关于大数据环境下企业审计的几点思考

随着社会各领域信息化的高速发展，以电子数据为代表的信息资源大集中模式逐渐成为各类审计信息存储的主流。因此，传统的孤立分析数据，单纯依靠经验发现问题的审计方式已经无法适应现代企业审计工作的需求。这就要求针对“大数据”这个特点，调整工作思路，创新审计手段，完善审计方法。对于如何利用大数据开展企业审计，笔者谈谈自己的看法。　　一、向审计人员普及“大数据”的概念　　提到“大数据”这个词，很多人都认为其就是在审计工作中收集的被审计企业的大量电子信息数据，诸如财务账套信息、业务流水信息等。严格来说，大数据有数据体量巨大(volume)、数据类型繁多(variety)、价值密度低(value)、处理速度快(velocity)四个特征。在“4V”特征基础上，对“大数据”的含义较为精炼的概括是：基于多元异构、跨领域关联的海量数据分析所产生的决策流程、商业模式、科学范式、生活方式和观念形态上的颠覆性变化的总和。诸如网络日志、视频、图片、地理位置信息等等都是我们需要分析的大数据类型。　　简单来讲，“大数据”应用的核心是分析技术，其主要涵盖了以下五个方面：一是可视化分析。数据可视化就是让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。二是数据挖掘算法。使用分割、集群、孤立点分析等算法精炼数据，这些算法一定要能够应付大数据的量，同时具有较高的处理速度。三是预测分析能力。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。四是语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能，让其足以从数据中主动地提取信息。五是数据质量和数据管理，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。　　正所谓“磨刀不误砍柴工”，只有弄清“大数据”的本质才能有效开展工作，因此普及“大数据”的概念是开展后续工作的基础。大数据环境下的审计不仅仅是数据量的大规模和数据计算的快速，更重要的是它能够实现对审计对象的各个侧面进行更多的数据描述，可以实现从整体视角对审计对象进行较为全面立体式多角度、多维度数据分析，从而更有利于提高发现问题的概率、提高审计效率、降低审计风险。大数据技术给国家审计带来了以下积极影响：一是大数据将提升国家审计对经济社会风险预警能力;二是大数据将是国家审计的重要战略资源;三是大数据将带来基于全数据模式的审计思维变革;四是审计大数据分析将是国家审计重要战略技能。　　二、做好“大数据”审计的基础工作　　(一)制定国家审计领域“大数据”技术应用长期发展战略。“大数据”审计是一项广泛涉及到技术和业务的复杂系统工程，必须在长期发展战略指导下有计划、有步骤地实施。在战略框架指导下，审计机关要从数据、人才和技术等方面逐步积累基础资源，才能真正实现大数据技术在国家审计领域的有效运用。　　(二)加强国家审计领域“大数据”技术应用相关法规建设。“大数据”采集、存储的制度化、规范化，以及审计大数据分析结果及相关电子证据的法律地位，都是审计法要解决的问题。而大数据等审计信息化技术应用的立法是一项复杂的、技术性很强的法律系统工程，应该以系统的观点进行研究，按照循序渐进的原则予以完善。　　(三)建立国家层面的审计大数据分析平台。一是充分利用审计机关获取的各方面数据，真正建立集中统一的中央企业数据库，其中应包括被审计单位的时间序列的历史财务、业务数据和所处的行业数据。二是在数据库基础上建立集中统一的数据库分析平台。审计机关应加大对大数据技术的研究和开发力度，整合大量简单易用的大数据分析工具，形成一个大数据分析平台供普通审计人员使用。三是在大数据技术基础上建立集中统一的审计管理和决策平台。充分利用大数据平台的数据，创新应用机器学习等各项商务智能技术，提高审计管理和决策水平。　　(四)加强审计大数据分析模型和软件的研究开发。审计大数据分析平台能够真正在国家审计领域发挥作用，关键是要有一批能够切实解决实际问题的发掘数据分析模型或系统化的软件。为了满足审计人员数据分析和审计管理的要求，审计机关应在审计数据中心的基础上，充分利用云计算、数据挖掘、地理信息系统等技术构建综合数据分析和管理平台，提高大数据技术的应用水平。　　三、在“大数据”环境下开展企业审计的几点思考　　(一)创新运用扁平化矩阵式组织模式。目前，企业审计开展大数据审计，具有以下特点：一是审计对象主要是大型企业，具有企业规模大、下属单位多、管理链条长、地域分布广、业务复杂等特点;二是大型企业业务数据量大，且数据库类型繁多，缺乏统一的数据格式，不利于进行数据分析;三是按照“反腐、改革、发展”的总体要求，要始终坚持“两手抓”。为此，企业审计需要不断创新组织方式，以“一盘棋”思想为指导，打破固有藩篱，彻底摒弃地盘意识，整合资源，形成合力，从综合情况分析、财务审计分析、数据挖掘分析等方面多角度开展“大数据”的分析处理工作，运用“统一领导、分组核查、上下联动、纵横交错”的扁平化矩阵式组织模式，使审计实施更加高效快捷。　　一是有效的组织领导。审计组长从审计项目策划到实施实行全过程监管;审计组副组长根据审计组长授权，全程参与项目审计，现场指挥审计工作;各分管办领导对其分管处室的工作任务完成质量和效率，严格要求、认真督办。二是统分结合的人员配置。全体参审人员不再有处室界限，审计组根据每个人的工作能力及承担任务特点，统筹调配人员组成审计小组;实行个人业绩单独计算、参审处室共享项目审计成果。三是实施派单制管理。改变以往按照处室、业务板块分工的常规，按照“确定需要延伸的重点事项和目标→合理分配审计力量→拟定审计任务派遣单→审计组长或授权的副组长审批→审计小组实施→审计信息上传下达→审计小组完成任务并形成审计成果→审计组长或副组长签署意见”的工作程序，实施审计任务派单制。四是审计工作做到“日清周结”。全体参审人员通过工作动态、管理平台等方式随时掌握审计工作进展情况;各审计小组每周汇报一次，定期召开审计工作业务会，会诊审计工作;如遇重大问题，及时汇报解决。　　(二)建立专业的“大数据”分析团队，有效开展数据分析。目前，大数据的分析团队主要是在审计项目开始后，抽调各参审单位的计算机骨干和业务骨干临时组成的，在审计项目中共同完成数据分析工作。虽然这种做法能够完成数据的分析工作，但其效率较低，因为数据分析工作要在一定的时间范围内给出分析结果，时间太长就失去价值，分析结果不能为审计工作提供帮助。同时，也难以对数据进行深入的关联分析，造成相互割裂的数据环境。另外，在宏观分析、制度执行情况分析方面，临时组成的数据分析团队受数据分析软硬件环境、人员知识结构等因素的影响，难以完成系统性、宏观性的分析工作。为此，必须从组织上、技术上保障数据分析的有效开展：　　一是建立高效的数据分析团队。大数据技术的应用需要既懂计算机、网络、数据库又懂审计的复合型人才，在加强人才培养的基础上，要解决“两张皮”问题，在原有组织架构基础上，建立由宏观分析专家、行业审计专家、数据分析专家构成的专业的“大数据”分析团队。二是充分应用数据分析发现审计线索。在获取到尽可能全面、详尽的数据基础上，运用审计数据分析的前沿理念和技术，构建数据模型，开展数据分析和数据挖掘，并根据具体的行业政策和实际情况，不断地对数据模型进行优化和修正，结合数据可视化等展示技术，充分发挥大数据环境下综合分析的优势。三是建立数据分析的“先行”机制。提早对繁冗数据开展清洗及预处理等，使数据分析工作提前于审计实施。避免出现审计工作已结束，数据分析仍在进行的情况。　　(三)提高大数据审计成果的转化与应用。大数据技术的出现，为已有审计成果的应用提供了条件，审计人员应该重视审计成果的转化与应用。一是应用大数据技术将同一问题归入不同的类型使用，从不同的角度、不同的层面整合提炼以满足不同层次的需求。二是通过对带有共性、普遍性、倾向性的问题进行挖掘，提炼出问题与数据中的关联性，将审计成果进行知识化留存，通过大数据技术，将问题规则化并固化到系统中，以便于计算或判断问题发展趋势、对问题进行预警等。三是将审计人员与审计成果、被审计单位与审计问题进行关联，并进行信息化备案;在进行下次检查时，可以根据审计方案中的重点，有侧重地选取有相应检查经验的审计人员组成审计组，并按审计目标抽取相应被审计单位进行重点审计检查。