基于大数据的审计分析及优化探讨

马锦文

一、引言

要想良好的完成审计工作，则需要应用到的工作资料主要是各种类型的数据资料，并需要进一步完成对数据的整合分析。传统的审计分析因方式方法的局限性会导致审计分析结论存在一定的偏差。在大数据时代，优化的审计分析可以有效提升审计效率，提高审计结论的准确性。

二、大数据的内涵

大数据技术，是一种在计算机和网络平台支持下完成数据统计与分析的技术类型，大数据是一种数据集合，其数据体量十分庞大，在数据获取、存储以及数据的管理分析方面，已经超过了传统数据库软件能力。大数据的类型非常丰富，除一些传统数据类型，还包括比如图片、视频、日志等类型。这种技术在应用中的主要优势在于，其能够从海量的数据中通过整合分析获取有价值的数据信息。

大数据目前主要被应用在事件预测、定位以及城市规划、医疗信息化发展等领域。它可以将数据资源化，并且和云计算等技术相结合，不仅可以用于社会经济发展做预测，还可以为公司的财务管理与经营提供极大的参考价值，可以帮助企业提高运营效率。

三、大数据对内部审计的影响

在审计分析中使用大数据技术，最显著的一点，就是数据的来源更多、范围更广，为审计人员提供海量数据，通过信息之间的关联性，可以对被审计对象进行更准确的评价。

其次，大数据技术实现了企业内部审计工作范围和内容的扩充，在传统的审计工作中，抽样审计是比较常用的一种审计方式，但其也比较容易受到审计数据的限制。容易产生抽样偏差导致的结论误差。大数据时代下，全量分析取代抽样分析，可以收集过去无法收集到的数据，不再依赖抽样分析。可选的审计数据范围扩大，信息来源的增大，使得审计结论更加准确。

最后，大数据技术促进了传统审计工作方法的转变，审计工作的进行综合了现场模式和非现场模式两种形式，这种形式在全面性和先进性上都体现出更强的特征。

四、大数据背景下的审计分析

（一）大数据时代的数据处理

与传统的审计分析和数据处理相似，大数据时代的数据处理也要经过采集、导入和预处理、统计及分析几个方面实现。但由于其数据量巨大，处理过程又与传统有所不同。在采集过程中，可以使用Mysql和Oracle等大数据工具。在导入和预处理环节，因为要对海量数据进行有效分析，应该将前端采集的数据导入到一个集中的大型数据库中，并做一些简单的清洗和处理。在统计与分析环节，其所依托的数据库类型为分布式数据库，通过不同数据库的整理和收集作用，达到数据统计和整合的目的，以满足需求。

大数据时代，因为数据的种类十分繁多，从普通的日志、图片、位置信息到音频、视频等，庞大的数据量对处理数据的能力也提出了更高的要求。因此，大数据在处理中，需要针对各种数据的特点，使用合适的数据处理方法，并结合多样化的计算模式，提高数据处理的效率。目前，大数据的处理应用主要有以下两种：

1.可视化技术

可视化技术发挥作用的原理，是以计算机系统为依托，从图形学和图像学的角度应用相应的处理技术，将数字化的数据信息实现向图形和图像方向的转变，并进一步完成显示与交互的处理。可视化技术为数据的处理提供了更多的便利，可以让数据接受者更直观地分析数据的规律性及发展趋势。

2.云计算技术。云计算是一种计算模式，主要的功能点在于存储，同时，其也属于一种类型的介入路径，可以适应广泛的网络环境并具备相应的计算能力。云计算的应用，为大数据的处理提供了新的发展方向。在大数据时代下，数据量十分庞大，数据来源也多种多样，因此给数据处理带来了很大的困难，如果缺少有效的数据存储与计算方式，就会造成数据处理速度慢、效率低等问题。云计算技术具有处理速度快，处理效率高的优点，可以成为大数据的良好载体，进一步优化传统数据存储中的不完善之处，通过合理地存储方式，提高数据存储的效率，节省数据存储空间。

（二）大数据时代的数据挖掘

数据挖掘是一种从批量的无规则数据中，通过应用科学的方法分析和整理，发现和总结数据信息中的有价值部分，以便进行应用的技术。大数据时代，通过对数据的深度挖掘，可以将数据中有价值的信息提取加以分析应用。

数据的挖掘方式多种多样，如统计分析、聚类分析、关联分析等方法。统计分析是基于模型的方法，能够完成对数据信息的分类和预测的工作，通过对不同类型的批量数据的挖掘和分析，建立起相应的数据和统计模型，从财务审计工作开展的角度出发，数据挖掘可以帮助审计人员在批量额财务历史数据汇总通过观察和比较，发现财务状况中的实际问题，另外，数据分析中的聚类分析功能，能够帮助审计人员分辨审计数据中的密集区和稀疏区，从而进一步得出宏观上的数据分布特征和模式的信息。并进一步利用数据挖掘技术完成对于数据内部信息的挖掘。审计人员可通过该方法，找出被审计数据中不同数据项之间的联系，发现异常联系数据，在此基础上通过进一步分析发现审计疑点。大数据时代的数据挖掘，可以让工作人员更全面清晰地了解数据的状况，帮助审计人员做出合理判断。

（三）大数据时代的审计分析

对于审计分析来说，更快的处理速度提高了审计分析的效率，而庞大的数据来源，也为审计分析提供了更多的参考数据，提高了审计分析的数据多样性。其次，在数据的分析上，可视化的数据分析方式也逐渐出现，它将大数据内容转化成了人类可读的形式，方便了对大数据的数据分析，提高了审计分析的工作效率。

但是在审计分析中，对大数据的应用还需要一定的优化。大数据下的审计分析，因为数据来源广泛的因素，在进一步扩充数据量的同时，也会造成数据内容的准确性下降，由此影响到审计分析的结果。在进行数据处理前，为了保证数据处理的准确性，需要针对不同的数据信息特征，对数据进行筛选，这样在进行数据处理工作时，可以提高处理效率，确保审计分析工作高效进行，提高审计结果的准确性。

在传统的审计分析程序中，数据的挖掘和处理基本都是由工作人员进行，对于工作人员的要求并没有那么高。但是在大数据时代下，应用大数据技术的审计分析工作，对工作人员的能力也提出了新的要求，主要的要求包括其在理论知识水平上要同步掌握专业的审计知识以及相应的计算機应用知识，从实现这一目标的具体方法上来讲，企业可以通过开展专项培训的方法，从理论知识到实践应用技能上对工作人员实施全面的培训，并且在此基础上组织社会范围内的更加具有专业性的职业培训，全面提升审计人员的综合素质。

安全隐患是大数据时代需要重视的一个重点问题，从企业的角度来说，海量信息的内容结构中必然也包括一部分具有保密性质的信息，这也意味着企业需要面临信息泄露的风险。而这对于企业来讲会造成非常严重的经济上和运行稳定性方面的威胁。因此，要制定相关行业标准及企业制度，避免因为缺少相关管理条例，使得新技术的应用出现不良影响。

五、结语

综上，传统的审计分析方式显然已经不能满足行业的发展需求。而大数据时代数据处理以及数据挖掘的种种优点，可以优化审计分析的运行效率。但是，在新技术的应用中，也会存在一些技术漏洞以及管理漏洞，因此，我们在应用大数据来优化审计分析的同时，应该做好技术管理与技术升级，避免因技术漏洞而造成不良影响。

（作者单位：中国平安财产保险股份有限公司陕西分公司）