政府经济责任审计中大数据技术的应用与挑战

政府经济责任审计中大数据技术的应用与挑战

李友石

邵阳县审计局经济责任审计中心 湖南邵阳 422100

摘要：为了盘活国有资产， 提高使用效率，加强对相关单位履责情况的监督，将大数据技术应用于经济责任审计刻不容缓。而大数据技术的兴起与应用对经济责任审计起到了转型升级的促进作用。随着数据规模呈现指数级增长，审计的逻辑与方法也发生了相应改变。本文主要介绍大数据技术在经济责任审计领域的应用及应用过程中的限制因素，列举了县域经济中的实际限制因素，且有针对性地给出解决方案。

关键词：大数据技术;政府经济责任审计;合规性

政府经济责任审计是政府治理的重要组成部分,能够保障政府财政收支的合法性和合规性,提高政府的公信力和形象。随着我国经济的发展,政府经济责任审计越来越受到重视。然而,传统的政府经济责任审计方式存在着审计效率低、审计成本高昂、审计质量难以保证等问题。为了解决这些问题,大数据技术应运而生。大数据技术具有处理海量数据、分析复杂数据、快速响应数据变化等特点,能够提高审计效率,降低审计成本,提高审计质量。因此,研究政府经济责任审计中大数据技术的应用与挑战具有重要的现实意义。

一、 大数据的概念与特点

随着互联网技术的迅速发展，大数据已成为一种新型的信息资源，为政府经济责任审计提供了新的技术手段。大数据具有数据规模巨大、数据类型繁多、数据来源广泛、数据处理速度快、数据价值高和数据实时性等特点，为政府经济责任审计提供了新的机遇和挑战。

首先，大数据技术为政府经济责任审计提供了新的数据来源。例如，通过对政府部门的在线报表、社交媒体、新闻报道等数据的分析，可以更好地了解政府部门的运行状况和公众对政府的评价，为政府经济责任审计提供了更加全面的信息支持。

其次，大数据技术为政府经济责任审计提供了新的数据处理方式。例如，通过对海量数据的挖掘和分析，可以发现政府经济责任审计中的潜在问题，为政府决策提供更加科学的依据。

总之，大数据技术为政府经济责任审计提供了新的机遇和挑战。政府经济责任审计需要充分利用大数据技术的优势，推动政府经济责任审计的现代化和智能化发展。

二、大数据技术的基本原理

大数据技术是当前信息技术领域的一项重要技术,已经成为政府经济责任审计中不可或缺的一部分。大数据技术的基本原理包括数据收集、数据存储、数据处理和数据分析四个环节。

1、数据收集是大数据技术的基础,也是政府经济责任审计中最为重要的环节之一。数据收集的方式多种多样,包括人工收集、自动收集、网络收集等。

2、数据存储是大数据技术中至关重要的环节之一。政府经济责任审计中,需要将收集到的数据进行存储和管理,以便于后续的数据处理和分析。

3、数据处理是大数据技术中的核心环节,包括数据的清洗、转换、合并、汇总等操作。在数据处理的过程中,需要考虑到数据的复杂性和多样性,以及数据处理的时间和成本等因素,以确保数据的准确性和可靠性。

4、数据分析是大数据技术的最终环节,包括对数据进行统计分析、机器学习、深度学习等操作,以提取出有用的信息和建议。在数据分析的过程中,需要考虑到数据的质量和数量、数据模型的选择和优化、数据分析的方法和算法等因素,以确保数据的准确性和有效性。

三、大数据应用的挑战

1、数据质量与真实性

数据的质量问题主要体现在数据的来源、数据的采集和处理等方面。数据的来源可能存在虚假信息、不完整信息等问题，这会导致数据的质量不高。数据的采集和处理也可能存在问题，如数据采集的方式不准确、数据处理的方式不规范等，这些问题都可能导致数据的质量不高。

2、数据安全与隐私保护挑战

随着大数据技术的迅速发展,大数据技术能够有效地提高政府经济责任审计的效率和准确性,为政府提供更好的决策支持。然而,大数据技术在政府经济责任审计中的应用也面临着一些挑战,其中数据共享与隐私保护是其中最为突出的问题之一。信息安全方面的问题主要包括：一是大数据技术在政府经济责任审计中的应用可能导致数据泄露、篡改等安全风险。政府经济责任审计中涉及的数据通常涉及国家利益、商业秘密等敏感信息，一旦泄露或被恶意利用，可能对国家和社会造成严重的影响。二是信息安全保护的技术手段需要不断提高。随着大数据技术的不断发展，信息安全保护技术也需要不断创新，以应对日益复杂的安全挑战。政府需要采取一系列措施来保护数据的隐私性和安全性,以确保政府经济责任审计能够有效地进行。

3、人才素质挑战

政府审计机构需要有足够的技术人才来支持大数据技术的应用。这些技术人才需要具备扎实的数据分析、机器学习、算法设计等技能,并且需要具备较强的计算机编程能力。

四、应对策略与建议

1. 加强数据质量管理和保护

数据质量管理和保护是大数据技术在政府经济责任审计中面临的首要问题。因此,应该加强对数据质量的管理和保护,提高数据质量,保证审计结果的准确性和可信度。具体措施如下：

1.1加强数据收集的方法和手段。数据收集的方法和手段应科学、合理和有效。应采用合适的数据收集方法，如问卷调查、访谈、观察、实验等，以获取高质量的数据。

1.2加强数据收集的范围和深度。数据收集的范围和深度应适当。应根据审计目标和数据需求，确定数据收集的范围和深度，以避免数据的冗余和重复。

1.3加强数据处理。一是数据清洗，数据清洗是提高数据质量与真实性的重要步骤。应采用合适的数据清洗方法，如数据去重、去噪、去缺失值等，以去除数据中的错误和无效信息。二是数据整合，数据整合是提高数据质量与真实性的另一个重要步骤。应采用合适的数据整合方法，如数据合并、汇总、平均等，以整合不同来源和不同格式的数据。三是数据分析，数据分析是提高数据质量与真实性的关键步骤。

2.促进数据安全与隐私保护的建议

2.1加强数据加密和访问控制

数据加密和访问控制是保护个人隐私的另一种有效手段。政府应该加强对数据加密和访问控制的技术支持和管理,确保数据的机密性、完整性和可用性。政府应该采用安全的数据共享平台,加强对数据的访问控制,防止未经授权的访问和泄露。

2.2加强数据隐私教育和培训

加强对公务员和数据处理人员的数据隐私教育和培训,提高其对数据隐私保护的认识和技能。定期组织数据隐私培训和演练,提高公务员和数据处理人员的数据隐私保护意识和技能,减少数据泄露的风险。

2.3建立数据隐私投诉和监督机制

建立数据隐私投诉和监督机制,接受公众对数据隐私保护的投诉和监督。加强对数据隐私投诉的调查和处理,及时回应公众关切,提高数据隐私保护的透明度和公信力。

3.加强对审计人员的技术培训

随着大数据技术的广泛应用，审计人员需要具备一定的计算机科学和数据分析能力。为此，政府审计机关可以定期组织培训课程，帮助审计人员掌握相关技术知识。培训课程可以包括数据分析方法、数据挖掘技术、人工智能等方面的内容，以提高审计人员的技术素质。

四、结论

综上所述，大数据技术在政府经济责任审计中的应用具有重要的意义。大数据技术不仅可以提高审计的效率和准确性,也可以提高政府的管理水平。然而,大数据技术在政府经济责任审计中的应用也面临一些挑战,如数据的安全性、隐私性和法律适用性等。因此,政府应该加强对大数据技术的应用研究,加强人员素质培养,以推动大数据技术在政府经济责任审计中的应用。

作者简介

   李友石，男，1980年2月出生，毕业于湖南农业大学，本科学历，中级会计师、中级审计师，湖南省邵阳县人。湖南省邵阳县审计局经济责任审计中心副主任，湖南省政府采购评选专家库专家成员。从事政府审计工作近10年，主持和参与审计项目30余个，主持大型审计项目7个。研究方向：地方政府预算执行审计、地方政府及事业单位经济责任和财政财务收支审计、地方国有企业资产负债损益审计、政府隐性债务专项审计等。