大数据背景下审计面临的机遇和挑战分析

2021-11-23刘金英

商品与质量 2021年7期

刘金英

山东省禹城市审计局山东德州 251200

1 大数据背景下审计面临的机遇分析

1.1 审计方法得以拓展

大数据的介入就使得信息获取渠道更为广泛，审计结果就更为精准。因为传统的审计技术和组织结构的限制，一些重要数据难以在第一时间进行有效的汇总、分析，进而影响了审计人员的工作进度和质量。大数据技术的出现，有效地解决了上述问题。协调搭建相关的数据库和信息交流平台，统筹整合不同部门、行业的数据信息，此举可以有助于提高数据信息的处理效率，并提高审计工作人员的工作质量。信息化时代，各类信息数据量猛增，且来源相对复杂，这就在无形中增加了数据筛选及信息交互的难度，继续使用传统的模式，严重制约了设计工作的周期时限，影响工作的整体进度。基于此，审计工作人员在日常工作中要充分利用相关性分析，建议采用分散式计算技术开展数据分析[1]。

1.2 审计程序的转变

伴随着信息技术都出现，审计的模式和程序也发生了改变，审计人员利用大数据技术将不同数据进行整合，对数据库内数据进行分析，有效避免了抽检“以偏概全”的审计风险。通过使用大数据信息技术，改变了传统审计工作的流程，实现连贯性、动态性、时效性的审计，大大提升了审计效率。不仅如此，有了大数据数据库的这一基础，还可以从之前的事后审计逐渐变成事中审计或者事前审计，提前规避一些审计风险，使审计工作更好发挥其作用和价值。

1.3 审计重点转移

大数据技术的推广，这也标志着，今后的审计工作不仅可以有效解决数据分析处理慢、审计工作效率低的问题；还能极大缩短审计人员在数据处理上的工作时间，并将更大的精力投入到取证及审核工作中去。大数据应用到审计的过程中，需要对数据库系统进行统一，还要与相关的部门在信息互通交流上达成一致，将政府与社会团体等组织的数据输入数据平台。完成这些基础工作之后，利用大数据的云计算功能，对数据库内的数据分析、筛选，进而发现存在的问题及潜在的风险，提出应对策略。

2 大数据背景下审计面临的挑战分析

2.1 审计人员的综合业务处理能力亟待提高

因为大数据技术属于高新技术，这就意味着在利用大数据技术审计的过程中，工作人员需要同时掌握计算机技术、数据分析和审计技能等专业技能，尤其要精通数据的采集、存储和分析等专业技术。就目前的情形来看，这类人才资源是短板，可以说是供不应求，而同时具备大数据技术和审计技能的人才少之又少。

2.2 审计数据安全性与保密性存在问题

在信息搜集的过程中，要确保信息的保密性和安全性。审计部门在工作中时常会接触到各类保密的资料及数据，这其中包括被审计单位的财务状况及内部资料，也有国家层面保密度较高的数据，一旦出现数据泄露或外传都会给国家和被审计单位造成无法弥补的损失。这也就要求大数据背景下，审计工作人员在日常工作中要强化安全防范意思，狠抓信息安全制度；审计职能部门也不断加强、适时更新保密措施，以便确保数据安全，保护个人、企业及国家隐私的安全性[2]。

2.3 缺乏大数据处理平台

近年来，随着信息化技术的推广，大数据、云计算等技术得到广泛应用。跟传统的审计模式相比，其优势也逐渐显现出来，审计部门也认识到了其重要性和实用性。但是在一起地方因为经济和技术条件的限制，审计部门尚未建立大数据分析中心，这也导致出现数据资源浪费、出现数据孤岛的现象。目前对于很多地域来说，大数据技术还处于尝试阶段，即便是已经拥有大数据处理平台的地方，很容易出现重建设、轻使用、数据资源整合利用率过低的现象，整合数据资源迫在眉睫。

3 大数据背景下强化审计工作的措施

首先是构建制度，创建审计数据平台。从制度上、法律上对审计从业人员行为进行规范和强化，确保数据的真实、有效、准确。有了制度和法律保障，各审计部门还要加强与经常被审计单位之间的交流与沟通，并尝试建立定点联系人、网格化审计机制，逐步实现电子数据报送机制，实现数据审计的全面覆盖、动态监控。其次为创新人才培养机制，全面提升审计能力。转变审计思路和思维方法是开展大数据审计的关键策略。要注意调整人才的结构，注意复合型人才的培养，争取实现人才的一专多能。大数据的先决条件已经要求审计机关的工作人员必须是高层次人才，基于此，就需要审计部门引进或培养一批同时精通计算机技术、数据分析等专业技能的人才。此举可为今后大数据技术在审计领域的延伸和推广提供人力资源保障。再次为提高大数据审计成果的转化与应用。审计部门应打造一支专业化的数据分析团队。与成立数据中心、强化人才战略一样，由兼备审计、数据分析和计算机技术等领域的专家团队组成的分析团队也是必不可少的一个部分。同时，在全面把控数据的基础之上，运用先进的技术，搭建数据模型，开展数据的深度挖掘和智能分析，然后根据实际情况，优化、修正数据模型，进而发挥大数据的强大综合分析优势，提高大数据在审计过程中的应用水平和能力[3]。