大数据审计护航现代金融体系构建

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

近日,审计署印发了《“十三五”国家审计工作发展规划》(下称《规划》)。这是第一个全国性的国家审计工作五年规划。

根据规划,审计部门将依法对金融监管部门、金融机构、金融市场开展全方位、多层次审计监督,推动建立安全高效的现代金融体系。

其中值得注意的是,《规划》强调要“适应新常态、践行新理念”。适应新常态,可以说是审计工作与时俱进的一个亮点所在,而大数据技术无疑成为审计创新的强劲驱动力。

业内专家普遍认为,在大数据时代当中,加快推进审计信息化建设,是适应信息科技高速发展的必然选择,也是提升审计监督能力的重要途径。

大数据推动审计信息化
在当前大数据背景下,互联网技术的快速发展催生了网络中各种可信任官方数据的呈现,促使计算机审计将进入大数据时代,大数据下的计算机审计必将带来审计技术和方法的革新,也将出现新的特点。面对新的任务和要求,审计部门更需要勇于创新,创新审计方式方法,注重运用信息化、大数据等现代科技手段提高审计效率。

这一点在地方审计工作中得到了充分体现。湖南省审计厅金融审计处处长李作尧对记者说:“我们试图不断创新审计方法,着力加强金融审计业务和计算机业务的融合,对被审计单位的数据进行深度分析整理,建立各种审计分析模型,逐步形成依托信息化技术的审计方法体系。”为此,他们结合金融审计的特点,站在现代审计的新高度和最前沿,在审计实际工作中不断创新方法,积极运用大数据理念,提高审计效率。

眼下,很多综合性现代服务企业也将信息化审计摆在重要位置。

供职于天职国际会计师事务所质监与技术支持部的王蕾预计,大数据时代将给审计工作带来变化,很有可能彻底改变传统审计工具。“当前,数据的收集来源从被审计对象内部扩展到与其相关的全部外部数据,从仅针对选取的样本转为全面覆盖,与此同时,数据分析模式的多样化和可视化以及数据导入及预处理的智能化,都会给审计工作提出新的要求。”王蕾表示。

在业内人士看来,大数据工具的深入运用将显著提高审计工作的效率和质量,使得审计人员从现场繁重的资料的收集和整理工作中解放出来,将时间和精力转移到构建分析模型和职业判断上去,能够为被审计单位提供更多、更有价值的预警和建议。

因此,做好应对随大数据时代而来的挑战和机遇,从政府审计到社会审计行业,加大对“大数据”的人、财、物的投入就显得尤为必要。

审计队伍还是根本保障
信息化技术诚然重要,但在整个审计工作中,人的因素尤其是审计队伍是否具备足够强的专业胜任能力,仍然是非常关键的因素。除了需要持续提高各级审计人员的常规经验、知识、专业等之外,更需要顺应大数据时代的新要求,提升审计人员的专业素质和创新能力。

这其中,审计信息化要求审计人员的知识结构有更大的深度和广度。信息化条 件下审计人员需要掌握更丰富的审计专业知识、信息技术知识和常规知识。需要强调的是,审计人员所掌握的专业知识不能停留在书本、准则与制度上,要融会贯通,灵活应变,能够应用职业判断分析和解决非常规问题。

王蕾告诉记者:“我们事务所一直以来高度重视打造高层次审计信息化人才队伍,努力提升审计人员适应信息化、运用大数据的能力素质,现在更是已经明确要求加大信息化人才培养力度。”只有审计队伍的专业力量得到保证,才能更好地保证其审计工作的质量。“我们最关心的是基于尽职调查的审计,包括财务、法律、业务和团队,引入第三方专业审计机构有利于客观评价企业的价值和风险,尽可能减少人为干预可能导致的偏差也消除可能的寻租空间。”香颂资本董事沈萌表示。

恒昌合规中心审计部高级经理乔靖说,“我们都要配备经验丰富、符合胜任能力要求的审计人员,必须拥有履行职责所需的知识、技能和能力,坚持客观求实,实事求是地揭示、分析和反映问题,定期开展内部培训,相互交流项目经验。”“审计作为一种第三方审核方式,在我国经济深化改革、转型升级并建设制度化、规范化的现代市场经济体系过程中,担负着更加重要的作用。《规划》的出台有利于进一步提升公众对审计工作的清晰认识,也有助于推动我国市场经济诚信体系的基础完善。”沈萌分析。





====================================分割线================================


本文转自d1net(转载)

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
5月前
|
存储 大数据 数据处理
PHP 与大数据:构建高效数据处理系统
传统的数据处理系统往往难以应对大规模数据的处理需求,而PHP作为一种常用的服务器端脚本语言,在数据处理方面也有其独特的优势。本文将探讨如何利用PHP构建高效的大数据处理系统,结合实际案例分析其应用场景及优势所在。
126 2
|
12天前
|
存储 分布式计算 分布式数据库
深入理解Apache HBase:构建大数据时代的基石
在大数据时代,数据的存储和管理成为了企业面临的一大挑战。随着数据量的急剧增长和数据结构的多样化,传统的关系型数据库(如RDBMS)逐渐显现出局限性。
69 12
|
12天前
|
存储 大数据 索引
解锁Python隐藏技能:构建高效后缀树Suffix Tree,处理大数据游刃有余!
通过构建高效的后缀树,Python程序在处理大规模字符串数据时能够游刃有余,显著提升性能和效率。无论是学术研究还是工业应用,Suffix Tree都是不可或缺的强大工具。
25 6
|
2月前
|
存储 SQL 分布式计算
Hadoop生态系统概述:构建大数据处理与分析的基石
【8月更文挑战第25天】Hadoop生态系统为大数据处理和分析提供了强大的基础设施和工具集。通过不断扩展和优化其组件和功能,Hadoop将继续在大数据时代发挥重要作用。
|
2月前
|
人工智能 分布式计算 架构师
大数据及AI典型场景实践问题之基于MaxCompute构建Noxmobi全球化精准营销系统如何解决
大数据及AI典型场景实践问题之基于MaxCompute构建Noxmobi全球化精准营销系统如何解决
|
2月前
|
存储 监控 安全
大数据架构设计原则:构建高效、可扩展与安全的数据生态系统
【8月更文挑战第23天】大数据架构设计是一个复杂而系统的工程,需要综合考虑业务需求、技术选型、安全合规等多个方面。遵循上述设计原则,可以帮助企业构建出既高效又安全的大数据生态系统,为业务创新和决策支持提供强有力的支撑。随着技术的不断发展和业务需求的不断变化,持续优化和调整大数据架构也将成为一项持续的工作。
|
2月前
|
SQL 监控 大数据
"解锁实时大数据处理新境界:Google Dataflow——构建高效、可扩展的实时数据管道实践"
【8月更文挑战第10天】随着大数据时代的发展,企业急需高效处理数据以实现即时响应。Google Dataflow作为Google Cloud Platform的强大服务,提供了一个完全托管的流处理与批处理方案。它采用Apache Beam编程模型,支持自动扩展、高可用性,并能与GCP服务无缝集成。例如,电商平台可通过Dataflow实时分析用户行为日志:首先利用Pub/Sub收集数据;接着构建管道处理并分析这些日志;最后将结果输出至BigQuery。Dataflow因此成为构建实时数据处理系统的理想选择,助力企业快速响应业务需求。
118 6
|
2月前
|
存储 分布式计算 数据处理
面向业务增长的数据平台构建策略
【8月更文第13天】为了构建一个能够支持企业业务增长的数据平台,我们需要考虑几个关键的方面:数据的收集与整合(数据集成)、存储、处理和分析。本文将详细介绍这些步骤,并提供具体的代码示例来帮助理解。
30 1
|
3月前
|
存储 搜索推荐 数据建模
阿里巴巴大数据实践之数据建模:构建企业级数据湖
阿里巴巴通过构建高效的数据湖和实施先进的数据建模策略,实现了数据驱动的业务增长。这些实践不仅提升了内部运营效率,也为客户提供了更好的服务体验。随着数据量的不断增长和技术的不断创新,阿里巴巴将持续优化其数据建模方法,以适应未来的变化和发展。
|
3月前
|
分布式计算 安全 大数据
HAS插件式Kerberos认证框架:构建安全可靠的大数据生态系统
在教育和科研领域,研究人员需要共享大量数据以促进合作。HAS框架可以提供一个安全的数据共享平台,确保数据的安全性和合规性。

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面