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市审计局:大数据审计在煤炭资源专项试点审计的应用
市审计局 | 来源:市审计局 浏览次数:1063
摘要:

随着信息技术的不断更新换代和计算机科学技术的广泛应用,被审计单位的财务数据、业务数据等数据量增多,再加上审计全覆盖的要求,大数据审计广泛应用于审计工作中并取得了较好的成效,提高了审计效率和质量。

随着信息技术的不断更新换代和计算机科学技术的广泛应用,被审计单位的财务数据、业务数据等数据量增多,再加上审计全覆盖的要求,大数据审计广泛应用于审计工作中并取得了较好的成效,提高了审计效率和质量。本文以大数据审计在煤炭资源专项试点审计的应用为案例,通过回顾数据采集、分析问题、发现问题、验证问题到确认问题的整个过程,总结大数据审计好的方法、思路,为积极开展研究型审计,做好今后的审计工作提供了经验。

一是审计目标。大数据审计的目标要根据审计项目的目标制定。审计项目的目标比较宏观,而大数据审计的目标比较具体,针对审计重点内容中数据量较大的某些方面制定。如本案例中,针对审计项目重点审计内容中的煤炭资源相关税费征缴情况,考虑煤炭企业数量较多,所涉及的税费种类较多,在不清楚哪些企业哪些税费类型会出现问题的情况下,采集审计范围内的所有煤炭企业的所有缴费数据进行大数据审计,从而发现审计疑点。如通过大数据对比分析,发现某个或某些煤炭企业是否存在少缴耕地占用税、少缴城镇土地使用税、少缴水资源税或少缴纳水土保持补偿费等情况。

二是准备工作。在数据采集和分析之前,审计人员要做好充分的准备工作。比如要分析某个企业某些年度缴纳的耕地占用税是否准确,首先要熟悉耕地占用税的相关法律法规,掌握如何计算耕地占用税。根据相关规定,耕地占用税以纳税人实际占用的耕地面积为计税依据,按照规定的适用税额一次性征收。实际占用的耕地面积,包括经批准占用的耕地面积和未经批准占用的耕地面积。由于煤炭企业的特殊性,尤其是露天开采煤炭企业,占地面积较大,开发周期较长,存在多年多次批复占地。由于实际占地面积与批复占地面积往往不一致,如果没有每年实际占地面积的测绘结果,实际占用面积往往没有现成的数据,而重新委托测绘公司对每年实际占地面积进行测量,困难较大,周期较长,而审计时间有限造成计算税额困难。本案例按照批准占用的耕地面积进行计算。同时要了解相关法规规定,采用正确的适用税额,准确计算出应缴纳的耕地占用税税额。同理,城镇土地使用税、水资源税等其他税费的分析方法也和耕地占用税类似,审计人员要清楚如何计算上述税费,并收集相关资料,计算出要分析的税费的应缴纳金额,做好大数据分析前的准备工作。

三是数据采集。由于被审计的税务部门采用的税务系统(如金税三期)数据涉及年度较长、企业较多、范围较广、数据量较大,而且系统内很多数据与本次审计内容无关,所以从后台备份数据花费时间较长,数据量较大。审计人员利用大数据技术开展审计,只需告诉税务部门相关人员审计的需求,如涉及其管辖范围内所有煤炭企业的所有税费缴纳入库情况,包含字段如企业名称、征收项目、征收品目、税款所属期起、税款所属期止、计税依据、课税数量、税率、实缴金额等即可。税务人员即可分年度直接导出涉及煤炭企业的税费缴纳入库情况表。煤炭企业缴纳的其他费用可以到相应收费主管部门调取费用收缴明细表,如到当地水利部门调取煤炭企业历年缴纳的水土保持费明细表,包含字段如缴款人名称、金额、开票日期等。

四是数据清洗与分析。直接导出的数据,有些字段类型不能满足分析需求,需要清洗和转换,如将字符型变成数值型,方便计算等。可以根据审计人员的分析习惯选择分析工具,如SQL SERVER、AO等。本文采用SQL SERVER数据库进行分析。将采集的数据导入到SQL SERVER数据库中,用SQL语句计算出要分析的某煤炭企业某年或某些年缴纳的耕地占用税应税面积、税率和应税额,与审计人员计算用到批复占地面积、税率和应缴纳税额进行对比,是否存在多缴纳或者少缴纳税额的情况。其他税种的分析参照上述计算分析过程。本案例通过对比分析发现部分煤炭企业存在少缴纳耕地占用税、城镇土地使用税和水资源税嫌疑。

五是疑点核实。一般情况下大数据分析发现的疑点问题,要与被审计单位进行逐一核实,审计人员的计算方法和结果,以及从税务系统软件里调取的数据要与被审计单位进行核实、核对,最终的少缴纳金额要以被审计单位和审计人员共同核实确认的金额为准。

六是应用效果。通过审计人员与当地税务部门、水利部门、涉及煤炭企业共同核实并确认,发现三家煤炭企业少缴纳耕地占用税3551万元,五家煤炭企业少缴纳城镇土地使用税16948万元,两家煤炭企业少缴纳水资源税138.69万元,六家煤炭企业少缴纳水土保持补偿费3247万元,共计少缴纳税费23885万元。

七是值得推广的经验。掌握和精通相关业务知识是基础。审计人员只有真正掌握和精通相关业务知识,熟悉相关业务的流程,掌握相关法律法规,懂得手工如何计算,可能存在哪些问题,才能提出精准的大数据审计目标,提出分析思路。大数据分析是关键。由于被审计单位数据量的增大,审计资源的有限性,传统审计方法已经满足不了审计目标的实现,而大数据审计则可以解决这一难题。根据大数据审计目标提出的分析思路,恰当采用大数据分析方法,能够达到事半功倍的审计效果。为了降低审计风险,审计取证完整准确,疑点核实必不可少。兼听则明,多听取被审计单位的意见和建议,能够提高审计结果的准确率,降低审计风险。

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