大數據審計的必然趨勢與實踐路徑

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數據化引領經濟發(fā)展，大數據表面上是海量數據，結構復雜，實質是多元業(yè)務的集合和表現形式，誰能利用好數據誰就會在數字經濟中引領行業(yè)發(fā)展，這就是數據的力量。對審計而言，利用好大數據不僅可以實現審計全覆蓋，推動審計高質量發(fā)展，還可以有效防止舞弊，從而推動國家提高治理能力。

一、大數據審計的必然性

大數據審計是信息化時代的必然產物，是順應數字經濟的必然趨勢。信息化時代下，審計對象的業(yè)務語言更多地表現為數據形式，審計證據的采集都來自數據平臺，傳統(tǒng)的審計方法和審計思維已顯得蒼白無力，而且往往效率低下，效果低下，為適應數字經濟發(fā)展潮流，大數據審計破繭而出，它是信息化時代的必然產物，是順應數字經濟的必然趨勢。

（一）大數據審計是落實全面深化改革對審計的時代要求

全面深化改革的總目標是完善和發(fā)展中國特色社會主義制度，推進國家治理體系和治理能力現代化。審計作為黨和國家監(jiān)督體系的重要組成部分，必須積極響應黨中央號召，落實黨中央對審計工作的部署，用創(chuàng)新變革擁抱新時代，敢于挑戰(zhàn)、敢于創(chuàng)新，完善審計監(jiān)督制度和審計工作發(fā)展，壓實全面深化改革賦予審計的新時代使命：在治理體系方面，審計要通過對體制機制中存在的普遍性、苗頭性、傾向性問題予以揭示，并提出改進建議，發(fā)揮審計在制度方面的建設性作用；在治理能力方面，審計要將掌握的大量信息服務到黨和國家在政策制定過程中去，發(fā)揮決策服務咨詢功能，為國家治理能力現代化反向賦能。

（二）大數據審計是落實“審計全覆蓋”審計戰(zhàn)略部署要求，是實現“審計全覆蓋”的有效途徑

大數據審計，可以利用海量數據，對復雜業(yè)務進行關系分析，從被動式審計轉向主動式審計，在大數據審計下抽樣即是整體，用技術手段清理抽樣審計法下的盲區(qū)，從而改變了傳統(tǒng)審計用抽樣推定整體的模式。因此，大數據審計使用“科技”的手段實現了“強審”的目標，是落實黨中央對審計工作“應審盡審”的部署要求，是“科技強審”理念的落地、開花、結果，是實現“審計全覆蓋”的必然途徑。

（三）大數據審計是實現審計高質量發(fā)展的有效手段

一方面，正因大數據審計是實現審計全覆蓋的必然手段，擴大了審計范圍，審計廣度的提高有利于降低抽樣審計風險。另一方面，通過數據分析而得到的審計線索，提高了審計疑點篩選的精確度。從這兩方面而言，大數據審計必將提高審計的整體效能，推動審計高質量發(fā)展，對經濟社會發(fā)展和廉政建設更是提供了保障。

（四）大數據審計是審計謀求自身發(fā)展的必然需求

在當今多元化的商業(yè)模式，紛雜交錯的業(yè)務環(huán)境中，如果繼續(xù)沿用傳統(tǒng)的抽樣審計，不僅使得審計心有余而力不足，縱有千頭萬緒，卻無從下手，讓有限的審計資源顯得疲憊不堪，造成越來越嚴重的“本領恐慌”，將審計發(fā)展前景帶到消極灰暗的深淵中。

信息時代推動審計為適應新的審計環(huán)境，迫使審計積極探索，提高自身信息化技能水平，創(chuàng)新審計技術方法，走技術審計之路，以適應“科技強審”的新審計環(huán)境。

（五）大數據審計是降低審計自身風險的必然手段

審計與審計風險是同一事物的兩個方面，有審計就有審計風險。傳統(tǒng)審計是先有想法再有審計，隨機性、主觀性勢必將增加審計誤差。若審計方向偏離即使付出更多的努力、配置更多的資源，審計風險卻并未消除，還可能進一步擴大。相比大數據審計的深度和廣度，得到的是質的飛躍，審計疑點的識別度和精準度是傳統(tǒng)抽樣審計無法比擬的，僅從這一層面而言，審計風險必遠遠低于抽樣審計。

（六）大數據審計是要求優(yōu)化審計資源配置的有效手段

大數據審計可以簡化簡單的合規(guī)性審計工作，釋放審計勞動力，從而可以把有限的審計資金用到更加深層次的風險領域，發(fā)揮更大的審計效能，推動審計全覆蓋，推動審計高質量發(fā)展。

二、大數據審計的實踐途徑

信息化時代背景下，數據化出效率、數據化出資源，因此審計要積極有為的用創(chuàng)新實踐大數據審計，用數據轉化為審計力量，使得出拳快、準、狠，用“科技強審”，實現審計全覆蓋，推動審計高質量發(fā)展，構建“集中統(tǒng)一、全面覆蓋、權威高效”的審計監(jiān)督體系，為全面深化改革目標的實現發(fā)揮審計應有的積極作用，這就是新時代為審計創(chuàng)造的天時地利，靠審計人的轉變創(chuàng)造人和，集天時地利人和實現數字化審計。實現大數據審計的路徑可以簡單地概括為：“業(yè)審融合，訓練大數據審計思維，掌握數據分析工具，不斷進行實踐并積累經驗?！?/p>

（一）提升審計主體力量，是實現大數據審計的首要一步

審計主體即是實施審計行為的審計機構及其審計人員。審計主體貫穿著審計信息產生過程的始終，對審計信息質量起著決定作用，是制約審計信息質量的第一因素，因此要實現大數據審計乃至推動審計高質量發(fā)展的首要一步是配備具有大數據思維和數字技能的人才和團隊。

第一，改革審計組織框架，形成審計數據分析團隊和現場審計團隊兩個分支，為現場審計賦能增效。正因大數據富有力量，做好數據分析，就是做好審前準備，審前準備越充分，靶心才瞄得準，出拳有力，因此大數據環(huán)境下，審計需要改變原有主要精力集中在現場的工作模式，注重審前數據分析團隊的能力建設，將審計組織框架派生出數據分析和現場審計兩個分支，賦能現場審計。

第二，打破傳統(tǒng)型傾向于財務專業(yè)的審計人員結構，引進信息技能人才擴充審計力量，創(chuàng)新審計人員結構，形成大數據審計必備之能力。大數據審計不僅需要扎實的審計專業(yè)知識，同樣需要數學知識、編程語言、邏輯思維能力、業(yè)務理解、協調溝通等復合能力，這些知識結構的分布直接影響著審計團隊能力。在大數據背景下，審計技能已分階分層，參差不齊，部分能力已顯得捉襟見肘，關鍵原因是人員結構單一，因此，審計要打破傳統(tǒng)的傾向于財務專業(yè)的審計人員結構分布，根據復合能力要求調整人員結構，才能提升團隊勝任力。

原生態(tài)(原址)保護模式就是對遺址原樣保存,不進行大規(guī)模的改造,這是最符合文化遺產保護理念的一種模式。這種模式的劣勢在于相對浪費土地等資源,無法產生相關的經濟效益。這種模式主要針對一些具有特殊價值的近現代礦冶文化遺產和大多數古代礦冶文化遺產。德國弗爾克林根鋼鐵廠、日本石見銀山遺跡及其文化景觀和中國絕大多數古代礦冶文化遺產就采取了這類模式。

（二）訓練數字化思維，支撐大數據審計框架，以道馭術，驅動大數據審計實踐與創(chuàng)新

思維即是實踐中的思路、方法和策略，是一切行動的指南。良好的審計思維是大數據審計的底層邏輯和支撐框架，是“道”，而大數據分析技能則是“術”，兩者的關系始終是以道馭術，因此要實現大數據審計，必須循序漸進的訓練數字化思維，搭建大數據審計思維框架，用思維驅動審計實踐：

第一，通過新知識構建大數據審計思維框架。著名物理學家普朗克說：“思考可以構成一座橋，讓我們通向新知識”，因此，大數據審計需要不斷學習專業(yè)知識和信息化技能等復合知識，善于思考，形成新的理論知識指導審計實踐，有了新的理論知識審計思路就會清晰起來，審計才會有方向，將思考與大數據合力，才會彰顯出大數據審計的力量與優(yōu)勢。

第二，通過培養(yǎng)時序觀構建時間維度審計思維。在審計實踐中，如果僅從時點看，通常都是賬實相符，很難發(fā)現問題，這是因為時點割裂了業(yè)務的全流程、全生命周期，割裂了不同業(yè)務間的交叉關聯，割裂了區(qū)塊鏈，使得審計檢查完整性不夠。但如果置入時間維度，觀察時間軸上交易行為變化，才會發(fā)現較多隱性的異常情況，提升審計發(fā)現問題的能力；在解剖時間軸上表現出的不平滑因素，或許會發(fā)現投入產出的優(yōu)化空間，提升審計解決問題的能力，發(fā)揮審計的增值功能。

第三，通過培養(yǎng)空間維度構建大數據審計思維。空間維度就是將看似本不相連的內網與外網中的人、信息、流程、系統(tǒng)搭建成蜘蛛網，尋找空間交集，進行觀察與分析，由點及面形成數據關系網，挖掘管理看不見的角落和審計盲區(qū)。

第四，通過培養(yǎng)降維思維構建大數據審計思維。大數據格式不一，數量龐雜，再加上復雜的轉換關系，往往夾雜著一些不精確、不對稱的數據，此時，審計需要運用降維思維，將一個行為的多因素簡化成一個較少因素去分析問題，簡而言之，就是“總體分析、發(fā)現疑點、分散核實、系統(tǒng)研究”，把控總體和宏觀層面問題，否則審計將身處廬山之中，難識真面目，影響審計效能。

（三）掌握數據分析技能，為大數據審計創(chuàng)造生產力

在訓練了大數據審計思維后，審計人員就要制造讓思維活起來、動起來的載體。如果說大數據是生產資料，那么大數據審計技能就是生產力，是大數據審計的動能。大數據審計技能的關鍵在于如何借助一定的軟件、工具、數據分析語言、網絡，或是運用統(tǒng)計分析法等找出關系，編織成多維數據織網，再進行分析判斷，尋找異常，獲取線索。

第一，通過數據分析找出相關關系，提升審計發(fā)現問題和風險感知能力。大數據間存在大量的相關關系，利用這些相關關系可以折射出業(yè)務的變化和發(fā)展趨勢，進而轉變成審計線索，所以說大數據富有力量，這種力量表現為審計的發(fā)現問題和分析感知能力。因此審計數據分析要突破因果關系，更多地傾向于用均值、中位數、方差等基本分析要素表現出的數據特征去發(fā)現相關關系，尋找蛛絲馬跡。如金三系統(tǒng)就充分展現了大數據力量。

第二，通過分析找出不對稱信息數據，轉變分析角度，挖掘更多的審計線索。信息總是不對稱的，辯證的看待一物兩面性，信息技術的進步只是消除了一部分不對稱，同時也制造了新的不對稱，審計要善于轉變視角，利用信息不對稱去挖掘審計線索。

（四）運用區(qū)塊鏈技術為大數據審計創(chuàng)造最大效率

既然大數據是生產資料，數據分析技能是生產力，那么區(qū)塊鏈就是鏈接生成資料和生成力形成的一種新興生成關系，有了這種關系，就能共同獲取，甚至改造生產資料，從而盤活存量數據，數據就能流動起來，為各方所用，提高生成力。

數據就是效率。對一個企業(yè)而言，若內部審計人員可以有效利用不同業(yè)務板塊的數據平臺，筆者認為即等同于區(qū)塊鏈數據共享，為內部審計提效、增效。

（五）有條件的先行嘗試數據庫審計系統(tǒng)，賦能大數據審計全面化、自動化、智能化

大數據審計目前正處于起步階段，因此根據企業(yè)自身審計未來發(fā)展規(guī)劃，嘗試使用數據庫審計系統(tǒng)實現數據庫審計，使用數據庫審計系統(tǒng)的意義在于：

第一，運用數據庫審計系統(tǒng)定義的審計與安全規(guī)則，進行動態(tài)實時監(jiān)控、報警，由此一些簡單的合規(guī)性審計工作將消失，迎來的是全覆蓋式自動化審計，解放了審計勞動力，轉向更高層次的審計工作，審計將更具價值。

第二，運用數據庫審計系統(tǒng)定義的審計與安全規(guī)則，進行實時動態(tài)監(jiān)控、報警，是靜態(tài)審計、事后審計轉變?yōu)閯討B(tài)審計、事前審計、事中審計。

第三，大數據審計不可忽略的一個關鍵風險因子就是電子數據自身的安全問題。而利用數據庫審計系統(tǒng)中形成的詳盡的SQL 語句執(zhí)行日志、數據庫運維報表等，不僅可以回溯運維，還可以對所有數據庫操作實施持續(xù)動態(tài)監(jiān)控，判斷操作風險，有效攔截高危操作，及時報警，為企業(yè)提供每個事物處理的“5W1H”的詳細審計線索，實現動態(tài)建模，用動態(tài)建模技術分析和評估數據庫活動和存在的風險，既保證數據開放的同時也保證了敏感數據不被泄露，讓數據資源在受監(jiān)督的基礎上健康、有序、安全的流動起來。

第四，運用數據庫審計系統(tǒng)，可以自動形成審計數據庫、風險矩陣圖、審計工作底稿、審計工作量統(tǒng)計等數據。

（六）將審計經驗建立審計數據庫，構建數據分析模型，為大數據審計提供智慧

可以利用數據庫審計系統(tǒng)將數據通過審計語言形成審計數據庫，從時間維度、空間維度對數據庫進行解析，利用審計數據庫表現出的關鍵特征，構建數據分析模型、審計疑點模型，獲得風險矩陣庫，彰顯了經驗轉化成智慧，是審計成果運用的進一步升華。

三、結語

大數據審計是審計人員應對新技術環(huán)境而做出的跨學科變革，審計活動必將與數字經濟相融合，推動審計向高層次發(fā)展。未來，“大數據+區(qū)塊鏈”是將來審計工作模式，將顛覆傳統(tǒng)的審計理論和審計實務，具有技術與審計復合背景的人才將成為審計行業(yè)發(fā)展的重要因素，因此審計人員必須積極投入到大數據審計的實踐和創(chuàng)新中去。