論大數據背景下的國家審計監督全覆蓋

（博士）

一、引言

隨著國家審計被提升至國家治理層面，黨的十八大四中全會提出了構建橫向到邊、縱向到底的國家審計全覆蓋體系，即實現監督對象全覆蓋、監督過程全覆蓋、監督方式多元化。審計全覆蓋必將造成審計任務量的增加，依靠傳統的審計方式和手段，無法實現審計對象的海量數據獲取、存儲及處理。而如今很多被審計單位提供的數據是TB甚至是PB級的大數據，大數據具有體量巨大（Volume）、處理速度快（Veracity）、數據種類多（Velocity）和價值密度低（Value）的特點，審計工作催生了應用大數據分析技術的需求，來解決審計需求和審計資源不匹配的矛盾。本文提出充分利用大數據的優勢，改進國家審計技術和方法，提高國家審計效率，實現國家審計監督全覆蓋的目標。

二、文獻回顧

近年來，理論界針對大數據審計開展了一系列研究。秦榮生（2014）分析了大數據、云計算技術對審計的影響，提出了強化大數據、云計算審計應用的建議。顧洪菲（2015）從數據量、數據結構、數據處理方面分析大數據審計的技術要求，闡述了大數據審計的數據分析方法和分析結果的現實需求。朱玲玲（2016）通過分析審計計劃、審計執行以及審計完成后大數據對審計思維模式及審計方法的影響，提出實現審計監督全覆蓋的建議。靳思昌（2016）在分析大數據引發國家審計服務國家治理范式革命的基礎上，闡述了大數據、公眾參與、國家治理之間的內在機理，提出了國家審計服務國家治理的路徑選擇。何琰（2016）提出應用大數據分析技術使得審計方法從數據驗證性分析向數據挖掘性分析轉變，審計方式從發現問題向風險預警轉變，構建專業的審計分析隊伍實現傳統紙質賬本審計向大數據審計轉變。

三、大數據的資產屬性及價值創造

（一）大數據的資產屬性

維克多（2013）認為大數據是人們獲取新的認知、創造新的價值的源泉，通過數據挖掘能夠給企業帶來經濟利益的數據集合。在大數據時代，誰掌握的數據和信息越多，誰對經濟、企業發展等就越有發言權；誰掌握數據和信息越可靠，誰的決策就越準確；誰享有的數據資產越多，誰就有更大的競爭力。

隨著大數據技術的日益成熟，有關數據的搜集、交易、處理、互換、整合的例子日益增多，大數據的資產屬性越來越受到社會的認可。2015年4月15日，全國第一家大數據交易所——貴陽大數據交易所正式掛牌運營，并完成首批大數據交易，這標志著大數據已進入資本市場，大數據資產開始流通并產生價值。大數據作為一種戰略資產，已滲透到每個行業、領域和部門，在提升國家審計預警經濟社會風險能力、變革全數據模式的審計思維上意義重大。審計機關收集被審計單位財務數據進行分析時，還可以向大數據交易所購買數據，與被審計單位內部數據進行印證，提高數據可信度，進而提高審計質量、降低審計風險。審計機關重建以來，積累了大量的審計數據信息，通過審計人員的數據挖掘，將看似無關的海量數據聚合起來，用特定的邏輯和算法找出數據之間的關聯，將數據變為資產，推動這些資產在各個部門共享，發揮其價值，從而形成可以復制并反復交易的資產。例如，阿里巴巴平臺交易產生的大數據，服裝設計公司使用其中的服裝交易數據能夠用來調整產品設計（劉琦、童洋、魏永長等，2016）。

審計機關通過將客戶數據錄入，形成審計機關專有的數據池，通過運用這些數據可以更好地了解被審計單位的昨天今天，進而對被審計單位存在的風險做出預測分析，從而大大拓展審計機關的業務范疇。審計機關不再局限于審計、審閱業務，還可以開展數據審計、行為審計、責任審計等業務。大數據的價值不僅僅是海量的數據，還包括海量數據背后隱藏的高價值密度信息。2009年，阿里巴巴開始試水小額貸業務，取得了巨大的成功，引起諸多人關注。盡管弄清了它的運營機理，但卻無法復制（王雯婷、張小竹、陶然等，2016）。原因在于阿里巴巴掌握的數據信息無法復制。由此可以看出數據的私密性使其能夠成為企業的資產，并為企業創造價值。審計人員利用大數據將被審計單位信息集中在一起，就如同長了“千里眼”，足不出戶就可以及時、全面地了解被審計單位的相關信息，從而減少以往審計中耗時、耗力的資料搜集工作，提高審計效率。數據資產化使以往看似“毫無價值”的數據成為企業資產的一部分，讓沉睡的數據產生價值。大數據資產具有共享性、冗雜型、非實物形態、用途多樣性、可反復使用、時效性、無消耗性、可網絡傳遞等特征。在美國，十大數據中心與十大金融中心一樣，需要軍隊維護安全，可見大數據對金融機構的重要性。大數據集合了海量交易數據、海量交互數據及海量數據處理，能大幅提升數據挖掘、分析、分享等能力。對審計機關來說，不論是從各種信息源搜集整理數據還是線下搜集信息，一旦挖掘出有價值的數據以后，就可以提高發現腐敗的效率和精準度。隨著數據量的不斷增加和處理數據能力的提升，大數據的價值在某些方面已遠遠超出實物資產創造的價值，其應用場景非常廣闊。

（二）大數據的價值創造

1.確立數據先行的審計理念。大數據時代，審計人員面對的是具有高度概括性、模糊性、關聯性的海量電子數據。這就需要審計人員以數據為核心（鄭衛，2016），在采集數據、研究數據的基礎上，借助金審工程平臺積累的數據，打破部門和行業束縛，建立數據分析先行和現場核查相結合的審計模式。利用各部門、各行業數據信息之間的橫向關聯特性和不同年度數據信息之間的縱向追溯特性，探索海量數據之間的關聯關系，深挖數據，發現若干重大疑點，分散核查取證，進而深度分析、多維對比，有步驟地在審計過程中核查驗證、追蹤線索、發現問題。實現對資金、資產、資源分配過程中舞弊行為多發環節的精確定位、對權力控制薄弱環節的重點監控。

2.緊跟信息流向的理念。大數據時代，一些腐敗線索隱匿于海量數據中，審計機關利用大數據掌握各行各業的信息和業務數據，充分關注資金的走向、物資的走向、業務的走向、信息的走向，通過對比關聯分析，從中發現疑點，深挖嚴查，及時、主動地發現潛在的腐敗案件線索，提高審計業務能力，提升審計業務質量。

3.多維數據管理分析的理念。運用大數據進行業務數據與財務數據、業務數據相互之間、單位數據與行業數據關聯分析，還可以實現跨行業、跨領域數據之間的橫向關聯對比分析，以及不同年度之間的縱向關聯對比分析，實現數據的立體化、多維度挖掘，審計方法將從數據驗證性分析向數據挖掘性分析轉變。

4.加強數據積累的觀念。一期的數據作用往往有限，而多期的數據或大規模的數據經過分析研究，可以獲得較大價值的信息。審計機關采集跨部門、跨地區、跨行業、跨領域的數據和信息，通過數據積累來推進各級審計機關的數據共享，進行整合、分析、提煉、挖掘，確定審計的主要的風險點、提高審計效率，為得出完整、公允的審計結論提供全面、真實、可靠的信息支持，為被審計單位提供前瞻性和戰略性的意見和建議。

四、大數據的應用引發國家審計監督全覆蓋的思維變革

大數據時代的到來，為審計機關進行風險分析提供了海量的數據資源、動態的數據變化及更為精確的數據處理方法，加大數據綜合利用力度，提高復核問題、評價判斷的能力。大數據不僅僅是一種技術手段，更是給國家審計的思維模式帶來深刻變革。

（一）大數據驅動抽樣審計向全樣本審計轉變

在傳統審計中，審計人員受數據采集和整理能力的限制，只能依靠主觀經驗判斷，利用審計抽樣工具對被審計單位部分數據和信息進行有選擇的分析、查驗。其思維模式是從樣本去描述和推斷整體情況，也就是用最少的數據得到最多的信息。抽樣審計使審計人員無法全面、系統、客觀、完整地揭示被審計對象的各種違法違規行為，一旦抽樣存在偏差，分析結果會與真實狀況有很大偏差，容易形成審計風險。而有些分析只有使用整體樣本進行數據分析才能得到可靠的結果。

隨著大數據獲取和存儲技術的突破性發展，審計人員搜集、處理與審計相關的所有數據作為樣本成為可能，包括之前無法數據化的大量非結構化數據，甚至還可以處理與某個特別現象關聯的所有數據，使得國家審計建立從整體到局部的審計思維模式，進行全樣本與重點分析相結合的模式，全面揭示被審計單位信息，促使審計方法從抽樣審計向全樣本審計轉變。在這種思維模式下，通過跨領域、跨地區、全數據，且基于相關關系的數據分析，使審計對重大違法違紀行為進行精確打擊成為可能。審計人員多角度、多層次地分析數據，發現審計抽樣模式下不能發現的問題，大大拓展了審計監督覆蓋面，有效規避審計抽樣風險，提高信息審計的準確性和審計質量，滿足審計監督全覆蓋的要求。審計樣本越接近總體，誤差越小，分析結果越客觀。建立在全量數據基礎上的信息挖掘，不僅能從整體上分析審計信息，還能發現隱藏在細節數據中的審計信息。審計人員從依靠自身判斷做決定到依靠大數據分析做決定，實現對海量審計數據的獲取、儲存、應用和信息的挖掘，實現對被審計對象的實時監控。

（二）大數據驅動精確性審計向混雜性審計轉變

傳統審計以財務數據為審計重點，主要審計對象是結構化的財務報表和憑證信息，由于收集的信息量有限（小數據），需要對數據進行量化。大數據時代，審計人員所面對的原始資料是具有關聯性、模糊性、高度概括性的海量即時數據，數據分析可以適當降低對數據精度的要求，允許接收數據的混雜性，著重掌握事物的大致發展趨勢，平衡數據的完整性和混雜性。只有接收數據的混雜性才可以利用95%的半結構化與非結構化數據，這些數據保留了最有價值的信息。因為在大數據時代，人們所面對的更多的是半結構化與非結構化數據，對這些數據的分析是傳統數據挖掘的短板，但卻是大數據審計的優勢。通過基于結構化的數據分析，不斷將半結構化、非結構化的跨領域數據加入分析框架中，逐步提高大數據審計的分析能力，實現對海量審計數據的全面、高效分析，為推進審計監督全覆蓋提供了技術支持。

（三）大數據驅動被審計單位內部對賬向社會對賬轉變

對賬是會計的基本手段。審計時，利用復式記賬原理檢查被審計單位內部賬的借貸平衡，但缺乏單位與單位之間的“借貸平衡”檢查程序。從整個社會來看，同樣存在借貸平衡，如單位銀行存款日記賬余額與銀行對賬單余額相核對，債權債務明細賬余額與對方單位賬面余額相核對，還有銀行短信通知提醒業務，其實就是銀行與個人之間的社會對賬，可以及時防止網絡詐騙等非法行為。為此建立全社會對賬機制，變不對稱信息為對稱信息，增強透明度，防止“隱藏行動”的出現，為國家治理提供重要數據和決策支持。

（四）大數據驅動審計關注從數據信息的因果性向相關性轉變

在小數據時代，受傳統審計思維影響，審計師習慣于探索行為之間的因果關系，忽略許多表面看似無關，實則有深層次、難以察覺的關聯或規律。萬物存在關聯，未來系統和系統之間是要互聯的，行業和行業之間要互聯，人和物之間要互聯，物和物之間也要互聯。在數據極其豐富的大數據時代，未來尋找的是萬物之間互聯的關系。探求“是什么”而不是“為什么”，能夠幫助人們更全面地了解世界。數據只有在相互關聯后，才可能實現其價值。得益于大數據，審計人員從依賴因果關系搜集審計證據向依賴相關關系在海量數據中挖掘審計證據轉變，不必過于深究其因果關系，利用相關程度高的數據找出大數據隱含的關系網，通過數據篩選、挖掘、整理、分析建模，對多形式、多領域海量數據進行分析和整理，揭示出原來沒有想到或難以展現的相關性，來了解過去、捕捉現在和預測未來，做出一種規律性的歸納，助推審計監督實現全覆蓋。

五、大數據環境下審計全覆蓋業務流程設計

（一）建立數據中心

隨著海量數據集中趨勢越來越明顯，各審計機關將審計對象的全部電子數據按照統一的格式分門別類納入數據中心，推動有關單位定期報送電子數據，分類建立財政審計數據庫、項目投資審計數據庫、經濟責任審計數據庫等。歸集分析政府部門的各類數據信息，匯總各類審計重點和疑點，合理配置審計資源，提高審計工作效率。審計機關在審計前通過該信息平臺可以比較容易地獲得被審計單位的部分重要信息，降低審計時獲取信息的人力成本和時間成本，幫助審計人員對項目涉及的海量數據進行查找分析，實現數據審計的全覆蓋。

（二）數據采集

大數據審計的基礎是收集足夠多的相關數據信息，通過建立各級預算單位的實時數據采集機制，實現對審計項目的整體把控和精準評價。通過對單個被審計對象公共資金數據的持續存儲，逐步讓數據庫涵蓋公共資金審計業務所有環節，實現對數據的全面分析。從海量的信息中獲取潛在的、有效的、最終可被理解的規律，建立專業化、體系化、規范化的審計信息數據庫，并及時擴充數據來源，提升信息的價值含量。國家審計的權威和專業性可以確保信息收集范圍廣、程度深、質量好，通過開展財政聯網動態監測審計，全面履行審計監督職責。

（三）構建國家審計數據系統和跨行業數字化審計平臺，實現審計信息共享

建立數字化審計指揮平臺、審計信息資源平臺、大數據綜合分析平臺、審計項目管理平臺及審計綜合作業平臺，利用互聯網及時掌握被審計單位的各項信息，各級審計機關將各自的審計報告和審計資料全部錄入數據庫，實施信息動態管理。打破目前各單位、各部門間的信息壁壘，實現數據共享。由于審計要查證的宏觀性、普遍性的問題往往隱藏在大數據中，審計要查證的個別的、特殊的問題又容易顯現在大數據中，利用國家審計數據系統等電子資源，對跨部門、跨單位的數據進行關聯分析（王家新、晏維龍等，2016），挖掘出審計線索，及時安排審計人員到現場進行核實，使審計資源效能最大化，實現審計全覆蓋。加大對隱藏型犯罪案件線索的追查力度，為審計提供精準的信息支持。探索“總體分析、系統研究、發現疑點、分散核查、精準定位”的審計模式，增強審計精確定位審計疑點的能力，避免審計工作盲目性，提升審計工作質量和效率。通過多專業數據比對、多視角分析、持續性跟蹤，突破行業和部門限制，打通同各主體部門的信息通道，推行實時監控、動態監測，大幅提高審計的精準性和時效性，實現監督的常態化和動態化。建立信息共享機制，審計機關既節省了為取證而投入的成本，又可以及時獲取全面的審計信息。

（四）建立分析團隊進行關聯分析

以“金審工程”為依托，充分利用審計信息數據庫，通過財政預算和預算執行單位的關聯分析、財務數據與業務數據的關聯分析、財政金融企業社保等相互間的關聯分析、上下級單位之間的關聯分析，再加上單位數據與行業數據以及跨行業、跨領域數據的綜合比對和關聯分析，發現若干重大疑點，確定審計核查重點，挖掘出違紀違法問題的審計線索，分散核查取證，增強審計針對性，然后再深度分析，逐步降低現場審計的比例，提高運用大數據查核問題的能力，提高審計質量和效率。審計人員對數據越敏感，積累的數據量越大，預測的準確性就越高。收集全部與被審計對象有關的電子信息，做即時分析，拓展多部門數據比對分析思路，探索異常數據快速排查方法，提高審計效能。審計人員對帶有普遍性、傾向性的問題進行挖掘，找出問題與數據間的相關性，全面發現被審計單位的各種問題，實現真正意義上的審計監督全覆蓋。

（五）深入挖掘數據，從審數據擴展到審行為、審事實、審政策

數據挖掘是指運用先進的軟件技術、大量的知識和方法，通過各類適合的算法，對數據庫中的海量數據進行抽取、轉換、分析及模型化處理，按照事先約定的規則進行分析，提取隱含的有價值的信息，輸出結果，幫助審計人員篩選出具有代表性的審計樣本，精準找到舞弊疑點。數據量呈冪指數增長，未必表明有效信息的增加。利用大數據技術，對大額財政資金、重點部門、政府重大投資項目深挖細查，分析違法犯罪線索，分散核實疑點，實現對海量經濟信息的深度挖掘，提高審計效率和風險控制水平，提煉出有價值的數據，為審計全覆蓋提供基礎數據。例如某市社保中心在2010年實現了網上異常監測的實時監督審計，列出重點監控對象，依法查處“職業病人”，有力地保證了人民群眾社保基金“保命錢”的安全（羅錚，2013）。大數據的核心價值不在于其海量的數據，而在于使用大數據能夠深度挖掘和深刻分析來自財政、經濟、民生、環境、金融等方面的各類結構化數據和非結構化數據，精準發現審計疑點，從中找到潛在的規律和有價值的信息。由于被審計單位舞弊手段的復雜多樣性及隱蔽性，僅憑對財務數據的審核很難發現新的舞弊類型，比如：餐飲采購多用現金交易結算，舞弊人員在貴重食材上以次充好。這類舞弊不在財務會計資料上反映，所以只有擴展到審行為、審事實、審政策，才能應對舞弊手段的升級變化（蘇欣，2016），提高數據分析的準確性和科學性。

（六）信息加工

信息加工是指審計人員將獲取的原始信息按照審計需求進行篩選、分析、整理和存儲等，使收集到的信息加工成審計需要的信息。信息加工是信息利用的基礎，更是信息成為有價值的資產的重要條件（王虹，2014）。大數據的意義不僅在于掌握數據信息的多少，更在于將海量的碎片化數據進行加工整理，獲得潛在的宏觀信息，通過量的積累來產生質的變化，實現數據的“增值”。

（七）審計結果信息共享

審計機關利用大數據及時而準確地將審計報告或建議傳達給被審計對象，被審計對象的整改應用情況也應及時反饋給審計人員，審計人員可以督促被審計對象進行審計整改。隨著審計人員在審計過程中采集、挖掘、分析和處理大量的數據，進行數據匯總、歸納，從中挖掘出財務、業務和經營管理等方面的內在規律、共性問題和發展趨勢，提供給被審計單位用于改進管理，完善制度、機制，以及提升審計成果的應用效果（肖禎，2017）。

六、大數據背景下國家審計全覆蓋服務國家治理的實現路徑

隨著以大數據、云計算為代表的信息技術的發展，我國審計工作逐步走向數字化、信息化。腐敗通常滲透于經濟社會發展的各個方面，只有通過審計對象全覆蓋，才能全面地反映經濟社會發展中存在的腐敗問題，從而為國家治理腐敗提供有力證據，發揮國家審計的“免疫”功能。

（一）審計通過大數據技術可以獲得大量的非結構化和半結構化數據，實現審計全覆蓋

大數據不僅包括結構化數據，還包括半結構化和非結構化數據（例如圖片、視頻、網頁等）。大數據技術為國家審計處理電子票據等半結構化和非結構化數據提供了技術支撐，應盡量做到權力運作有序、有效、留痕，提高國家審計應對各類問題的智能化水平。在當今社會，信息從來就不缺乏，缺乏的是分析信息、挖掘信息的能力。審計機關面對被審計單位數量龐大、種類繁多的數據，動態更新審計項目信息庫，通過對獲取的各種數據進行深度挖掘和橫向整合，科學合理地安排審計計劃和實行審計監督全覆蓋。

（二）大數據促進審計模式從間斷審計向持續審計轉變，實現審計全覆蓋

傳統的審計大多是事后審計，既影響了審計工作的時效性，也削弱了審計的預防和監督效果。而在大數據背景下，審計機關借助金審工程構建大數據分析平臺，持續采集被審計單位的相關數據信息，開展風險評估，推動國家審計工作走出事后審計的困境，實時動態掌握被審計單位的風險和異動，促使階段性審計模式向持續性審計模式轉變（朱玲玲，2016），推動全面持續的審計全覆蓋落實。持續審計是通過將審計工作融入被審計單位的生產經營過程，搜索可靠的、有價值的數據，快速分析整理，增加信息的價值。依托聯網實時審計模式，采用以非現場審計為主、結合現場核實的方式，采用“年度計劃+實時調整”審計計劃模式，通過跨部門、跨行業、跨年度財務數據與業務數據的交叉比對，實現對被審計對象的實時監控，能及時發現審計線索和問題，大幅提高審計效率，擴大審計監督的廣度和深度，促進審計從事后監督向事中控制和事前防范轉變（姜依盈，2016），服務審計全覆蓋。

（三）大數據促進審計形式從現場審計向遠程審計與現場審計相結合轉變，實現審計全覆蓋

傳統審計中，審計人員常常不得不前往被審計單位查看并獲取會計憑證和賬簿、財務報告等審計證據，開展現金監盤及存貨盤點等活動，需要耗費大量的審計資源。而在大數據背景下，審計人員可以不受時間、空間的限制，通過服務端遠程訪問被審計單位的數據庫系統（朱玲玲，2016），足不出戶就可以動態地獲取被審計單位及其分支機構的信息，通過改變收集審計數據的形式和方式，擴大了審計人員獲取的數據范圍，減少去外地收集資料的時間和費用，當指標出現異常時及時派出審計人員進行現場核實，實現審計監督常態化和動態化，極大地提高了審計工作效率。利用審計數據平臺，搭建縱橫交織的審計網絡，對數據進行多角度、多層次分析和深度挖掘，實現各級審計機關的縱向網絡互聯以及與相關部門的橫向網絡互聯，為上下級審計機關及部門間的數據共享奠定基礎，實現數據價值。

（四）運用大數據進行聯網審計，實現審計全覆蓋

審計機關與相關部門聯網實現資源共享，審計人員可以在不同的審計點，對樣本實施周期性檢測，在線查找疑點、分析趨勢、監測指標，提高工作效率。通過運用“總體分析、系統研究、發現疑點、分散核實、精確定位”的大數據審計模式，將隱藏的疑點挖掘出來，使帶著疑點線索審計成為常態。通過互聯網實時審計，有效解決了部分單位多年才審計一次的問題，極大提高了審計頻率和時效性（劉夢溪，2016）。例如通過審計最低生活保障金支出，核查出不符合條件的低保對象，撤銷其低保享受資格，追繳違規領取的低保金，切實維護困難群眾基本生活權益。運用大數據實現從單點離散審計向多點聯動審計轉變、由局部審計向全覆蓋審計轉變。

（五）大數據增大審計效力，實現審計全覆蓋

傳統的手工審計不僅阻礙了審計效率的提高，而且不能有效檢索海量數據疑點。面對繁重的審計任務和海量的審計數據，利用大數據技術，開展多行業數據融合分析、多維度宏微觀分析。不僅審計財務收支，還通過計算機對海量數據進行篩查，提高發現問題、分析問題、把握審計風險的能力，采取“網絡化”審計管理模式，做到“橫向到邊，縱向到底”，實現審計全覆蓋。在數據分析階段，針對數據量大、數據分析操作頻繁的問題，通過表格間的關聯分析，找出數據間的相互聯系，發現異常數據，尋找審計疑點，進行縱向比對和橫向關聯分析，提高分析結果的準確率，保證審計的效果。

（六）大數據公開審計信息，解決信息不對稱問題，實現審計全覆蓋

社會公眾對公開審計發現問題的意識不斷增強，要求增強查處問題情況向社會公開的力度，接受社會對其公正性的監督。審計機關如實向公眾披露審計結果，置于公眾監督之下。公眾不僅可以瀏覽審計結果，還可以對審計數據進行評價互動，然后這些評價互動信息又將被錄入到審計信息數據庫中，實現數據的實時更新。審計機關對不同的治理主體分別進行信息披露，這既降低了信息披露的盲目性，又使信息得到充分利用。加大審計結果以及獎懲信息的公開力度和廣度，懲一儆百，增強審計的威懾力，實現審計監督全覆蓋。大數據既能監督資金的籌集、分配和使用情況，又能審查資金的使用效益。通過大數據挖掘、分析與比對，對腐敗行為進行標識和匯總，建立黑名單，有效震懾和打擊腐敗行為，把這些大數據成功地轉化為“財富”。

七、研究結論

隨著人類進入大數據時代，大數據應用已經滲透到經濟、社會等各個領域，深刻地改變著我們的工作、生活和思維方式。審計人員要適應社會發展的新常態，拓展運用大數據技術，化解審計任務繁重與審計機關力量不足的矛盾，實現審計監督無死角，做到對被審計單位資金、資產、資源的全面把握和精確定位，對領導干部權力控制薄弱環節的重點監控，實現國家審計監督全覆蓋，發揮國家審計的“免疫系統”功能。

主要參考文獻：

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顧菲洪．大數據環境下審計數據分析技術方法初探［J］．中國管理信息化，2015（3）．

朱玲玲．大數據、云技術對審計監督全覆蓋的影響研究［J］．審計月刊，2016（5）．

靳思昌．大數據背景下國家審計服務國家治理的路徑［J］．財會月刊，2016（12）．

何琰．大數據技術在審計中的應用［J］．鄭州輕工業學院學報（社會科學版），2016（6）．

楊宇婷．實現審計全覆蓋不斷創新和完善審計制度［J］．審計月刊，2016（2）．

維克托·邁爾·舍恩伯格，肯尼斯·庫克耶．大數據時代［M］．杭州：浙江人民出版社，2013．