大数据技术对审计的影响与创新

陈娟

【摘要】随着审计信息化建设的推进，大数据技术审计是我国审计技术和方法发展的必然趋势。大数据技术审计建立新审计模式、创新审计思维、强化审计分析和变革了审计方法。但在当前环境下大数据技术审计存在着应用风险，我国需要实施大数据技术审计的创新策略，以促进大数据技术审计的良好发展。

【关键词】大数据 审计 影响 创新

一、大数据技术审计的特性

（1）提高审计效率。大数据技术审计利用计算机可以快速挖掘海量数据、发现疑点并进行全方位分析，迅速准确地抓住审计关键点，减少人力方面的需求，缩减审计成本，大大提高审计效率。

（2）数据全共享。大数据技术有助于建立完善的数据共享机制，审计部门可以通过设立限制端口的方式有条件地共享数据。

（3）实时持续审计。大数据审计将经济活动数据化，实时发现并及时解决问题，将持续审计变为可能。

（4）智能化审计。随着技术手段的进步，社会各界数据的联网，自动化程度提高，人工智能化审计是大数据技术审计的发展方向。

（5）审计监督全覆盖。利用大数据技术，深度分析不同领域、不同维度间数据的关联关系，从而发现问题，实现审计监督社会全覆正翌兰

二、大数据技术对审计的影响

（1）创新审计思维。传统审计思维是从局部到整体，正如审计抽样法，从样本推断整体。大数据环境下的审计思维更注重整体，审计人员面对的不再是样本，而是被审计单位这个总体。大数据技术审计创新性地将大数据方式作为审计的辅助，思维模式也转成了从整体到局部，审计方法的发展得到了质的飞跃。

（2）建立新审计模式。大数据技术审计颠覆了传统的审计模式，它运用大数据将不同地域和不同维度的数据纳入同一平台，进行智能复算及核对，通过内置运用模式进行筛选，把经济活动形成监控模型，能够快捷地发现问题和解决问题。

（3）强化审计分析。传统审计数据的获得需要进行大量的人工整合，审计人员通过查阅被审计单位提供的财务报表，自已去整合汇总，分析预测能力不强。大数据技术审计速度日渐提升，审计数据的分析更多地采用了统计分析、数据挖掘和数据可视化等方法，从而扩大了审计技术的分析能力。

（4）变革审计方法

传统审计采用查账、现场核对实物，调查相关资料佐证等方法，都需要较长的时间。而大数据技术审计方法更灵活高效，审计人员只需一台计算机一根网线，就可以随时随地运用相应权限直接获取数据进行审计。

三、大数据技术审计的应用风险

（1）真实性风险。大数据技术审计需要从各种渠道采集大数据信息，而审计数据的“真实性和完整性”与大数据的“杂乱和不精确竺之间产生了矛盾。影响数据真实性的因素很多，比如被审单位存在主客观因素导致的数据缺失和误差，或是审计人员处理大数据时导致的遗漏和缺失等情形。数据真实性风险将会对后续审计技术方法的运用造成根本上的困扰。

（2）数据处理风险。数据处理风险指审计人员面对海量大数据在审计过程中存在处理和转换的困难。一方面是大数据价值密度较低，导致审计人员在对被审单位计算机中所存储的大量非结构化数据进行审计时，发现线索的难度更大；另一方面是审计机关所需要处理的数据规模急剧膨胀，现有的数据中心及其硬件设备难以完成巨大的挑战。

（3）数据分析风险。数据分析风险指由于审计人员分析手段不正确或考虑不周从而导致分析结果偏差和应分析出的事项没被分析出来的风险。首先是审计人员对数据间存在的关联度了解不深，只是停留在数据表层进行分析，对一些含有隐藏线索的重要信息分析深度欠缺；其次是因审计人员分析方法不当、分析思路错误及技术水平受限造成的；再次是审计人员按错误的方向或者不精準的数据去延伸核查也会导致由于目标定位错误带来的风险。

（4）安全性风险。安全性风险包括审计数据的存储风险，主要指信息泄露和恶意攻击等信息安全问题。一方面是对大数据的集中管理存储的过程中，因为安全防护不够到位，可能有“黑客”对网络上进行攻击，从而窃取或毁损数据；另一方面是审计人员违规操作利用网络传输数据，或者使用非专用设备处理保密信息造成的数据泄露等。

四、我国大数据技术审计的创新策略

（1）营造良好法律环境。只有解决了大数据技术应用的合法性问题，大数据技术才能真正助力审计工作的升级，否则大数据技术将很难在审计中深化应用。我们可以借鉴发达国家的标准，再结合我国国情和审计工作开展的实际情况，制定适合我国的法律制度，以完善的制度促进大数据技术在审计中的运用和发展。

（2）建立数据标准平台。为防范数据真实性风险，提高大数据采集质量，我们要建立数据标准平台，满足审计全覆盖要求的全行业数据标准，使大数据审计走向正规化标准化和信息化之路，以增强审计工作的技术性和可靠性，从总体上确保审计数据的真实性，为后续审计技术方法奠定坚实的基础。

（3）优化数据存储性能。伴随审计信息化的推进，审计数据数量呈暴发式增长，解决存储空间的不足和安全性，己成为大数据技术审计的当务之急。首先，升级大数据海量处理平台和存储性能，以满足审计工作的多样化和大量化。其次，应提升冗余消除技术，减少数据的重复和过剩，降低传输和存储空间。最后要建立严格的数据权限管理机制和防黑客系统，提高大数据的安全性。

（4）加强数据转化机制。各行业审计数据间的数据整合、转换、集成对于审计人员来说是非常复杂的，仅靠审计人员和计算机人员的力量来完成海量数据的转化还是困难的。在审计的不同阶段，审计数据的转化还会有不同的标准，在当前大数据技术的起步阶段，我们应积极探索审计数据标准化，加强数据转换机制，为大数据技术审计发展打下坚实的基础。

（5）注重隐私保护。大数据技术可以轻而易举地做到海量数据搜索与采集，社会公众的私人信息可以全部被收集、无障碍联系，隐私保护可谓是困难重重。由于自我隐私保护意识薄弱、技能普遍不高以及隐私保护制度滞后等原因，社会公众在大数据环境下显得束手无策和面对隐私泄露时的无奈，所以我们在注重大数据技术发展的同时也要充分注重保护社会公众个人隐私。

（6）提高审计人才综合素质。审计部门应当将大数据技术应用作为工作重点进行部署，着力提高审计人员的综合素质，着重培养具有计算机操控能力和具有互联网思维的审计复合型人才。我们不仅将大数据审计纳入到绩效考核指标中，以提高审计人员进行大数据审计的积极性，并且通过多种渠道加强审计人员计算机和大数据分析技术方面的培训，培养审计人员应用大数据技术的思维模式，积极推动审计人才职业化建设。