□ 文| 王 鋮
《促進大數據發(fā)展行動綱要》中明確指出,要加大力度推進我國大數據建設,確保大數據審計工作順利進行,提升審計質量和效率,不僅如此,審計工作在大數據時代背景之下,也被賦予了全新內涵。
數據特征
國民經濟的發(fā)展離不開審計大數據工作的支持,就目前我國審計工作開展的現狀來看,很多數據都是結構化數據,但不可否認的是非結構化數據也能夠給審計工作帶來積極影響。隨著技術和互聯網的不斷發(fā)展,更符合社會發(fā)展規(guī)律的傳感器數據會被投入應用,也會成為審計工作的重要組成部分。
技術特征
利用大數據技術,采集被審計單位的相關數據,并對這些數據進行整理和分析,充分發(fā)揮審計的功能和作用。審計監(jiān)督的范圍非常廣泛,能夠滲透到不同單位、企業(yè)的各個領域,這也能夠反映出審計對象多樣化、數據復雜化的特點。不僅如此,審計對象多樣化也就決定了其跨度大,變相增加了數據處理的難度。
1.數據采集。(1)確定數據采集范圍。審計數據采集的范圍主要包括兩個方面:一是被審計單位生產、經營、銷售等各方面的數據,二是互聯網數據。審計數據采集工作越完善,其數據價值就越高,同時也要確保數據的真實可靠,一旦價值不高的數據采集過多,會增加信息處理負擔。(2)審計數據獲取方式。在大數據時代背景之下,審計數據獲取方式也發(fā)生了改變,從傳統的人工審計變成了遠程審計,可以通過計算機和互聯網等設備來進行遠距離的操作。有助于被審計單位節(jié)省費用和消耗。數據的獲取相對來說比較容易,審計人員可以利用已經收集到的數據來進行審計,對可能遇到的問題做出合理、科學的分析,從而最大程度上減少遇到的失誤。
2.數據處理與標準化。(1)建立行業(yè)數據標準。在數據處理的過程中,要進行全面細致的規(guī)劃,提升審計標準化、信息化的水平,有助于擴大審計覆蓋范圍。國家和政府應該建立滿足審計全覆蓋要求的行業(yè)數據標準,確保各項工作順利開展。(2)建立審計數據標準轉換機制。由于審計的范圍廣泛,所涉及到的領域和部分相當復雜,因此在數據轉換過程中會遇到各種意料之外的麻煩,僅依靠審計部門來實現標準轉換是不現實的,需要各個部門通力合作,建立符合當下發(fā)展形勢的數據共享模式,形成更加標準化的數據。
3.建立數據中心。現如今大數據開源技術的應用相當廣泛,也具備了完善的組織結構,使得開源技術市場競爭日益激烈,也給大數據審計帶來了一定困難。因此,為了實現數據架構核心技術標準化,國家頒布了《大數據標準化白皮書》,對不同的技術和實際應用情況展開了全面細致的分析,在總結了各方經驗的基礎上,建立大數據體系。
4.創(chuàng)新數據分析方法。(1)多行業(yè)全維化分析。對不同行業(yè)進行分析,能夠發(fā)現其潛在的風險,有助于找到風險存在的真正原因并制定解決和控制方案。近些年來,在國家審計長的帶領下,我國各個省市和地區(qū)都開展了跨系統、跨領域的審計數據分析工作,提升了數據的使用效率和質量。(2)智能挖掘技術應用。近些年來,我國在審計技術上做出了不斷創(chuàng)新,也研究出了新的審計分析法,在實際應用中取得了不錯成效,能夠保證審計人員的專業(yè)化水平。在2016年開展的“大數據審計技術研討會”中,就提出了將審計技術和信息技術結合的想法,能跟蹤監(jiān)控被審計單位的資金使用情況。
5.審計大數據的組織模式。審計人員需要正確管理,轉變傳統審計管理理念,充分發(fā)揮現代化審計的作用,從宏觀層面確保大數據審計管理的實用性。要細分各個部門的職責,審計部門之間要協調配合,確保審計結果的科學可靠。與此同時,在大數據分析的過程中,會出現各種意想不到的情況,在某些數據上也會有疑點,審計人員需要具備分析和篩查疑點的能力,做出正確預測。
6.審計大數據的風險管理。(1)數據采集風險。要確保數據的真實性和完整性,盡量避免人為因素的干擾,與此同時,還要保證數據獲取渠道的可信度,樹立安全防范意識。(2)數據存儲使用風險。審計數據的信息量比較大,數據存儲和數據使用之間難免出現矛盾,要確保數據的機密性,提升安全性能,把國家安全放在首要位置。(3)數據處理風險。要制定行之有效的策略,促進信息數據的統一化管理,但這種方式可能會導致部分數據丟失,如何平衡數據標準化和統一化管理,需要在實踐中不斷探索。(4)數據分析風險。在擴大數據分析范圍的同時,也要確保數據的準確性。審計人員需要明確自身職責,結合工作經驗分析其中的風險,做出合理判斷,有效準確的把控其中存在的風險。
從我國大數據審計工作實際開展情況來看,可以建立專門的數據分析中心,不僅如此,還需要加強對審計人員的專業(yè)技能培訓,確保我國審計工作得到全面落實,讓其中每一個環(huán)節(jié)都能有所保障。