K高校审计数据分析系统建设方案研究

李红艳

（杭州电子科技大学计划财务处，浙江 杭州 310000）

为全面系统地推进审计信息化建设，按照《国务院关于加强审计工作的意见》（国发〔2014〕48号）要求，浙江省审计厅在2020-2021年度开展建立全省70所公办高校常态化审计数据报送机制工作。为完成常态化报送高校审计数据的需要，K高校拟建立高校审计数据分析系统，一方面实现审计数据标准化快捷报送，另一方面也实现内部审计工作的转型升级。

现阶段，高校的审计工作已经改变了传统的方式，将账套式改为数据式审计，传统的审计工作只能遵循原有的思路，导致工作人员面对大量的数据信息无从下手，从而出现难如登天、水中捞月的尴尬的场面。而新型数据审计方式，制定了新型的信息化方案，由互联网来辅助工作人员进行数据整理更容易理清审计思路，建立高校审计数据分析系统变得非常迫切。

一、建设高校审计数据分析系统的意义

高校审计覆盖财务核算、科研项目及经费管理、工资发放等业务环节审计，高校审计数据分析系统中的具体实施项目为审计分析、审计流程、数据转换等功能，对各大高校的信息数据进行采集，并实现数据的及时更新、业务出现异常及时预警，通过这样的方式更方便审计人员进行数据分析，对可疑信息进行处理并自动生成审计分析报告，使审计人员能够及时、准确地为领导提供决策信息，从而提高审计质量和审计监督综合能力，增强审计威信。

高校审计数据分析系统采用数据仓库技术实现对海量数据进行存储，采用多维分析技术实现对海量数据进行分析，使检查人员利用图形展现、维度钻取、数据挖掘等多维分析技术，达到数据预警、潜在问题发掘与预防的目的。通过建设审计分析模型体系，做到对高校进行全面、高效、准确的审计。既提高了审计效率，又能够全面的分析数据，准确把握高校的全部业务活动，避免以偏概全的错误审计评价。

二、高校审计数据分析系统建设方案

（一）数据采集及被审计数据分析

经过对K高校审计处和审计主管部门进行调研，初步确认高校审计需要用到的数据有：科研数据、信息数据、预算数据、流程数据、结算数据、工资数据、固定资产数据、物资采购数据、基建项目数据等9个模块数据。

数据采集及分析步骤包括：首先，高校各业务模块原始备份数据恢复到数据库；其次，制作高校各模块数据SSIS采集包，将原始数据表通过编写SQL语句形成SSIS包，采集到审计数据库；最后，分析高校各模块数据结构，确定各模块数据表中文名称、字段中文名称，同时分析高校业务模块基础表与审计中间表的对应关系。

（二）审计事项编制

通过对K高校管理制度、历年审计方案和报告、审计专家经验等相关内容的调研整理，归纳总结出K高校审计业务的审计事项（指标评价体系），见表1：

表1 K高校审计事项指标评价体系

四、财经法规政策执行情况财务收支真实性资金管理政策收费政策执行勤工助学政策执行津贴补贴发放政策五、廉洁守纪情况领导对单位违纪违规问题个人廉洁自律情况所在学校廉政情况

（三）数据规划编制

根据前期对K高校的具体调查发现，可以将业务数据分为以下几类：结算数据、科研数据、财务数据、流程数据、工资数据、固定资产数据、物资采购数据、基建数据，K高校部分规划表设计示例如表2：

表2 K高校数据规划表

（四）被审计数据加工处理

该阶段工作内容包括：加工任务制作、模型设计与建设、采集加工调整、模型调整：1．根据对应结果，编写SSIS和SSAS数据加工包，将原始数据通过清洗、转换、加工形成财务基础表、分析表和Cube，设置调度周期。2．信息数据采集方案：应该制定科学有效调度措施，保障数据采集时间以及过程的合理性。3．数据转化方案：改变传统的审计规则，将审计业务表格转换为数据规划表格，从而加快数据模板的制作。4．创建业务数据库：根据K高校审计工作的初步规划，应该对数据后期进行重新设定并且创建审计业务数据库。

数据签证是审计项目结束后的需要，高校审计数据分析系统在参照数据规划加工后的审计数据库的业务数据，还需要进行严格校验。

（五）高校审计数据配置和事项

审计业务的模型以及审计事项中所涉及两者关系其中审计单位的数据以及业务关系。按照以下三点进行审计业务模型的加工：第一，审计事项（评价指标）指的是对审计目标的审计内容进行反映。第二，根据相关要素的调查，对高校审计中业务与数据关系进行揭示。第三，对审计关注中的业务与数据关系进行分析研究。

根据对审计事项（评价指标）所涉及的高校业务数据关系以及有关的业务描述，构建实体关系模型（ER模型）。通过对审计事项中业务数据的关系进行数据模型构建。

审计人员要想履行审计责任、实现审计目标就必须熟练掌握计算机的审计方法，利用现代化信息技术对审计事项（评价指标）进行严格检测和评估，方便步骤的实施。在建立审计业务模型前，应该根据相关要求对审计目标中相关事项以及功能进行逐一建立，确保构建合理的计算机审计方法。

对于审计业务中相对容易的审计方法，可以不建立审计模式，运用审计方法中要素编制。充分利用ER模型以及数据模型，将审计事项进行分解，在运用审计方法确定明确的功能目标以及业务数据模型，从而分解具体审计事项（评价指标），按照审计方法要素的规定，建立审计方法。

（六）审计模型验证

该阶段工作内容包括：K高校的审计业务分析、构建审计模型、调整及验证审计模型、模型部署。

1．分析审计业务需求：深入研究本地审计业务的相关经验及需求，对分析出相关业务进行整理，从而为本地化的审计模型奠定坚实的基础。2．构建审计模型：在进行规划数据表的前，应该融入地方特色，并结合地方的相关政策以及审计经验进行加工设计。3．验证模型阶段化并进行调整：在制定模型的时候可以根据地方的特点块进行及时的调整，使模型的建立与地方特色可以机密的接着起来，这样也会使模型的建立变得更加有针对性。最后在组织相关人员来对模型进行具体的验证。是模型更加的符合审计人员日常工作的需求。4．模型部署：按照原本的初始要求，对审计的模型进行进一步的调试，使其更好地运用在K校的审计工作中。

构建审计数据分析系统模型之后，完成培训验收环节即可进行系统试运行。通过对各个节点的客户端安装，进行设置功能权限、设置数据保护以及客户端挑食，确保K高校审计数据分析系统能够被省审计厅顺利访问，从而实现常态化审计数据自动报送工作。

三、结束语

高校审计数据分析系统模型直接为高校审计评价提供系统的基础数据，高校审计需要若干指标对其进行评价与分析。受国家政策及高校业务不断发展的影响，高校审计事项评价指标体系应随时调整，及时发现和提取出符合高校审计评价的新指标，不断丰富、完善高校审计事项指标体系，满足高校审计评价的需要。