インターネットビッグデータの継続的な発展に伴い、近年、ビッグデータ監査は平等な機会と課題に直面しています。では、ビッグデータやその他の関連テクノロジーが監査業務に顕著な貢献をするために使用されている場合、部門や企業はビッグデータ監査業務の適用においてどのように適切な仕事を始めるべきでしょうか?これらは、すべての監査人が直面する重要な問題となっています。 。
1. 政府監査と企業監査の発展の歴史
社会と経済の発展に伴い、政府は拡大し続ける公共サービスやプロジェクトにおける資源利用、資金利用のコンプライアンス、政策実施の有効性を監視し、評価する必要があります。政府監査は、政府自体の監督メカニズムとして、政府ガバナンスの質と効率を向上させる上で非常に重要であり、また、政策の策定と実施の過程において重要な保証を提供することもできます。
もちろん、政府監査は長い開発プロセスを経てきました。中国における政府監査の歴史は、紀元前 2000 年の殷王朝末期まで遡ることができます。現代的な意味では、政府監査は 1949 年の新中国成立後に始まりました。国民経済と社会の変化に伴い、政府監査も従来の監査から総合監査、総合監査へと変革を遂げてきました。同時に、「中華人民共和国監査法」、「政府調達法」、「予算法」など、政府監査分野の関連法令も整備・標準化が進んでいます。
政府監査の役割は自明のことであり、その主な役割は、政府の行財政状況を総合的かつ総合的に調査・評価し、政府の行動の標準化と政府の効率の向上という目的を達成することにある。政府監査は主に政府の歳入・支出、政府の財産、政府の債務などの監査分野を対象とし、政府の予算執行や会計の正確性、貸借対照表の真実性などを審査・評価する。政府監査の結果は、政府の行政上の意思決定に重大な影響を及ぼし、政府が問題を修正および改善し、政府の信頼性と正当性を効果的に確保するのに役立ちます。
情報化の発展とビッグデータ技術の成熟した応用に伴い、政府監査の分野ではインテリジェント監査やデータ監査などの新しいトレンドや手法が出現しています。将来的には、政府監査はデータリソースの利用にさらに注意を払い、監査の科学的かつ現代的なレベルを向上させるでしょう。同時に、政府の監査も革新的な手法にもっと注意を払い、リスク、便益、パフォーマンスの監査作業を積極的に実施し、より的を絞った提案や意見を政府に提供する必要がある。
もちろん、政府監査は政府のガバナンスの能力と効率を向上させる上で重要な役割を果たします。経済と社会の継続的な発展に伴い、政府監査も絶えず変化と革新を進めており、政府のガバナンスにますます高品質で効率的かつ科学的な保証を提供しています。
政府監査と比較すると、企業内部監査の発展の歴史は比較的浅い。最も初期の企業環境監査 (Environmentalaudit) は、1970 年代に西側の産業企業で導入されました。当時、西側の産業経済は200年以上に渡って急速な発展を遂げ、多額の社会的富を蓄積する一方、環境汚染の問題がますます顕在化していました。1950年代から1960年代にかけて、日本を含む西側主要先進国で「八大公害事件」が発生し、重大な経済的損失と社会的影響をもたらし、法規制に対する国民の大きな不安を引き起こしました。これに関連して、ヨーロッパおよびアメリカ諸国の一部の大手多国籍企業、主に石油探査、化学、鉱業、製錬および大規模製造業の企業は、増大する環境違反リスクに対処するために、内部環境監査を重要な手段として取り入れています。重要 経営とは、事業活動が関連する国および地域の法律および規制を遵守していることを確認し、保証することを意味します。現段階では、企業の内部環境監査は、環境汚染事故による重大な法的責任や経済的罰金を回避することが主な目的であり、監査内容には主に労働安全衛生要求事項や生産許可に係る汚染物質排出基準などの関連規定が含まれる。 、規制、企業による有害廃棄物の生産、保管、処分に関する規制と潜在的な環境リスク。目的と内容の観点から、現段階の企業の内部環境監査は、重大かつ明白な環境リスクを主な対象とし、人間と環境の安全を直接脅かし、直接の経済的損失を引き起こす環境要素に注意を払い、次のような基準を採用しています。コンプライアンス監査手法 シンプルな形式、単一コンテンツの環境リスク管理ツールです。
産業革命の到来に伴い企業規模は拡大を続け、企業監査は徐々に必要な管理ツールとなりました。20 世紀初頭、米国の企業監査は徐々に発展し始め、独立した専門職となりました。1950 年代になると、企業監査は国際的な方向に発展し始め、国際的な監査基準が徐々に形成され始めました。企業監査は企業管理に不可欠な部分となっています。情報技術の発展に伴い、企業監査もデジタル化とインテリジェンスの方向に徐々に発展しています。
2. ビッグデータ監査 - 将来の監査開発のための新しいエンジン
新しい時代の中で、企業と政府はますます複雑化する経済環境と厳格な規制要件に直面しており、監査業界も常に変化と革新を求めています。ビッグデータ技術の出現と応用は、監査業界に前例のない機会をもたらし、ビッグデータ監査は徐々に将来の監査開発の新しい原動力となりつつあります。
ビッグデータ監査の概念と価値は、ビッグデータ技術を使用して監査対象の膨大なビジネスデータを分析および調査し、潜在的なリスクと問題を発見し、監査の品質と効率を向上させる監査手法を指します。ビッグデータ監査は実際には監査分野における技術革命であり、監査人が従来の監査の限界を打ち破り、より包括的、効率的、正確な方法で作業できるようにすることができます。
ビッグデータ監査の具体的な用途は何ですか:
(1) 包括的な範囲: ビッグデータ監査は、企業のさまざまなビジネス分野を深く分析し、企業の経営状況を完全に理解し、監査の精度を向上させることができます。
(2) リアルタイム監視：ビッグデータ技術を通じて企業のビジネスデータを監視することで、監査人は潜在的なリスクや問題をリアルタイムで発見し、事前に予防措置を講じることができます。
(3) インテリジェントな分析: データマイニングや相関分析などのビッグデータ技術手段を使用することで、ビッグデータ監査は企業内の隠れたビジネスリスクや違反を掘り出すことができます。
(4) 根拠の最適化: ビッグデータ監査は、従来の監査に大規模なデータ基盤を提供し、監査人が問題を発見し、証拠を提供し、結論を裏付けるのに役立ちます。
(5) バリューマイニング：ビッグデータ監査は、リスク管理を実現するだけでなく、データ分析と企業調査を通じて企業の発展の可能性と最適化の方向性を発見することもできます。
では、ビッグデータ監査の発展傾向と展望は何でしょうか?
ビッグデータ技術の継続的な最適化と成熟により、ビッグデータ監査は将来の開発においてより多くの可能性を示すでしょう。
(1) AI エンパワーメント: 監査業界は、人工知能、機械学習、その他のテクノロジーをさらに組み合わせて、監査の自動化とインテリジェンスを実現します。
(2) 国境を越えた統合: 監査業界は、データの共有と価値の補完性を達成するために、金融、インターネット、信用報告などのデータ集約型業界との協力を強化しています。
(3) テクノロジーによる推進：ビッグデータ監査ビジネスの発展は、監査業界の技術革新をさらに促進し、監査分野の他のビジネスに技術的なサポートを提供します。
ビッグデータ監査は、監査業界に新たな課題と機会をもたらし、監査業務の改革と革新を促進し、将来の監査の発展に強力な推進力を注入しました。将来的にも、ビッグデータ監査は企業のリスク管理と価値創造において重要な役割を果たし続け、将来の監査開発の新たなエンジンとなるでしょう。
3. ビッグデータ監査を使用してリスクを軽減し、効率を向上させる方法
ビッグデータ時代の到来は、企業にさらなる機会と課題をもたらしました。ビジネスの規模が拡大するにつれて、データの量と複雑さも増加します。これらのデータを管理して内部リスクを軽減し、効率を向上させる方法は、企業にとって解決すべき緊急の課題となっています。ビッグデータ監査は、新興分野として企業にまったく新しいソリューションを提供します。
ビッグデータ監査は、企業データの包括的な分析と監査を実行できる包括的なツールであり、企業が内部リスクを監視および特定するのに役立ちます。このサービスは、銀行、保険、医療サービス、小売、製造など、あらゆる種類の企業のデータ監査に適しています。
ビッグデータ監査の実現には、データマイニング、機械学習、人工知能などのいくつかの技術的手段が必要です。これらのテクノロジーは、企業がデータを自動的に監視および分析して、潜在的なリスクや問題を特定するのに役立ちます。データ マイニング プロセスにおいて、ビッグ データ監査ツールは、企業が潜在的なデータ異常や異常なパターンを発見し、内部リスクをさらに特定するのに役立ちます。一方、機械学習と人工知能を使用すると、データをより深く分析して、さらなる相関関係や問題を明らかにすることができます。
ビッグデータ監査のメリットはそれだけではありません。ビッグデータ監査を通じて、企業や政府は内部監査と管理を改善し、データの品質と正確性を向上させ、内部リスクと管理コストを削減し、効率を向上させることができます。さらに、ビッグデータ監査は企業のコンプライアンスリスクを軽減し、企業の合法性とコンプライアンスを確保することもできます。
将来のビッグデータ監査の発展方向は、次の 3 つの側面で変化します。
(1) インテリジェンス: 人工知能と機械学習テクノロジーを使用してデータマイニングと自動監査を実行し、監査の効率と精度を向上させます。
(2) ハイブリッド化: 従来の監査方法とビッグデータ監査方法を組み合わせ、従来の監査プロセスとテクノロジーを使用し、ビッグデータ分析を使用して従来の監査の欠点を補います。
(3) リアルタイム：ビッグデータ技術とクラウドコンピューティング技術の発展により、ビッグデータ監査は将来徐々にリアルタイム監査を実現し、リアルタイムの監視と早期警告を通じて、潜在的なリスクや異常事態を発見できます。間に合うように。
そして、監査プロセスにおいて、監査人は次の 4 つの側面の実装を最も懸念します。
(1) データ ガバナンス: 監査では、データの正確性、セキュリティ、一貫性を確保し、高品質なデータ サポートを提供するために、データ品質管理、データ セキュリティ管理、データ プロセス管理などを含むデータ ガバナンス メカニズムを確立する必要があります。ビッグデータ監査。
(2) インテリジェント技術の応用: 人工知能や機械学習などの技術の継続的な発展に伴い、企業におけるビッグデータ監査の応用シナリオが増えています。たとえば、機械学習テクノロジーを使用してデータを分類および分析し、異常や潜在的なリスクを見つけます。
(3) データの視覚化: データの視覚化は、ビッグデータ監査の重要な手段の 1 つです。データを視覚的に表示することで、データ分析の結果をより直観的に表示できるため、企業管理者はデータ内の隠れた情報や傾向を迅速かつ直観的に理解できるようになります。
(4) 多次元監査: ビッグデータ監査は、潜在的な問題やリスクを発見するために、ビジネス プロセス、データ フロー、その他の次元に基づく監査など、多次元から監査する必要があります。
ビッグデータ監査は、現在の監査データ管理においてかけがえのない役割を果たしています。これにより、リスクを軽減し効率を向上させながら、監査作業のリスク管理と内部監査を向上させることができます。したがって、監査業務では、監査管理レベルと競争力を向上させるために、ビッグデータ監査テクノロジーを積極的に導入する必要があります。
4. ビッグデータのインテリジェント監査専門家 - OceanAudit
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OceanAuditインテリジェント監査分析プラットフォームには、多様なデータアクセス、データ標準、データ分析、データビュー、モデル管理、モデル分析、チャート分析、インテリジェント分析、リスク警告、疑わしい点管理、レポート管理などが含まれ、監査のすべての内容をカバーします。 Hadoop、Spark、Yarn、Neo4j、その他のビッグ データ処理関連テクノロジの基礎となるアプリケーションにより、監査がより透明性が高く、よりシンプルかつ効率的になり、デジタル監査が支援され、ビッグ データのインテリジェントな監査が強化されます。