大数据时代食品企业审计有效应用研究_新浪财经

　企业审计是对企业的财务状况和经营活动进行客观评价和检查的一项重要工作，内容涉及财务审计、内部控制审计、管理和经营活动审计等。与其他类型企业相比，食品企业审计对广大消费者具有更直观的意义。食品行业与人民群众身体健康与生命安全息息相关，随着国民消费水平的提高和生活质量的上升，人们对食品安全问题的关注度空前提高，食品企业有责任向社会大众公开审计信息，以履行社会职责，促进食品行业和国家经济健康发展。但由于食品企业类型复杂，涉及审计对象众多，审计范畴不断扩大，传统审计方法的局限性逐渐显现。在信息技术和大数据快速发展的背景下，食品企业可以考虑将大数据技术应用于企业审计，推动审计工作优化，进而促进企业高质量发展。

　　大数据作为IT行业术语，是在信息时代诞生的一种信息资产，指规模大到无法用一般计算机技术获取、存储、管理、分析的数据集合，其具备数据规模庞大、数据流转快速、数据来源多样、数据价值密度低、真实可靠等显著特征。大数据技术则是指对移动互联网上产生的大数据进行加工，快速获得有价值的信息，从而实现数据的有效增值的相关技术。信息时代，大数据技术被广泛应用于金融、医疗、科技等领域，发挥着重要作用。将大数据技术应用于食品企业审计工作有着重要作用，主要表现在以下3个方面。

优化审计业务组织形式食品企业审计工作比较复杂，传统审计方式一般遵循直线式审计组织结构，需要多个审计部门共同完成审计工作，但弊端在于这种形式的审计组织结构中，各个审计部门只需要各自出具审计报告，相对独立、缺乏直接交流、合作不紧密，最终导致降低审计工作质量。大数据技术能够通过数据分析中心将各个审计部门进行有效关联，加强审计各部门之间的信息共享，实现信息数据的一致性，方便追踪查询，优化革新审计组织结构，进一步提升审计工作的专业性。

提升审计效率简化流程食品企业原料的种类、数量多，制造生产流程环节较多，审计工作较为繁重，传统审计多采取人工抽样审计方法进行审查，这种审计方法不仅需要耗费大量的时间和人力，而且审计结果并不十分全面。而大数据技术可以将缓慢的人工审计转变为快捷的信息化审计，如在信息化审计平台中根据已设定好的审计流程完成审计，节省审计时间，提高审计效率，降低审计成本。同时，传统审计工作多是事后审计，不便于了解食品企业前期的生产制造情况，而大数据技术具备快速处理数据的优势，能够让企业有更多的时间进行事前、事中审计，提高审计的准确性。

提高企业审计数据质量传统审计多采用人工审计，人工在数据收集和数据处理方面具有局限性，导致食品企业审计数据不够完善、分析不够深入等，影响审计工作质量。大数据技术能够为审计数据质量提升提供技术支持。一是大数据平台能够挖掘数据，让审计数据来源更加广泛，数据内容更加全面，为审计工作的开展提供良好的数据基础；二是大数据分析技术能够在短时间内对海量数据进行高效分析，甚至针对特定数据进行深入分析，得出可靠的审计结果。

　　大数据时代不仅完善了食品企业生产链条，而且变革了食品企业审计工作。深度融合、高效应用大数据技术，已经成为食品企业审计发展的必然趋势。大数据技术在食品企业审计中的具体应用主要涉及以下3个方向。

数据挖掘分析数据挖掘分析是审计工作的必要步骤，是审计工作的基础。在传统审计工作中，由于审计人员人手不足或审计对象数量过多，审计人员往往采用随机抽样的方法分析财务数据，以样本情况推测审计对象的整体问题。这种审计方法很有效，但是应用到食品企业的食品安全审计、食品原材料审计等方面，往往准确性不足。应用大数据技术，审计人员可以对数据库进行快速抓取、综合处理和全面分析，厘清数据之间的关系，明确数据的应用价值，避免造成数据浪费。例如，审计人员可以采用指标分析、图标分析、关联分析等分析方式，深挖食品生产环节存在的问题，发挥审计工作的价值。

防范企业风险审计工作旨在及时发现、纠正企业经营过程中可能存在的问题，但传统审计工作依赖人工操作，对审计人员的素质要求和专业水平要求很高，即便审计人员足够优秀，多只能察觉到违规线索而难以精确判断风险后果，对于企业发展作用不大。而大数据技术依靠快速、精确两个特点，帮助审计人员在海量数据中找到异常数据，对该异常数据进行动态监控，精准把握审计内容，为审计人员评判分析提供直观依据。例如，精加工食品中可能出现异物，由于比例低，事前审计的抽样调查不一定抽取到，审计人员可以利用光学字符识别（OCR）、物联网等技术，进行长期识别监控。

　实现多域数据融合食品企业上下游数据相关联，审计人员在对某项数据进行分析判断时，需要从多维角度出发，联系不同类型的数据。传统审计工作的弊端在于数据信息过多，人工处理数量有限，导致从数据库中获得的信息片面化，而大数据技术能够对数据库内的数据进行交叉分析，实现多域数据融合，帮助审计人员得到更加全面精细的分析结果。例如，食品企业审计涉及食品销售情况、金融数据、债务审计数据等，审计人员可以使用R语言实现对数据的批量抓取、转变、阅读、分析，通过多领域信息交织，综合评判食品企业的管理水平，为企业发展提供助力。

　　在市场经济高速发展的情况下，各行业的发展不断产生大量的资料数据，食品行业的数据类型更加多样化，导致食品企业审计工作难度增加，大数据技术为食品企业审计工作带来了全新机遇。大数据背景下，传统审计方式发生了明显转变：一是从抽样审计模式向整体审计模式转变，避免非样本信息的损失，使审计工作更全面严谨；二是从单一审计方法模式向多元审计方法模式转变，面对财务状况、食品原料状况、食品经营状况等不同的数据，可以采用更适合的审计方法，提高审计效率与准确率；三是从揭露问题的职能向预防问题的职能转变，即从单一的事后审计转变为事前、事中、事后3个阶段的审计，利于尽早掐灭问题源头，预防食品安全问题发生。但大数据技术是基于网络发展的，网络风险也给大数据审计工作带来一定挑战。为了更好地应对大数据技术给食品企业审计工作带来的机遇和挑战，食品企业管理层应当正确认识大数据技术，加强对网络安全技术研究的资金投入和重视程度，降低网络可能带来的数据泄露、篡改风险；应当明确审计责任，保证责任到人，尽力避免在人工录入阶段出现错录、漏录的情况。食品企业审计人员也应当改变旧有思维，积极适应大数据审计的新方法，并定期进行理论学习和实操培训，不断提高计算器水平和行业专业水平。

　　［项目］陕西国际商贸学院校级一流课程建设《审计学原理》线上线下混合式一流课程研究成果（编号：PX-24221017）

　　（作者系陕西国际商贸学院副教授毕彦祯）

　　《中国食品报》(2024年02月28日07版)

　　(责编：王宁)