试论大数据分析与审计分析

闪明存

摘要：文章在介绍大数据分析、审计分析的概念和相关关系的基础上，论述了审计分析面临的机遇和企业内部审计分析向大数据分析转变需要解决的问题，最后提出相关建议。

关键词：大数据分析；审计分析

按照维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。业界通常用四个V来概括大数据的特征，即Volume（数据体量巨大）、Variety（数据类型繁多，包括视频、图片、地理位置等）、Value（价值密度低）、Velocity（处理速度快）。

国务院在2014年10月印发的《关于加强审计工作的意见》（国发〔2014〕48号）明确提到“探索在审计实践中运用大数据技术的途径，加大数据综合利用力度，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力。” 这是国家首次在文件中将大数据技术列入审计信息化工作重点，为今后工作指明了方向。

一、大数据分析的内涵与特点

大数据分析是大数据理念与方法的核心，是指对海量类型多样、增长速度快、内容真实的数据（即大数据）进行分析，从中找出可以帮助决策的隐藏模式、未知的相关关系以及其他有用信息的过程。

大数据分析在数据处理理念上有三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。大数据分析是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉；也是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的途径。例如商业领域，淘宝等电商通过分析客户购买数据实时推荐客户可能需要的物品；金融行业通过分析各类指标数据预测市场行情走势等。

二、审计分析的主要目标和方法体系

审计人员如何将原生态的数据信息转换成审计证据，直接影响着审计目标的实现，其中的关键就是审计人员是否能对被审计单位的数据进行有效分析，因此审计的核心方法是数据分析。

审计分析的主要目标包括以下几个方面：协助把握被审计单位总体情况、协助审计人员确定审计重点、协助审计过程发现问题线索、为审计取证提供数据支持。

审计分析方法从广义角度来看，种类很多。常用的有比较法、比率分析法、账户分析法、趋势分析法、模拟法、预测法、决策法、控三、因素分析法和成本法等。

三、大数据分析与审计分析的关系

笔者认为， 大数据正以难以想象的发展速度带来新一轮信息化革命，它给我们带来新的思维变革、商业变革和管理变革。大数据成为一个时代背景，更多的分析工作成为实际上的大数据分析，从这个角度看，审计分析是大数据分析应用的一个领域。

另一方面，大数据分析是伴随着数据科学的快速发展和数据密集型范式的出现而产生的一种全新的分析思维和技术。审计分析是从分析应用领域而言的，因此，我们可以将大数据分析作为审计分析方法的一种。

大数据分析的三个特点使其更具创新性、发现性，应用到审计领域必然会刺激审计方式方法变革；另一方面，在审计工作中借以了解情况，发现问题，确定证据时也要紧紧围绕审计目标，注意相关性和结果可靠性，或者采取其他审计措施确保结论客观、公正。

四、大数据分析给审计分析带来的机遇

首先，传统的审计分析主要针对的是结构化数据，如字符、数值等，大数据分析的数据类型拓展到WEB网页、XML等半结构化数据，甚至图片、音频、视频等非结构化数据。审计内容更加广泛，审计对象的呈现更加全面。其次，由于大数据分析是全样本数据，审计人员可以跳出企业内部业务、财务数据的局限，有效利用行业、政府大数据，在更高层次和更深领域发挥审计的职能作用，凸显其宏观性、整体性和建设性。再次，传统的批量处理方式被流处理方式取代。审计人员通过利用软件和模型更快地捕捉到价值信息，实现实时分析，这将使审计人员能够更及时地发现问题，有效提高审计工作效率。最后，在大数据环境下，审计分析可以利用机器学习技术，来解决聚类问题、分类问题、挖掘频繁项集。机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。机器学习技术的引入无疑将大幅提高审计效率和审计工作层次。

五、企业内部审计分析向大数据分析转变面临的问题

大数据分析无疑给审计分析带来机遇，但是从企业内部审计角度看，审计分析向大数据分析转变还面临诸多挑战：一是实现集团企业内部资源的统一规划和使用，必须以各系统相互之间兼容互联、数据字典规范统一为前提。由于各地区、各业务板块信息化水平参差不一，碎片式的数据环境给审计部门获取、存储和利用数据造成困难。二是从庞大的外部数据中找出对审计分析有用的信息有很大难度，这里面涉及相关方面披露范围、时效、数据展现方式是否统一、口径是否规范等。三是企业发展变革快，业务系统和数据稳定性差，加大了审计部门协调资源，统筹建立审计分析平台的难度。四是面对多源异构、纷繁复杂的数据信息，审计部门不仅要有相应的采集和存储能力，更重要的是划定相关集，迅速分析和挖掘数据，审计人员的数据驾驭能力将受到考验。五是审计成果需求的压力。理论上大数据可以采用全量数据进行分析，查找风险和问题，内部审计授权方也已经提出类似要求，而实际上内部审计受数据环境、分析工具和手段等条件所限，在较长时间内还很难实现“大数据分析”，两厢对比给内部审计带来很大压力。六是审计数据的采集和使用、审计成果的分析和共享过程中的信息安全问题凸显。

六、迎接大数据环境，提升审计分析水平

内部审计肩负审查和评价组织的业务活动、内部控制和风险管理的适当性和有效性，以促进组织完善治理、增加价值和实现目标的重担，客观上要求我们必须抓住大数据的时代脉搏，趁势而上，提高审计分析能力，提升监督能力和服务水平。

（一）转变观念，认识大数据分析特点助力审计创新

大数据分析的“三个转变”，跳出了传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见，为我们提供了更多的深刻发现。提高对于大数据的认识，而不局限于它是数据域的拓展，更主要的是观念的突破，让更多审计人员拥有“大数据”思维，可以有效地提升审计分析水平、洞察发现力和流程优化能力，推动审计方式方法的创新。

（二）统筹规划，增强审计分析的软硬件支撑能力

大数据时代，企业各方面都会发生很大变化。决策将由以流程为中心转变为以数据为中心，运营模式将由以产品为中心转变为以用户为中心，组织模式由层级管理转变为扁平化管理。为顺应这些变化，提高数据化程度，打通企业各个系统，建立集中式的数据管理和运营中心是大势所趋。内审部门有必要抓住时机，统筹规划，在引入大数据分析技术和工具，逐步增强审计分析物质支撑能力的同时，促使企业建立“从事后到事中、从静态到动态、从现场到远程”的在线审计系统，尽早实现持续审计，通过实时分析强化风险预警。

（三）优化团队，提升综合分析判断能力

在大数据环境下，审计人员不仅要了解数据及其处理方式的变化，也要能处理数据、分析数据，更要透彻地了解背后的企业经营管理、业务活动，才能准确的驾驭数据。因此，内审部门需要通过新聘IT技术人员、与业务部门进行人员双向交流、在职教育培训等方式提升审计团队综合判断能力、跨专业知识运用能力、以多维分析和数据挖掘为代表的数据分析能力等。

（四）做好防范，保证企业信息安全

大数据时代，企业和个人都面临更大的信息安全问题。就内部审计来说，形势更加严峻。信息安全是内部审计重视的一项业务内容，“打铁还需本身硬”，所以内部审计更要提高安全意识。具体操作上，在审计信息系统中要做好安全监控，进行用户身份生命周期管理，对于能接触到的关键数据做好脱敏处理；审计人员在工作中要避免利用公众网络传递业务资料等。

参考文献：

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[4]杨凯茜.浅谈大数据审计的特点及实现—以审计署2012年对中石油的审计结果为例[J].财经界，2015（04）.

（作者单位：河北电信）