今年下半年在开发系统以及通过系统跑数据。每跑完一套数据，都会人工抽查一下，验证系统逻辑是否存在问题，准备的原始数据是否存在问题，甚至还会对结果进行人工计算来验证，因为系统不像人那么灵活，想要力求结果的精确性。

注意力太过放在结果的精确性上，容易导致太过着眼于细节，有时候往往忽略大方向的疑点。记得一套数据跑完，系统显示正向偏差10%，这个结果和以往相比算是很高了。当时第一反应是导入系统的数据准备得有问题，经过一轮基础数据检查、系统自动生成的数据检查、系统各个环节计算的数据检查后发现无误，又重新执行了一遍还是这个结果。

直到后来同事提醒了一句“模型有问题”，才恍然大悟。重新整理思路去看数据，发现10%的偏差确实很不合理，在所有数据都没问题的情况下，模型不准确是最合理的解释。

审计工作中，保持职业怀疑的重要性不容忽视，但在千头万绪中分清主次，把握重点尤为重要。在今后的工作中，当出现可疑的时候，不如静下心花点时间，拓展思路，梳理引起此现象的原因，按重要程度排个序，然后再一点一点去调查去排除，相信能够更快速的找到原因并找到下一步的工作方向。

以上是我的反省。