正版 计算机辅助审计 基于鼎信诺审计系统 信毅教材大系 杨书怀 编著 复旦大学出版社 9 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨书怀 著

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出版社： 复旦大学出版社

ISBN：9787309109412

商品编码：17880358709

开本：16

出版时间：2014-09-01

页数：235

字数：326000

商品参数

基本信息

书名：《计算机辅助审计 基于鼎信诺审计系统》

书号：9787309109412

出版社：复旦大学出版社 

出版时间：2014年9月

作者：杨书怀

定价：38元

内容介绍

本书以计算机辅助审计基本框架及流程为主线，介绍了计算机辅助审计的基本理论知识，论述了利用计算机辅助手段完成审计实务的技术方法。本书运用中国注册会计师协会推广的、会计师事务所使用较多的鼎信诺审计系统，以审计流程为导向，以带有审计陷阱的被审计单位会计账套为依托，让学生通过计算机辅助方式完成审计实务操作，实现穿透式查找、发现和分析问题，以达到在仿真环境中培养学生识别、评估和应对重大错报风险的能力。本书既可以作为注册会计师专门化专业 修课程教材，也可以作为会计师事务所计算机审计实务培训教材。

目录

目录

di一章 计算机辅助审计概论
di一节 计算机审计的基本概念
第二节 计算机辅助审计的发展历程
第三节 计算机辅助审计的方式、方法
第四节 计算机辅助审计的基本步骤

第二章 鼎信诺审计系统
di一节 鼎信诺审计系统简介
第二节 鼎信诺审计系统的安装
第三节 鼎信诺审计系统的启动

第三章 审计项目的创建与管理
di一节 审计项目的创建
第二节 审计项目的管理
第三节 系统用户的维护
第四节 系统配置与维护

第四章 审计数据导入
di一节 审计前端取数
第二节 前端数据导入
第三节 财务数据维护

第五章 审计项目初始化
di一节 会计科目设置
第二节 核算项目转科目
第三节 未审会计报表
第四节 负值重分类调整

第六章 初步业务活动
di一节 签订业务约定书
第二节 重要性水平设置
第三节 了解内部控制
第四节 评估重大错报风险

第七章 进一步审计程序设计
di一节 控制测试设计
第二节 实质性程序设计

第八章 查账与抽凭
di一节 总账与明细账
第二节 银行存款抽凭
第三节 PPS抽样应用

第九章 应收账款函证
di一节 函证应收账款的选择
第二节 函证应收账款的实施
第三节 带分组企业间询证函
第四节 替代程序及回函管理

第十章 营业收入截止测试
di一节 审计截止测试的方法
第二节 真实性目标截止测试
第三节 完整性目标截止测试

第十一章 审计调整与结转
di一节 审计调整分录
第二节 审计结转分录
第三节 期末审计调整

第十二章 实质性分析程序
di一节 运用分析程序的要求
第二节 分析程序的综合运用

第十三章 期初审计调整
di一节 期初审计调整（上期漏记）
第二节 期初审计调整（本期多记）

第十四章 连续年度审计
di一节 创建连续审计年度
第二节 创建分子公司审计项目
第三节 本期项目对下期的影响

第十五章 审计报告
di一节 标准无保留审计报告
第二节 修正意见类型审计报告

参考文献

深度解析企业数字化转型：智能决策与风险管控新范式 一本面向新时代商业环境的、突破传统思维的深度商业洞察与实操指南 --- 引言：迈向智能时代的商业重构 在信息技术以前所未有的速度重塑商业格局的今天，企业面临的挑战不再是如何“管理”信息，而是如何通过智能驱动实现跨越式增长与持续的风险抵御能力。传统的管理模式和决策流程，因其滞后性、信息孤岛和对经验的过度依赖，已无法适应瞬息万变的全球市场。本书聚焦于这一关键转型期，旨在为企业高管、战略规划师、技术负责人以及有志于引领未来商业实践的专业人士，提供一套完整、系统且极具实操性的数字化转型蓝图。我们不谈空泛的口号，而是深入剖析驱动智能决策、优化运营效率和构建弹性风险管控体系的核心技术、方法论与组织变革路径。 --- 第一部分：数字化基石与智能决策引擎的构建（约400字） 本部分奠定了智能时代企业运作的底层逻辑与核心能力。我们首先对企业级数据治理进行彻底重构，强调数据资产的质量、一致性和可信度是后续一切智能应用的基础。详细阐述了如何打破数据孤岛，建立统一的数据中台（Data Middle Platform）架构，确保实时、多源数据的融合与标准化。 随后，我们将重点探讨智能决策引擎（Intelligent Decision Engine, IDE）的设计与部署。IDE并非简单的BI工具升级，而是一个集成了机器学习模型、规则引擎和情境感知能力的高级系统。内容涵盖： 预测性分析（Predictive Analytics）的深化应用：从简单的需求预测到复杂的市场动态、供应链中断概率的提前预警。 规范性分析（Prescriptive Analytics）的实战落地：如何利用算法为管理者提供最优化的行动建议，而非仅仅是洞察。 实时数据流处理与决策闭环（Real-time Decision Loop）：构建毫秒级响应的业务流程，例如动态定价、即时信用评估等场景的实现路径。 本部分强调，智能决策的核心在于可解释性（Explainability），确保业务人员能够理解并信任算法的建议，从而真正实现“人机协同”的决策范式。 --- 第二部分：面向韧性的业务流程再造与效率提升（约450字） 在坚实的数据基础上，本书深入探讨如何利用新兴技术对企业的核心业务流程进行颠覆性再造，以实现前所未有的效率和韧性。 流程自动化的高级形态： 我们超越了传统的RPA（机器人流程自动化），进入到超自动化（Hyperautomation）时代。详细分析了如何结合流程挖掘（Process Mining）、AI和低代码/无代码平台，实现端到端、跨部门的复杂流程自动化，包括财务共享服务、供应链协同和客户服务生命周期管理。流程挖掘技术被视为发现效率瓶颈、验证自动化效果的关键工具，书中提供了详尽的建模与分析案例。 供应链的智能弹性构建： 面对全球地缘政治和突发事件带来的冲击，供应链的“韧性”比“效率”更为重要。本章阐述了如何构建数字孪生供应链（Digital Twin of Supply Chain），利用模拟和仿真技术，提前测试不同风险情景（如港口关闭、关键原材料短缺）对整体交付能力的影响，并预置应对预案。这包括： 多层级库存的动态优化模型。 供应商风险的实时多维评分体系。 物流路径的自适应重规划算法。 客户体验的个性化与全景视图（360-Degree View）： 阐述如何将来自CRM、社交媒体、物联网设备等多个触点的数据整合，形成统一的客户画像，并利用AI驱动的推荐系统和内容生成技术，实现“一对一”的超个性化交互，同时确保服务流程在不同渠道间无缝切换。 --- 第三部分：风险、合规与治理的数字化转型（约400字） 在数字化程度加深的背景下，风险暴露面也同步扩大。本书将风险管理和合规性提升到战略层面，强调主动式（Proactive）而非被动式（Reactive）的治理框架。 嵌入式风险管理（Embedded Risk Management）： 讨论如何将风险控制点直接嵌入到业务流程的自动化节点中。这包括利用区块链技术确保关键交易记录的不可篡改性和透明度，特别是在跨境贸易和资产确权方面。同时，深入讲解了持续审计（Continuous Auditing）框架的构建，它依赖于传感器和实时监控系统，而非传统的定期检查。 网络安全与数据隐私的零信任架构： 面对日益复杂的网络威胁，本书倡导采用零信任（Zero Trust）安全模型，即“永不信任，始终验证”。内容涵盖身份和访问管理（IAM）的升级、端点检测与响应（EDR）的部署，以及如何通过同态加密或安全多方计算（MPC）技术，在不泄露敏感数据本身的前提下，进行联合分析和风险建模。 AI治理与算法伦理： 随着AI决策的普及，算法的公平性、透明度和偏见问题成为新的治理焦点。我们提供了具体的框架，用于评估和缓解算法决策中的潜在偏见，确保技术应用符合企业价值观和监管要求。 --- 第四部分：组织变革与人才重塑（约300字） 技术和流程的革新最终需要组织文化的支撑。本部分关注实现以上转型的关键——人与结构。 敏捷组织与跨职能团队的构建： 传统的金字塔结构已难以适应快速迭代的需求。本书详细阐述了如何重组团队，建立以产品或价值流为中心的“部落”（Tribes）和“小队”（Squads）模式，打破部门壁垒，促进技术、业务和数据人才的深度融合。 数字化人才的培养与保留： 强调“T型人才”的培养路径，即拥有深厚专业知识的同时，具备广阔的跨领域认知能力。重点介绍了“数据素养”（Data Literacy）在非技术岗位上的普及策略，以及如何利用内部数字学习平台，实现员工技能的持续迭代（Upskilling 和 Reskilling）。 变革管理中的技术赋能： 介绍了利用员工反馈系统和内部沟通平台（如企业协作中台）来透明化转型进度，管理变革阻力，确保转型项目能获得自上而下和自下而上的持续支持。 --- 结语：迈向面向未来的智能企业 本书提供了一套面向未来十年的企业运营和战略规划工具箱。它不仅仅是关于技术的堆砌，更是关于思维模式的重塑、流程的重构和组织价值的重新定义。成功实现转型的企业，将不再是简单地“应用”技术，而是会“内化”智能，使之成为驱动其核心竞争力的“操作系统”。掌握本书所阐述的深度洞察与实操方法，是每一位致力于在数字时代取得领导地位的商业人士的必经之路。

评分☆☆☆☆☆

我对审计行业的理解，一直以来都受到传统审计模式的局限，总觉得在效率和深度上存在提升空间。最近，我阅读了一本关于计算机辅助审计的著作，它彻底改变了我对审计工作方式的认知。这本书的内容详实，从基础的数据处理到高级的数据分析，都有着深入浅出的讲解。我印象最深刻的是，书中关于如何利用审计软件进行大规模数据分析的章节。它详细介绍了各种数据分析技术，例如异常值检测、趋势分析、对比分析等，并结合实际案例，展示了这些技术如何在审计中发挥作用，帮助审计师发现隐藏的风险和问题。书中的内容不仅仅是技术教程，更融入了审计师的思维方式。它教会我如何从审计的角度出发，去设计数据分析的思路，如何根据不同的审计目标，选择合适的数据分析方法。这本书的编排也非常合理，逻辑性很强，让我能够循序渐进地学习和理解。读完这本书，我感觉自己仿佛打开了一个全新的审计世界，对未来的审计工作充满了期待，也更加坚定了学习和应用CAA技术的决心。

评分☆☆☆☆☆

我一直对审计领域的新技术应用充满热情，特别是那些能够真正提升工作效率和审计质量的工具。最近，我阅读了一本专注于计算机辅助审计的书籍，它让我对审计工作的未来有了全新的认识。这本书的亮点在于，它并非仅仅停留在理论层面，而是紧密结合了实际的审计系统操作。书中对某个知名的审计系统进行了详细的介绍，从系统的安装配置到核心功能的运用，都有着细致入微的讲解。我特别喜欢其中关于如何利用该系统进行数据提取、数据转换和数据分析的章节。这些内容对我来说非常实用，因为它直接解决了我在实际审计工作中可能遇到的技术瓶颈。书中的图文并茂，许多关键操作步骤都配有清晰的截图，让我能够边学边练，很快就能掌握基本的操作技巧。此外，书中还探讨了如何根据不同的审计目标，设计和执行相应的审计程序，并如何通过系统化的方法来固化和复用这些审计方法。这对于提升审计工作的一致性和效率非常有帮助。通过这本书，我不再感到CAA只是一个遥不可及的概念，而是能够切实感受到它如何融入到日常审计工作中，成为提升审计专业能力的重要支撑。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对审计专业的学习一直抱着一种精益求精的态度，尤其是在信息技术飞速发展的当下，我深知如果不能拥抱新技术，就可能被时代淘汰。在众多关于信息技术在审计中应用的文献中，一本探讨计算机辅助审计的书籍给我留下了非常深刻的印象。这本书的独特之处在于，它并非简单地罗列技术，而是将其置于审计理论的宏大框架之下进行探讨。作者不仅详细阐述了CAA在数据采集、数据处理、数据分析等各个阶段的应用，更着重强调了其在风险评估和内部控制评价中的关键作用。书中对于如何利用CAA技术来识别潜在的舞弊风险、评估内部控制的有效性，有着非常详尽的论述。它让我认识到，CAA不仅仅是提高效率的工具，更是深化审计洞察力的利器。书中对审计证据的获取和验证，以及如何利用CAA生成更具说服力的审计报告，也提供了宝贵的指导。这本书的语言严谨而流畅，逻辑清晰，使得复杂的概念变得易于理解。它不仅适合审计专业的学生，对于一线审计从业人员来说，也是一本不可多得的参考书籍，能够帮助他们更好地理解和应用CAA技术，从而提升审计工作的专业性和价值。

评分☆☆☆☆☆

我在求学过程中，一直希望能够紧跟审计理论与实践的前沿。近期，我偶然接触到一本关于计算机辅助审计（CAA）的教材，它以其系统性的理论阐释和实践指导，极大地拓宽了我的视野。这本书最吸引我的地方在于，它清晰地勾勒出了CAA在现代审计流程中的定位与价值。书中不仅详尽地介绍了各类审计软件工具的功能与应用场景，更深入地探讨了如何将这些工具与审计准则、审计风险导向相结合，从而实现审计工作的智能化升级。我特别欣赏书中对于数据挖掘与分析方法的论述，它不仅仅是技术层面的介绍，更是从审计思维的角度出发，引导读者理解如何通过数据洞察业务本质，发现潜在的异常与风险。书中提及的各种实操案例，都极具代表性，让我能够清晰地感受到CAA在实际审计工作中的威力。此外，这本书还对审计数据的质量控制、信息安全以及审计师的技能培养等方面进行了深入的探讨，展现了其作为一本综合性教材的全面性。总而言之，这本书为我理解和掌握CAA技术提供了一个坚实的基础，让我对未来审计工作的数字化转型充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，计算机辅助审计（CAA）都是一个令我既好奇又有些畏惧的领域。好奇在于，我深知技术的力量能够如何革新传统的审计模式，提高效率，甚至发现隐藏的风险。畏惧则是因为，面对复杂的软件系统和海量的数据，总觉得无从下手。最近，我接触到了一系列关于CAA的书籍，其中一本以其扎实的理论基础和对实践操作的深入讲解给我留下了深刻的印象。这本书并非仅仅罗列技术名词，而是从审计的本质出发，阐释了CAA如何与审计准则、审计程序相融合。它让我明白了，CAA并非是取代审计师的思考，而是赋予审计师更强大的工具，去洞察数据背后的真相。书中对各种审计场景的案例分析，比如循环交易的识别、异常数据的挖掘，都显得尤为生动。通过这些案例，我能够将抽象的概念具象化，理解在实际工作中如何运用CAA工具来解决问题。更重要的是，这本书强调了数据质量的重要性，以及在应用CAA技术前进行充分的数据清洗和准备的必要性。这为我构建了一个更全面、更系统性的CAA认知框架，让我不再被零散的技术碎片所困扰，而是能够站在更高的维度去理解和掌握这项技术。