大数据技术在基层审计中的应用困境探析

储江红

摘 要：基于工作实践，对大数据的内涵、基层审计机关面临的困境及成因进行了探讨、分析，笔者认为基层审计机关大数据审计应当准确把握大数据内涵，在应用推广大数据技术中正视和解决审计本质认知偏差、数据平台建设滞后、专兼型人才匮乏、专业技术落后等问题。

关键词：大数据  基层  审计  困境

大数据时代背景下，各行各业的数据规模、类型的快速增长、大量半结构化数据、非结构化数据、互联数据产生，审计环境较以前发生了翻天覆地的变化，更快地适应环境变化，实现审计全覆盖目标，必须要推进以大数据为核心的审计信息化建设。基层审计机关作为国家审计的重要组成力量，积极推进大数据审计发展，对迎接大数据时代挑战、实现审计全覆盖、提高审计质量、降低审计风险具有重要意义。

一、大数据的定义

“大数据（Big Data）”这一概念最早出现在20世纪80年代著名未来学家阿尔文.托夫勒所著的《第三次浪潮》一书中，日本野村综合研究所研究员成田真琴认为，大数据具有“3V”特征（Volume，Variety，Velocity，即容量、多样、速度），IDC（国际数据公司）在2012年12月发表的研究报告中给出了一个量化定义：“大数据一般涉及两种或两种以上数据类型，它要采集超过100TB的数据，并且是高速、实时数据流;或者是从小数据开始，但数据每年会增长60%以上。”中国工程院院士李国杰，从信息科学的角度出发，将大数据定义为：无法在可容忍的时间内用传统信息技术和软硬件工具對其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。

基于上述文献，笔者认为大数据可以被定义为“巨量数据”。从大数据的内涵来看，其具有5V+1C六大特点：一是“大”（Volume），数据量级在PB及其以上（EB/ZB/YB）;二是“杂”（Variety），大数据的数据类型复杂多样，具有HTML、XML等多种格式;三是“快”（Velocity），数据生成和处理速度极快;四是“值”（Value），价值巨大但密度很低;五是“准”（Veracity），处理结果要保证准确;六是“难”（complexity），处理和分析的难度较大。在大数据环境背景下，不仅传统的数据采集、处理和应用技术将被革新，而且人们对数据的运用思维和理念也将被改变，这些集中体现在数据采集由抽样转向整体覆盖、追求数据效率最大化而不只是数据精度、探寻多数据之间的多维联系而不只注重单数据之间的单因果关系。

二、大数据技术与基层审计工作的关联性

（一）大数据技术应用能够更好地适应基层审计新形势

现代审计技术和方法在科学技术和理论发展的进程中逐步形成和完善，先进的审计技术和方法也是从不完备走向健全的。在财会业务手工操作阶段，审计技术以财务报表为导向，采用的是人工翻阅的粗放方式，当风险理论和方法应用到财会业务时，审计技术又转向风险导向为主，面对云计算、大数据等技术时代的到来，审计方式、抽样技术、审计报告模式、审计证据搜集等应当进行调适。近年来，信息技术深层次、大规模记录了人类社会发展的各个方面，也推动了各领域使用的数据基础理念、方法的转变。随着我国信息技术的快速提升，各领域信息化建设高速发展，基层审计部门也迎来了新一轮的挑战。由于移动互联、云计算、物联网等技术的广泛普及，基层审计对象的信息得到更多全面的记录，审计对象数据量级更大，来源更多，非结构化信息更为普遍，基层审计机关依靠翻阅账本发现问题的传统审计方法已不能满足审计未来发展需求，必需摈弃老旧的审计方式和过时的审计理念，在原有的计算机审计基础上，进一步推进基层审计工作的革新。

（二）大数据技术应用能够实现基层审计全覆盖和持续覆盖

实行审计全覆盖是党中央、国务院赋予审计机关的一项重要职责。国务院《关于完善审计制度若干重大问题的框架意见》对审计全覆盖提出了明确要求：“对公共资金、国有资产、国有资源和领导干部履行经济责任情况实行审计全覆盖，做到“应审尽审、凡审必严、严肃问责”。对于基层审计机关而言，全覆盖要求实现在一定周期内对所有被审计对象的公共资金、国有资产、国有资源使用情况及经济责任履职情况的真实合法性、效益性进行审计，但目前基层审计机关现有的人员规模根本无法实现乡、镇、村三级全覆盖，更不用说使用人工技术手段搜集、处理覆盖单位的所有数据。以S县为例，县审计机关共有20人（含专职后勤保障工作人员），却担负全县范围内社会保障、部门预算执行、经济责任、工程投资等项目的审计，审计模式还处于在评价被审计单位风险的基础上实施抽样审计的状态，而在审计全覆盖新形势下，如果还依靠传统手段，就无法解决解决审计人员少与审计任务重的矛盾，只有采用大数据审计新方法、新手段对海量数据进行采集、整合、分析，提高审计效率，才能实现审计全覆盖和持续覆盖。

（三）大数据技术应用能提高基层审计工作成果的综合效用

目前，基层审计机关对审计成果的利用较低，审计成果主要通过提交审计报告来呈现，这种报告的格式固定，内容死板，提供的成果信息较少，审计过程中获取的数据、资料等大量信息被闲置。运用大数据技术首先可以整合审计过程中采集的信息，实现审计成果留存，避免审计成果闲置并实现成果重复利用，再次审计时，能够大幅减轻工作量，提高审计效率;其次，从数据的采集存储来说，使用大数据清洗、集成与变换等技术手段能够使残缺的数据完整，并将错误、多余的数据去除，实现数据的预处理，为有效挖掘分析奠定了基础，有效降低了审计工作风险。再次，大数据技术增加了探寻数据关联性的可能，在具体的项目应用场景中使用大数据技术，通过分类、聚类、估值、预测、关联规则、可视化等挖掘技术手段，从大数据中整理并挖掘出有价值的审计数据，经过针对性的数学或统计模型的进一步解释与分析，能够提取出隐含在这些大数据中的潜在的规律、规则与模式，实现审计信息的多维运用。

三、基层审计大数据技术应用困境及成因分析

（一）审计本质认知偏差

基层审计机关受制于传统审计观念，对于审计本质的认识还不透彻和深入。以“查账论”最为典型，这种观点起源最早，影响力也最大，这种观点以片面的审计现象代替审计本质，将观察到的局部审计现象作为审计的全部，认为“审计就是查账，是对会计资料及财务报表的检查”。在基层单位，很多业务人员主观地认为，基层单位账目不多、资金量不大，大数据技术的应用过于繁琐和复杂，完全没有必要，延用传统的审计方式方法也能做好，很多基层审计人员人沿袭传统模式，以账簿为主，即使运用大数据技术，也仅停留在采集和分析财务数据上。对于审计发现问题局限于在财务和固定资产管理方面，未对被审计单位的业务数据和关联数据给予充分的重视。此外，基层审计人员常常将审计活动简单地项目化、条块化，忽视了其可能产生的联系，在审计本质认识上流于肤浅。刘家义提出国家治理免疫系统论：“国家审计是国家治理的组成部分，在国家治理构造中主要发挥免疫系统的作用，他认为国家审计是国家治理这个大系统中内生的具有预防、揭示和抵御职能的免疫系统，通过大数据审计的应用能够发挥预警作用和监控作用，密切关注整个经济社会的运行安全及时发现苗头性、倾向性的问题，及早感知风险，起到抑制和抵御风险的作用。

（二）数据平台建设滞后

大数据审计的数据量巨大，难以在合理时间内判断数据质量的好坏，数据来源的多样性又带来了丰富的数据类型和复杂的数据结构，增加了数据集成的难度，因此，必须建立或普及使用大数据审计平台。首先，大数据平台的运用能够实现绩效审计、动态审计和全面审计。在缺乏数据平台的情况下，审计人员往往习惯于根据自身经验或其他计算机手段对数据进行分析，从而筛出审计疑点进行核实，基层审计机关本就缺乏计算机审计人才，审計人员的职业经验又十分有限，所以，无法做到全面透彻的分析数据。很难发现潜在疑点，这对审计质量构成潜在威胁，无形中增加了审计风险。其次，数据是大数据审计的基础、源泉。数据的准确性和完整性是审计分析的前提，大数据审计不仅对被审计单位的财务数据和电子数据进行分析，对被审计单位有业务关联或其他关联的数据也进行分析，大数据时代下的数据应当具有多源化、多样化、多变化特点，数据源存在误差或不完整会严重制约审计质量，并加大审计风险，而规避风险的办法就是建立大数据平台，统一数据结构和格式，建立对整体数据的动态分析结构。由于数据采集缺乏法制规范和数据平台依托，基层审计机关在采集被审计单位的数据时，常常面临被审计单位以数据涉密人员不能适应电子化办公为由拒绝、拖延提供审计所需数据导致数据采集不完整，影响了后续的分析工作。

（三）专兼型人才匮乏

大数据审计数据变化速度快，数据时效性很短，对人员的处理技术提出了更高的要求，需要大量专兼型人才加入，要求审计人员不仅要精通审计业务，具备经济、金融、法律等其他领域知识，更要熟练掌握计算机先进技术。但就目前基层审计机关情况来看，往往无法满足这类人才需求。一是队伍年龄结构老化，学习能力不足。在基层审计机关在年龄构成上，40岁以下的审计人员占比小，熟悉计算机审计人员较少，审计机关能够熟练掌握计算机审计技术的大多为年轻一代审计人员，但这类审计人员审计资历尚浅，职业敏锐度不高，而具有丰富审计经验的审计人员又大多不掌握大数据审计，部分“老审计”甚至缺乏大数据审计的学习能力和学习欲望，而年轻审计人员，由于经验欠缺，需要很长一段磨合期才能将传统的审计技术方法熟练转换成计算机可以操作的语言。二是专业人员占比很小，掌握计算机审计技术的完整知识结构体系的人员数量少。在专业招录上，基层审计机关大多选择具有审计、会计相关专业的人员，而很少招录计算机专业人员。近年来，虽然基层审计机关派出参加审计厅举办的计算机中级培训人数逐年增加，但培训的效用并不明显，取得计算机中级职称的人较少，参训人员培训效果和应用效果并不理想。

（四）审计技术落后

大数据时代，数据较以前发生很大变化，具有数量大、类型多、速度快、数据价值密度低等特征。这些数据特点决定了大数据审计中必须重视业务数据和关联数据。基层审计机关当下基本还是以发展计算机审计为主，运用的技术也都是计算机审计的基础技术，比如数据转换、数据清理等基本技术，这些技术与大数据审计技术有较大差别，依靠现行的计算机技术并不能适应大数据审计的发展需要。审计组要想从海量数据中提取有用信息、发现审计疑点，必须运用大数据采集、处理、分析和形象化技术和方法对审计数据进行全面分析和深度分析才能完成，比如采用数/B测试、分组、簇类分析、预测模型、回归分析等大数据技术方法。在软件使用方面，目前基层审计机关计算机审计基本还在使用审计管理系统（OA）和现场实施系统（AO），由于审计软件长时间得不到更新、财务软件更新与审计需求不匹配，导致实际工作中陆续出现了财务软件和审计软件相互配合不协调的问题。一方面，“用友”“金蝶”等知名财务软件每年都会进行版本更新，而审计软件却得不到及时的同步更新，现行的审计软件自然难以驾驭更新的财务软件。另一方面，大多数财务软件在设计开发时缺乏对审计需求，数据采集、分析和导出的方式和格式等多种需求的考虑，导致数据无法导入审计软件存储。

四、结束语

综上所述，笔者结合工作实践，探讨了大数据的定义，即具有5V+1C六大特点的巨量数据，这些数据特点不仅革新了传统的数据采集、处理和应用技术，而且对人们数据的运用思维和理念也将产生影响，基层审计机关应当深入理解大数据内涵，正视审计本质认知偏差、数据平台建设滞后、专兼型人才匮乏、专业技术落后等问题，探索新的审计方向。

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