基层审计机关大数据审计模式探讨

摘要：当前，随着信息化的发展，大数据技术的广泛应用，各类信息海量累积，各种数据交织关联，审计的对象、客体和载体都在发生深刻变化。本文主要探讨基层审计机关开展数据审计的模式，增强大数据背景下查错纠弊、监督服务的能力。

当前，随着信息化的发展，大数据技术的广泛应用，各类信息海量累积，各种数据交织关联，审计的对象、客体和载体都在发生深刻变化。审计面对的是被审计单位海量庞杂的数据，既包括最全面、最基层的微观数据，又包含反映整体的宏观数据，既有格式化数据，也有非格式化数据。不开展大数据审计分析，审计工作将举步维艰。原审计长刘家义曾指出“审计的根本出路在于信息化，信息化的关键在于数字化”。《国务院关于加强审计工作的意见》和中共中央办公厅、国务院办公厅《关于完善审计制度若干重大问题的框架意见》均提出了“审计机关要构建大数据审计工作模式，加大数据综合利用力度”的要求。为更好地发挥基层审计机关在国家治理中的作用，更好发挥审计预防、揭露、抵御的“免疫系统”功能，必须加强审计信息化建设，用数字化带动信息化，用信息化推动审计技术方法创新，增强在大数据背景下查错纠弊、监督服务的能力。

一、树立大数据审计思维，这是前提

审计思路和思维方式的转变是开展大数据审计的前提。大数据时代给审计工作带来了空前的机遇和挑战。我们要清醒地看到，随着国家审计在国家治理的作用和地位不断提升，面对被审计单位的海量数据，如果我们些审计人员仅仅满足于打开、看懂财务电子账，对大数据环境下数据分析的复杂度、数据计算的难度和大数据分析技术对审计工作带来的巨大变革视而不见，审计工作将举步维艰。因此，在大数据背景下，审计既要关注财政财务收支的真实性、合法性与合规性，更要从战略全局的角度去思考和分析问题，进一步拓展审计分析思路，全角度、多方位地进行研判，特别注重行业内数据的纵向特征分析和各行业之间的数据关联分析，进一步构建“总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究”数字化审计模式，从而整体、系统、立体的思考，实现大数据审计价值的最大化，为审计全覆盖服务。

二、大力推进数据归集，这是基础

进一步强化“数据为王”意识，认真贯彻落实好《安徽省人民政府办公厅关于做好定期报送审计电子数据工作的通知》（皖政办明电〔2016〕1号）文件精神，建立健全数据采集与管理的制度规范和工作机制，广泛收集财政管理、社会经济等各类数据，大力推进各类数据的整合和标准化，逐步建设财税、部门预算执行、社保、领导干部经济责任、重大投资项目等重点行业审计数据库，为大数据审计提供数据储备。在审计实务中，一是开展审计调查。树立“大数据”视野，融通财、税、经济、社会等多维信息，逐步拓展财政数据收集渠道，广泛收集财政管理、社会經济等各类数据，并完善数据指标体系，为数据挖掘开展提供坚实的数据基础。审计实践中，开展审前调查中对被审计单位的电子化程度进行了解，然后围绕审计目标详细了解信息系统情况，包括信息系统一般情况、信息系统具体建设和运营情况、信息系统相关的工作程序、管理结构等情况，了解被审计单位业务系统的关键业务流程，初步了解、分析被审计单位各信息系统安全性、有效性、经济性，确定是否开展信息系统审计。对于需要开展信息系统审计的项目，确定审计关键领域，了解关键控制事项，确定重要审计事项。二是做好数据采集。根据审前调查了解结果，分别对被审计单位财务数据、业务数据进行采集。具体审计实践中，针对财务数据，使用AO采集模板进行采集，其中没有模板的，采集原始数据库的余额表、凭证表、科目代码表等三张表，使用AO辅助导入采集，并保存成目模板，已被日后使用。针对业务数据，根据被审计单位的数据库，搭建相应的数据库环境，并根据审计需要使用SQL或者ORACLE导入数据。三是开展数据整理。收集数据并非需要全部采集数据，在这一过程中，还需要解决好数据筛选的问题，有时，根据审计目的不同，在数据收集时提取关键数据能简化数据分析过程。比如在开展医院收费系统审计中，数据量非常庞大，根据数据字典找出关键数据，根据工作需要进行数据整理，避免在海量数据面去“大海捞针”。

三、积极构建大数据审计分析模式，这是关键

构建“总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究”数字化审计模式，以业务需求为导向，根据审计工作方案，结合职业判断，进行审计分析。一是加强对行业数据的开发利用。依托上级审计机关《计算机审计实务公告》，做好审计数据标准化工作，形成本地化的财政、地税、社保等行业的数据标准表，推进行业审计方法体系建设，形成完整的、系统的、不断充实完善的行业审计方法体系集。二是做好各行业间数据的横向整合分析。大数据审计，最显著的特征就是对数据的关联分析，依托大数据分析平台，开展业务数据与财务数据，单位数据与行业数据以及跨行业、跨领域数据的综合比对分析，实现审计从单点审计向多点审计过渡，从离散审计向连续性过渡，从局部审计向整体审计过渡。积极探索多行业之间的横向审计模式，统筹规划重点行业和关联性部门数据，将各行业复杂、海量业务数据实现有机融合，消除信息孤岛现象，构建跨行业、跨部门、跨地区、跨年度的大数据集，建立对数据信息和业务进行全面深层次综合分析平台，实现多角度分析的大数据审计分析模式。

四、组建审计分析团队建设，这是支撑

大数据环境下，传统各个审计小组各自为政、独立作战的工作模式已经完全不能适应大数据环境下，必须从审计组织方式上进行变革，对现有的组织架构进行整合，着力构建数据分析团队。应建立计算机审计人才队伍建设长效机制，将AO应用培训、计算机中级培训等纳入常态化管理，努力培养一批掌握信息技术技能的管理型人才、专家型人才、复合型人才、技术保障型人才。成立计算机技术攻关小组和数据分析团队，组织力量克服计算机审计中遇到的难题，通过发挥骨干人员的作用，促使更多的审计人员自觉运用计算机进行审计，促进计算机整体应用水平的提升。充分发挥出兵团作战的整体优势，全面推进审计工作向“总体分析、发现疑点、分散核实、精确定位、系统研究”的审计模式转变，实现审计工作的“精确制导”，促进审计效能和质量的全面快速提升。

信息是把双刃剑，大数据更是如此。我们在享受大数据带来的成果时，也不断地饱受大数据的侵扰。因此，在大数据的风险管理方面应该投入更多的精力。比如要对数据安全更加注重，积极开展信息系统等级保护，防止数据丢失，确保数据安全。

参考文献：

[1]伊微，周芬. 以大数据为核心的审计信息化建设[J]. 中国市场2016（10）：136

作者简介：

江丕俊，男，1984年7月出生，六安市审计局审计信息技术科科长。