基層審計機關大數據審計實踐存在的問題和思考

●許 璐 韓雨寧

習近平總書記在中央審計委員會第一次會議上強調，要堅持科技強審，加強審計信息化建設[1]。新形勢下，基層審計工作尤其離不開大數據的支撐，其強大的數據管理和分析能力提高了審計過程的效率。為了應對錯綜復雜的社會經濟管理局面并提升審計工作質量，大數據審計已經成為了必不可少的手段。大數據審計已被基層審計機關提高到前所未有的重視程度，隨著“金審工程”的出臺，大數據審計受到了前所未有的重視。多年來，這一審計信息系統的建設與完善取得了顯著的進展，數據的獲取量也大幅增加，既使審計對“大數據”的監督管理變得可行，又為推行以“大數據”為基礎的審計“全覆蓋”提供了前提。隨著大數據審計的普及，在基層實踐過程中一些棘手問題日益凸顯，迫切需要得到有效的解決。因此，本文就目前基層審計機關大數據審計的問題進行梳理和分析并提出建議。

一、審計機關大數據審計現狀分析及存在問題

（一）大數據審計的戰略定位不高

基層審計機關對大數據審計缺乏足夠的認知和重視，在一定程度上存在思維固化，未能將大數據審計提升到戰略層面，開展全員大審計的氛圍不強。一是基層審計單位對于大數據和審計業務的連接關系在認識上不夠緊密。基層審計單位對如何利用大數據技術推動審計工作積極發展并更好地完成審計工作并沒有清楚的認識。尤其缺乏數據先行的理念，對建立健全主動和及時數據采集體系的積極性不高，向大數據要資源、向信息化要效率的意識不強，傳統審計理念根深蒂固，大數據審計工作推進力度不強。二是基層審計機關信息化體系建設規劃意識較為淡薄。整體上對數據信息資源缺乏系統思考，在履行業務層面，沒能對有效數據的報送、歸檔、整理和利用進行系統規劃，數據更新不及時，對數據采集、使用、儲存等安全性未作出明確責任劃分。在制度層面，數據采集管理制度滯后，未建立完善的數據采集工作機制，數據積累和保管未形成有效機制，影響審計效率。三是基層審計機關大數據審計信息數據難以進行共享。雖然各部門單位正在逐步推進和完善信息化建設，但由于單位財務系統、辦公系統和業務系統相對獨立運行[2]，再加上不同行業部門之間存在數據保密、溝通等問題，橫向數據很難進行共享。此外，基層審計機關受限于資金、人力等因素，沒有能力開發適合實際的相關大數據審計軟件工具，上級機關投資開發的大數據審計軟件往往又跟基層審計機關實際契合不夠，甚至部分軟件不對基層審計機關開放使用，導致基層審計機關無法利用最新的審計成果，縱向信息共享也存在困難。

（二）基層審計大數據平臺建設不夠全面

基層審計機關大數據基礎很薄弱，隨著數據儲存量逐年增加，數據形式愈發多樣，很多數據采集不全面、數據標準化處理困難等問題都限制了大數據審計更深層次的應用。一是部分數據獲取不到位導致數據分析無法開展。基層審計機關業務人員雖然具有一定的審計業務能力，但是限制于很多數據無法采集，數據基礎的缺失導致數據分析無法開展，大數據審計也因此無法進行實踐。比如社保專項補貼數據，人口死亡數據等等由于權限問題無法取出；再比如某地區預算編制系統、國庫集中支付系統等可以被大數據審計分析利用，但該地區的國有資產管理系統數據由于該地區國資辦無權限導出備份數據，社保、醫保等數據權限不在該地區，這些數據采集過程出現的問題限制了大數據的分析，致使數據分析難度增加，進而影響了大數據審計分析的深度和廣度。二是采集的數據口徑不一致導致數據分析不準確。各個被審計單位的會計核算方式有所不同，建立的數據采集口徑不一致，數據庫格式不盡相同，這給數據采集帶來了一定的困難。此外，基層有些數據采集回來重新轉換格式后，很多內容就不能完全顯示，受限于內容的缺失，審計對數據的分析反而不夠準確，如果要確保數據準確，又要耗費大量的人力和時間去逐一核對，這就不能體現大數據審計的高效性。三是數據填報不規范導致數據分析部分內容缺失。基層各單位管理相對比較混亂，很多數據基層沒有按照規范來填制，更沒有按照規范準備電子數據，這些導致基層審計單位采集到的數據里很多是空值，從根本上影響了數據分析的能力。然而，由于部分審計人員缺乏業務知識和數據建模能力，在實際分析中容易出現邏輯錯誤，導致數據分析結果偏差，使得基層大數據審計工作面臨嚴峻挑戰[3]。

（三）基層審計機關業務人員隊伍建設有待加強

基層審計干部隊伍是基層審計科學發展的有力支撐，近年來審計機關建設不斷得到加強，但在大數據審計背景下瓶頸制約日漸顯現。一是審計力量與審計任務不相匹配。當前基層審計機關人少事多的矛盾很突出，由于基層審計機關人員編制的限制，人數較為有限，完成常規的年度審計項目尚且捉襟見肘，要實現大數據審計的常態化監督亦是難上加難。隨著審計全覆蓋的推進，今后基層審計機關年度審計項目將會成倍增加，如果僅靠現有力量，斷難擔負起繁重的審計任務。二是基層審計機關復合型審計力量不足，審計效能難以發揮。由于招聘崗位和專業背景的限制，大部分業務人員專業為財務、審計專業，對計算機的操作使用只能停留在最基礎的使用層面，審計人員的知識結構相對單一，數據處理經驗不足，普遍缺乏戰略性思維和開放性思路，這阻礙了他們在數據收集、處理、分析和提取等方面的工作[4]，普遍存在缺乏戰略性思維、思路不開闊等問題。基層審計機關業務人員一開始對大數據審計都較為陌生，并不能迅速地接受大數據審計這一工作，導致審計效能難以發揮。三是基層審計機關數據分析專業人員有限，計算機專業人員和審計相關專業人員不能相互融合，存在只有分析能力但沒有審計分析思路，或者只有審計分析思路但沒有數據分析能力的問題，在實際操作中，僅是將備份數據整體轉換至數據庫中進行數據整理、分析，然后借助外部服務對財務數據進行采集并清洗入庫，校驗核實完畢后進行統一的問題篩選和歸納，并不能達到有效數據分析的要求，導致無法最大限度發揮數據價值，不能滿足大數據審計常態化需求，更不可能深入到對數據的分析研究層面。

二、基層審計機關大數據審計的路徑探析

（一）提升大數據審計的戰略定位

提高大數據審計的戰略定位是開展相關工作的前提。一是明確定位大數據的應用范圍。由于基層區域整體數據量不大等這些因素的限制，對項目選擇上基層審計機關更傾向于數據量大的項目。在制定項目審計目標時，就明確大數據分析涵蓋的審計內容、關聯單位和數據需求，列出大數據分析的思路，具體做法納入實施方案，并在實施過程不斷調整和完善。二是創新審計項目組織模式。根據審計項目和數據的特殊性，優化人員整合，強化組織領導。項目實行“雙主審”制度，并安排兩名專職數據分析人員保證有效開展數據核查工作。同時引進專業外部資源參與審計，增強審計組數據分析力量，重點對財政信息系統做詳細剖析，提升財政大數據審計能力和水平。三是積極探索財政大數據審計思路，開展多樣化的數據分析。分別成立數據分析組和業務審計組，數據分析和業務審計工作同時進行、同步推進。有效結合計算機技術和審計方法模型，對數據分析組分析得出的疑點，由業務審計組進行延伸取證，保證審計過程的規范性和準確性。

（二）有效利用大數據共享平臺以及大數據審計分析平臺

大數據審計離不開大數據共享平臺這一關鍵載體，只有通過充分利用大數據共享平臺，才能最大限度地發揮大數據審計的優勢。一是提升與其他部門的協同能力和數據共享能力，優化大數據共享平臺建設，協同其他部門數據資源優勢，增加數據捕捉和信息獲取的能力。二是建立和完善大數據審計分析平臺，堅持將大數據分析貫穿于審計作業全過程，并將其作為審計項目的前置環節。大數據審計分析平臺將用于分析數據并核實問題疑點，提高數據追蹤內容、質量的精確性，由此提高審計工作的質量及效率。三是特別注重大數據審計工作中的信息安全問題。提高審計工作人員的信息保密意識，強化基層信息安全。要加強網絡系統加密授權，做好計算機系統的安全保密檢查工作，并定期進行系統安全檢查，以確保被審計信息從系統平臺的角度來看是絕對安全的。

（三）切實加強審計人才隊伍建設

推進大數據審計工作需要加強人才隊伍建設。一是加強審計培訓學習，及時運用學習成果。通過開展優質課程輸出、集中整訓等方式加大對信息化基礎薄弱的審計人員的培訓力度，同時針對每個審計項目的獨特性，各個審計組適時進行現場集中學習和培訓，及時將學習成果運用到項目中，來不斷探索符合基層實際情況的大數據應用路徑和方法，有針對性地提升工作水平。二是加強實戰訓練，及時梳理總結經驗。加強實戰化訓練，增強戰術和技術能力，全方位搭建審計環境，組織各個審計組在項目審計時運用大數據分析方法進行審計，對數據分析報告進行探索，及時梳理總結大數據審計思路和方法，技術應用以及數據分析得出的疑點線索、問題類型等經驗技巧，達到啟發思維、磨煉戰術的目標。三是加強學習交流，及時進行經驗共享。組織開展經驗交流會，推廣成熟的技術方法和典型經驗做法，舉辦大數據審計優秀案例征集活動，達到資源、經驗和信息共享，從而促進數據分析方法創新、成果運用和經驗累積，起到培養鍛煉隊伍、促進大數據審計能力提升的作用。

開展大數據審計工作，需要緊密圍繞國家和審計署的戰略布局，找到主要路徑和重要抓手，加強科技強“審”，通過信息化和數字化平臺建設等手段，推動大數據審計持續深化發展。目前，基層大數據審計在發展中仍然面對許多問題，基層審計機關要在具體實踐中提升大數據審計的戰略定位，強化大數據審計意識，營造全員大審計的良好氛圍。通過加強大數據平臺建設提高審計“硬”實力，加強和相關單位的協同，不斷提升數據和信息共享機制。加強專業人才隊伍建設，創新審計工作思路和方法，充分發揮國家審計監督職能，促進基層大數據審計事業高質量發展[5]。