大数据背景下政府审计问题研究

王新颖 首都经济贸易大学

引言

大数据时代背景下，互联网创新成果的飞速发展进步深刻影响着政府审计发展的进程。在国家治理现代化的进程中，政府审计包含了会计核算审计、财政预算执行审计、社保基金审计、税务审计、公积金审计、政府投资项目审计、国有自然资源审计、国有企业审计等，大数据政府审计的发展情况直接关系到国家治理能力的提高。

一、大数据政府审计特点

（一）审计覆盖面全

一般情况下，审计机关会面临审计人员不足的问题，被审计单位可能存在无法全覆盖的问题，将各类数据汇集到审计平台，可以通过这种方式获取所有数据。传统审计方式下审计人员数量有限，在审计现场抽查是主要的审计工作方式，而现在实现了无区别的全面审计，在核查账目与报表是否具有一致性中发挥重要作用。在审计人员发现疑点时可以审核被审计单位经济业务活动的记账凭证，核查被审计单位上报的决算数据是否与本单位实际数据是否相同。

（二）审计深度深

审计深度加深体现在对获得的各类数据利用挖掘算法和数据降维等加强对数据的管理和利用，如对政府项目投资资金等数据与各部门会计数据进行横向对比及跨年度对比分析，明确资金用途并确保专款专用。由揭示某个单位存在的不规范问题到从全局角度发现所有单位存在的共同问题倾向或普遍问题，从宏观视角发现问题并掌控问题根源，为出具审计报告和审计调查报告以及提出审计建议奠定基础，加深了审计深度。

（三）审计效率高

在审计工作中，审计力量与审计任务的不协调是审计效率低的重要原因。在大数据审计模式下，审计数据中心自动化、全面化、高效率对数据的收集与整理，实现单位不同行业种类、不同业务部门、不同年度的审计。审计人员线上操作后台自动处理数据，可有效缓解审计人员与审计工作量的不协调，后台处理代替大量人工劳动缩短了采集审计数据并转换为可利用审计数据的时间，强化了对相关数据的收集、整理与分析管理，大数据化现代审计方式对审计效率的影响提升了审计机关监督功能。

二、大数据环境下政府审计架构分析

在大数据审计发展过程中，大数据审计平台建设以大数据关键技术为突破口，将大数据审计平台构建划分为数据采集、数据存储与预处理、数据分析和数据可视化的平台建立和运行，进一步设计四个平台并进行逻辑流程梳理和功能用法细分，从而更加明确确定各子平台的建模对象与技术难点，在各项关键技术层面对大数据审计实务的全过程与功能进行建模分析，构建以大数据审计平台为工作核心的审计架构如下：

（一）审计项目的组织与实施

首先，明确审计工作环境是前期调研规划的基础，通过划分审计工作范围来确定详细审计关键点，选择合理的审计方法和适合的审计方式，提前规划确定审计进度；其次，利用自动化数据后台处理对各类数据进行宏观分析，以对财政部门预算单位的审计工作为例，明确总体层面预算的执行情况、各单位及部门的预算执行效率、项目资金预算的应用绩效、对设定预算指标的完成情况等，为后期审计提供线索和便利；最后，审计核查是根据数据总体分析结果确定下一步审计工作重点，即对哪些部门、那些项目、哪些事项、哪些资金现场详细核准与审查。

（二）数据采集与预处理

数据采集与预处理层面，通过数据采集与存储和数据清洗整理与管理两个维度来衡量。智能化大数据审计平台需要对货币性及非货币性数据进行采集，利用数据传输和接入将数据流汇集到大数据平台。以被审计单位财务货币性数据采集与预处理为例，因被审计对象在会计科目设置与使用上不是完全统一的，简单汇总统计分析货币数据记录的收入、支出等金额可能不全面并产生错误。所以，完成审计工作的大数据审计平台应该具有全面、规范、标准的会计科目体系，将原有的科目重新进行调整后按新的会计科目体系计算单位财政资金使用总体情况，利用各相关科目余额的排名分析金额异常的单位。

（三）数据综合分析

数据综合分析层面是大数据分析建模和利用复杂算法进行的深度数据挖掘。对审计数据的真实性、有效性、关联性进行分析，找到离群结果与异常值，查找审计线索。在审计数据分析时，审计人员面临分析任务多且较复杂的情况，可能出现一次只能执行一条查询语句，多个任务需要排队等候的状况，而高速交互式查询则是自然语言处理、分布式SQL查询等众多分析方法的特点。在分析过程中是利用并行计算与OA等分析软件工具，建立准确的数据分析模型，通过数字化、自动化获得审计证据来提高审计分析效率。

（四）数据可视化

数据可视化层面，运用一系列技术方法将审计数据转换为表格、图形或图像等形式，将数据可视化分为交互分析和结果展示两个方面。交互分析是对数据综合分析的延伸，审计证据需要直观数据展示。例如，对于领导干部离任自然资源审计，可以利用卫星遥感影响等技术比较分析区域内历年的森林资源、水资源、国土资源等自然地理资源空间数据的变动情况，利用得到的图形、图像资料可以更加直观地进行各年数据变化的比较，克服了审计实践中无法准确测量的阻碍。

（五）重点核查及审计成效

重点核查及审计成效层面，建设数字化审计分析平台可以实现执行审计的全覆盖，消除了以往审计“盲点”。审计人员借助平台对审计数据的分析可以确定疑点数量，结合自身经验考量疑点事项的重要性来确定审计对象，对疑点问题进行逐一重点核实，完成后出具审计报告。选择审计人员出具审计报告这个指标，考虑审计报告数量和质量两方面内容。由于提出审计意见是促进被审计单位规范管理、提高被审计单位工作质量与公开透明度的重要方法途径，所以将它作为大数据审计平台的重点内容。

以上五部门内容互相联系。在项目的组织与实施阶段，对任务做好规划，数据的采集与预处理以及数据综合分析效率就会提高；如在数据可视化阶段交互分析和结果展示更清晰明了，会对审计重点核查产生积极影响，提高审计成效。

三、构建大数据政府审计平台案例分析

北京市A区审计局顺应政府大数据审计发展潮流，实现本区域内审计工作的目标，提升区域内财政资金的管理水平，提升财政活动的效率与效益，积极建设大数据审计平台的数据化审计模式，实现智慧审计、智能审计、数据审计。

（一）建设内容

建设数字化审计分析平台是对数据中心的包括财政、地税、社会保险、住房公积金等专业审计数据资源进行统一管理，运用Sqoop工具实现数据在系统中的传输，利用Kafka系统实现数据的接入转换，融合Hadoop平台这一比较完善的组件做好数据分析，在技术、算法、程序语言层面做好审计数据可视化转换的工具和服务支持。在建设过程中不断完善跨行业审计方法体系，行业间审计数据的横向和纵向比较分析有助于审计平台发挥审计风险预警和监督作用。

（二）建设大数据审计平台的具体措施

A区审计局不断完善“大数据”背景下已建成的数字化审计平台，进一步完善审计方法模型的建立更新以及数据种类和规模的扩展。进一步推进大数据审计建设的措施如下：一是提高一线审计人员应用能力。数字化审计平台使审计一线人员通过数据分析和自身审计经验查找审计疑点，在现场审计环节可以明确审计方向和审计重点。二是关注技术、方法。实现对被审计单位海量数据的关联分析，通过建立数据分析模型对财务、财政、决算等相关数据按照关联规则进行挖掘分析，不断优化OA系统和各类软硬件配套设施。三是强化对各类审计数据的管理。确定数据采集规范，实现由零散化、非标准化数据到标准化数据的转换，及时修复数据安全漏洞。四是加强政府审计数据资源分析团队建设。加强对审计团队实际操作能力的培养，设置绩效评价指标进行考核。五是整理大数据审计经验。按时总结数据分析经验，定期开展各类学习讲座和经验交流活动。

（三）审计成效

A区审计局着力强化大数据思维，结合本区域审计数据特点，建设数字化审计分析平台的突出成效是实现审计工作的全覆盖，最大程度消除审计“盲点”，加强对于审计薄弱环节的管理，完成审计项目质量和数量明显提升。

四、结论与建议

大数据时代政府审计平台的发展与建设道路不是一帆风顺的，它是一个不断完善的过程。提升政府审计能力在推动国家治理现代化和提升国家治理能力的道路上，在发展战略、法律法规、数据库与审计平台和人才培养方面提出了几点建议，具体如下：

（一）制定政府大数据审计平台应用的长远发展战略

各级审计机关应执行国家及上级部门制定的大数据审计模式的规划，积极利用并不断完善云计算、数据科学技术，理清工作流程及运行机理，积极开展大数据规范收集、关联分析、高层次应用工作，实现大数据时代智能化审计发展目标。发展战略是关系到大数据内部审计长期发展和不断进步的关键，在国家战略指引下，高素质人才、专业技术、大数据平台、网络基础设施都是需要考虑的重要因素。

（二）加快政府大数据技术应用的审计法规建设

推进大数据科学技术在政府审计领域的应用需要相匹配的审计法规，提高大数据审计证据资料的合法性、合规性、有效性，为各单位计算机系统的安全可靠提供法律保障，为将来的长期良性发展奠定法律基础，提升审计信息化的应用能力。

（三）不断加强并完善政府大数据审计平台建设

建设大数据审计平台是一项基础性、重要性的工程，推动政府审计与大数据技术相结合，将各类业务数据与财务数据集中到审计信息化平台，在平台上利用大数据技术发现问题、分析问题、提出审计意见、解决问题。建立健全政府大数据审计平台建设规范，提高审计信息系统安全性，及时修复漏洞，保障政府财务数据安全性，降低平台风险性，提升审计效率与质量。

（四）加强应用政府大数据审计平台审计人才培养

各级政府审计机关部门要加强对大数据审计平台应用的培训，培养审计人员研究和应用大数据技术的能力，健全人才培养机制，加强大数据审计管理，为大数据审计提供专业人才队伍。审计人员在工作过程中要充分发挥大数据操作平台的作用，丰富自身专业知识并提高审计风险识别能力，提升审计工作的效果。