大数据时代推进审计高质量发展的策略

正确认识大数据及大数据审计的内涵要求，创新大数据审计技术方法和审计作业组织方式，加强审计人才培养，提升审计工作质效。

随着计算机网络技术的飞速发展及信息系统的广泛应用，企业都建立了业务信息系统，积累了海量数据。在大数据环境下，传统审计方式方法已经不能适应高质量审计监督的要求。大数据审计的终极目标是为了让数据“说话”，是宏观性、政策性分析和具体问题线索挖掘的有机结合。内部审计需要正确认识大数据及大数据审计的内涵要求，转变审计理念思维，优化审计工作运行机制，创新大数据审计技术方法和审计作业组织方式，加强大数据审计系统建设和大数据审计人才培养，提升审计工作质效。

大数据环境下开展高质量审计存在的问题

目前，中国石化绝大部分业务都已实现信息系统管理，实现了网络化和分层级的集中化。通过数据挖掘及数据仓库技术建立了BW数据仓库及EDW数据平台，实现了生产经营数据的统一抽取、加工和存储。各部门在总部数据仓库基础上相继建成了财务报表、电子商务、零售管理、炼油TBM、化工TBM、油田预算、合同管理、标准编码、制度管理、内部控制等诸多系统。审计部门基于这些系统分别开发了不同的辅助审计查询系统。如针对ERP系统专门开发了AIS辅助审计系统和审计抽样程序，基于数据仓库开发了审计智能预警系统，此外专门开通了各业务管理系统的查询权限等。

信息系统为提高内部审计的效率和质量提供了良好的技术条件。先进的计算机及网络通信技术，为远程访问审计创造了条件；流程及编码的标准化，给建立分析模型、实施动态预警打下基础；BW等数据仓库的建立及跨系统数据整合，给数据挖掘、开展整体及趋势分析提供可能。审计管理信息化为规范内审行为、强化审计管理、提高审计效率、防范审计风险提供了有力支持。

目前，在大数据环境下开展高质量审计工作，主要存在以下几方面问题：

1.审计对象数据规模过于庞大，数据类型多样、逻辑关系复杂、价值表现模糊，给逻辑分析带来困难。

2.不同部门间、层级间、系统间还存在不同程度数据壁垒，与外部的交易难以获取相关外部数据，信息孤岛问题难以解决。

3.缺乏大数据审计先进模型和应用范例，缺乏大数据审计高端人才。

4.信息系统升级换代造成不同年度数据断裂。

提升内部审计质量的措施

利用大数据技术提升内部审计质量，可以采取以下策略。

创新审计理念和管理模式。国家审计署《“十三五”国家审计工作发展规划》明确提出要创新审计管理模式和组织方式，全面推广“总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究”的数字化审计方式。企业应该通过跨部门搭建内部网络数据共享平台，增加必要数据访问权限，打通审计部门与业务部门间的信息壁垒，增强数据横向及纵向对比分析和逻辑分析，进一步扩大审计覆盖面，提高审计工作效率和效果。加强信息化审计系统建设，建设一批与全数据分析和大数据审计相匹配的审计信息系统。加强大数据及信息化审计人才培养，加强大数据审计骨干引进培养力度，聘请大数据审计专家开展培训，促进大数据审计理论学习、模型建设和应用实践。

加强审计分析模型建设。针对不同业务类型和数据形式的海量数据，建立对应的审计模型。一是加强集中服务器环境下数据库/数据仓库（如BW）的审计分析模型建设，对业务的完整性、规范性、差异性进行检查；二是分散服务器或单系统环境下数据库的审计分析模型建设，利用大数据审计智能化，加强对不同系统的全数据整合和分析，将原本相互独立的数据，通过内在逻辑关联，建立相对固定的数据分析模型。此外，还可以协同政府或外部专业机构加强对采购招标业务的大数据审计。

创新审计组织和工作模式。强化信息化审计手段在远程审计中的运用，尝试建立政策梳理、数据分析、发现线索、现场核查的“派单式”审计组织方式。不断跟踪违纪违规新手法新特征，总结丰富审计思路。

建立大数据审计思维。重视数据采集、标准化处理和多维度分析，培养审计人员大数据审计的归纳思维、假设思维、关联思维，通过对不同系统间业务及对应数据的关联分析总结建立审计分析模型。如2018年在油品销售企业审计中偶然发现“直销转零售”问题并形成审计案例，总结出该类业务数据模型规律，在2019年审计根据该分析模型发现另一家销售企业采用“灌桶卡”方式将直销业务转加油站机出发油以增加机出零售量，增加加油站运营费用、造成效益流失问题。

加强企业内部审计信息整合与数据共享，在公司层面建立数据整合和信息共享机制，促进审计人员开展全数据分析，发挥大数据审计优势。

加强审计数据库、方法库、案例库、制度库建设，充分发挥审计经验、成功实践、典型案例对提升审计人员能力、提高审计效率、提升审计质量的重要作用。强化信息化审计手段应用和考核，推动审计人员积极应用大数据审计手段。