數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代內(nèi)部審計實戰(zhàn)技能提升

  培訓(xùn)講師:段方

講師背景:
段方專業(yè)背景:曾在中國銀行工作現(xiàn)任某集團(tuán)總部大數(shù)據(jù)專家、數(shù)據(jù)倉庫項目經(jīng)理多家培訓(xùn)機(jī)構(gòu)及大學(xué)總裁班特邀講師十幾年專注于大數(shù)據(jù)的研究與推廣積累了15年的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的實際工作經(jīng)驗。帶領(lǐng)相關(guān)的團(tuán)隊,從系統(tǒng)創(chuàng)建到系統(tǒng)運(yùn)營,開發(fā)了很多大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各種應(yīng) 詳細(xì)>>

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數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代內(nèi)部審計實戰(zhàn)技能提升詳細(xì)內(nèi)容

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代內(nèi)部審計實戰(zhàn)技能提升

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《數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代內(nèi)部審計實戰(zhàn)技能提升》
——段方
某世界 100 強(qiáng)企業(yè)大數(shù)據(jù)/AI 總設(shè)計師 教授 北京大學(xué)博士后
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13465791471 數(shù)字經(jīng)濟(jì)引領(lǐng)內(nèi)部審計
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1.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的含義、特征
1.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的技術(shù)
1.2.1 互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)
1.2.2 云計算技術(shù)
1.2.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)
1.2.4 人工智能技術(shù)
1.2.5 5G 的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等
1.3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對于內(nèi)部審計發(fā)展的影響
1.3.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)——數(shù)字
1.3.2 沒有什么可以欺騙數(shù)字
1.3.3 數(shù)據(jù)、算法、算力決定審計的能力
1.3.4 產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)如何升級審計范疇?
1.4 內(nèi)部審計人員如何應(yīng)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的挑戰(zhàn)
1.4.1 學(xué)習(xí)新技術(shù)
1.4.2 改變傳統(tǒng)審計思路
1.4.3 倒逼企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
134651161772 大數(shù)據(jù)審計技術(shù)的發(fā)展
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2.1 大數(shù)據(jù)的概念和特點(diǎn)
2.1.1 大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)
2.1.2 大數(shù)據(jù)如何“與時俱進(jìn) ”?
2.1.3 大數(shù)據(jù)讓世界更加“透明 ”
2.1.4 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢
2.1.4.1 人工智能
2.1.4.2 物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合
2.1.4.3 各個行業(yè)的深入
2.2 大數(shù)據(jù)在審計中的運(yùn)用
2.2.1 “精細(xì)審計 ”的引出背景
2.2.2 “精細(xì)審計 ”的概念和特點(diǎn)
2.2.3 大數(shù)據(jù)如何提升審計的廣度和深度
2.2.4 從藝術(shù)到技術(shù)
2.2.5 從自動駕駛到自動審計?
2.3 大數(shù)據(jù)審計的趨勢與挑戰(zhàn)
2.3.1 更多的數(shù)據(jù)、更好的算法
2.3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量的保障機(jī)制
2.3.3 人工智能技術(shù)的跨緯度分析
2.3.4 精準(zhǔn)審計到智慧審計的發(fā)展
2.4 大數(shù)據(jù)審計的技術(shù)與方法
2.4.1 財務(wù)審計
2.4.1.1 內(nèi)容及范圍
2.4.1.2 財務(wù)數(shù)據(jù)審計案例
2.4.2 經(jīng)營審計
2.4.2.1 內(nèi)容及范圍
2.4.2.2 經(jīng)營數(shù)據(jù)審計案例
2.4.3 經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計
2.4.3.1 內(nèi)容及范圍
2.4.3.2 經(jīng)濟(jì)責(zé)任數(shù)據(jù)審計案例
2.4.4 管理審計
2.4.4.1 內(nèi)容及范圍
2.4.4.2 管理數(shù)據(jù)審計的案例
2.4.5 價值增減審計
2.4.5.1 內(nèi)容及范圍
2.4.5.2 價值增減(數(shù)據(jù))審計的案例
2.5 【示例】附件——大數(shù)據(jù)審計基礎(chǔ)
134651166713 審計的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)
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3.1 審計工作面臨的大數(shù)據(jù)困難
3.1.1 數(shù)據(jù)的種類繁多
3.1.2 不同部門數(shù)據(jù)打通困難
3.1.3 對各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的理解
3.1.4 依賴大數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)建設(shè)
3.1.5 數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估
3.2 企業(yè)內(nèi)部審計過程的大數(shù)據(jù)收集
3.2.1 內(nèi)審流程的概述
3.2.2 內(nèi)審對象的選擇
3.2.2.1 對象的選擇依據(jù)分析
3.2.2.2 對象的數(shù)據(jù)收集
3.2.3 內(nèi)審方案的策劃
3.2.3.1 能有哪些審計數(shù)據(jù)?
3.2.3.2 上下游數(shù)據(jù)匯聚
3.2.3.3 基于大數(shù)據(jù)角度的審計方案設(shè)計
3.2.4 內(nèi)控評審與測試
3.2.4.1 審計效果的評估指標(biāo)
3.2.4.2 評估指標(biāo)的分析方法
3.2.4.3 內(nèi)審測試角度
3.2.5 內(nèi)審證據(jù)的整理
3.2.5.1 數(shù)據(jù)就是證據(jù)
3.2.5.2 數(shù)據(jù)維度擴(kuò)展了證據(jù)的維度
3.2.6 內(nèi)審報告的提供
3.2.6.1 基于大數(shù)據(jù)的分析角度
3.2.6.2 基于大數(shù)據(jù)的敘事邏輯
3.2.6.3 大數(shù)據(jù)的可視化展現(xiàn)
3.2.7 后續(xù)審計的進(jìn)行
3.3 以財務(wù)數(shù)據(jù)為主
3.3.1 財務(wù)數(shù)據(jù)的審計特點(diǎn)
3.3.2 財務(wù)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)審計
3.3.2.1 更寬的數(shù)據(jù)維度
3.3.2.2 更深的數(shù)據(jù)顆粒
3.3.2.3 更強(qiáng)的計算能力
3.3.3 財務(wù)之外的其它數(shù)據(jù)
3.3.3.1 人力資源數(shù)據(jù)
3.3.3.2 外部互聯(lián)網(wǎng)輿情等數(shù)據(jù)
3.4 審計數(shù)據(jù)的收集方法
3.4.1 結(jié)合現(xiàn)有的 IT 系統(tǒng)(可以深入公司各個角度)
3.4.2 如何埋設(shè)數(shù)據(jù)“探針 ”
3.4.3 數(shù)據(jù)收集的渠道
3.4.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估
3.5 審計數(shù)據(jù)的存儲
3.5.1 數(shù)據(jù)模型的建立
3.5.2 保障數(shù)據(jù)獲取流程
3.5.3 大數(shù)據(jù)庫的選擇和建設(shè)
3.6 【示例】附件——審計大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)
134651166734 大數(shù)據(jù)在審計方面的應(yīng)用
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4.1 大數(shù)據(jù)審計的特點(diǎn)
4.1.1 全量審計——從抽樣數(shù)據(jù)到全量數(shù)據(jù)
4.1.2 全覆蓋審計——覆蓋企業(yè)經(jīng)營的每個毛孔
4.1.3 審查提供數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性——多維度驗證
4.2 審計大數(shù)據(jù)應(yīng)用特點(diǎn)
4.2.1 更多的數(shù)據(jù)、更細(xì)的觀察力
4.2.2 不同維度的數(shù)據(jù)交叉檢驗
4.2.3 突出數(shù)據(jù)異常點(diǎn)識別
4.2.4 依賴計算能力和數(shù)據(jù)范圍
4.3 基于審計內(nèi)容的大數(shù)據(jù)分析
4.3.1 經(jīng)營審計
4.3.1.1 物質(zhì)供應(yīng)審計
4.3.1.1.1 采購物資的周期分析
4.3.1.1.2 采購物資的比價分析
4.3.1.2 生產(chǎn)組織審查
4.3.1.2.1 生產(chǎn)計劃排期評估
4.3.1.2.2 生產(chǎn)效率評估
4.3.1.3 技術(shù)工藝審查
4.3.1.3.1 產(chǎn)品故障率的分析
4.3.1.3.2 工作流程評估
4.3.1.4 資源利用審查
4.3.1.4.1 水電等費(fèi)用對比分析
4.3.1.4.2 人力效率評估
4.3.1.5 成本審查
4.3.1.5.1 成本組成分析
4.3.1.5.2 營銷成本分析
4.3.1.6 存貨資金審查
4.3.1.6.1 物資的庫存分析
4.3.1.6.2 貨物廢品率分析
4.3.1.7 產(chǎn)品銷售審查
4.3.1.7.1 廣告效果量化評估
4.3.1.7.2 產(chǎn)品銷售分析
4.3.2 管理審計
4.3.2.1 管理職能審查
4.3.2.2 審查各個職能部門的工作
4.3.2.2.1 如何 量化相關(guān) KPI
4.3.2.2.2 如何監(jiān)督 KPI 執(zhí)行情況
4.3.2.2.3 如何設(shè)置 KPI
4.4 風(fēng)險管控
4.4.1 生產(chǎn)風(fēng)險
4.4.1.1 網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析
4.4.1.2 系統(tǒng)運(yùn)維風(fēng)險分析
4.4.2 營銷風(fēng)險
4.4.2.1 市場風(fēng)險分析
4.4.2.2 營銷人員風(fēng)險分析
4.4.3 財務(wù)風(fēng)險
4.4.3.1 投資風(fēng)險
4.4.4 經(jīng)營風(fēng)險
4.4.4.1 內(nèi)部控制風(fēng)險
4.4.5 人員風(fēng)險
4.4.5.1 人員越權(quán)異常分析
4.4.5.2 如何防止“蒼蠅犯大案 ”?
4.4.6 新產(chǎn)品開發(fā)鳳霞
4.4.6.1 市場風(fēng)險分析
4.4.6.2 營銷風(fēng)險分析
4.4.7 信息系統(tǒng)風(fēng)險
4.4.7.1 漏洞掃描分析
4.4.7.2 攻擊測試風(fēng)險
4.5 大數(shù)據(jù)精細(xì)審計的方法
4.5.1 審計數(shù)據(jù)探針
4.5.2 審計檢測規(guī)則設(shè)置
4.5.3 異常監(jiān)控告警
4.6 關(guān)聯(lián)性審計方法
4.6.1 關(guān)聯(lián)分析
4.6.2 審計數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)分析
4.7 基于審計構(gòu)建“免疫系統(tǒng) ”
4.7.1 用大數(shù)據(jù)杜絕僥幸心理
4.7.2 數(shù)據(jù)分析管理漏洞
4.7.3 數(shù)據(jù)分析經(jīng)營風(fēng)險
4.8 內(nèi)部審計報告撰寫技巧
4.9 內(nèi)部審計問題的整改督導(dǎo)
4.10 經(jīng)驗與投資領(lǐng)域的重大風(fēng)險識別
4.11 【案例】附件-操作違規(guī)大數(shù)據(jù)分析案例
134651166835 大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)(可選)
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5.1 從數(shù)據(jù)倉庫開始
5.1.1 數(shù)據(jù)倉庫的“集中 ”
5.1.2 數(shù)據(jù)倉庫的模型標(biāo)準(zhǔn)化
5.1.3 大數(shù)據(jù)的演進(jìn)
5.2 HADOOP 生態(tài)圈
5.2.1 開源社區(qū)概述
5.2.2 開源改變了什么?
5.2.3 HADOOP 生態(tài)圈內(nèi)容
5.2.4 HADOOP 的技術(shù)原則
5.2.5 HADOOP 的運(yùn)維
5.3 HADOOP 基礎(chǔ)
5.3.1 HDFS 的原理
5.3.2 MAP/REDUCE 原理
5.3.3 YARN 原理
5.4 HIVE/ HBASE 技術(shù)
5.4.1 HIVE 的原理
5.4.2 HBASE 的原理
5.4.3 兩者的關(guān)系
5.5 SPARK 技術(shù)
5.5.1 基本原理
5.5.2 應(yīng)用案例
5.6 KAFKA/ FLUME
5.6.1 基本原理
5.6.2 應(yīng)用案例
5.7 各個技術(shù)的特點(diǎn)對比
134651161886 舞弊調(diào)查
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6.1 從泰勒經(jīng)濟(jì)學(xué)說起
6.1.1 簡述泰勒經(jīng)濟(jì)學(xué)
6.1.2 數(shù)據(jù)與企業(yè)管理的天然聯(lián)系
6.1.3 大數(shù)據(jù)審計滲透到企業(yè)的每個毛孔
6.2 舞弊調(diào)查的思路與技巧
6.2.1 對象分析
6.2.1.1 對象的數(shù)據(jù)維度
6.2.1.2 對象視圖分析
6.2.1.3 對象風(fēng)險評估等
6.2.2 財務(wù)分析
6.2.2.1 收入分析 6.2.2.2 支出分析
6.2.2.3 關(guān)聯(lián)交易等分析
6.2.3 物資分析
6.2.3.1 物資流向分析
6.2.3.2 相關(guān)供應(yīng)鏈企業(yè)分析
6.2.3.3 物資風(fēng)險分析等
6.2.4 大數(shù)據(jù)的收集和分析
6.3 舞弊調(diào)查的后續(xù)處置
6.3.1 及時止損
6.3.2 管理流程梳理
6.3.3 強(qiáng)化大數(shù)據(jù)審計手段
6.3.4 人員的警示教育等
6.4 員工的管理
6.4.1 員工的量化分析
6.4.2 大數(shù)據(jù)下的“辦公室分析 ”
6.4.3 員工績效考評
6.4.4 如何避免“蒼蠅犯大案 ”
6.5 外部生態(tài)圈的管理
6.5.1 生態(tài)圈的概念
6.5.2 企業(yè)的生態(tài)圈
6.5.3 上下游企業(yè)的管理
6.5.4 如何識別渠道欺詐?
6.6 【例】附件——大數(shù)據(jù)審計案例
134651166707 大數(shù)據(jù)的收集及整理
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7.1 大數(shù)據(jù)的收集
7.1.1 內(nèi)部數(shù)據(jù)
7.1.1.1 哪些 IT 系統(tǒng)?
7.1.1.2 財務(wù)系統(tǒng)
7.1.1.3 招聘系統(tǒng)等
7.1.2 外部數(shù)據(jù)
7.1.2.1 爬蟲獲取數(shù)據(jù)
7.1.2.2 交換數(shù)據(jù)
7.1.2.3 購買數(shù)據(jù)等
7.2 大數(shù)據(jù)的整理
7.2.1 如何表述數(shù)據(jù)間的關(guān)系?
7.2.2 數(shù)據(jù)建模的概念
7.2.3 數(shù)據(jù)建模的方法
7.3 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)治理
7.3.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題
7.3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量如何管控
7.3.3 數(shù)據(jù)字典的定義
7.4 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)
7.4.1 什么是數(shù)據(jù)資產(chǎn)?
7.4.2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)如何梳理?
7.5 【案例】某數(shù)據(jù)收集整理實際案例
134651166838 系統(tǒng)架構(gòu)建設(shè)實施
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8.1 項目的管理方法
8.2 大數(shù)據(jù)項目管理的特點(diǎn)
8.3 不同系統(tǒng)間數(shù)據(jù)接口控制
8.4 數(shù)據(jù)導(dǎo)入及管控
8.5 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)過程中關(guān)鍵問題
8.6 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量保障
8.7 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用推廣重點(diǎn)
8.8 大數(shù)據(jù)項目協(xié)調(diào)要點(diǎn)
8.9 【例】某大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)過程解剖
134651164799 總結(jié)
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大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)思維(趣味+案例)段方北京大學(xué)博士后目錄大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)思維(趣味+案例)1段方北京大學(xué)博士后11背景71.1大數(shù)據(jù)的概念和特點(diǎn)71.2互聯(lián)網(wǎng)思維的故事(段子)71.2.1羊毛出在豬身上(后向收費(fèi))71.2.2圈客戶/圈眼球71.3天變了71.3.1用戶變了(90后的網(wǎng)絡(luò)黏性)71.3.2平臺變了(電商平臺、交往平臺)71.3.3交易變了(電子交

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