大数据环境下应收账款审计探讨

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1、大数据环境下应收账款审计探讨 一、大数据环境下高校应收账款审计概述 高校科研经费应收账款及其审计。所谓“应收账款”是指企业或组织部门在其日常生 产经营、销售或劳务供给过程中,应向购货单位或接受劳务单位收取的各类债权性资产的 统称。应收账款管理是高校科研经费财务管理的重要一环,常见的高校科研经费应收账款 一般包括以下几类: 1.预借差旅费,高校科研机构职工或学生出于科研项目实验考察目的、需因公出差 的,可根据需要前往财务部预借款项,待其回来后以差旅费报销或相关发票结账。 2.设备、材料预购款,高校科研人员出于科研项目或实验目的,需要预先购置实验 仪器设备及相关材料的,财务部会事前从其科研经费中予

2、以划拨,待设备、材料购回后, 以相关发票结账报销。 3.外借备用金,高校科研项目研究人员出于个人原因或科研项目资金周转需求,所 向学校财务处预先提取的科研经费备用金。 大数据环境下高校应收账款审计特点及方法。大数据时代来临为高校科研经费应收 账款审计改革带来了机遇,也带来了挑战,尤其对于政府审计的核心“基础数据收集与分析” 来说,能否实现对高校大规模科研经费财务收支数据的收集与数据集中化提取、发掘已成 为评判其审计效率与决策制定准确性的基础标准与依据。就目前来看,在大数据环境下, 高校科研经费应收账款审计在审计内容与数据分析方面都有了很大的进步,一方面大数据 “数据整体即样本”的全数据处理特性

3、能有效提高其审计结果准确性与全面性,另一方面大 数据收集还能最大程度保留其数据原始特征,更为真实反映高校应收账款数据特性。 二、大数据环境下高校应收账款审计存在的问题 就目前来看,由于高校科研经费收支复杂性与特殊性,再加上外在大数据审计要求 的影响,我国政府机构在对其实际应收账款审计中存在着诸多问题,其集中表现于以下几 个方面: 审计数据收集困难:高校科研经费应收账款因其特殊性,长期以来,在其在实际财 务报销、经费调用方面往往存在很多漏洞,如相关仪器设备购置、实验劳务经费发放、对 外联合企业进行技术攻关等,由于缺乏常规手续,很难获得正式的审计数据。 高校科研经费应收账款舞弊现象严重,审计监督效

4、果不佳:在高校科研经费资金投 入与技术研发过程中,部分高校职工采用“虚减成本”、 “伪造金融票据”、 “伪设差旅证明”、 “调控科研费用”、 “伪造科研成果”等多种手段利用科研经费应收账款予以资金挪用与非法套 现,但由于缺乏有效的审计监督制度,这种应收账款舞弊现象日趋严重。 传统审计方法落后,缺乏必要的大数据处理能力:大数据应收账款审计对于相关审 计人员个人素质与能力提出了很高的要求,尤其针对高校科研经费财务复杂性、技术性等 特点,传统“函证法”、 “账龄分析法”等应收账款审计方式已很难满足高校大数据审计要求特 点,难以起到科研经费应收账款规范化管理与坏账损失控制作用。 三、大数据环境下高校应

5、收账款审计应对措施 为提高高校科研经费审计质量,提高高校应收账款监察力度,避免不必要的经费损 失,我们应从以下几个方面? 笫?据时代下的高校应收账款审计工作予以改革完善: 首先,我们应对高校应收账款资料收集质量与效率予以提升,例如建立科研经费数 据库,从项目初始立项开始,对每个科研项目具体执行过程中的合同管理与日常财务收支 情况实行“全过程”跟踪审计调研,尤其对于高校科研经费坏账情况予以真实记录与处理。 其次,针对高校应收账款舞弊现象,政府相关审计部门应强化对其科研经费的监管 力度,在结合高校内部审计的基础上,参考企业审计的方式方法,为高校科研项目成员或 组织设立专门的信用档案,并根据其科研水平、项目质量、信用等级的不同设定相应的科 研经费信用额度,以此降低风险。 最后,为应对大数据时代数据审计分析的要求,我们还应重视对专业性审计人才的 培养,例如通过规范化培训、交叉审计实践等活动,专门对高校科研经费应收账款相关审 计人员予以大数据创新型思维培养。 综合全文论述,大数据时代下的高校科研经费应收账款财务审计既有传统数据审计 特点,也有自身的独特特性,为解决其实际审计过程中存在的问题,我们可从基础数据收 集、多维分析模型构建及专业化审计人才培养方法着手,对高校科研经费应收账款审计予 以改革,最大程度降低审计风险,发挥其应有审计监察效果。

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