從歷史的角度看大數據審計發展

歐陽雙

（中國財政科學研究院，北京100142）

1 引言

隨著信息技術的發展，大數據技術不斷融入各行各業，促進了審計工作的發展，世界各國都在推動大數據審計的建設。在新時代，我國提出要加強審計信息化，建設科技強國。大數據審計是我國為更好發揮審計在黨和國家監督體系中重要作用的必然選擇。

2 大數據的發展歷史回顧

大數據是一種將海量數據或信息資產進行融合的技術，通過運用新的處理模式，審計工作將具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力。大數據的產生源于計算機電子數據處理技術的發展。數據需要進行快速組織、存儲和讀取，促使人們研發數據庫技術等數據管理技術[1]。數據庫如同電子化的文件柜，用它可以進行同類數據集合。在1970年發明的關系數據庫能存儲一些結構化數據，實現了數據的集中控制和獨立共享。關系數據庫的不斷發展催生了信息管理系統。在1988年數據倉庫問世，數據分析技術得到不斷的發展。如今大數據技術已應用于客戶需求、公司治理、社會治理、城市發展等多方面[2]。

3 世界各國大數據審計的發展

大數據審計是將大數據相關特征與現實審計模式和審計要素相結合，運用多項大數據技術，可探索多維度、智能化的審計分析方法。國外對大數據審計的研究較早，20世紀60年代，美國注冊會計師協會開始研究審計與電子數據處理系統的關系，并發布相關的操作教程。20世紀80年代，加拿大注冊會計師協會頒布了有關計算機審計的應用教程，主要闡述如何以計算機為輔助工具對審計目標實施控制。從2006年開始，巴西聯邦審計法院開始建立公共數據庫，記錄政府重要信息用于審計工作的開展。2011年，將國際內部審計師協會公布《數據分析技術》作為全球技術審計指南。2017年開始召開世界審計組織大數據審計工作會議，全球各國相聚交流大數據審計經驗。在2018年第二次會議上，部分國家總結了開展大數據審計工作的先進經驗：美國審計署采用三因素分析法，即利用專業知識、分析手段和先進的科學技術支撐審計工作；經常進行團隊溝通；保持成本、時間以及審計范圍之間的均衡，保證質量最優。美國為促進審計人員的交流，會針對大數據審計工作開展招聘活動、專業培訓，建立內部實踐團隊。丹麥審計署將大數據審計分為四項：更好地利用現有數據；提高審計人員的數據分析能力；使用更好的軟件工具；探索數據呈現新方法。

4 我國大數據審計新時代

自審計署開展計算機審計工作起，從只分析專業內數據、系統內數據、被審計單位內部數據，發展到近年來開始開展跨領域、跨層級、跨系統、全面貫通的大數據審計。審計署基于大數據審計建設，設立了數據司。數據司負責采集各行各業的數據，對數據進行宏觀分析和篩選，并進行總體分析和系統研究。審計人員將發現的疑點分發至相關各業務司或項目實施單位，再由他們專門進行核查。我國在大數據領域方面通常運用關聯分析、可視化技術、具體信息技術等。現在的審計工作已經不再局限于簡單的查賬翻賬階段，而是綜合運用計算機技術貫穿審計始終[3]。

5 新時代大數據審計面臨的挑戰

第一，大數據審計面臨“數據管理難、數據有效運用難”的兩難問題。數據采集范圍判斷過大，多余數據采集無用，會增加數據存儲和管理的風險；數據采集范圍判斷過小，不能采集所需的數據，影響審計效率和效果。在數據的有效運用上，如何甄別數據的真偽是一大難點。采集的數據存在質量參差不齊的情況，錯誤數據會導致錯誤的審計結果。用錯誤的分析結果去調撥審計人員分查核實，存在更大的審計風險。第二，數據中心規劃建設和存儲面臨巨大挑戰。大數據的數據量大且涉及保密數據，因此數據中心規劃建設要求也較高。數據中心規劃建設需要達到的要求是：高可擴展性、高性能、可伸縮、低成本。數據中心的規劃不僅涉及數據的整理、存儲和查詢，還包括綜合分析服務等業務功能，要在安全可控的數據庫軟件下進行存儲。第三，審計分析技術方法創新面臨挑戰。大數據分析具有顯著的交叉融合和智能挖掘的特征。交叉融合即數據來源于多部門、多領域，涉及交叉分析的處理過程。因此，大數據審計不局限于某單一的被審計單位，所有與被審計單位相關的其他單位的數據、互聯網上的數據、外部數據都需要進行交叉分析再相互印證。