大数据技术在经济责任审查的应用研究

孙宝军

【摘要】大数据的广泛应用，不仅丰富了政府审计的管理模式，推动了审计技术的改革，为审计事业带来了前所未有的机遇，也给审计技术、审计平台和审计人员带来了巨大挑战。文章从审计数据来源和现场审计数据采集范围两个方面，对大数据环境下经济责任审计的数据采集进行了详细分析，阐述了大数据环境下经济责任审计的主要数据分析方法和主要数据分析内容，并在此基础上，提出了基于大数据技术的经济责任审计方法的原理。

【关键词】大数据技术;经济责任审计;数据采集;数据分析

目前，经济责任审计项目规模普遍较大，审计内容涉及面广。如何利用大数据技术提高审计的效率和有效性，更好地实现审计全覆盖，对经济责任审计项目的开展具有十分重要的意义。此外，在大数据环境下，被审计单位具有复杂的信息系统，不仅需要在数据库中收集结构化数据，还需要收集一些非结构化数据。因此，如何在大数据环境下开展经济责任审计已经成为一个重要的研究问题。

一、大数据环境下经濟责任审计的数据采集

在大数据环境下，收集审计所需数据是开展经济责任审计项目的必要步骤。一般来说，收集数据的来源主要包括上级审计机关数据中心提供的数据、审计机关定期向上级审计机关或本部门数据中心上传的各类数据、项目开展过程中根据需要收集的数据以及通过大数据工具从网络上获取的公共数据。根据对被审计单位的调查，在访谈和现场观察的基础上，收集审计所需的相关数据，与非现场数据分析同步进行，以确保数据分析工作得到非现场数据的支撑。因此，数据采集的类型可以分为非结构化数据和结构化数据。结构化数据主要包括：被审计单位的共性数据，包括报表、财务、产权、投资、供应商管理、合同管理、采购和销售等数据;被审计单位的个性数据，包括用于决策、审批等数据;与信息系统有关的结构化数据，包括信息系统的用户信息等。非结构化数据主要包括：企业基本情况、历史沿革、业务范围、组织结构、部门职责、生产经营改革、发展状况等;被审计单位内部审计报告、社会审计报告等，以及对上述报告中发现的问题的整改情况;与信息系统有关的非结构化数据，包括与信息系统开发、测试、运行、安全管理、业务连续性管理等有关文件。

二、大数据环境下经济责任审计的数据分析

在大数据环境下进行经济责任审计时，需要对收集到的数据采用相关方法进行分析，找出相关的审计线索。常用的数据分析方法包括基于SOL的数据查询方法、大数据可视化技术和其他大数据分析方法。基于sOL的数据查询方法，通常是通过分析审计问题来构造相应的sOL语句，然后在一些数据库工具或审计软件中运行上述sQL语句来找出相关的审计线索。大数据可视化技术是基于审计大数据的集成和预处理，利用一些大数据可视化软件实现审计数据的可视化建模和分析，审计员结合自己的审计知识背景，通过对可视化结果和图像的分析和观察，系统地理解和分析被审计数据的内涵和特征，从而发现审计线索，获取审计证据，同时根据需要，可以交互改变可视化软件的设置，改变输出的可视化图形和图像，从不同的角度了解审计数据，从而全面了解审计线索的特点，分析相关问题产生的规律和原因。

大数据环境下经济责任审计的主要分析内容包括：总体情况分析、政策落实情况分析、自然资源资产管理情况数据分析、企业重大决策、信息系统运行与管理情况、廉洁从业事项分析等。通过对财务报表数据的分析，可以掌握被审计单位财务收支的总体情况，通过结构分析和历年变化趋势分析，可以掌握总体情况。通过对各部门各类数据的叠加分析，可以发现在开发区域进行房地产开发、采矿、工业项目建设存在限制或禁止的问题。通过对被审计单位不同年份的会议文件进行分析，全面了解被审计单位的相关会议内容。运用大数据可视化技术，分析被审计单位信息系统开发、测试、运行、安全管理、业务连续性管理等方面是否存在风险。通过对被审计单位在餐饮、购物、会议补贴、保险、中介机构、咨询等方面资金使用情况的分析，掌握被审计单位相关人员落实廉洁从业规定的相关情况。

三、基于大数据技术的经济责任审计方法原理

通过以上对经济责任审计项目数据采集与分析方法的研究，不难发现基于大数据技术的经济责任审计方法主要是充分利用被审计单位的内外部数据、结构化数据和非结构化数据，并对其进行比较分析，基于“集中分析、分散验证”的审计理念，借助大数据技术实现数据的深度挖掘、可视化分析等，找出相关审计线索，在此基础上，通过这些审计线索进一步拓展审计内容和审计事实确认，最终获取审计证据，从而找出经济责任审计中的相关问题。

结语

大数据技术有效地保障了经济责任审计的严密性和时效性。随着时代的进步，大数据技术已给传统的审计带来有力的冲击，审计部门要加快大数据环境下的审计信息化建设，创新审计方法和技术，加强对审计对象、审计覆盖范围的管理力度和对整合审计资源、应用审计结果的宣传力度，积极推进有深度、有重点、分步骤、有效益的经济责任审计全覆盖。