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  • | 數字化時代 | 信永中和數智丨數據分析技術驅動的數據審計服務

    信永中和數智丨數據分析技術驅動的數據審計服務

    2023年04月19日


    一、數據能力介紹


    信永中和是較早具備和提供數據分析技術相關服務的國內專業服務機構。自2017年成立大數據技術部,信永中和圍繞各類內外部審計場景不斷探索數據分析理論、方法和框架,不斷積累數據分析案例。
    目前,工作領域涉及制造業、金融、電力、科技與傳媒、房地產、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據框架形成了成熟的方法論,并具有將該方法論應用于新行業、新領域的能力,其中相關工作成果已經得到充分驗證和價值肯定。




    二、數據分析目標


    數據分析旨在審計執行過程中更快速、更準確地收集和分析數據,構建數據分析模型,對數據挖掘,提供全面的、有效的、可靠的審計證據、支持審計問題發現和結論,降低審計作業風險:

    確認數據的完整性和準確性

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

    識別審計風險和異常交易

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




    三、數據分析能力介紹


    信永中和數據分析服務,采用總體分析方法,整合碎片化數據,對所有數據計算并發掘數據隱藏的信息。
    目前我們已完成多個千萬級數據量的項目分析,同時結合市場成熟分析工具,自建數據分析平臺,儲備了PB級別的數據全量分析技術能力??梢躁P聯多個數據庫,打破數據孤島,覆蓋企業全部數據,選取最有價值點的信息展開多維度分析,以及根據數據之間的聯系,對比不同來源的多個數據,完成數據一致性的檢驗。

    我們已具有如下能力



    01 全面覆蓋用戶數據

    我們可覆蓋絕大部分客戶系統的數據文件及類型,校驗客戶系統最細顆粒度數據的合理性,對Oracle或SQL Server等數據庫文件、系統導出的csv文件、excel文件和非結構化數據(日志數據)等有著豐富的數據處理和分析經驗。


    02 懂行業、貼業務

    數據分析人員具備流程管理、底層數據處理分析經驗以及豐富的數據建模知識,能夠同專業審計團隊協同工作,深度認知業務場景,目前已根據不同行業風險點,搭建1000+數據分析模型。


    03 大數據量處理

    我們會結合用戶數據量,選用適當的解決方案或可視化工具,開展數據挖掘和可視化分析,而借助于自建的大數據分析平臺已能夠勝任PB級別數據的分析服務,滿足多客戶多場景的需求。


    04 數據治理能力

    我們已承接多個外部客戶的系統開發項目,對數據治理有豐富的經驗,具備系統底層的數據探源,梳理數據表關聯關系的能力,可基于最底層數據開展數據分析工作。


    四、數據分析實現


    01

    數據分析理念

    我們的數據分析師通過創建一系列的數據分析模型,用數據復現企業客戶合規的、合理的業務場景,分辨真實交易、問題交易亦或存疑待查交易。

    數據分析師梳理清楚數據指標之間的邏輯,建立數據指標體系,基于政策制度、業務處理邏輯、數據間勾稽關系、審計經驗、內外部數據關聯性等設計理念,使用結構分析、標簽分析、趨勢分析、極值分析、區間估計、回歸分析、相關性分析、聚類分析等分析方法,設計數據分析模型及假設場景并加以驗證。

    如果“假設”被證實存在問題或風險,則進一步探究原因,是數據完整性問題、業務個例問題、還是系統性問題,循環往復驗證,直至假設場景能夠經得起各種檢驗。
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    02

    數據分析路徑

    數據分析的基本步驟為:問題及指標確定數據獲取數據處理數據分析與建模數據可視化。
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    03

    各階段常用技術


    數據收集

    針對不同數據源文件Web數據(如網頁)、日志數據、數據庫數據、本地文件(excel、csv),制定相應的數據采集的方法和技術,如使用網絡爬蟲或網站公開 API 將非結構化數據、半結構化數據從網頁中提取出來,建立分布式架構采集系統日志或是對接數據庫,最終將數據存儲到關系型數據庫和非關系型數據庫。
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    數據清洗

    使用Pandas、NumPy數據清洗或自研數據清洗工具,對數據整合、清洗。
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    數據分析與建模

    采用Spark分布式計算處理、Clojure數據實時計算、Python分析建模等分析工具,將海量數據聚合匯總,建立描述性分析、梳理分析、建模分析、數據挖掘分析等數據模型。
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    數據可視化

    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,具有及時響應需求變化,圖形分享,數據高交互等優點。

    可視化圖表類型:

    • 直方圖:探索變量的分布規律

    • 條形圖:展示數值變量的集中趨勢

    • 計數圖:探索每個類別的具體數量

    • 散點圖:展示整體數據的分布規律

    • 箱線圖:數據的分散性,極數、中位數

    • 提琴圖:分位數的位置及數據密度

    • 回歸圖:數據之間的線性關系

    • 熱力圖:數值大小或相關性高低


    大數據分析總體架構

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    五、數據分析服務類型


    面向以風險合規為導向的全量數據審計,服務于企業客戶的同時,更受到會計師事務所(財務審計)、保薦機構(券商)、律師事務所等中介機構的關注和信賴,對企業經營數據、業財數據為基礎的全量數據進行合規性和一致性校驗和數據審計工作。

    在全量數據審計類服務執行的過程中,我們結合被審計企業所屬行業特征、企業自身所在行業和業態情況,對關鍵業財系統數據在審計期間內的數據源、數據處理流程、業財數據差異和問題進行校驗、復測、分析和合理性解釋追溯。

    我們在執行此類服務過程中,會將我們采用的分析方法、異常數據發現清單、被審計企業的解釋、追加樣本和復測的結果,以及合規性建議,編制至《底稿》《報告》中,作為監管機構、中介機構、企業管理層可參考可追溯的記錄依據。


    六、分析場景和關注點



    我們的數據審計服務和數字咨詢服務已應用到多種行業和多種業態的專項服務中,包括但不限于電力、建設地產、金融、科技與傳媒、消費品和工業產品、運輸與物流等行業,列舉我們在部分行業中設計的分析場景:

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    以下為我們在承接和執行的全量數據審計類服務、企業經營和業財數據一致性盡調類服務項目中的關注要點:


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    聯系方式


    周峰 先生

    大數據技術部合伙人

    13701319333

    zhou_feng@shinewing.com




    李元元 女士

    高級經理

    13911661149

    liyuanyuan1_bj@shinewing.com




    傅時君 先生

    經理

    15901032372

    fushijun_bj@shinewing.com


    請聯絡我們獲取更多分析場景和要點,及其應用案例。

    如有更多需求請“掃一掃”或點擊“閱讀原文”獲取財務數智化解決方案。



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