论文部分内容阅读
[摘 要] 审计部门作为综合性的经济管理和监督部门，大数据的出现为审计技术和审计方法的创新提出了巨大的挑战。在这个适应大数据的时代，如何抓住电子数据审计的发展机遇以及如何应对大数据给审计技术方法带来的挑战，需要我们不断地更新审计技术，持续地调整审计思路。本文将从审计技术方法的革新和当前存在的问题以及提出相应的对策这三个方面进行说明。
[关键词] 大数据；审计；技术方法
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 21. 017
[中图分类号] F239.1 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）21- 0037- 02
0 引 言
在当前的大数据环境下，多数传统的审计技术与方法，日渐显露出效率低下、过程烦琐等问题，审计技术、方法和工具必须不断进行更新换代，才能满足现今的大数据审计需求。
1 大数据审计
目前大数据的研究与应用已经成为国内外的热点，不同的文献给出了大数据的不同定义，最常见的是世界著名咨询机构麦肯锡公司对大数据的定义：大数据指的是大小超出常规数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。此外，Gartner Group则把大数据定义为：大数据是具有大容量、快速和（或）多样性等特点的信息资产，为了能提高决策、洞察发现和流程优化，这种信息资产需要新形式的处理方法。
2015年12月，刘家义审计长进一步在全国审计工作会议上深刻指出：“推进以大数据为核心的审计信息化建设是应对未来挑战的重要法宝，也是实现审计全覆盖的必由之路。”一方面，大数据审计涉及国民经济运行的主要数据，数据分类上，它既包括来自被审计单位信息系统的财务数据、资料，也包括来自互联网上的音频、视频、图像等非结构化数据。另一方面，审计数据的跨行业、跨领域、跨层级等特性，使得利用大数据来进行整理分类、分析挖掘等技术已迫在眉睫。为此，《“十三五”国家审计工作发展规划》明确提出要创新审计管理模式和组织方式，要大力推行现代审计综合模式，全面推广 “总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究”数字化审计方式。
此外，在审计领域，诸多机构、学者也都阐述了大数据对审计带来的影响。其中国内学者秦荣生 （2014）介绍云计算、大数据技术对审计方式、审计抽样技术、审计报告模式、审计证据搜集等技术和方法的影响；陈伟 （2016）提出审计大数据的技术方法体系。大数据环境下审计如何创新发展得到学者和研究机构的普遍关注。刘碧湘（2013）分析了大数据对计算机审计的机遇和挑战，提出利用大数据推进计算机审计，要解决保障数据质量，建立公共分析数据平台，加强对审计人员的培训和建立合理的审计结果评价体系等问题。
总之，伴随着信息技术的发展，审计工作日渐依赖于大数据式的发展，作为国家审计实现全覆盖必由之路的大数据技术，给审计技术方法的信息化和高效化带来了多方位的革新和进步。
2 数据化审计技术方法的革新
2.1 创新了审计思维
大数据审计不仅仅是一种审计方式的创新，更是思维方式的变革。以前审计工作的思维是从局部到整体，审计的效率受制于数据采集和整理能力，而在当前的大数据环境下，政府审计创新性地将大数据方式作为审计的辅助，思维模式也转换成了从整体到局部，审计方法的发展得到了质一般的飞跃。
2.2 建立了审计思路
大数据的应用，带来了海量的审计数据库，其中的大数据既可以来源于企业的信息系统，也可以是互联网中所提交的数据，审计人员可通过利用关联思路和模式从相应的数据库中进行搜集和利用，最后从数据的内部联系、相应的关联分析及数据中的疑问等方面，构思出审计的思路，从而为审计的下一个阶段奠定基础。
2.3 强化了审计分析
传统环境下，审计数据的获得需要进行大量的人工整合，数据的汇总和整理效率较低，且分析预测的能力不强。而在大数据环境下，云计算、量子计算和流处理等技术的应用，使得大数据的计算速度日渐提升，审计数据的分析更多地采用了统计分析、数据挖掘和数据可视化等方法，从而扩大了审计技术的分析能力。
3 案例——青岛市审计局
近年来，青岛市审计局在理论研究和实践创新方面不断探索大数据技术与方法在审计实践中的结合与运用，并取得了显著成就。一方面，2016年青岛市审计局在联网审计系统和现场审计实施系统（OA）的基础上自主研发了政策措施落实跟踪审计大数据综合作业平台，根据试点成效及2017 年第一季度政策跟踪审计工作需要，在全市审计系统全面部署该数据平台。该数据平台的使用，破解了数据资源、技术手段匮乏工作难题，加强了中央和省、市政策措施落实相關数据信息的收集、存储、分析和运用，实现了政策、信息上下两级共享，项目、资金在线实时查询，审计任务统筹协调推进以及多行业数据关联分析。
另一方面，青岛市审计局通过实时采集工商、公安、民政、国土资源等12个部门的业务数据，实现审计数据信息多行业共享、跨行业交换和数据关联，通过依托大数据审计技术，揭露了社保违规行为、促进完善社保内控管理、维护参保人权益，提升审计监督效能和水平，取得了显著成果。
总体来说，青岛市审计局不断探索对市、区（市）两级预算执行联动审计新模式，强化了不同领域之间的关联分析，此外，大数据分析技术在审计实践中的运用，有效解决了当前大数据海量、异构信息带来的数据采集难、管理难、有效运用更难的“三难”问题，实现了“总体分析、系统研究、发现疑点、分散核实、精确定位” 的审计分析“智慧化”。最终通过利用大数据技术对审计技术方法的有效改革，实现了联动审计“一盘棋”的新格局。
4 大数据环境下审计技术方法面临的挑战
尽管大数据给审计技术方法带来了众多机遇，但在大数据时代开展电子数据审计时也面临了一些挑战，下面将从四个方面反映当前大数据在审计技术方法工作中所面临的若干挑战与困难。 4.1 审计数据的真实性风险
大数据环境下，需要从各种渠道采集大数据信息，而审计数据的“真实性和完整性”与大数据的 “杂乱和不精确”之间产生了矛盾。其中影响数据真实性的因素很多，比如被审单位存在主客观因素导致的数据缺失和误差，或是审计人员处理大数据时导致的遗漏和缺失等情形。而上述数据的真实性风险将都会对后续审计技术方法的运用造成根本上的困扰。
4.2 审计数据的处理风险
目前，审计机关在大数据处理和转换方面的难题主要归因于两个方面。一方面，大数据价值密度较低，导致在对被审单位计算机中所存储的海量非结构化数据进行审计时，发现线索的难度更大；另一方面，审计机关所需要处理的数据规模急剧膨胀，现有的数据中心及其硬件设备难以完成巨大的挑战，审计技术的升级革新迫在眉睫。
4.3 审计数据的存储风险
一方面，数据的多样性和大量性，导致当前已有的审计数据存储技术已不能完全满足大数据环境的需要；另一方面，对审计数据中心的恶意进攻或进行网络攻击都会造成严重的不良后果。这些审计数据的存储风险依然将会对审计技术与方法的利用造成基础性障碍。
4.4 审计人才的匮乏风险
大数据的复杂性及多样性使得审计人员不仅要具有一定的会计基础、数据挖掘和分析能力，还要快速学习掌握相关的大数据处理技术，然而在当前的审计机关中，审计人员的知识结构较为单一，计算机操作能力较弱，大部分审计人员难以有效地完成大数据审计，审计技术与方法受到人为性限制，审计的高效率难以得到提高。
5 大数据环境下的电子数据审计对策探析
5.1 建立数据标准
要达到审计全覆盖的要求必须解决数据不规范、不准确、不完整和低密度等数据质量问题。一方面，要建立满足审计全覆盖要求的全行业数据标准，使大数据审计走向正规化、标准化、信息化之路；另一方面，建立审计机关的数据标准，以增强审计工作的技术性、严谨性和可靠性。最终从总体上确保审计数据的真实性，为审计信息的整合、利用，为后续实施的审计技术方法奠定坚实的基础。
5.2 完善技术研发机制
首先，加强大数据分析模型和软件的研发是解决数据处理风险的根本措施。其次，制定审计软件的统一标准和行业法规是辅助。最终通过利用统一的审计软件，审计机关可以实现数据采集、存儲和分析应用的无缝对接，从而完善数据采集与处理、存储的全过程。
5.3 完善存储性能机制
伴随审计信息化的推进，审计数据数量呈暴发式增长，解决存储空间的不足和安全性，已成为当前审计工作中的当务之急。首先，升级当前已有的大数据海量处理平台和存储性能，以满足多样化和巨量化的需求是审计工作的重中之重。其次，应积极提升冗余消除技术，以减少数据的重复或过剩，从而降低传输开销和存储空间。最后，建立严格的数据权限管理机制和防黑客系统至关重要，大数据的安全性必须放在第一位。
5.4 提高人才素质机制
在如今科技发展日新月异的大数据时代，审计机关应积极提高审计人员的综合素质，不仅要将大数据审计纳入到绩效考核指标中，以提高审计人员进行大数据审计的积极性，更要通过多种渠道，对审计人员加强计算机和大数据分析技术方面的培训，更好地推进审计职业化建设。
6 结 语
当前我国大数据审计仍处于探索阶段，目前还没有形成一套完整的体系，也没有发布有关的正式标准，审计技术、审计规范、审计制度等都有待研究，大数据审计技术方法需要不断完善和改进。
总之，大数据审计风险控制问题的解决不是一朝一夕、一蹴而就的事，只有在发展中不断完善提高审计技术，完善审计方法与思路，审计工作才会更加高效、严谨和客观。
[关键词] 大数据；审计；技术方法
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 21. 017
[中图分类号] F239.1 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）21- 0037- 02
0 引 言
在当前的大数据环境下，多数传统的审计技术与方法，日渐显露出效率低下、过程烦琐等问题，审计技术、方法和工具必须不断进行更新换代，才能满足现今的大数据审计需求。
1 大数据审计
目前大数据的研究与应用已经成为国内外的热点，不同的文献给出了大数据的不同定义，最常见的是世界著名咨询机构麦肯锡公司对大数据的定义：大数据指的是大小超出常规数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。此外，Gartner Group则把大数据定义为：大数据是具有大容量、快速和（或）多样性等特点的信息资产，为了能提高决策、洞察发现和流程优化，这种信息资产需要新形式的处理方法。
2015年12月，刘家义审计长进一步在全国审计工作会议上深刻指出：“推进以大数据为核心的审计信息化建设是应对未来挑战的重要法宝，也是实现审计全覆盖的必由之路。”一方面，大数据审计涉及国民经济运行的主要数据，数据分类上，它既包括来自被审计单位信息系统的财务数据、资料，也包括来自互联网上的音频、视频、图像等非结构化数据。另一方面，审计数据的跨行业、跨领域、跨层级等特性，使得利用大数据来进行整理分类、分析挖掘等技术已迫在眉睫。为此，《“十三五”国家审计工作发展规划》明确提出要创新审计管理模式和组织方式，要大力推行现代审计综合模式，全面推广 “总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究”数字化审计方式。
此外，在审计领域，诸多机构、学者也都阐述了大数据对审计带来的影响。其中国内学者秦荣生 （2014）介绍云计算、大数据技术对审计方式、审计抽样技术、审计报告模式、审计证据搜集等技术和方法的影响；陈伟 （2016）提出审计大数据的技术方法体系。大数据环境下审计如何创新发展得到学者和研究机构的普遍关注。刘碧湘（2013）分析了大数据对计算机审计的机遇和挑战，提出利用大数据推进计算机审计，要解决保障数据质量，建立公共分析数据平台，加强对审计人员的培训和建立合理的审计结果评价体系等问题。
总之，伴随着信息技术的发展，审计工作日渐依赖于大数据式的发展，作为国家审计实现全覆盖必由之路的大数据技术，给审计技术方法的信息化和高效化带来了多方位的革新和进步。
2 数据化审计技术方法的革新
2.1 创新了审计思维
大数据审计不仅仅是一种审计方式的创新，更是思维方式的变革。以前审计工作的思维是从局部到整体，审计的效率受制于数据采集和整理能力，而在当前的大数据环境下，政府审计创新性地将大数据方式作为审计的辅助，思维模式也转换成了从整体到局部，审计方法的发展得到了质一般的飞跃。
2.2 建立了审计思路
大数据的应用，带来了海量的审计数据库，其中的大数据既可以来源于企业的信息系统，也可以是互联网中所提交的数据，审计人员可通过利用关联思路和模式从相应的数据库中进行搜集和利用，最后从数据的内部联系、相应的关联分析及数据中的疑问等方面，构思出审计的思路，从而为审计的下一个阶段奠定基础。
2.3 强化了审计分析
传统环境下，审计数据的获得需要进行大量的人工整合，数据的汇总和整理效率较低，且分析预测的能力不强。而在大数据环境下，云计算、量子计算和流处理等技术的应用，使得大数据的计算速度日渐提升，审计数据的分析更多地采用了统计分析、数据挖掘和数据可视化等方法，从而扩大了审计技术的分析能力。
3 案例——青岛市审计局
近年来，青岛市审计局在理论研究和实践创新方面不断探索大数据技术与方法在审计实践中的结合与运用，并取得了显著成就。一方面，2016年青岛市审计局在联网审计系统和现场审计实施系统（OA）的基础上自主研发了政策措施落实跟踪审计大数据综合作业平台，根据试点成效及2017 年第一季度政策跟踪审计工作需要，在全市审计系统全面部署该数据平台。该数据平台的使用，破解了数据资源、技术手段匮乏工作难题，加强了中央和省、市政策措施落实相關数据信息的收集、存储、分析和运用，实现了政策、信息上下两级共享，项目、资金在线实时查询，审计任务统筹协调推进以及多行业数据关联分析。
另一方面，青岛市审计局通过实时采集工商、公安、民政、国土资源等12个部门的业务数据，实现审计数据信息多行业共享、跨行业交换和数据关联，通过依托大数据审计技术，揭露了社保违规行为、促进完善社保内控管理、维护参保人权益，提升审计监督效能和水平，取得了显著成果。
总体来说，青岛市审计局不断探索对市、区（市）两级预算执行联动审计新模式，强化了不同领域之间的关联分析，此外，大数据分析技术在审计实践中的运用，有效解决了当前大数据海量、异构信息带来的数据采集难、管理难、有效运用更难的“三难”问题，实现了“总体分析、系统研究、发现疑点、分散核实、精确定位” 的审计分析“智慧化”。最终通过利用大数据技术对审计技术方法的有效改革，实现了联动审计“一盘棋”的新格局。
4 大数据环境下审计技术方法面临的挑战
尽管大数据给审计技术方法带来了众多机遇，但在大数据时代开展电子数据审计时也面临了一些挑战，下面将从四个方面反映当前大数据在审计技术方法工作中所面临的若干挑战与困难。 4.1 审计数据的真实性风险
大数据环境下，需要从各种渠道采集大数据信息，而审计数据的“真实性和完整性”与大数据的 “杂乱和不精确”之间产生了矛盾。其中影响数据真实性的因素很多，比如被审单位存在主客观因素导致的数据缺失和误差，或是审计人员处理大数据时导致的遗漏和缺失等情形。而上述数据的真实性风险将都会对后续审计技术方法的运用造成根本上的困扰。
4.2 审计数据的处理风险
目前，审计机关在大数据处理和转换方面的难题主要归因于两个方面。一方面，大数据价值密度较低，导致在对被审单位计算机中所存储的海量非结构化数据进行审计时，发现线索的难度更大；另一方面，审计机关所需要处理的数据规模急剧膨胀，现有的数据中心及其硬件设备难以完成巨大的挑战，审计技术的升级革新迫在眉睫。
4.3 审计数据的存储风险
一方面，数据的多样性和大量性，导致当前已有的审计数据存储技术已不能完全满足大数据环境的需要；另一方面，对审计数据中心的恶意进攻或进行网络攻击都会造成严重的不良后果。这些审计数据的存储风险依然将会对审计技术与方法的利用造成基础性障碍。
4.4 审计人才的匮乏风险
大数据的复杂性及多样性使得审计人员不仅要具有一定的会计基础、数据挖掘和分析能力，还要快速学习掌握相关的大数据处理技术，然而在当前的审计机关中，审计人员的知识结构较为单一，计算机操作能力较弱，大部分审计人员难以有效地完成大数据审计，审计技术与方法受到人为性限制，审计的高效率难以得到提高。
5 大数据环境下的电子数据审计对策探析
5.1 建立数据标准
要达到审计全覆盖的要求必须解决数据不规范、不准确、不完整和低密度等数据质量问题。一方面，要建立满足审计全覆盖要求的全行业数据标准，使大数据审计走向正规化、标准化、信息化之路；另一方面，建立审计机关的数据标准，以增强审计工作的技术性、严谨性和可靠性。最终从总体上确保审计数据的真实性，为审计信息的整合、利用，为后续实施的审计技术方法奠定坚实的基础。
5.2 完善技术研发机制
首先，加强大数据分析模型和软件的研发是解决数据处理风险的根本措施。其次，制定审计软件的统一标准和行业法规是辅助。最终通过利用统一的审计软件，审计机关可以实现数据采集、存儲和分析应用的无缝对接，从而完善数据采集与处理、存储的全过程。
5.3 完善存储性能机制
伴随审计信息化的推进，审计数据数量呈暴发式增长，解决存储空间的不足和安全性，已成为当前审计工作中的当务之急。首先，升级当前已有的大数据海量处理平台和存储性能，以满足多样化和巨量化的需求是审计工作的重中之重。其次，应积极提升冗余消除技术，以减少数据的重复或过剩，从而降低传输开销和存储空间。最后，建立严格的数据权限管理机制和防黑客系统至关重要，大数据的安全性必须放在第一位。
5.4 提高人才素质机制
在如今科技发展日新月异的大数据时代，审计机关应积极提高审计人员的综合素质，不仅要将大数据审计纳入到绩效考核指标中，以提高审计人员进行大数据审计的积极性，更要通过多种渠道，对审计人员加强计算机和大数据分析技术方面的培训，更好地推进审计职业化建设。
6 结 语
当前我国大数据审计仍处于探索阶段，目前还没有形成一套完整的体系，也没有发布有关的正式标准，审计技术、审计规范、审计制度等都有待研究，大数据审计技术方法需要不断完善和改进。
总之，大数据审计风险控制问题的解决不是一朝一夕、一蹴而就的事，只有在发展中不断完善提高审计技术，完善审计方法与思路，审计工作才会更加高效、严谨和客观。