大数据环境下数据式审计研究

贾树峰 金琳媛

1.金华八达集团有限公司； 2.国网浙江义乌市供电有限公司

一、引言

大数据技术是新时代信息技术发展的产物，已经广泛应用于各个领域，并发挥了重要作用。我国出台了相关政策，要求逐渐推进大数据技术的使用，推动大数据应用于工作生活的各个领域，实现融合发展。因此，相关部门十分重视大数据技术的研发与应用，并着力推进大数据技术的发展。传统审计在发展过程中，为国家和企业相关问题的发现与解决中发挥了重要作用。随着时代的进步，传统审计模式已经不能满足现代需求，已经逐步向数据式审计转变。而大数据技术的应用为数据式审计带来了更多发展机遇，对数据式审计发展具有一定的促进作用。因此，本文对大数据环境下数据式审计进行研究具有重要意义，不仅有利于发现相关问题，而且为问题的解决提出了相应策略。

二、数据式审计内涵和特征

（一）数据式审计内涵

数据式审计是指以被审计单位的原始数据为基础，测评信息系统的内部控制情况，通过多种技术方法构建模型，对数据进行分析，发现相关趋势和问题，并收集审计证据，达到实现审计目标的目的[1]。

（二）数据式审计特征

与传统审计模式相比，数据式审计具有诸多优势，其特征主要表现在审计对象、审计范围、审计方法和审计目标方面。

审计对象为电子数据和内部控制相关内容：传统审计中，审计对象主要是纸质报表等相关内容，而数据式审计中，主要是对电子化的数据进行审计，审计数据的真实性和完整性。同时对内部控制的相关内容进行审计，保证审计项目的完整性。

审计范围呈现扩大化趋势：传统审计中更多地是对纸质资料进行分析汇总，从而发现相关问题，而数据式审计不仅对表层数据进行分析，还要对数据进行挖掘和多维度分析，通过分析得出相关结论，审计的范围更加宽泛[2]。

审计方法灵活多样：传统审计中，更多抽样调查等统计学方法，而数据式审计中，不仅利用相关审计方法，还要利用大数据等新型技术方法对数据进行分析处理，方法更加多样，使用起来更加灵活。同时，数据式设计主要依托审计信息平台完成相关项目，很多数据结论都是通过自动计算得出，从而使得审计防范更加智能化。

审计目标更加完整：传统审计中，主要是通过审计相关资料发现问题，而数据式审计中不仅要发现被审计对象的相关问题，而且在相关数据的检查识别中，提高预警能力，保证审计目标的完整性。也就是说，传统审计存在一定的滞后性，而数据审计更加注重事前对问题的预警和事后的监督。

三、大数据环境下数据式审计存在的问题

（一）存在固有风险

大数据环境下数据式审计主要依托信息化平台，因此存在其固有的风险。一方面，数据风险需要把控。数据式审计的对象主要是数据信息，数据在存储过程中一旦发生损坏则会造成不可挽回的损失。同时，信息系统一旦被入侵，数据则存在被盗用和更改的风险，这样直接造成审计结果失真[3]。另一方面，软件本身风险需要防范。在数据式审计中，审计软件的设计如果存在一定的漏洞，则会对审计过程造成不良影响，可能会造成数据不能有效衔接等问题。另外，部分审计软件的设计缺乏实用性，模块设计不合理等问题还存在，这也会影响审计质量的提升。

（二）数据量增加，汇总难度加大

大数据环境下，数据式审计面临的数据量巨大，企业将可以用数据呈现的内容都录入到审计系统中，数据量的不断增加为审计工作增加了难度。虽然大数据技术的应用为海量数据分析提供了解决方案，但是在数据式审计中还要对数据进行分类汇总，分类标准的不统一会耗费更多的时间，造成工作效率地下。同时，在进行数据分类后，还要对结果进行汇总，需要合理的汇总技巧才能保证审计结果的科学性[4]。

（三）审计人员专业胜任能力不足问题突出

大数据环境下的数据式审计工作中，审计人员不仅需要具备专业的审计知识和计算机操作能力，还需要具备一定的大数据等信息技术的分析能力。随着数据式审计的发展，不仅大数据技术应用广泛，云计算在审计中的作用也不容忽视。先进的信息技术能够提升数据式审计的工作效率，同时提高数据时审计的质量和水平。但是在实际应用中，很多审计人员专业胜任能力严重不足。例如，在广西相关审计人员的专业技能调查中，能够进行多维数据关联分析的审计人员仅为2%，掌握数据挖掘技术的审计人员还不到1%，对大数据等信息技术掌握严重不足[5]，这将对数据式审计的发展形成制约。

（四）大数据对审计提出更高要求

大数据环境下，数据式审计主要是对海量数据进行审查，审计结果与基础数据具有高度的关联性。大数据环境下审计的新内容主要包括数据真实性的审查，避免假账真审，同时保证数据载体的可靠性[6]。这充分说明大数据对审计提出了更高的要求。另外，大数据环境下数据式审计的方法也应当根据需要进行变化，部分传统审计方法已经不适合数据式审计的要求，针对不同的审计项目审计机构应当灵活选取审计方法，保证审计的顺利实施。

四、大数据环境下数据式审计问题的应对策略

（一）不断加强风险防范，消除固有风险

首先，在数据式审计工作中注重对数据的及时备份。在审计项目执行过程中，设定合理的节点对审计数据进行备份保存，避免因数据损毁造成损失。同时，日常对审计数据的处理中，通过加密等措施保证数据安全。

其次，审计系统设置防火墙，避免数据被盗用和攻击。大数据环境下，数据式审计主要利用审计系统完成相关工作，因此应当设置先进的防火墙，避免网络病毒的侵害和网络攻击造成损失。

最后，注重对审计系统的更新，完善设计漏洞。审计机构应当注重对审计系统进行及时升级，保证先关模块和技术及时更新，避免因系统漏洞而影响审计效果。

（二）对审计数据进行合理汇总和分析

一方面，应用统计学的方法，与大数据技术融合，共同为数据式审计服务。大数据技术主要解决审计中数据量巨大的问题，而统计学相关方法的引入则有利于解决分类汇总的相关问题。这样在复杂的数据式审计项目中，能够有效提高审计工作效率，获得准确的结果。

另一方面，注重对数据汇总技巧的使用。大数据环境下数据式审计中，需要处理的数据量不断增加，因此只有通过合理的汇总才能对数据分析结果进行整合，这就需要审计机构选择合理的汇总技巧对数据进行汇总，从而提升数据式审计效率。

（三）审计人员不断提升自身的专业胜任能力

第一，审计机构可以定期组织审计人员进行学习，不仅对审计知识进行更新，并提升计算机操作能力，更重要的是要学习大数据相关的技能。例如，大数据采集技术、数据挖掘技术等，都能够在实际应用中帮助审计人员提高工作效率。

第二，审计机构可以通过委托培养的方式，从高校引进大数据审计人才。通过与高校签订委托培养协议，高校注重对审计专业学生进行大数据技术的教教学，从而为审计机构提供实用型审计人才。

第三，审计人员可以报考大数据研修班，以提升专业能力。现有的审计人员也可以利用业务时间去大数据技术相关的研究班学习，从而提升专业能力，适应数据式审计工作。审计人员的专业胜任能力直接影响数据式审计质量和水平的提升。

（四）实现数据式审计的创新发展

一方面，大数据环境下注重对数据式审计方法的创新。大数据环境下，很多传统的审计方法已经缺乏适用性。因此，数据式审计过程中，应当注重审计方法的选择，不断加强审计方法的创新，以适应较快节奏的审计工作。

另一方面，数据式审计的发展要与大数据技术的更新相匹配。随着信息技术的发展，大数据技术更新换代的速度也比较快，因此数据式审计的发展也要不断创新，以便追赶上大数据的发展速度。

五、结语

大数据环境下，数据式审计既存在机遇，也面临着挑战。大数据技术为数据式审计中海量数据的分析提供了良好的解决方案，有利于数据式审计效率的提升。但从现阶段来看，数据式审计依然面临诸多问题。不仅包括数据式审计所固有的数据和软件风险，以及数据量增多带来的汇总困难，也包括审计人员能力问题和大数据对审计提出的新要求。要解决这些问题，则应当从加强风险防范以消除固有风险、对审计数据进行合理汇总分析、不断提升审计人员的专业胜任能力以及数据式审计的创新发展四方面着手，从而不断提升数据式审计质量。