随着信息技术的快速发展,企业的管理模式发生了巨大变化。传统财务管理模式向财务共享服务模式的转变是未来企业财务管理发展的重要趋势。财务共享服务模式依托于现代网络信息技术,以实现提高效率、降低成本、创造价值等目的,以财务业务流程为基础,为企业内部客户和外部客户提供专业服务。财务共享服务模式下,企业成立财务共享服务中心,将烦琐的、重复性高、易于标准化的会计核算工作统一集中处理,实现数据标准化、集中化、结构化管理。这不但会降低企业运营成本,还能够提高管理效率,提升企业核心竞争力。在财务共享服务模式下,企业的业务和财务流程都发生了很大变化,但是传统审计流程是在传统财务管理模式下设计的。 在现代企业管理中,大数据是企业的宝贵财富,如何利用大数据决定了企业能否在激烈的竞争中脱颖而出。大数据具有数量规模巨大、数量种类繁多、数据处理速度快、数据蕴含的商业价值巨大等特点。在财务共享服务模式下,审计人员必须利用大数据技术进行审计工作。因此,搭建基于财务共享服务模式的大数据审计框架尤为重要。本文将财务共享服务模式下的大数据审计工作流程分为两个部分:一是基于财务共享服务模式的大数据预处理,二是基于财务共享服务模式的大数据审计实施流程。 二、基于财务共享服务模式的大数据预处理 在执行大数据审计流程之前,需要对大数据进行预处理。大数据预处理包括数据采集、数据清洗和数据存储。图1为大数据预处理流程图。
(一)大数据采集 财务共享服务模式的核心在于建立财务共享服务中心,而财务共享服务中心同样也需要信息系统的支持。因此,财务共享服务模式下,需要建立企业集团财务共享服务中心工作流平台系统,即云平台系统。云平台系统不仅能够实现会计核算集中化、标准化和统一化,还能够将企业内部业务系统与财务系统顺利对接,并且实现企业内部与外部对接。 根据图2可知,在财务共享服务模式下,通过财务共享服务中心的云平台系统,可以搜集到企业的财务数据;通过与云平台系统对接的业务系统,还可以搜集到企业的业务系统数据。另外,由于云平台系统与税务机关系统和银行的银企互联系统等都有紧密联系,可以搜集到相关的外部数据,因此,在财务共享服务模式下,能够快速、有效、全面搜集企业相关数据。
(二)大数据清洗 企业数据池里的大数据都是从各个系统中搜集而来的,这些数据可能包含历史数据,也可能会因为数据接口不同等原因产生错误数据,还可能存在数据与数据之间不一致的情况。因此,在大数据采集之后需要进行数据清洗。 数据清洗就是将不符合要求的数据从原始数据池中剔除掉,这些不符合要求的数据可以分为三类:残缺数据、错误数据、重复数据。虽然与传统财务模式相比,财务共享服务模式下,由于能够实现云平台系统与业务系统的无缝对接,不符合要求的数据量大大减少,但是仍然存在。因此,财务共享服务模式下,还是需要采用计算机技术完成数据清洗工作。 (三)大数据存储 大数据存储的过程就是数据集成与融合的过程。不同系统产生的原始数据在搜集和清洗之后还是彼此独立的,数据难以实现融合,容易形成“信息孤岛”。因此,就必须要对这些数据进行集成处理。在审计中,常用的数据集成模型是数据仓库模式,通过该模式将清洗之后的数据分类,分级管理,形成审计数据库。通过集中存储、分级管理,有助于审计人员快速、有效寻找审计证据,提高审计效率和效果。 三、基于财务共享服务模式的大数据审计实施流程 在大数据预处理之后,审计人员需要具体实施审计工作。本文构建了基于财务共享服务模式的大数据审计实施流程,具体如图3所示。
(一)制定审计目标 从总体上看,基于财务服务共享模式的大数据审计目标是审计企业大数据的真实性、可靠性、有效性和安全性。审计大数据的真实性和可靠性主要是对数据的来源和处理过程进行审计并发表审计意见;审计大数据的有效性主要是对数据支撑信息使用者决策的效果进行审计并发表审计意见;审计大数据的安全性则是对企业大数据流向的安全进行审计并发表审计意见。由于财务共享服务模式下,企业云平台系统、业务系统、内外部连接系统等系统自身和系统之间的连接问题都可能因网络而存在一定的安全隐患,因此,大数据审计必须要具有安全性。 在具体审计业务中,审计工作应根据不同的方向和对象,制定具体审计目标。从审计执行者角度来看,基于财务共享服务模式下的大数据审计既可以进行内部审计,也可以进行外部审计。从审计对象的角度来看,既可审计业务,也可审计云平台系统。如果是审计被审计对象的具体业务,目标是业务流程合规有效、资源充分合理利用;如果是审计云平台系统,目标是确定系统的信度和效度,审计系统能否为信息使用者提供有用信息。