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大数据审判案例研究论文

发布时间:2024-07-02 07:00:25

大数据审判案例研究论文

大数据攻略案例分析及结论

我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业,距离这场革命还有多远?而追上领先者又需要多快的步伐?

{研究结论}

怎样才能用起来大数据?障碍如何解决?中国企业家研究院对10多家在大数据应用方面的领先企业进行了采访调研,更多家企业进行了书面资料调研,我们发现:

■    当前中国企业的大数据应用可以归类为:大数据运营、大数据产品、大数据平台三大=领域,前两者更多是企业内部的应用,后者则在于用大数据来繁荣整个平台企业群落的生态。

■    大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题,而这在大数据时代前很难做到。

■    对于传统企业而言,要打通线上与线下营销,实现新的商业模式,如O2O等,离不开大数据。

■    虽然大数据应用往往集中于大数据营销,但对于一些企业,大数据的应用早已超越了营销范畴,全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。

■    对于大部分企业,由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同,大数据分析和运营之间存在脱节情况,这是大数据无法用于企业运营最大的阻力

■    对于大多数互联网公司来说,大数据量、大用户量是一个相互促进,强者越强的循环过程。

■    对于大型互联网平台,大数据已经成为其生态循环中的血液,对于这些企业,最重要

的不是如何利用大数据改进自身运营,而是利用大数据更好地繁荣平台生态。

■    对于平台企业,它们的大数据策略正逐渐从大数据运营,向运营大数据转变,前者和

后者的差别在于,前者只是运营改进的动力,而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。

我们都已被反复告知:我们将迎来一个“大数据时代”。

大数据应用,将和云计算、3D打印这些技术变革一样,颠覆既有规则,并成为先行企业的制胜关键。

与变化相始终的中国企业,距离这场革命还有多远?而追上领先者又需要多快的步伐?

来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长,汇成大数据的海洋,相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展,所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。

许多企业希望将大数据用起来,带动企业的经营,但不知从哪里着手。它们不惜重金投资大数据信息系统、分析系统,聘请更多的人才,希望能从这个新趋势中获益,不过却无奈地发现,大数据仍然停留在云端,没有带来多少实际收益。它们找不到大数据与业务结合的突破口。而一些真正将大数据应用于实战的企业,却在应用过程中困难重重:大数据无法与业务结合;没有收集、分析海量数据的能力;经营人员缺少应用大数据的动力;数据来源鱼龙混杂难以使用……

中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类,以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点,并提供领先企业的典型案例以资借鉴。

表1

表2

大数据运营—企业提升效率的助推力

对于大多数企业而言,运营领域的应用是大数据最核心的应用,之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据,但随着大数据时代的到来,来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是,一些企业开始挖掘和利用这些数据,来推动运营效率的提升。大数据运营应用中,大数据的应用分为三类:用于企业外部营销、用于内部运营,以及用于领导层决策。

一、大数据营销

大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径,它主要应用在三个方面:1、大数据渠道优化,2、精准营销信息推送,3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前,通过各种方式,直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入,是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销,大数据营销无论在主动性和精准性方面,都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。

大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客,向其发布促销信息,它还可以做到:

实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化,就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多,哪个来源顾客实际购买量最多,是否是目标顾客等等,从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产,它利用对顾客来源的追踪,来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。

精准营销信息推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上,消费者网络浏览、搜索行为被网络留下,线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录,再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息,在商家面前,正逐渐呈现出消费者信息的海洋。

一些企业通过收集海量的消费者信息,然后利用大数据建模技术,按消费者属性(如所在地区、性别)和兴趣、购买行为等维度,挖掘目标消费者,然后进行分类,再根据这些,对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析,找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝,然后打上标签,对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示:“用大数据找出不同细分的顾客需求群,然后进行相应的营销,是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达,对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案,创始人肖尚略希望在未来,大数据营销能替代网站的作用,真正成为面向顾客的前端。

打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通,实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产,线上与线下的协同营销方式为:其门户网站带来订单线索,而通过这些线索,服务人员进行电话回访,从而推动顾客在线下交易。在此过程中,东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据,实现了一个横跨线上线下,以大数据分析为支持的,营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技,衡量某一地区线下促销活动的效果,就是看互联网上,来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业,通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备,来打通线上与线下数据流,银泰百货计划铺设Wi-Fi,鼓励顾客在商场内使用,然后根据Wi-Fi账号,找出这个顾客,再通过与其它大数据挖掘公司合作,以大数据的手段,发掘这个顾客在互联网的历史痕迹,来了解这个顾客的需求类型。

二、大数据用于内部运营

相比大数据营销,大数据在内部运营中的应用更深入,对于企业内部的信息化水平,以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上,是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来,在分析中得到新的洞察,提升运营效率。(详见P96表5:大数据在内部运营中的应用)

表5

三、大数据用于决策

在大数据时代,企业面对众多新的数据源和海量数据,能否基于对这些数据的洞察,进行决策,进而将其变成一项企业竞争优势的来源?同大数据营销和大数据内部运营相比,运用大数据决策难度最高,因为它需要一种依赖数据的思维习惯。

已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时,会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等,然后决定是否推出某个金融产品。

但是,中国企业家研究院在调研中发现,目前中国企业当中,大数据决策的应用非常之少,许多企业领导者进行决策时,仍习惯于凭借历史经验和直觉。

大数据产品——企业利润滋长的新源泉

大数据除了用于运营外,还能够与企业产品结合,成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类,直接提供大数据产品的企业,以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者,包括数据拥有者、存储企业,挖掘企业、分析企业等,后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业,它们大多是互联网企业,其产品和服务先天就有大数据基因,这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上,为用户提供生活和资讯服务的APP等。

表3

表4

一、大数据作为产品核心支持

它们主要在以下几方面使用大数据:

1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析,为个人和企业提供信息服务,典型的如百度、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国,一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务,美国科技创新公司farecast,通过分析特定航线机票的价格,帮助消费者预测机票价格走势。

2、分析用户的个性化需求,借此提供个性化产品和服务,或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、百度、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据,将用户分类,根据不同类型的用户,提供个性化的产品,或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式,让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。

3、增强产品功能。对于很多互联网产品,如杀毒软件、搜索引擎等等,海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大,如果没有大数据,产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件,凭借每天海量的杀毒处理,建立了庞大的病毒库,这使它能够更快地发现病毒,而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。

4、掌控信用状况,提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来,通过对这些往来数据的汇总与分析,阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况,分析其信用,找出异常情况与可能发生的欺诈行为,控制信贷风险。

5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等,利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据,比如点击哪些异性的页面,发表什么样的评论,建立用户兴趣模型,从而挖掘到用户所期待另一半的类型,然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年,阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务,由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配,所凭借的,就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。

大数据作为产品核心支撑的关键在于用户量。对于大多数互联网公司来说,用户量越多,收集的数据越多,凭借更多的数据,其产品与商业模式会不断改进,进而带来更多的用户。

二、大数据直接作为产品

对一些企业,大数据直接成为了产品,这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等,目前大数据产业链正在形成过程中,出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构,前者主要是一些拥有海量数据的公司,将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等,后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合,进行分析和挖掘,或者提供相关产品的公司,如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。

大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂

相对企业本身对大数据的应用,大数据平台更多是利用大数据来搭建企业生态。一些拥有庞大数据资源的大型互联网平台,已变为包含海量寄生者的生态系统。在这个生态系统中,它们将海量用户互联网行为痕迹和分析提供给平台上的企业,用于它们改善经营,推动整个平台生态繁荣,在这一过程中,它们也收取数据服务费。阿里巴巴就是一个典型的例子,从数据魔方、黄金策到聚石塔,阿里巴巴不断地为平台上中小电商提供数据产品和服务。

而百度已建成了包括百度指数、司南、风云榜、数据研究中心和百度统计在内的五大数据体系平台,帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化,以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。

而当大数据从企业内部运营的动力,变成平台企业的产品和服务时,平台企业也在经历着一个从大数据运营到运营大数据的阶段。数据从运营的支持工具,变成了生产资料。此前平台们的关注点,更多的是如何用好现有的大数据。而未来,它们的关注点则更多是如何将大数据这个生产资料管理好、经营好,如何更好地为平台上的企业服务。这就涉及到收集的数据质量怎样?格式标准是否统一?数据作为一种原材料,其精细化程度如何?是否符合平台上企业应用的具体场景?是平台上企业拿来就能用的,还是还需要平台上的企业再加工?

为解决这些问题,各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会,在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量,采集和加工出精细化的数据,确保其能符合平台企业的应用场景等方面,不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面,阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面,腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示,用户可以在上面通过一些细分标签,订阅自己关注的内容。实际上,这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。

Tips

大数据实战手册

将大数据应用于内部运营中时,企业会遇到一些常见问题

1企业如何获取与分析数据?

互联网是大数据的一个主要来源,一些线下的传统企业很难获得。但它们可以:

a  和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分,用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作,在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了万条关于自己产品的讨论信息,通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。

b  建立自己在互联网上的平台,比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。

c  许多传统企业没有分析海量数据的能力,此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作,目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司,它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。

2 如何避免大数据应用时的部门分割?

对于许多企业,其信息流被各部门彼此分割,数据难以互通,对于这种情况下,大数据的共享和汇集就只是一个泡影,更难以实现大数据的深度应用。

要打通部门之间信息分割的局面,首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的,“要真正用好大数据,企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈,企业信息流的部门分割,更在于企业部门之间的分割,比如有一些企业的营销按照渠道分割,导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商务技术总监杨旭青认为,“很多时候由于组织结构问题,大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计,在这方面,阿里巴巴的部门负责人轮岗制度,对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割,建立了矩阵型的组织结构,强化部门间的横向合作,这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。

3 如何让业务人员重视大数据的应用?

解决这个问题,一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导,比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会,还是汇报工作时,都以数据说话,而马云更是将大数据提升到了战略高度。

另一方面,也在于数据部门的带动,阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验,“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力,可以首先从一些对业务见效快,见效显著的数据项目出发,通过一两个项目的成功,调动对方的积极性,然后再逐步一个个地引导。”

4 为何大数据工作与运营需求脱节?

这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力,但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题?

有的企业从组织设计上发力,将大数据纳入业务分析部门的管理之下,用业务统驭数据。对于朝阳大悦城,由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作,其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来,大数据要靠商业法则指导,关键是找到业务需求的点,然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体操作中,大悦城对微信的数据挖掘,挖掘什么样的关键词,由业务分析人员确定,而具体挖掘则由数据部门做;有的企业从流程设计上着手,推动业务部门与数据部门人员之间的沟通,建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。

例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效(比如带来的商品转化率的提升)来考核数据挖掘师,考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛,比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面,在立白老板办公室上,就有一份“客户运营健康体检表”,让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi,让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果,拿车品觉的话说,“以数据之氧气包围经营人员。”

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《大数据技术对财务管理的影响》

摘 要:大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具,而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据,更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战,而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

关键词:大数据;财务管理;科学技术;知识进步

数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁,无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作,充满着尔虞我诈和勾心斗角,那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争,实际上不是在维持什么所谓的正义和和平,抑或为了人间的正道,而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术,尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”,实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的,汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术,看起来美轮美奂,实则隐含着杀机,那就是由于人们把技术当成了目的后,导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下,发明了诸多所谓的机械装置,中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下,发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭,结果却越来越奢侈;本来想节约,结果却越来越浪费;本来想善良,结果却越来越邪恶;本来想美好,结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说:“人是什么?一半是天使,一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候,其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候,结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术,我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

一、大数据技术加大了财务数据收集的难度

财务数据的收集是一个复杂的系统工程,国际上一般采用相对性原则,即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算,接着对粗糙的数据进行系统的罗列,最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库,就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式,所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据,一般都会暴露自己的bug地址源,网管可以循着这一唯一性存留,通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址,于是根据人机互动原理,再加上各种网吧所安装的监控平台,可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑,那么财务数据的收集似乎变得易如反掌,而事实并非如此。因为:①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击,如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用,数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间,很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的,教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前,很难实现资源的共享,这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。

二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性

对于搞财务管理的人来说,财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件,真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联,彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上,分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门,但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算,现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素,抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说,更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析,不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类,不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术,不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬,导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成,即时仓促做完的案例,也会因为数据分析技术的落后而授人以柄,有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火,那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失,在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说,能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律,敬畏生生不息的科学革命,认真领会行政首长的战略意图,提升自己的数据分析技术,升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意,期望技术的静止或者倒退,抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事,可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。

三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战

一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题,其意义不可小视。一般来讲,单位在遴选财务管理部门管理人员的时候,大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁,这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们,单纯看眼前的表现和话语的华丽,不仅不能对人才的素质进行准确的评价,而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败,国人大多重视了制度和道德的缘起,却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”,不对任何政治权力开绿灯,国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上,中国的所有腐败,不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失,都在很大程度上与财务人员有关,可能有些管理人员会强调那不是自己的责任,出纳签字是领导的授意,会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上,处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的,甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是,伴随着数字模拟技术的演进,财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善,相关领导伸手向财务要钱的行为,不仅会受到数据进入权限的限制,而且还会受到跟数据存留的监控,只要给予单位科技人员以足够的权限,想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单,而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。

四、大数据技术加大了单位信息保密的难度

IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出:“客观上讲,大数据技术的正面效用是非常明显的,但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到,在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动,这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域,大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码,实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下,任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动,而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后,所剩下的就是信息和数据的搜集了,只要有足够的数据源,信息的户的几乎是轻而易举的。

2003年,北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件,并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术,但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证,可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务,同时防止敏感数据库外泄,为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品,就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想,如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话,那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说,即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里,我们也应该尽量提升自己的保密意识,加强对个人信息的保护和合理运用。

作者简介:田惠东(1967- ),女,汉族,河北定兴人,副高级会计师,本科学历,研究方向:财务管理,单位:保定市第一医院

智能大数据审计案例研究论文

在大数据环境下,计算机信息处理技术也面临新的挑战,要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展,以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文,希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下,计算机信息处理技术也面临新的挑战,要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展,以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前,大数据时代已经到来,大数据时代已经占领了整个环境,它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内,从稀少到普及,使人们的生活有了翻天覆地的变化,计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代,这就要求对计算机信息处理技术应用时,则也就需要在之前基础上对技术实施创新,优化结构处理,从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来,人们的信息接收量有明显加大,在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点,随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大,只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点,计算机在信息传播中传播途径相当广泛,传播速度也相当惊人,1s内可以完成整个信息传播任务,具有较高传播效率。在传播信息过程中,还需要实施一定的信息处理,在此过程中则需要应用相应的信息处理工具,实现对信息的专门处理,随着目前信息处理任务的不断加强,信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化,则也就是目前数据具有多种类型,在庞大的数据库中,信息以不同的类型存在着,其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化,从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升,尤其是当前软件技术的迅速发展,进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展,进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量,同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性,同时关联结构也越来越复杂,导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上,在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定,从而打破之前计算机信息处理中,硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足,在完成云计算机网络构建之后,才能够在信息处理过程中,真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型,但是在进行信息发布之前,工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理,此过程具有一定复杂性,首先需要进行数据收集,在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析,完成信息的初级操作处理,总体上来说信息处理主要包括:分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后,才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播,让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息,借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容,随着人们信息接收量的不断加大,对信息储存空间也有较大需求,这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中,已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求,因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足,但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求,在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3],从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式,不但可以有效的满足用户信息存储需求,同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现,导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移,构建出一些新的计算机信息关联结构,同时具有非常强大的数据关联性,从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题,一旦在信息处理过程中某个信息出现问题,也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候,也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立,必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析,这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升,并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向,但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足,也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障,就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设,另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养,提高管理人员专业素质和专业能力,从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求,同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟,对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测,因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系,因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理,这些信息一旦发生泄漏,就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看,这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中,首先需要完成数据采集,同时还要实时监控数据信息源,在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储,所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理,通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息,通过数据传送系统完整的传输到客户端,为用户阅读提供便利。 结语: 在大数据时代下,计算机信息处理技术也存在一定的发展难度,从目前专业方面来看,还存在一些问题无法解决,但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中,想要完成计算机更新也存在一定的难度,但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络,把网络数据和计算机硬件数据两者分开,也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用,2014,(05):105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用,2014,(08):49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技,2014, (12):89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用,2014,(21):109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要:大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面,全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时,也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言,能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而,如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词:计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后,传统的计算工作已经逐步被淘汰出去,为了在新的竞争与挑战中取得胜利,许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究,为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临,大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲,大数据指的是这样的一种现象:互联网在不断运营过程中逐步壮大,产生的数据越来越多,甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战,随着科技的发展,计算机信息处理技术一定会越来越完善,为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革,在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊,在这里,数据才是最核心的资产,对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战,但是也会迎来很大的机遇,因为只是作为一种共享的公共网络资源,其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机,而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以,知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见,这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年,大数据应用带来令人瞩目的成绩,不仅国内外的产业界与科技界,还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来,大数据的内涵应是数据的资产化和服务化,而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下,为了降低成本获得更好的能效,越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍,以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面,覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN,以及Spark等新型系统架构介绍外,还将探讨研究流式计算(Storm,Samza,Puma,S4等)、实时计算(Dremel,Impala,Drill)、图计算(Pregel,Hama,Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代,借力计算机智能(MI)技术,通过更透明、更可用的数据,企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策,让企业真正实现高度的计算机智能决策办公,下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业:XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件,减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为,发现行为趋势,并找出存在缺陷的环节,从而帮助公司及时采取 措施 ,保留客户。此外,IBM新的Netezza网络分析加速器,将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台,帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料,能分析出多种使用者行为和趋势,卖给需要的企业,这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析,对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化,再以最快捷的方式推送给指定负责人,使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营:辛辛那提动物园使用了Cognos,为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此,动物园可以获得新的收入来源和提高营收,并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点,确定最好的网点位置,帮助这个银行更好地运作业务,推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征,提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中,数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段,简记为SEMMA: Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为:包含足够的重要信息,同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为:数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据,增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为:统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标,通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为:变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果,我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为:线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为:比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而,在获得满意结果之前,可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后,可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据,这是大多数数据挖掘问题的目标。此外,先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具,比如:能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具,以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器,便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型,从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统,通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构,进一步补充了数据挖掘过程,实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中,您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中,这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的:一方面,掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面,具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里,数据采集、存储和数据分析技术飞速发展,大大降低了数据储存和处理的成本,一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能,并且大幅降低了成本,使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献: [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑,2009. [2]张帆,朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术,2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电,1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报,1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社,2000. [6]张浩,郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息,2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报,2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新,在该种环境背景下大数据风潮席卷全球,尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟,各领域行业对此也给予了较高的关注,针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据,依托于大数据实现长足发展,本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析,之后探讨依托于大数据良好推进CAT,以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言:相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源,另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性,走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中,相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战,正面CAT工作,进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇,具体来讲,信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱,当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势:其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系,而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升,尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究,相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势,也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变,尤其是在当下海量数据生成背景下,人工审计具备较强滞后性,只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求,而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇,更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战,具体来讲,审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量,数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面,而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低,如数据方面人为随意修改删除等等,而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上,对数据质量予以有效保障需要从两方面入手,其一是把控电子数据有效存储,简单来讲就是信息存储,对电子信息进行定期检查,监督数据实际传输,对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等,进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集,通常电子数据具备多样化采集方式,如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集,该种直接采集需要备份初始传输数据,避免数据采集之后相关人员随意修改,更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等,最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高,从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立,建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储,更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术,则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化,而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性,最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外,还集中在审计人员的强化培训上,具体来讲,培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点,可以构建统一培训平台,在该培训平台中予以多元化资料的分享,聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课,提供专业技能知识沟通互动等等机会,最终通过强化培训提升审计人员综合素质,更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知,当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整,依托于大数据促使审计人员得以素质提升,并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效,而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢: 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文

对这样的问题不能从一个角度去看,从客观的角度去看问题,,是一分为二的,因为每个人的角度不同,立场不同,所以得出的结果就不一样,但是对这个问题,应该去正确的对待和分析及理解。变压器的次级绕组与负载相接,中间串联一个整流二极管,就是半波整流。利用二极管的单向导电性,只有半个周期内有电流流过负载,另半个周期被二极管所阻,没有电流。这种电路,变压器中有直流分量流过,降低了变压器的效率;整流电流的脉动成分太大,对滤波电路的要求高。只适用于小电流整流电路。

针对大数据在企业内部审计的作用的研究论文,要选择目标企业,要满足以下几个条件,企业审计数据量足够大,企业规模大和信息化程度高。举例说,现在的电信运营商或者阿里、腾讯,这样的公司都可以是研究目标企业。千万级以上的数据需要进行企业内部审计,企业规模足够大的上市公司需要根据法律责任每年内部审计,最后就是企业信息化程度高,可以实现基于大数据的审计工作。

能源大数据应用案例研究论文

1、关能源行业大数据应用

计算居民用电量。

2、职业篮球赛大数据应用

专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况,然而他们还在为这些数据的整理和实际意义而发愁。通过分析这些数据,找到对手的弱点。

3、保险行业大数据应用

集中处理所有的客户信息。

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的判断力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息。

大数据但数据主要有三种,包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。

据IDC的调查报告显示:企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长60%。在以云计算为代表的技术创新基础上,这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过人们对各行各业的不断创新,大数据就会变为人类创造更多的价值。

《大数据技术对财务管理的影响》

摘 要:大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具,而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据,更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战,而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

关键词:大数据;财务管理;科学技术;知识进步

数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁,无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作,充满着尔虞我诈和勾心斗角,那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争,实际上不是在维持什么所谓的正义和和平,抑或为了人间的正道,而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术,尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”,实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的,汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术,看起来美轮美奂,实则隐含着杀机,那就是由于人们把技术当成了目的后,导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下,发明了诸多所谓的机械装置,中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下,发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭,结果却越来越奢侈;本来想节约,结果却越来越浪费;本来想善良,结果却越来越邪恶;本来想美好,结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说:“人是什么?一半是天使,一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候,其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候,结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术,我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

一、大数据技术加大了财务数据收集的难度

财务数据的收集是一个复杂的系统工程,国际上一般采用相对性原则,即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算,接着对粗糙的数据进行系统的罗列,最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库,就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式,所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据,一般都会暴露自己的bug地址源,网管可以循着这一唯一性存留,通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址,于是根据人机互动原理,再加上各种网吧所安装的监控平台,可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑,那么财务数据的收集似乎变得易如反掌,而事实并非如此。因为:①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击,如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用,数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间,很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的,教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前,很难实现资源的共享,这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。

二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性

对于搞财务管理的人来说,财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件,真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联,彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上,分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门,但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算,现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素,抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说,更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析,不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类,不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术,不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬,导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成,即时仓促做完的案例,也会因为数据分析技术的落后而授人以柄,有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火,那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失,在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说,能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律,敬畏生生不息的科学革命,认真领会行政首长的战略意图,提升自己的数据分析技术,升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意,期望技术的静止或者倒退,抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事,可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。

三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战

一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题,其意义不可小视。一般来讲,单位在遴选财务管理部门管理人员的时候,大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁,这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们,单纯看眼前的表现和话语的华丽,不仅不能对人才的素质进行准确的评价,而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败,国人大多重视了制度和道德的缘起,却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”,不对任何政治权力开绿灯,国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上,中国的所有腐败,不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失,都在很大程度上与财务人员有关,可能有些管理人员会强调那不是自己的责任,出纳签字是领导的授意,会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上,处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的,甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是,伴随着数字模拟技术的演进,财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善,相关领导伸手向财务要钱的行为,不仅会受到数据进入权限的限制,而且还会受到跟数据存留的监控,只要给予单位科技人员以足够的权限,想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单,而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。

四、大数据技术加大了单位信息保密的难度

IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出:“客观上讲,大数据技术的正面效用是非常明显的,但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到,在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动,这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域,大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码,实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下,任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动,而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后,所剩下的就是信息和数据的搜集了,只要有足够的数据源,信息的户的几乎是轻而易举的。

2003年,北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件,并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术,但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证,可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务,同时防止敏感数据库外泄,为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品,就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想,如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话,那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说,即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里,我们也应该尽量提升自己的保密意识,加强对个人信息的保护和合理运用。

作者简介:田惠东(1967- ),女,汉族,河北定兴人,副高级会计师,本科学历,研究方向:财务管理,单位:保定市第一医院

大数据半结构化的案例研究论文

"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。数据采集:ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取:关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构:云存储、分布式文件存储等。数据处理:自然语言处理(NLP,NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU,NaturalLanguage Understanding),也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。数据挖掘:分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现:云计算、标签云、关系图等。要理解大数据这一概念,首先要从"大"入手,"大"是指数据规模,大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别,其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity),即体量大、多样性、价值密度低、速度快。第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。第二,数据类型繁多,如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息,等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中,快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域,通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此,大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量

获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号, 经在高等学校或科学研究部门学习和研究,成绩达到有关规定,由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。

"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义,分析,判断用户需求,从而实现更好的用户体验和广告匹配。大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程,必须建立良好的运行机制,以促进建设过程中各个环节的正规有序,实现统合,搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准,为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。

电大审计案例研究小论文

1.对主要和有疑问的存货进行抽盘2.向红特公司索取明细表3.如已销产品未进行会计处理,产成品实际库存会小于账面库存,通过抽查可发现;收款未进行会计处理,货币资金应实际大于账面,通过现金盘点、核对银行对账单可发现4.公司将明光公司存放在仓库中的乙材料计入公司存货,通过盘点,会出现实际库存大于账面库存

1、实地盘点2、检查托管材料的账目、并到记载的存放地进行实地盘点核对,是否帐实相符3、检查存货进发存的清单,抽查,核对各比进发存的操作是否有对应的账务处理。4、盘点,是否存在吧托管材料进入自身存货的情况,检查各类存货的进货清单以及发票

随着经济的发展和社会法规体系的逐步健全,审计活动受到越来越多的关注,所暴露出来的问题也愈来愈多。下文是我为大家整理的关于会计审计方面的论文 范文 的内容,欢迎大家阅读参考! 会计审计方面的论文范文篇1 浅谈施工企业项目内部审计的 措施 和 方法 摘要:随着现代建筑行业的不断发展,施工企业面临的市场竞争压力增大,给企业内部审计工作提出了许多新的课题,审计工作面临的问题也越来越复杂。施工企业的内部审计是一项独立于企业其他职能部门的工作,是企业内部结构中的重要组成。而施工企业的项目又是施工企业的根本,对施工企业项目的审计是做好施工企业内部审计的基础。本文针对施工项目目前管理的现状、施工项目内部审计的措施和方法作粗略探讨,以强化施工企业的审计效能,充分发挥内部审计“免疫”系统功能及作用,提高企业的经济效益。 关键词:施工项目 内部审计 措施 方法 随着我国市场经济体制的建立和建筑施工企业改革的不断深化,建筑施工企业内部审计工作在建筑行业中的地位越来越重要,企业对内部审计工作的质量提出了更高的要求。而审计质量又是审计的生命线,审计质量的优劣会影响到审计工作的声誉,也会影响审计部门的权威和形象,影响到审计部门能否健康发展和承担起历史赋予的重任。因此,提高施工企业项目内部审计的认知度,加强施工企业项目内部审计质量控制就成为当前施工企业审计工作者亟待解决的重要课题。 一、加大内审宣传力度 提高全员内审认识 (一)当前施工企业项目对内部审计工作的重要性和作用的认识还不够 不少企业领导设置内部审计机构也是为了应付上级检查及企业本身升级的需要。施工企业内部审计工作在 企业管理 中发挥的作用还很有限,特别是有一些领导对施工企业内部审计工作的重要性认识不足,他们可以随意撤并内审机构,精简内审人员,从而出现将施工企业内部审计机构撤并或将其内部审计人员精简并入财务部门或从财务部门中分离出内审机构和内审人员的情况,这使得许多施工企业内部审计机构势单力薄,很难发挥作用,认为施工企业内部审计机构是可有可无的部门,没有给予足够的重视和支持。上述认识足以说明了施工企业的项目对内部审计缺少足够的认识,使得施工企业内部审计人员很难独立开展各项审计工作,难以获得符合实际的第一手资料,形成切实有效的审计建议。 (二)不断改进工作方法,提高内部审计工作质量 一是事前审计与事中、事后审计相结合,内审的作用应不仅限于事后监督,更多的应是事前预防与事中控制,起到防微杜渐的作用。对于施工项目的内部审计工作更不应局限于事后的审计,而更应该关注项目运行的整个过程,在施工过程中起到防范与控制作用,而达到事倍功半的效果。随着企业管理水平的不断提高,内部审计将对单位进行全过程、全方位的监督和评价,以便及时发现各个环节存在的问题,把单位风险降到最低,把问题解决在萌芽状态或初始阶段。 二是微观审计与宏观相结合,既从宏观调控和宏观管理的要求出发安排审计项目,又在审计若干具体项目后,综合加以分析,找出共同性或倾向性的问题及其产生的原因,有针对性地提出解决的意见和建议,为领导决策提供依据,为规范项目财务收支行为提出建议。 三是对审计发现的问题坚持治标与治本相结合,对审计发现的问题既要进行恰当处理,又要深入分析产生的原因,从帮助建立健全各项 规章制度 和内部控制制度、加强管理工作等方面加以解决,使之不再有重复发生的可能。 二、工程收入确认的审计 根据建造合同会计准则的规定,如果建造合同的结果能够可靠地估计,项目应根据完工百分比法在资产负债表日确认合同收入和成本。实际工作中通常项目根据责任预算编制情况确认工程总收入、总成本。财务按照工程进度确认收入并结转成本。 (一)主要问题 1.资产负债表日确认的工程完工程度可靠性较低,往往与业主批复的验工计价金额有较大差距。如根据项目的不同意图,有的为了完成利润目标、承包指标、更充分地享受税收等优惠政策,可能会多计收入;有的为了以丰补歉、留有余地等目的而少计收入,待工程决算以后再冲回或再计收入,人为操纵损益。 2.业主迟迟不作工程决算审计。如为了拖欠工程款,有些业主几年甚至十年不作工程决算审计,还有些建设单位将已达到预定可使用状态、并已交付使用的固定资产于“在建工程”账户长期挂账,这都给施工企业准确确认收入带来不确定因素。 3.重复确认收入。如当总公司下设多个分公司时,有时几个分公司共同承建一个工程项目,各个分公司会出现重复确认收入的情况。 (二)审计方法 为提高审计效率,审计人员应凭借专业 经验 和所掌握的信息、资料作出正确的选择,选择有效率的审计策略和方法。具体建议如下: 1.可以通过检查项目累计结转收入和累计结转成本是否基本配比,来发现收入确认可能存在的问题,对尚未完工的项目或虽已完工但尚未决算的项目,相应调整收入。但是难以判断企业资产负债表日所确定的工程完工程度是否可靠。 2.可以获取以往年度(可取前两年或三年)已竣工决算的工程收入确认的有关资料,将会计账面确认的收入与按竣工决算应确认的收入进行比较,计算一个收入确认的误差率,作为对资产负债表日收入确认的参考。 3.在审计中,可根据施工项目的规模、繁简程度、施工项目情况以及所编制工程预决算的质量水平等因素,采用不同的审计方法,如全面审核法、重点审核法与个别审核法等。审计人员应重点检查收入的计算、确认方法是否合乎规定,注意查明有无随意确认收入、虚增或虚减本期收入的情况,及其以非货币性资产抵偿应收工程款的确认和计量是否符合会计准则的规定等。 三、工程成本的审计 (一)主要问题 建筑施工企业的成本主要有材料费、人工费、机械施工费、临时建筑设施费和其他直接费用等。审计中我们发现主要存在如下问题: 1.建造合同的甲、乙双方不能及时对账,极易漏记甲方供料成本。 2.企业日常核算管理制度松懈,材料出库、入库的内部控制较薄弱,外购材料不通过出入库手续,直接运抵建筑工地,易导致材料管理和核算出现漏洞。采购数量上不能完全按照定额采购,施工现场经常是按实际需要采购,造成竣工后核算施工图材料用量与实际消耗数量不符,为日后的外审埋下隐患;工人工资结算单不正规,结算依据不足,存在用假工资表套取费用的情况,人工成本核算不准确。 3.有的企业将金额较大的临时建筑设施费一次计入成本费用,水电费用结转依据不足,导致成本费用不实。 4.有的工程项目成本结转的多,收入结转的少,账面反映为亏损,这可能存在人为调节利润的问题。 5.增加人工费用和材料费用,偷逃税款。 6.利用发放奖金、补贴等名义,处理违规支出。 7.对于内部控制不健全的项目,管理人员往往利用各种形式与供货方相互勾结,侵吞企业财产物资。 (二)审计方法 1.对跨年度工程项目应按年累计分成本项目进行结转,以明确每一工程项目的收入和成本是否配比,据以分析判断是否存在成本核算异常的工程项目,保证会计信息的可靠性和公允性。 2.材料费用方面,应主要检查:企业内部会计控制是否健全、有效;材料出入库制度是否完备;有无少进多出或挪作他用等现象;有无材料消耗异常的项目,并查明原因;期末材料的盘点是否真实准确;是否存在利用开具的虚假发票处理其他费用,人为加大工程成本的情况。 3.人工费用方面可运用分析性复核程序,检查年度工资有无异常变动,并查明原因,抽查应付工资计算的合规性和准确性,比如:工资核算是否以签名的工资结算单为依据,与相应完成的实物工程量用工是否匹配,以免随意开单;抽查工资结算凭证用以确定工资、奖金、津贴的计算是否合规,手续是否齐全,是否按照规定代扣款项等。另外,为查明施工项目、建设单位与施工队是否串通舞弊,除通过分析性复核以检查工资有无异常变动外,还应当与预决算的工程量加以对比,或通过实地考察、查询施工 日记 等方法,核对应付工资账户贷方发生额累计数与有关成本费用账户,以发现有无直接计入成本费用的工资。 4.应检查费用的计量是否合规。如临时建筑设施费应按照建造合同施工期分期摊销,预计水电费用时应该有甲乙双方认可的原始凭证为依据。 施工企业项目的内部审计包括多方面的内容,既有财务预算的审计、施工过程经济投入的审计,也有合同管理的审计和项目结算的审计。在市场经济不断发展的过程中,审计面临的风险也在进一步加大,这就需要进行必要的风险强化,特别是完善对施工项目的内部审计,从而全面提高施工企业内部审计的效能。施工企业应重视对项目的内部审计工作,这样才能够发挥审计的真正作用,提高企业的市场竞争力,提高企业的经济效益。 参考文献: [1]李金华.审计师专业必备[Z].中国审计出版社,1992(4). [2]檀鹤铨等.新编铁路审计指南[Z].北京:中国铁道出版社,1995(2). [3]刘明辉.独立审计准则研究[J].大连:东北 财经 大学出版社,1999(6). [4]李世钰,曹锡锐,__远.施工企业会计核算办法讲解[Z].北京:中国财政经济出版社,2003(12). [5]周丽琼.企业内部审计的风险管理[J].企业家天地,2007,(10):77-80. 会计审计方面的论文范文篇2 浅析企业内部审计的现状和改进措施 摘要:内部审计在企业中的作用越来越重要,本文分析了我国现今企业内部审计工作中存在的问题,并从几个方面阐述了提高企业内部审计工作质量的措施。 关键词:企业;内部审计;措施 随着现代企业制度的建立,作为企业内部控制的内容之一,企业内部审计工作越来越受到重视,近年来内部审计工作的发展和逐步完善,为推动企业的发展起到了积极的促进作用。 一、我国企业内部审计工作存在的现实问题 1.对内部审计工作认识不足 由于内部审计制度在我国的建立相对较晚,一些重大的审计 报告 、审计成果没有公开,有些企业对内部审计工作的认识不足,甚至简单地认为审计就是查账,没有认识到审计的目的、审计工作的内容和职能,所以至今仍有部分企业没有设立内部审计机构,也有部分企业把内部审计机构设在了财务部门,由财务部门兼职内部审计工作,导致不能合理、有效的发挥内部审计应有的作用。 2.内部审计在企业中的地位不准确。 企业内部的各职能部门都是在企业主要负责人的直接领导下行使职权、开展并报告工作的,即使有些职能部门是由企业某位副职分管,那也是主要负责人授权的,实质上是在主要负责人领导下。在目前还没有哪个法律和制度规定,企业内部的某个机构可以不在主要负责人的直接领导下开展工作,更没有规定企业内部横向职能部门之间需要相互报告工作的情况,况且按照《 公司法 》的规定,企业财务负责人要由董事会任免,而没有规定内审人员具有这种地位。在市场经济条件下,企业主要负责人是企业的法人代表,要承担各职能部门在授权范围内开展工作所产生的法律责任。各职能部门所从事的经济活动是企业主要负责人的意志体现,特别是那些实行垂直集权管理的企业,其主要负责人的管理触角深入到企业的各个活动之中。在这种情况下,内部审计实质上是主要负责人监督主要负责人的单方面活动,这在理论上是讲不通的。 3.内部审计观念落后 审计观念落后也是影响内部审计工作发展的主要因素之一,部分企业内部审计仍停留在财务收支审计上,对经营审计、管理审计等方面涉及较少。内部审计的目标停留在查错补漏上,没有转变到提高企业经营效益、效率上来,以事后监督为主,末将事前是预测把关、阶段监督检查和事后审计查处相结合,没有认识到审计的内容涉及企业管理的方方面面,最终是帮助企业领导发现问题、解决问题,为企业经营决策提供全面服务。 4.内部审计体制不完善,独立性不强 内部审计机构设置的关键是保证其独立性,通过审计工作的实施,对信息的真实、准确性以及企业内部控制的有效性进行监督和评价。因此,内部审计机构对谁独立、由谁领导、为谁服务尤其重要。目前,我国国有企业大部分采取内部审计机构与企业其他部门平行的管理模式,由企业总会计师或总经济师直接分管,内部审计机构对其负责并报告工作。由于审计机构和审计人员的人事、经济等各项利益与企业的利益密切相关,使得企业内部审计机构和人员的独立性不强,同时也降低了审计的职能,久而久之,内部审计也失去了其权威性、有效性。 5.内部审计方式方法落后 计算机技术的发菜和信息时代的到来,使得无纸化办公成为现实,内部审计作为管理的重要组成部分也理应实现网络化,而我国很多企业的内部审计技术和方式、方法,还停留在手工操作阶段,手段落后,涉及计算机程序、网络信息审计的很少,致使内部审计工作严重滞后,影响审计质量和审计效果,起不到对企业的生产经营活动的监督、服务作用。 6.内部审计队伍素质不高 随着市场经济的建立和发展,企业投资呈现多元化,在计划经济时期少有的企业购并、分设、企业间的债务重组、非货币性交易等行为时有发生。为服务企业经济发展和规范企业经济行为的内审人员必然要参与到企业这些行为中去。这就要求审计机构在人员构成上也应该是多元化的,不仅要有懂财务及审计的人才,还应配备精通企业各项相关业务的专门人才。内部审计人员素质成为开展高层次审计监督的关键所在。现代内部审计工作涉及面广,不仅要求内部审计人员具备相应的专业知识,包括会计、审计、内部控制的检查和评价、计算机的运用等,而且还必须有丰富的实践经验。在国有企业内部审计机构中,审计人员构成参差不齐,素质不高,目前,我国内部审计人员专业知识贫乏,专业构成主要是审计或会计专业,而来自工程技术、信息技术或法律等方面的人才缺少。另外,有些内部审计人员的职业道德缺失,难与被审计单位协调沟通,影响到内部审计的成效。 二、提高企业内部审计工作质量的措施 1.重视内部审计工作,提高内部审计的地位 提高管理者对内部审计工作重要性的认识是加强企业内部审计工作的重要保证,建立和加强内部审计的组织地位,针对我国内部审计机构设置的不合理,我们可以借鉴国际上成功的做法,在董事会下设由独立董事组成的审计委员会,内部审计机构向审计委员会和总经理双重负责,并通过内部审计章程对内部审计的地位、职责权限、业务报告程序进行规定。 2.适应社会发展新需求,实现内部审计转型 现代内部审计的目标不再仅是强化企业内部控制、提高企业内部控制效率和效果,而应转向规避风险、转移风险和控制风险,强调了增值审计,突出了介入风险管理和广泛的内部控制,同时还要做好管理咨询等增值型服务工作。这就要求企业要正确认识内部审计转型的必要性、长期性和艰巨性,尽快更新观念、转换角色,全面分析审计需求,明确内部审计转型的方向和目标,制订合理的转型规划和方案。充分发挥内部审计在企业风险管理、增值服务中的作用。 在风险管理的基础上建立审计模式,加强和改善风险管理已成为关系企业生存和发展的十分重要的因素,当然也就成了现代企业管理当局十分关注的问题。而风险管理是指识别风险并设计控制风险的方法,其核心是将没有预计到的未来事项的影响控制在最低程度。风险管理首先要求在组织中发现那些高风险暴露的领域,对高风险暴露点的识别要通过对组织的分析进行,这种分析既包括审计人员客观的金额测试,也包括主观的判断。其次将分析的结果与认为可接受的风险的金额水平相比较,最后实施必要的变革。 3.推行计算机审计,创新审计方式方法,提升工作成效 近年来,随着会计电算化的全面推进和实施,审计信息化进程也逐步加快,计算机审计成为主流。利用计算机审计比手工更迅速、更有效地审阅、核对、分析、比较企业的各种信息,可对企业内部财务信息系统及会计工作实施有效的监督和评价,对企业资金及各种资产进行密切跟踪,从而有利于评估企业风险及实现事前、事中、事后审计工作。 4.坚持客观公正,严格处理处罚。 严格的处理、处罚是一种有效的 教育 和强化管理的手段,有利于遏制违规乱纪,维护企业的经济利益:有利于提高审计的威慑作用,净化经济环境,从源头上切断滋生违法违纪的经济基础:有利于约束管钱、管物人员的经济行为,促进廉政建设因此,在审计违法违纪问题的过程中,要严格按照审计程序办事,做到事实清楚、定性准确、处理适当、评价适度,只有这样,才能掌握主动,防范审计风险,更好地发挥审计监督的作用。 5.强化队伍建设,提高内部审计人员的素质 (1)打破以往人员知识结构不合理的局面,积极吸收具有工程、信息技术、风险管理、法律等非会计专业背景的人才,壮大内部审计人员的队伍,增强内部审计部门的实力。 (2)企业内部审计人员也要增强自身的学习意识,加强知识的积累和更新,不断拓宽知识面。积极参加国家相关专业的考试,比如,注册会计师、审计师等,提升自身的综合能力,更好的为社会、企业服务,体现自身的价值。 (3)加强内部审计人员的职业道德教育,强化内部审计人员的责任感和使命感,要求内部审计人员恪守客观、公正、廉洁的职业道德,同时要求内部审计人员要有对企业负责的态度和为企业管理服务的精神,认真履行职责,逐步建立起一支具有现代化知识素养和职业道德水准的内部审计队伍。 参考文献: [1]于玉林:内部审计在企业治理、风险管理和内部控制中的作用.审计月刊.. [2]刘文华:会计电算化带来的审计风险.中国审计..

审计学案例分析可以从以下几个方面出发:

1、纳税

审计体现了公司纳税的过程。税务结构在审计中得到了适当的组织,其中账户以显着的方式吸引了投资者和商人来缴纳税款。

2、提高效率

审计可以提高组织以及员工的效率。审计实践也提高了员工的技能。因此,由于审计原则的准确性,它在组织内带来了更多训练有素和合格的员工,从而促进了政策制定和其他决策。

3、长期规划

审计为整个业务实践带来了效率,它提供了业务活动的公平视图。审计记录可用于长期规划,它还有助于为未来编制预算。审计在为企业的长期规划编制预测财务报表时也很有用。

4、加强内部监控

审计师为组织内部控制效率提供了极大的支持。审计员建议需要改进和管理的领域,负责克服审计员确定的薄弱环节。内部控制越好,组织的工作就越有效。

5、合作伙伴满意度

从合作伙伴的角度来看,审计也非常重要。经审计的记录使合作伙伴感到满意,并确保他们正在投资正确的公司,并将从公司赚取的收入中获得公正的利润。

6、内部和外部审计之间的区别

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