大數據內部審計變革失敗的有那些公司？大數據內部審計期貨公司案例分析？

內容導航：

大數據內部審計變革失敗的有那些公司大數據時代的案例分析大數據背景下的審計分析方法有哪些

一、大數據內部審計變革失敗的有那些公司

1、安然事件

2001年12月2日世界上最大的天然氣和能源批發交易商、資產規模達498億美元的美國安然公司EnronCorp.突然向美國紐約破產法院申請破產保護該案成為美國歷史上最大的一宗破產案。

安然公司可謂聲名顯赫2000年總收入高達1008億美元名列《財富》雜志“美國500強”第七位、“世界500強”第十六位連續4年獲得《財富》雜志授予的“美國最具創新精神的公司”稱號。

這樣一個能源巨人竟然在一夜之間轟然倒塌在美國朝野引起極大震動其原因及影響更為令人深思。

如何造假的？

安然采取的方式是：利用資本重組，形成龐大而復雜的企業組織，通過錯綜復雜的關聯交易虛構利潤，利用財務制度上的漏洞隱藏債務。

審計扮演了什么角色？

明知安然公司存在財務作假的情況而沒有予以披露；

安達信承接的安然公司的業務存在利益沖突；

安然公司財務主管人員與安達信存在利害關系；

銷毀文件，妨礙司法調查。

啟示

“安然公司的崩潰不只是一個公司垮臺的問題，它是一個制度的瓦解。

而這一制度的失敗不是因為疏忽大意或機能不健全，而是因為腐朽……資本主義依靠一套制度監督機制——其中很多是由政府提供的——防止內部人濫用職權，這包括現代會計制度、獨立審計師、證券和金融市場制度以及禁止內部交易的規定……安然事件表明，這些制度已經腐朽了。

用于制止內部人濫用職權的檢查和約束機制沒有一項有效，而本應執行獨立審計的會計師卻做出了妥協讓步。

”

2、世通事件

世界通信公司是美國第二大長途電話公司，名列世界50大企業，擁有8.5萬名員工，業務遍及65個國家和地區。

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2002年4月，世通曝出特大財務丑聞，涉及金額達110億美元。

7月，紐約地方法院宣布，美國第二大長途電話公司世界通信公司正式向法院申請破產保護，以1070多億美元的資產、410億美元的債務創下了美國破產案的歷史新紀錄。

該事件造成2萬名世通員工失業，并失去所有保險及養老金保障。

如何造假的？

美國證券交易委員會公布的最終調查資料顯示，在1999年到2001年的兩年間，世通公司虛構的銷售收入90多億美元；通過濫用準備金科目，利用以前年度計提的各種準備金沖銷成本，以夸大對外報告的利潤，所涉及的金額達到16.35億美元；又將38.52億美元經營費用單列于資本支出中；加上其他一些類似手法，使得世通公司2000年的財務報表有了營收增加239億美元的亮點。

審計扮演了什么角色

缺乏形式上的獨立性

未能保持應有的職業審慎和職業懷疑

編制審計計劃前沒有對世界通信的會計程序進行充分了解

沒有獲取足以支持其審計意見的直接審計證據

啟示

重大審計失敗的常見原因包括被審計單位內部控制失效或高管人員逾越內部控制,注冊會計師與被審計單位通同舞弊,缺乏獨立性,沒有保持應有的職業審慎和職業懷疑.盡管世界通信公司存在前所未有的財務舞弊,其財務報表嚴重歪曲失實,但安達信會計公司至少從1999年起一直為世界通信出具無保留意見的審計報告.就目前已經披露的資料看,安達信對世界通信的財務舞弊負有不可推卸的重大過失審計責任.安達信對世界通信的審計,將是一項可載入史冊的典型的重大審計失敗案例.

3、山登事件

山登公司主要從事旅游服務,房地產服務和聯盟營銷三大業務.舞弊丑聞曝光前,山登公司擁有35000名員工,經營業務遍布100多個國家和地區,年度營業收入50多億美元.

1999年12月7日,美國新澤西州法官William H. Walls判令山登公司向其股東支付28.3億美元的賠款.這項判決創下了證券欺詐賠償金額的世界記錄,比1994年培基證券公司向投資者支付的15億美元賠款幾乎翻了一番.12月17日,負責山登公司審計的安永會計師事務所同意向山登公司的股東支付3.35億美元的賠款,也創下了迄今為止審計失敗的最高賠償記錄.至此,卷入舞弊丑聞的山登公司及其審計師共向投資者賠償了近32億美元.

如何造假的？

CUC公司主要通過6種伎倆進行財務舞弊:

利用"高層調整",大肆篡改季度報表;

無端轉回合并準備,虛構當期收益;

任意注銷資產,減少折舊和攤銷;

隨意改變收入確認標準,夸大會員費收入;

蓄意隱瞞會員退會情況,低估會員資格準備;

綜合運用其他舞弊伎倆,編造虛假會計信息.

通過上述造假手段,CUC公司在1995至1997年期間,共虛構了15.77億美元的營業收入,超過5億美元的利潤總額和4.39億美元的凈利潤,虛假凈利潤占對外報告凈利潤的56%.

啟示

實質獨立固然重要,形式獨立也不可偏廢；

密切的客戶關系既可提高審計效率,亦可導致審計失敗。

4、南方保健事件

2003年3月18日,美國最大的醫療保健公司——南方保健會計造假丑聞敗露.該公司在1997至2002年上半年期間,虛構了24.69億美元的利潤,虛假利潤相當于該期間實際利潤(-1000萬美元)的247倍.這是薩班斯-奧克斯利法案頒布后,美國上市公司曝光的第一大舞弊案,倍受各界矚目。

如何造假的？

南方保健使用的最主要造假手段是通過"契約調整"這一收入備抵賬戶進行利潤操縱.南方保健的高管人員通過毫無根據地貸記"契約調整"賬戶,虛增收入,蓄意調節利潤.而為了不使虛增的收入露出破綻,南方保健又專門設立了"AP匯總"這一科目以配合收入的調整.

審計扮演了什么角色

安永忽略了若干財務預警信號

顯失審慎的注冊會計師

啟示

恪盡應有的職業審慎是防范審計失敗的關鍵

警惕熟諳審計流程的舞弊分子對重要性水平的規避

獨立性缺失是審計失敗的萬惡之源

5、奧林巴斯事件

歷史總是驚人的相似。

安然帝國轟然倒塌十年后，地球的另一端又再次上演了相似的一幕。

通過財務造假在20年間掩蓋約18億美元的損失，使得奧林巴斯事件成為日本歷史上最嚴重的會計丑聞之一，大型企業財務丑聞的爆出，不僅動搖了日本企業的形象，也反映出其公司治理及審計監察等多方面的問題。

如何造假的？

泡沫經濟導致理財虧損

海外設立投資基金收購虧損金融產品

通過溢價收購資產再沖減商譽來處理累計的損失

審計扮演了什么角色

畢馬威未能及時發現奧林巴斯資產負債表外存在的損失，是由于被審單位做了很多巧妙的操作，使得他們無法掌握全部的信息，這一點與奧林巴斯調查報告的結論是一致的；

畢馬威未采取積極的函證方式與境外銀行就資產抵押等事項進行確認，對于銀行的未答復也沒有進一步調查，這在當時的實務操作中是正常的，不需要因此而承擔責任。

這一點與奧林巴斯的調查報告結論也是一致的；

奧林巴斯調查報告中認為畢馬威在與奧林巴斯存在重大分歧的情況下仍出具無保留意見，沒有根據J—SOX法則履行相應的提示義務，應該承擔責任。

奧林巴斯的調查報告中同樣認為新日本輕信了松本的調查報告，沒有對并購中的商譽部分進行詳細核算，發現給中介機構的報酬也被計入到商譽部分中，因此存在過失。

關于更換審計事務所這一點，奧林巴斯的調查委員會認為兩家事務所應該知道是存在購買審計意見的可能性，但畢馬威沒有盡到提示義務，新日本也沒有提出疑問和阻止奧林巴斯進行更換。

啟示

作為日本歷史上最嚴重的財務丑聞之一，奧林巴斯事件不僅反映了該公司的一些缺陷問題，更引起了人們對會計制度和審計工作的反思。

誠然其中部分是由于日本獨特的文化和制度造成的，但對于尚不成熟的新興市場國家來說，仍有很多值得警示注意的地方。

深化信息披露制度，落實監管工作

加強內部控制，完善公司治理結構

強化外部審計機構立場

6、帕瑪拉特事件

帕瑪拉特事件被稱為歐洲版的安然事件。

帕瑪拉特是歐洲大陸國家家族企業的典型。

帕瑪拉特丑聞金額之大、時問之長都是非常罕見的。

帕瑪拉特事件所暴露的問題牽涉到方方面面。

帕瑪拉特事件是歐洲有史以來最大的一起詐騙和偽造賬戶案。

39億只是冰山一角，實際上帕瑪拉特黑洞吞噬了令人觸目驚心的143億歐元，幾乎是他最初承認數額的四倍。

如何造假的？

利用衍生金融工具和復雜的財務交易掩蓋負債：帕瑪拉特一方面炮制復雜的財務報表，另一方面通過花旗集團（Citigroup）、美林證券（Merrill Lynch）等投資銀行進行操作，將借款化為投資，掩蓋公司負債。

以“投資”形式掩蓋負債，這種“明股實債”目前在中國房地產行業比較普遍。

偽造銀行資信文件，虛構銀行存款：帕瑪拉特通過偽造文件，聲稱通過其凱曼群島的分公司Bonlat 將價值49億美元的資金（大約占其資產的38%）存放在美洲銀行賬戶。

利用關聯方交易，轉移公司資產：帕瑪拉特利用復雜的公司結構和眾多的海外公司轉移資金。

操作方法是，坦齊指使有關人員偽造虛假文件，以證明帕瑪拉特對這兩家公司負債，然后帕瑪拉特將資金注入這兩家公司，再由這兩家公司將資金轉移到坦齊家族控制的公司。

虛構交易數額，虛增銷售收入：帕瑪拉特一份虛假的文件稱，公司曾向哈瓦那一公司出售了價值6億美元，數量30萬噸的奶粉，而真實價值不到80萬美元。

審計扮演了什么角色

內部審計失效

審計委員會缺乏獨立性

外部審計師強制輪換流于形式

審計程序缺乏應有的職業謹慎

合并報表的審計責任不明確

7、銀廣夏事件

彌天大謊——中國安然事件，2001年8月，《財經》雜志發表“銀廣夏陷阱”一文，銀廣夏虛構財務報表事件被曝光。

專家意見認為，天津廣夏出口德國誠信貿易公司的為“不可能的產量、不可能的價格、不可能的產品”。

如何造假的？

2002年5月中國證監會對銀廣夏的行政處罰決定書認定，公司自1998年至2001年期間累計虛增利潤77 156．70萬元。

從原料購進到生產、銷售、出口等環節，公司偽造了全部單據，包括銷售合同和發票、銀行票據、海關出口報關單和所得稅免稅文件。

審計扮演了什么角色

銀廣夏編制合并報表時，未抵銷與子公司之間的關聯交易，也未按股權協議的比例合并子公司，從而虛增巨額資產和利潤。

注冊會計師未能有效執行應收賬款函證程序，在對天津廣夏的審計過程中，將所有詢證函交由公司發出，而并未要求公司債務人將回函直接寄達注冊會計師處。

注冊會計師未有效執行分析性測試程序，例如對于銀廣夏在2000年度主營業務收入大幅增長的同時生產用電的電費卻反而降低的情況竟沒有發現或報告；

天津廣夏審計項目負責人由非注冊會計師擔任，審計人員普遍缺乏外貿業務知識，不具備專業勝任能力，嚴重違反《獨立審計基本準則》和《獨立審計具體準則第3號——審計計劃》的相關要求。

對于不符合國家稅法規定的異常增值稅及所得稅政策披露情況，審計人員沒有予以應有關注；

啟示

對于注冊會計師自身而言：①提高注冊會計師自身的業務素質；②保持職業謹慎態度；

對于注冊會計師外部而言：①社會各級共同努力改善注冊會計師的審計環境；②加強對事務所的審核和注冊會計師能力的考查

8、藍田事件

與銀廣夏“異曲同工”的是，曾以“老牌績優股”著稱的藍田股份玩的同樣是編造業績神話的伎倆。

銀廣夏所鼓吹的生物萃取不過是畫餅充饑，而藍田股份的漁塘奇跡無異于癡人說夢。

1996年6月18日，藍田在上海證券交易所上市；1999年10月，證監會處罰公司數項上市違規行為；2001年10月26日，中央財大教授劉姝威在《金融內參》發表600字短文揭露了藍田的造假丑聞，此后藍田貸款資金鏈條斷裂；2002年1月，因涉嫌提供虛假財務信息，董事長保田等10名中高層管理人員被拘傳接受調查；同年3月，公司被實行特別處理，股票變更為“ST生態”；同年5月13日，生態因連續3年虧損，暫停上市；2003年1月8日，ST生態復牌上市。

如何造假的？

藍田已無力還債。

12.7億元農副水產品收入有造假嫌疑 ；

藍田的資產結構是虛假的 。

藍田造假奇聞主要有：“金鴨子”的童話、“野蓮汁、野藕汁”的傳說、“無氧魚”的故事。

審計扮演了什么角色

審計主體方面的原因；

審計人員的過失行為；

審計對象、范圍的拓展，致使審計風險增大，審計失敗的概率增加；

被審計單位會計報表表述不實，增大了審計風險，審計失敗的概率增加。

啟示

要審計人員提升自身的業務能力，尤其是具備現代化的審計業務能力是規避審計失敗的基本前提。

要完善公司治理結構，尤其是創造良好的審計人員執業環境是規避審計失敗的基本條件。

要加強行業監督與指導力度，尤其是加大對審計人員敗德行為的懲罰力度是規避審計失敗的重要措施。

要謹慎選擇被審計單位，尤其不要承接審計部門能力所不能承擔的審計事項是規避審計失敗的重要步驟。

如果說公司治理和內部審計是確保會計信息真實可靠的第一道閘門,那么,獨立審計就是防范重大會計差錯和舞弊的最后一道防線.獨立審計存在的理由是為了滿足公司的高管人員和投資者等利益相關者有效利用會計信息的共同需要

二、大數據時代的案例分析

個案一

你開心他就買你焦慮他就拋

華爾街“德溫特資本市場”公司首席執行官保羅·霍廷每天的工作之一，就是利用電腦程序分析全球3.4億微博賬戶的留言，進而判斷民眾情緒，再以“1”到“50”進行打分。

根據打分結果，霍廷再決定如何處理手中數以百萬美元計的股票。

霍廷的判斷原則很簡單：如果所有人似乎都高興，那就買入；如果大家的焦慮情緒上升，那就拋售。

這一招收效顯著——當年第一季度，霍廷的公司獲得了7%的收益率。

個案二

國際商用機器公司（IBM）估測，這些“數據”值錢的地方主要在于時效。

對于片刻便能定輸贏的華爾街，這一時效至關重要。

曾經，華爾街2%的企業搜集微博等平臺的“非正式”數據；如今，接近半數企業采用了這種手段。

●“社會流動”創業公司在“大數據”行業生機勃勃，和微博推特是合作伙伴。

它分析數據，告訴廣告商什么是正確的時間，誰是正確的用戶，什么是應該發表的正確內容，備受廣告商熱愛。

●通過喬希·詹姆斯的Omniture（著名的網頁流量分析工具）公司，你可以知道有多少人訪問你的網站，以及他們呆了多長時間——這些數據對于任何企業來說都至關重要。

詹姆斯把公司賣掉，進賬18億美元。

●微軟專家吉拉德喜歡把這些“大數據”結果可視化：他把客戶請到辦公室，將包含這些公司的數據圖譜展現出來——有些是普通的時間軸，有些像蒲公英，有些則是鋪滿整個畫面的泡泡，泡泡中顯示這些客戶的粉絲正在談論什么話題。

●“臉譜”數據分析師杰弗遜的工作就是搭建數據分析模型，弄清楚用戶點擊廣告的動機和方式。

處理和分析工具

用于分析大數據的工具主要有開源與商用兩個生態圈。

開源大數據生態圈：

1、Hadoop HDFS、HadoopMapReduce, HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態圈逐步形成。

2、. Hypertable是另類。

它存在于Hadoop生態圈之外，但也曾經有一些用戶。

3、NoSQL，membase、MongoDb

商用大數據生態圈：

1、一體機數據庫/數據倉庫：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。

2、數據倉庫：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。

3、數據集市：QlikView、 Tableau 、 以及國內的Yonghong Data Mart 。

三、大數據背景下的審計分析方法有哪些

一、“大數據”時代的數據挖掘的應用與方法

數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發現知識。

所以它所得到的信息應具有未知,有效和實用三個特征。

因此數據挖掘技術從一開始就是面向應用的，目前數據挖掘技術在企業市場營銷中得到了比較普遍的應用。

它包括：數據庫營銷、客戶群體劃分、背景分析、交叉銷售等市場分析行為，以及客戶流失性分析、客戶信用記分、欺詐發現等。

審計部門的數據挖掘以往偏重于對大金額數據的分析，來確實是否存在問題，以及問題在數據中的表現，而隨著績效審計的興起，審計部門也需要通過數據來對被審計單位的各類行為做出審計評價，這些也都需要數據的支撐。

數據挖掘的方法有很多，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。

其中絕大部分都可以用于審計工作中。

1. 數據概化。

數據庫中通常存放著大量的細節數據,

通過數據概化可將大量與任務相關的數據集從較低的概念層抽象到較高的概念層。

數據概化可應用于審計數據分析中的描述式挖掘,

審計人員可從不同的粒度和不同的角度描述數據集, 從而了解某類數據的概貌。

大量研究證實, 與正常的財務報告相比,

虛假財務報告常具有某種結構上的特征。

審計人員可以采用概念描述技術對存儲在被審計數據庫中的數據實施數據挖掘,

通過使用屬性概化、屬性相關分析等數據概化技術將詳細的財務數據在較高層次上表達出來, 以得到財務報告的一般屬性特征描述,

從而為審計人員判斷虛假財務報告提供依據。

2.統計分析。

它是基于模型的方法, 包括回歸分析、因子分析和判別分析等,

用此方法可對數據進行分類和預測。

通過分類挖掘對被審計數據庫中的各類數據挖掘出其數據的描述或模型,

或者審計人員通過建立的統計模型對被審計單位的大量財務或業務歷史數據進行預測分析, 根據分析的預測值和審計值進行比較, 都能幫助審計人員從中發現審計疑點,

從而將其列為審計重點。

3. 聚類分析。

聚類分析是把一組個體按照相似性歸成若干類別, 目的是使得同一類別的個體之間的距離盡可能地小,

而不同類別的個體間的距離盡可能地大, 該方法可為不同的信息用戶提供不同類別的信息集。

如審計人員可運用該方法識別密集和稀疏的區域, 從而發現被審計數據的分布模式,

以及數據屬性間的關系, 以進一步確定重點審計領域。

企業的財務報表數據會隨著企業經營業務的變化而變化, 一般來說,

真實的財務報表中主要項目的數據變動具有一定的規律性, 如果其變動表現異常, 表明數據中的異常點可能隱藏了重要的信息,

反映了被審計報表項目數據可能存在虛假成分。

4. 關聯分析。

它通過利用關聯規則可以從操作數據庫的所有細節或事務中抽取頻繁出現的模式,

其目的是挖掘隱藏在數據間的相互關系。

利用關聯分析, 審計人員可通過對被審計數據庫中的數據利用關聯規則進行挖掘分析, 找出被審計數據庫中不同數據項之間的聯系,

從而發現存在異常聯系的數據項, 在此基礎上通過進一步分析, 發現審計疑點。

二、應對“大數據”時代，審計分析應做出的調整

從以上分析過程中，我們不難看出“大數據”時代的數據存貯、處理、分析以及挖掘的各個方面雖然與傳統方式相比，在技術層面上有了較大的改變，但是在基本的原理方面并沒有顯著的改變，原有的審計分析模式沒有必要因為“大數據”時代的來臨而急于做出相應的改變。

然而“大數據”時代在給審計分析帶來機遇的同時，還是給我們帶給了相當大的沖擊，對此我們有必要引起相當的重視，并在日后的信息化建設過程做出相應的調整。

1、數據的存貯與處理。

大數據分析應用需求正在影響著數據存儲基礎設施的發展。

隨著結構化數據和非結構化數據量的持續增長，以及分析數據來源的多樣化，此前存儲系統的設計已經無法滿足大數據應用的需要。

基于塊和文件的存儲系統的架構設計需要進行調整以適應這些新的要求。

審計部門在選擇相應的存貯系統的時候，要對非結構化數據有足夠的重視，做好采集的相關準備。

同時隨著采集數據的單位和年份越來越多，數據量必然是會有大規模的增長。

即使是海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。

存儲系統的擴展一定要簡便，可以通過增加模塊或磁盤柜來增加容量，甚至不需要停機。

同時，為了提高數據的處理能力，解決I/O的瓶頸問題，可以考慮各種模式的固態存儲設備，小到簡單的在服務器內部做高速緩存，大到全固態介質可擴展存儲系統通過高性能閃存存儲都是可以考慮使用的設備。

2、非結構化的數據處理。

非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。

語義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動地提取信息。

3、可視化的分析。

數據分析的使用者有數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

“一個平臺、兩個中心”建設，是審計署目前信息化建設的重要內容。

通過數據中心的建設，可以在相當程度上解決數據存儲與處理的問題；而數據式審計分析平臺，同樣可以在一定程度上實行可視化分析的相當一部分功能，但是對于越來越龐大的非結構化數據的存儲和處理，將會是審計部門接下來所面臨的最大的挑戰。