的推动器，也为每个领域的数据信息分析带来了极大便利，展望以后，建筑企业大数据审计也需迎来革新。第一，大数据与审计系统要互相联合，密不可分。从建筑企业内部经营管理来看，材料产品、工程物资的核算管理需继续加强，实时监督，公正、全面的分析各类投资项目，保证企业财产价值稳定。从项目管理来看，应对在建工程做好全面的前期调研，加强事中监督，及时找出存在的问题，保证项目利益最大化，规范项目履行制度，合法保障企业权益。从风险防控来看，进行问题关联分析，高效化内部审计，及时发现风险漏洞，设定内部审计划。第二，设定统一的数据标准，开设不同类的数据输入。大数据面向性广泛，应用全面，所以标准的数据模式可由国家政府牵头设立，或由权威性的数据信息部门拟定，再让不同企业根据统一的数据标准，规范自己的数据信息系统。同时，对于建筑企业专有工艺、工程造假等方面也可加强研究。第三，解决建筑企业因地域、环境的不同而遵循不同规章制度导致的差异。更加完善此方面的规章制度，全力适应法规，做到因地制宜，缩小各地区间的工程建造差距。第四，提升审计人员专业素质与水平。大数据应用热潮，审计人员应尽快适应多维化、信息化数据模式，学会多角度分析企业审计风险，提高风险预测力与审计服务里。应培养审计人员信息应用水平，使之熟练掌握数据信息应用，理解复杂的数据意义。也应加强审计人员专业能力，在审计工作中不断提升自己，才不会被信息时代所淘汰。

　　结语

　　建筑企业应用大数据审计系统，可优化审计模式，提升审计效率与准确度，使数据更有价值，使内部审计更加信息化多维化，还可防控企业审计风险，深入解决企业内部问题。审计人员也需了解多维化的大数据系统，更加完善内部管理模式，化解企业风险，提升风险防控水平。

　　参考文献

　　[1]袁克贵.工程项目大数据化审计工作的难题应对[J].行政事业资产与财务，2019（08）：77–78.

　　[2]于泳，雷强，吕锋.如何利用大数据推动审计工作的开展[J].经贸实践，2019（01）：85.

　　作者：李永杰

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