陳娟
【摘要】隨著審計信息化建設的推進,大數據技術審計是我國審計技術和方法發展的必然趨勢。大數據技術審計建立新審計模式、創新審計思維、強化審計分析和變革了審計方法。但在當前環境下大數據技術審計存在著應用風險,我國需要實施大數據技術審計的創新策略,以促進大數據技術審計的良好發展。
【關鍵詞】大數據 審計 影響 創新
一、大數據技術審計的特性
(1)提高審計效率。大數據技術審計利用計算機可以快速挖掘海量數據、發現疑點并進行全方位分析,迅速準確地抓住審計關鍵點,減少人力方面的需求,縮減審計成本,大大提高審計效率。
(2)數據全共享。大數據技術有助于建立完善的數據共享機制,審計部門可以通過設立限制端口的方式有條件地共享數據。
(3)實時持續審計。大數據審計將經濟活動數據化,實時發現并及時解決問題,將持續審計變為可能。
(4)智能化審計。隨著技術手段的進步,社會各界數據的聯網,自動化程度提高,人工智能化審計是大數據技術審計的發展方向。
(5)審計監督全覆蓋。利用大數據技術,深度分析不同領域、不同維度間數據的關聯關系,從而發現問題,實現審計監督社會全覆正翌蘭
二、大數據技術對審計的影響
(1)創新審計思維。傳統審計思維是從局部到整體,正如審計抽樣法,從樣本推斷整體。大數據環境下的審計思維更注重整體,審計人員面對的不再是樣本,而是被審計單位這個總體。大數據技術審計創新性地將大數據方式作為審計的輔助,思維模式也轉成了從整體到局部,審計方法的發展得到了質的飛躍。
(2)建立新審計模式。大數據技術審計顛覆了傳統的審計模式,它運用大數據將不同地域和不同維度的數據納入同一平臺,進行智能復算及核對,通過內置運用模式進行篩選,把經濟活動形成監控模型,能夠快捷地發現問題和解決問題。
(3)強化審計分析。傳統審計數據的獲得需要進行大量的人工整合,審計人員通過查閱被審計單位提供的財務報表,自已去整合匯總,分析預測能力不強。大數據技術審計速度日漸提升,審計數據的分析更多地采用了統計分析、數據挖掘和數據可視化等方法,從而擴大了審計技術的分析能力。
(4)變革審計方法
傳統審計采用查賬、現場核對實物,調查相關資料佐證等方法,都需要較長的時間。而大數據技術審計方法更靈活高效,審計人員只需一臺計算機一根網線,就可以隨時隨地運用相應權限直接獲取數據進行審計。
三、大數據技術審計的應用風險
(1)真實性風險。大數據技術審計需要從各種渠道采集大數據信息,而審計數據的“真實性和完整性”與大數據的“雜亂和不精確竺之間產生了矛盾。影響數據真實性的因素很多,比如被審單位存在主客觀因素導致的數據缺失和誤差,或是審計人員處理大數據時導致的遺漏和缺失等情形。數據真實性風險將會對后續審計技術方法的運用造成根本上的困擾。
(2)數據處理風險。數據處理風險指審計人員面對海量大數據在審計過程中存在處理和轉換的困難。一方面是大數據價值密度較低,導致審計人員在對被審單位計算機中所存儲的大量非結構化數據進行審計時,發現線索的難度更大;另一方面是審計機關所需要處理的數據規模急劇膨脹,現有的數據中心及其硬件設備難以完成巨大的挑戰。
(3)數據分析風險。數據分析風險指由于審計人員分析手段不正確或考慮不周從而導致分析結果偏差和應分析出的事項沒被分析出來的風險。首先是審計人員對數據間存在的關聯度了解不深,只是停留在數據表層進行分析,對一些含有隱藏線索的重要信息分析深度欠缺;其次是因審計人員分析方法不當、分析思路錯誤及技術水平受限造成的;再次是審計人員按錯誤的方向或者不精準的數據去延伸核查也會導致由于目標定位錯誤帶來的風險。
(4)安全性風險。安全性風險包括審計數據的存儲風險,主要指信息泄露和惡意攻擊等信息安全問題。一方面是對大數據的集中管理存儲的過程中,因為安全防護不夠到位,可能有“黑客”對網絡上進行攻擊,從而竊取或毀損數據;另一方面是審計人員違規操作利用網絡傳輸數據,或者使用非專用設備處理保密信息造成的數據泄露等。
四、我國大數據技術審計的創新策略
(1)營造良好法律環境。只有解決了大數據技術應用的合法性問題,大數據技術才能真正助力審計工作的升級,否則大數據技術將很難在審計中深化應用。我們可以借鑒發達國家的標準,再結合我國國情和審計工作開展的實際情況,制定適合我國的法律制度,以完善的制度促進大數據技術在審計中的運用和發展。
(2)建立數據標準平臺。為防范數據真實性風險,提高大數據采集質量,我們要建立數據標準平臺,滿足審計全覆蓋要求的全行業數據標準,使大數據審計走向正規化標準化和信息化之路,以增強審計工作的技術性和可靠性,從總體上確保審計數據的真實性,為后續審計技術方法奠定堅實的基礎。
(3)優化數據存儲性能。伴隨審計信息化的推進,審計數據數量呈暴發式增長,解決存儲空間的不足和安全性,己成為大數據技術審計的當務之急。首先,升級大數據海量處理平臺和存儲性能,以滿足審計工作的多樣化和大量化。其次,應提升冗余消除技術,減少數據的重復和過剩,降低傳輸和存儲空間。最后要建立嚴格的數據權限管理機制和防黑客系統,提高大數據的安全性。
(4)加強數據轉化機制。各行業審計數據間的數據整合、轉換、集成對于審計人員來說是非常復雜的,僅靠審計人員和計算機人員的力量來完成海量數據的轉化還是困難的。在審計的不同階段,審計數據的轉化還會有不同的標準,在當前大數據技術的起步階段,我們應積極探索審計數據標準化,加強數據轉換機制,為大數據技術審計發展打下堅實的基礎。
(5)注重隱私保護。大數據技術可以輕而易舉地做到海量數據搜索與采集,社會公眾的私人信息可以全部被收集、無障礙聯系,隱私保護可謂是困難重重。由于自我隱私保護意識薄弱、技能普遍不高以及隱私保護制度滯后等原因,社會公眾在大數據環境下顯得束手無策和面對隱私泄露時的無奈,所以我們在注重大數據技術發展的同時也要充分注重保護社會公眾個人隱私。
(6)提高審計人才綜合素質。審計部門應當將大數據技術應用作為工作重點進行部署,著力提高審計人員的綜合素質,著重培養具有計算機操控能力和具有互聯網思維的審計復合型人才。我們不僅將大數據審計納入到績效考核指標中,以提高審計人員進行大數據審計的積極性,并且通過多種渠道加強審計人員計算機和大數據分析技術方面的培訓,培養審計人員應用大數據技術的思維模式,積極推動審計人才職業化建設。