Оглавление 3
Введение 4
1. Процесс развития информатизации традиционного аудита и бухгалтерского учета 6
1.1. Компьютеризация бухгалтерского учета и аудита 6
1.2. Информатизация учета и аудита 12
1.3. Цифровизация бухгалтерского учета и аудита 17
1.4. Вывод 29
2. Влияние цифровизации на бухгалтерский учет и аудит 29
2.1. Теории, относящиеся к бухгалтерскому учету и аудиту 29
2.2. Влияние больших данных на бухгалтерский учет 33
2.3. Влияние больших данных на аудит 44
2.4. Вывод 60
3. Измерение и анализ степени цифровой трансформации 61
3.1. Отбор образцов для исследования 61
3.2. Измерение степени цифровой трансформации 65
3.3. Контрмеры цифровой трансформации отраслей в новую эпоху 76
3.4. Вывод 80
4. Заключение 80
5. СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ МАТЕРИАЛОВ 82
Актуальность. Традиционная система бухгалтерского учета и аудита сыграла важную роль в процессе обеспечения здорового и устойчивого развития социальной экономики моей страны, но она постепенно обнажила многие ключевые проблемы, которые невозможно решить, полагаясь на ее самовосстановление, такие как отсутствие способности интерпретации и прогнозирования, теоретического разделения Ослабление актуальности практики и принятия решений, самозамкнутость и затвердевание теоретических моделей и т.д. Эти проблемы приводят к недостатку жизнеспособности и жизнеспособности традиционных систем учета и аудита, а также сложности с выполнением требований современной эпохи больших данных. С тех пор, как термин «большие данные» впервые появился в 1998 году, особенно после публикации книги Виктора Майера Шенберга «Эпоха больших данных: революция в жизни, работе и мышлении» , «большие данные» и «эпоха больших данных» Анализ больших данных», «технология больших данных» и другие слова постепенно стали популярными темами, о которых говорят обычные люди, что также показывает, что «большие данные» полностью и глубоко интегрированы в политические, экономические и культурные аспекты. современного человеческого общества Во всех аспектах наступила эра больших данных.
В эксплуатации и управлении современными предприятиями широко используются высокотехнологичные средства, такие как Интернет и облачные вычисления Современное общество полностью вступило в эпоху больших данных Информационные технологии, представленные концентрацией электронных данных, стали движущей силой для экономического и социального развития главной движущей силой развития.
Для внутреннего аудита эра больших данных не только открывает возможности для развития внутреннего аудита, но и создает проблемы для внутреннего аудита. Так называемая возможность означает, что развитие чего-либо неотделимо от того, чтобы идти в ногу со временем, быть первооткрывателем и инноватором. Внедряя передовую науку и технологии и обновляя методы и методы аудита с помощью науки и техники, очень важно реализовать цели внутреннего аудита предприятий. Быстрое развитие информационных технологий способствовало развитию информатизации аудита и внесло новые рабочие концепции в традиционный аудит. Образ мышления, система и методы работы внутреннего аудита были усовершенствованы и всесторонне развиты. Так называемый вызов означает, что большие данные огромны по объему, сложны по форме и сложны в обработке. Если они ограничены традиционными методами и методами аудита, они уже не могут удовлетворить потребности внутреннего аудита современных предприятий с высокоразвитой информацией технологии. Поэтому, сталкиваясь с проблемами больших данных, мы должны больше думать о том, как превратить возможности в проблемы, способствовать трансформации и модернизации внутреннего аудита с помощью информационных технологий, эффективно повышать качество и уровень аудита, а также улучшать деятельность предприятия с самого начала. наизнанку возможности для продвижения цифровой трансформации предприятий.
В статье используется теоретический анализ и эмпирический анализ с использованием данных. В теоретической части изучается, как большие данные влияют на бухгалтерский учет и аудит. Основываясь на новых разработках и изменениях бухгалтерского учета и аудита в среде больших данных, характеристики информатизации внутреннего аудита Полнота содержания аудита, непрерывность процесса аудита, проведение выездного аудита и интеллектуальное управление аудитом показывают, что содействие построению информации может значительно повысить эффективность внутреннего аудита и реализовать ценность отдела внутреннего аудита. Поскольку изменения в бухгалтерском учете и аудите являются внутренними изменениями, обычно трудно количественно оценить, насколько они помогли компаниям. Сравнивая финансовые отчеты предприятий, можно отразить условия работы предприятий, чтобы отразить, влияют ли изменения в бухгалтерском учете и аудите на сами предприятия, тем самым косвенно отражая роль цифрового учета и аудита. В части эмпирического анализа, собирая информацию о цифровом преобразовании предприятия и ROA для регрессионного анализа и сравнения, он изучает, полезно ли цифровое преобразование предприятия для производства и эксплуатации, и, наконец, выдвигает предложения и контрмеры для цифрового преобразования предприятия.
Объект исследования – аудит и бухгалтерский учет на основе среды больших данных.
Тема исследования: цифровой аудит и бухгалтерский учет.
Цель исследования: изучить, какие изменения цифровой бухгалтерский учет и аудит принесут предприятиям, как способствовать развитию отрасли аудита и бухгалтерского учета, а также внедрять инновации для получения нового цифрового режима аудита и бухгалтерского учета, более адаптированного к требованиям современных предприятий. В первую очередь необходимо решить следующие задачи:
-Проанализировать процесс развития информатизации традиционного аудита и бухгалтерского учета.
-Изучать влияние больших данных на бухгалтерский учет и аудит.
-Проанализировать, есть ли корреляция между цифровой информацией в годовом отчете компании и рентабельностью инвестиций компании.
-Если есть корреляция, используйте регрессионный анализ, чтобы определить, есть ли положительная или отрицательная корреляция.
-Предоставлять консультации и меры противодействия цифровой трансформации предприятий.
В исследовании будут сравниваться влияние и изменения, вызванные бухгалтерским учетом и аудитом больших данных, на основе текущего состояния цифрового развития традиционных систем бухгалтерского учета и аудита.
Анализировать влияние степени цифровой трансформации предприятий на операции, ROA будет использоваться для представления прибыльности предприятий.
Ключевые слова: большие данные, бухгалтерский учет, аудит, цифровая трансформация, регрессионный анализ.
Я исследовал историю цифровизации бухгалтерского учета и аудита, и каждое изменение связано с появлением новых технологий и необходимостью повышения производительности. Компьютеризация изменила режим работы бухгалтерского учета и аудита. С популяризацией компьютерных технологий бухгалтерский учет и аудит перешли от ручных операций к компьютерным электронным информационным операциям. Информатизация расширила использование компьютеров в бухгалтерском учете и аудите, а масштабное применение финансового и аудиторского программного обеспечения сделало учетную информацию прослеживаемой, и каждое изменение будет сохранено, информатизированная сетевая среда безопасности также обеспечивает внутренний аудит. Оцифровка расширяет возможности анализа и проверки данных, а также отслеживаемость безопасности на основе информатизации. Технология блокчейна повышает безопасность, а бухгалтерские и аудиторские доказательства реализуют характеристики отслеживаемости и защиты от несанкционированного доступа.
Я исследовал влияние технологий больших данных на бухгалтерский учет и аудит. В связи с развитием интернет-технологий в последние годы были предложены концепции искусственного интеллекта, облачного учета и облачного аудита, хотя эти концепции пока не нашли широкого применения на практике, это способствовало развитию технологии больших данных. Большие данные характеризуются большим объемом данных и широким диапазоном распространения. Влияние на бухгалтерский учет в основном выражается в том, что данные уже не являются только структурированными данными, но включают в себя и неструктурированные данные, что значительно улучшает учет объемов бухгалтерского учета. информация, что означает, что любая форма бухгалтерской информации может быть записана в электронном виде в электронных бухгалтерских документах. Влияние больших данных на аудит в основном отражается на интеллектуальности аудиторской выборки: чем больше информации будет получено, тем точнее будет построение модели объекта аудита, а метод выборки можно будет гибко задавать. В то же время аудиторская платформа, основанная на больших данных, может отслеживать и анализировать данные в режиме реального времени, что делает возможным непрерывный аудит и значительно повышает эффективность и оперативность аудиторской информации.
Я провел регрессионный анализ степени цифровой трансформации предприятий. Цифровизация — горячая концепция в наши дни, но также и незрелая концепция. Поскольку Китай еще не обнародовал стандарты цифровой трансформации, это означает, что в настоящее время нет объективного количественного показателя степени цифровой трансформации. Поэтому я решил проанализировать степень цифровой трансформации на основе частоты слов, связанных с цифровизацией, в годовых отчетах компаний, зарегистрированных на бирже, и оценки отчетов о раскрытии информации о качестве корпоративной информации в базе данных CSMAR. Результаты анализа показывают, что в большом диапазоне существует корреляция между степенью цифровизации предприятий и ROA, причем имеется положительная корреляция, что свидетельствует о том, что повышение степени цифровизации предприятий будет способствовать повышению чистой прибыли предприятий. В силу принципа статистического регрессионного анализа. Поэтому чем больше количество выборок, тем выше достоверность результатов. Приведенные выше результаты справедливы только в большом диапазоне, а условия работы предприятий не только связанные с внутренними условиями предприятия, но и под влиянием внешней среды. Поэтому количественное определение цифровой трансформации в будущем необходимо дождаться популяризации стандартов цифровой трансформации.
1.维克托etal. 大数据时代——生活, 工作与思维的大变革 //汽车纵横. – 2014. – №. 12. – С. 136-136.
2. 乔鹏,李湘蓉等.会计信息系统.北京,清华大学出版社.2003:265~396
3. 美国注册会计师协会.审计标准说明第 3 号.1974,4,12~14
4. 美国注册会计师协会.审计标准说明第 48 号.1974,5,15~18
5. 美国注册会计师协会下属的审计准则委员会.IT 对 CPA 评价内部控制的影响.2001,4,66~109
6. 中国财政部.会计核算软件基本功能规范.1994,8,25~88
7. 莫莉萍.浅析会计电算化条件下的注册会计师审计现状及对策.财经论坛, 2005,6:124~126
8. 马天翔. 发挥内部审计作用, 促进企业发展 //长春金融高等专科学校学报. – 2011. – №. 2. – С. 34-35.
9. 葛家澍, 黄世忠. 安然事件的反思——对安然公司会计审计问题的剖析 //会计研究. – 2002. – №. 2. – С. 3-11.
10. 康晓川, 刘晓明. 从 “安然”“世通”事件看美国的审计监督与会计制度改革 //经济研究参考. – 2004. – №. 37. – С. F002-F002.
11. 陈汉文etal. 萨班斯法案 404 条款: 后续进展 //会计研究. – 2005. – Т. 2. – С. 82-86.
12. 宋薇. 浅谈会计电算化中 “反记账, 反结账”的利弊 //中国管理信息化. – 2009. – №. 16. – С. 19-20.
13. 财政部:《中国注册会计师执业准则》,经济科学出版社,2006 年版。
14. https://wiki.mbalib.com/wiki/%E4%BF%A1%E6%81%AF%E5%8C%96
15.https://baike.baidu.com/item/%E4%BC%81%E4%B8%9A%E4%BF%A1%E6%81%AF%E5%8C%96/613412
16.https://baike.baidu.com/item/%E4%BC%81%E4%B8%9A%E6%95%B0%E5%AD%97%E5%8C%96/56601914?fr=Aladdin
17. White Paper on China's Digital Economy.Development.http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202007/P020200703318256637020.pdf
18. Gärtner B., Hiebl M. R. W. Issues with big data //The Routledge companion to accounting information systems. – 2018. – С. 161-172.
19. Kang M. M., Kim S. R., Park S. M. Analysis and utilization of big data //Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers. – 2012. – Т. 30. – №. 6. – С. 25-32.
20. Гузов Ю.Н., Соболева Г.В.Цифровые технологии в учете: возможности и проблемы использования системы блокчейн. АУДИТ. ISSN 2227-9288.2018.4.C22-25
21. 袁勇, 王飞跃. 区块链技术发展现状与展望[J]. 自动化学报, 2016, 42(4): 481-494.
22. 蔡晓晴etal. 区块链原理及其核心技术 //计算机学报. – 2021. – Т. 44. – №. 1. – С. 84-131.
23. 邵奇峰, 金澈清, 张召, 等. 区块链技术: 架构及进展[J]. 计算机学报, 2018, 41(5): 969-988.
24. 章峰, 史博轩, 蒋文保. 区块链关键技术及应用研究综述 //网络与信息安全学报. – 2018. – Т. 4. – №. 4. – С. 22-29.
25. 孙浩, 钱友才. 理解分布式账本技术: 经济学视角 //清华金融评论. – 2018. – Т. 7. – С. 95-98.
26. ЧжанСюэлин, Цзяо Юэся. Предварительное исследование индекса развития цифровой экономики Китая и его применения [J]. Чжэцзян Социальные науки, 2017 (04): C32-40
27. Сунь Хун, ЧжанЦзидун. Сравнение международного развития цифровой экономики и ее просвещения с китайскими городами [J]. Китайские известные города | Сравнение китайских и зарубежных известных городов, 2012, c39-45.
28. Цзян Вэй, МаЦзяньгуан, Концепция, характеристики и применение больших данных [J], Наука и техника национальной обороны, № 2, 2013 г., стр. C10-13.
29. Виктор Мейер-Шенбергер, Кеннет Кукиер, Эра больших данных: большие перемены в жизни, работе и мышлении [M], Народное издательство Чжэцзян, 2013 г., стр. 20-22.
30. ЧенгСюэци, Ли Гоцзе, Исследования больших данных: основная стратегическая область для будущей науки и технологий и экономического и социального развития — статус исследований и научное мышление в отношении больших данных, Труды Китайской академии наук, № 6, 2012 г., стр. 647-657.
31. Чжоу Пин, Большие данные в облачную эру [M], Пекин: Electronic Industry Press, 2013, (10): C115-155
32. Ян Чжоунань. Бухгалтерская информационная система, ориентированная на интеграцию финансового бизнеса [M]. Пресса электронной промышленности, 2010, 08: C7-11.
33. Зять Чжао. Применение облачных вычислений в информатизации бухгалтерского учета малых и средних предприятий. Ежемесячник «Финансы и учет», 2011, 23: с87-89.
34. ЧжанЦичень. Новая направленность информатизации бухгалтерского учета для малых и средних предприятий на основе «облачных вычислений». Современная информационная экономика, 2013, 22: c198-199.
35. Ся Хунъюй, ЛюЯньюнь. Путь влияния эпохи больших данных на традиционную систему учета и Анализ механизма[J]. Бухгалтерский учет, 2021 (2): c13 ~ 18.
36. Ян Хуэй Путь развития корпоративного финансового учета и интеграции бухгалтерского учета в эпоху больших данных Обсуждение [J], Исследование экономики бизнеса, 2021(15): C132-134
37. Лю Цянь Размышляя о преобразовании финансового учета в условиях больших данных [J], International Business Accounting, 2021(5): c38-40.
38. Абленов Д. О. Основы аудита. Алма-Ата: Экономика, 2005. 294 с.
39. Дюсембаев К. Ш. Теория и эволюция аудита. Алма-Ата: Экономика, 2012. 722 с.
40. Алибекова Б. А., Нурхалиева Д. М. Становление государственного аудита в Республике Казахстан. URL: https://elibrary.ru/download/ elibrary_283776.pdf.
41. Зейнельгабдин А. Б. Основы организации и проведения аудита эффективности деятель ности государственных органов. URL: https:// gov-audit.kz/images/arhiv/2016-3.pdf.
42. Положение института внутренних государственных аудиторов. URL: https://na.theiia. org/Pages/IIAHome.aspx.
43. Шеремет А. Д. Теория экономического анализа. М.: Инфра-М, 2004. 333
44. М. А. АБУГАЛИЕВА. Б. А. АЛИБЕКОВА.СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНОВ ВНУТРЕННЕГО ГОСУДАРСТВЕННОГО АУДИТА В УСЛОВИЯХ «ЦИФРОВИЗАЦИИ». Бухгалтерский учет, анализ и аудит. № 12, том 3, декабрь 2020.С118-124
45. Таблица сделана автором, источник данных из сайта: https://baike.baidu.com/item/%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E2%80%94%E6%B2%BB%E7%90%86%E2%80%94%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%AE%A1%E8%AE%A1/57978678?fr=aladdin
46. Шешукова Т. Г., Городилов М. А. Аудит: теория и практика применения международных стандартов: Учеб. пособие. 2-е изд., доп. М.: Финансы и статистика. 2005. 184с
47. ВэйСянцзянь. Облачный аудит — концепция и структура системы [J]. Финансовый месяц Журнал, 2015 (13): C62-65
48. 陈良华, 张越, 陈小燕. 连续审计的概念特征和实现模型研究[J]. 审计研究, 2007 (3): 72-76.
49. Хан Цян. Исследование инноваций режима аудита в среде больших данных [J]. Создайте Новые технологии, 2015 (6): C64-65.
50. http://www.szse.cn/
51. 黄秀女, 钱乐乐. 信息披露质量与上市公司债务融资选择———基于深交所信息披露考评数据的实证分析[J]. 经济经纬, 2019, 5: 158-164.
52. Value-weighted D Q S Q. Data Description Tables[J]. Semiconductors, 456(9): 0.4.
53. https://www.gtarsc.com/
54. https://zhuanlan.zhihu.com/p/270005975
55. 陳寬裕, 王正華. 論文統計分析實務: SPSS 與 AMOS 的運用[M]. 五南圖書出版股份有限公司, 2021.
56. 海明. 因子分析模型的改进与应用[J]. 数理统计与管理, 2009 (6): 998-1012.
57. 赵慧琴, 朱建平. 如何用 SPSS 软件计算因子分析应用结果[J]. 统计与决策, 2019 (20): 72-77.
58. https://zhuanlan.zhihu.com/p/140531141
59. 章晓英. 虚拟变量在线性回归模型中的应用[J]. 重庆工业管理学院学报, 1998, 12(2): 84-88.
60. 林彬. 多元线性回归分析及其应用[J]. 中国科技信息, 2010 (9): 60-61.
61. https://blog.csdn.net/weixin_39608680/article/details/112322527
62. Liu R X, Kuang J, Gong Q, et al. Principal component regression analysis with SPSS[J]. Computer methods and programs in biomedicine, 2003, 71(2): 141-147.