大数据技术在人力资源审计中应用

大数据技术在人力资源审计中应用

熊伟

中国平安财产保险股份有限公司江西分公司，江西 南昌 330000

摘要：随着计算机技术的发展和普及，大数据审计逐渐成为一种重要的审计技术方法。大数据审计的核心是利用计算机对数据进行采集、存储、管理和分析，而传统的审计手段主要是对数据进行手工操作。大数据审计对于传统审计工作方法的冲击极大，传统的手工审计方式已经无法满足当前大数据时代下的审计需求。因此，对大数据技术在人力资源审计中应用进行总结和分析具有重要的意义。

关键词：大数据；人力资源；审计；经济

大数据在审计领域的应用是一种必然趋势。随着我国信息化建设的深入推进，数据规模呈指数级增长，在大数据环境下，传统审计理念、方法和技术已难以适应现代审计工作的需要。在经济责任审计中运用大数据技术，可以对数据进行深度挖掘分析，将传统的定性判断与定量分析有机结合起来，全面、客观地揭示领导干部履行经济责任中存在的问题和风险隐患。目前，大数据在人力资源审计领域的应用研究还处于起步阶段。因此，需要对大数据技术在人力资源审计中应用进行总结和分析。

1 大数据技术在人力资源审计中应用现状

目前，由于各单位信息化水平参差不齐，对大数据技术的应用尚处于探索阶段，普遍存在着数据质量不高、数据共享程度低等问题。同时，由于审计人员缺乏大数据技术知识和操作经验，缺乏大数据分析能力和审计软件的熟练运用能力，大数据在人力资源审计中的应用十分有限。具体表现在：一是各单位对大数据技术的重要性认识不足；二是数据采集和存储能力不足；三是缺乏大数据综合分析平台；四是没有建立完善的数据管理和分析机制。此外，在审计实践中，各单位对大数据技术的应用尚处于初级阶段，在数据分析、问题排查、疑点筛查等方面还缺乏系统性的思路和方法，缺少从整体上考虑问题、解决问题的能力。

2 大数据技术在人力资源审计中的优势

目前，国家审计署的主要工作重点是对全国各地区财政收支和财务收支情况进行审计，而人力资源审计是地方各级审计机关的一项重要工作。人力资源审计涉及范围广、工作量大、涉及面广，是一项难度较大的工作，传统的手工审计方式已无法满足当前工作的需求。大数据技术在人力资源审计中的应用，有利于提高数据采集效率，优化数据分析能力，降低数据分析成本。

3大数据审计的主要模式

大数据审计是利用大数据分析技术对海量数据进行分析挖掘，充分发挥数据的潜在价值，以获取更多的审计线索，实现数据审计的新模式。从分析内容来看，大数据审计模式主要包括对整个数据环境进行审计的模式和对某一具体行业或业务领域进行审计的模式。从分析范围来看，大数据审计模式主要包括全样本分析模式、因果关系分析模式、聚类分析模式和空间聚类分析模式等。

目前，在大数据环境下，无论是传统审计还是大数据审计都面临着巨大挑战。传统审计对海量数据进行了处理和分析，但是仍存在一些问题：一是人力资源不足；二是系统功能不够完善；三是缺乏标准的数据格式和有效的管理机制。因此，大数据审计技术的应用必须以信息化为基础，以大数据为平台，从全局出发，强化顶层设计，整合各部门业务信息系统，建立统一的标准规范和技术架构。

4 提高大数据技术在人力资源审计中应用方式

4.1 建立数据库系统

在大数据分析系统中建立大数据仓库，并将其与被审计单位的原始数据进行比对，以保证数据的完整性、正确性和时效性。同时还要注意建立审计项目分析模型，定期对审计项目中涉及的原始数据进行分析处理。

4.2 提高对数据采集和存储能力

在人力资源审计中，不同于其他业务领域的数据，其来源渠道复杂，数据类型繁多。而目前的审计信息化建设仅仅是解决了数据的“存储”问题，而对于“分析”方面的问题却很少涉及，这就造成了“数据多而不精”和“数据不全”的情况。审计人员往往只能进行简单的汇总和分析，无法得出更为深刻、准确的结论。在大数据时代下，审计人员必须具备快速分析和挖掘数据的能力。要实现大数据在人力资源审计中的应用，首先要提高对数据采集和存储能力。具体而言，可以从以下几个方面入手：一是加大对信息化系统建设力度；二是加强对信息系统安全管理；三是提升信息系统的软硬件配置水平；四是建立完备的信息系统运行维护保障体系；五是加大对信息系统开发和应用人才培养力度。只有在大数据时代下加强对数据采集和存储能力，才能为大数据应用于人力资源审计中提供坚实基础。

4.3加强对数据管理和分析能力

人力资源审计涉及的数据量非常大，其分析和挖掘依赖于计算机技术的支持。针对人力资源审计中的海量数据，加强对数据的管理和分析能力，可以从以下两方面着手：一是建立数据中心，将各部门采集到的数据统一进行集中管理，方便后续工作的开展。二是对大数据进行处理分析，通过数据挖掘、关联分析等技术手段对海量数据进行整理和分析。通过加强对数据的管理和分析能力，可以提高审计人员的工作效率和质量。

4.4建立“1+N”大数据模型

人力资源审计数据模型的建立可以从以下几个方面入手：一是通过对人力资源系统的运行和管理进行分析，了解系统的运行状态，查找有无数据遗漏等问题；二是通过对系统的数据分析，发现业务活动中存在的风险点；三是通过对系统数据分析，发现经营管理中存在的问题和漏洞。通过“1+N”大数据模型建立，可以使人力资源审计人员在短时间内迅速掌握相关业务情况，提高审计效率。具体来说，“1”是指对数据模型建立的基础数据模型，它是人力资源系统运行状态和经营管理情况的基本情况；“N”是指根据系统实际运行状态和业务管理情况对模型进行细化，按照经营管理活动和业务活动对模型进行分类。

5结论与建议

大数据在人力资源审计中的应用是一个庞大的系统工程，它不仅需要领导干部个人信息、个人业务数据的有效整合，还需要其他部门的信息共享。审计机关、被审计人员在人力资源审计过程中要通力合作，一方面，积极争取上级机关的支持和指导，提供必要的人力和物力保障，另一方面，加强与其他部门的沟通和协调，充分利用已有的数据资源和信息系统。要加强内部控制制度建设，既要考虑到与其他部门之间的合作，又要考虑到如何使内部控制制度有效运行。对于外部有关部门提供的数据信息，审计机关要进行梳理整合，分析利用。在大数据环境下实施人力资源审计是一项艰巨而又复杂的任务。需要审计机关、被审计人员以及社会各界共同努力，形成合力，积极探索大数据在人力资源审计中的应用模式。

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