數(shù)字經濟時代內部審計實戰(zhàn)技能提升

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《數(shù)字經濟時代內部審計實戰(zhàn)技能提升》
——段方
某世界 100 強企業(yè)大數(shù)據/AI 總設計師 教授 北京大學博士后
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13465791471 數(shù)字經濟引領內部審計
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1.1 數(shù)字經濟的含義、特征
1.2 數(shù)字經濟相關的技術
1.2.1 互聯(lián)網技術
1.2.2 云計算技術
1.2.3 大數(shù)據技術
1.2.4 人工智能技術
1.2.5 5G 的物聯(lián)網技術等
1.3 數(shù)字經濟對于內部審計發(fā)展的影響
1.3.1 數(shù)字經濟的本質——數(shù)字
1.3.2 沒有什么可以欺騙數(shù)字
1.3.3 數(shù)據、算法、算力決定審計的能力
1.3.4 產業(yè)互聯(lián)網如何升級審計范疇？
1.4 內部審計人員如何應對數(shù)字經濟的挑戰(zhàn)
1.4.1 學習新技術
1.4.2 改變傳統(tǒng)審計思路
1.4.3 倒逼企業(yè)的數(shù)字化轉型
134651161772 大數(shù)據審計技術的發(fā)展
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2.1 大數(shù)據的概念和特點
2.1.1 大數(shù)據的基礎
2.1.2 大數(shù)據如何“與時俱進 ”？
2.1.3 大數(shù)據讓世界更加“透明 ”
2.1.4 大數(shù)據發(fā)展趨勢
2.1.4.1 人工智能
2.1.4.2 物聯(lián)網結合
2.1.4.3 各個行業(yè)的深入
2.2 大數(shù)據在審計中的運用
2.2.1 “精細審計 ”的引出背景
2.2.2 “精細審計 ”的概念和特點
2.2.3 大數(shù)據如何提升審計的廣度和深度
2.2.4 從藝術到技術
2.2.5 從自動駕駛到自動審計？
2.3 大數(shù)據審計的趨勢與挑戰(zhàn)
2.3.1 更多的數(shù)據、更好的算法
2.3.2 數(shù)據質量的保障機制
2.3.3 人工智能技術的跨緯度分析
2.3.4 精準審計到智慧審計的發(fā)展
2.4 大數(shù)據審計的技術與方法
2.4.1 財務審計
2.4.1.1 內容及范圍
2.4.1.2 財務數(shù)據審計案例
2.4.2 經營審計
2.4.2.1 內容及范圍
2.4.2.2 經營數(shù)據審計案例
2.4.3 經濟責任審計
2.4.3.1 內容及范圍
2.4.3.2 經濟責任數(shù)據審計案例
2.4.4 管理審計
2.4.4.1 內容及范圍
2.4.4.2 管理數(shù)據審計的案例
2.4.5 價值增減審計
2.4.5.1 內容及范圍
2.4.5.2 價值增減（數(shù)據）審計的案例
2.5 【示例】附件——大數(shù)據審計基礎
134651166713 審計的大數(shù)據基礎
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3.1 審計工作面臨的大數(shù)據困難
3.1.1 數(shù)據的種類繁多
3.1.2 不同部門數(shù)據打通困難
3.1.3 對各種業(yè)務數(shù)據的理解
3.1.4 依賴大數(shù)據的元數(shù)據建設
3.1.5 數(shù)據質量的評估
3.2 企業(yè)內部審計過程的大數(shù)據收集
3.2.1 內審流程的概述
3.2.2 內審對象的選擇
3.2.2.1 對象的選擇依據分析
3.2.2.2 對象的數(shù)據收集
3.2.3 內審方案的策劃
3.2.3.1 能有哪些審計數(shù)據？
3.2.3.2 上下游數(shù)據匯聚
3.2.3.3 基于大數(shù)據角度的審計方案設計
3.2.4 內控評審與測試
3.2.4.1 審計效果的評估指標
3.2.4.2 評估指標的分析方法
3.2.4.3 內審測試角度
3.2.5 內審證據的整理
3.2.5.1 數(shù)據就是證據
3.2.5.2 數(shù)據維度擴展了證據的維度
3.2.6 內審報告的提供
3.2.6.1 基于大數(shù)據的分析角度
3.2.6.2 基于大數(shù)據的敘事邏輯
3.2.6.3 大數(shù)據的可視化展現(xiàn)
3.2.7 后續(xù)審計的進行
3.3 以財務數(shù)據為主
3.3.1 財務數(shù)據的審計特點
3.3.2 財務數(shù)據的大數(shù)據審計
3.3.2.1 更寬的數(shù)據維度
3.3.2.2 更深的數(shù)據顆粒
3.3.2.3 更強的計算能力
3.3.3 財務之外的其它數(shù)據
3.3.3.1 人力資源數(shù)據
3.3.3.2 外部互聯(lián)網輿情等數(shù)據
3.4 審計數(shù)據的收集方法
3.4.1 結合現(xiàn)有的 IT 系統(tǒng)（可以深入公司各個角度）
3.4.2 如何埋設數(shù)據“探針 ”
3.4.3 數(shù)據收集的渠道
3.4.4 數(shù)據質量的評估
3.5 審計數(shù)據的存儲
3.5.1 數(shù)據模型的建立
3.5.2 保障數(shù)據獲取流程
3.5.3 大數(shù)據庫的選擇和建設
3.6 【示例】附件——審計大數(shù)據基礎
134651166734 大數(shù)據在審計方面的應用
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4.1 大數(shù)據審計的特點
4.1.1 全量審計——從抽樣數(shù)據到全量數(shù)據
4.1.2 全覆蓋審計——覆蓋企業(yè)經營的每個毛孔
4.1.3 審查提供數(shù)據的準確性——多維度驗證
4.2 審計大數(shù)據應用特點
4.2.1 更多的數(shù)據、更細的觀察力
4.2.2 不同維度的數(shù)據交叉檢驗
4.2.3 突出數(shù)據異常點識別
4.2.4 依賴計算能力和數(shù)據范圍
4.3 基于審計內容的大數(shù)據分析
4.3.1 經營審計
4.3.1.1 物質供應審計
4.3.1.1.1 采購物資的周期分析
4.3.1.1.2 采購物資的比價分析
4.3.1.2 生產組織審查
4.3.1.2.1 生產計劃排期評估
4.3.1.2.2 生產效率評估
4.3.1.3 技術工藝審查
4.3.1.3.1 產品故障率的分析
4.3.1.3.2 工作流程評估
4.3.1.4 資源利用審查
4.3.1.4.1 水電等費用對比分析
4.3.1.4.2 人力效率評估
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 產品銷售審查
4.3.1.7.1 廣告效果量化評估
4.3.1.7.2 產品銷售分析
4.3.2 管理審計
4.3.2.1 管理職能審查
4.3.2.2 審查各個職能部門的工作
4.3.2.2.1 如何 量化相關 KPI
4.3.2.2.2 如何監(jiān)督 KPI 執(zhí)行情況
4.3.2.2.3 如何設置 KPI
4.4 風險管控
4.4.1 生產風險
4.4.1.1 網絡質量分析
4.4.1.2 系統(tǒng)運維風險分析
4.4.2 營銷風險
4.4.2.1 市場風險分析
4.4.2.2 營銷人員風險分析
4.4.3 財務風險
4.4.3.1 投資風險
4.4.4 經營風險
4.4.4.1 內部控制風險
4.4.5 人員風險
4.4.5.1 人員越權異常分析
4.4.5.2 如何防止“蒼蠅犯大案 ”？
4.4.6 新產品開發(fā)鳳霞
4.4.6.1 市場風險分析
4.4.6.2 營銷風險分析
4.4.7 信息系統(tǒng)風險
4.4.7.1 漏洞掃描分析
4.4.7.2 攻擊測試風險
4.5 大數(shù)據精細審計的方法
4.5.1 審計數(shù)據探針
4.5.2 審計檢測規(guī)則設置
4.5.3 異常監(jiān)控告警
4.6 關聯(lián)性審計方法
4.6.1 關聯(lián)分析
4.6.2 審計數(shù)據間的關聯(lián)分析
4.7 基于審計構建“免疫系統(tǒng) ”
4.7.1 用大數(shù)據杜絕僥幸心理
4.7.2 數(shù)據分析管理漏洞
4.7.3 數(shù)據分析經營風險
4.8 內部審計報告撰寫技巧
4.9 內部審計問題的整改督導
4.10 經驗與投資領域的重大風險識別
4.11 【案例】附件-操作違規(guī)大數(shù)據分析案例
134651166835 大數(shù)據技術基礎（可選）
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5.1 從數(shù)據倉庫開始
5.1.1 數(shù)據倉庫的“集中 ”
5.1.2 數(shù)據倉庫的模型標準化
5.1.3 大數(shù)據的演進
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)圈內容
5.2.4 HADOOP 的技術原則
5.2.5 HADOOP 的運維
5.3 HADOOP 基礎
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
5.4.1 HIVE 的原理
5.4.2 HBASE 的原理
5.4.3 兩者的關系
5.5 SPARK 技術
5.5.1 基本原理
5.5.2 應用案例
5.6 KAFKA/ FLUME
5.6.1 基本原理
5.6.2 應用案例
5.7 各個技術的特點對比
134651161886 舞弊調查
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6.1 從泰勒經濟學說起
6.1.1 簡述泰勒經濟學
6.1.2 數(shù)據與企業(yè)管理的天然聯(lián)系
6.1.3 大數(shù)據審計滲透到企業(yè)的每個毛孔
6.2 舞弊調查的思路與技巧
6.2.1 對象分析
6.2.1.1 對象的數(shù)據維度
6.2.1.2 對象視圖分析
6.2.1.3 對象風險評估等
6.2.2 財務分析
6.2.2.1 收入分析 6.2.2.2 支出分析
6.2.2.3 關聯(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 相關供應鏈企業(yè)分析
6.2.3.3 物資風險分析等
6.2.4 大數(shù)據的收集和分析
6.3 舞弊調查的后續(xù)處置
6.3.1 及時止損
6.3.2 管理流程梳理
6.3.3 強化大數(shù)據審計手段
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)據下的“辦公室分析 ”
6.4.3 員工績效考評
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 如何識別渠道欺詐？
6.6 【例】附件——大數(shù)據審計案例
134651166707 大數(shù)據的收集及整理
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7.1 大數(shù)據的收集
7.1.1 內部數(shù)據
7.1.1.1 哪些 IT 系統(tǒng)？
7.1.1.2 財務系統(tǒng)
7.1.1.3 招聘系統(tǒng)等
7.1.2 外部數(shù)據
7.1.2.1 爬蟲獲取數(shù)據
7.1.2.2 交換數(shù)據
7.1.2.3 購買數(shù)據等
7.2 大數(shù)據的整理
7.2.1 如何表述數(shù)據間的關系？
7.2.2 數(shù)據建模的概念
7.2.3 數(shù)據建模的方法
7.3 大數(shù)據的數(shù)據治理
7.3.1 數(shù)據質量問題
7.3.2 數(shù)據質量如何管控
7.3.3 數(shù)據字典的定義
7.4 大數(shù)據的數(shù)據資產
7.4.1 什么是數(shù)據資產？
7.4.2 數(shù)據資產如何梳理？
7.5 【案例】某數(shù)據收集整理實際案例
134651166838 系統(tǒng)架構建設實施
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8.1 項目的管理方法
8.2 大數(shù)據項目管理的特點
8.3 不同系統(tǒng)間數(shù)據接口控制
8.4 數(shù)據導入及管控
8.5 大數(shù)據系統(tǒng)建設過程中關鍵問題
8.6 大數(shù)據的數(shù)據質量保障
8.7 大數(shù)據的應用推廣重點
8.8 大數(shù)據項目協(xié)調要點
8.9 【例】某大數(shù)據系統(tǒng)建設過程解剖
134651164799 總結
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