第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
随着信息技术的发展，审计模式已经渐渐发生了变化。传统的审计模式主要是事后审计，而在信息技术辅助之下的现代审计突破了原有的时间先后的限制，从基于发现问题的事后审计转向预防问题的事前审计和帮助解决问题的事中审计，审计形式也从传统的现场审计为主转为现场审计与非现场审计相结合。非现场审计在国外也称为持续审计、远程审计，是一种新的审计方法，具有持续性和及时性的特点。非现场审计贯穿于整个审计周期，对被审计数据和系统进行持续性的监控，并且能够在达到设定条件时，自动生成异常信息和报告，为管理者或审计人员提供需要了解的信息，使得管理者或审计人员能够及时提出措施进行改进或及时制止违规行为发生，避免发生更加严重的事件。而在大数据时代，数据量呈指数级增长，数据的采集、分析和应用的技术和方法也发生翻天覆地的变化，审计人员可以监测的数据量更大，而大数据结合云计算的运用，可以使数据处理得更加及时，从而更全面、更准确地监测到违规行为的发生，更好地保护所有者的权益。
在非现场审计系统正式运行之前，A 省农村信用社联合社（下简称“A 省联社”）很多审计检查是在经营管理活动的风险暴露后才开展的，是事后审计行为，审计时往往风险已经集中暴露。审计工作主要依靠现场，通过对被审计机构实地察看，审核账册、凭证、合同等有关资料，听取有关人员对情况和问题的介绍和解释等方式，审计工作的成本较高、时效性较低。为加强对全省农合机构主要风险的识别和预警，A 省联社于 2016 年 3 月正式启动全省风险预警系统项目的建设，包括非现场审计、风险预警（机构风险、信用风险）、三合一（内控合规操作风险）三大子系统。非现场审计系统作为风险预警系统的子系统，于 2018 年 9 月正式全面运行。目前该系统已经在省联社、区域审计中心以及各个独立法人的农信社（农商行）中推广运行。
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1.2 国内外研究综述
1.2.1 国内外对非现场审计理论的研究
非现场审计在国外没有明确的概念。国外仅有“持续审计”（Continuous Auditing）这一概念。德勤（2013）在《内部审计——公司免疫系统，提升企业价值》将持续审计的定义直接用于非现场审计的定义[1]。许多研究者在研究非现场审计与持续审计时也认为持续审计就是我们国内所提出的非现场审计，宋欢（2015）在总结前人研究的基础上，提出了持续审计是非现场审计的高度信息化，它们提出时侧重面不同，但是运行机制相同[2]。因此我们可以认为，持续审计是非现场审计的一种延伸，国外的持续审计在一定程度上可以就是我们国内所说的非现场审计。
在 1999 年 AICPA 和 CICA 联合发布的《持续审计》研究报告，对持续审计的概念、性质和范围等根本性问题进行了讨论和界定[3]。Sudit 等（1999）提出持续审计的概念，并指出持续审计更多地关注即时性而不是连续性。它从理论和实践上证明了持续审计的技术可行性，而技术可行性则来自于会计信息的电子形式，技术的存在和获取，并强调持续审计的实施依赖于在线计算机系统[4]。Vasarhelyi 等（2002）讨论了持续审计与持续认证的区别，并从认证的角度深入讨论了持续审计的存在性[5]。Michael G.Alles 等（2006）通过普华永道 2006 年 6 月的调查发现，在美国公司中大部分已经应用连续审计技术或者计划跟进应用，通过对美国公司相关案例的研究，得出可用于巴西情况的经验[6]。David Y.Chan和 Miklos A. Vasarhelyi(2011)认为连续审计是传统审计模式的潜在继承者，并且定义了连续审计方法引入创新实践的七个维度[7]。Jung-Wha Lee，Minjung Kang 等（2014）的研究通过利用韩国的研究数据探讨了连续审计与盈余管理的的关系，突出了连续审计的重要性[8]。Pall Rikhardsson 和 Richard Dull(2016)研究了连续审计技术在小企业中的应用及影响，得出了连续审计仍然存在潜在的负面影响的结论[9]。
由于技术因素，相比于国外，国内对于非现场审计的研究起步得比较晚，发展相对缓慢。2000 年黄钰新对 Zabihollah Rezaee 等的实时会计系统和审计的研究进行翻译，这是国内最早介绍国外持续审计的文献。宋怀胜和陈立红（2004）认为计算机网络及其相关技术可以提高审计工作效率，节约人力物力[10]。王会金和王素梅（2006）的研究发现，非现场审计源于网络技术，是新经济时代发展的必然结果[11]。何芹（2008)通过对比国外研究结果，将我国对非现场审计的研究分为三个阶段，国外文献翻译、过渡性研究和探索性研究[12]。
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第二章 相关理论基础
2.1 内部审计理论基础
2.1.1 委托代理理论
委托代理理论来源于契约理论，是目前最重要的契约理论之一。代理理论并不是 Jensenand Meckling (1976)首先提出，不过自从这篇文章之后，代理理论立刻引起了人们的重视。该理论建立在非对称信息博弈论的基础上，其主要在研究利益相冲突和信息不对称的环境下，委托人如何设计最优契约激励代理人。代理理论认为，当委托人向代理人委托一向任务时，由于两者的利益不一致，并且没有有效的监督机制对代理人的行为进行监督，代理人就会出于自身利益而做一些机会主义行为，这些行为可能会损害委托人的利益。
股权和经营分开的委托代理关系是现代公司制的特点，也是审计的起源。委托代理理论中，有个代理成本的概念，分为委托人的监督支出，代理人的保证支出和剩余损失。审计可以看成是监督支出和保证支出的体现。审计制度有助于委托人通过第三方来监督代理人的行为活动，符合双方需求。代理关系指的是当某人（委托方）雇佣另外一个人（代理方）代表他或她的利益的时候，此时委托方与代理方之间的关系就被称为代理关系，显然，公司股东与管理层之间的关系为代理关系。委托代理关系现在普遍存在于现代企业，企业所有者通过审计工作，更好的了解自己资金的流向，减少所有者和经营者之间的信息不对称，使所有者（投资者）更加放心的投入资金，让经营者有更多的机会获得资金，以此达到资源的有效配置。内部审计是一项独立客观的确认和咨询活动，旨在增加价值和改进组织的使用。主要通过系统的应用，规范的方法评估，以及提高风险管理，控制和治理过程的效果，帮助组织实现其目标。根据审计结果生成的审计报告的用户是企业主和经营者，是其掌握企业内部状况的重要工具。企业运营者可以方便地发现运营管理中的问题，采取行动改善运营管理状况。
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2.2 基于数据挖掘技术的非现场审计模型的一般构建思路
在大数据时代下，传统的、单一的审计模型构建已经不符合时代发展的要求，要对现有的审计模型进行改进，就需要先对基于数据挖掘的非现场审计模型构建思路有所了解。当前，基于数据挖掘技术的非现场审计模型的一般构建思路如下：
(一）进行审计的需求分析
通过考虑实际审计项目的需求或者日常非现场审计的监测需求，确定一名明确的审计目标，才能充分发挥非现场审计模型对于高质量数据分析的审计价值，才能为审计现场提供强有力的方向保障。在确定明确的目标时，必须考虑到各层级结构，各个审计部门的现实需求，可以通过现场调研结合以往审计经验的方式，对现有的非现场审计系统使用情况做一个梳理，从业务数据的采集、数据的分析功能、结果的反馈功能等方面入手，确定一个适当的审计应用需求。
（二）利用大数据相关技术进行审计模型设计
根据一般的审计工作流程结合大部分所要研究的业务领域，一般可以将审计模型的审计分为五个部分，即算法选择、数据结构设计、训练方案设计、结果反馈评价和人机交互设计。算法的选择主要数根据第一步的需求分析确定，明确建模的范围。数据结构设计则是根据对第一步需求分析的结果，选取合适的数据结构以便能够采集贷合适的数据。训练方案设计则是在选举合适的数据结构上，采用机器学习的方式对数据进行处理和分析。结果反馈评价则是对机器学习所得到训练成果进行多层次、多维度的评价，以便于选取合适的机器学习算法。人机交互技术则是对非现场审计模型的结果采取审计人员习惯的方式进行展示。
（三）进行审计的数据准备
审计的数据准备工作是指数据采集、数据清洗和数据转换这一系列操作的总和，它包括从原始数据到最终数据之一系列的过程。在完成审计需求分析和审计模型设计之后，可以明确数据准备工作的范围。通过合理的采集范围、统一格式的数据清洗和数据转换之后，最终形成的数据才可供审计模型使用。
非现场审计论文参考
第三章 A 省联社非现场审计情况介绍.............................. 11
3.1 A 省联社非现场审计情况简介......................................11
3.1.1 A 省联社简介............................................. 11
3.1.2 A 省联社当前的审计组织架构..................................... 11
第四章 A 省联社非现场审计存在的问题及其原因分析.................................... 22
4.1 A 省联社非现场审计存在问题调查.........................................22
4.1.1 问卷调查总体情况...................................... 22
4.1.2 A 省联社非现场审计存在的问题...................................... 23
第五章 大数据时代下 A 省联社非现场审计问题的改进............................ 38
5.1 建立健全非现场审计制度...........................................38
5.2 提高系统易用度....................................................38
5.3 提高模型可用性——以客户关联关系识别模型的改进为例......................39
第五章 大数据时代下 A 省联社非现场审计问题的改进
5.1 建立健全非现场审计制度
针对现有的非现场审计的建设，需要建立健全非现场审计制度，使其适应当今的审计管理模式。
一是以制度的形式，明确非现场审计系统各个相关部门的职责。明确审计委员会、省联社审计部、区域审计中心、各农商行审计部关于非现场审计系统职责，使各个部门明确自己应该行动的方向。
二是将分散各个制度中的非现场审计相关制度汇总整理，以制度的形式，明确非现场审计的范围、工作程序、工作要求、流程报告等，为非现场审计提供制度保证和管理机制保证，使被审计对象在遇到非现场审计线索核查时，能够为检查人员提供真实、准确的资料，从而提高非现场审计工作的效率，使其有法可依，有章可循。明确规范非现场审计的操作流程，使得审计人员在进行非现场审计的数据收集、对线索处理和分析、撰写非现场审计报告等等都能够按照标准化的流程进行，使得非现场审计工作更加规范化和流程化。
三是在非现场审计的流程中，建立不同层级、不同部门之间的沟通协作机制，特别是技术保障部门、风险监控部门与审计部门的沟通协作机制，建立数据共享平台，为非现场审计提供相关技术保障。
非现场审计论文怎么写
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第六章 研究的结论与不足
随着信息技术的发展，审计模式已经渐渐发生了变化。传统的审计模式主要是事后审计，而在信息技术辅助之下的现代审计突破了原有的时间先后的限制，从基于发现问题的事后审计转向预防问题的事前审计和帮助解决问题的事中审计，审计形式也从传统的现场审计为主转为现场审计与非现场审计相结合。当前，A 省农村信用社联合社非现场审计的建设仍存在需要改进的问题。在大数据时代，如果能够结合大数据相关技术，对非现场审计的不足之处加以改进，那将会大大提升审计人员的工作效率，对风险的监控更加全面迅速，更加有利于 A 省农村信用社联合社业务的发展。
本文通过整理总结国内外对大数据应用非现场审计系统的研究，结合调查问卷的形式，整理分析了现有 A 省农村信用社联合社非现场审计存在问题，对相应的原因进行分析，并以非现场审计模型的改进为重点问题，以客户关联关系识别模型为例子，探讨了如何利用大数据技术对客户关联识别模型进行改进。A 省联社要建立一个完善的非现场审计系统，一是要建立健全相关制度、提高审计人员专业知识、提高系统的易用度和增强系统数据的安全性，为系统的有效使用提供保障。二是要提高模型的可用性，可以通过将非现场场审计模型分为数据采集、识别规则、结果反馈三个部分分别进行改进。通过分析模型存在的问题，使用合适的数据挖掘技术对其进行改进，从而提高模型的运行效率和可用性。通过这些对这些问题改进的研究，可以达到如下目的：一是加速 A 省联社的审计模式有现场审计向非现场审计转变。二是通过使用数据挖掘技术对 A 省联社非现场审计模型进行改进研究，为构建大数据时代下商业银行非现场审计模型提供思路。三是通过及时对自身非现场审计建设存在的问题进行改进，为 A 省联社非现场审计建设的赛道上提供“弯道超车”的可能性。四是丰富农村合作金融机构非现场审计建设的研究，为农村合作金融机构开展基于大数据背景下的非现场审计建设研究提供一些有益的借鉴经验。
参考文献（略）