數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代內(nèi)部審計(jì)實(shí)戰(zhàn)技能提升

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《數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代內(nèi)部審計(jì)實(shí)戰(zhàn)技能提升》
——段方
某世界 100 強(qiáng)企業(yè)大數(shù)據(jù)/AI 總設(shè)計(jì)師 教授 北京大學(xué)博士后
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13465791471 數(shù)字經(jīng)濟(jì)引領(lǐng)內(nèi)部審計(jì)
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1.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的含義、特征
1.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的技術(shù)
1.2.1 互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)
1.2.2 云計(jì)算技術(shù)
1.2.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)
1.2.4 人工智能技術(shù)
1.2.5 5G 的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等
1.3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)于內(nèi)部審計(jì)發(fā)展的影響
1.3.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)——數(shù)字
1.3.2 沒有什么可以欺騙數(shù)字
1.3.3 數(shù)據(jù)、算法、算力決定審計(jì)的能力
1.3.4 產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)如何升級(jí)審計(jì)范疇？
1.4 內(nèi)部審計(jì)人員如何應(yīng)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的挑戰(zhàn)
1.4.1 學(xué)習(xí)新技術(shù)
1.4.2 改變傳統(tǒng)審計(jì)思路
1.4.3 倒逼企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
134651161772 大數(shù)據(jù)審計(jì)技術(shù)的發(fā)展
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2.1 大數(shù)據(jù)的概念和特點(diǎn)
2.1.1 大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)
2.1.2 大數(shù)據(jù)如何“與時(shí)俱進(jìn) ”？
2.1.3 大數(shù)據(jù)讓世界更加“透明 ”
2.1.4 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)
2.1.4.1 人工智能
2.1.4.2 物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合
2.1.4.3 各個(gè)行業(yè)的深入
2.2 大數(shù)據(jù)在審計(jì)中的運(yùn)用
2.2.1 “精細(xì)審計(jì) ”的引出背景
2.2.2 “精細(xì)審計(jì) ”的概念和特點(diǎn)
2.2.3 大數(shù)據(jù)如何提升審計(jì)的廣度和深度
2.2.4 從藝術(shù)到技術(shù)
2.2.5 從自動(dòng)駕駛到自動(dòng)審計(jì)？
2.3 大數(shù)據(jù)審計(jì)的趨勢(shì)與挑戰(zhàn)
2.3.1 更多的數(shù)據(jù)、更好的算法
2.3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量的保障機(jī)制
2.3.3 人工智能技術(shù)的跨緯度分析
2.3.4 精準(zhǔn)審計(jì)到智慧審計(jì)的發(fā)展
2.4 大數(shù)據(jù)審計(jì)的技術(shù)與方法
2.4.1 財(cái)務(wù)審計(jì)
2.4.1.1 內(nèi)容及范圍
2.4.1.2 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)審計(jì)案例
2.4.2 經(jīng)營審計(jì)
2.4.2.1 內(nèi)容及范圍
2.4.2.2 經(jīng)營數(shù)據(jù)審計(jì)案例
2.4.3 經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)
2.4.3.1 內(nèi)容及范圍
2.4.3.2 經(jīng)濟(jì)責(zé)任數(shù)據(jù)審計(jì)案例
2.4.4 管理審計(jì)
2.4.4.1 內(nèi)容及范圍
2.4.4.2 管理數(shù)據(jù)審計(jì)的案例
2.4.5 價(jià)值增減審計(jì)
2.4.5.1 內(nèi)容及范圍
2.4.5.2 價(jià)值增減（數(shù)據(jù)）審計(jì)的案例
2.5 【示例】附件——大數(shù)據(jù)審計(jì)基礎(chǔ)
134651166713 審計(jì)的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)
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3.1 審計(jì)工作面臨的大數(shù)據(jù)困難
3.1.1 數(shù)據(jù)的種類繁多
3.1.2 不同部門數(shù)據(jù)打通困難
3.1.3 對(duì)各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的理解
3.1.4 依賴大數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)建設(shè)
3.1.5 數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估
3.2 企業(yè)內(nèi)部審計(jì)過程的大數(shù)據(jù)收集
3.2.1 內(nèi)審流程的概述
3.2.2 內(nèi)審對(duì)象的選擇
3.2.2.1 對(duì)象的選擇依據(jù)分析
3.2.2.2 對(duì)象的數(shù)據(jù)收集
3.2.3 內(nèi)審方案的策劃
3.2.3.1 能有哪些審計(jì)數(shù)據(jù)？
3.2.3.2 上下游數(shù)據(jù)匯聚
3.2.3.3 基于大數(shù)據(jù)角度的審計(jì)方案設(shè)計(jì)
3.2.4 內(nèi)控評(píng)審與測(cè)試
3.2.4.1 審計(jì)效果的評(píng)估指標(biāo)
3.2.4.2 評(píng)估指標(biāo)的分析方法
3.2.4.3 內(nèi)審測(cè)試角度
3.2.5 內(nèi)審證據(jù)的整理
3.2.5.1 數(shù)據(jù)就是證據(jù)
3.2.5.2 數(shù)據(jù)維度擴(kuò)展了證據(jù)的維度
3.2.6 內(nèi)審報(bào)告的提供
3.2.6.1 基于大數(shù)據(jù)的分析角度
3.2.6.2 基于大數(shù)據(jù)的敘事邏輯
3.2.6.3 大數(shù)據(jù)的可視化展現(xiàn)
3.2.7 后續(xù)審計(jì)的進(jìn)行
3.3 以財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為主
3.3.1 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的審計(jì)特點(diǎn)
3.3.2 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)審計(jì)
3.3.2.1 更寬的數(shù)據(jù)維度
3.3.2.2 更深的數(shù)據(jù)顆粒
3.3.2.3 更強(qiáng)的計(jì)算能力
3.3.3 財(cái)務(wù)之外的其它數(shù)據(jù)
3.3.3.1 人力資源數(shù)據(jù)
3.3.3.2 外部互聯(lián)網(wǎng)輿情等數(shù)據(jù)
3.4 審計(jì)數(shù)據(jù)的收集方法
3.4.1 結(jié)合現(xiàn)有的 IT 系統(tǒng)（可以深入公司各個(gè)角度）
3.4.2 如何埋設(shè)數(shù)據(jù)“探針 ”
3.4.3 數(shù)據(jù)收集的渠道
3.4.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估
3.5 審計(jì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)
3.5.1 數(shù)據(jù)模型的建立
3.5.2 保障數(shù)據(jù)獲取流程
3.5.3 大數(shù)據(jù)庫的選擇和建設(shè)
3.6 【示例】附件——審計(jì)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)
134651166734 大數(shù)據(jù)在審計(jì)方面的應(yīng)用
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4.1 大數(shù)據(jù)審計(jì)的特點(diǎn)
4.1.1 全量審計(jì)——從抽樣數(shù)據(jù)到全量數(shù)據(jù)
4.1.2 全覆蓋審計(jì)——覆蓋企業(yè)經(jīng)營的每個(gè)毛孔
4.1.3 審查提供數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性——多維度驗(yàn)證
4.2 審計(jì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用特點(diǎn)
4.2.1 更多的數(shù)據(jù)、更細(xì)的觀察力
4.2.2 不同維度的數(shù)據(jù)交叉檢驗(yàn)
4.2.3 突出數(shù)據(jù)異常點(diǎn)識(shí)別
4.2.4 依賴計(jì)算能力和數(shù)據(jù)范圍
4.3 基于審計(jì)內(nèi)容的大數(shù)據(jù)分析
4.3.1 經(jīng)營審計(jì)
4.3.1.1 物質(zhì)供應(yīng)審計(jì)
4.3.1.1.1 采購物資的周期分析
4.3.1.1.2 采購物資的比價(jià)分析
4.3.1.2 生產(chǎn)組織審查
4.3.1.2.1 生產(chǎn)計(jì)劃排期評(píng)估
4.3.1.2.2 生產(chǎn)效率評(píng)估
4.3.1.3 技術(shù)工藝審查
4.3.1.3.1 產(chǎn)品故障率的分析
4.3.1.3.2 工作流程評(píng)估
4.3.1.4 資源利用審查
4.3.1.4.1 水電等費(fèi)用對(duì)比分析
4.3.1.4.2 人力效率評(píng)估
4.3.1.5 成本審查
4.3.1.5.1 成本組成分析
4.3.1.5.2 營銷成本分析
4.3.1.6 存貨資金審查
4.3.1.6.1 物資的庫存分析
4.3.1.6.2 貨物廢品率分析
4.3.1.7 產(chǎn)品銷售審查
4.3.1.7.1 廣告效果量化評(píng)估
4.3.1.7.2 產(chǎn)品銷售分析
4.3.2 管理審計(jì)
4.3.2.1 管理職能審查
4.3.2.2 審查各個(gè)職能部門的工作
4.3.2.2.1 如何 量化相關(guān) KPI
4.3.2.2.2 如何監(jiān)督 KPI 執(zhí)行情況
4.3.2.2.3 如何設(shè)置 KPI
4.4 風(fēng)險(xiǎn)管控
4.4.1 生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)
4.4.1.1 網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析
4.4.1.2 系統(tǒng)運(yùn)維風(fēng)險(xiǎn)分析
4.4.2 營銷風(fēng)險(xiǎn)
4.4.2.1 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析
4.4.2.2 營銷人員風(fēng)險(xiǎn)分析
4.4.3 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)
4.4.3.1 投資風(fēng)險(xiǎn)
4.4.4 經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)
4.4.4.1 內(nèi)部控制風(fēng)險(xiǎn)
4.4.5 人員風(fēng)險(xiǎn)
4.4.5.1 人員越權(quán)異常分析
4.4.5.2 如何防止“蒼蠅犯大案 ”？
4.4.6 新產(chǎn)品開發(fā)鳳霞
4.4.6.1 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析
4.4.6.2 營銷風(fēng)險(xiǎn)分析
4.4.7 信息系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)
4.4.7.1 漏洞掃描分析
4.4.7.2 攻擊測(cè)試風(fēng)險(xiǎn)
4.5 大數(shù)據(jù)精細(xì)審計(jì)的方法
4.5.1 審計(jì)數(shù)據(jù)探針
4.5.2 審計(jì)檢測(cè)規(guī)則設(shè)置
4.5.3 異常監(jiān)控告警
4.6 關(guān)聯(lián)性審計(jì)方法
4.6.1 關(guān)聯(lián)分析
4.6.2 審計(jì)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)分析
4.7 基于審計(jì)構(gòu)建“免疫系統(tǒng) ”
4.7.1 用大數(shù)據(jù)杜絕僥幸心理
4.7.2 數(shù)據(jù)分析管理漏洞
4.7.3 數(shù)據(jù)分析經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)
4.8 內(nèi)部審計(jì)報(bào)告撰寫技巧
4.9 內(nèi)部審計(jì)問題的整改督導(dǎo)
4.10 經(jīng)驗(yàn)與投資領(lǐng)域的重大風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別
4.11 【案例】附件-操作違規(guī)大數(shù)據(jù)分析案例
134651166835 大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)（可選）
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5.1 從數(shù)據(jù)倉庫開始
5.1.1 數(shù)據(jù)倉庫的“集中 ”
5.1.2 數(shù)據(jù)倉庫的模型標(biāo)準(zhǔn)化
5.1.3 大數(shù)據(jù)的演進(jìn)
5.2 HADOOP 生態(tài)圈
5.2.1 開源社區(qū)概述
5.2.2 開源改變了什么？
5.2.3 HADOOP 生態(tài)圈內(nèi)容
5.2.4 HADOOP 的技術(shù)原則
5.2.5 HADOOP 的運(yùn)維
5.3 HADOOP 基礎(chǔ)
5.3.1 HDFS 的原理
5.3.2 MAP/REDUCE 原理
5.3.3 YARN 原理
5.4 HIVE/ HBASE 技術(shù)
5.4.1 HIVE 的原理
5.4.2 HBASE 的原理
5.4.3 兩者的關(guān)系
5.5 SPARK 技術(shù)
5.5.1 基本原理
5.5.2 應(yīng)用案例
5.6 KAFKA/ FLUME
5.6.1 基本原理
5.6.2 應(yīng)用案例
5.7 各個(gè)技術(shù)的特點(diǎn)對(duì)比
134651161886 舞弊調(diào)查
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6.1 從泰勒經(jīng)濟(jì)學(xué)說起
6.1.1 簡述泰勒經(jīng)濟(jì)學(xué)
6.1.2 數(shù)據(jù)與企業(yè)管理的天然聯(lián)系
6.1.3 大數(shù)據(jù)審計(jì)滲透到企業(yè)的每個(gè)毛孔
6.2 舞弊調(diào)查的思路與技巧
6.2.1 對(duì)象分析
6.2.1.1 對(duì)象的數(shù)據(jù)維度
6.2.1.2 對(duì)象視圖分析
6.2.1.3 對(duì)象風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等
6.2.2 財(cái)務(wù)分析
6.2.2.1 收入分析 6.2.2.2 支出分析
6.2.2.3 關(guān)聯(lián)交易等分析
6.2.3 物資分析
6.2.3.1 物資流向分析
6.2.3.2 相關(guān)供應(yīng)鏈企業(yè)分析
6.2.3.3 物資風(fēng)險(xiǎn)分析等
6.2.4 大數(shù)據(jù)的收集和分析
6.3 舞弊調(diào)查的后續(xù)處置
6.3.1 及時(shí)止損
6.3.2 管理流程梳理
6.3.3 強(qiáng)化大數(shù)據(jù)審計(jì)手段
6.3.4 人員的警示教育等
6.4 員工的管理
6.4.1 員工的量化分析
6.4.2 大數(shù)據(jù)下的“辦公室分析 ”
6.4.3 員工績效考評(píng)
6.4.4 如何避免“蒼蠅犯大案 ”
6.5 外部生態(tài)圈的管理
6.5.1 生態(tài)圈的概念
6.5.2 企業(yè)的生態(tài)圈
6.5.3 上下游企業(yè)的管理
6.5.4 如何識(shí)別渠道欺詐？
6.6 【例】附件——大數(shù)據(jù)審計(jì)案例
134651166707 大數(shù)據(jù)的收集及整理
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7.1 大數(shù)據(jù)的收集
7.1.1 內(nèi)部數(shù)據(jù)
7.1.1.1 哪些 IT 系統(tǒng)？
7.1.1.2 財(cái)務(wù)系統(tǒng)
7.1.1.3 招聘系統(tǒng)等
7.1.2 外部數(shù)據(jù)
7.1.2.1 爬蟲獲取數(shù)據(jù)
7.1.2.2 交換數(shù)據(jù)
7.1.2.3 購買數(shù)據(jù)等
7.2 大數(shù)據(jù)的整理
7.2.1 如何表述數(shù)據(jù)間的關(guān)系？
7.2.2 數(shù)據(jù)建模的概念
7.2.3 數(shù)據(jù)建模的方法
7.3 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)治理
7.3.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題
7.3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量如何管控
7.3.3 數(shù)據(jù)字典的定義
7.4 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)
7.4.1 什么是數(shù)據(jù)資產(chǎn)？
7.4.2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)如何梳理？
7.5 【案例】某數(shù)據(jù)收集整理實(shí)際案例
134651166838 系統(tǒng)架構(gòu)建設(shè)實(shí)施
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8.1 項(xiàng)目的管理方法
8.2 大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理的特點(diǎn)
8.3 不同系統(tǒng)間數(shù)據(jù)接口控制
8.4 數(shù)據(jù)導(dǎo)入及管控
8.5 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)過程中關(guān)鍵問題
8.6 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量保障
8.7 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用推廣重點(diǎn)
8.8 大數(shù)據(jù)項(xiàng)目協(xié)調(diào)要點(diǎn)
8.9 【例】某大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)過程解剖
134651164799 總結(jié)
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