大数据环境下审计建设阶段及任务构想

钱禹明 徐润泽

当前，随着大数据、物联网等技术的发展，数据产生突破了人机交互的传统主要方式，人类社会已经进入数据规模爆炸式增长的大数据时代。大数据时代的信息数据体量巨大，传统数据技术难以处理，对各领域工作方式及思维产生了巨大的影响。审计工作领域中，以数据为中心的社会思维方式转变正在潜移默化地影响着审计工作。审计内容方面，审计工作涉及多主体、各行业，经济活动复杂，数据类型多样，大数据时代加速了数据体量的增长和数据结构的复杂化，审计工作量激增、难度加大，对信息系统及数据的审计将成为未来审计工作的重要内容；审计方法手段方面，在庞大的数据体量面前，传统审计方法无法有效处理海量数据，大数据技术的运用及审计方法手段的创新势在必行；审计制度及人员方面，审计工作流程、制度规范、技术标准和审计队伍的建设等均受到大数据的影响，大数据环境下审计建设的问题亟待解决。审计发展的历史表明，审计正是在其与环境的相互作用中获得发展的。因此，本文从大数据对审计的影响出发，对开展大数据环境下审计建设进行分析，提出各阶段建设任务的具体构想，以期对新环境下审计工作提供指导。

大数据环境下审计建设的动因分析

随着大数据区块链技术的发展成熟，审计目标的技术瓶颈将得以扩展，以查错防弊为目标的审计会加快转型，为此本文基于大数据对审计的影响，从以下三个方面对开展大数据环境下审计建设的动因进行分析。

一、是推动审计思维进步的必然要求

传统审计思维在大数据时代存在巨大局限。一是审计抽样工作思维局限性凸显。大数据时代，传统审计无法覆盖每一个审计样本的审计抽样基础不复存在，运用大数据技术可以对被审计单位部门的相关数据进行全覆盖式检查，即形成“样本=总体”的新审计工作思维。二是传统审计取证思维受到挑战。大数据时代，企业单位数据储存在信息系统中，大部分内部控制手段依靠信息系统设计实现，因此，传统意义上审计人员基于纸质资料、人工现场的取证方式和依靠个人经验、逻辑推理的证据判断方式受到挑战。有人认为，大数据审计环境要求立足大数据对审计对象的外延和内涵进行重新界定，相关基础理论的更新重塑也是思维进步的重要一环。因此开展针对大数据环境的审计工作，有利于树立新的审计思维，使审计工作适应时代变化，不断与时俱进。

二、是促进审计方法创新的必要选择

受大数据技术影响，审计工作方法也将由经验向预测转变、由注重因果关系向相关关系转变、由抽样分析向整体分析转变。一是通过大数据归集，审计工作的数据基础扩大，将被审计单位部门的数据纳入审计监督范围，有效规避审计抽样的风险，实现全样本审计。二是基于大数据技术的实时监测与预警可以对被审计单位的经济活动与相关数据实时反馈并对疑点进行梳理，实现高效常态化审计，实现实时审计与风险预警。三是基于机器学习、数据挖掘等大数据技术，审计人员可以对相关数据进行深度挖掘，有效降低人工审计的风险，提高审计质量。

三、是助力审计制度完善的必要动力

一是为优化审计程序提供了技术支撑。依托大数据技术，审计人员可开展针对相关单位的实时性监督，形成以数据为核心的审计工作模式，传统审计工作中计划制订、现场审计等工作将向快捷高效转变，一些程序可以依托系统实时开展或进行合并，审计工作灵活性、针对性与效率将大大增加，可以有效优化审计工作程序。二是有效拓展审计监督对象范围。依托大数据技术，审计机构、部门可以突破传统审计工作中具体某一个单位的范围，将相关单位纳入监督对象范围，将相关行业的企业纳入延伸工作范围，审计监督对象范围的内涵外延将有效拓展。三是为完善审计法规提供了空间。大数据技术的运用，有效提高了审计工作效率，为审计法规制度在技术运用、系统开发及维护工作，人才队伍建设和信息系统审计、联网审计等审计新模式方面进行完善提供了空间。

大数据审计建设的阶段及任务构想设计

以地方企业大数据建设为参考，笔者认为，大数据环境下审计的建设可以分为四个阶段，分别开展数据基础建设、数据可视化、数据实时更新、趋势监测预警与大数据智能化四个主要建设任务。下面笔者针对大数据环境下审计内容、技术及法规制度的建设要求从数据信息建设、技术环境建设、标准制度建设三个方面对大数据审计建设阶段进行分析。

一、基础建设阶段

大数据环境区别于传统环境的地方之一在于环境中数据的体量及结构复杂程度不同，大数据环境下数据体量已经从GB级发展到PB级，且结构化、半结构化和非结构化数据并存，无法使用传统数据技术运算，数据归集、预处理、分析等全过程的技术含量要求较高，对审计工作提出了更高要求，为此必须对数据技术及标准制度等基础环境进行革新。大數据环境下审计建设的第一阶段即为基础建设阶段，其主要任务围绕数据基础建设展开，建设内容主要包括：

数据信息建设方面，主要内容是海量数据的归集、存储与预处理，完成数据全面覆盖、分类存储、预先处理，达到可直接使用状态，核心在于建设涉及各行各业的数据库，分类汇总存储各类经济数据，建立审计中间表，统一数据样式，保证审计工作开展的数据基础。

技术环境建设方面，主要是与不同专业领域、不同潜在审计对象的系统平台及网络环境建设，审计工作涉及不同行业及地方企业政府部门机构，且当前不同单位数据的类型、统计口径、分类方式等都有较大的差异，因此建设接口多样、可对接转换的系统平台和互联互通的网络环境尤为关键。

标准制度建设方面。基础建设阶段需要完善数据采集分类的相关标准制度，主要包括建设数据集成规范与关键数据的相关指标体系，建设多方共同参与的数据共享及组织协调机制，制定数据传输管理的相关标准以满足现行数据类型归集工作，制定数据库数据维护及管理办法等。

二、可视化建设阶段

在基础建设阶段后，数据归集工作、数据库建设及相关制度初步形成，相关基础已经完善，下一阶段的主要任务就是依托基础建设成果有效开展数据查询及可视化，推动大数据技术应用。数据信息建设方面逐步实现各级主体的数据全覆盖，开展数据定期归集与更新维护。技术环境建设方面，重点建设数据应用及输出可视化功能，进一步升级数据管理系统数据更新功能、建设多维度的查询功能，细化数据库及管理系统的用户权限，严格守好安全的建设主线，定期更新安全防火墙及安全技术。标准制度方面进一步完善数据归集更新维护的管理办法，突出明确数据可视化标准要求，从人员管理、硬件保障、客户权限设置、系统环境安全等各方面进一步细化相关标准制度。

三、实时化建设阶段

在数据基础及可视化应用建设的基础上，审计建设第三阶段推动数据实时化建设。数据信息建设方面，主要推动数据实时性归集工作，按照审计监督范围，将相关单位系统纳入监督范围与数据归集范围，通过嵌入数据采集模块等方法实时归集数据。技术环境建设方面，主要建设数据实时归集的环境及渠道，全面升级网络环境及系统接口，使其达到数据实时传输状态，建设数据预警系统，基于实时归集的数据设置阈值，运用大数据分析技术对数据开展分析，前置审计监督关口，形成审计预警。标准制度建设方面，一是基于实时归集数据监测发现疑点以确定审计对象或通过大数据技术分析发现经济问题的新型审计工作模式，推动相关审计工作指南的制定，与时俱进完善相关法规，优化传统审计工作流程与内容；二是完善网络互联、系统联通及数据实时共享的标准规范。三是进一步完善安全保密工作制度办法。

四、智能化建设阶段

在实现实时审计基础上，第四阶段审计建设将以智能分析预测为主要任务，实现智能化技术在审计领域的运用。数据信息建设方面要结合智能化技术情况，健全预警指标并形成专题数据库，形成针对潜在审计对象的数据监测、方向预测及审计预警。技术环境建设方面要建设审计预警监测系统，健全系统对异常数据的实时感知与反馈，推动审计智能化预警监测系统对审计数据环境及审计对象的全覆盖。标准制度建设方面要完善自定义预警指标与流程建设的标准规范，健全智能化技术的开发运用规范。

大数据审计建设的保障措施

一、加强安全环境建设

审计工作对涉及国家秘密、商业机密和个人隐私的保密要求较高，在大数据环境下更应该对涉及关键秘密的数据从传输、存储、应用到管理全过程进行关注，因此开展建设工作中应该加强安全环境建设，包括安全技术建设与安全制度建设。一是开展安全技术建设，主要包括硬件设备安全、网络安全、数据安全及系统安全等。例如进行硬件设备物理隔离，开展网络环境安全监测，关注数据传输到管理全程的安全性，在系统与数据平台之间加入前置机，推动安全防火墙及安全软件研发及应用，确保数据安全、设备安全及环境安全。二是开展安全制度建设，主要包括数据标准规范、网络互联规范、硬件设备规范、应用软件规范、管理制度规范等。在多方协商的基础上，开展统一的API接口、数据准则、双方权利与义务的规则制定工作，基于《中华人民共和国数据安全法》要求，将各方数据管理要求与网络条件融入其中，出台相关API协议，实现审计数据与其他相关客户数据的共享，为审计建设提供可靠的数据来源。

二、推动人才队伍建设

大数据环境下，培养一支掌握信息技术、审计经验丰富的审计人员队伍至关重要。一是开展信息技术、法规业务培训，保证审计人员掌握数据获取、网络互联、系统联通的相关方法，学习了解相关系统情况与业务流程，熟识网络数据等方面的制度规范，以顺应全新的工作环境。二是树立大数据审计思维。面对审计对象的大数据环境，审计人员应树立大数据审计思维，突破传统依靠人力、单机及局域网开展审计的思维创新审计方式方法，转变传统现场取证、账项审计的工作思维，利用信息化技術开展审计对象数据的归集及处理，形成非现场取证与数据分析相结合的新工作思维；突破审计准备、审计实施、审计终结三个阶段的传统思维，形成以数据为核心的动态持续审计工作思维；转变传统单一按照被审计单位为主体的审计思路，以数据流为主线，涉及的经济事项、领域及相关单位为审计对象，构建系统处理的信息链、经济活动的资金链为主要对象的审计思维。

三、加快审计技术创新

推动大数据环境下审计建设的关键要素之一就是加快审计技术创新。一是加快创新理论研究，有学者指出，大数据审计理论研究应基于工程学视角，深化大数据技术在审计领域的广泛运用，深层次论证数据挖掘、机器学习、可视化等理论在大数据审计平台中的运作机制。二是将大数据技术与审计工作要求相结合，对大数据技术在审计中的应用进行理论研究与实践探索，例如加快审计采集软件、存储系统及数据接口的研发，为审计数据归集工作提供技术支持；推动网络系统互联互通，搭建相关网络平台，为持续实时审计提供技术环境；推动数据挖掘技术的应用，将数据挖掘技术运用到审计数据分析过程中，有效分析数据疑点，快速确定审计方向。

（作者单位：中国人民解放军陆军勤务学院）