大数据环境下大型审计项目组织实施方式方法

◆石杰/钟祥市审计局

随着信息化建设的飞速发展，各行各业信息化、数据化程度越来越高，一个全新的大数据时代已经到来。大数据时代势必对审计思路、审计方式方法、组织模式及相关制度产生深远影响，将会极大地改变现有审计项目作业模式，审计计划将由“人工确定”向“智能定位”转变，审计视角将由识别“财务单项风险”向运用整合信息“全面识别风险”转变，审计范围将由“抽样审计”向“全量审计”转变，工作方式将由“现场+非现场”向“信息化+智能化”的方式转变。针对一系列改变，如何调动审计人员热情、提升审计效率、丰富审计成果以及防范审计风险成为了应对当前大数据挑战的重要课题。

一、大数据环境下大型审计项目组织实施面临的挑战

（一）审计手段向全面数据分析转化

在传统审计方式下，审计人员通常采用人工查账、重新核算、盘点、延伸调查等手段来发现审计线索。在大数据环境下被审计单位财务核算电算化、业务数据结构化、审计资料数字化，很多单位财务和业务纸质资料只是从信息系统内打印下来作为备查资料，电子数据比纸质资料更详实、完整，审计人员想从“整洁的”账册，“干净的”凭证发现疑点，难度越来越大，可能需要进行大量的延伸调查才能锁定证据。而大数据环境下通过让技术指路、数据跑路，并进行大数据分析和电子数据筛查能很快锁定疑点和发现问题线索。同时数字化审计的不断发展，非现场查账审计的方式越来越普遍，大数据环境下审计项目开始前就集中收集、采集审计项目相关电子数据，通过对数据的集中分析、反馈、核查、取证，使得数据分析贯穿整个审计项目过程。

（二）审计重点向绩效性、政策性转变

以往审计中，审计重点关注的是资金拨付使用，不能深刻剖析被审计单位的“业务指标”，使审计监督停留在财务表面，没有触及被审计单位的核心业务。当前审计重点在向揭露政策性问题、体制机制运行等治理体系完善转移，向资金使用效益、项目绩效转变。大型项目往往带有行业性、综合性和政策性的特点，更需要各行各业的数据支持及佐证，常规的财务审计只是最基础的一部分。自然资源审计、政策性审计、全覆盖审计的提出就决定了对大数据的重度依赖，没有数据的支撑，政策落实情况看不见，全覆盖的目标不能实现，项目绩效无从谈起，所以当前审计对大数据运用要求更高，需求更强烈。

（三）审计风险向新技术新风险转移

传统大型项目审计风险，主要是廉政风险、质量风险，归根结底是在具体实施项目的人员身上。随着大数据的发展，对数据归集数量增加、分析内容关注事项增多，审计数据与被审计单位资源共享，与审计组互联互通，数据端口不断增加，数据泄露风险也随之增大，这不仅仅是人的主观问题，还有具体流程和技术实现的问题。审计组在实施中采取何种数据核查反馈方式、采集数据执行什么标准、数据保管备份采取哪些措施、数据保密依靠什么口径，稍有不慎都可能造成数据上的安全问题，数据泄露风险相对更不可控，新的审计风险的出现需要我们重新审视，加以关注。

二、大数据环境下大型审计项目组织实施中存在的主要问题

虽然信息化条件下大型审计项目组织实施进行了一系列探索和实践，但是离大数据审计要求还有差距，主要体现在以下几个方面。

（一）机制模式需升级。以往机制模式存在一些问题急需完善。一是数据采集程序上有瑕疵。当前大型审计项目实施中，数据采集、转换、归集均发生了改变，以前是进点后进行数据采集，但大数据环境下项目实施前已开始相关业务数据的归集，与当前的法规制度不符，需要进一步完善相关法规制度，对数据采集的时间及范围加以规范。二是大数据审计作业流程具体标准不明确。对审计大数据的数据属性、技术特征、应用特性缺乏研究，大数据审计的业务流程和标准规范在审计准则中未明确，现场核查人员如何结合大数据平台的数据和模型完成疑点筛查和核实的方式也主要依靠人员的经验。三是审计现场管理与大数据环境锲合度不高。主要依赖传统方式实施，对于现场资料保管、工作纪律管理、沟通反馈、过程审理、风险防范等，缺乏统一的平台和要求，审计人员仅凭经验、按惯例从事现场管理，在一定程度上留下了审计风险。

（二）力量上有欠缺。大数据环境下大型审计项目不仅要求有熟练的审计技能，还要求审计干部必须具备较高的计算机应用水平和较强的综合分析能力。但是有些审计人员在大数据应用上水平普遍不高，很多审计人员只掌握文字处理、表格制作等基本技能，有的可以进行低层次计算机辅助审计，但都难以适应新要求。对审计业务和大数据技术均精通的复合型人才十分欠缺，在一定程度上制约了大数据环境下大型审计项目的组织实施。

（三）数据获取机制不完善。当前开展大型审计项目，数据先行的观念已深入人心，需要彻底打破各种影响信息交流和共享的壁垒。国家针对“信息孤岛”等信息不对称的问题加大了对政务平台的改造，但审计机关获取各类信息资源方面还缺乏制度性文件，急需上级部门的推动和完善。每次采集数据时都需要一系列的手续和签字，对于非本地审计的大型项目往往还需额外的沟通协调工作，对相关政务数据也无法直接访问或共享，数据采集渠道不畅、技术不通，需要从制度上完善数据采集和共享的机制。

（四）技术上待提升。大型审计项目要求统一执行，在审计领域大数据的使用还处于初级阶段，各级审计机关对大数据的采集没有统一的标准，而审计人员所采集到电子数据高度集成、数据量巨大、数据结构复杂、数据类型繁多，再加上技术手段和转换方式更新赶不上被审计单位升级换代的步伐，致使从采集原始数据到可使用的标准数据将耗费大量的时间。目前，国家审计机关大数据技术拓展处于较低水平，查询类分析运用较多，发掘性分析应用较少，然而在商用中类似德勤财务机器人等新技术已开始运用，同时对数据存储及安全与商用技术也存在较大差距。

三、大数据环境下大型审计项目组织实施的对策及建议

开展大数据环境下大型审计项目的综合性和艰巨性，决定了在组织实施过程中必须采用科学的方式方法，必须统筹兼顾、通盘考虑，提升信息化技术，建立健全制度机制，确保大数据环境下的大型审计项目组织实施顺利推进。

（一）以资源利用为核心，强化审计项目现场实施管理。大数据环境下审计涉及的数据资源陡增、专业的人力资源紧缺、平台建设需求增多。在大型审计项目中尤其需要借助信息化技术对审计资源进行整合，提高审计效率，降低审计成本。一是在人力资源配置方面，根据审计项目需求和审计人员能力对人力资源进行统筹管理，注重人才运用，打破业务部门界限，组建信息研究团队，充分发挥兼具审计创新思维及信息化、数据化应用能力的新型审计人才的功效。二是在数据资源利用方面，将审计思路和信息点以数字化审计方案的形式，提交数字化审计分析团队进行分析检查，并通过所掌握的信息直接提炼审计成果，建立相关数据采集、分析模型；抽调精干力量组成数字化审计分析团队，对政务平台的共享数据进行梳理，建立政务数据审计应用规划及平台，实现各级审计机关对政务数据有效资源的综合利用，在项目中注重对相关业务数据的综合分析及延伸调查，让数据多跑路、数据多说话，减少现场核查的工作量，提升审计质效，将审计发现的疑点交由审计数据核查团队进行核查落实，构建“统一分析，分散核查”的审计组织模式，形成多专业的协同审计机制，最大限度的发挥审计整体效能。三是在平台整合使用方面，通过建设云审计平台对审计项目信息进行分享，充分使用审计数据分析挖掘工具对数据进行全面分析，利用审计视频会商系统专网对审计现场的信息进行收集、分析、讨论和共享，实现决策者与审计现场、审计组成员内部的网上信息传递和交流。同时建立审计经验与知识库，实现审计业务知识的线上共享。必要时可对发现的疑点难点问题进行“网上专家会诊”、网上审理，实现指导与实施点对点、面对面。充分利用好大数据平台，实现对被审计单位的全面体检，保证审计工作高效高质完成。

（二）以机制建设为保障，为大型项目组织实施保驾护航。当前，开展大数据条件下大型审计项目尚处于探索和起步阶段，可充分利用以前的经验结合目前的情况开展工作，必须加强制度机制建设，为大数据环境下大型审计项目开展保驾护航。一是建立数据报送和共享制度。通过接入省市电子政务平台，建立政务数据采集入库的标准和接口，实现审计对各部门政务数据的底层共享及采集分享，实现政务数据交换实时共享，大型审计项目开展中就无需浪费时间再次进行相关数据的采集和整理，所需疑点直接从已有数据中进行提前评估和筛查，极大的节约时间和提升效率。根据已有政务数据和各行业项目特点，再建立各行业审计库按审计数据标准每半年报送一次部门数据，打通数据共享渠道，提高数据分析效率。二是完善人才培养和储备机制。目前通过审计署计算机中级考试人员已很多，积累了大量培训和应用经验，在此基础上继续完善培训制度，加大对新技术、新方法的推广和应用。同时加大对相关专业人才的引进。可设置大数据审计执业资格考试以推进大数据审计人才专业化发展，确保人才引得进、用得上、留得住。三是创新完善大数据审计工作管理机制。继续推行“把握总体、突出重点、总体分析、精确延伸”的数字化审计方法，对当前的组织方式和情况进行进一步优化和改进，设立大数据审计的业务流程和标准规范，加快制定大数据审计相关法律法规、部门规章等，设立严格完善的数据权限准入机制势，提升审计效率，降低审计风险。

（三）以遵循技术为核心，建立大数据发挥效用的可持续机制。一是制定符合审计要求的数据规范。建立可应用于跨区域、跨行业、跨部门的多样化数据的数据规范标准、提高审计人员构建数据模型、理解数据，构建全流程业务数据平台，要结合外部有效数据，发现特定审计大数据的实质内容和内在规律，定期开展技术讨论会，以便及时了解相关软件更新的模块和数据字段，及时调整数据采集的语句和模块，提升审计效率。二是借鉴商用技术提升审计大数据处理能力。推动对多重数据来源的数据的规范化利用、管理，制定标准化数据应用制度。同时可借鉴商业公司优化数据中心的核心架构和大数据应用技术，提升数据查询的速度和连接的安全性，加入大数据技术中相关模块，降低大数据应用的难度，由技术障碍转变为软件操作层面的问题。三是加快对现有软件技术的更新频率和优化水平。目前审计使用较高的软件AO仍是2011版本，其中大量的采集模板已经无法使用，应针对当前大数据环境下审计所需的模块进行更新和优化。可建立数据的采集、加工、转换、存储、交换、共享和管理的大数据平台，通过信息化平台弥补能力缺陷，将技术性工作转换为应用型工作。大项目管理模式流程需重新提炼，需加强关键技术研发和相关软件的开发，使审计人员通过平台的操作基本就能实现对相关行业的数据采集、分析及疑点核查等工作，满足大数据环境下大项目审计的需要。