大数据审计思维与技术的应用初探

大数据审计思维与技术的应用初探

闫键樊蕊霞陈芸赵锦荣宋俊国马镛湛张磊

(国网晋城供电公司山西晋城048000)

摘要：随着大数据的产生和发展，大数据和大数据处理技术必然对审计行业产生重大的影响，传统的审计技术和审计流程面临巨大的挑战。在虚拟化、海量化的大数据环境下，传统的手工审计技术和孤立的“一对一”审计流程已不能适应审计发展的本质需求。文章基于对大数据的本质特征和对审计影响的深入分析，利用大数据处理技术推动审计的技术革新和制度创新，重构大数据环境下的审计实施流程，搭建大数据持续审计模式的基本框架，推进我国审计信息化建设，增强审计监督服务的效能发挥。

关键词：大数据；大数据审计；流程再造

引言

在信息化时代，很多大案要案都是通过大数据审计发现的，特别是在信息化程度相对较高的金融领域，审计信息化成效显著。大数据时代，数据量的不断扩大、数据结构的多样化等都要求审计人员运用大数据思维、利用全新的审计辅助工具开展具体的审计工作。

1、大数据审计思维的培养

在实际推进审计人员灵活熟练地掌握大数据审计方法的过程中，要培养审计人员保持大数据思维的习惯，在具体分析某一审计事项时，从整体思维角度出发，跳出这一事件本身来看全局。对于初步实现大数据审计的审计人员来说，可以将自己的大数据方法和思路告知技术人员，在技术人员的帮助下实现大数据审计分析，弥补审计人员和计算机技术人员各自在专业领域的知识短缺。一般情况下，在审计人员提出需求时，往往是一个比较宽泛的概念，例如在养老院护理员津贴发放这项审计事项中，技术人员得到的信息可能仅仅是找出护理员津贴发放不规范的记录，但是却会因为缺乏审计常识或缺乏标准知识，而导致大数据审计技术发挥不出其最大的作用。这就体现出了大数据思维、审计结果预判的重要性。在大数据审计思维的培养中，审计人员不仅应该提升自己的专业素质能力，同时也要提升综合能力。

2、大数据环境下审计技术方法的创新

2.1建立完善的计算机审计模型

结合我市的思想和实践经验，运用计算机编程技术，可以生成一个固定的审计筛选模型，为今后审计此类问题提供非常方便的服务。大数据环境下的审计模型必须包括因子分析、回归分析和判别分析。该方法对数据进行了详细的分类和预测。通过分类挖掘，审计数据库中数据挖掘的模型或秒数，或者审计人员可以通过建立的审计模型对被审计单位的大量业务和财务历史数据进行预测和分析，并在分析的基础上比较预测值和审计值，上诉法的应用可以在实践中有效地帮助审计人员。国际审计工作中存在一些疑点，可以作为审计工作的重点。

2.2大数据的真实性、规范性审计

伴随着社会经济的快速发展和网络的全面普及以及信息技术的进步，大数据时代以及悄然来临。在大数据环境下，审计工作需要有数据来源，需要有充分的判断依据。数据来源是否可靠、真实、规范是大数据审计工作的基础所在，因此，在审计工作开展之前首先要做的就是对整个数据来源进行有效的判断，对数据的真实性、规范性进行相应的审计。对信息系统进行审计是验证大数据是否具有真实性与规范性的重要途径之一。信息系统作为生产大数据的主要源头之一，它的总体设计情况以及运行情况对于数据的生成有着直接的影响。因此，对信息系统进行审计工作，深入的了解信息系统基本情况以及系统所承载的核心业务，在对信息系统审计工作完成之后对其进行评价，关注系统中存在的潜在风险、管理漏洞等问题，从而评价大数据的可靠性、真实性以及规范性。

2.3对大数据的处理分析

由于传统审计方法对人力、物力资源的局限性，通常选择抽样审计模式。但是，抽样审计方法的局限性决定了抽样审计模式存在很大的缺陷，不能有效地反映客观现实。随着我国科技水平的不断提高和社会经济的快速发展，大数据也在与时俱进地快速发展，在大数据时代计算机的使用彻底改变了传统的信息收集和整理方法。大数据审计和一般审计已经成为一种非常普遍的方法。这种方法使审计人员能够在实际工作中对数据进行更层次的分析，有效地发现抽样审计方法存在的问题，审计技术和方法的多样性在一定程度上也能使审计结果更加客观、公正，有效地克服原有的缺陷。

3、大数据环境下的审计流程再造

3.1事前监控

事前监控是指在被审计单位的经济业务活动发生之前的一种检测和控制活动。事前监控可以起到预防作用，减少失误，有助于严格执行财经纪律，预防错弊，保证经济活动的合理性、有效性和会计资料的正确性，实现决策的科学化。事前监控是通过嵌入审计技术来实现的。嵌入审计技术就是通过编写特殊的审计程序嵌入被审计单位的系统中，当业务流经审计程序设定的控制点时，控制阀门就会捕捉该业务流程的映像，从而通过审计程序中事先设定的合理、合法、合规等判断标准评价该业务处理的合理合法性、真实性、正确性和完整性，识别审计风险，生成审计预警，达到事前监控的目的。在大数据环境下，嵌入审计还可以通过另一种方式来实现，即不需要在被审计系统嵌入审计程序，可以通过大数据处理中心与被审计单位联网建立数据接口，在大数据处理中心端口处嵌入审计程序，被审计数据实时传输到大数据处理中心时，通过数据端口处达到实时监控的目的。

3.2审计分析

在大数据环境下，数据量巨大且并不都是有效的数据，它包含了错误的数据和冗余的数据，如果用传统的人工分析无异于大海捞针。大数据分析通过专业的计算机审计分析软件，利用专业的数据挖掘和数据筛选技术根据算法和标准挖掘和筛选出有用的审计数据，对原始审计数据进行初步的数据清洗，以确定审计分析重点。在传统的“一对一”审计模式下，审计机关是独立的，在“信息岛”状态下，几乎不可能获得被审计单位的相关数据。大型数据处理平台的相关数据库通过其跨系统和平台获取数据的能力来实现这一目标，大数据处理利用数据中心或网络的相关数据库资源获取外部数据资源进行比较分析和数据查询，对财务数据和业务数据进行深度多角度相关分析，通过信息流（数据）追踪资金。业务流程与物理流程，揭示隐藏数据项之间的关系，从而发现异常的存在，在此基础上，通过进一步分析，识别审计疑虑。

3.3分散查证

通过审计分析的异常情况，生成审计疑点并进行疑点汇总，根据协同工作小组的分工原则，对各个审计项目的审计疑点进行专业和技术分类，落实相应的审计人员进行分散核查、逐一证实。再根据查证的结果进行会商，专家评估，得出审计结论。最后根据审计评价和结论加强审计结果的利用。这样，使审计人员从传统审计繁重的审计取数、审计分析等高强度工作中解放了出来，把精力主要放在审计查证上，从而大大减轻了基层审计机构在数据采集和数据分析上耗时耗力的负担，提高了审计效率，保证了审计质量，增强了审计事前监督、事后检查的效能发挥。

结束语

在大数据环境下，探索大数据对审计的影响和技术革新，推动大数据持续审计建设是当前时代发展的迫切要求，也是审计主体提高审计效率，加强审计质量的内在需求。本文根据大数据的发展对审计的影响分析，论证了大数据技术对审计技术的革新和推动作用，重塑了大数据环境下的审计流程，为我国的大数据审计建设与实施提供了初步的思路。大数据审计是未来审计发展的一种新趋势，加强大数据审计技术的创新和开发是未来研究的重点。

参考文献:

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[2]唐琳,付达杰.大数据审计系统及其关键技术[J].西部财会,2018(01):71-74.

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