大数据审计：现状与发展

祝媛媛

（沧州市审计局，河北 沧州 061001）

引言

信息时代下, 审计人员首先按照审计任务所需，到相应的被审计单位进行信息与电子数据的采集, 通过预处理并就其加以分析, 以此来取得审计证据, 我们将这一过程叫作现场电子数据审计, 也是现阶段较为常见的电子数据审计。随着大数据时代的到来，一系列新型技术的发展，为审计工作带来了挑战，倘若不探寻出一条有益于审计工作开展之路, 那么势必会影响审计工作的顺利进行。

一、我国大数据审计的现状

中国审计署把大数据审计工作以“三个集成、五个关联”进行了概括。其中，三个集成指的是就数据、分析、审计工作方面的集成。而五个关联则包括:一、由中央财政直至下级或者到乡镇的相应资金使用、由部门直至工程实际的执行单位的相应资金使用的纵向关联;二、由市财政等直至相应的预算单位的一系列资金的横向关联；三、包括财政、金融以及企业等三个层次之间的数据关联；四、财政以及其他多单位、多领域的数据关联;五、财政数据和相应的业务数据等之间的关联。在确保一系列大数据得以获取的前提下，借助于一系列数据挖掘技术，完成就相应数据的集中分析、疑点发现以及分散核查。

现阶段，中国审计署主要就以下大数据审计工作进行了相关实践：（一）就具体的被审计单位以及相关联的内部部门，形成了采集、分析，以及保护数据的机制，这一过程开展的前提条件国家政策给予了中国审计署相应的职能与权力。就内部部门而言，中国审计署出来了各种规则，目的在于规范其于数据收集、转移，以及存储与分析等多个方面的行为。（二）组织专门机构与若干个交叉团队实现就数据的管理数据，深层次挖掘数据所隐藏的价值。（三）就数据采集以及管理层次而言，按照“审计工作十三五规划”内容所述，直至2020年前就我国主要经济运行行业数据加以相应的收集。因而，在未来发展过程中，中国审计署主要就管理、数据(指的是质量以及安全等)、人力、基础设施(软、硬件)等四个不同的层次来强化大数据审计工作。综合而言，中国审计署针对大数据审计的观点为：其既是一场技术革新，同时也表现出来了审计理念的创新。

二、我国大数据审计面临的问题

（一）大数据缺乏收集积累经验

大数据环境下，针对审计, 不仅要实现就数据的收集以及归纳, 同时要求这一环节的质量，需要确保数据的价值性、丰富性、高速型以及规模性。就近些年实际的审计状况进行分析，审计局主要依赖于财政等相应大审计项目, 收集到了包括医院、社会保障等方面在内的行业以及财务数据。但就是这结果来看，缺乏有效的数据中心，因而就数据缺乏全面的管理，引发了数据存放分散的情况, 使数据共享的实现出现了阻碍。另外，再加之第三方数据信息关乎到了个人以及其他组织的隐私，因而在实际的处理时有关部门应当予以重视，提供的不应当是原始数据，而应当是已经完成处理的数据。审计人员在具体的数据分析过程中，因为数据信息缺失，覆盖面窄，体现内容不足, 数据更新缓慢进而使得数据分析无论是在深度，亦或是广度方面均受到了制约。

（二）审计组织方式有待进一步完善

就现阶段实际情况而言, 审计小组各自为政，大多数还是以独立形式完成作业，很显然，此类工作模式在大数据时代字无法顺应审计工作需求。为解决这一问题，我们应当于审计系统中挑选出综合素质高的人员共同组成数据分析团队, 就相应的审计力量加以有效整合, 调整审计目标以及审计思路，包括审计手段与理念也应当进行改善, 借助于有效方式增强审计质量以及效率。

（三）大数据审计缺乏制度导向

其实，大数据管理的规章零散缺乏合理性主要体现为：数据收集、归纳、分析、利用，还有保存等几个方面，由于在这些方面缺乏有效的规章制度作为引导，即使的大数据不能够依据布序进行高效的开发以及利用,同时也增加了许多不稳定性因素，而数据的真实全面性也无法得到保障。

三、大数据审计的发展与建议

（一）大数据审计软件的相应开发

针对审计大数据怎样设计出一个高效的分析系统是未来进行大数据审计的一项关键性内容，为实现这一目的应当不断地创新技术，融入创新性思路。在进行大数据审计过程中，应当扩大大数据优势, 以此来规避其中的风险问题, 依据具体情况以及实际需求来挑选出最优的设计方案。因此，在审计软件的开发过程中，需要尤为注重以下几方面问题：

其一，依据需求的不同进行相应的系统架构设计。

以往传统形式上的信息系统架构设计无法适应大数据系统设计需求，一个优良的大数据系统需要与其相对应的系统架构设计, 但从某一角度而言，尽管是最优的大数据系统架构也无法适应所有的大数据应用。所以, 要求我们在实际的设计过程中，依据大数据应用系统的实际需求, 设计出与其相对应的系统架构。

其二、可被应用于多种审计大数据的相应分析方法。

现阶段审计任务还是比较丰富的，比如企业审计、银行审计、投资审计等等，由于审计任务均有着自身的要求与目标，因而需要与其相适应的审计数据分析方法, 所以, 为了更好地适应不种行业、不同种类相应的电子数据审计需求，所实际构建出的审计大数据分析平台应当可以支持多种不同类别的分析方法。

（二）强化数据可视化技术在此领域的实际应用

大数据背景下, 所获取的审计数据无论是在数量，亦或是复杂度方面均就审计数据分析带来了不小的挑战, 以往所应用的电子数据审计方法尽管能够处理一些基本问题，但由于其枯燥的数字理念在很大程度上降低了审计工作者的热情，也影响了审计工作效率的提高。信息技术的普及与应用推动了数据可视化技术的不断发展, 同时也为电子数据审计的发展创造了良好的面机遇。大数据环境下, 怎样促使审计人员可以“洞察”被审计单位自身的信息与数据, 借助于数据可视化是必然趋势。

（三）大数据审计推动计算机辅助审计技术的发展

大数据时代的当下，越来越多的审计工作者意识到计算机辅助审计技术的关键作用, 就拿Benford定律来看，其被应用于大数据环境之中能够更好地将其的优势与功能发挥出来。Benford定律适用有如下三个条件，分别是: 1、被审计数据量已经形成了一定的规模,可以代表其中的全部样本。就多数情况来看, 借助于Benford定律加以分析的相应数据集规模越大, 那么其所得到的分析结果也就愈加的精准。由此可见，其在大数据之中能够得到良好的应用。2、被审计数据未形成固定范围。3、要求相应的目标数据受到人为因素的影响相对较小。

四、结语

大数据时代的到来, 审计工作为更好地提高质量与效率应当充分利用大数据发优势, 也是扩大审计监督范围,实现审计全覆盖， 提升审计监督作用的有效手段。现阶段，我国大数据的相应发展尚不成熟，与其相关联的技术以及工具还有待进一步开发与完善，大数据、审计二者的结合过程既存有机遇，更需要迎接挑战, 而这一过程需要加大于人力物力与技术等多个不同方面的不断投入。