关于推进大数据审计工作的几点思考

高艳芳

摘要：大数据技术的出现对我国社会经济的发展带来一定的变革，而我国审计工作又是促进人们生活稳定以及社会健康发展的重要手段，因此推进大数据审计对提高我国审计工作的创新力以及科学化方面起着不可替代的作用。本文先是对当下我国审计工作的内涵展开合理的论述，紧接着对我国大数据审计工作所面临的困难进行合理的分析，使审计工作的制度、技术以及组织方法等都能得到创新，对促进我国大数据审计工作的顺利开展以及国家治理能力的提升起着积极作用。

关键词：审计大数据;国家审计;大数据分析

中图分类号：F239 4  文献识别码：A  文章编号：

2096-3157（2020）01-0174-02

国务院颁布的《促进大数据发展行动纲要》中，明确提出要加快推进我国大数据全面发展的步伐，促进大数据审计工作顺利开展，进一步带动我国审计质量和效率的提升的同时也赋予审计工作更深刻的内涵。本文也将对我国审计机关在推进大数据审计工作过程中面临的一些困难与挑战展开深刻探讨。

一、审计大数据内涵

1 数据特征

我国国民经济的发展离不开审计大数据工作的开展，虽然现阶段我国审计大数据多为结构化数据，但不可否认的是非结构化文档以及互联网网页对审计工作带来的积极作用也是值得肯定的，相信今后随着物联网行业的发展，还会衍生出更先进的传感器数据，这也必将成为我国审计工作重要组成部分，能够更好地将审计数据的海量化、多样化特征进行发挥。审计数据包括单位数据、财务数据、信息网络数据等，数据保存形式也具有多样化的特征，支持文档、视频、音频等保存形式。

2 技术特征

审计利用大数据技术，通过对被审计单位数据进行采集，从而深度挖掘各项数据信息，并对数据展开有效的分类与整理，从而使审计作用得到充分发挥。《国务院关于加强审计工作的意见》中明确指出，审计监督范围可以覆盖国家治理各个领域，这也从侧面反映出审计工作具有审计对象多样化以及审计数据复杂化特征。除此之外，由于审计对象行业跨度较大，这也在一定程度上加大了数据整理和分析的难度。由此可见，审计大数据技术具有复杂性及动态性的特征。

二、大数据审计面临的六大关键问题

1 数据采集

数据采集作为审计大数据分析工作的基础，采集范围较广，涉及领域较多，因此在这一环节中我们需要注意以下两方面问题。

（1）确定审计大数据采集范围。采集范围主要包括两方面内容，一是被审计单位业务数据，这也是审计大数据主要的数据来源;二是互联网数据，这也是审计数据采集的重要组成部分，采集到的数据越多所获得的有价值信息也就越多，同样的一些无用信息也会随之增多，如果将那些价值不高且数据质量较低的数据统统纳入到数据采集中来，必然会出现信息荷载情况，使得存储空间受限，因此，如何开展针对性的数据采集工作是我国大数据审计所应值得探讨和深思的问题。

（2）审计大数据获取方式。《国务院关于加强审计工作的意见》实施后，审计机关以及政府部门在意见指导下开展了数据报送机制，明确规定了报送的具体实施方案以及管理方式。又在此基础上进一步推广了《促进大数据发展行动纲要》。这项规定的提出，加强了各个领域对电子政务云的推广应用，但使用过程中一些问题也逐渐被提出，是否可以通过对云计算技术的应用，从而实现从政务云到审计数据中心转换的过程;在对非结构化数据进行采集的过程中，是否可以利用网络API接口以及遥感技术等展开针对性的数据采集工作;等等。这都是需要各部门研究人员不断进行探索的。

2 数据处理与标准化

由于大数据审计工作具有一定的复杂性特征，这也加大了数据处理的难度，要想实现审计在各个领域的全面覆盖，需要采取有效的措施来克服数据不准确、不规范等问题。具体要从以下两方面开展：

（1）建立满足审计全覆盖要求的行业数据标准。只有做好审计数据规划工作，才能不断提高审计标准化、信息化水平，以期加快实现审计全覆盖目标。因此，我国应积极开展重点行业领域适用的标准化审计数据，使其不仅可以满足相关领域审计项目开展，还可以提高与其他行业的关联度，这也为审计全覆盖目标实现奠定基础。

（2）探索审计数据标准转换机制。审计数据在进行多领域数据集成、整理、转换的过程中会面临着很大的困难，尤其是当下我国审计技术不完善情况下，如果仅凭审计机关部门力量来实现 审计标准转换是无法实现的。在不同时期，审计数据标准转换方式也会存在明显的差异性，而要想在这个技术不成熟时期，就要求审计机关部门能够联合起来，建立一个可以实现数据共享的模式，促进标准化数据能够更好的形成与发展，这是需要各机关部门团结起来克服重重困难才能实现的。

3 数据中心建设

当下，各种名目繁多的大数据开源技术占据市场主流，且具有一定的架构特征，这也加剧了开源技术间的市场竞争，由于平台标准空泛化现象，使得审计大数据架构核心技术在选择上面临着一定的困难。为了保证数据架构核心技术标准化，更好地了解和掌握大数据技术在世界范围内的应用现状，我国专门颁布了《大数据标准化白皮书》，对世界各国对大数据應用情况及其技术优势展开了深刻的分析，并结合我国大数据技术的应用现状，建立了标准化的大数据体系，对我国大数据技术的选择和开发上起着一定的指导作用。

4 数据分析方法创新

国际审计署审计长刘家义对大数据审计分析的本质进行了高度总结，并将其归纳为“全维化与智能化”，而业内人员在此基础上又进行了概括，将其看做为“交叉融合+智能挖掘”，这也为我国大数据审计分析提出了新的发展思路。

（1）多行业全维化分析。审计大数据多行业数据特征为实现数据全维化奠定基础，可以对我国国民经济发展中存在的风险问题进行分析，找到风险存在的原因。近几年，我国各省市在刘家义审计长“五大关联”分析的号召下也积极开展了跨系统、跨领域的分析工作，极大地提高了数据的应用效率，加快了我国大数据应用分析的步伐。

（2）智能挖掘技术应用。近年来，我国审计部门积极对审计分析法进行创新，也取得了良好的应用效果，极大地提高了审计人员自身的专业化水平，智能挖掘技术如聚类、分类、异常点检测等可以很好地应用到审计分析中，并取得良好的应用效果，这也是当下审计工作中比较先进的技术应用。我国在2016年开展的“大数据审计技术研讨会”中就开始了对社交网络技术的应用，以此来对审计对象的资金使用情况进行跟踪;此外通过对图数据库技术Neo4j的应用，可以将工商数据股权结构等一些实例很好地展现出来，这些都是通过我国审计人员积极创新的结果。

5 审计大数据的组织模式

大数据审计管理方法有效性决定着审计价值作用能否得到充分发挥，这就要审计人员积极开展正确的管理方式，将管理重点放到现代化审计管理中来，使其现代化功能得到充分发挥，进而能够实现总体分析、问题调查、深化研究等功能应用，保证大数据审计管理的有效性。总体分析：要求保证业务与数据始终结合在一起，明确具体职责，保证审计部门之间得到有效配合，同时还要求业务人员具备一定的数据分析能力，保证分析结果的准确性。问题调查：要求数据分析结果评价合理性，保证疑点有效性，大数据进行分析的过程种会产生大量的疑点，但不是每个疑点都值得去分析，因此，要求应具有科学筛疑的能力，并在此基础上对国家经济运行风险做出准确的分析预测。深化研究：要求建立一支专业融合团队，队伍人员构成包括科研人员、资深专家、政研人员等，保证其合理分析，打破专业部门间的局限，从而实现信息共享。

全面推广现代综合审计模式的提出，打破了传统思维观念的局限，并对其进行积极变革，这种综合审计模式难度较大，但值得业内人士积极探索，从而使其价值得到充分的发挥[1]。

6 审计大数据的风险管理

（1）数据采集风险。采集风险主要考察审计数据的真实性以及完整性等，如果数据的真实性都无法保证，那么数据的价值也就无从体现。通常结构化数据很少会出现虚假信息，具有一定的可靠性，但也不排除一些人为因素的影响导致数据的缺失;而其他渠道获取到的数据信息，如网页、音频软件等数据信息往往真实性较差。因此，在进行数据收集的过程中应树立一定的防范意识，对获取到的数据信息进行验证，并对信息完整性进行有效检查。

（2）数据存储使用风险。存储使用风险多体现在数据存储与数据使用所存在的矛盾问题，由于審计信息量大，数据种类较多，需要为各省市审计部门以及审计工作提供相应的服务，因此，应保证数据权限的机密性，虽然为了提高数据安全系数会影响数据其它功能的发挥，但为了国家安全也要适当做些调整。

（3）数据处理风险。数据处理风险多体现在行业数据多样化与数据标准化间的矛盾，通过观察被审计单位信息系统现状不难看出，大数据在未来其信息状态都难以实现统一，因此，就需要采取有效的措施来促进数据的统一化管理，但这种方式也会使得个性化数据出现丢失的可能，如果按照各个地区需求开展数据管理工作，又无法保证数据标准化现象，二者之间存在不可协调的矛盾，如何做出正确的选择只有通过不断探索才能实现[2]。

（4）数据分析风险。数据分析风险要求在对数据进行分析的过程中，不断提高数据分析质量，在扩大数据分析范围的同时，还要保证数据的精准性，不要出现信息遗漏的情况，审计大数据为审计人员提供了广阔的数据选择空间，可以通过对数据关联性进行分析，从而找出彼此间的因果关系，但大数据因其低密度的特征，反而会阻碍审计线索的准确性。而要想很好地解决这一矛盾，就要求审计人员明确数据含义及其风险，并结合自己多年的工作经验来进行有效分析。除此之外，精准分析对审计人员个人能力以及专业素养要求较高，只有对审计信息做出合理的判断，才能够对数据分析风险进行有效把控，避免因人为因素而影响审计结果的准确性，这也是开展大数据审计分析必不可少的条件[3]。

三、结语

综上所述，根据近年来我国各省市开展大数据审计的实践经验和结果来看，有必要建立“数据分析中心”来进行专门的数据采集、分析、整理工作，不断提高采集力度，使其成为一个完整的数据分析平台，同时还要不断提高审计人员的工作经验以及工作能力，做好审计人员的培训工作，从而保证审计工作得到顺利开展。

参考文献：

[1]周翔宇 关于大数据环境下审计工作的几点思考[J].经贸实践，2018，（13）：137～138

[2]胡唐兵 深入推进大数据审计的几点思考[J].审计与理财，2017，（05）：44～45

[3]刘星，牛艳芳，唐志豪 关于推进大数据审计工作的几点思考[J].审计研究，2016，（05）：3～7

作者简介：

高艳芳，供职于陕西省榆林市佳县审计局。