政府审计中开展大数据审计的困难与对策研究

政府审计中开展大数据审计的困难与对策研究

吕嘉伟

广西壮族自治区交通运输综合行政执法局，广西南宁市，530022

摘要：政府审计是指审计机关检查被审计单位的会计账目和财政，利用审计数据分析财务收支状况，对国家财政资金进行监督。审计署在《“十三五”国家审计工作发展规划》中强调，要加快审计信息化建设、加强审计队伍建设和审计部门自身建设。《规划》中指出，我国的信息化建设要加大数据的收集、整合与分析力度，尽可能利用大数据技术开展工作，到2020年形成现代化的审计监督机制，促进审计工作的科学性、全面性和创新性。本文对政府审计中开展大数据审计的困难与对策进行分析，以供参考。

关键词：政府审计；大数据分析；困难对策

引言

大数据时代背景下互联网创新成果的快速发展对政府审计的发展进程有着深刻的影响。在政府管理现代化进程中，政府审计包括会计审计、预算执行审计、社会保障基金审计、税务审计、公积金审计、政府投资项目审计、国有自然资源审计、国有企业审计、政府大数据审计的发展直接关系到政府管理能力的提高。

1大数据技术时代审计概说

“大数据”技术目前主要是通过软件，将涉及的数据进行收集、分析，并把收集到的庞大数据处理成满足需求的信息，为人们做出决断提供数据支持，其技术发展不仅影响了传统数据处理方式，还改变了人们固有的思维模式。其数据庞大、种类繁多、涉行业广、价值密度低、时效性高的特点使得该技术能够广泛应用于各行各业，推动经济社会朝新的阶段迈进，财务、会计以及审计监督工作也不可避免地受到冲击。自从20世纪80年代，计算机软硬件技术就开始辅助应用于我国政府审计工作，进入21世纪后，以大数据等为代表的各种新兴科技更是为审计工作增添了新动力。其中，政府审计作为审计工作的“领头羊”，担负着国家资源的监督者角色。“大数据审计”不仅仅只是运用先进技术汇集大量数据，还是数据、业务和技术的有效融合，其主要特点具体表现为多来源、多技术、多模式、多关系、多视角等方面。审计数据不是单一部门领域的单一类型数据，它是通过采集不同对象的财务、业务和管理数据等汇聚而成，能反映审计对象在不同层级、不同地域的业务活动和与相关单位之间的业务关系；大数据审计技术融合了地理遥感、传感器等技术，使得数据收集具有连贯性，分布式架构的存储管理使得数据管理具有整体性，审计数据汇总方式由简单统计朝着可视化、智能化方向演变，其技术的应用可为项目提供审计线索，描绘政策执行、资金使用和权力运行的过程及效果，不仅为审计视角向宏观转变提供了机会，也为审计工作的非现场化提供了有利条件。

2政府审计创新的必要性

顺应大数据时代发展的必然举措，政府审计部门需对国有资产做好相应的监督工作，政府审计的最终价值是保证国家资源得到合理利用。把大数据融合到政府审计中，建立审计大数据，可以充分挖掘审计对象的有关数据并进行分析，实现实时监督，发现异常情况可以及时进行纠正并跟踪后续发展情况，从而发扬审计部门的预防与防止功能；还可以在现有数据上探索一些具有普遍性的规律，为制度的改进和机构升级提供科学依据。从时代发展方向看，大数据审计能充分发挥政府审计部门的职能，审计部门可基于数据模型在我国经济发展中做好一个监督者。

3大数据审计基础理论

3.1审计本质

对国家审计而言，审计本质是国家治理需求和国家审计供给能力的矛盾统一体，取决于特定条件下的国家治理需求。当大数据驱动审计供给能力提升时，有可能超过当前的国家治理需求限度，诱发国家治理对国家审计的新需求，新需求又进一步对新供给提出了挑战。供给和需求的矛盾不断转化、相互促进，进而使审计本质实现质变。在国家治理现代化的总需求下，需要充分考虑大数据条件下的中国特色社会主义国家治理特点，考察大数据审计在新的审计管理体系下，面向审计全覆盖要求，解答在“党统一指挥、全面覆盖、权威高效的监督体系”中“是什么”的问题。本文对此的初步观点是，大数据和大数据分析可以帮助提升国家审计能力，拓展国家审计边界，发挥其在国家治理体系中对权力进行监督的信息、控制和咨询“三位一体”职能。

3.2审计假设

审计假设是审计人员面对多变复杂的审计环境时，对某些未经确切认识或无法正面论证的事项和现象所作出的合理推断。审计假设的确定是由审计所处的审计环境和所要达到的审计目标所决定的。现有审计理论框架提供的审计假设是基于“小数据”时代的手工审计环境提出的，大数据审计下应该重新检视这些假设的必要性和适用性，还应根据大数据的新特点和新需求提出新假设，例如“大数据中已包含揭示问题的审计线索”假设。

3.3审计方法

在大数据审计下，算法成为审计大数据分析的核心。算法既可用于简单的实质性测试，也可用于高级的预测性风险评估。根据审计任务、所评估的风险和可用数据的不同，需运用与之匹配的算法，方能带来最佳的分析质量和效率。算法是一个广义的概念，它是由各种大数据分析方法组成，由于计算技术和数据技术的不断发展，各种新的大数据分析方法层出不穷，并不断用于审计，因而在大数据审计下，审计方法会以相比过去更快的速度完成更新迭代。大数据审计报告环节的重要性开始得到提升，可视化技术可根据特定审计需求进行个性化定制，将成为一种重要的审计方法。大数据给审计方法创新带来了极大的空间，技术的进步给审计方法创新带来了充足的技术支撑，这些都有待深入研究。

4大数据环境下政府审计架构分析

4.1审计项目的组织与实施

首先，明确审计工作环境是前期调查研究规划的基础，通过划分审计工作范围，确定详细审计的关键点，选择合理的审计方法和合适的审计方式，提前规划和确定审计进度；其次，利用自动化后台数据处理，以财政部门预算单位审计为例，对各类数据进行宏观分析，明确总体预算执行情况、单位和部门预算执行情况、项目资金预算应用效果、预算指标任务完成情况等。最后，审计检查是，根据数据分析的总体结果，确定下一个审计阶段，即哪些部门、哪些项目、哪些问题、哪些资金应在现场详细批准和审查。

4.2数据综合分析

综合数据分析层是利用复杂算法对大数据分析进行建模和深度挖掘。分析审计数据的真实性、有效性、关联性，找到异常值的离群结果，找到审计线索。审计人员在分析审计数据时，会遇到更多、更复杂的分析任务，可能会出现一次只能执行一个查询语句，多个任务需要排队，高速交互查询是许多分析方法的特点，如自然语言处理、分布式SQL查询。在分析过程中，利用并行计算和OA等分析软件，建立准确的数据分析模型，通过审计证据的数字化、自动化获取，提高审计分析效率。

4.3重点核查及审计成效

重点核查及审计成效层面，建设数字审计分析平台可以实现执行审计的全面覆盖，消除了以往审计“盲点”。审计人员利用审计数据分析平台，可以确定疑点的数量，结合自身经验，考虑疑点的重要性，确定审计对象，对疑点进行逐一重点检查，完成后出具审计报告。根据审计报告的数量和质量，选择一名审计员对此指标出具审计报告。由于提出审计意见是促进被审计单位规范管理、提高被审计单位工作质量和实现公开的重要途径，因此将其作为大数据审计平台的核心。

5在政府审计中开展大数据审计面临的困难和问题

5.1海量大数据，常规审计技术难应对

政府审计范围包括政府下的行政职能部门、国有企业、多个投资项目及专项基金，而且审计年度也较长，数据总量非常可观。并且由于各个单位和部门使用不同种类的软件和数据库，这些数据呈现出类型繁多、结构复杂、形式多变、数据价值率低等特点。这些数据的质量问题都可能造成数据采集的失败或产生错误的审计结果，常规的审计分析技术难以奏效。审计组成员人员少，时间紧，面对这样的工作强度，如果不利用大数据技术，以传统的审计技术和方法是无法保质保量地完成这些审计项目的。

5.2综合素质审计人员不够充足，审计部门观念创新性不高

目前，审计人员自身的技术能力与适应大数据环境下审计的资格要求之间存在一定差距。审计部门拥有相对较少的数据库管理、审计方法应用、高级审计管理人员和技术人员，大部分审计人员在应用数据分析的能力不够强，从审计系统和高技术水平的角度进行思考的方式不多，能够精通新审计技术、善于指导和推动政府审计业务科学化、精细化、创新化、规范化的审计业务专家队伍存在着严重的专业人才短缺问题。还有一些政府审计部门未能从传统的审计技术理念和传统的审计管理方式转变，未能充分认识大数据环境下政府审计技术创新的必要性，只把现代政府审计工作作为一种“查账”手段，利用信息手段替代传统的人工审计。

6开展大数据分析审计困难的解决对策

6.1尽快建立大数据分析平台

可以在金审工程行业数据库和联网审计数据分析系统建设成果的基础上，建设和完善适应本地区的审计大数据分析综合应用平台。大数据分析平台可以提供以下功能：一是建立本地区的审计需求分析机制，归集汇总各类审计需求，分析提炼形成数据分析的目标；二是研究开发本地区审计预警系统，对地区宏观经济指标和部门个体乃至行业的运行状态进行预警监控，从而为审计报告建议提供数据材料；三是提供丰富完善的数据分析功能手段和环境，综合运用云计算、虚拟机和数据仓库等技术手段提供高效的计算和存储资源，使审计人员能够便捷地将审计思路转化为数据分析模型开展审计分析，还可以进行更深层次的数据挖掘，提升审计工作的效率和质量；四是提供本地区历史数据记录，将历年审计数据和审计结果和现场审计的充分结合，及时调整数据分析工作，更好地实现审计工作目标要求。

6.2建立大数据审计分析思维

大数据审计分析技术是一种计算机技术，但更是一种思维方式，一种分析研究问题的思路和态度。大数据技术赋予审计新的生命力，帮助审计人员建立新的审计思维，存储和分析数据的方法取代硬件成为价值源泉，审计人员的直觉判断让位于精准的数据分析，大数据审计分析不仅仅是审核过去，还要能从现行趋势中发现潜在的风险、隐蔽的漏洞，以帮助被审计单位规避风险、提高资金使用效率、增强社会效益。

6.3提高审计数据的收集质量

在收集审计相关数据时，保证其质量控制至关重要，审计人员应根据不同审计项目的不同特点，通过不同的审计渠道及时获取审计证据。针对从指定的审计调查单位收集到的海量数据信息，要通过实地考察、审计软件调查分析等多种方式，及时最大限度地对数据进行筛选、分类、验证，进而建立审计模型，分析审计数据，确保相关审计调查真实合理、科学真实为了改变传统审计过分依赖被审计接受单位的审计证据数据的不良做法，通过深入分析审计数据之间的关系和数据差异，敏锐地感知信息的真实性和审计数据的可靠性，促使通过使用计算机信息技术，审计数据收集过程更加顺利、质量更高。

6.4重视信息系统审计，保证数据的可靠性

大数据环境下，审计工作已逐步实现信息化，但也要保持谨慎，因为信息系统中生成的信息并非完全无误的，最终操作信息系统的还是相关人员。人为因素的存在就很可能出现操作凌驾于内部控制之上的情况，比如信息窜改等，也就是说数据可能存在造假情况，那么审计的作用也就无法发挥。现代计算机信息技术正迅速向云计算、数据流处理技术发展，并取得了相当丰硕的科研成果。通过数据分析储存计算相结合的方法，可以有效提高应用计算机的工作效率，简化数据处理的复杂性和海量数据的批量处理。确保政府审计能够实时、高效地顺利进行，同时可以通过互联网更有效地与第三方审计监管机构沟通，提高审计监管效率，节省政府审计整体办理时间，简化政府审计工作流程，为被审计单位进一步提高资金效能等提供有利帮助。因此，政府审计的可持续发展只有坚持更先进的审计理念，促进审计技术的不断创新，才能真正有效。

6.5积极推广应用TB级的大数据存储与分析技术

由于审计部门及部分单位信息化程度差异较大且数据汇总能力有限，导致在执行过程中仍存在信息孤岛，大数据的效用因数据量受限没有得到充分发挥，加之传统的计算机辅助审计技术（CAATs）缺少文本文件、社交数据等非结构化数据的分析功能，无法满足大数据环境下数据分析的需要，依靠“数据”说话的审计领域仍处在用关系数据库处理TB级数据的阶段，制约了政府审计这一“免疫系统”发挥作用。面对更为复杂的业务事项、频繁变化的政策要求以及更为庞大的数据处理分析等一系列问题，审计部门需要继续加强数据的共享和融合，将收集的整改数据纳入以SaaS服务模式为依托的审计数据库中，积极推广应用TB级别的大数据存储与分析技术，通过数量和质量两个途径逐步完善与国家治理全面契合的大数据审计平台，避免平台数据出现“僵尸数据”“沉睡数据”的情况。

6.6制定完善审计法律制度体系及相关准则、规范和要求的顶层设计

就目前所能查询到的文件来看，仅有2001年、2010年及2013年发布的《国务院办公厅关于利用计算机信息系统开展审计工作有关问题的通知》（国办发［2001］88号）、《国家审计准则》（审计署令第8号）和《第2203号内部审计具体准则——信息系统审计》中的部分规定与电子数据相关，与大数据有关的内容几乎没有涉及。因此，应从国家层面积极推进并规范政府审计工作中大数据的采集、存储和挖掘并写入修订后的《审计法》中，为大数据的技术和方法应用提供法律依据。随着我国国民经济的快速发展，如何在有限的时间内搭建面向不同业务需求的系统架构，合理使用审计大数据平台及分析方法并以此为契机进一步深化政府审计制度改革，创新审计理念，健全并完善法规和准则制度体系建设，从而实现政府审计的“乘数效应”成为未来需要重点关注的问题。

结束语

政府审计是由审计部门依法对公共资金、国有资产、国有资源进行管理、分配、使用的真实合法效益，以及领导干部履行经济责任经济责任等各方面履职尽责情况所进行的独立监督活动，实际工作中主要围绕政府职能部门展开，并在维护国家财政安全、抑制腐败等方面发挥了积极作用。

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