基于大数据时代的高校内部审计研究

2019-08-27房瑜丹

求知导刊 2019年12期

房瑜丹

摘要：大数据审计为高校内部审计提供了契机。文章先阐述了大数据审计的概念，介绍了传统审计的各种缺陷，提出了高校大数据审计的框架，并以科研经费为例，建立科研经费部分支出审计分析模型。通过采集审计数据，处理及分析数据有效提高了审计效率，丰富了审计资源。最后介绍了大数据审计在高校开展的困难。

关键词：大数据;审计;高校

中图分类号：F239.45

文章编号：2095-624X（2019）12-0007-03

由于网络技术的迅猛发展，以大数据、云计算为代表的新兴技术广泛应用于审计领域，深刻改变了审计的工作方式以及审计人员的思维方式。高校审计部门需要积极改变传统审计工作模式和理念，创新审计方法，顺应大数据时代的审计要求，有效促进高校审计的健康发展。

一、大数据审计的概念

大数据，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据技术分为以下几个层面：数据采集、数据存储、基础架构、数据处理、数据分析、数据隐私和安全。大数据审计是指将大数据这几个层面的技术应用到审计中去，这能够节约审计资源，提高审计效率。

2014年国务院颁布了《国务院关于加强审计工作的意见》，明确提出“加快推进审计信息化进程，探索在审计实践中运用大数据技术的途径，加大数据综合利用力度，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力。在审计实践中探索大数据运用技术”。2015年国务院颁布的《促进大数据发展行动纲要》和《关于完善审计制度若干重大问题的框架意见》，指出大数据审计模式对提升审计效能的重要性，并将其纳入国家战略。

二、高校传统审计模式的缺陷

1.数据采集方面

传统审计模式下，审计人员通过询问、查阅、检查等审计程序来获取信息。这种模式下，获取的绝大部分是财务信息，对于非财务信息，审计人员往往缺少获取途径。在实践中，大量存在审计人员通过外部的非财务信息来判断财务数据可靠性的案例。通过大数据审计，社交网络的任何活动都有可能成为某一重大事项的相关证据，审计人员要提高外部信息的重视程度。

2.数据汇总方面

传统审计模式下由于不能对数据做到全面的搜集，所以对数据精确度要求极高，为了追求数据的因果关系，丢弃了很多金额小、无价值的数据。例如C金额小，无法单独作为证据，在传统模式下很可能被丢弃，然而从整体来看，C数据B数据存在相关关系，而B数据反映某一业务存在重大舞弊。大数据审计模式下，海量数据，优劣掺杂，不再追求数据的精确度，不再热衷寻找数据的因果关系，而是充分利用数据之间的相关关系，强调数据的完整性和混杂性，帮助高校审计人员寻找可能存在的问题。

3.数据处理方面

传统审计模式下，审计人员通过抽样分析和分析性程序对数据进行数据分析。审计人员在控制测试和细节测试都会用到审计抽样。控制测试会产出信赖过度风险和信赖不足风险，细节测试会产生误拒风险和误受风险。只要存在审计抽样就会产生审计风险，分析程序的主观性极强，依赖于审计人员自身的工作经验及职业判断，进一步扩大分析结果与事实不符的可能性。大数据审计利用电子技术对海量数据进行挖掘和分析，将不同领域、不同平台和不同岗位的被审计单位信息纳入同一平台进行交叉比较，再进行深入的分析，找出问题。这提高了审计效率，节约了审计资源。

三、高校大数据审计框架

大数据审计充分利用计算信息技术，改变高校传统审计流程，改变传统手工查账模式。图一为大数据审计框架。

1.数据收集

建立统一的信息平台，整合各类信息资源。主要包括科研、基建、财务、人事、教学、后勤等多方面信息，通过信息平台，审计人员可以查阅各部门各类数据，如：会议记录、报道、账簿、图像、音频和视频等数据。

2.数据处理

高校审计人员获取的数据包含历史数据是从多个部门取得的，这样不可避免地会发生有的数据不正确、有的数据自相矛盾的现象，这种数据我们称之为“脏数据”。“脏数据”主要包括三大类：错误数据、重复数据、不完整数据。审计人员需要利用有关技术如数理统计、数据挖掘或预定义的清理规则将“脏数据”转化为满足质量要求的数据。

3.数据分析

数据分析是大数据审计的核心，关键步骤是构建数据分析模型。数据分析模型可以划分为总体分析模型和个体分析模型。总体分析模型主要用于把握总体、锁定重点，个体分析模型主要用于筛选线索。常用的审计分析方法有：比较分析法、趋势分析法、比率分析法、因素分析法和预测分析法等。

四、高校内部审计案例分析

本文以某高校科研经费内部审计为例，分析如何开展科研经费大数据审计。

取得某高校所有科研经费的原始数据，并对原始数据进行清理。本节从科研项目名称、负责人、供应商账号、设备名称等方面进行统计，汇总并分析科研经费支出的真实性。

步骤一：数据收集。

步骤二：（1）从科研设备采购表中查询供应商收款账号出现频率，并从大到小依次排列。

SELECT supplierAccount，count（*） FROM DeviceInfo GROUP BY supplierAccount ORDER BY count（*） DESC

（2）從财务凭证明细表中查询发票连号或相近的支出。

SELECT proNo，invoiceNumber FROM VoucherInfo ORDER BY invoiceNumber DESC

（3）从科研项目的基础信息表和科研设备采购表中查询项目组成员购买相同设备的台数。

SELECT a.proNo，a.proName，a.proLeader，a.proMember，b.deviceName，b.deviceNum FROM ProjectInfo a，DeviceInfo b WHERE a.proNo = b.proNo

（4）从科研项目的基础信息表和财务凭证明细表中查询发票开票日期、项目起止日期。

SELECT a.proNo，a.proName，a.proStartTime，a.proEndTime b.billingDate FROM ProjectInfo a，VoucherInfo b WHERE a.proNo = b.proNo

步骤三：（1）供应商出现频率较高的情况，审计人员应重点审计付款来源于多个课题组或课题组成员申报的其他科研课题，并结合科研项目实际情况及爬虫软件来进行审计分析。

（2）发票存在连号或相近的情况，审计人员应该逐一审核。特别是油费发票，如果课题组成员报销的油费发票连号或相近的，审计人员有必要做追加审计程序。

（3）通过查询设备出现频率，重点审计在同一时期课题组成员在不同课题购买相同设备的情况。

（4）发票开票日期不在项目起止日期内的，审计人员要根据线索，结合该科研项目的实际情况进行审计分析，判断该发票证明的经济业务是否与项目相关。

一方面，可以查询供应商账号出现频率，识别是否存在对同一供应商高频支付情况，对于付款来源于多个课题组或课题组成员申报的其他科研课题，有必要对金额大的凭证进行审核。

另一方面，查询设备出现频率，识别是否存在课题组成员在不同课题购买相同设备的情况，并对凭证进行审核。通过审计分析方法，寻找数据之间的关联关系，找到可能存在的问题。

五、高校开展大数据审计的障碍

1.数据获取困难重重

大数据审计要求实现较高水平的数据共享交换，高校信息化程度差异大，尚未形成数据共享平台，没有形成足够的数据资源来支撑大数据分析。

2.数据分析缺少有效工具

大数据审计的核心是数据分析，大数据审计的审计数据具有跨部门、多层次，多领域等特点，目前可供借鉴的数据分析方法成功案例少，软件开发滞后，影响了大数据审计效果。

3.“复合型”审计人才欠缺

受传统审计模式的影响，高校审计人员要注重财务知识的学习。当前审计工作人员还停留在手工查账的模式下，对使用计算机进行审计的意识不强。审计人员面对海量的数据，缺少审计思路，对数据库结构、运行以及信息的特点了解得少，无法对数据进行合理科学的处理和分析。

另外，大数据审计可以帮助审计人员快速地找到审计线索，但是并不意味着其一定存在问题，还需要结合传统审计方法来判断。

六、结语

当前，我国正在大力建设国家审计大数据审计中心，构建大数据平台。在风险导向审计模式的背景下，审计抽样风险被避免，审计范围扩大，审计证据变得更充分，相关性更强。这极大地提升了审计效率，降低了审计风险。同时又在审计目标、审计内容、分析技术与审计思维模式上给审计人员带来了前所未有的挑战。借鉴其他高校大数据审计的先进经验，培养大数据审计人才，适应大数据时代新形势，推动大数据审计发展，是高校审计发展的必然趋势，也是高校审计部门充分发挥审计的“抵御”和“预防”功能的要求。

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