计数单位范文
时间：2023-10-16 03:04:47
计数单位篇1
四年级计算物体个数的单位有很多，如个、十、百、千、万、十万、百万、千万、亿等都是计数单位。“一”是自然数的基本单位，其他的计数单位又叫辅助单位。不同的数位，计数单位也就不同。如“5”写在个位，表示5个“一”，如果写在十位，就表示5个“十”。
我们常用的是十进制计数法，所谓"十进制"就是每相邻的两个计数单位之间的关系是:一个大单位等于十个小单位，也就是说它们之间的进率是"十"。计数单位应包含整数部分和小数部分两大块，并按以下顺序排列:……千亿、百亿、十亿、亿、千万、百万、十万、万、千、百、十、个(一)、十分之一、百分之一、千分之一、……整数部分没有最大的计数单位，小数部分没有最小的计数单位。写数时如果有小数部分要用小数点(.)把整数和小数分开。
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计数单位篇2
1、数位顺序表从右端算起，第一位是“个位”，第二位是“十位”，第三位是“百位”，第四位是“千位”，第五位是“万位”，等等。十进制计数法的特点是“满10进一”。也就是说，每10个某一单位就组成和它相邻的较高的一个单位。即10个一叫做“十”，10个十叫做“百”，10个百叫做“千”，10个千叫做“万”。
2、这里要提醒同学们注意，前一位是指现在数位右边的那一位，后一位是指现在这个数位左边的那个数位。比如，万位的前一位是千位，后一位是十万位。千万不要弄反了！
3、同一个数字，由于所在的数位不同，它所表示的数值也就不同。例如，在用阿拉伯数字表示数时，同一个‘6’，放在十位上表示6个十，放在百位上表示6个百，放在亿位上表示6个亿等等。
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计数单位篇3
每两个计数单位的进率都是十不对。计数单位应包含整数部分和小数部分两大块，并按以下顺序排列：千亿、百亿、十亿、亿、千万、百万、十万、万、千、百、十、个（一）、十分之一、百分之一、千分之一等。
只有每相邻的两个计数单位间的进率是10，必须强调是相邻的两个计数单位间我们常用的是十进制计数法，所谓“十进制”就是每相邻的两个计数单位之间的关系是：一个大单位等于十个小单位，也就是说它们之间的进率是“十”。
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计数单位篇4
关键词：和声搜索算法；瞬时单位线；参数估计；自动优化率定
中图分类号：P333 文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2011）34-0043-03
瞬时单位线集中反映了流域的汇流特性，便于流域暴雨洪水关系的理论研究和地区综合，在流域防洪兴利工程计算领域具有重要意义。瞬时单位线由克拉克1945年提出概念并经纳西于1957年进一步发展的一种单位线法，是指无穷小时段内流域上均匀的单位净雨所形成的地面径流过程线。瞬时单位线包含两个参数线性水库的数量和特征参数，并与净雨历时无关，它集中地反映了流域的汇流特性，因而应用较为广泛。矩法是目前较常用的率定瞬时单位线参数的方法，通过净雨和实测地面径流的统计矩来估计瞬时单位线的参数，但由于没有充分考虑对洪峰流量的模拟，导致由矩法率定参数还原的洪水过程与实测过程之间特别是洪峰点之间拟合误差较大。不少人尝试采用遗传算法、参数递归更新对瞬时单位线模型中这两个参数进行率定，取得了很好的效果。本文将基于和声搜索算法对这两个参数进行自动优化率定，实例分析表明本文方法还原的径流过程与实测径流过程拟合效果很好，对于瞬时单位线的推广应用有一定
意义。
一、瞬时单位线的优化估计方法
目前流域洪水预报中常用的Nash瞬时单位线是用不完全函数表示的，其一般形式为：
（1）
式中：为相应于时间变量的瞬时单位线值，为线性调节水库的个数，为有关流域汇流时间的参数；为的Gamma函数。实际应用中瞬时单位线进行汇流演算时需要把它转换成时段单位线。
首先，对式（1）进行积分可得瞬时单位线的曲线：
（2）
曲线实质是的阶非完全伽玛函数，因此本文中采用非完全伽玛函数的数值计算方法进行计算，减少常规查表法由于内插而带来的误差。
然后，通过平移曲线后相减将其转换为时段、净雨深10mm的时段单位线：
（3）
式中：为流域面积；为时段长；为单位线历时。
设为地面净雨过程，还原的地面径流过程，使用如下的离散卷积公式：
（4）
式中：为地面径流历时；为净雨历时。
本文采用文献[3]推荐的加权残差绝对值和最小准则来优化估计参数和：
（5）
式中：为实测地面径流过程；为相应的权重，使用权重之后可以对洪峰值更好的模拟，如果没有此必要也可以直接采取。
二、和声搜索算法
和声搜索（HS）算法是由Geem Z W等人通过类比音乐和最优化问题的相似性而提出的一种新颖的现代启发式智能进化算法。算法模拟了音乐创作中乐师们凭借自己的记忆，通过反复调整乐队中各乐器的音调，最终达到一个美妙的和声状态的过程。HS算法将乐器声调的和声类比于优化问题的解向量，评价即是各对应的目标函数值。
和声搜索算法引入两个主要参数，即记忆库取值概率（Harmony Memory Considering Rate， HMCR）和微调概率（Pitch Adjusting Rate， PAR）。算法首先产生HMS（Harmony Memory Size）个初始向量解（和声）放入和声记忆库HM（Harmony Memory）内；然后，在和声记忆库内随机搜索新解，具体做法是：随机产生0～1的随机数rand，如果rand
和声搜索算法的具体步骤如下：
（一）初始化算法参数
首先给定和声搜索算法参数：记忆库容量、记忆库取值概率、和声微调概率、算法迭代次数、待优化函数变量取值范围。
（二）初始化和声记忆库
最初的和声记忆库在可行域内随机产生，产生新初始个体的方式如下：
（6）
，分别为待优化函数变量取值范围的下界与上界，代表之间均匀分布的随机数，代表个体在种群中的序号，G表示进化代数。为D维搜索空间中的一个解向量。
（三）产生新的解向量
和声搜索算法产生新的解向量分为两步完成，首先由HMCR生成一个新的试验向量，其中：
（7）
上式中，是从[1，HMS]中随机选择的一个序号，表示从和声记忆库中随机选择一个向量，然后使用PAR对进行适量扰动，变为，其中：
（8）
上式中，音调微调带宽，可以使用下式计算：
（9）
（四）更新和声记忆库
为了确定试验向量是否被选择到和声记忆库中，HS算法将此试验向量与和声记忆库中最差的目标向量进行比较，如果新产生的解向量较优，则表示其调整成功并替换。
（五）检查迭代停止准则
如果迭代次数达到，则结束；否则反复进行步骤3和步骤4，起到结束。
三、应用实例
由第1节内容分析可知，瞬时单位线的求解模型是包含，这两个变量的复杂非线性优化问题，常规方法不容易求解，而和声搜索算法可以避免许多常规方法的局限（如必须函数可导并且要提供导数，在瞬时单位线的求解模型中要满足这个条件并不容易），只需要把这一模型转化为维度D=2的最小值优化问题即可进行求解。
某河某站1959年的一次净雨过程和相应的实测地面径流过程见表1第1、2、3列所示。该站以上流域面积为1884km2，时段为。本文采用和声搜索算法得到自动优化率定瞬时单位线参数n和k，并与其它率定方法：矩法[1]和近似法[4]以及遗传算法[5]率定的结果比较，最终成果表如表1。通过洪峰流量值与加权残差绝对值和的比较，可以得知采用和声搜索看法率定参数很有效，较其它一些方法更佳或相当。
四、结论
本文基于和声搜索（HS）算法对瞬时单位线模型的两个重要参数进行自动优化率定，并使用加权残差绝对值和最小准则进行优化计算，实例计算成果表明采用和声搜索算法率定的参数还原的径流过程与实测径流过程拟合程度较好，比其它一些算法成果更优或者相当，对于瞬时单位线的进一步推广有一定
意义。
参考文献
[1] 长江水利委员会．水文预报方法[M]．北京：水利水电出版社，1993．
[2] 詹道江，叶守泽．工程水文学[M]．北京：中国水利水电出版社，2000．
[3] 金菊良，丁晶，魏一鸣．瞬时单位线的优化估计[J]．水力发电学报，2003，（1）．
[4] 王桂林，伊学农．遗传算法推求时段单位线参数并计算流量过程[J]．环境污染与防治，2003，25（6）．
[5] 董四辉，周惠成．遗传算法在估计瞬时单位线参数中的应用[J]．大连铁道学院学报，2006，（4）．
[6] 董晓华，刘冀，邓霞，薄会娟．一个用于瞬时单位线参数更新的递归公式的推导及应用[J]．水文，2010，（2）．
[7] Geem Z W，Kim J H， Loganathan G V.．A New Heuristic Optimization Algorithm: Harmony Search[J]．Simulation，2001，72（2）．
计数单位篇5
1 地震勘探真正的工程量是“点次”
1.1 公里与平方公里不能作为地震勘探的工作量
地震勘探工程中使用的公里或平方公里这个计价单位，不但各地区单位成本差别大，同一地区亦如此。造成单位长度或面积中成本差异的因素是多方面的，但每公里或每平方公里中所包含的工程量是决定性因素。公里或平方公里只反映地震工程的施工长度或面积，反映不出每公里或每平方公里中数据点的密度及每个数据点接收数据的次数，即反映不出每公里或每平方公里中地震工程的工程量。由于每公里或每平方公里中工程量差距很大，所以每公里或每平方公里单位成本的差别也很大。只用公里或平方公里这一个参数，无法计算出每公里或每平方公里的投资，这样的成本分析什么也说明不了。地震勘探工程量的确定需要三个参数：公里或平方公里，道距和覆盖次数。我把地震勘探中的公里或平方公里、每公里或每平方公里中数据点的个数、每个数据点接收数据的次数三者的乘积，称作地震勘探工程的工程量，计价单位是“点次”。工程量即工作量，在此称工程量，为的是与目前使用的公里或平方公里这个所谓的工作量分开。每平方公里的投资或成本＝〔∑（点数*次数）〕/平方公里。单位长度或面积中“点次”越多，所需的投资越大。
1.2 “点次”是实实在在的工作量
工程量反映的应该是施工成果，工程的产出。“点次”反映地震野外施工采集到的地下地质资料的数据集。是实实在在的工作量。实际上，自从地震勘探工程中广泛使用多次覆盖技术后，继续使用公里或平方公里作为计价单位，计算投资与成本分析已经没有意义了。为此，地震勘探的工程量应该从粗放型进入精细型，公里或平方公里中应该用密度计量，使工程量从模拟型到数字化，并且增加覆盖次数这维数据。让工程量，二维从线性到平面，三维从平面到立体。
1.3 “点次”等同于钻井工程的进尺
“点次”等同于钻井工程中的计价单位??米。面积相同，由于设计的井数与井深不同，每平方公里所需的投资差别巨大。这里的井数相当于地震工程中采集点的个数，井深相当于地震施工中每个点采集数据的“次数”，每平方公里的投资＝〔∑（井数*井深）〕/km2。同样是一平方公里，井越多越深，所需的投资越大。用“米”而不是用平方公里或钻井口数做计价单位，这种计价单位的细化，单位造价从几千万元到每米一千多元的缩小，一是每平方公里中井数与井深的巨大差异，人们能够理解；二是社会的进促进起管理的进步。而地震勘探，每平方公里中点次数的巨大差异还不被人们普遍认识。
1.4 “点次”等同于建筑工程的建筑面积
“点次”等同于房地产建设工程中的建筑面积“平方米”。对100亩地开发房地产，由于建筑的楼房栋数与层数不同，所需的资金量差别巨大。这里楼房的栋数相当于地震工程的“点数”，反映的是楼房栋数的密度；层数相当于地震数据中的“次数”，反映的是楼房的高度。在房地产建设工程中每亩地的投资＝〔∑（栋数*层数）〕/亩数。一定面积中建筑面积越多，所需的投资越大，所以在房地产工程建设中用“建筑面积”而不会用“用地面积”作计价单位。
1.5 公里与平方公里可用于勘探效益对比
单位长度或面积中所含的工程量—点次，视地质条件与勘探程度的不同差别很大。反映到每公里，特别是每平方公里的造价差异就大。但是用公里或平方公里作为计量单位来反映一定范围地震勘探的投资，反映在一定的勘探范围内，地震工程的投入与所得的储量比，还是有用的，我们暂且把它叫做地震勘探效益。可是用它来衡量与比较地震成本的高低，就没有什么意义。用公里数与平方公里数作为地震单位成本，是用地震勘探效益代替地震单位造价。地震勘探效益高，地震单位长度或面积造价不一定多，这取决于由地下地质情况的复杂程度所采用的工作方法的工程量，及地表施工条件的难易度而确定。
2 工程量（点次）的计算
2.1 每公里或每平方公里“点次”的计算公式
二维：每公里点次＝每公里接收点数*每点接收次数。每公里接收点数＝1000米/地下两个接收点之间的距离。点距等于道距的一半，道距50米时，每公里接收点数是1000/（50/2）＝40个；道距40米时，每公里接收点数是1000/（40/2）＝50个。
三维：每平方公里点次＝每平方公里的接收点数*每点接收次数。每平方公里接收点数＝10002 /地下相邻接收点之间的面积（面元面积）。道距50米时，每平方公里接收点数一般为10002/（25*50）＝800个；道距40米时，每平方公里接收点数一般为10002/（20*40）＝1250个。
2.2 概算中“点次”的计算
二维：点次＝满次公里*（ ）*长度系数
长度系数随测线长度而减少，随仪器道数的增加而增加。当满次长度为12公里、240道时约为1.2。
三维：点次＝满次面积*（ ）*面积系数
面积系数随区块面积的增大而减少，随仪器道数的增加而增加，由区块的长宽比的增加而减少，随区块的边数的增加而增加。当矩形满次60平方公里、560道接收时约为1.26。
2.3 预算与结算中“点次”的计算
点次＝折合满次长度或面积*每公里或平方公里点数*覆盖次数
式中：折合满次长度或面积＝（一次长度或面积+满次长度或面积）/2；
每公里或平方公里点数：二维＝1000/点距；三维＝10002/反射面元面积。
简单的计算公式是：点次＝仪器道数*炮数。我把此乘积叫“道炮数”。端点放炮时，“道炮数”等于“点次数”。中间放炮时，如果在边点用半排列接收，则“道炮数”略大于“点次数”。
公式1简称“炮道”＝“点次”，即炮数与相应仪器接收道数乘积之和＝反射点数与相应覆盖次数乘积之和。
炮道，图1（a）中横向，4条线表示放4炮；每条直线12个点点，表示每炮12道接收。图1中，炮道＝4*12＝48。
点次，图1（a）中纵向，共16个点，从左到右各个反射点的次数是：1+2+3+3+4+4+4+4+4+4++4+4+4+3+2+1＝48。
“炮道”是反射点的横向相加，“点次”是反射点的纵向横向，所以：炮道＝点次。
图1（b）是图1（a）中满覆盖次数的反射点，共9个点。
公式2： sm＝（s1＋sf）/2
式中：sm 折合满次长度或面积
s1 一次覆盖长度或面积（非设计满次面积）
sf 设计满次长度或面积
二维：折合满次长度，即每个反射点折合为满次覆盖的长度。把图1（a）中13-15号反射点移到1-3号反射点，这样1-12号反射点的全为满覆盖次数。这里，假设反射点之间的距离是25米，则：
一次覆盖长度：1-15号反射点，（15-1）*25＝350米（图1（a））。
满次覆盖长度：4-12号反射点，（9-1）*25＝200米（图1（b））。
折合满次覆盖长度号反射点（图1）：
实际：1-12，（12-1）*25＝275米（图1（c））。
公式计算：长度或面积＝（一次资料长度或面积+满次资料长度或面积）/2＝（350+200）/2＝375米。实际与按公式计算相同。
三维：三维折算满次面积与二维类似，只不过不满覆盖次数的点不是两端，而是四个边。见图2。
图2中，中间框内为满次面积，假定为90平方公里，外框为一次覆盖面积，假定为110 平方公里，则中间框，折合满次平方公里＝（90+110）/2＝100。
表1 是按公式3计算的折合满次面积与实际折合满次面积对比表，从表中可以看出，理论上公式3两边 完全相等，实际上有一定的差别，通过分析该油田10年60个区块的资料，差别小于2％。
产生差异的原因在于，公式的左边是实际的面积，公式的右边是按反射面元的个数计算的面积。假设一个反射面元的面积是25*50，如果一个区块由4个面元组成，则实际面积是25*50，按公式3计算的面积是4*25*50，差别很大，不过，实际这种情况不存在。
从公式2可知，工程量的“点次”是唯一的，但是，平方公里却有多个。上面已经介绍的有一次面积、满次面积、折合满次面积。在地震采集工程设计书上还经常出现“接边后满次面积”。表1的韦庄北区块，计算折合满次面积小于实际折合满次面积7平方公里，差别达到8.81％。原因是通过这次施工后，与原先施工的区块连接起来。计算中把原先部分非满次面积与这次部分非满次面积算近工作量。
目前，各个油区报出的平方公里并非十分规范，一次面积、满次面积、接边后满次面积都有。公式3实际上是判别所报工作量是何种面积的判别式。如果实际折合满次面积大于计算折合满次面积2％，即可判断为所报出的平方公里并非满次面积，而是接边后满次面积，甚至是一次资料面积。
由于用来计算每平方公里造价的面积有多种，以此计算出的单位造价也就没有可比性了。
2.5 点次与数据量
地震工程的数据量＝点次*每个点次所含数据的个数。在资料采集中，每点次采集的数据增加一倍，采集成本略有增加，但较小，一般小于5％。结合资料处理解释的造价分析可知，每点次的数据量增加一倍，地震工程单位造价增加一般小于7％。数据量对地震造价的影响较小。这就是为何地震工程宜采用点次而不能采用数据量为计价单位的原因。
3 单位工程量与造价
通过测算与分析，我们得到华东水网地形单井常用工作方法的地震采集造价综合表，表2是240道二维，表3是480道三维。
3.1 二维采集单价分析
从表2的d－f列可知：每公里的点次数越多，每公里造价越高，而且差距很大。从50米30次到30米90次，点次增加到5倍；公里数造价从1.74万元到5.81万元，变化范围是3.4倍。另外，每公里的点次数越多，每点次造价越低，但差距较小，从50米30次到30米90次，点次造价从14.5元到9.69元，变化范围是1.5倍。随着每公里点次数的增加，公里数造价增大，点次数造价降低。
从表2的 g列与h列可知：与点距50米30次比，每公里工程量的增加从100％到400％，而造价的增加从90.8％-233.98％。
从表2的i列可知：每公里的工程量（点次）相当于240道仪器接收时所要放的炮数，从5炮-25炮。
3.2 三维采集单价分析
从表3的d－f列同样可知：每平方公里的点次数越多，每平方公里造价越高，而且比二维的差距更大。施工方法从50米20次到30米80次，点次变化达11倍；每平方公里造价从10.83万元到89.71万元，变化范围是8.29倍。另外，每平方公里的点次数越多，每点次造价越低，但是差距较小，施工方法从50米20次变化到30米80次，点次造价从6.77元到5.05元，变化范围是1.3倍。随着每平方公里点次数的增加，每平方公里造价增加很多，点次造价降低较少。
从表3的g列－h列可知：与点距50米20次比，工程量的增加从100％到1011.11％，而每平方公里造价的增加从80.83％到728.53％，造价的增长小于工程量的增长。
从表3的i列可知：每公里的工程量（点次）相当于480道仪器接收时所要放的炮数，从33炮-370炮。
通过表1与表2的分析可知，每公里或每平方公里中包含的工程量变化范围大，其造价变化范围也大，达8倍甚至更多。“点次”是地震资料采集中，施工方按地质状况及业主要求所获得的数据集，是工程实际的工程量，而且造价变化范围较小，用于地震造价的计价单位，有利于地震工程的投资计算和成本的分析对比。
3.3 二维三维采集 点次造价的关系
从表2表3可知点次造价及关系，而且还可以看出在其它条件相近的条件下，目前三维点次造价（华东地区）大约为二维的1/2。通过测算分析可知，点次造价受以下两个因素的影响较大：一是仪器道数，点次造价随着仪器接收道数的增加而减少。这就是为何在条件允许的情况下，使用的仪器道数越来越多的原因。目前西部新区已经使用2688道，还准备使用3000道以上，这也是西部新区地震成本较低的原因之一。二是地震工程中钻井工序造价（地震资料采集工程造价包括三部分：测量、地震波的激发、地震波的接收。钻井属于地震波的激发部分），点次造价随着钻井工程量的增加及钻井难度的加大而增加。一项工程，点次增加一倍时，井越深、岩层越难打，点次造价增加越多。这是由于与井浅、岩性易钻的的地区比，分子增长率大于分母增长率的缘故。点次造价变化的趋势，总的说来与钻井造价与采集造价的比值成正比。比值越大，当点次加倍时，点次造价增加越高；反之，越低。
3.4 资料处理解释单价分析
资料处理中点次越多，处理时间越长，单位长度或面积的造价越高。通过测算可知，每公里或平方公里点次增加一倍，造价增加50-60％ [2]。造价增长率与点次增长率的比值略小于采集，但点次造价受仪器道数的影响很小，不受钻井工序造价的影响。
资料处理造价不但与点次的多少有关，而且还与每个点次（道集）所含数据个数（每个点次所取的数据个数，目前采集一般为3000个，处理一般为1500个）的多少有关。每个点次取3000个数据比每个点次取1500个点次所需的处理时间多，但小于两倍，造价增加25％左右，远小于采集的造价增长率与点次数增长率的比值。
地震勘探包括资料采集、资料处理与资料解释三大专业。对于东部油区而言，三大专业占地震造价的比值大致为80％、13％、7％。具体到某项地震勘探工程，采集的造价大约为90-95％，处理解释大约为5-10％。原因在于具体到某项地震勘探工程，资料不重复处理解释。
通过分析可知，地震造价的94％左右与点次有关，公里平方公里由于反映不出工程量的变化，给地震工程的投资、成本的对比与分析增加很大的困难。
资料解释与点次几乎没有关系[2]。
4 结束语
地震工程一次面积与满次面积之差叫附加面积，类似于土建工程的辅助面积和结构面积。用平方公里作为成本计价单位时，由于只计算满次面积（实际上面积并未统一）而不考虑非满次面积，造成了区块的大小对每平方公里的影响。用“点次”作计价单位，消除了区块的大小对单位造价的差异。
公里或平方公里这个计价单位混淆了地震勘探效益与地震单位造价的关系，它可用于评价地震勘探效益，不可用于计算投资与成本对比。由于每公里或每平方公里中工程量的变化太大，也很难用于地震投资概算。“点次”这个计价单位除了反映地震施工所得到的实实在在的工程量，单位造价远远小于公里和平方公里外，还统一了二维与三维的计价单位。纵观社会的发展，单位造价的细化是社会进步的反映。
参考文献：
[1]《石油专业工程定额 陆上地震资料采集》中国石化出版社
计数单位篇6
一、引言
审计作为一种独立性的经济监督活动，是国家经济运行的免疫系统。随着信息技术的发展，组织的运行越来越依赖于信息技术。信息化环境下信息技术不但成为审计的对象，同时也成为审计的工具。为了适应我国审计信息化建设的需要，审计署已经成功开展了“金审工程”一期和二期的建设工作。同时，为了更好地实现审计工作“从单一的事后审计变为事后审计与事中审计相结合，从单一的静态审计变为静态审计与动态审计相结合，从单一的现场审计变为现场审计与远程审计相结合”这三个转变，国家审计署还成功开展了相关课题研究，探索了适合我国国情的联网审计实施方案。云计算技术的出现为今后开展联网审计提供了机遇，因此，研究云计算环境下的联网审计具有重要意义。本文结合云计算技术的研究与应用现状，研究云计算环境下的联网审计实现方法。
二、研究云计算环境下联网审计的必要性
（一）联网审计的特点
联网审计是指审计机关与被审计单位进行网络互连后，在对被审计单位财政财务管理相关信息系统进行测评和高效率的数据采集与分析的基础上，对被审计单位财政财务收支的真实、合法、效益进行实时、远程检查监督的行为，是一种“全新的审计理念与审计模式”（王刚，2005）。联网审计的原理如图1所示（国家863计划审计署课题组，2006；王智玉，2010）。从图1可以看出，联网审计在技术实现上主要分成四个部分：
1．数据采集：主要是完成对被审计单位电子数据的采集。目前，联网审计数据采集的实现是通过在被审计单位数据库服务器端放置一台称之为“数据采集前置机”的服务器，通过安装在“数据采集前置机”中的审计数据采集软件完成联网审计的数据采集工作。
2．数据传输：把采集来的电子数据通过网络传输到审计单位，以供审计分析使用。
3．数据存储：对于采集到的电子数据采取一定的方式进行存储。
4．数据分析处理：主要是对采集来的电子数据进行分析处理，发现审计线索。
基于以上分析，我国正在研究与实施的联网审计也可以看成是面向数据的联网审计，其原理可以看成是一个基于对采集来的审计数据进行分析，获取审计证据的过程。概括来说，我国的联网审计主要有以下特点：
1．联网审计环境下，审计数据被采集过来集中存储，数据量大，需要可扩展的数据存储设施。
2．某一行业的数据集中，为数据的比较分析提供了基础，数据信息全面，隐藏的或未知的信息较多，采集来的大量数据为审计数据分析提供了基础。为了能做到事中审计，或者是实时审计，需要强大、高效的数据处理设施。
3．在联网审计的各个环节，影响数据真实性和完整性的因素很多，为了能得到正确、可靠的审计证据，必须保证被采集来的数据是真实的和完整的，以减少审计风险。
（二）云计算的原理及特点
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态、易扩展、且经常是虚拟化的资源。云计算包括的三个层次的服务模式如下：软件服务（SoftwareasaService，SaaS）：为很多用户提供应用软件服务，用户不需要日常的IT操作人员。平台服务（PlatformasaService，PaaS）：为很多用户提供运行应用软件的环境，用户需要维护自己的应用软件。设施服务（InfrastructureasaService，IaaS）：为很多用户提供运行应用软件的环境，用户需要有自己的技术人员，如系统管理员、数据库人员、开发人员等。
概括来说，使用云计算主要具有以下优点（Armbrust等，2010）：
1．可提供动态变化的计算环境。云计算平台能够按需对服务进行配置和管理，可以支持多种不同类型不同需求的应用；云平台能够根据需要分配资源，具有可伸缩性，对业务具有灵活性。
2．数据存储能力强大。云计算平台可提供海量存储环境，能够按需进行数据存取，支持海量数据管理和存储业务。
3．减少成本。使用云计算能够极大地提高硬件利用率，并能够在极短时间内升级到巨大容量，而不需要用户自己频繁地投资构建新的基础设施、培训新员工，不需要频繁地升级软件，从而减少成本。
4．具有强大、高效的数据处理能力。云计算在处理用户需要的信息计算处理时可将庞大的计算处理程序拆分成无数个子程序，然后将这些子程序交给由多部服务器组成的庞大系统进行搜索及计算分析，最后直接将处理结果回传给用户，这一过程可在极短时间内完成，因此具有强大、高效的数据处理能力。
5．能够提供专业、高效和相对安全的数据存储。好的云计算供应商能够提供专业、高效和相对安全的数据存储，用户运用云计算技术将数据存储在云平台中，相对于自己管理数据存储，能在一定程度上消除因各种安全问题导致数据丢失的顾虑。
然而，由于云计算环境下，所有软硬件以及电子数据都依托于云计算供应商，用户对这些软硬件以及数据失去控制。因此，不论什么样的云计算模式，都具有可控制性差的缺点，本文第四部分将分析应用云计算技术存在的风险。
（三）云计算技术的发展为开展联网审计提供了机遇
云计算技术的发展为开展联网审计提供了机遇，主要表现为以下四个方面：
1．云计算技术在一定程度上可以降低联网审计的实施与运行成本
针对目前联网审计的实施方法，联网审计的成本可分成一次性成本和经常性成本两部分（陈伟和尹平，2007；尹平和陈伟，2008）。一次性成本是指联网审计系统开发和执行的初始投资，主要包括：硬件成本、软件成本、人员培训费用、场地成本；经常性成本是指在联网审计系统整个生命周期内反复出现的运行和维护成本，主要包括：人员成本、硬件维护成本、软件维护成本、耗材成本、风险控制费用、其它费用等。现有的信息技术手段造成目前的联网审计模式实施与运行成本较高，这影响了我国联网审计的进一步发展。一般来说，采用云计算技术则没有任何基建投资，没有硬件购置成本、没有需要管理的软件许可证或升级、不需要雇佣新的员工或咨询人员，也不用承担机房空间、电力以及人力等成本。因此，采用云计算技术实现联网审计在一定程度上可以降低联网审计的实施与运行成本。
2．计算技术的应用使得研究云计算环境下的联网审计成为必然
近年来，云计算的概念已经普遍被人们接受，越来越多的信息系统将运行在云计算平台上，在我国“十二五”规划中云计算技术是重点发展的新一代信息技术。将来会有更多的被审计单位开始采用云计算平台运行自己的应用系统，这使得云计算平台成为审计单位的审计对象，因此，研究云计算环境下的联网审计将成为我国开展联网审计的一个重要部分。
3．政府信息化建设为开展云计算环境下的联网审计提供了机遇
近年来，各地政府投入了大量的资金用于信息化建设，有些政府已经建设了自己的云平台，在我国“十二五”规划中云计算技术是重点发展的新一代信息技术，这为开展云计算环境下的联网审计提供了机遇。
4．用云计算技术能更好地满足联网审计环境下海量数据分析的需要
为了更好地满足联网审计环境下海量数据分析的需要，应该充分利用新的信息技术提高审计效率，而云计算的出现为解决这一问题提供了机遇。
（四）云计算环境下联网审计方面的研究不多
云计算成为目前学术界研究的热点问题，一些国际重要学术会议，如2011IEEEInternationalConferenceonSystems,Man,andCybernetics等，还专门设立了关于云计算研究的专题。Armbrust等（2010）对云计算的研究情况进行了综述，国内学术界关于云计算方面的研究多集中在云技术本身的研究，如黄汝维等人（2011）针对云计算中的隐私保护问题，提出了支持隐私保护的云计算模型，并设计了一种支持隐私保护的基于矩阵和向量运算的可计算加密方案；李强等（2011）针对云计算基础设施中大规模虚拟机的放置问题，提出了云计算中虚拟机放置的自适应管理框架，提出了带应用服务级目标约束的虚拟机放置多目标优化遗传算法，用于制定框架中的虚拟机放置策略。国内外关于云计算在审计领域的研究与应用较少，Ernst和Young（2009）和Luann（2009）分析了云计算给审计带来的风险。尽管国内外已有较多的关于持续审计和联网审计方面的研究（Rezaee等，2002；Debreceny，2005；Du和Roohani，2006；Chou等，2007；国家863计划审计署课题组，2006；王智玉，2010；陈伟等，2008，2011；RutgersAccountingWeb，2012），但国内外尚缺少关于云计算环境下联网审计方面的研究。
三、云计算环境下的联网审计实现方法
基于目前我国联网审计的实现原理，本节从被审计单位使用云平台、审计单位使用云平台、审计单位和被审计单位都使用云平台这三种情况出发，研究云计算环境下适合我国联网审计特点的联网审计实现方法。审计单位在应用云计算技术时，至于采用SaaS、PaaS还是IaaS，将由审计单位根据自己的实际情况和需要来决定。
（一）被审计单位使用云平台
在这种情况下，由于被审计单位在云平台上运行自己的应用系统，存储自己的电子数据，审计单位在对被审计单位实施联网审计时，将被迫开展云计算环境下的联网审计。在这种情况下审计单位可采用的两种可行的联网审计实现方法如下。
1．审计部门可以借助被审计单位使用的云平台安装审计数据采集软件，完成联网审计的数据采集工作，然后把采集到的被审计数据传输到审计单位的数据存储系统中去，供审计人员分析处理，从而发现审计线索，获得审计证据。其原理如图2所示。审计单位也可以在自己的数据库服务器端安装运行数据采集软件，通过网络远程采集被审计单位云平台中的电子数据。
2．在条件许可的情况下，审计单位也可以借助被审计单位使用的云平台，运行审计数据分析软件，根据审计单位的审计请求，直接利用云平台强大的计算能力完成对被审计单位的审计数据分析，发现审计线索，获得审计证据，并把审计证据返回给审计端，从而完成联网审计的审计工作。其原理如图3所示。
（二）审计单位使用云平台
目前一些地方已建成用于电子政务的云计算平台，这为审计单位应用云计算技术提供了机遇。在这种情况下，审计单位利用云平台提供的平台服务和设施服务，把从被审计单位采集来的电子数据存储在云平台中，然后可以借助云平台提供的软件服务对采集来的电子数据进行分析取证。其原理如图4和图5所示。
（三）审计单位和被审计单位都采用云平台
在这种情况下，审计单位和被审计单位都采用云平成自己的工作。审计单位和被审计单位可能采用同一个云平台供应商，也可能采用不同的云平台供应商。其原理如图6和图7所示。
四、云计算环境下实施联网审计存在的风险
云计算环境下的联网审计可以充分利用云计算的优势，但在实际的应用中，应充分认识云计算给联网审计带来的风险，本节从基于云平台整体控制与应用控制的视角、基于云平台选择的视角、基于云平台服务的视角这三个方面出发，分析云计算环境下实施联网审计存在的风险。
（一）基于云平台整体控制与应用控制的视角
云计算环境下，审计单位和被审计单位所有软硬件以及电子数据都依托于云计算供应商，审计单位和被审计单位对这些软硬件以及数据失去控制。因此，云平台的整体控制与应用控制是风险控制的关键。基于云平台的整体控制与应用控制的视角，存在的主要风险包括：
1．灾难恢复与业务持续
云计算环境下，云计算供应商的灾难恢复与业务持续策略对联网审计有着重要的影响，主要表现为：云计算供应商如何考虑灾难恢复计划（DisasterRecoveryPlan）与业务持续计划（BusinessContinuityPlan）？审计单位和被审计单位的数据是否有备份？当发生灾难事故时，审计单位和被审计单位如何访问自己的备份数据？数据恢复的时间有多长？
2．数据安全问题
云计算环境下，审计单位和被审计单位的数据存储、传输和处理都由云供应商管理。所使用信息系统的物理控制和逻辑控制取决于云计算供应商，审计单位和被审计单位缺少对数据的物理控制。另外，审计单位和被审计单位对云计算供应商的工作人员情况缺少了解，有时候云计算供应商内部恶意或者是善意的工作人员可能会滥用权力访问审计单位和被审计单位的数据及应用系统。这会产生以下风险：在云计算供应方，谁可以访问你的数据？云计算供应商对自己的工作人员采取了哪些控制措施？云计算供应商如何管理自己的工作人员？云计算供应商是否具有职责分离控制措施？
3．数据隔离问题
云计算环境下，多个用户之间共享计算环境，缺少隔离，特别是公用云，一个应用系统可能会影响其他应用系统。云计算供应商如何保证审计单位和被审计单位的数据不被其他用户看到？数据如何加密？密钥如何管理？
4．数据完整性问题
云计算环境下，特别是公共云时，所有软硬件以及数据都依托于云计算供应商，有可能缺少防范数据修改的控制措施，不正确的访问控制或弱加密会导致各种数据风险，不能有效检测数据的修改。另外，云计算供应商采取的不正确的加密方法也会造成对审计单位和被审计单位数据的破坏，这都会影响审计单位和被审计单位数据的完整性。
5．监管规范问题
审计单位和被审计单位所采用的云计算平台是否有政府监管？是否符合相应的监管规范？是否有第三方审计或认正？被审计单位应用云平台是否会影响执行SOX（Sarbanes-OxleyAct）等。
（二）基于云平台选择的视角
目前，云计算供应商的数目繁多，许多传统的服务供应商也更名为云计算供应商。因此，审计单位和被审计单位在采用云计算开展联网审计时如何选择合适的云平台非常重要，审计单位和被审计单位应该根据自己的服务需求，尝试多个云供应商的基础设施，测试应用程序，选择最佳云供应商。关于云平台的选择，存在的主要风险分析如下：
1．经营状况
云计算供应商持续发展能力不确定。审计单位和被审计单位选择云计算供应商时应该考虑：云计算供应商的经营状况如何？如果云计算供应商破产，可能会造成数据的丢失，因此，如果云计算供应商破产，审计单位和被审计单位如何收回自己的数据？
2．服务水平协议（SLA）
服务水平协议（SLA）是一种衡量云供应商服务平台舒适度的方法。审计单位采用云计算技术开展联网审计时，要确保自己的服务水平协议（SLA）有一些保护条款。万一出现服务中断，云供应商能提供优厚的回报补偿。
3．性能
由于地理位置和云平台架构的不同，云供应商供应的应用程序性能结果也不同，因此，审计单位在选择云供应商时应该考虑云平台的地理位置和实际架构。
4．安全与保障
在选择云供应商时有没有考虑这些云供应商采取什么保障措施来保护客户的数据。
5．数据的存储与归属
云计算环境下，所有软硬件以及数据都依托于云计算供应商，审计单位和被审计单位不清楚自己的数据会被存储在什么地方，甚至都不知道数据位于哪个国家，也许会被存储在国外。因此，审计单位和被审计单位采用云计算开展联网审计时有没有考虑：自己的数据是如何被保护的？这些数据的存放地点在哪里？数据的归属问题？如果审计单位或被审计单位需要更换云计算供应商时，自己的数据是否可以转移到另一家云计算供应商。因此，审计单位和被审计单位采用云计算开展联网审计时，如果缺少数据存储与归属方面的考虑，将会给将来的联网审计运行造成潜在风险。
（三）基于云平台服务的视角
关于云平台的服务，存在的主要风险主要有：
1．服务支持
审计单位和被审计单位在使用云平台时，有没有考虑遇到了问题应该如何联系云供应商？联系哪些人？
2．服务可靠性
审计单位和被审计单位使用的云平台网络连接是否可靠？数据传输是否可靠？当网络出现故障时，云计算服务会出现中断，这会影响服务的可靠性。特别是对于一些规模小的审计单位和被审计单位在使用云平台时，由于采用较慢的因特网接口，相比于使用自己内部的软件平台，使用云计算平台速度会较慢。另外，审计单位和被审计单位对云计算供应商的灾难恢复过程依赖性强。
3．云平台的友好性
云平台的友好性是指审计单位和被审计单位选择的云平台的操作界面容易使用，人机交互性好，审计单位和被审计单位在使用云平台时，有没有考虑：云平台界面操作起来是否方便？云平台操作是否容易学习？云平台是否能防止审计单位和被审计单位用户的输入错误？审计单位和被审计单位用户的输入错误是否会对联网审计系统造成破坏？
五、总结
计数单位篇7
关键词：大数据时代；事业单位；内部审计工作；优化对策
随着互联网技术的发展，大数据对各个行业的发展都带来了影响，在信息化时代，互联网技术在各行各业中被广泛使用，事业单位需将互联网技术引入到经营的各个环节，以促进事业单位良好发展。当前我国对互联网的发展和网络建设工作十分重视。事业单位内部审计的工作量大、项目烦琐、周期较长、信息数据的处理体量较大，受上述因素的影响事业单位审计工作难以顺利进行，当前事业单位将互联网技术引入内部审计工作中，是时展的大趋势，运用互联网技术使内部审计工作更加高效、有序，内部审计工作质量进一步提高。
一、大数据时代下事业单位内部审计工作概述
1.大数据概况
大数据又称为巨量资料，这是一种使用传统方法或工具无法实现的数据处理方式，其可以处理大量的数据，而且处理的时间短、速度快、成本低，所以当前这种数据处理方式被广泛应用。目前，数据处理中新的数据采集模式被广泛应用，这种模式对数据可以实现捕捉、处理、分析、管理，海量增长的数据就是大数据。大数据往往来自互联网，一般具有时效性。大数据的主要价值在于：①可以帮助企、事业单位为消费者提供更多的产品和服务，这样进行的营销活动往往比较精准。②企、事业单位可以通过大数据实现服务转型。③互联网技术的广泛应用是时展的必然趋势。当前我国的企、事业单位都面临着互联网的压力，企、事业单位要想实现长足发展，增强竞争力，就要将互联网技术引入到经营的各个环节。
2.事业单位内部审计工作特点
事业单位的内部审计工作具有以下特点：①服务的内向性。事业单位开展审计工作是为了提高内部管理水平，这是事业单位内部审计工作的主要特点，这也是内部审计得以发展的原因，内部审计部门既是审计工作的实施方，又是事业单位组织结构中的一部分，在工作中具有较大的内向性，对内监督和评价事业单位经营的各个环节。②工作的独立性。这是事业单位内部审计得以顺利进行的前提，在审计工作实施的过程中，必须确保审计部门、审计人员、审计实施方式的独立，公平、公正的审计结果是建立在审计独立性的基础之上，为了客观而准确的完成内部审计工作，就必须确保内部审计工作的独立性，这样才能保证这项工作的客观、准确。③及时性。事业单位内部审计工作的实施前、开展中和完成后，都需要对事业单位的各个部门、组织结构、经营活动进行监督和评价，这也是审计工作的重点，有助于实现审计目标和内部管理的优化。
3.大数据对事业单位审计工作的作用
在大数据背景下，事业单位应将大数据处理技术引入到内部审计工作中，大数据对内部审计的积极作用主要体现在以下几点：①内部审计流程的细化。在大数据时代，事业单位内部审计工作需要处理的信息量日渐增加，审计人员要对数据进行处理和分析，必然在审计工作中会进行细化和分工，因为大数据时代下数据是呈几何形式增长的，这就会产生更多的数据。②内部审计效率的提高。在内部审计工作中，由于工作任务重，时间跨度长，导致审计工作效益难以提高，但是在大数据时代下，事业单位处理数据的模式优化，数据处理速度加快，从而也提高了审计工作的准确度，最终确保审计工作效率的提高。③提高了内部审计工作的预见性。大数据技术可以解决传统内部审计工作中存在的相关问题，打破内部审计工作的滞后性，应用大数据技术对海量数据进行处理、分析，可以增强对全局的把控程度，对内部审计对象进行及时、有效的关注和管理，在事业单位的监督管理中能够更加敏锐的感知风险，并及时采取应对措施，将风险的危害程度降至最低。
二、事业单位内部审计工作存在的问题
1.缺乏标准化管理
事业单位的内部审计工作一定要严格遵守流程，事业单位内部审计的工作流程大致可分为：①准备阶段。这一阶段是对审计对象进行了解，做好前期的准备工作，要细致地了解审计工作中需要重点关注的事项，编制审计工作实施方案。②实施阶段。这一阶段是审计工作正式开展的环节。审计对象已经确定，审计实施的前期工作也已经准备就绪，要实行具体的审计方法，对被审计对象进行监督和评价，这是审计工作的重要环节，这一环节的顺利开展，决定了审计结果的准确性。③报告阶段。这一阶段就是对审计结果进行分析，将审计结论形成报告，上报给单位领导层。④后续阶段。一方面在内部审计工作完成后需要对整改情况进行跟踪。另一方面在内部审计中，很多时候并没有遵循审计流程，审计程序流于形式。
2.审计方式相对滞后
落后的审计方式是阻碍事业单位内部审计发展的重要原因，合理运用审计方法对审计全过程都有着至关重要的影响，为了保证审计工作的顺利进行，选择正确的审计方法就显得至关重要。但当前事业单位的内部审计方法都比较陈旧，已经无法满足现代审计工作的发展需求，落后的审计方法将直接影响审计工作的顺利开展，阻碍了内部审计的发展。现今，很多事业单位的审计技术和方法都没有及时更新，技术发展比较缓慢，不能有效规避审计过程中的潜在风险，也不能及时、有效的提出更合理的解决办法。
3.审计人员的综合水平有待提高
事业单位内部审计工作任务重，时间跨度长，审计人员面临着工作压力大、要求高，时间紧、任务重等问题，当前审计人员的技术和能力均无法达到上述要求，导致审计工作整体水平较低，审计人员在工作中需要掌握的技能和方法都没有掌握，审计软件操作不够熟练，审计效率低，所以当务之急是提高审计人员的综合水平，打造一支业务能力强、道德水平高的专业审计团队。
三、事业单位内部审计工作的完善措施
1.加强信息化建设
事业单位的内部审计工作不同于企业，事业单位内部审计工作是对单位内部的经营事项、财务收支所进行的监督和评价，对事业单位经营管理中存在的问题提出合理的解决措施。事业单位内部审计的主要职能就是为了维护国家利益，保证事业单位内部资产的安全、完整。事业单位应提高对内部审计的重视程度，建立健全相关的制度办法，对审计工作流程进行规范，形成标准的审计流程，保证审计工作有序、规范、高效开展。为了提高事业单位内部审计的信息化建设，积极研究大数据时代下互联网审计技术，加快内部审计信息化建设的进程，建立标准化内部审计管理系统，推行“统一数据分析――分散核实反馈”的集约化运作机制，实现联网状态下的实时、持续监督，这样可以确保审计工作质量，避免其他因素的影响。需要严格执行审计流程及相关制度，保证审计工作的有序进行，计算机既定的工作程序也要及时更新进行优化，从而提高审计工作效率。
2.内部审计方法的改进
内部审计工作中也要采用计算机数据处理，采用简洁的方法，拓宽审计的范围，应用计算机审计技术，了解数据的变化情况，从而提高内部审计工作效率。为了改进事业单位内部审计工作，需要对内部审计工作的方法和技术进行更新，内部审计人员要科学把握审计过程中的关键节点，实行审计分类管理，提高审计的时效性与针对性，将监督与管理引入到审计的全过程，将资金流向的全过程纳入内部审计监督范围，对重大问题或风险不回避、不退缩、不手软，坚决查深、查透、查实。
3.提高审计人员的综合能力
内部审计中，人才是关键。内部审计人员应积极提高自身的业务能力和道德水平，强化专业技能和攻坚克难的能力。单位内部应建立内部审计专家人才库，通过多种形式促进内部审计人员素质的提高，拓展内部审计人员的发展平台。对单位的财务情况、经济情况、管理情况进行审查和评价，这样才能及时发现事业单位管理中存在的问题，提高事业单位的管理水平。
4.注意审计成果的转化
内部审计部门需将审计整改与强化管理相结合，建立健全审计联席制度，及时向人事、监察等部门通报被审计单位领导的履职情况、管理特点、薄弱环节，防止问题屡审屡犯、屡禁不止，促进审计中发现的问题得以整改。
四、结束语
目前，事业单位内部审计工作中还存在着诸多问题，在实际的工作中需要予以重视，比如：缺乏标准化管理机制、审计方法运用不当、审计人员水平有待提高等问题急需解决，这些问题都是制约事业单位内部审计发展的主要因素，所以当前事业单位内部审计工作急需改进，可以采取以下措施：加强信息化建设、改进审计方法、提高审计人员职业水平。在大数据背景下，事业单位审计工作的发展也有了新的特点，事业单位不断创新内部审计方式，提高审计工作质量，以促进事业单位健康发展。
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计数单位篇8
关键词：数据审计；审计风险；控制方法
中图分类号：F239 文献标识码：A
原标题：数据审计时代审计风险控制的探究
收录日期：2017年1月20日
一、审计变革：数据审计时代
在大数据时代的背景下，对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。强调了公司企业的商业成功模式从数据拥有量的大小向公司对于数据的解读、处理能力大小转变。对于很多行业而言，传统的商业竞争更多地表现为“数据的战争”。大数据拥有以下特点（5V）：第一，数据容量巨大（Volume），数据的吞吐量从过去的GB、TB为单位跃升至ZB甚至更大的PB；第二，处理速度快（Velocity），即资料输入、输出的速度快，要求在以秒为单位的时间内进行数据处理，否则数据就失去价值了，这一点对数据的挖掘技术有了更高的要求；第三，数据种类多（Variety），数据呈现出更多种类的表现形式，数据的来源形式也呈现出复杂的多样性，数据的多样性给数据带来了更强的生命力；第四，商业价值高（Value）。集聚的数据具有更高的商业价值，数据不再单独分割，更多地表现为一个数据的云层；第五，真实性（Veracity），处理数据时，对数据的真实性有了更高的要求，只有真实的高质量的数据才能真正起到支持决策的作用。
近年来，云计算、物联网和移动互联网的不断演进与发展使大数据资产的价值愈加重要，技术的互相融合势必放大和强化大数据对各行各业的影响。这对于审计行业而言，面临的是一种数据审计思维模式。在根植于大数据的“数据审计”时代下，企业的人、财、物有了更为深度的融合，被审计企业的生产经营情况、被审计企业的各部门间的财务活动痕迹产生了大量多样性的数据，这些数据包括被审计单位营运信息系统数据、管理层等各方的网络数据、智能化设备的监控数据。审计从业人员需要思考，如何通过这些产生的大量数据来构建治理审计模式、提升风险评估的数据化支撑能力、摆脱传统风险导向审计模式的局限、转变数据处理治理审计模式，要求具备更高的数据识别、处理、挖掘能力，在海量数据中识别出对有助于改进审计工作质量、降低审计风险的信息，支持相关决策者和信息使用者作出相关决策，实现审计全覆盖。
二、数据审计时代审计风险分析
传统的审计风险模型是由美国注册会计师协会（AICPA）于1983年提出的，它用数学模型表示为：AR=IR×CR×DR。其中：AR指审计风险（Audit Risk），IR指固有风险（Inherent Risk），CR指控制风险（Control Risk），DR指检查风险（Detection Risk）。在数据审计背景下，审计的风险表现形式有了更丰富的表现形式，突出表现在固定风险和检查风险。数据的安全性风险对原有的固有风险组成产生了影响，数据的运用与以及分析的难度上升也将导致审计检查风险的提升。随着大数据时代的发展，传统的风险导向审计模型的缺陷日益凸显。因此，新准则制定了新的审计风险模型：审计风险=重大错报风险×检查风险，其中，重大错报风险包括两个层次：一是会计报表整体层次；二是交易类别、账户余额、披露和相关陈述层次，会计报表整体层次的重大错报风险是指同会计报表整体关系紧密的重大错报风险或对许多认定都有潜在影的重大错报风险。所以，在数据审计背景下，实施数据风险评估程序，基于审计人员职业判断的基础上，更应该专注于获取数据本身所产生的风险。同时，审计人员应注重利用大数据信息对被审计单位的控制环境进行分析，识别出存在的数据风险点，形成数据审计模式。
随着世界迈入大数据DT时代，被审计单位所处的内外市场环境愈发复杂，相比IT时代被审计单位将面临更大的风险压力，审计主体也将面临比之前更大的出现重大错报风险的可能性。审计人员审计后发表不恰当审计意见的可能性也将加大。而在传统的风险导向审计模式中，仍然采用的是抽样审计的模式。抽样审计的模式是依赖对审计对象总体筛选一些样本进行测试，并根据样本情况推断总体情况。但在数据审计时代下，审计抽样的工作变得更加复杂，抽取具有代表性的风险样本同样无法避免固有的风险误差，无法准确地反映出总体的情况，加之，各类被审计单位的内源性和外源性数据高度粘合，增加了数据抽样工作产生的数据误差，这些数据误差增加了审计人员发表不恰当审计意见的可能性，从而导致数据审计风险的增加。
在数据审计时代，审计单位和被审计单位的信息博弈日趋激烈。根据信息不对称理论可以研断，信息博弈双方之中掌握数据信息优势的被审计单位在博弈中占据有利地位，而会计师事务所则处于信息劣势。而处于信息优势的被审计单位会利用其自身的信息作出对另一方不利的决策，从而出现逆向选择的现象。根据委托-理论，处于人一方的审计单位往往是处于信息劣势的一方，作为委托方的被审计单位往往利用其信息的优势，产生隐瞒真实的财务数据、编制虚假财务报告、进行财务舞弊的风险，尤其是对处于亏损经营性企业而言，企业舞弊的可能性更大。而作为审计单位而言，鉴于自身生存压力，为了抢夺客户，为了迎合客户需求，往往将审计程序简化，减少审计成本，很多审计程序往往都流于形式，这都增加了审计人员发表不恰当审计意见的风险。
在此基础之上，作为财务报表信息使用者的利益相关者对方的审计单位具有很高的审计期望，尤其在大量数据中需要找出前瞻性数据的投资决策者而言，他们对审计质量的期望容易与实际的审计工作质量产生差距，一方面财务信息使用者希望审计人员能够客观工正地开展审计工作，保证相关财务报表能披露单位真实的财务信息和经营状况；另一方面审计单位收取了委托企业的审计费用，应该站在被审计单位的立场上开展审计工作。这就使得审计单位处于一个矛盾的地位，使得审计人员苦恼于应站在哪一方的立场上出具审计意见，无形中产生了一定的数据审计风险。
三、数据审计时代审计风险控制措施
数据审计时代的到来，对于独立审计行业带来的影响，更大程度上是基于云计算、物联网和移动互联网技术层面引起的一种科研范式的变革，如何对被审计单位的海量信息进行整合，进而进行数据分析和数据预测，以降低审计风险和提高审计工作效率提出如下控制措施。
（一）采用总体抽样法替代原有的抽样审计方法。在数据审计时代，审计工作的测试程序不再依赖抽样分析，而可以采集和处理事物整体的全部数据。被审计单位的数据更为透明化，而且更为详实，审计人员只需要通过云端技术连接被审计单位内部信息系统获取全部相关信息。过去的抽样审计工作模式是基于成本效益的原则，无法对每一笔业务进行详细地审查，从而产生了抽样审计。抽样审计尽管抽取的样本具有代表性，但无法完全消除其固有风险。但在数据审计时代下，审计人员通过云计算技术可以完全实现对被审计单位信息的全样本抽样，并且对审计证据等信息获取的成本也大大降低，通过对总体抽样方法的实现，更新了审计检查技术，对全样本的分析，大大减少了审计人员出现检查失误的风险，从而减少了审计人员出具错误审计意见的可能性，加强对数据审计风险的防范。
（二）加强审计人员信息运用、挖掘、预测能力的培养。审计人员的工作能力、职业素养的高低一直是审计风险产生的主体原因。在风险导向审计工作模式下，要求审计工作人员具备识别被审计单位重大错报风险的能力，分析被审计单位所处的行业风险、企业战略层面上的风险能力。这些能力一般来源于审计人员的专业判断，它来自于审计人员综合素质和丰富的实践经验，以及行业知识的丰富程度。在数据审计时代下，一方面对审计人员专业胜任能力提出了更高的要求。具体表现在：要求审计人员具备一定的计算机、互联网以及相关数据分析软件的技术运用能力，在大数据环境下开展数据审计工作，通过获取被审计单位内外部相关的财务数据、行业数据、供应链运行数据、控制环境数据等，对数据进行深度地挖掘、分析，预测出未来被审计单位的相关能力高低、现金流量大小、行业变化情况等，对高价值高质量的信息进行有效整合，以支撑审计人员出具正确客观的审计意见，降低审计风险；另一方面审计人员应该利用大数据给人们带来的获取数据更为便利这一优势，加强相关经验交流学习，建立多行业的经验交流平台，借助互联网平台实时关注相关行业的内外部环境变化，进行信息交互，提升自身的工作能力与实践经验，以达到数据审计时代下对审计工作效率提升的这一要求。提高对被审计单位的信息获取和处置能力，有助于审计人员与被审计单位在信息博弈中取得优势地位，掌握更多的有效信息，有助于识别被审计单位的舞弊动机，降低审计风险。
（三）建立完善被审计单位数据库。数据审计环境下要求被审计单位必须建立起一个完善的中心数据库，被审计单位的各类信息都将储存在此数据库内，涵盖了各项相关经济活动的信息、实物资产、人力资源等，并且通过互联网存储在云端。审计人员可以通过互联网与中心数据库进行连接，直接获取被审计单位的相关信息和财务数据，对被审计单位的各项经济活动进行有效的监控，对各项实物资产进行实时的盘点，提高审计工作效率的同时，能够对重大错报风险进行有效的防范。诸如獐子岛事件再一次强调了存货监盘的重要性，在数据审计环境下，此类事件完全可以避免，通过连接被审计单位的中心数据库实施对被审计单位的存货实施实时的监盘，同时在互联网同时获取气象、水文等数据进行分析，有效地预见“冷水团”对生物性资产的影响，识别出存货存在的相关风险。同时，被审计单位要及时升级相关的软件和硬件，以防范潜在的信息安全风险，数据审计时代面临着数据量的爆发性冲击，要适时地对相关财务软件进行升级，定期维护。审计人员应进行相关数据的维护，确保有关信息的保密性，做好数据采集、数据集成、数据清洗等工作，防范错误信息对审计工作的影响。可以加强以下两个环节的控制：一是防止APT攻击。借助大数据处理技术，针对APT安全攻击能力隐蔽、潜伏长、攻击方式和方法不确定等特征，设计具备实时检测能力与事后回溯能力的全流程审计方案，预防并阻止运行隐藏有病毒的应用软件、程序；二是用户访问限制。可以根据数据的秘级程度和审计查询需求设定不同的权限等级，并严格控制用户访问权限。
（四）被审计单位塑造有控制观念的企业文化。完善的内部控制制度是实现控制目标的重要保证，也是降低审计风险的重要手段。在数据审计时代，需要进一步完善被审计单位的内部信息系统，利用信息技术手段，对被审计单位相关的经营活动进行有效的监督，以保证其活动合法合规，确保财务报告及相关信息真实完整，审计人员通过被审计单位的内部信息系统的运行情况，评价内部控制制度的有效性，监督其是否得到有效的实行。被审计单位应利用大数据时代数据的开放性、透明性，通过互联网进行内部控制制度设计的交流实习，学习其他企业的内部控制制度的可取之处。
有效的内部控制制度设计可以有效地防范管理层舞弊，而有效的内部控制仰赖企业成员的控制意识，企业文化是内部控制要素的组成部分。在大数据时代下塑造控制观念的企业文化，培养员工的控制意识，凸显出其重要性。从东芝公司审计失败事件看出，有效的内部控制制度以及先进的企业文化建设关乎一个公司的存亡。历史达百年之久的制造业巨头日本东芝公司因公司财务舞弊导致公司信誉瞬间崩塌，其根源在于其家族式的企业文化致使管理层可以凌驾于内部控制之上，高管一言堂，内部审计失效，管理层可以任意操纵利润，大规模参与会计造假，审计人员发生道德风险及缺乏谨慎性使其过分依赖东芝内部审计机构，未能有效对东芝内部控制系统、重要性水平及审计风险进行恰当性评估致使最终审计失败。
主要参考文献：
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