一级预算单位审计的大数据应用思路与方法[推荐5篇]

第一篇：一级预算单位审计的大数据应用思路与方法

一级预算单位审计的大数据于2020年在审计工作中开始应用，审计依法履行审计监督职责,促进政策落实、分配公平、制度完善,切实维护广大群众切身利益。然而，传统审计模式仍然面临着涉及面广、数据量大、信息化程度不高、核查手段单一等问题。大数据模式下进行审计数据分析，不仅能够有效地规避抽样审计风险，更能够使审计结果更加精准。本文就县级一级预算单位审计全覆盖审计项目总结审计思路与方法。

一、着力加强组织领导，形成高效工作机制。

随着信息化水平的不断提高，许多被审计单位的数据越来越呈现出大量化趋势。国务院印发《关于加强审计工作的意见》第十九条明确提出：探索在审计实践中运用大数据技术的途径，加大数据综合利用力度，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力。审计部门作为经济运行综合性监督部门，和数据有着天然的联系，每天都会产生大量的数据，这些数据都是真实可靠性的，不是通过预测和推理得到的，具有非常大的价值。所以审计部门要保持对社会经济数据的灵敏触感，并深度挖掘、充分运用所拥有的数据，这是在大数据时代背景下，审计应服务于政府治理的内在要求和必然选择。

对于审计署提出的省市县三级都要实现对一级预算单位的审计全覆盖这一硬任务，隆化县审计局党组高度重视并及时成立全覆盖工作领导小组，统筹组织审计机关力量，由党组成员负责领导、做好综合协调、技术攻关、数据分析和服务保障等工作，并统筹组织各被审单位进行数据采集、标准表制作和数据分析与报送，从而形成了高效的工作机制，有效领导本地区一级预算单位审计全覆盖的推进工作。

二、是着力促进大数据技术应用，形成有力技术支撑。

（一）对象资格准入。

审计实施过程中，通过sql计算机辅助审计，筛查疑点，审查预算结果是否正常，是否存在利用虚假申报材料使用预算经费。

（二）对象过程控制。

面对人员少、数据量大、技术难度高等困难，审计人员充分发挥大数据审计的优势，秉承“数据先行”的原则，在深入调查研究隆化县实际情况和结合省厅全覆盖方案的基础上，制定了集中数据处理与分析的具体方针，组织全地区电子数据采集与集中处理、标准化工作，与通审公司积极沟通、解决切实问题，有效保证了县内电子数据的统一性，并及时按照工作时限月完成工作目标的成效，从而为下一步的数据分析争取了更充足的时间，也为各审计组大数据分析工作打下坚实的基础。

三、着力优化工作方法，及时总结做法与经验。

在高强度、快速处理数据的同时，审计人员不忘总结以往的优良做法与经验。如在采集被审计单位的财务帐套的同时，统筹指导具有相关业务职能的机构，及时更新2019年度套账，同时上报更新业务数据，提高了审计效率与审计比对结果的精准度；

在集中分析数据的同时，综合利用采集的电子数据，制作各被审计对象配套的电子帐套，供审计组提前介入了解被审计单位的财务状况，让审计组做到有的放矢，带着目标去审计。

四、计算机辅助审计成效

通过运用计算机审计分析处理数据，查摆出不符合条件预算执行问题，如预算使用率过低、未执行等。考虑实际情况，发现的问题在审计过程中引起相关单位高度重视，立即响应，迅速整改完毕。

五、审计思考

大数据审计要求审计人员不仅要精通审计业务，还要会运用现代电子信息技术。大数据平台的搭建、实施、运行以及到后期的维护更需要既懂计算机、网络、数据库技术，又懂审计的复合型审计人才。

审计机关要把引进既懂大数据信息技术又掌握审计基本技能的“多面手”，以及培养现有审计人员计算机审计的能力作为现阶段提升数据审计水平的根本措施来抓，形成机制，并搭建好可以充分发挥复合型审计人员作用的平台。尽快造就一支熟悉审计业务、精通现代信息技术的数字化审计专业队伍。

第二篇：参加大数据审计应用培训心得

参加大数据审计应用培训心得

参加大数据审计应用培训心得

近日，**市审计局开展了面向全体业务人员的大数据应用审计业务培训会，旨在提升业务人员在项目审计过程中的审计效率，运用大数据审计思维和计算机审计手段，充分发挥审计功能。通过培训，审计人员不仅学习了新的技术，还对当前我国审计事业的发展有了新的认识,为共同创造我省审计事业的新成绩，打下了基础。

一、着力大数据审计，是现代审计技术发展的必然趋势

2015年12月12日，国家行政学院常务副院长马建堂在国家行政学院召开的“大数据与国家治理”圆桌论坛上表示“要积极拥抱使用大数据，以提高政府公共管理能力、公共服务水平、公共政策质量。”随着当代信息技术的蓬勃发展，各行各业均所产生的数据量将呈指数级增长，数据种类和格式也日渐丰富，除了储存这些数据，审计人员更多是要利用这些大数据，对它们进行收集，整理，清洗，分析，利用这些数据创造新的价值。随着被审计单位财务软件和业务软件的不断更新升级，审计人员运用“低成本、低风险、高效率”的审计技术变得尤为重要。**省审计厅审计云系统的搭建，为基层审计工作者节约了数据采集、整理及转换的时间，同时通过云系统进行数据分析，进一步的提高了审计工作效率，变审计工作重点从“现场审计找疑点”为“现场审计核实疑点”，实现“快、准、稳”的审计目标要求。

二、充分应用计算机，是实现大数据审计的重要手段

计算机审计的效果，取决于审计人员将计算机技术与审计方法结合能力的高低。要推动大数据审计的落实与发展，基层审计机关必须建立高素质的计算机审计队伍。加强审计人员计算机操作技能的培训，是推进基层大数据审计的重要手段。此次**市审计局开展的业务培训会，除了对word￥excel及审计软件的基本操作进行解析外，着重强调了审计人员应当培养充分应用计算机审计的工作意识。在此基础上，加入了计算机软硬件及网络应有的安全控制方法、计算机知识与审计知识的融合两方面培训内容，旨在培养具备计算机常识、网络知识以及掌握信息系统审计技术的现代审计业务人员，促使审计人员在审计工作中将审计知识与计算机技术进行有效结合。

三、跨板块数据分析，是实现审计全覆盖的必然要求

2015年12月8日，中国政府网公布中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于实行审计全覆盖的实施意见》，是对国家审计监督提出实现审计监督全覆盖的时代要求。面对一个个数量庞大、种类繁杂的数据信息源，如何整合审计数据中心数据资源、挖掘跨行业、跨单位、跨系统的核心数据就变得十分重要。此次**市审计局开展的业务培训会，以本级财政预算审计为例，将财政四大业务系统与财务系统进行跨系统数据整理及对比分析方法及操作核心详细解读，为审计业务人员提供了跨系统数据比对分析思路，激发了审计业务人员对进一步实现跨单位、跨行业的全覆盖审计思路。

在大数据时代，挑战与机遇并存，计算机信息技术的广泛运用和审计业务已经深度融合，为审计事业带来了新发展。

第三篇：大数据环境下的审计信息化(思路篇)

大数据环境下的审计信息化（思路篇）

前言：审计信息化工作十余年，面临着云计算、物联网、大数据、移动通讯和社交网络等新技术的挑战。本文希望通过对大数据的理解、审计中的应用分析，提出大数据服务与审计的一个角度或方向，进而形成相关信息化配套建设的思路。本文的编写希望得到读者的回馈，能够收到您的批评、指正。

一、大数据的定义和理解

（一）广泛定义对于大数据的理解现在并没有一个标准的定义，不过大家对于大数据都有一个共同的认识，那就是4V（Volume、Velocity、Variety、Veracity）：1.（Volume）数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。2.（Velocity）要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。3．（Variety）数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。4.（Veracity）价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。而简化一下描述，其实“大数据”是一个体量特别大，数据类别特别多的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

（二）审计的大数据特征从“大数据”概念产生的缘由来看审计行业是一个天然需要大数据概念及其实现技术的行业。我们分析如下：首先，审计行业的“生产对象”是被审计对象的数据，虽然说审计是对财政财务收支的监督。但是为了了解财务的真实情况，必然需要关注业务数据，这些行业的数据每一个都可以说是数据体量巨大。同时这些数据也是复杂多样的，结构化数据不用说了（二维表数据、立方体数据、空间数据等），非结构化数据例如：被审计单位的各种制度、文件、影像等。其次，审计的职责是查处财政财务的真实、合法和效益问题。查处过程中，需要在这些海量数据中进行关联、汇聚的查询或计算工作，而且这些计算需要同时作用在结构化、半结构化、非结构化数据之上。在没有大数据技术支撑之前，采用抽样或按领域分开的方式进行审计分析，无形中形成了数据之间的壁垒和分析的局限性。最后，审计工作中的审计思路、方法，虽然有章可循，但最终还要依赖于具体参与审计工作的人的智慧。这也就决定了所有的分析工作不能像其他的数据中心、数据分析、数据挖掘、决策支持系统一样，是相对“固化”的。而思路的火花是稍纵即逝的，对任何一个突然闪出的分析思路都应该在“秒级”响应。

（三）大数据的关键技术大数据关键技术包括数据抽取与集成、数据分析、数据解释3个领域。1．数据抽取与集成。大数据的一个重要特点是多样性。意味着其数据来源极其广泛。数据类型极为繁杂，这种复杂的数据环境要求必须对数据源中的数据进行抽取和集成。并采用统一定义的结构来存储这些数据。为保证数据质量，需要在数据抽取与集成后进行数据清洗。（1）数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。（2）数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。（3）数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机'理解'自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。2．数据分析数据分析是大数据发挥其核心价值的重要流程，主要的分析技术有统计分析、数据挖掘、模型预测等，分析的结论可用于推荐系统、专家系统、商业智能和决策支持系统等。（1）统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。（2）数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text,Web ,图形图像，视频，音频等)（3）模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。3．数据解释在数据分析的基础上，终端用户往往最关心的是数据的展示方式，如果分析结果没有采用适当的解释方法，所得到的分析结论往往让用户难以理解，极端情况下甚至会误导用户。传统的解释方法仅是文本、图表等电脑终端上的直观显示，未来提升数据解释能力可以引入标签云(tag cloud)、关系图等可视化技术解决，甚至可以采用人机交互技术，在交互过程中逐步引导用户进入分析流程，达到最佳的数据解释效果。4．基础架构大数据价值的完整体现需要多种技术的协同。为了便于数据管理，需要建立云存储系统等存储结构化、非结构化、半结构化类型的数据。为了加速数据处理，需要采用云计算、云存储、分布式文件存储等分布式计算技术。通过索引与查询技术，提供搜索引擎服务，提高用户对大数据的使用效率。

二、大数据技术为审计打开的“窗”我们都知道传统的审计，无论是计算机辅助审计、计算机审计、自动化审计，都是在既定计划、既定方向上开展的，这对于制定计划、制定审计方案的人是一个考验，同时执行人也将艰难的去践行。原来在电子审计体系发展的研究中，有人曾提出过智能审计和智慧审计的概念，如何定义智能、智慧呢，如何实现智能、智慧呢？其实一直没有很好的可执行方案，大数据时代的来临，大数据技术的发展为我们破题了。我觉得大数据技术的运用至少能够带来以下几个方面的进化：

（一）审计计划彻底放开看到这个小标题，大家不要误会，不是说不要计划、随性开展审计项目。今后的计划分为两类：一是固定审计工作，二是专题审计工作。1．固定审计类似现在每年都要开展的部门预算执行审计一样，今后像社保、税收、环资、投资等审计都会进入固定审计工作。就因为大数据时代的来临，对于审计来说数据已经极大丰富，而且能够提供应对这些数据的采集、存储、处理、分析的大数据技术。2．专题审计（或者叫随机审计）不再像原来一样，年初制定计划，年中调整计划。而是采用征集审计专题，组织评审后形成专题审计工作（当然这里会有一些安全保密的问题需要处理）。征集的已经不再是一个思路，而是有大数据分析的结论依据支撑的审计方案。这也就意味着，专题审计的方向、形成时间都不固定了，虽然是无计划性的，但是很有“市场味”，不但广开思路，而且对外界响应更快、更灵活。

（二）审计思路彻底解放大数据时代来临，审计工作已经不再是计划经济了，对于审计人员来说可以去研究自己擅长的、关注的数据，通过大数据分析去寻找审计专题，形成审计项目。审计署通过鼓励10万审计人员进行“科研”，并择优支持（即形成专题审计项目）。专题提出人或团队获得支持（数据、资金、人员、政策等），开展审计实践，形成审计成果和审计研究成果，即完成审计的揭示、预防功能，又形成审计抵御积累。在现今的社会，已经不强求全面发展的人才，木桶原理也已经略显过时了。所以对于审计思路，也不要用条条框框去限制，让所有审计人员像创业者一样去发挥自己的特长，做某一点的冒尖者，何愁没有审计思路，没审计成果。

（三）审计效能进入蓝海我们都知道全国审计机关的人数已经有很多年没有增加了，但国民生产总值、财政资金总量都在大幅增长，经济社会的复杂度更是呈几何增长。通过计算机审计、数字化审计等方式，让审计效能也获得了大幅度提升。但是随着互联网时代的信息大爆炸（即摩尔第三定律），现有的信息化技术已经无法持续提升审计效能。审计效能的评价通常以审计人员数量作为基数，而提升审计效能的方法却不是以审计人员数量为基数。在大数据时代来临，我们将审计工作转向每一个审计人员都是效能提升的一个节点，才能使我们能够适应几何式的增长。而且效能提升节点之间可以进行网状连接，获得更强的效能提升可能，也是下一步效能提升的重点，只有让每个节点（审计人员）的都是效能提升因素，才能使审计效能进入蓝海。

三、利用大数据服务审计工作的思路从上述分析，如果利用大数据服务审计，将形成怎样的审计工作方式：

（一）审计模式的变化之前已经提到过，今后的审计没有什么计划规定，而只有固定和专题（随机）审计两类，固定的不需要计划，专题的无法计划。作为固定的审计工作，就像走流程一样，安排人去执行，类似巡逻，发现异常拉响警报，派人去调查。作为随机的审计工作，首先是由思路提出人申报（当然也可以安排专门的团队去研究），然后通过评审确定为审计项目。审计项目也往往不再是一个点、一个区域的项目，全部都是跨领域、跨地域（全国性）的综合性审计项目。

（二）审计工作的工作变化可以说审计人员不再像传统审计项目，在项目执行阶段不断地去寻找审计思路。而是在项目确定之前，通过数据分析确定好审计思路（想明白如何审计），真的下项目了，更多的是“体力活”。审计项目的执行方式也不再是派项目组到处跑，而是通过将专题审计分析的方案发给相关审计区域、领域的接口人，由他们帮助完成“体力活”。

（三）审计成果的变化审计成果的内容也将得到极大的扩展：首先成果的梳理方式都要像全国统一组织项目的成果一样进行梳理；其次由于所有的成果都不再是单点的，所以数额都会成线性增长；最后每年提出的专题审计数量、质量将直接影响当年的审计成果数量和质量。

四、大数据信息化的基础配套建设内容

（一）以大数据方式建设的数据中心大数据信息化，首先必须有一个大数据的数据中心。主要有以下几个特征：1．任何数据都是中心、又不是中心，数据之间的关联性是核心特征之一。数据之间的关联不会因为数据量、数据类型、数据形态而受影响。2．数据的检索速度都在秒级。对于数据的检索与查询都在秒级完成，这样才能提供最基础的数据服务。

（二）大数据的应用建设思路大数据应用功能可以拆分为四个层次：1．统计展示。此阶段的目的是描述“发生了什么(whathappened)”；我们采用统计报表工具解决这类问题。2．统计分析。此阶段更加注重的是“为什么发生(whydid it happen)”；我们采用的商务智能工具，即BI。3．数据挖掘。此阶段面对的不再是历史数据而是“正在发生、进行中(what’s happening)”的数据生产过程；采用数据挖掘和精算分析工具。4．模型预测。大数据分析正朝着有效预测这一目标发展，届时分析“将要发生什么(whatwill happen)”将成为可能。采用预测仿真、机器学习、建模仿真等工具。

第四篇：文献3-大数据技术与应用

大数据技术与应用*

【摘要】：随着互联网技术的飞速发展，特别是近年来云计算、物联网、社交网络等新兴服务促使人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度增长,大数据时代正式到来.数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源,如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题.大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战,数据管理方式上的变革正在酝酿和发生.对大数据的产生背景和基本概念进行剖析,并对大数据的主要应用作简单对比.在此基础上,阐述大数据处理的基本框架,并就云计算技术对于大数据时代数据管理所产生的作用进行分析.最后归纳总结大数据时代所面临的新挑战。【关键字】：大数据

发展趋势 应用 机遇和挑战

一、大数据时代的背景

半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念。正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”

二、什么是大数据

大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。

（一）大数据的4V特征

大量化(Volume)：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。

多样化(Variety)：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。

快速化(Velocity)：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现

软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。价值（Value）：大量的不相关信息，浪里淘沙却又弥足珍贵。对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等）

三、大数据时代对生活、工作的影响

大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。

“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。

大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。

四、大数据时代的发展方向、趋势

根据ESM国际电子商情针对2013年大数据应用现状和趋势的调查显示：被调查者最关注的大数据技术中，排在前五位的分别是大数据分析（12.91%）、云数据库（11.82%）、Hadoop（11.73%）、内存数据库（11.64%）以及数据安全（9.21%）。Hadoop已不再是人们心目中仅有的大数据技术，而大数据分析成为最被关注的技术。从中可以看出，人们对大数据的了解已经逐渐深入，关注的技术点也越来越多。既然大数据分析是最被关注的技术趋势，那么大数据分析中的哪项功能是最重要的呢?从下图可以看出，排在前三位的功能分别是实时分析(21.32%)、丰富的挖掘模型(17.97%)和可视化界面(15.91%)。2012年也曾做过类似的调查，当时选择丰富的挖掘模型(27.22%)比实时分析(19.88%)多7.34%。短短一年时间内，企业对实时分析的需求激增，成就了很多以实时分析为创新技术的大数据厂商。从调查结果可以看出：企业在未来一两年中有迫切部署大数据的需求，并且已经从一开始的基础设施建设，逐渐发展为对大数据分析和整体大数据解决方案的需求。与此同时，大数据还面临人才的缺乏的挑战，需要企业和高校联合起来，培养数据领域的复合型人才，帮助企业打赢这场“数据战”。

五、大数据的应用

（一）行业拓展者，打造大数据行业基石

你IBM：IBM大数据提供的服务包括数据分析，文本分析，蓝色云杉（混搭供电合作的网络平台）;业务事件处理；IBM Mashup Center的计量，监测，和商业化服务（MMMS）。IBM的大数据产品组合中的最新系列产品的InfoSphere bigInsights，基于Apache Hadoop。该产品组合包括：打包的Apache Hadoop的软件和服务，代号是bigInsights核心，用于开始大数据分析。软件被称为bigsheet，软件目的是帮助从大量数据中轻松、简单、直观的提取、批注相关信息为金融，风险管理，媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案 微软：2011年1月与惠普（具体而言是HP数据库综合应用部门）合作目标是开发了一系列

能够提升生产力和提高决策速度的设备。

EMC：EMC 斩获了纽交所和Nasdaq；大数据解决方案已包括40多个产品。

Oracle：Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle Exalytics商务智能云服务器一起组成了甲骨文最广泛、高度集成化系统产品组合。

（二）大数据促进了政府职能变革

重视应用大数据技术，盘活各地云计算中心资产：把原来大规模投资产业园、物联网产业园从政绩工程，改造成智慧工程；在安防领域，应用大数据技术，提高应急处置能力和安全防范能力；在民生领域，应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化的服务，比如医疗、卫生、教育等部门；解决在金融，电信领域等中数据分析的问题：一直得到得极大的重视，但受困于存储能力和计算能力的限制，只局限在交易数型数据的统计分析。一方面大数据的应用促进了政府职能变革，另一方面政府投入将形成示范效应，大大推动大数据的发展。

（三）打造“智慧城市”

美国奥巴马政府在白宫网站发布《大数据研究和发展倡议》，提出“通过收集、处理庞大而复杂的数据信息，从中获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工程领域的创新步伐，强化美国国土安全，转变教育和学习模式” ；中国工程院院士邬贺铨说道，“智慧城市是使用智能计算技术使得城市的关键基础设施的组成和服务更智能、互联和有效，随着智慧城市的建设，社会将步入“大数据”时代。”

（四）未来，改变一切

未来，企业会依靠洞悉数据中的信息更加了解自己，也更加了解客户。

数据的再利用：由于在信息价值链中的特殊位置，有些公司可能会收集到大量的数据，但他们并不急需使用也不擅长再次利用这些数据。例如，移动电话运营商手机用户的位置信息来传输电话信号，这对以他们来说，数据只有狭窄的技术用途。但当它被一些发布个性化位置广告服务和促销活动的公司再次利用时，则变得更有价值。

六、机遇和挑战

大数据赋予了我们洞察未来的能力，但同时诸多领域的问题亟待解决，最重要的是每个人的信息都被互联网所记录和保留了下来，并且进行加工和利用，为人所用，而这正是我们所担忧的信息安全隐患！更多的隐私、安全性问题：我们的隐私被二次利用了。多少密码和账号是因为“社交网络”流出去的？

眼下中国互联网热门的话题之一就是互联网实名制问题，我愿意相信这是个好事。毕竟我们如果明着亮出自己的身份，互联网才能对我们的隐私给予更好保护。

第五篇：常见避税方法的应用与审计

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常见避税方法的应用与审计

代理记账、工商注册 财务咨询、审计汇算 首选金凯元好快记 www.xiexiebang.com 在日常税务处理中，纳税人在会计处理上利用多种手法，减少上缴税收;合理规避国家税收。其手段随经营方式、结算方式的不同，使会计处理方法各异，郑州代理记账公司现择在工作实践中发现的各类手段、手法录于此文，供审计工作者参考。

一、销售收入方面(销项税额)

(一)发出商品，不按“权责发生制”的原则按时记销售收入，而是以收到货款为实现销售的依据。其表现为：发出商品时，仓库保管员记帐，会计不记帐。

(二)原材料转让、磨帐不记“其它业务收入”，而是记“营业外收入”，或者直接磨掉“应付帐款”，不计提“销项税额”。

http://www.xiexiebang.com 金凯元——代理记账、工商注册首选品牌(三)以“预收帐款”方式销售货物，产品(商品)发出时不按时转记销售收入，长期挂帐，造成进项税额大于销项税额。

(四)制造大型设备的工业企业则把质保金长期挂帐不转记销售收入。

(五)价外收入不记销售收入，不计提销项税额。如：托收承付违约金，大部分企业收到违约金后，增加银行存款冲减财务费用。

(六)三包收入”不记销售收入。产品“三包”收入是指厂家除向定点维修点支付费用外，还有按一定比例支付商家“三包费用”(含配件)，保修点及商家挂帐不记收入，配件相当一部分都记入“代保管商品”。

(七)废品、边角料收入不记帐。主要是工业企业的金属边角料、铁肖、铜肖、铝肖、残次品、已利用过的包装物、液体等。这些收入多为现金收入，是个体经营者收购。纳税人将这些收入存入私人帐户，少数应用在职工福利上，如：食堂补助，极个别用于上缴管理费，多数用在吃喝玩乐和送礼上。

(八)返利销售。市场经济下的营销方式多变，返利销售是厂家为占领市场，对商家http://www.xiexiebang.com 金凯元——代理记账、工商注册首选品牌 经营本厂产品低于市场价格的利益补偿, 是新产品占领市场的有效手段, 是市场营销策略的组成部分.其形式主要有两种: 一是商家销售厂家一定数量的产品, 并按时付完货款, 厂家按一定比例返还现金。

二是返还实物、产品、或者配件。商家接到这些现金、实物后，现金不入帐也不作价外收入，更不作“进项税额转出”，形成帐外经营。

(九)折让收入。折让即折让与折扣，相似于返利销售，所不同的是：折让是发生在销售实现的时候，在发票上注明或另开一张红票反映的销售方式。按照税法规定，在发票上注明折让数额的，按实际收款记收入。另外开具红票的，不允许冲减收入。在实际工作中，纳税人往往是用红票冲减收入，将冲减的收入以现金方式给购货员，购货方不记价外收入，造成少缴税款。

(十)包装物押金逾期(满一年)不转记销售收入。

(十一)从事生产经营和应税劳务的混合销售，纳税人记帐选择有利于己的方法记http://www.xiexiebang.com 金凯元——代理记账、工商注册首选品牌 帐和申报纳税。

(十二)销售使用过的固定资产，包括应缴消费税的摩托车、汽车、游艇等，不符合免税规定的，也不按4%的征收率计算缴纳增值税，而是直接记营业外收入。

(十三)为调节本企业的收入及利润计划，人为调整收入，将已实现的收入延期记帐。

(十四)视同销售不记收入。企业用原材料、产成品等长期投资，产品(商品)送礼或作样品进行展销，不视同销售记收入，不记提销项税额。

(十五)母公司，下挂 *多家子公司，涉及增值税发票、普通发票部分的业务全部在母公司核算，其它任由子公司，子公司每年向母公司上缴一定的管理费。

(十六)小规模纳税人为了达到一般纳税人标准，在认定后，达不到标准将要年检时，采取多家一般纳税人互相开具增值税专用发票，货款也互相支付，但就是一点，几家开具发票，互相之间的业务都不增值，这些就是一些企业税负偏低的一种原因。

http://www.xiexiebang.com 金凯元——代理记账、工商注册首选品牌(十七)已开具的增值税发票丢失，又开具普通发票，不记收入。

二、进项税额方面

(十八)商业企业按工业企业办理税务登记和认定增值税一般纳税人，抵扣进项税额不按付款凭证而按原材料入库单。

(十九)购进货物时，工业没有验收人库，或者利用发料单代替入库单，申报抵扣。商业没有付完款，自审抵扣，或者先虚开一张大额现金收据，先增加“现金”后，以坐支现金的方式让对方开一张现金收据回来办理抵扣，这些业务没有大量的外调取证很难查清楚。

(二十)用背书的汇票作预付帐款，利用现代技术涂改多次复印充当付款凭证，用来骗取抵扣。

(二十一)应税劳务没有付款申报抵扣(委托加工、水、电、运费)。

(二十二)在建工程领用原材料或者用作本单位的福利等非应税项目，不作进项税额转出。

(二十三)取得进项专用发票，开票方、http://www.xiexiebang.com 金凯元——代理记账、工商注册首选品牌 收款方不一致，票货、票款异地申报抵扣。

(二十四)商业企业磨帐不报税务机关批准，擅自抵扣税款。

(二十五)用预付款凭证(大额支票)多次复印，多次充作付款凭证，进行申报抵扣。

(二十六)运输发票开具不全，票货不符，或者取得假发票进行抵扣。

(二十七)为达抵扣目的，没有运输业务，去运管办、货运中心、地税局等单位代开发票进行申报抵扣。

(二十八)铁路客运发票(行李票)当作运输发票进行申报抵扣.(二十九)最为典型的是个别企业将拉运垃圾的发票当作运输货物发票申报抵扣。

(三十)进项发票丢失，仍然抵扣进项税额。

三、应缴税金方面

(三十一)代扣代缴税金长期挂帐不缴。

(三十二)稽核评税、税务稽查查补的增值税、所得税补缴后，不作帐务调整，该作进项转出的不转出，该调增所得额的不调整帐务，造成明征暗退。有的把补缴的增值税http://www.xiexiebang.com 金凯元——代理记账、工商注册首选品牌 再记入进项税额。

(三十三)福利企业外购原材料转让或者直接销售，自己没有生产能力，委托加工就地销售、也按自产产品申报骗取退税。

(三十四)福利企业该取得增值税专用发票不取得，自认为反正是退税，造成税负偏高，退税也多。

(三十五)福利企业购进货物使用白条，骗取高税负退税。

四、企业所得税方面

(三十六)中央与地方企业所得税划分模糊，纳税人为方便，只在地税办理税务登记。特别是2002年实行各 50%企业所得税以来，由于国地税信息不共享，致使在2002年新办证的纳税人没有全部到国税办理税务登记。

(三十七)企业收取的承包费不记人所得额，长期投资、联营分回的盈亏不在帐上反映，始终在往来帐上反复。

(三十八)购买股票、债券取得的收入不按时转记投资收益。

(三十九)未经税务机关批准，提取上缴http://www.xiexiebang.com 金凯元——代理记账、工商注册首选品牌 管理费。

(四十)发生大宗装修、装潢费用以及待摊费用不报税务机关批准就摊销。

(四十一)多计提应付工资，年终将结余部分上缴主管部门。

(四十二)不上缴统筹金的单位，计提统筹金长期挂帐不缴。

(四十三)购买土地，准备扩建，将土地作为固定资产计提折旧。

(四十四)盘盈的固定资产、流动资产不作损益处理。

(四十五)白条支付水电费。

(四十六)购买假发票人帐。

(四十七)应有个人承担的个人所得税进入管理费-其它。

(四十八)主管部门向下级分摊费用，下级只有记帐支付凭证，没有原始凭证。

(四十九)邮政、电信行业收取的邮资、话费没有按照规定开具发票，用盖邮戳的白条、托收承付票据给客户。

(五十)报销不属于自己单位的发票、税票。

http://www.xiexiebang.com 金凯元——代理记账、工商注册首选品牌(五十一)记帐凭证报销多，原始凭证数额少。

(五十二)购入固定资产列入费用，或者将固定资产分解开票记入费用。

(五十三)在建工程的贷款利息记入管理费用或者财务费用。

(五十四)财产损失不经税务机关批准，直接在税前扣除。

(五十五)流动资产损失在地税批复后，直接记入营业外支出，涉及增值税部分不作进项税额转出。

(五十六)补贴收入不并入计税所得额，直接记入资本公积或盈余公积。

(五十七)业务费、广告费超支后放在其它科目列支，如：手续费、差旅费、会议费、有害补助等。

(五十八)，未经税务机关批准，在税前列支三新费用(新产品、新技术、新工艺的技术开发费)。

(五十九)校办企业、福利企业的证书没有年检，申请减免企业所得税。

(六十)税务稽查审增的所得额，属于时http://www.xiexiebang.com 金凯元——代理记账、工商注册首选品牌 间性差异部分，只补税不调帐，造成明征暗退

以上由郑州代理记账公司整理总结。

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