大数据技术在审计中的应用

俞炯炯 童渊文

国网浙江省电力有限公司湖州供电公司

随着互联网，云计算等技术广泛应用，大数据进入人们的视野。为人们的日常生活带来巨大的变化，国务院印发《国企事业单位主要领导人经济责任审计规定》提出推动大数据等新技术的应用，审计对象，审计方式上走入大数据时代。如何利用数据信息成为经济审计工作需重视的问题。大数据的特点是数据量大，信息产生速度快，在审计工作中具有巨大优势。目前审计项目较大，被审计对象使用信息化技术，利用大数据进行信息采集具有一定的难度，对大数据下审计工作进行研究，将大数据更好的运用到审计工作中。

一、大数据技术在审计工作中应用的意义

大数据是能更好解决问题的方法，目前，随着我国互联网技术的不断突破和发展，企业通过网络可以收集和整理各种有价值的相关数据和信息，给企业带来了更多便利条件，也进一步加快了大数据技术在各个行业中的应用。大数据重要分为感知数据，交易数据，交互数据通过社交网站提取，感知数据从互联网系统取得，交易数据通过数据库存储。

大数据具有数据量大，处理速度快，价值密度低等特征表现。审计工作面对各行业数据信息，审计中产生各种数据。传统数据记录在纸质载体，利用速度较低，大数据系统下，数据存在整体，信息提取速度快。传统数据记录在文本上，现代化大数据结构形式多，包括网络文字，图像声音等，互联网平台应用，建立了庞大的数据网络，巨大数据量使信息难以有效提取[1]。

大数据背景下人们每天处理大量的信息数据，要想在工作中取得成功，必须对数据有效挖掘，在购物网站浏览时，后台处理浏览痕迹数据，分析用户的喜好。目前各行业建立自己的数据库，使得审计工作人员面对庞大的数据量，审计工作中要应用大数据技术，树立大数据审计思维，运用适当的统计方法，分析和整理收集到的海量数据中的有用信息，保证审计工作落实。大数据技术在企业审计工作中的广泛应用，使其摆脱了传统的审计模式，向具有智能化方向迈进。大数据技术对审计工作的影响体现在延伸审计目标，多样化设计分析技术。

大数据技术推广为传统审计带来了很大影响，大数据技术的应用使审计人员从各角度对获取资料信息总结分析，总结出项目管理中存在的规律，基于大数据在审计成果有效促进审计单位明确自身业务状况。传统审计中主要通过抽样等方式进行风险评估，无法全面体现业务活动，导致出现诸多舞弊现象。引入大数据审计方式，采样整体审计，总体视角挖掘存在的问题，使审计模式更加完善。大数据技术应用改变传统审计专项方式，传统审计技术与大数据技术结合提升设计效率，保障审计工作有效展开。

二、大数据技术对审计工作的影响

大数据审计是大数据时代下一种全新的审计模式，其通过网络技术对各个行业多形式的海量非结构化数据进行处理和分析，对传统的审计思维和模式提出了新的要求和挑战。

大数据技术在企业审计应用初期，是通过分析大量的数据，从中找出审计疑点；而随着大数据技术的不断发展和成熟，企业的审计目标逐步向发现线索，关注效益等方面转变，通过发现企业在制度方面的问题，从而推动行业部门相关制度的出台。传统数据是由简单数字组成，因此传统的数据分析工具就能满足企业的审计需求。而大数据不仅仅是指数字，其更是在各个不同时期生成的多样化海量数据，包括HTML，音视频等。

大数据分析是对规模大的数据分析，大数据分析包括可视化分析，数据挖掘算法，预测性分析能力，借助系列工具提取分析数据。对于海量不相关数据的分析过程，以图表形式展示出来，并构建相应的数据挖掘模型，根据可视化分析做出预测性判断，数据质量管理通过标准化流程对数据处理。

大数据时代的到来转变了传统的审计思维模式，体现在审计数据混杂性，实现了审计的全覆盖[2]。对公共资金，国有资源实行审计全覆盖。传统审计方式审计的主要内容是财务数据，其核心是结构化报表，大数据主要是由大量的半结构性数据组成，保留有价值信息，内涵具备更深的洞察力。大数据技术的应用使数据分析对因果关系依赖性大大降低。

三、大数据技术应用对审计工作带来的挑战

传统审计监督有系列运行成本，运用大数据审计时间存在前期准入成本。目前，由于联网审计的实施过程复杂，且投资成本较高，而企业大多从经济效益可行性的角度出发和考虑，这都进一步阻碍了互联网审计的推进。

大力推进国家审计的全覆盖，要求审计机构进一步加大对审计对象全面的监督和管理力度。因此，审计人员首先应具备扎实的财会、审计等专业知识，并加强计算机审计的工作意识，能熟练掌握和运用计算机进行审计操作，对IT系统结构，网络API接口，遥感技术有基本理论知识储备。而目前能够具有以上专业知识和计算机技能的审计人员仍大量缺少，因此大力培养复合型的审计人才，强化审计人员的综合业务水平，才能逐步加快推动审计的全覆盖进程。现有的数据中心存储能力已无法满足信息的爆炸式增长，其中由于数据重复冗余，导致数据处理速度十分低下。非结构化数据识别处理效率低。大数据来源广泛，从而有可能导致出现相关数据重复收集的现象，数据处理转化中无统一制度标准。

审计数据处理难以达到标准化信息化要求，由于不同行业对信息数据处理的要求都不同，且大范围的数据采集导致收集到的数据种类复杂多样。因此，推进审计全覆盖，必须建立分层的行业数据处理标准，要满足审计机关和企业的数据审计需求，对不同来源体系数据区别筛选，建立整体数据转换处理的网络系统。

四、大数据技术在审计工作中的应用

（一）大数据技术审计方式

面对大数据对审计工作带来的挑战，审计方式要运用数据挖掘技术，实现审计方式向风险预警转变，实现单机审计向云审计转变。大数据的应用使审计数据由传统验证分析向挖掘分析转变，挖掘性分析是采用大数据技术，利用数据挖掘工具进行审计分析，包括分类分析，关联分析等[3]。

传统审计工作需要在相关事件发生并形成规模后，利用大数据技术对收集到的海量数据进行分析和研究，发现其中的不寻常数据，从而实现对社会和经济的异常动态和行为的关注。可运用大数据技术分析宏观经济风险问题，如利用政府债务审计数据，宏观经济运行数据等多种数据库构建大数据集合，运用数据挖掘等分析工具，结合数据库信息较差分析经济运行事件，将半结构化跨领域数据加入分析框架。

以审计大数据为中心建设云审计平台，在这个模式下，审计机关在有需求时可以通过网络接入获取相关数据和资源，与此同时还能利用信息技术解决数据采集分析过程中存在的问题。应完善联网审计系统，建立预算，财政，社保，公积金等重要行业部门审计实施监督系统，加大业务数据与单位数据，跨行业数据的综合对比，提高运用信息技术查核问题，宏观分析的能力，推广总体分析，分散合适的审计模式。

（二）大数据技术审计应用措施

传统的孤立审计已不适应大数据审计的发展要求，大数据审计应根据具体的审计项目成立对应的审计组，大审计组分领导小组和问题核查组层面，领导小组负责制定审计方案，数据分析组由熟练掌握计算机操作的人员组成，负责审计实施。问题核查组由一线审计人员组成，如在同级审查项目中，采集部门预算执行设计数据，及时发现预算项目有可能存在的问题。发现是否存在预算执行效率不高，拨款转移支付资金超期等情况。

通过建立审计数据综合分析平台，搭建关系重点行业联网审计系统，处理半结构化数据，实现大数据信息和资源的高效采集。利用联网审计系统对地税数据进行整理和分析，探索数据集中统一分析，资源充分共享的大数据审计模式，通过构建查询分析模型，固化审计思路，对数据进行全面分析，重点选择税款征收管理等信息，运用部门预算执行分析平台，将分散存储各部门预算编制执行数据整合，资金分配结构，资金管理情况总体分析。

运用关联分析找出数据间的联系，发现异常联系寻找审计疑点，可利用财政、公安、养老、培训等数据进行纵向对比分析，如将城镇居民医保等信息综合分析，检查是否存在同时参保的情况。将小额担保贷款与人社部事业单位人员信息关联分析，检查是否存在违规发放担保贷款的问题。将职业技能培训补贴与企业法人关联分析，检查是否存在发放就补贴不符合标准的问题。