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    大數(shù)據(jù)分析在財務審計風險預警中的應用

    2025-07-30 00:00:00張星云
    理財·市場版 2025年7期
    關鍵詞:財務指標財務數(shù)據(jù)預警

    伴隨著信息技術的迅速發(fā)展,大數(shù)據(jù)技術的涌現(xiàn)在各行各業(yè)中引起廣泛關注,審計領域亦是如此。財務審計作為企業(yè)財務管理與監(jiān)督中的關鍵環(huán)節(jié),在保障企業(yè)財務信息的真實性、準確性以及完整性方面發(fā)揮著重要作用。在當下復雜多變的商業(yè)環(huán)境中,企業(yè)所面臨的財務風險呈現(xiàn)出多樣化、復雜化的態(tài)勢,傳統(tǒng)財務審計方法在風險預警方面存在一定的局限性,而具有強大數(shù)據(jù)處理與分析能力的大數(shù)據(jù)分析技術,為財務審計風險預警帶來了全新的思路與方法。

    大數(shù)據(jù)分析在財務審計風險預警中的重要性

    一、提升風險識別的準確性

    在大數(shù)據(jù)時代,傳統(tǒng)的審計環(huán)境發(fā)生了較大變化,審計人員必須深刻認識到,財務審計與大數(shù)據(jù)分析的結(jié)合應用是順應社會信息化發(fā)展的必然選擇。傳統(tǒng)的財務審計主要利用抽樣審計的方式對企業(yè)的財務數(shù)據(jù)展開審查,但鑒于審計抽樣的局限性,抽樣樣本可能無法全面反映企業(yè)整體數(shù)據(jù)的真實情況,或?qū)χ匾娘L險信息可能存在遺漏或誤判,導致風險識別的準確性并不理想。大數(shù)據(jù)分析技術能針對企業(yè)的全部財務數(shù)據(jù)以及相關非財務數(shù)據(jù)實施全方位分析,對企業(yè)的銷售數(shù)據(jù)、采購數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)予以整合分析后,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)及異常模式。以銷售數(shù)據(jù)舉例,大數(shù)據(jù)分析可以從銷售訂單的數(shù)量、金額、客戶分布、銷售時間等維度展開分析,若發(fā)現(xiàn)某一客戶在短期內(nèi)大量下單且訂單金額頗高,但該客戶的信用評級卻相對較低,通過對這些數(shù)據(jù)展開綜合分析,審計人員可以精準辨別出可能存在的銷售欺詐風險或者信用風險。此外,天數(shù)據(jù)分析還能針對企業(yè)的財務指標,如償債能力、盈利能力、營運能力等指標的變化趨勢予以深入剖析,與同行業(yè)的相關數(shù)據(jù)進行對比,判斷企業(yè)的財務及運營狀況是否存在異常,提高風險識別的準確性。

    二、增強風險預警的及時性

    處于快速變化的市場環(huán)境中,財務風險的產(chǎn)生往往會表現(xiàn)出一定的突發(fā)性和快速演變等特性。一般來講,傳統(tǒng)形式的財務審計通常是按一定周期展開,且審計周期相對較長,想要及時察覺并對潛在風險予以預警具有一定難度,但大數(shù)據(jù)分析技術具備實時進行數(shù)據(jù)處理與分析的能力,能夠針對企業(yè)財務數(shù)據(jù)和業(yè)務數(shù)據(jù)的變化開展實時監(jiān)控。例如,構(gòu)建實時的財務數(shù)據(jù)監(jiān)控系統(tǒng),對企業(yè)的資金流動、應收賬款、應付賬款等關鍵指標開展實時監(jiān)測,一旦察覺到某個指標呈現(xiàn)異常波動,如資金流人驟然減少、應收賬款逾期天數(shù)顯著增加等情況,系統(tǒng)便能及時發(fā)出預警信號,提醒企業(yè)管理層及審計人員應重點關注并采取相應措施。企業(yè)的生產(chǎn)運營數(shù)據(jù)同樣也能通過大數(shù)據(jù)分析來達成實時監(jiān)測,包括生產(chǎn)設備的運行狀況、原材料的庫存水平等,如原材料庫存不足導致生產(chǎn)停滯,將給企業(yè)的銷售收人及成本控制造成影響,通過對這些數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測,能及時對潛在風險作出預警,防止風險進一步擴大。

    三、提高風險預警的全面性

    傳統(tǒng)的財務審計主要聚焦企業(yè)的財務報表數(shù)據(jù),而對非財務數(shù)據(jù)重視不足。但財務風險并非單純來源于財務報表數(shù)據(jù),還受到諸多非財務因素的共同影響,這些非財務因素對企業(yè)的長期發(fā)展至關重要。大數(shù)據(jù)分析技術可以對企業(yè)的財務數(shù)據(jù)與非財務數(shù)據(jù)進行整合,從而實現(xiàn)對企業(yè)風險的全方位預警,其中非財務數(shù)據(jù)包含企業(yè)的市場競爭環(huán)境、行業(yè)發(fā)展趨勢、政策法規(guī)變化、企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃和管理層經(jīng)營決策等方面的信息。例如,通過對行業(yè)數(shù)據(jù)的分析可以了解到企業(yè)在行業(yè)內(nèi)的競爭地位以及市場份額的變動情況,若企業(yè)所在的行業(yè)競爭激烈且市場份額逐漸下降,將會給企業(yè)的盈利能力和財務狀況帶來不利影響。政策法規(guī)的變化同樣也會為企業(yè)帶來潛在風險,如環(huán)保政策的趨嚴可能會導致企業(yè)在環(huán)保方面增加投入,進而影響到企業(yè)的生產(chǎn)成本和利潤。通過對非財務數(shù)據(jù)的分析,再與財務數(shù)據(jù)分析相結(jié)合,能夠更加全面地對企業(yè)的風險狀況進行評估,讓風險預警的范圍得到拓展。

    大數(shù)據(jù)分析在財務審計風險預警中的應用策略

    一、應用于數(shù)據(jù)收集與整合中

    企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)來源較為廣泛,涵蓋諸多部門。例如,財務部門的會計核算數(shù)據(jù)、銷售部門的銷售數(shù)據(jù)、采購部門的采購數(shù)據(jù)、生產(chǎn)部門的生產(chǎn)數(shù)據(jù)等。除上述內(nèi)部數(shù)據(jù)外,還應收集大量的外部數(shù)據(jù),例如,行業(yè)數(shù)據(jù)能夠讓審計人員了解企業(yè)在所處行業(yè)中的地位和競爭力,主要包括行業(yè)的市場規(guī)模、增長率、競爭格局等;宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)體現(xiàn)出宏觀經(jīng)濟環(huán)境對企業(yè)帶來的影響,如利率、匯率、通貨膨脹率等;政策法規(guī)數(shù)據(jù)涉及企業(yè)所處行業(yè)的政策法規(guī)變化,對于企業(yè)的合規(guī)經(jīng)營和發(fā)展戰(zhàn)略具有重要的指導意義。此外,競爭對手企業(yè)的數(shù)據(jù)信息也可以為審計人員提供參照,有助于剖析企業(yè)相較于競爭對手的差距和優(yōu)勢。

    在數(shù)據(jù)收集方面,收集過程應注意數(shù)據(jù)的準確性、完整性與及時性。因此,企業(yè)應積極構(gòu)建規(guī)范的數(shù)據(jù)采集流程與標準,包括制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)錄人格式,明確數(shù)據(jù)采集的時間節(jié)點與責任人,強化數(shù)據(jù)質(zhì)量管理,加強對數(shù)據(jù)的審核、校驗,及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的錯誤或缺失并進行修正。此外,還可通過專業(yè)的數(shù)據(jù)供應商、政府公開數(shù)據(jù)平臺和行業(yè)協(xié)會等渠道獲取一些數(shù)據(jù)。

    在數(shù)據(jù)整合方面,應創(chuàng)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)平臺,經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換與加載,讓不同來源的數(shù)據(jù)得以整合,以便后續(xù)在統(tǒng)一的環(huán)境中進行分析。以企業(yè)資源計劃(ERP)系統(tǒng)為例,通過實現(xiàn)財務數(shù)據(jù)與業(yè)務數(shù)據(jù)的實時集成,讓審計人員可以方便快捷地獲取、分析相關數(shù)據(jù),再通過與數(shù)據(jù)供應商展開合作,將行業(yè)數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)等導人企業(yè)數(shù)據(jù)平臺,對內(nèi)外部數(shù)據(jù)進行融合分析,為財務審計風險預警提供更加全面的數(shù)據(jù)支撐。

    二、應用于數(shù)據(jù)挖掘與分析中

    數(shù)據(jù)挖掘作為大數(shù)據(jù)分析的核心環(huán)節(jié),能夠從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其潛在的模式、關系以及規(guī)律。在財務審計風險預警中,數(shù)據(jù)挖掘技術能夠幫助審計人員探尋隱匿在數(shù)據(jù)背后的風險因素,其中關聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、分類分析等均為常用的數(shù)據(jù)挖掘方法,具體而言:關聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于對數(shù)據(jù)之間關聯(lián)關系的探尋。例如,通過對銷售數(shù)據(jù)與采購數(shù)據(jù)進行分析,能夠明確某些商品的銷售和特定原材料的采購之間是否存在關聯(lián)關系。若某一商品的銷售數(shù)量大幅增加,相應原材料的采購量卻沒有隨之增長,那么在庫存管理或供應鏈管理方面就可能存在一定風險,應進一步查實原因。聚類分析能夠?qū)⑾嗨频臄?shù)據(jù)對象劃歸為不同類別。對財務數(shù)據(jù)進行聚類分析,可以了解企業(yè)的財務狀況是否存在異常類別。例如,對財務指標進行聚類分析,若發(fā)現(xiàn)企業(yè)的財務指標與其他企業(yè)相比有明顯不同,這就意味著該指標可能存在財務風險。分類分析可用于企業(yè)的財務風險預測,通過構(gòu)建分類模型,依據(jù)財務指標及其他相關因素,推測企業(yè)是否存在陷入財務困境的可能性。

    數(shù)據(jù)分析工具與算法也可以運用在大數(shù)據(jù)分析中,幫助審計人員從大量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。統(tǒng)計分析方法可以對財務指標進行分析,包括計算指標的均值、方差、標準差等統(tǒng)計量,進而對指標的穩(wěn)定性和波動性作出判斷。例如,通過計算企業(yè)資產(chǎn)負債率的均值及標準差,可以判斷企業(yè)償債能力的穩(wěn)定性。此外,還有神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等機器學習算法,通過訓練大量的歷史財務數(shù)據(jù),構(gòu)建出財務風險預測模型,提高風險預警的準確性與可靠性。例如,將企業(yè)過去的財務指標(如資產(chǎn)負債率、流動比率、凈利潤增長率等)作為輸人數(shù)據(jù),利用機器學習算法進行訓練并構(gòu)建出財務風險預測模型,當有新的財務指標輸入時,該模型即可預測企業(yè)未來發(fā)生財務風險的概率。

    三、應用于風險模型構(gòu)建中

    構(gòu)建科學合理的風險模型是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析應用于財務審計風險預警的關鍵環(huán)節(jié),風險模型需要綜合考量企業(yè)的財務因素及非財務因素,針對企業(yè)的風險狀況展開量化評估。自前,構(gòu)建風險模型的常見做法是以財務指標為基礎,通過選取反映企業(yè)償債能力、盈利能力、營運能力等方面的一系列財務指標,如資產(chǎn)負債率、凈資產(chǎn)收益率、存貨周轉(zhuǎn)率等,并依據(jù)這些指標的權重和閾值構(gòu)建風險評估模型,一旦企業(yè)的財務指標突破設定的閾值,模型便會發(fā)出相應的風險預警信號。

    為更全面地反映企業(yè)的風險狀況,還可以結(jié)合非財務因素構(gòu)建綜合風險模型。將企業(yè)的市場競爭力、行業(yè)地位、管理層能力、政策法規(guī)影響等非財務因素納入模型中,這些因素的權重可以通過專家打分法、層次分析法等方式進行計算,從而展開綜合評估。在風險模型的構(gòu)建過程中,模型的驗證與優(yōu)化需要持續(xù)進行,可以通過對實際數(shù)據(jù)進行測試與分析,評估模型的準確性與可靠性,并依據(jù)評估結(jié)果對模型作出調(diào)整與改進。如果發(fā)現(xiàn)模型對企業(yè)的風險預警不夠準確,則需要分析其原因,并調(diào)整模型的參數(shù)或指標,以保證模型能夠真正有效地對企業(yè)的財務風險進行識別和預警。

    四、應用于人才培養(yǎng)與團隊建設中

    要保證大數(shù)據(jù)分析技術在財務審計風險預警中的應用效果,審計人員不僅應具備扎實的財務審計知識,還應熟練掌握大數(shù)據(jù)分析技術、數(shù)據(jù)挖掘方法、數(shù)據(jù)分析工具等相關知識和技能。企業(yè)與審計機構(gòu)應加強對審計人員的繼續(xù)教育培訓,提升大數(shù)據(jù)分析能力,增強其在財務審計風險預警中的大數(shù)據(jù)分析應用能力,進而提高財務審計的質(zhì)量和效率。

    除了提升審計人員個人的專業(yè)勝任能力外,企業(yè)還應組建一支專業(yè)能力過硬的高素質(zhì)大數(shù)據(jù)審計團隊,團隊中應涵蓋財務審計專家、天數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)工程師等具有不同專業(yè)背景的審計人員。財務審計專家熟悉財務審計的流程以及標準,能夠精準把控審計的重點和方向;大數(shù)據(jù)分析師擁有良好的數(shù)據(jù)分析與挖掘能力,能夠從海量數(shù)據(jù)當中識別潛在的風險因素;數(shù)據(jù)工程師承擔數(shù)據(jù)采集、存儲以及處理等工作,保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量與可用性。各崗位審計人員彼此之間需緊密配合,確保各自的專業(yè)優(yōu)勢能夠充分發(fā)揮。

    在團隊建設中,構(gòu)建有效的溝通機制與協(xié)作流程尤為關鍵,只有這樣才能確保團隊成員之間可以及時溝通交流,共享信息,共同完成財務審計風險預警的任務。例如,定期召開業(yè)務討論會,針對審計項目的進展情況以及所遭遇的問題展開討論,共同擬定解決辦法;搭建團隊成員之間的知識共享平臺,進一步促進審計人員間的學習與交流,提升團隊的整體業(yè)務水平。

    結(jié)語

    總之,在信息技術飛速發(fā)展的今天,大數(shù)據(jù)分析技術對財務審計風險預警而言具備重要的應用價值。企業(yè)通過實施數(shù)據(jù)收集與整合、數(shù)據(jù)挖掘與分析、風險模型構(gòu)建以及人才培養(yǎng)與團隊建設等應用策略,推進大數(shù)據(jù)分析技術在財務審計風險預警中的應用,能夠有效提升風險識別的準確性、增強風險預警的及時性、提高風險預警的全面性。未來,隨著大數(shù)據(jù)技術不斷發(fā)展與完善,再加上企業(yè)對財務審計風險預警重視程度的逐漸提升,大數(shù)據(jù)分析在財務審計領域中的應用前景勢必會越發(fā)廣闊。(作者單位:成都體育學院)

    (責任編輯:白利倩)

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