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一、我国会计信息化软件应用控制的不足
应用控制是会计信息化软件内部控制中控制实施范围的一种,是对会计信息化软件中的具体功能模块及其业务处理过程中各个环节的控制,按照其实现的目标,可分为预防性控制、检测性控制和纠正性控制三种.预防性控制是控制的重点,是为了防止或者阻止不利事件的发生而设置的控制,诸如口令及权限设置、凭证编码的合法性检验、借贷金额是否相等的检验等；检测性控制是为了检查、发现已经发生的不利事件而设置的控制,目的是防止危害进一步扩大,如合法审批检查、批量总数检查等；纠正性控制又称恢复性控制,是为了消除或者减轻已发生的不利事件造成的损失和影响而设置的控制,如数据备份等.会计一向以客观性和稳健性而著称,因此对于会计信息化软件应首先检测其应用控制功能是否完善.
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尽管大多数信息化软件都以嵌人程序的方式加以实现,但是在控制力度以及控制技术上仍显不足,主要体现在以下方面：一是有些会计信息化软件的应用控制力度不够,有待加强,如没有口令的强度和最长有效期设置.没有账户锁定策略设定等；而有些会计信息化软件在应用控制方面又存在缺陷,如日志记录不全面或者允许对日志进行修改或者删除操作.二是目前的应用控制功能都是内嵌在会计信息化系统之中,使得应用控制没有可扩展性而言.比如,若在系统的使用过程中想要增加、修改或者删除某个控制点,则需要重新修改程序,这不但费时费力费钱,而且还影响企业正常业务的开展.三是我国会计信息化软件已经走过了近20年的历程,这期间随着新的管理思想和新的计算机技术的出现,会计信息化软件版本不断升级,利用数据挖掘等技术的会计专家系统、决策支持系统应运而生,以对一些半结构化或者非结构化的决策问题的解决提供支持.在信息化系统应用控制方面也会遇到半结构化或者非结构化问题,然而,会计专家系统和决策支持系统中所用到的新技术、新思想却未能移植到应用控制上.鉴于此,笔者尝试性的提出在会计信息化软件中通过建立规则集和特征数据库的方法来加强会计信息化软件的应用控制,以期能提高和加强当前会计信息化软件的应用控制技术和力度.
二、规则集建立的会计信息化软件控制
规则集,就是某个或者某些对象在运行时需要遵守的制度或章程的集合.为程序建立规则集,就是为程序建立其运行时所要遵守法则集.利用规则集在程序中加强控制的例子也不在少数,比如在各种防火墙软件中,就可以通过建立规则集来限制某个应用程序对网络的访问,当以后需要该应用程序再次访问网络时,则只需对已有规则集进行修改即可.同样,可以仿照防火墙中规则集的设计原理,在会计信息化软件中也集成一个规则集管理模块.在该模块中再根据会计信息化软件中原有的各个功能模块分别建立相应的规则集管理子模块,以便对信息化软件中各个具体功能模块的进行更加细致的控制.如进一步将其细分为“凭证管理规则集设置”子模块、“系统维护规则集设置”子模块”、账簿管理规则集设置”子模块等.
会计信息化学术论文撰写与发表
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规则集在程序开发之初可以先由程序开发人员默认一部分或者列出来通用的部分供用户进行选择,比如可以将“付款凭证保存时借贷金额要相等”、“付款凭证的贷方科目必须为现金或银行存款”来作为凭证管理规则集设置子模块的默认规则集.在定义好规则集之后,程序在运行的时候,将通过逐条匹配规则集来决定用户的某项操作是否恰当,并适时给出警告、记录日志或者阻止用户的进一步操作.规则不是一成不变的,要根据环境的变化做出适当的修改.而利用规则集最大的优势就在于,在使用过程中允许用户自定义规则集,或者对已有的规则集进行增加、删除、修改操作,从而使得信息化软件的应用控制功能具备了可扩展性.如当用户认为“口令最长有效期为30天”这个规则中的“30天”太长或者为了加强内部控制,要求审核和记账不能是同一个人时,随时都可以在有操作权限的情况下对现有规则进行修改,这样程序在以后的运行中将遵照新的规则集来作出相应的反应.另外,还要提供规则集的导人和导出功能.此功能可以省去用户重建规则集的麻烦,如果现在需要以前使用以前的某个规则集,则只需将现在规则集导出并保存,将以前保存的规则集导人即可.这样实现了规则集的重复利用.需要注意的是,由于规则集是逐条匹配的,若设置不当会使规则集显得冗余而且降低可理解性,甚至改变用户原有的应用控制初衷,给会计信息化系统安全带来隐患.比如有对系统登录设置了两条规则,第一,操作员用户名和密码都正确,则进入系统；第二,1号操作员被锁定,不能登录.那么就应该将第二条规则放在首位进行匹配,否则1号操作员也将能登陆系统.为防止规则集设置错误,每次设置之前应做好充分的导出备份工作,以便规则集建立失败时予以导入重建.规则集一般用于解决应用控制中的结构化问题.而应用控制当中不但有结构化的问题,而且还有很大一部分是半结构化或者非结构化的问题,可以借助另一方法――特征库来解决.
三、特征库运用的会计信息化软件控制
所谓特征库,是在数据库中建立表示某个或者某些对象相关特征轮廓的记录,其建立和扩展要基于数据挖掘技术.应用程序在运行时,就比照特征库中的内容,当发现异常时就发出消息或警报.利用数据挖掘技术来分析一些异常行为的成功系统也比比皆是.比如,Fayyad(1995)利用数据挖掘分析不同天体对象在大小、面积、椭圆率、统计动差和核心亮度的特征,来对天体对象进行自动分类；FALCON是HN
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特征数据库的初始建立有两种方法：用户手动输入或者利用数据挖掘技术让其通过自学习而产生.在手动输入的情况下,可以将已有的经验数据或者已经证明可靠的特征数据输入直接输入数据库,以便用来判断会计数据的真实性,并可在以后的具体应用中根据本企业的实际情况手动更改其阀值.比如陈关亭、高晓明(2004)以2001～2002年A股上市公司的2084个财务报告为对象,在当年年末年初的应收账款的差额与主营业务收入的比例、当年非 核心收益与期末净资产的比例、上次审计意见类型等其他控制变量存在的条件下,用Logistic回归分析,得出ROE处于[0,1％]的公司更可能被出具非标准意见.那么就可以将此结论及其相关的控制变量输入特征数据库,以便对会计数据可能失真的情况作出预警.在特征数据库中的数据通过自学习的方法产生时,首先需要一组训练数据,训练数据最好是过去几年中已经证明可靠的历史会计数据或者为了某一方面的特殊训练而构造的特殊会计数据,然后将训练数据输入会计信息化软件中并运行,从而让数据采集子系统采集系统运行中的相关数据并将其保存到采集数据库当中,然后数据分析子系统从采集数据库中读取数据,并运用数据挖掘技术中的关联分析、聚类、前馈神经网络等相关方法对其进行分析,找出他们的差异、关联性等,然后在数据特征库中创建有关真实数据和失真数据的特征文件.例如,将公司过去五年当中经审计可靠的会计数据输入会计信息化软件中作为训练数据,通过系统的数据采集与数据挖掘分析,就可以得出该公司正常时的毛利率的平均水平及其波动水平,并以此为特征在特征数据库中建立特征文件.如果在以后某个会计期间,通过和提取出来的特征文件进行比对,发现该会计期间的毛利率波动幅度较大,则认为该期某些会计数据有失真之嫌,并向管理子系统发出报告,进行预警.
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在以后的正常使用过程中,数据采集子系统将不断的实时采集会计信息化软件内运行的数据,并通过数据分析子系统的提取其特征,一方面用来向特征数据库中加入新的知识,另一方面用来和特征数据库中已有的特征文件进行比对以发现系统数据中的可疑之处.另外为了防止特征数据库中数据的不断膨胀和剔除掉一些不在适用的特征文件,需要通过一个退化因子来老化旧的知识以不断适应逐步变化的外部环境.这里有些需要注意的地方.数据源的选取是否得当,将决定该系统分析预测准确率的高低.若特征数据库中的数据采集模块的采集数据源设置不当,就会使分析自模块得到错误的分析结果,使整个系统功能丧失.另外,此种方法是基于集人工智能、机器学习、模式识别等于一身的数据挖掘技术,目的是发现数据对象之间的某些规律和联系,并以此作为判断和预测的标准,因此其准确率并不能达到100％,误报和漏报是面临的主要问题,因此对于报告的结果无法解释,那么同样应该怀疑其真实性.但有时正确率较低的判断,都能降低风险、减少损失.
以上论述可以发现,该方法可以对数据进行深层次的分析,从而发现数据背后隐藏的规律、潜在联系和不易察觉的应用控制问题,从而帮助分析半结构化或者非结构化的问题,预防应用控制不当可能导致的不良后果.
四、规则集与特征库方法的进一步应用
规则集除了使应用控制具备了可扩展性和易于维护性之外,查看规则集也可以帮助审计人员大致了解公司内部控制的健全性和符合性程度,从而为确定审计范围、审计重点等打下基础.针对信息化环境下审计可视线索消失、会计信息化软件中缺少穿行测试通道、审计软件数据接口与会计软件接口不相容等一些列影响审计业务开展的因素,特征数据库方法中的日志记录功能给审计人员留下了直接的审计线索,但是审计人员直接找到审计重点,减少了审计人员的劳动强度.
(编辑 代娟)
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