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| 編輯推薦： |
·以领先技术融合企业实践
本书引入真实的审计业务场景，结合金蝶企业管理平台技术优势和大数据技术多维度应用，帮助学生深入理解和掌握大数据在审计中的实际应用，助力培养复合型审计人才。
·培养审计项目经理思维和审计全流程应用能力
本书引入完整的财务报表审计案例，涉及初步业务活动、风险评估程序、四大业务循环(销售与收款、采购与付款、生产与存货、货币资金)的控制测试与实质性程序，以及审计完成阶段的审计工作，并在其中植入大量的审计陷阱，锻炼学生的专业判断能力。
·案例资源丰富
本书提供与本书实验案例配套的审计资料，让学生直面真实的审计场景和审计资料；同时，还提供教学课件、操作视频、答案等，便于教学。
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| 內容簡介： |
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《大数据审计》聚焦审计实践技能的培养，基于会计师事务所前沿大数据应用实践案例，培养学生的大数据审计思维及全流程应用能力，打造复合型审计人才。《大数据审计》共分为12章，第1章主要介绍大数据审计的概念、应用案例及与传统审计在审计目标、审计程序等方面的差异；第2章主要介绍大数据审计的工具和相关技术，包括金蝶大数据实训平台和可视化分析平台；第3~5章主要介绍审计大数据的采集、处理和挖掘分析；第6~12章引入一个完整的财务报表审计案例，并配备详细的审计资料，让读者沉浸式体验审计工作。《大数据审计》提供丰富的教学资源，包括但不限于教学课件、操作视频、配套审计资料、答案。《大数据审计》适合作为高等院校财务管理、会计学、审计学、工商管理、信息管理与信息系统等相关专业的本科生、研究生教材，也适合作为企业中高层财务管理人员和信息化主管的参考书。
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| 目錄：
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第1章 大数据审计认知 1
1.1 审计的产生与发展 1
1.2 大数据审计的兴起 5
1.3 大数据审计的应用 6
第2章 大数据审计工具与技术 9
2.1 金蝶大数据平台 10
2.2 金蝶轻分析平台 13
2.3 MySQL统计分析 19
2.4 审计大数据分析的流程 26
第3章 审计大数据采集 29
3.1 企业ERP系统数据采集 29
3.2 纸质单据数据采集 31
3.3 音频数据采集 34
3.4 文件数据采集 35
3.5 行业财报数据采集 38
第4章 审计大数据处理 41
4.1 数据清洗 41
4.2 数据转换 45
4.3 计算机辅助抽样 48
4.4 重号和断号分析 53
4.5 模糊匹配在审计中的应用 56
第5章 审计大数据分析 59
5.1 探索性数据分析(EDA) 59
5.2 审计分析模型的构建 64
5.3 线性回归分析预期值 70
5.4 K-means孤立点分析 73
5.5 词云分析被审计单位及其环境 75
5.6 社会网络分析识别招标风险 77
5.7 可视化分析内幕交易 80
第6章 初步业务活动 83
6.1 业务承接 83
6.2 独立性评价 86
第7章 风险评估 89
7.1 了解被审计单位及其环境(不包括内部控制) 89
7.2 在整体层面了解和评价被审计单位内部控制 93
7.3 在业务流程层面了解和评价内部控制 95
7.4 确定重要性水平 98
7.5 评估重大错报风险 100
第8章 销售与收款循环审计 103
8.1 销售与收款循环控制测试 103
8.2 销售与收款循环分析程序 107
8.3 主营业务收入细节测试 114
8.4 应收账款减值测试 118
8.5 凭证抽查程序 120
8.6 审定表与披露表 121
第9章 采购与付款循环审计 125
9.1 采购与付款循环控制测试 125
9.2 管理费用分析程序 129
9.3 固定资产折旧测算 133
第10章 生产与存货循环审计 137
10.1 生产与存货循环的控制测试 137
10.2 存货分析程序 142
10.3 存货监盘 146
10.4 原材料计价测试 149
10.5 产成品计价测试 151
第11章 货币资金审计 155
11.1 货币资金控制测试 155
11.2 现金监盘 158
11.3 实质性分析程序 160
11.4 核对银行对账单 163
11.5 核对银行存款余额调节表 166
第12章 完成财务报表审计 171
12.1 财务报表试算平衡 171
12.2 出具审计报告 172
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| 內容試閱：
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大数据等信息技术在企业业务和财务领域的广泛应用，将审计师带入了一个全新的、充满挑战的数字化环境。在这个环境中，审计师面临的是由信息系统生成、处理、记录和报告的海量数据；这些数据既有结构化的，也有非结构化的。财务造假案发领域增多，具有明显的系统性、规模化特征，财务舞弊与其他违法行为相互交织，形成完全不同于传统形式的舞弊手法，审计师由技术受限导致的审计失败案例也与日俱增。
如果作为审计工作对象的信息和报告是由企业业财大数据构成并以信息系统作为载体，那么审计师在实施审计的过程中将面临来自数字化环境的众多挑战，主要体现在以下方面。
(1) 数据处理和分析的复杂性。在数字化环境下，企业生成和处理的数据量大幅增加，除了传统的结构化数据，还包括大量的非结构化数据，如文本、图片、视频等，增加了数据处理和分析的难度。
(2) 对数字技术相关审计风险的认识。数字技术提升了会计核算、财务报告编制或其他审计工作的效率，也带来了风险，如程序逻辑错误、权限授权不当等；审计师在完成审计工作时，需要充分识别并评估这些风险。对相关风险控制缺乏认识，可能导致审计工作缺乏针对性，审计师难以有效识别财务报表重大错报或经营业务的重大内控缺陷。
(3) 传统的审计线索全面隐蔽化。在数字化环境下，企业的业务和财务信息已经全面数字化并且深度融合，传统的审计线索可能不复存在。在信息加工处理方面，信息系统封装了数据处理的过程，其内部处理逻辑、运算的中间过程，往往对系统的用户而言是独立的，传统的审计线索全面隐蔽化。
(4) 审计技术改进的必要性。面对海量的交易、数据和财务信息，传统的审计技术在抽样针对性和样本覆盖程度方面的局限性越来越突出。一方面，信息技术的运用改变了企业的运作模式和工作方式，传统审计技术针对的问题特征可能已经消失，或者发生了改变，审计师的经验可能无法简单移植，从而丧失了抽样针对性；另一方面，传统的抽样方式无法全面覆盖海量数据，审计师难以平衡不同来源的数据。
(5) 有待优化的知识结构。数字技术的广泛运用，对审计师的知识结构提出了新的要求。他们不仅要具备丰富的会计、审计、经济、管理、法律等方面的知识和技能，还必须对数字技术有所掌握和了解，能更好地运用大数据等技术来应对新挑战，对审计的策略、范围、内容、方法和手段做出有针对性的调整，获取充分、适当的审计证据，从而发表恰当的审计意见。
在企业的数字化转型浪潮中，审计师面临巨大挑战，在审计行业引入大数据技术成为当务之急。国际内部审计师协会发布了《全球技术审计指引：了解和审计大数据》；习近平总书记在主持召开的中央审计委员会第一次会议上强调“要坚持科技强审，加强审计信息化建设”；中华人民共和国审计署审计长在全国审计工作会议中指出“积极推进大数据审计”；中国注册会计师协会发布《注册会计师行业信息化建设规划(2021—2025年)》，提出了2035年远景目标，即到2035年，数字技术在行业广泛应用，成为行业高质量发展的有力支撑，行业数字产业初具规模，成为行业服务的新兴业态，标准化、数字化、网络化、智能化水平大幅提升，基本实现行业数字化转型。
在大数据时代，企业信息复杂多样，大数据审计发展趋势不可避免，在审计行业大力推进大数据技术辅助审计的进程中，面临的最大挑战是大数据审计人才的短缺。为顺应大数据、云计算、人工智能等新兴技术的发展趋势，满足审计人才转型的需求，作者结合审计实践经验，编写了本书。本书在编写过程中突出了以下特点。
(1) 实践导向：《大数据审计》基于事务所、企业内审和政府审计的前沿大数据应用，结合金蝶企业管理平台的技术优势，设计了丰富的实践案例。读者可以通过这些案例，深入理解和掌握大数据在审计中的实际应用。
(2) 培养专业思维：《大数据审计》设计了一个完整的财务报表审计案例，包括初步业务活动、风险评估程序、四大业务循环(销售与收款、采购与付款、生产与存货、货币资金)的控制测试与实质性程序实施场景及审计完成阶段的审计工作，植入众多审计陷阱，可以锻炼学生的专业判断能力。
(3) 提供丰富的教学形式与教学资源。实训教材中包括情境教学、分组研讨、模拟调研等多种教学形式，附件资源包括录音、视频、图像、表单及审计底稿，可让学生直面真实的审计场景和审计资料。
《大数据审计》共分为12章，第1章主要介绍大数据审计的概念、应用案例及与传统审计在审计目标、审计程序等方面的差异；第2章主要介绍大数据审计的工具和相关技术，包括金蝶大数据实训平台和可视化分析平台；第3~5章主要介绍审计大数据的采集、处理和挖掘分析，并以小案例的形式展开；第6~12章以一个中药制药企业的财务报表的全流程审计应用为案例，内置典型的审计程序实施过程，并配备详细的审计资料，让读者沉浸式体验审计工作。
本书提供了配套的教学资源，内容包括：
(1) 教学课件(PPT格式)，便于教师授课，可扫描右侧二维码获取；
(2) 配套审计资料，可扫描文中二维码查阅并下载；
(3) 配套课堂练习及答案，可扫描文中二维码查阅并下载；
(4) 教学视频，可扫描文中二维码观看。
《大数据审计》融入了金蝶公司先进的数据分析技术和作者从事审计教学、研究及实务的多年经验，适合作为高等院校财务管理、会计学、审计学、工商管理、信息管理与信息系统等相关专业的教学用书，对于学生学习和进行审计实践非常有帮助。当然，对于事务所的审计人员与企业内审人员而言，本书也是一本不错的参考书。
《大数据审计》是校企深度合作的成果，在编写过程中，结合了多所院校教师的教学经验。金蝶公司提供了技术支持和案例资源，使本书更贴近实际应用。本书由四川文理学院的苟聪聪、重庆机电职业技术大学的李锐、金蝶精一的胡玉姣担任主编，由四川农业大学的王文姣、长春财经学院的邓利梅、郑州工商学院的杨佩毅担任副主编，长春财经学院的窦蕾、阿坝师范学院的赖静、电子科技大学成都学院的张玲与谢建参与了编写。另外，金蝶精一的傅仕伟、杨丹虹、孟晓轩在编写过程中作出了不少贡献。上述人员的辛勤劳动凝结成本书的最终成果。在此，谨对他们表示衷心的感谢！
编者
2024年9月
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