企业审计数据分析技术方法的应用伴随着国家审计信息化的整体发展进程不断推进。近年来，在企业审计实践应用层面，各级审计机关坚持科技强审理念，适应国有企业信息化建设逐步加快、信息系统日趋复杂、数据规模急剧增长等环境变化，积极利用新技术、新方法开展企业重大经济政策跟踪审计、企业领导人员经济责任审计、企业财务收支审计和企业专项审计调查，充分运用大数据分析手段加大对违纪违法问题和风险隐患的揭示力度，进一步提升了企业审计工作的质量和效率。 在企业审计理论研究层面，逐步总结企业审计数据分析应用的理念与内容，梳理企业审计数据采集渠道，探索拓展企业审计数据分析方法，为企业审计数据分析应用提供理论指导。企业大数据审计的目标是运用大数据技术、方法和工具，利用数量巨大、来源分散、格式多样的各类财务、业务等数据，深度开展数据关联分析，把握企业总体情况，锁定疑点重点，引领支撑审计方案。楚磊分析了大数据对传统的企业审计组织模式、思维革新和成果应用产生的影响并提出对策。李晓亮认为，企业的大部分核心业务系统天然不适应审计数据分析需求，实现企业审计数据分析常态化需要相应的基础设施和数据分析集成环境。刘东喜等提出了企业信息系统调查、财务数据共性分析、业务循环重点分析和企业信息系统审计等分析方法。曹华认为，在企业审计中应用关联规则分析、聚类分析、孤立点分析等数据挖掘技术，可以获取有效的审计证据。崔竹提出，要全面整合与企业审计密切相关的数据资源，构建全覆盖的企业审计大数据资源体系和分析平台。 综上，对企业审计数据分析应用的理论研究相对滞后于企业审计实践，对企业审计数据分析技术方法的研究尚缺乏系统性，少见企业审计数据分析案例研究，对于企业审计信息化平台的研究还存在不足。鉴于此，本文根据审计署审计科研所组织的“数据分析技术方法在审计工作中的创新应用专题调研”征集的典型案例，对2016年以来数据分析技术方法在企业审计中的创新应用情况进行系统研究。此次调研，共有17个审计机关推荐了22篇企业审计典型案例，案例数量在各审计业务领域居中，但整体技术应用水平较高。这与企业审计涉及的业务领域众多、利用的数据关联关系复杂、挖掘的疑点线索隐蔽、揭示的问题风险多变等特征密切相关。本文通过对22篇案例的梳理和提炼，总结近年来企业审计数据分析技术方法的应用特点，分析企业审计典型的数据分析思路和方法，并建议在国有企业改革三年行动的关键阶段，建立以检查资金为主线的企业审计常态化经济体检机制、大数据分析技术方法共享机制和大数据智能分析平台。 二、企业审计数据分析技术方法应用特点 1.应用重点从数据采集预处理为主向数据综合分析利用转变。企业财务数据的高效快速采集和转换是企业审计数据分析的首要工作。由于财务软件版本众多且更新换代较快，企业财务数据的采集转换成为企业审计数据应用的难点。各级审计机关为此开发了多种类型的财务数据抽取转换加载工具。“金审工程”二期现场审计实施系统（AO）被应用后，审计人员一般通过财务软件的数据导出备份功能，将财务软件备份数据导入AO，并通过AO的采集转换模板进行数据的转换，在一定程度上解决了上述问题，但也面临着采集转换模板需及时更新等新问题。从本文案例分析来看，当前企业审计数据应用重点主要围绕数据综合分析利用展开。在22篇案例中，数据综合分析技术案例有19篇，综合分析平台技术案例仅1篇，数据采集技术案例仅2篇。数据采集技术案例主要是个别地方审计机关（北京市审计局、山东省潍坊市审计局）规划财务账标准表存储内容和数据结构，将财务账后台数据库备份文件恢复到相应数据库中，并利用KETTLE等开源的ETL工具，进行全库数据的分析、清理并抽取，生成相应标准表，最终将不同软件类型和版本、不同类型后台数据库、不同数据结构的财务账源数据采集为统一数据库类型、统一数据结构的财务账标准表，为集中高效分析打下基础。 2.数据维度从财务数据分析为主向企业内外部多维数据关联分析转变。财务收支情况审计是企业审计的主要职责之一，企业财务数据的分析历来也是企业审计数据分析的重要内容。由于财务分析的理论相对成熟，企业审计围绕财务数据分析积累的审计分析模型也相对稳定。近年来，受企业审计目标和内容多元化动态调整的影响，企业审计分析的数据类型呈逐步拓展趋势。从案例分析来看，除3篇涉及数据采集的案例外，19篇数据综合分析技术案例以企业内外部数据的多维分析为主，其中仅有8篇使用了财务数据。从数据维度来看，主要包括企业内部的销售、采购、合同、运营、人员信息等数据，以及企业外部的税务、工商、社保、用水用电、信贷等数据。企业财务数据的分析主要围绕资产、负债、损益等方面展开，对财务报表内各个科目的真实性、完整性进行审查，进而对企业财务状况、偿债风险、资产质量、盈利状况等进行评价，对合并财务报表合并范围、关联交易抵销、相关科目的列报及重大事项的披露情况进行审计。通过对关联企业内部业务数据进行分析，可发现在企业资金、采购、生产、销售、薪酬等内部控制管理方面的重大问题和重大风险隐患；对关联企业外部数据进行分析，则更容易深入揭示企业利益输送、虚增收支、违规投融资、违规担保借款等重大决策问题。
