淺談投資審計中大數據分析方法的體現

杭蓋

摘要：科技快速發展的同時，大數據的應用開始觸及各行各業。進入大數據時代以來，政府的投資審計工作也在不斷的進行探索與創新。本文在大數據背景下，就固定資產投資審計項目的發展現狀、應用特點、自身優勢及機遇挑戰方面的內容進行了梳理、分析，希望對現階段投資審計大數據化的進程有微末助益。

關鍵詞：投資審計;大數據;分析方法;應用

一、大數據時代背景下的投資審計方法現狀

（一）大數據的概念及核心內容

大數據的目前沒有一個統一的概念，主要是指利用現有傳統的數據處理或數據庫管理工具難以處理復雜而繁多的數據集合，其核心思維與內容是對科學化的數據處理方式的挖掘與探索，進一步發掘隱藏在數據背后的價值，從而對事物得出新的認知方法，促使現代人更加深入、精準的挖掘與應用隱含在事物發展過程中的內在規律，從而對舊有結果進行總結分析，對未來趨勢進行準確預測，從而更好的服務于政府和企業的投資或其他重大行為舉措。其有四個特點，一是數據體量巨大，大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）;二是數據類型繁多，比如數據庫類型、網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等;三是價值密度低，信息價值高;四是處理速度快，最后這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。數據化的投資審計工作，能夠將大量的細節數據抽象到一定程度，協助人們掌握某類數據的概貌、變化趨勢和發展規律，從而能夠準確的對數據變化提出較為科學的預測，發現不同數據之間的關聯，當出現數據變化、關聯異常等情況時，提前做好應對措施，降低和減少由此產生的各類損失。

（二）大數據對投資審計的影響

在大數據時代，不依賴抽樣分析，而可以采集和處理事物整體的全部數據。19世紀以來，當面臨較大的樣本量時，人們都主要依靠抽樣來分析總體。如今，科學技術條件已經有了很大的提高。隨著大數據分析取代抽樣分析，社會科學不再單純依賴于抽樣調查和分析實證數據，現在可以收集過去無法收集到的數據，更重要的是，現在可以不再依賴抽樣分析。其次是在大數據時代，人們難以尋求事物直接的因果關系，而是深入認識和利用事物的相關關系。人們可以通過找到一個事物的相關關系，幫助其捕捉到事物的現在和預測未來。所以在審計工作中建立模型對大數據進行系統的研究，不僅能夠擺脫對抽樣分析的依賴還可以運用所有的數據之間的相關關系對未來進行一定的預測。當下，大數據的發展態勢迅猛，審計機關及審計工作者應積極適應時代的變化，為更好的利用大量數據進行分析與其他相關工作，相應的投資審計工作也應隨之變化。然而當今社會，現代工程技術、信息化技術、智能化技術融合度越來越高，如果投資審計不與時俱進的探索實踐新技術、新途徑，就會盲人指馬，任人糊弄，審計機關及審計人員很難履職盡責。

1、審計內容范圍的變化及改進

大數據審計與傳統的抽樣審計模式有所不同。傳統審計方式下，由于審計機關受審計力量、審計技術、時間、地點的限制，難以獲取審計對象的全部數據，特別是外部數據，所以制定審計計劃時，要確立審計重點和規定重要性水平，實行抽樣審計，這樣審計受限于樣本數量的局限性，不能涵蓋絕大多數的業務活動，不能充分說明被審計單位的弊端，無法揭示數據造假等不良行為，審計過程由此產生了不小的風險，審計結構也不夠準確、全面。在大數據時代，對不同投資項目和投資對象進行調研時，總體審計較隨機抽樣的審計結果更全面、更精準。總體審計的落實，要求審計工作者研究擬投資項目時需對其全部信息運用審計的思想和方法進行處理在大樣本和全量分析技術的廣泛應用中，審計工作者將不在局限于抽樣思維，可以放覽全局，精準審計。隨著大數據的實時數據采集技術、智能數據分析技術在審計中的應用，最終會拋棄傳統的受制于工作量的抽樣審計，轉而著眼于全量數據，甚至延伸到外部的關聯數據，實現被審計單位數據信息的全面覆蓋，大大擴展了審計范圍。

2、審計實行方式發生轉變

在傳統審計中，審計方式主要表現為現場手工審計方式。審計人員常常不得不親自前往被審計單位獲取并查看庫存被審計單位的會計賬簿和原始憑證等審計證據，再通過審閱法、查詢法、函證、重新計算、重新執行、分析程序等方法來分析審計數據，從而得出審計結論。在大數據時代的環境下，數據的形式、數量、結構都發生了巨大的變化，數據電子化、海量化、高度信息化、半結構化和非結構化的存在，已經遠遠超越了傳統數據庫的管理邊界，使得審計工作者對投資對象進行調研時，可以開展持續性審計，對已存在的問題也可開展定向定期評估;傳統審計模式是先立項，后實施，而大數據時代下的持續審計則可以在充分了解風險后，充分利用數據優勢，形成分析在前，投資在后的科學審計，同時為形成進行之有效的常態化監督提供條件。許多傳統的審計技術和方法顯得效率低下和無法實施，必須使用新的大數據收集、存儲、處理和分析方法。圍繞大數據，一批新興的數據挖掘、數據存儲、數據處理、分析技術及審計方式將不斷涌現。

3、審計組織模式隨之轉變

傳統的審計基本都是以審計小組為單位事后審計或周期性審計的模式。審計流程是：送達審計通知書→進駐被審計單位→現場取數→數據分析→查找疑點→疑點求證→分析評價→得出結論。這種審計模式耗費大量的人力、時間和精力，審計效率低下，且這種相對滯后的審計模式影響了審計工作的及時性，嚴重削弱了審計可以達到的預防效果和監督效果。大數據分析代替傳統的小組審計模式后，在審計機關與被審計單位通過聯網建立數據接口，實時、持續采集被審計單位數據信息并傳輸匯總到大數據中心，不需要實施審計時單獨去被審計單位采集數據，審計工作的起點就由數據采集轉變到數據分析，審計人員只需要對信息體系特點有較為透徹的了解，調查擬投資項目信息系統的基本狀況，比如含有多少數據，有哪些功能模塊，模式如何，數據儲存及訪問模式等等。此外，還需帶著明確的工作目標開展審計工作，并結合當下投資審計的特征實施審計。

4、審計風險發生轉變

傳統的審計風險來自一是審計人員的主觀職業判斷偏差造成的認識風險，審計人員根據預設的風險評估程序以及先驗的假設來進行風險評估，確定審計風險的高低和可接受水平。如果當審計證據取得范圍受到限制時，審計人員發表的審計結論就可能失真，從而加大審計風險。二是抽樣審計降低了審計結果的精準性，也增加了審計人員發表不當結論的風險。但在大數據環境下的全量審計，審計人員不再局限于抽樣審計，而是將審計范圍擴大到以前因為人員力量和技術力量限制無法取得的證據，使審計樣本更大、證據更充分，以減少抽樣審計以點到面估計的不確定性，從而降低審計風險。但是另一方面，大數據環境下存在數據采集整理、數據分析使用風險、數據管理風險，同時數據開放性也帶來了數據被未知用戶訪問和篡改的風險。

（三）大數據時代投資審計的特點

1、完善審計基礎數據為重點

建設項目活動具有投資消耗大、建設周期長的特點。一個投資建設項目少則一兩年，多則七八年，建設過程為前期、中期、后期。因此，對固定資產投資項目的審計階段也分為事前、事中、事后進行。建立全面、完整的基礎資料數據庫，科學的充實審計資料與依據。從投資項目的前期、勘察、監理、設計等環節，再到資產項目資金籌集及使用等環節;從挖掘投資項目的建設、管控管理環節，再到投資項目結算環節，為投資項目的可行性、依規性、準確性、效益性提供全面、科學的審計依據。

2、步入投資績效審計新階段

項目投資、建設的是為了民生或經濟效益。尤其政府投資審計項目是我國各級政府推動地區發展、提高公共服務能力、改善民生的重要依托。因此，政府投資績效的審計是投資審計的重要組成部分。但在實際工作中，政府投資項目審計主要審查項目投資的真實性和合法性，較少開展真正意義的效益性審計。隨著大數據時代的到來，信息化手段為評估項目決策風險和關注項目建設效益提供工作平臺，通過數據分析對項目投資效益進行評估，掌握行業發展規律，預測行業發展趨勢，促進政府科學決策，避免損失浪費，能夠為政府管理提供前瞻性意見，幫助政府出臺與行業發展無縫對接的制度，最終實現績效審計目標。

3、滿足投資審計的高時效性

在數據量大、數據種類多的情況下，政府投資審計工作也增加了一定的困難。在大數據時代，數據量足夠了，但是進行投資審計的項目增多，工作量加大， 進行審計的時間相對減少， 若是不能及時找出審計所需要的充足資料，許多工程建設的違規現象很難被發現，這也是傳統投資審計與大數據時代投資審計的區別。審計機關需要匯集大量政府投資項目的信息，挖掘大數據帶來的附加價值，同時應與各部門及項目建設實施主體建立信息共享機制，通過項目建設信息動態共享服務審計工作。運用大數據的審計方法和手段，開展數據分析和造價指標的整理，加強對多部門“大數據”的關聯和造價指標適用性的分析，提高政策落實的廣度和使用指標分析準確性。將各類造價指標進行縱橫向比較，對政府資金的使用效益及執行政策落地情況進行分析評估，明確風險點。

二、現階段大數據背景下投資審計的分析方法

現階段大數據背景下審計數據分析，通常根據其操作方法、使用工具以及與審計經驗的結合程度等不同，可以分為查詢型、驗證型、挖掘型三大類。

（一）查詢型分析

審計工作者借助業務信息系統或財務總賬，訪問和查詢數據記錄，進行篩選、查找、排序、核對、抽樣、統計等操作性分析。這是對審計項目進行總體分析，具有直觀、簡易的特點，但缺點是審計思路呈線性結構，數據量較大，不易發現問題線索。

（二）驗證型分析

審計工作者借助工作經驗首先提出風險點。然后根據相關數據來檢查風險點，從數據中確定審計事實。驗證型分析的關鍵是要能提出合理的風險點。這與審計工作者的職業判斷和經驗積累息息相關。

（三）挖掘型分析

審計工作者以海量數據為基礎，進行深層次數據分析，從不同的角度對被審計單位的業務數據進行挖掘.并以直觀易懂的形式展示分析結果。審計數據分析模型根據審計數據分析類型，通過對數據的查詢、驗證和挖掘，建立更直觀的數據模型。結合審計目標尋找疑點，進而評估被審計單位控制風險、揭示制度問題等。

三、大數據時代的投資審計的挑戰與機遇

（一）大數據對于投資審計工作帶來的重大意義

投資審計大數據化是國家審計實現全覆蓋的必由之路。隨著審計范圍的不斷拓展和審計要求的不斷提高，審計工作“ 一個差距，一個矛盾”的問題變得更加突出。“一個差距”是指投資審計大數據化工作目前發揮的作用與大家的期待還存在一定差距。現在我們仍然主要局限于對審計數據基本價值的利用，沒有對大量歷史數據的潛在價值進行深層次的挖掘，審計發揮的作用還有進一步提高的空間。“一個矛盾”是指大量的審計數據與有限審計時間的矛盾。審計關注的內容越來越全面，不僅涉及財務賬表數據，還有項目前期資料、招投標資料、施工管理資料、工程決算資料、資產管理資料等等，采用原有的審計方法，審計工作者很難在有限時間內對全部審計數據進行處理。大數據思想的出現給審計工作帶來了新的思路，把大數據思想用于投資審計工作，符合現階段投資審計從數量規模向質量效益、從單一工程造價審計向全面投資審計、從傳統投資審計向現代投資審計的轉變要求。

（二）大數據給審計帶來的機遇

1、提高審計效率，提升審計能力

數據分析可以有效協助審計工作者尋找審計重點。大數據與審計相結合，使審計工作者能夠掌握審計線索與數據變化的關聯關系，利用更為科學有效的數據分析，對所有的數據資料進行檢查，從而發現違規行為和不合理事項。此外，通過采用回歸分析、神經網絡等方法對歷史數據進行分析，能夠幫助審計工作者建立新的審計模型，從已知的數據推理演算出事物未來的發展趨勢，這一點對于今后審計工作有著深遠的影響，它意味著審計不僅僅能夠查出已經發生的問題，更能預先發現、預先干預和預先解決可能出現的問題，防患于未然

2、提高審計成效，提升監督職能

積極探索審計數據的應用方式，加強對歷史數據分析，研究數據間的關聯性，獲得高度加工的數據成果，是提升審計工作效能，加強審計成果轉化的重要手段。隨著對數據應用水平的不斷提高，審計將逐步在發現線索、評估管理風險、關注建設效益、揭示制度問題等方面發揮重要作用。目前地方經濟社會的快速發展，基層審計機關的職責和內容不斷增大，而審計機關任務不能減，審計監督不能缺，面對行政體制改革，不能一味擴大審計隊伍，只有從大數據審計入手，才能解決當前基層審計機關面臨的困境，而且也會極大的提高審計工作成效，發揮監督職能。

參考文獻：

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