| 數(shù)字化時代 | 信永中和數(shù)智丨數(shù)據(jù)分析技術(shù)驅(qū)動的數(shù)據(jù)審計服務(wù)

信永中和數(shù)智丨數(shù)據(jù)分析技術(shù)驅(qū)動的數(shù)據(jù)審計服務(wù)

2023年04月19日


一、數(shù)據(jù)能力介紹


信永中和是較早具備和提供數(shù)據(jù)分析技術(shù)相關(guān)服務(wù)的國內(nèi)專業(yè)服務(wù)機構(gòu)。自2017年成立大數(shù)據(jù)技術(shù)部,信永中和圍繞各類內(nèi)外部審計場景不斷探索數(shù)據(jù)分析理論、方法和框架,不斷積累數(shù)據(jù)分析案例。
目前,工作領(lǐng)域涉及制造業(yè)、金融、電力、科技與傳媒、房地產(chǎn)、政企等8個大類和16個小類。在過去五年中,信永中和運用流行的大數(shù)據(jù)框架形成了成熟的方法論,并具有將該方法論應(yīng)用于新行業(yè)、新領(lǐng)域的能力,其中相關(guān)工作成果已經(jīng)得到充分驗證和價值肯定。




二、數(shù)據(jù)分析目標


數(shù)據(jù)分析旨在審計執(zhí)行過程中更快速、更準確地收集和分析數(shù)據(jù),構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型,對數(shù)據(jù)挖掘,提供全面的、有效的、可靠的審計證據(jù)、支持審計問題發(fā)現(xiàn)和結(jié)論,降低審計作業(yè)風險:

確認數(shù)據(jù)的完整性和準確性

通過對數(shù)據(jù)進行收集、驗證和比較,識別數(shù)據(jù)的缺陷、錯誤和不一致之處,確認數(shù)據(jù)的完整性和準確性。

識別審計風險和異常交易

通過對數(shù)據(jù)進行分析和挖掘,審計人員可以識別潛在的審計風險和異常交易,如內(nèi)部欺詐、虛假交易等。




三、數(shù)據(jù)分析能力介紹


信永中和數(shù)據(jù)分析服務(wù),采用總體分析方法,整合碎片化數(shù)據(jù),對所有數(shù)據(jù)計算并發(fā)掘數(shù)據(jù)隱藏的信息。
目前我們已完成多個千萬級數(shù)據(jù)量的項目分析,同時結(jié)合市場成熟分析工具,自建數(shù)據(jù)分析平臺,儲備了PB級別的數(shù)據(jù)全量分析技術(shù)能力??梢躁P(guān)聯(lián)多個數(shù)據(jù)庫,打破數(shù)據(jù)孤島,覆蓋企業(yè)全部數(shù)據(jù),選取最有價值點的信息展開多維度分析,以及根據(jù)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系,對比不同來源的多個數(shù)據(jù),完成數(shù)據(jù)一致性的檢驗。

我們已具有如下能力



01 全面覆蓋用戶數(shù)據(jù)

我們可覆蓋絕大部分客戶系統(tǒng)的數(shù)據(jù)文件及類型,校驗客戶系統(tǒng)最細顆粒度數(shù)據(jù)的合理性,對Oracle或SQL Server等數(shù)據(jù)庫文件、系統(tǒng)導出的csv文件、excel文件和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(日志數(shù)據(jù))等有著豐富的數(shù)據(jù)處理和分析經(jīng)驗。


02 懂行業(yè)、貼業(yè)務(wù)

數(shù)據(jù)分析人員具備流程管理、底層數(shù)據(jù)處理分析經(jīng)驗以及豐富的數(shù)據(jù)建模知識,能夠同專業(yè)審計團隊協(xié)同工作,深度認知業(yè)務(wù)場景,目前已根據(jù)不同行業(yè)風險點,搭建1000+數(shù)據(jù)分析模型。


03 大數(shù)據(jù)量處理

我們會結(jié)合用戶數(shù)據(jù)量,選用適當?shù)慕鉀Q方案或可視化工具,開展數(shù)據(jù)挖掘和可視化分析,而借助于自建的大數(shù)據(jù)分析平臺已能夠勝任PB級別數(shù)據(jù)的分析服務(wù),滿足多客戶多場景的需求。


04 數(shù)據(jù)治理能力

我們已承接多個外部客戶的系統(tǒng)開發(fā)項目,對數(shù)據(jù)治理有豐富的經(jīng)驗,具備系統(tǒng)底層的數(shù)據(jù)探源,梳理數(shù)據(jù)表關(guān)聯(lián)關(guān)系的能力,可基于最底層數(shù)據(jù)開展數(shù)據(jù)分析工作。


四、數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)


01

數(shù)據(jù)分析理念

我們的數(shù)據(jù)分析師通過創(chuàng)建一系列的數(shù)據(jù)分析模型,用數(shù)據(jù)復現(xiàn)企業(yè)客戶合規(guī)的、合理的業(yè)務(wù)場景,分辨真實交易、問題交易亦或存疑待查交易。

數(shù)據(jù)分析師梳理清楚數(shù)據(jù)指標之間的邏輯,建立數(shù)據(jù)指標體系,基于政策制度、業(yè)務(wù)處理邏輯、數(shù)據(jù)間勾稽關(guān)系、審計經(jīng)驗、內(nèi)外部數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性等設(shè)計理念,使用結(jié)構(gòu)分析、標簽分析、趨勢分析、極值分析、區(qū)間估計、回歸分析、相關(guān)性分析、聚類分析等分析方法,設(shè)計數(shù)據(jù)分析模型及假設(shè)場景并加以驗證。

如果“假設(shè)”被證實存在問題或風險,則進一步探究原因,是數(shù)據(jù)完整性問題、業(yè)務(wù)個例問題、還是系統(tǒng)性問題,循環(huán)往復驗證,直至假設(shè)場景能夠經(jīng)得起各種檢驗。
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02

數(shù)據(jù)分析路徑

數(shù)據(jù)分析的基本步驟為:問題及指標確定數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)分析與建模數(shù)據(jù)可視化。
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03

各階段常用技術(shù)


數(shù)據(jù)收集

針對不同數(shù)據(jù)源文件Web數(shù)據(jù)(如網(wǎng)頁)、日志數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)、本地文件(excel、csv),制定相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集的方法和技術(shù),如使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲或網(wǎng)站公開 API 將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)從網(wǎng)頁中提取出來,建立分布式架構(gòu)采集系統(tǒng)日志或是對接數(shù)據(jù)庫,最終將數(shù)據(jù)存儲到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。
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數(shù)據(jù)清洗

使用Pandas、NumPy數(shù)據(jù)清洗或自研數(shù)據(jù)清洗工具,對數(shù)據(jù)整合、清洗。
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數(shù)據(jù)分析與建模

采用Spark分布式計算處理、Clojure數(shù)據(jù)實時計算、Python分析建模等分析工具,將海量數(shù)據(jù)聚合匯總,建立描述性分析、梳理分析、建模分析、數(shù)據(jù)挖掘分析等數(shù)據(jù)模型。
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數(shù)據(jù)可視化

采用可視化BI工具,Python可視化分析,自研報表平臺等可視化工具,建立美觀準確的可視圖形,讓用戶輕松接受信息,具有及時響應(yīng)需求變化,圖形分享,數(shù)據(jù)高交互等優(yōu)點。

可視化圖表類型:

  • 直方圖:探索變量的分布規(guī)律

  • 條形圖:展示數(shù)值變量的集中趨勢

  • 計數(shù)圖:探索每個類別的具體數(shù)量

  • 散點圖:展示整體數(shù)據(jù)的分布規(guī)律

  • 箱線圖:數(shù)據(jù)的分散性,極數(shù)、中位數(shù)

  • 提琴圖:分位數(shù)的位置及數(shù)據(jù)密度

  • 回歸圖:數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系

  • 熱力圖:數(shù)值大小或相關(guān)性高低


大數(shù)據(jù)分析總體架構(gòu)

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五、數(shù)據(jù)分析服務(wù)類型


面向以風險合規(guī)為導向的全量數(shù)據(jù)審計,服務(wù)于企業(yè)客戶的同時,更受到會計師事務(wù)所(財務(wù)審計)、保薦機構(gòu)(券商)、律師事務(wù)所等中介機構(gòu)的關(guān)注和信賴,對企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)、業(yè)財數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的全量數(shù)據(jù)進行合規(guī)性和一致性校驗和數(shù)據(jù)審計工作。

在全量數(shù)據(jù)審計類服務(wù)執(zhí)行的過程中,我們結(jié)合被審計企業(yè)所屬行業(yè)特征、企業(yè)自身所在行業(yè)和業(yè)態(tài)情況,對關(guān)鍵業(yè)財系統(tǒng)數(shù)據(jù)在審計期間內(nèi)的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)處理流程、業(yè)財數(shù)據(jù)差異和問題進行校驗、復測、分析和合理性解釋追溯。

我們在執(zhí)行此類服務(wù)過程中,會將我們采用的分析方法、異常數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)清單、被審計企業(yè)的解釋、追加樣本和復測的結(jié)果,以及合規(guī)性建議,編制至《底稿》《報告》中,作為監(jiān)管機構(gòu)、中介機構(gòu)、企業(yè)管理層可參考可追溯的記錄依據(jù)。


六、分析場景和關(guān)注點



我們的數(shù)據(jù)審計服務(wù)和數(shù)字咨詢服務(wù)已應(yīng)用到多種行業(yè)和多種業(yè)態(tài)的專項服務(wù)中,包括但不限于電力、建設(shè)地產(chǎn)、金融、科技與傳媒、消費品和工業(yè)產(chǎn)品、運輸與物流等行業(yè),列舉我們在部分行業(yè)中設(shè)計的分析場景:

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以下為我們在承接和執(zhí)行的全量數(shù)據(jù)審計類服務(wù)、企業(yè)經(jīng)營和業(yè)財數(shù)據(jù)一致性盡調(diào)類服務(wù)項目中的關(guān)注要點:


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聯(lián)系方式


周峰 先生

大數(shù)據(jù)技術(shù)部合伙人

13701319333

zhou_feng@shinewing.com




李元元 女士

高級經(jīng)理

13911661149

liyuanyuan1_bj@shinewing.com




傅時君 先生

經(jīng)理

15901032372

fushijun_bj@shinewing.com


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