大数据环境下审计模式的发展趋势与风险研究

陈佳

摘要：大数据背景下，审计机关开展相关工作，往往通过现代化信息技术实现，以大数据技术为基础，实现对不同类型、大规模数据的分析与处理，相较传统的人工数据整理分析工作效率高，对各种数据的处理能力更强，数据信息更加精准有效。政府审计部门作为重要的监督者，与经济社会生活中的数据都密切相关，政府审计在国家治理结构中起到了“免疫系统”的作用，加强审计工作意义重大。基于此，本文主要探讨了大数据环境下审计模式的发展趋势与风险。

关键词：大数据时代;审计模式;发展趋势;风险

引言

在大数据环境下，审计工作量不断增多，需要处理的数据也不断增多，并呈现出多样化发展的趋势。审计机关开展大数据审计，应紧密围绕国家和审计署的战略部署，找准路径和着力点，坚持科技强审，通过信息化、数字化，努力提升大数据审计能力，推动审计信息化向纵深发展，充分发挥国家审计监督职能，促进审计事业高质量发展。

1大数据的概念

所谓大数据时代是将大数据技术结合互联网而衔接各个传统行业，这种衔接并不仅仅指的是两者相加，而是通过数据平台、通信技术、互联网等将传统行业与新技术深度的融合，从而改变传统行业的思想壁垒，形成新的发展形态。在大数据时代中会有一些全新的特征表現：包容性更强，跨界融合实现更多可能;创新创造力得到最大的肯定，注重人性化发展;打破原有的地域结构，不需要条条框框的限制等[1]。

2大数据主要特点

对于大数据而言，主要表示的是在特定时间内，无法利用常规工具处理，要利用新处理模式进行处理的数据集合。近年来，挖掘大数据价值逐渐成为社会关注的重点话题，对于大数据的应用与开发也越来越广泛。大数据主要具备以下特点：（1）规模大。信息化环境下，大数据规模及数量得以不断增加，可以用海量来表示;（2）流转速度快。大数据中引入了新的处理模式，实际处理环节，能够高效、快速的处理数据，能够更好的满足实际工作需要;（3）类型多元化。以往通常以结构化数据的方式对数据进行界定，包括数字、文字等，大数据环境下，逐渐发展出较多的非结构化数据，例如地理位置信息、图片、音频以及视频等，这些数据会有更好的数据处理要求。

3大数据环境下审计风险分析

3.1数据审计机制不合理

大数据审计在社保、金融、财政等传统领域应用比较好，近年在企业、自然资源资产、投资等审计领域取得了一些新突破，但是其他领域应用大数据审计取得的审计成果不多，有影响的经典案例少，市、县审计机关大数据审计能力建设总体较弱，数据支撑作用未得到充分发挥。审计业务部门对数据采集、制作数据分析模型、开展大数据审计应用积极性不高，有的为完成年度考核任务而采取应付措施，开展大数据审计质量效果不好。数据集中分析和现场分散核查之间衔接沟通不畅，两张皮的矛盾始终存在[2]。

3.2传统审计存在局限性

第一，各级政府审计机构需要独立建立自己分局的审计系统，这会产生高额的建造成本和维护成本，造成了不必要的资源浪费。第二，政府各级审计机关相对独立，沟通交流较少且资源难以共享，这让有限的审计力量面对了更加严峻的挑战，也严重制约了审计报告的质量，无法实现政府在最初进行审计时，希望以审计全覆盖的形式，实现监督全覆盖。此外，沟通渠道有限，产生的重复检查也严重影响了审计工作的效率。第三，政府审计虽然同属于审计工作，却有细微差别。政府审计部门得出审计报告后，可以根据审计结果作出审计处理决定，这种审计处理决定既可以向行政机关下达，也可以面对国有企事业单位，但在实践中将处理决定落在实处存在较大阻碍，直接导致审计结果运用受限，政府审计难以发挥其应有的国家治理监督和改善功能[3]。

3.3政府审计数据的安全性不足

作为政府审计部门的资料来讲，都是属于一些比较机密性的文件与数据，审计部门在进行审计的过程当中都会需要用到许许多多的保密资料与信息，不管是单位方面的财务以及内部管理文件，还是属于国家层级保密级别更高的文件与数据。如果一旦出现泄密，那么会都对国家以及被审计的部门产生非常大的损失，甚至是无法弥补的。而大数据时代背景下，由于大数据可以拥有一种非常快速的传输速度以及数据处理速度。因此，这就使得每一个审计工作人员都要提升自己的安全意识，一定要将信息安全控制当作是审计项目控制的重要关键环节来严抓;同时，作为审计机关单位，也要不断地完善自身授权工作以及保密工作，保证数据资料的安全性，特别是针对那些关系到国家机密、企业商业机密以及个人隐私等，一定要确保其的安全性。

3.4审计队伍高水平复合型人才缺乏

第一，基层大数据审计已经发展一段时间，审计人员大部分为财会专业，虽然通过审计署计算机中级考试，但后续数据挖掘能力和手段不足，无法借助数据进行多元化分析;而经验丰富的老审计人员未能将审计思路有效作用于数据分析，数据价值不能有效发挥。第二，审计机关虽然设立计算机审计技术中心，但大部分挂靠办公室且由通过审计署计算机中级考试的非计算机专业人员兼职担任，缺乏专职的计算机专业技术人才，其计算机应用水平有限，无法充分运用计算机技术对数据进行使用管理[4]。

4大数据环境下审计模式的发展策略

4.1完善审计法律法规以及审计准则

为了使大数据在审计领域充分发挥作用，审计人员审计时“有法可依，有章可循”，建立一套适于我国大数据审计工作开展的法律法规和准则、规范体系势在必行。一是基于大数据背景下，构建适应大数据审计的审计法规、准则规范的制度体系，推进审计信息化系统建设有序进行、有效运行;二是依托全国审计信息化标准化技术委员会，积极修订和完善信息化审计标准，保障审计监督效能的发挥;三是不断总结和推广大数据审计经验，分类归纳各领域优秀的数据审计案例，形成操作性较强的操作指引，适时建立各领域的计算机审计方法体系，促进大数据审计的全面应用。

4.2优化大数据政府审计策略体系

政府审计应建立完善的风险评估机制，全面梳理审计风险类别，完善风险管理策略。发现问题或者出具报告并不是审计工作的初衷所在。审计的目的是让有限的社会资源得到合理，有效配置。对于审计过程中所发现的问题，应当建立起后续跟踪体系机制，通过后续跟踪让审计报告所督促的问题得到有效解决，克服现实中审计报告出具后，问题迟迟无法解决现象。政府审计工作不同于其他审计工作，因为被审计对象的特殊性就导致了审计工作，虽然可以在正常工作有序运行方面得到有效保障，但是在后续的整改方面所能展现出来的效果就差强人意。在这个过程中，如果能够把相应的大数据融入政府审计模式，能够将当中就能在整体上，对于审计工作进行把握，确保审计工作的方向与重心，同时又可以实现不同部门之间的协同配合，让信息更加透明，让决策更加先进[5]。

4.3建立大数据审计应用平台

大数据审计已成为国家治理的“免疫系统”政府审计发展的重要着力点。利用新兴的大数据技术，结合传统审计知识而形成的新型交叉学科大数据统计，可以在实现跨部门、系统、领域进行分析的过程中，实现审计结果质量的提升，规避审计风险，是未来审计行业发展的一种全新趋势。为深入贯彻“审计全覆盖”指导思想以及“大审计”格局观，建立政府、审计机关与财政、税务、金融等部门参与的大数据网络支撑平台，为政府审计提供坚实的技术保障。依托网络平台，统一政府审计机关和被审计单位的数据端口，使双方的数据实时采集、储存和共享标准化，打破审计机关内部层级信息不对称的问题，实现省、市、县三级审计机关网络互通和资源共享的交叉审计。

4.4建立高素质复合型审计队伍

一是强化教育培训，多措并举，提升干部综合能力。分基础班、提升班，积极开展网络安全、计算机基础知识、信息系统审计等讲坛，结合审计案例，把理论讲透、措施讲细，便于基层审计干部对标落实。其次，鼓励年轻审计人员参加国际注册信息系统审计师考试，掌握相应的技术能力。同时信息系统审计师必须接受有关新审计技术和技术领域的定向培训，积极提升自我能力和技术。二是加强实战交流，强化上挂下派的良性流动机制，加快转岗交流频次，真正达到上下互动互联、一体化发展。如选派部分审计干部参与上级的信息系统审计项目，锻炼信息系统审计专业能力;推动上级信息系统审计骨干到任信息系统审计项目的审计组长，把先进的审计模式、严谨的安全意识传递到审计机关。

5大数据环境下审计模式的发展趋势

5.1扩大数据获取范围

要做好行业数据归集和标准化，充分利用财政、社保等行业数据标准化和上报的契机，汇集本地区各行业、各领域、各类型业务数据、财务数据，明确数据归集责任，数据采集常态化，做到审计数据应采尽采;开展不同行业数据的综合利用，快速精准发现违规行为。

5.2建立云计算平台

审计机关开展数据审计统计分析工作期间，充分利用云计算平台进行数据分析和整理，实现对数据信息的有效采集和储存，提高数据信息分享与储存的能力，突破空间限制，完成对数据的跨区域运算，防止出现信息数据泄露现象，提升数据审计分析工作的信息化水平。与此同时，审计人员利用云计算平臺，在大数据背景下，精简审计工作流程，保证审计工作质量和效果，减少审计人员出现工作失误，实现对数据审计统计分析过程和结果的全面控制。

5.3区块链和智能化发展

区块链技术已经成功应用到数据金融、国际贸易、数字政府等多个领域，创新了相关领域的新业态新模式。区块链技术推广应用对审计机关提出了新的挑战，传统审计风险大大降低，新的风险点亟待我们去研究发现，积极应对。随着Python编程语言推广和非结构化数据识别抽取、深度学习等人工智能技术发展，大数据审计技术手段将会得到不断丰富发展，为实现审计智能化提供了可能，有审计机关已经开发出非常实用的智能资金追踪工具，成功迈出了审计智能化探索的脚步，可以预见，随着技术不断进步，审计智能化探索力度会不断加大，发展前景也会越来越美好[6]。

5.4促进数据的综合利用

审计干部应深入了解大数据分析、多元统计分析等相关概念和技术，培养大数据思维及运用大数据技术开展审计的能力，积极探索数据挖掘、机器学习等智能分析技术;利用聚类算法对审计对象进行分类，将相似的个体集中，实现相似个体的集合，从各个群体中详细分析同类人员指标，分析政策执行情况。

结束语

综上所述，近年来，各级审计机关坚持科技强审，积极开展大数据审计探索，数据分析技术手段不断丰富，数据分析制度机制逐步健全，数据审计组织方式积极创新，有力促进了审计工作高质量发展。

参考文献

[1]魏建祥.大数据环境下政府审计模式转变[J].财会月刊，2016（22）：64–67.

[2]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（5）：3–7.

[3]刘国城，王会金.大数据审计平台构建研究[J].审计研究，2017（6）：36–41.

[4]牛艳芳，冯占国，孟祥宇.大数据价值链视角下的审计工作创新与实践[J].审计研究，2017（3）：17–22.

[5]郑伟，张立民，杨莉.试析大数据环境下的数据式审计模式[J].审计研究，2016（4）：20–27.

[6]夏菁，周婉怡.大数据背景下会计人才的全新培养模式思考[J].财会月刊，2018（2）：124–128