【摘要】面对日益明晰的大数据审计环境，本文从大数据原理及特征入手，深入分析大数据环境对审计的利弊影响，进而从工作理念、抓手、保障、实践、安全五个方面阐述了审计应对大数据环境的策略和方法。

【关键词】大数据 审计 策略

无论接受与否，大数据已经悄然来到我们身边。自然界及人类社会每天都产生大量的数据，因为技术、成本原因，过去只有很少的数据被记录和利用。随着计算机及互联网技术不断发展，原本被丢弃的数据被大量收集起来，人们从中挖掘出有价值的信息，将其运用于生产管理和经营决策取得了非常好的效果。

审计主要是通过审查被审计单位经济活动记录，验证其经济业务的真实性、合法性和效益性。现在被审计单位记录经济活动的数据，用来辅助决策的数据，越来越多的来源于宽广的网络和自动记录设备，这些数据数量巨大、种类繁多、来源广泛，常用计算机技术难以分析，人们称其为大数据。大数据已经成为审计人员无法回避的问题。

一、大数据的概念及基本特征

一般意义上，大数据是指无法在期望的时间内用传统技术和软硬件工具感知、获取、管理、处理和运用的数据集合。它具有体量庞大、形式多样、产生迅速、有用极少等特点，即业界常说的“4V”。大数据既包括可以用二维逻辑表来表现的结构化数据，也包括以文本、图像、声音等格式存储的非结构化数据，还包括介于两者之间可根据需要扩充字段的半结构化数据。这些数据主要来源于网络用户的输入操作以及各种感测器。大数据具有较强的时效性，涌现特征明显。虽然数据的价值巨大，但价值利用密度极低。数据价值往往随时空变化而发生演变。

二、大数据环境下审计面临的挑战

1.大数据的“4V”特征决定了其存储、传输、分析、处理等方面较之以往的电子数据有本质变化。不仅其获取数据需要专门的网络技术，管理和处理数据还需要特别的设备和软件。而且操纵这些设备和软件，也需要专门技术。

2.大数据一般不可再现，若来源于互联网，如何验证其真实性成为审计人员的另一个难题。如果感测器产生的数据被恶意篡改后，审计人员查验难度也非常大。

3.大数据价值信息稀薄，审计人员在没有确切目标的情况下，时间和精力的投入与审计成果的产出将极不相称。

4.运用大数据时，对数据的精度要求很低，与审计“一分钱都不能差”的职业要求相悖离，审计评价的难度增加。

5.大数据分析需求来源于被审计单位的业务需求，专业性极强。审计要做出正确的评价，不仅要精通大数据技术，还要非常了解被审计单位业务，对审计人员的业务素质要求较高。

6.大数据对信息安全提出了更高要求。在获取、保管、处理以及分析成果利用等方面，不仅难度增大，重要性也更为突出。许多隐私数据被挖掘出来后，一旦数据安全出现偏差，后果则无法估量。

三、大数据带来的审计价值

大数据在增加审计技术难度的同时也给审计带来新的发展契机。

1.利用大数据技术可对审计对象数据进行整体收集，交叉分析，有利于实现审计自动化和审计全覆盖。

2.利用大数据分析工具，可以对必审事项实现实时或亚实时监控，及时发现审计疑点，防患于未然，更好地发挥审计免疫系统作用。

3.利用大数据广泛联系的特点，审计可以从中发现一般审计手段无法发现的问题，减少欺诈行为及错误数据的影响程度，预防和发现逃税漏税、刺激相关单位提升生产力，帮助政府节省开支。

4.大数据分析宏观性强，有利于审计从微观向宏观转型，有利于更好地为被审计对象服务。

四、大数据环境下审计的应对策略

为了适应大数据审计环境，充分利用大数据做好审计工作，审计部门必须直面问题，积极作为。

1.理清思路，突出重点，稳步推进大数据审计。数量巨大、种类繁多的大数据让审计人员一时陷入一种无处下手的尴尬。然而，我们从审计的根本目标和要求看，当务之急依然是要做好结构化数据分析工作。审计机关重点要抓住财政资金这个关键，以财政资金的取得、使用轨迹为路径，组织相关数据，开展数据分析。刘家义审计长指出，审计数据集中和分析工作要做好“五个关联”。一是从中央财政到省市县乃至每个乡镇的资金使用、从部门到项目具体执行单位的资金使用的纵向关联。二是从市财政、市发改委到一级、二级预算单位的各种专项资金的横向关联。三是财政、金融和企业三方面的数据关联。四是财政与其他多部门、多行业的数据关联。五是财政数据与业务数据、宏观经济数据的关联。“五个关联”的本质就是以财政资金为龙头全面做好大数据审计工作。

非结构化和半结构化数据分析技术目前尚在探索发展中，审计运用尚存难度，譬如审计证明材料扫描件的图像识别技术就不够成熟，一般审计机构就无需在此浪费精力。审计业务实施过程中遇到类似大数据，审计部门可以充分利用被审计单位的数据分析成果。

2.以建立大数据分析平台为抓手，切实做好大数据审计基础工作。开展大数据审计必须用大数据审计分析平台来归集、管理被审计单位数据以及审计人员分析结果数据。只有建成大数据分析平台，大数据分析工作才不会是一团乱麻。

单个单位的大数据分析平台按其实物形态分为设备网络和平台软件两个部分。设备网络主要包括高性能服务器、大容量存储设备和高带宽网络。大数据分析平台软件主要实现数据归集登记、以联网采集为主的数据获取、以建立中间表为目标的数据整理、以发现问题为目标的数据分析、以结果共享为目标的审计方法创建和使用授权等功能。目前，审计部门硬件部分大多是申请财政资金自行购建，软件也是自己组织软件公司开发。其实，租用外部设备，外购成熟软件，也是一种高效建设路径。

当然，平台建设最好的路径是利用政府大数据平台。2015年9月，国务院出台《促进大数据发展行动纲要》，要大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。政府的这个目标与审计的大数据建设是不谋而合的。由政府出面建设，在人员、资金、设备等方面会更有保障，数据归集会变得非常方便。因此，审计部门开展平台建设，除了满足当前审计工作需要外，还要重视平台示范功能开发，以促进和引领政府大数据平台建设。像天津市一样，审计部门的数据中心就是政府的数据中心。

从总体看，建设大数据分析平台并不是一定要把数据集中到一个系统中。以互联网的思想、云的理念，组建多单位“分布式”大平台，更有利于大数据分析工作开展。

3.成立大数据分析机构，从组织机构上保障大数据审计。大数据分析是一项技术性极强的工作，要做好这项工作，就要有必要的组织机构作保证。尽管许多大数据审计工作，可以聘请外部公司实施，但是聘用什么样的公司，对其提出何种需求都需要审计机关的专门人员来完成。审计过程中，技术人员与审计业务人员沟通也需要有专门的沟通人员。完全甩手给外部公司，就好比一个单位买了辆汽车却没有开车人一样，车只能在原地“耗油”。目前，国家审计署设有计算机审计中心和电子数据审计司，分别负责机关软硬件建设维护和大数据分析工作，较好地保障了大数据审计工作开展。但大多数省市级审计机关只设置一个机构。县级审计机关多数未设计算机工作机构。这对大数据审计工作开展十分不利，急需相关领导和部门重视和支持。

4.创新审计模式，积极开展大数据审计实践。大数据审计工作技术性强，审计工作的审计专业性要求也很高。虽然近年来审计部门培养了大量既懂审计又会计算机的复合型人才，但“术业有专攻”，这些人员离“精通”大数据分析的要求尚有距离。大数据分析主要有两个难点，一是原始数据整理，建立审计人员可读的中间表；二是从中间表中发现被审计单位的违规问题。前者侧重于计算机技术，后者偏重于审计业务。所以，大数据环境下的一个新的审计项目可以分为“三段”，由不同专业特长的审计人员来实施，即由计算机专业人员实施的数据采集整理阶段、由审计复合型人才实施的审计分析阶段和一般审计人员实施的审计延伸阶段。

不是每个审计项目每次都必须经历“三段式审计”的三个阶段。对于再次审计的单位，审计人员可以借助数据分析平台进行数据更新，数据采集整理阶段实质上就被掠过了。

审计人员可以利用以往审计积累在数据分析平台里的审计方法，大幅提升审计工作效率，用节约出来的时间“搭建”各种被审系统数据沟通的桥梁，做更深入审计分析。

5.“制度”与“技术”并重，确保大数据安全。原则上，大数据分析平台应建立在与互联网物理隔离的审计“内网”上。如果数据分析平台所在的“内网”与互联网是逻辑隔离，技术安全设备和人员必须到位，有必要聘请专业网络安全公司进行审验。对涉及大数据设备、网络的管理，审计数据采集、整理、分析及结果利用等工作，均需建立相关制度并严格执行。必须从思想、技术、制度多方面切实强化安全支撑，确保大数据安全体系完备高效，保障大数据审计工作健康发展。

参考文献：

1 .李国杰.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考.中国计算机学会通讯.2012年第8期

2. 陈如明.大数据时代的挑战、价值与应对策略.中国国际信息通信展专刊.2012年第17期

3. 维克托·迈尔·舍恩伯格.大数据时代. 2013年1月

4 .顾洪菲.大数据环境下审计数据分析技术方法初探.中国管理信息化.2015年第2期