推动大数据联网审计中铁路企业经济责任审计质量研究

2020-11-12 08:25
审计月刊 2020年8期
关键词:联网铁路责任

当前,铁路企业现代化经营和监管模式日益体现出信息化、集中化的特点,经济责任审计面对的数据量呈几何式增长,数据结构多维立体,传统审计技术和方式已不能很好地满足审计要求。将大数据信息化技术与审计相结合,提高经济责任审计质量,是新时代发挥审计监督的重要途径。目前在铁路企业运用的铁路审计管理信息系统正是向基于大数据技术应用的联网审计发展的技术雏形。

一、基于大数据应用的联网审计在铁路企业经济责任审计中运用的意义

(一)以大数据驱动,促进新时代经济责任审计转型升级。

大数据信息化时代,数据海量、多维、立体,传统的审计理念、方式和技术已无法应对。习近平总书记在2018年5月第一次中央审计委员会上的重要讲话指出,要解放思想、与时俱进,创新审计理念,及时揭示和反应经济社会各领域的新情况、新问题、新趋势,要坚持科技强审,加强审计信息化建设。铁路企业领导干部经济责任审计乃至整个内部审计在审计理念、审计方式、审计技术等方面转型升级势在必行,大数据驱动的联网审计为实现这种转型升级提供了技术支撑。

(二)发挥大数据功能优势,促进经济责任审计结果全面、可靠。

2019年7月新修订的《党政主要领导干部和国有企业事业单位主要领导人员经济责任审计规定》对经济责任审计的广度和深度要求有了进一步增加,内容和层次更加丰富。而基于大数据应用的联网审计可以突破传统抽样样本的局限性,轻易获取审计对象任职期间履行职责的所有相关结构化和非结构化数据,通过数据加工分析,对审计事项进行立体式、多维度的全面描述,帮助审计人员识别隐藏在海量数据里面的异常线索,结合现场的精准调查取证,快速发现传统方法难以锁定的问题,提升了经济责任审计的广度和深度,使审计结果更加可靠全面。

(三)提高审计效率,实现审计全覆盖。

随着铁路基础设施建设的不断加大和高铁开通运行线路增加,被审计单位的数量和经济业务数据不断增多,审计需要查阅的资料和收集处理的信息量也越来越大。大数据联网审计应用可以促进审计方式的改变,成立后台数据分析和前台现场审计联合审计组,通过后台信息系统获取数据,运用审计分析模型,快速锁定审计线索,现场审计人员根据线索针对性开展实地调查,不仅降低审计成本,而且能够有效整合审计资源,提高审计效率,实现领导干部经济责任审计全覆盖。

(四)提高风险预警能力,实现经济责任审计关口前移。

信息化大数据技术的应用为内审机构进行实时研判甚至对经营管理活动的趋势进行预判警示提供了可能。通过及时捕捉、分析领导人员履行经济责任相关性较高的异常数据,实施重点审查,与领导人员经济责任审计相结合,实现审计关口前移,从而增强经济责任审计的时效性。

二、铁路企业在经济责任审计中开展大数据联网审计存在的问题

(一)业务数据获取难度大,大数据联网审计推行受限。

铁路企业涉及的行业广泛,涵盖生产运输、机车车辆维修、线路维修、工业制造、商贸经营、工程建设等,职能管理部门繁杂,信息系统管理存在壁垒,数据交换不畅,信息共享困难,导致联网审计基础需求——数据采集得不到有效满足。目前铁路审计管理信息系统虽完成会计核算系统、铁路货票系统、铁路运输收入系统等数据接入,但因涉及数据安全和监管要求,国铁集团实施了严格的授权制度,各铁路局集团公司在审计系统中可利用的数据只源自会计核算系统,数据仅限于传统的结构化数据输入,未对文本、图片、影像等其他非结构化数据进行收集,已采集的数据不论是业务类型还是数据形式均不能满足大数据联网审计的需求,影响经济责任审计的效率效果。

(二)审计系统平台功能应用不足,大数据联网审计远程持续的监督功能未能有效发挥。

铁路企业经济责任审计现阶段仍采取手工和电子查阅为主的现场审计,审计重心置于生产经营事后,普遍使用的审计管理信息系统更多地停留在人工审计流程的计算机化,受业务数据的不规范和人工查证方法的计算机化难度高等因素影响,审计分析预警模块功能开发及应用度不高,大数据联网审计实时、持续、高效的监督功能优势有待进一步发掘。

(三)提取数据信息的真实性较大程度受内部控制环境影响。

大数据联网审计是从被审计单位各业务信息系统中采集原始数据,数据的真实性依赖于被审计单位的内部控制环境,如果单位缺乏健全的内部控制制度,或者即使制度健全,但未得到有效执行,导致数据信息的真实性无法保证,审计人员的工作就很有可能建立在不实信息之上,从而加大审计风险。因此,大数据联网审计对被审计单位的内部控制环境要求较高。

(四)审计人员知识结构局限性限制了联网审计的推行。

基于大数据应用的联网审计是一项对信息技术和审计专业性要求均较高的工作,铁路企业内审人员基本来自财务系统,在从传统现场审计模式向大数据驱动的联网审计模式转型的过程中,暴露出知识结构单一的短板,虽然使用常用的数据分析方法如账表分析、数据查询、审计抽样、统计分析等也能有效地对电子数据进行审计,但在大数据环境下运用联网审计系统,需要审计人员能够熟练使用计算机软硬件知识和网络技术,而这恰恰是当前审计人员欠缺的,系统功能不能充分地被利用制约着联网审计的优势发挥。

三、推动大数据联网审计中铁路企业经济责任审计质量提升的对策研究

(一)以审计质量为导向,推动联网审计系统不断完善。

基于大数据应用的联网审计系统建设是一项长期而复杂的工程,涉及面广、系统性和技术性强、资金投入大,能不能既好又快地发展,很大程度上取决于决策层的重视程度。内审部门应积极向管理决策层宣传实施举措和方案,营造科技强审的氛围,积极推动联网审计系统的修改、完善和推广应用,为提升经济责任审计质量提供有力的技术支持。

(二)加快数据传输共享建设,为实施大数据联网审计打好基础。

借助国铁集团“一体化信息集成平台”建设,优化整合铁路相关信息系统,实现重要信息资源集中管理、集中存储和综合利用,改变铁路数据中心缺乏统筹利用、分散建设的局面,同时做到以下两点。

一是优化数据传输和访问机制。审计人员直接从业务信息系统提取“一手”数据,更能还原业务原貌,满足审计数据分析的需要。同时审计常常需要对个别系统、个别数据进行临时提取和分析,打通与相关业务信息系统通道,建立连通系统之间的“高速公路”,实现信息交换和共享,可以有效降低审计数据中心资源占用,提高数据组织效率。

二是用制度保证相关信息系统通道顺畅。建立保证信息共享的规范制度机制,以制度支持灵活、高效的数据访问,满足实时数据需求,是开展大数据联网审计的基础和保障。

(三)研究搭建适应需求的审计分析模型,实现联网审计的大数据分析。

审计分析模型是大数据分析的主要抓手,模型建立是否完善决定了审计数据分析的能力和水平。铁路企业应结合目前审计中积累的先进审计分析方法,逐步设计增加审计管理信息系统中审计分析模型,提高审计系统的功能应用,并在应用中不断调整模型,丰富分析维度,实现大数据审计分析。

(四)设立专职数据分析部门或人员,提升数据分析能力和水平。

借鉴一些大型金融企业的经验,逐步引进精通信息技术和审计业务的复合型人才,在国铁集团各级审计机构设置专职数据分析部门或人员,通过熟练的计算机应用能力和审计职业敏感,深度挖掘隐藏在生产经营活动大数据中的异常数据,提供数据分析,为现场审计团队提供分析成果,实现精准、高效的经济责任审计。同时,专职的数据分析人员还能将更多的大数据思维渗透到整个审计团队中,带动审计队伍逐步适应信息化不断升级的要求。

(五)开发嵌入式审计模块,对重点风险控制流程进行持续监控,实现风险预警。

大数据环境下实现审计关口前移,发挥风险预警作用,首要选择是建立嵌入式审计模块,即将审计模块嵌入业务程序最适当的处理环节,在经济活动发生时进行实时、持续监控或获取重要审计信息,对触及模块设定的预警指标和阀值的信息进行抓取、分析判断,及时发现可能产生错误、舞弊的控制缺陷,实现对重点风险控制点的自动预警,促进领导干部任职期间内的自我管理和约束,及时进行问题整改,保证国有资产安全增值。

(六)适应信息化审计技术的变化,创新审计作业模式。

一是逐步探索以联网审计监控为主、现场审计核查为辅的审计作业方法。联网审计系统作为后台,数据分析人员负责为现场审计采集和分析数据、提供数据支撑;现场审计作为前台,为联网审计提供现场核查支持,当出现联网审计无法确认的疑点时,现场审计可以通过观察、盘点、询问等方法补充完善资料,形成审计评价的充分证据。前后台分工合作,资源共享,有机结合,共同提高经济责任审计的质量和效率。

二是对审计系统持续监控发现的重点风险点,采取实时审计。数据分析人员根据系统发出的预警进行分析,提出需要审核的问题点,经部门审批后出具“审计核查通知”,根据问题性质和影响程度派出审计小组现场核查并反馈结果,核查结果与领导干部经济责任审计评价相结合,这对加强领导干部任职期间的监督管理,提高审计效果、强化审计整改和审计成果应用可起到很好促进作用。

(七)推进复合型人才建设,提升审计人员综合素质。

一是提高审计人员政治站位。培养审计人员高度政治责任感和使命感,培养审计人员宏观视野和开阔的管理理念,善于发现企业经济运行中存在的问题,并给予客观公正的评价,提高经济责任审计质量。

二是拓宽专业知识获取渠道。每年审计专业继续教育“走出去”或“请进来”,弥补审计人员“半路出家”、审计理念落后、审计知识单一的短板。采取激励措施鼓励审计人员参加国家内审协会举办的审计知识培训,为铁路企业开展新时代经济责任审计做好知识储备。

三是创新人才培养和使用机制。选取适应审计信息化形势的复合型审计人才,有针对性地加强相关知识培训,培养既具备计算机信息技术,又熟悉审计业务的骨干团队和领军人物,充分发挥优秀人才在审计信息化进程中的重要作用,以点带面,优化联网审计人才储备。

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