大數據審計實施階段影響因素及解決路徑探析

李昊起 宋程程

摘 要 黨中央國務院積極深入實施國家大數據戰略，多措促進大數據發展行動，大數據審計也在各級審計機關大力推行，成為推進審計信息化發展的新動能。本文結合審計機關推進大數據審計實施階段的影響因素，提出相關解決途徑，以此促進大數據審計的健康發展。

關鍵詞 大數據審計；因素；途徑

以“云計算、物聯網、移動互聯網”為代表的新一代信息技術，在發展中不斷與經濟社會各行業各領域深度交匯融合，引發一場數據革命。數據不單單是技術性資產，它龐大的體量和爆炸式增長，使得數據已成為國家基礎性戰略資源。黨中央國務院高瞻遠矚，積極深入實施國家大數據戰略，強調運用大數據提升國家治理現代化水平。大數據審計也在各級審計機關大力推行，成為推進審計信息化發展的新動能。大數據審計在實踐中，特別是在實際操作的實施階段，也遇到不少困難。本文結合探討大數據審計實施階段的影響因素，提出相關解決途徑，以此促進大數據審計的健康前行，推進新時代審計事業的發展。

1 大數據審計實施階段審計工作的影響因素

1.1 審計機關數據集成較多依賴于審計經驗性，規范性、制度性的審計工作模式尚未建立

大數據時代下要提高審計工作的質量，關鍵在于數據的獲得和數據的處理，而目前快速有效的集成審計所需要的數據面臨著一些困難。

一是各行業系統數據已經從財務數據、業務數據開始向行政管理數據拓展，數據數量龐大且類別繁雜。如何從海量數據中選擇準確可靠、符合審計目標的數據，需要審計人員有更高的審計敏感性和專業能力，能夠對數據特點與需求量做出有效的成本效益評估。

二是為推進智慧審計建設，審計機關需要對各部門數據進行采集以構建審計綜合管理平臺。但由于各部門數據版本、數據格式不盡相同，給數據采集工作造成了困難。審計人員在數據采集過程中要根據不同情況，采取不同分析方式對數據進行轉換，對審計人員的大數據審計的專業能力提出了挑戰。

三是采集到的數據往往充斥大量無效、過期、重復數據，為了提高審計數據質量，審計人員需要在審查中整理清洗這些明顯的缺失、錯誤、異常數據，而此類數據的形成往往時間長、交接環節多；具體的代碼、字段具體含義不明確；相關人員難以落實，這無疑加大了審計數據整理工作量[1]。

1.2 個體化的數據分析模式不適應大數據審計的特點，相關人力資源缺乏

在大數據模式下進行審計數據的分析，不僅能夠有效的規避抽樣風險，也能夠合理的化解從局部推算整體所產生的局限性，并以此來讓審計數據分析工作所產生的結果變得更加精準。而從另一個方面來說，和傳統的審計相比而言，數據在不用進行預處理的情況下，能夠讓數據原始特征得以保持，并以此來讓整個數據分析工作變得更加真實全面。

一是目前數據分析基本靠審計人員以往個體的審計經驗，在大數據環境下，傳統的數據審計方法已經無法全面滿足大數據的要求，在一定程度上限制了審計查找問題的覆蓋程度和深度。

二是精通審計業務又同時具備大數據技術的復合型人員嚴重缺乏。為了更好地利用大數據，需要依靠擁有大數據分析處理能力的專業技術人員來完成對數據的處理和利用，但在實踐中大數據審計的專業技術人員未必對審計領域有足夠了解，難以完成系統性、宏觀性的分析工作，需要審計人員反復與之溝通，才能取得審計需要的疑點問題數據結果，審計效率難以提高。

1.3 部分大數據核查精確度較低，不利于大數據審計工作成果落實

數據分析處理人員在數據篩查中，往往給出較大范圍的審計疑點數據，交由審計人員落實調查。大范圍的數據導致疑點精確度并不高，且普遍性和特殊性結合不夠，審計疑點往往只考慮普遍存在的問題，而忽視了地方部門及相關事項有其特殊性。這些因素都在無形中給審計人員加大了工作量，耗費了大量時間用于證明審計疑點正確與否，也大大降低了審計工作效率。

2 推進大數據審計實施階段工作的解決路徑

2.1 聚智匯力，做好大數據審計的數據倉庫建設

充分利用高校及社會的資源，集中各方面的力量，積極利用大數據業界的成熟做法，結合審計工作的實際，做好數據采集標準化工作。加強對大數據的清理，過濾掉不完整、錯誤、重復的數據，構建成簡潔完備的數據集，打好審計數據基礎，有利于數據的分析與挖掘，保證審計查詢結果的正確性，便于下一步審計工作的開展[2]。

2.2 多措并舉，博采眾長，抓好大數據審計分析工作

大數據審計分析是大數據審計的關鍵節點，關系著審計目標的實現、審計成果的大小，必須提高其重視程度。

一是制定詳細大數據審計實施方案，扎實認真做好數據的審前調查，根據審計方向和重點對數據進行歸類和精簡，為后續工作的開展節省出時間，從而提高審計效率。

二是審計人員要加強對大數據相關知識的認識，積極與數據分析團隊溝通交流，提供查找問題的方向和思路，并根據數據篩查出的實際情況及時調整反饋，與技術人員共同對大數據分析語句進行完善優化，避免紙上談兵、脫離審計實務的情況出現。

2.3 強化數據核查，及時進行經驗總結，做好大數據審計的最后一公里

審計人員對篩查出的審計數據疑點要認真核查落實，并對疑點落實結果進行整理記錄，對其中不合理、無效的數據疑點要及時與數據分析團隊溝通。對于遇到的特殊案例以及相關法律法規的變化，審計人員和數據分析團隊要提高應變能力，對數據分析語句及時更新，從而獲得精準的分析結果，。

2.4 探索新型審計理論及組織方式，快速適應大數據審計的新要求

根據大數據時代特征，探索新的審計理論及工作組織模式，設計有效且合理的審計方式，使審計工作更好地適應大數據審計的要求，審計實施階段變得更加有效與便捷。同時提高大數據電子數據格式形成的審計證據和大數據分析結果的法律效力，對審計責任以及數據的保密性、安全性等做出相關法規進行約束，防范大數據審計帶來的風險[3]。

參考文獻

[1] 秦榮生.大數據、云計算技術對審計的影響研究[J].審計研究，2014，（6）：23-28.

[2] 張兆信.大數據環境下的審計問題研究[J].內蒙古科技與經濟，2015，（5）：40-41.

[3] 顧洪菲.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，2015，18（3）：45-47.