淺談基層大數據審計存在的困難及未來發展方向

陳小娜

隨著大數據發展日新月異，賦予了審計機關新的職責和使命，面對繁重的審計全覆蓋任務和日益復雜的審計環境與審計需求，各級審計機關必須革新傳統審計方法，運用互聯網技術和信息化手段開展大數據審計。各地基層審計機關也在積極探索開展大數據環境下的審計組織模式和審計方法，本文通過總結分析大數據審計推進過程中的一些難點問題，提出未來發展方向。

一、大數據審計的重要性和迫切性

大數據是信息化發展的必然趨勢，大數據審計是審計機關適應時代發展的必然選擇。在信息化時代，各行各業的工作產生了海量的數據，面對新形勢新任務新要求，審計部門要充分認識到信息技術、大數據技術在審計中的重要作用，加強大數據審計應用是實現審計全覆蓋的必由之路，加強大數據審計應用是提升審計質量、防范審計風險的重要保障。審計人員要學會大數據思維，堅持科技強審，加強審計信息化建設，以技術力量替代人力資源，通過構建數據間邏輯勾稽關系，在海量數據中抽絲剝繭、深度挖掘，全面分析查找問題，實現定向巡航、精準打擊，從而有力提高審計監督的質量和效率，有效提升審計覆蓋范圍，在推進國家治理體系和治理能力現代化中充分發揮審計監督作用。

二、基層大數據審計中存在的問題

（一）認識不到位，大數據審計應用水平不高

審計人員普遍認為大數據審計是計算機中心的事，與業務科室、審計項目、審計業務人員無關的觀念根深蒂固;審計組組長、審計人員對大數據條件下審什么、怎么審思考不深入，全員參與大數據審計的氛圍沒有形成;大部分審計人員習慣于采用傳統的抽樣審計方法，認為數據分析是“畫蛇添足”。特別是一些老同志，對大數據審計有懼怕心理，習慣用傳統方法審計，認為手工翻賬比數據采集、分析容易，從而導致日常審計中不能充分運用計算機技術對數據進行各類分析，甚至不知道要從被審計單位采集哪些數據，或者大量的數據采集回來后不會分析使用。

（二）缺乏連續性、完整的基礎數據

隨著大數據審計分析的不斷挖掘發現，受限于基層被審計單位的信息化建設整體水平，存在數據分散，數據不全等情況，數據采集有難度;個別單位無電子賬，部分單位財務數據接口不標準、業務數據缺失、數據質量參差不齊（主要表現在數據不完整、不準確和數據格式不匹配），數據無法導入AO系統、SQL數據庫中，導致數據分析人員空有思路、空有算法，卻因數據質量太低，造成篩查結果精度太差。 ? ?對于信息化較高的部分被審計單位，如銀行、醫保等部分數據，由于后臺數據庫在市級或省級，未建立數據信息共享平臺，導致分析人員無法采集該類數據進行數據分析。

（三）大數據審計應用“兩張皮”

大部分通過計算機審計考試人員平時忙于完成審計任務，在審計項目中較少參與數據分析，計算機審計的思維、分析方法較少使用，甚至基本不用，不少人員還安排在非業務部門，學用脫節的現象較為突出。有的在確定審計項目人員時，有配備數據分析人員，但是在實施過程中，數據分析人員忙于一般性審計事務，以數據分析支撐審計重點、發現疑點線索的作用不明顯。大部分審計組因業務繁重，或認為數據分析由技術人員承擔，審計業務人員很少參與數據分析工作，審計思路難以轉化為數據分析思路，難以形成有效的數據分析模型;大部分項目的審計實施方案沒有明確數據分析要求和方法，數據分析隨意性較強，應用浮于表面。有的業務部門采集、導入AO財務數據，還完全依賴專業部門解決，更談不上大數據審計應用。

（四）缺乏復合型人才和數據分析團隊

一是當前基層審計機關知識結構相對單一，大多數精通審計業務的人員缺乏計算機審計分析能力，反之，精通計算機操作人員對審計業務不熟悉，缺乏審計、計算機、網絡等方面都擅長的復合型人才，造成審計業務與大數據技術相脫節;二是很多基層審計機關雖設有計算機輔助審計中心，但未成立數據分析團隊，甚至沒有配備相關計算機專業人員，只有通過計算機中級考試的年輕人員兼職，其計算機應用水平和審計業務水平仍然有限，數據分析能力不強，在日常審計中不能充分運用計算機技術對數據進行各類分析。再加上審計機關人員少、任務重，審計人員即使想要充分利用從被審計單位采集的數據進行各類分析，但通常陷入沒有時間仔細思考、摸索一些分析方法，或者是剛有些分析思路卻被打斷的困境，無法順利完成對大數據的挖掘和分析。

（五）審計分析工具應用不充分

目前，基層審計機關主要應用的審計分析軟件就是由審計署開發的AO系統，該系統提供了數據采集、數據分析、審計現場管理等系列功能，但是審計人員對該系統的應用僅限于采集有匹配接口的財務數據、查看電子賬目、進行簡單的查詢分析以及編制審計取證單和工作底稿等，其他如圖表分析、數值分析等分析功能均較少應用。且受審計項目和數據量大小的影響，基層審計項目理論轉換為實踐運用的機會較少，導致計算機審計技術提升慢，數據分析工作取得的成效不明顯。

（六）缺乏應用模型、應用案例和應用技巧的推廣

當前大數據審計處于初級研究階段，缺乏成功的經驗可借鑒，如自然資源資產審計是新時期審計機關一項全新的審計工作，缺乏信息共享集成平臺，對應用模型、應用案例和應用技巧加以推廣。現有通過審計署計算機中級的審計人員，能夠熟練掌握SQL數據庫分析，而針對自然資源審計所運用到的arcgis地理信息技術等不熟悉，無法完全的將arcgis技術和審計知識充分結合，只能進行簡單的基礎操作，無法做到系統的、全面的掌握，想要利用這些工具在大數據中發現其價值較難，導致大數據審計成果無法提升。

三、大數據審計未來發展方向

（一）轉變思維，增強大數據審計能力

加強培訓，夯實大數據分析運用基本功，增強應用自覺，實現審計思維的提升和轉變。堅持向信息化要資源、向大數據要效率，下狠心破解審計業務與大數據技術相脫節、“兩張皮”的瓶頸，培養和樹立大數據審計思維，在制定審計工作方案時，統籌考慮大數據審計技術在項目中的應用，提出思路、方法和需求;在項目實施中，依托大數據技術進行調查、檢索、疑點篩查、宏觀分析。立足于推進審計全覆蓋，運用和推廣“總體分析、發現疑點、分散核實、系統研究”的數字化審計模式，推進大數據審計常態化、長效性，增強大數據審計能力。

（二）搭建數字化審計資源庫，打造信息共享平臺

一是建立數據采集長效機制，依托定期采集財政審計等基礎數據，逐步實現行業數據和各一級預算單位定期數據采集機制，對照審計署規范和標準，對數據資源進行標準化處理，逐步搭建數字化審計資源庫，為審計組開展數據整理、分析提供技術支撐。二是加強有關理論研究，構建大數據財務信息共享平臺，加強各行業、各單位、各部門交流溝通，打破部門信息壁壘，做好平臺的定期維護和更新工作，以持續動態的數據代替靜止的碎片化的數據，便于審計時隨時抽取全面可靠安全的數據來源。三是打造信息共享交流平臺，依托“金審工程”建設，建立可以定期匯集、發布關于計算機審計新技術、新方法、新工具文章的信息、實踐共享平臺，審計人員可以在內部進行充分交流，也可以及時獲取新的應用知識，進而拓寬審計技術應用的廣度和深度。

（三）加強隊伍建設，打造業務+技術分析團隊

為適應大數據審計形勢發展需要，努力打造高素質專業化信息化人才隊伍，為構建大數據審計工作模式提供堅實的人才支撐。一是增強計算機人員力量，除在干部選拔任用中多招錄計算機專業人員外，平時積極選送干部參加計算機審計相關培訓，加大能力培養力度，補齊補足審計人員計算機審計短板。二是成立業務+技術分析團隊，實行人員集中調配，將技術和業務有機融合，在大數據分析階段，建立由業務人員、技術人員組成的分析團隊，采取“業務引領技術，技術拓展業務”的工作方式，業務人員提出業務需求，技術人員做好技術支持，以需求為導向、技術為手段，通過審計骨干和技術骨干的合理配置和密切配合，不斷總結違規違紀問題的外在表現和數據特征，梳理方法思路和取證路徑，把審計經驗、計算機技術和業務專長緊密結合起來，相互配合，相互研究，共同促進，確保業務要求和技術保障有機結合。

（四）以審代訓，提高審計工作質量

針對近年來新增的大數據分析平臺（如oracle、arcgis），采取“以審代訓”的方式，跟班學習上級審計機關有關項目數據分析工作;通過經驗豐富人員“手把手”指導開展項目審計，審計干部能夠更快地掌握新技術新方法，擴展大數據思維，提升業務能力，提高大數據審計工作質量。基于探索實踐，不斷積累成熟的技術方法，培養一批具有數據挖掘和信息技術創新運用能力的數據分析人員，形成大數據審計工作體系，推動大數據審計縱深發展。

（五）加強理論實踐共享，形成“一盤棋”

一是堅持以共享為要求，對外出培訓、參加審計的干部提出要“共享”所學所得所感，即，由外出參加培訓、審計干部將所學、所接觸的進行歸納整理，與其他審計干部分享學習內容和審計方法，讓講者溫故、聽者知新，切實提升審計干部整體水平。二是多開展大數據審計交流研討，上級審計機關應定期或不定期組織各地區計算機業務骨干人員進行大數據審計業務交流研討，溝通數據分析過程中遇到的新情況、新問題、新思路，通過交流補短板，查缺漏，提升大數據審計水平，實現大數據審計“一盤棋”。

（六）借助外力，解決技術分析難題

面對任務繁重和力量不足的矛盾，在充分發揮審計組核心團隊作用的同時，對自然資源資產技術分析等部分專業性強的業務，可聘請有資質的中介機構參與審計，中介結構嚴格按照審計機關提出的審計業務需求提供專業化團隊服務，解決審計組在自然資源資產審計等技術方面的難題。

四、結語

綜上所述，我們要充分認識到開展大數據審計是時代發展所需，且實現審計信息化是一項長期性復雜性的任務，要轉變傳統審計思維，創新審計工作方法，緊緊圍繞黨和國家工作大局，全面履行職責，為推進國家治理體系和治理能力現代化作出更大貢獻。（作者單位：漳平市審計局）