【摘要】“大数据分析”技术是针对日益庞大的电子数据应运而生的一种新型数据分析技术，通过该技术可从海量繁琐数据中筛选出有用的信息和知识，并保证数据的全覆盖。在审计领域，面对日益繁重的审计任务，如何在审计资源相对紧缺的情况下，实现审计监督全覆盖正逐渐成为审计人员亟待解决的一大难题。本文将从当前审计监督全覆盖面临的瓶颈入手，探寻大数据分析技术在审计中的应用，提出相应的数据分析方法和实现路径，并针对大数据分析技术在审计中可能带来的风险提出相应防范建议。
【关键词】审计监督全覆盖 大数据 审计数据分析 计算机审计风险

 

　　引言
　　审计机关设立30多年来，从财务查账到企业管理审计，从金融审计到经济管理审计，从“免疫系统”理论到国家治理，在不断的发展中，审计监督的对象几乎涉及所有的政府部门和国有企事业单位，审计的内容涵盖了所有的公共财政资金，审计的目标由简单的纠错查弊上升到参与国家治理。李克强总理在国务院第26次常务会议上的讲话，肯定了审计机关作为公共资金“守护者”在国家治理中的免疫系统作用，进一步提出了审计监督全覆盖的要求。
　　在审计资源相对缺乏的情况下，各级审计机关为了实现审计监督全覆盖的新要求，努力转变审计发展方式，加快审计信息化建设步伐，取得了不俗的成绩，特别是在数据分析方面表现得尤为突出，在国家“金审工程”的层层推进下，审计数据分析已经成为各级审计部门提高审计效率，保证审计质量的重要手段，然而随着信息技术的广泛应用，审计数据变得越来越庞大和复杂，审计线索被日益复杂的信息系统和海量的业务数据所掩盖，通过审计经验和已有的模型已不能满足审计目标。如何更好地利用海量的数据，从中发现未知的、隐藏的问题，更好的完成审计目标，发挥审计监督职能？本文将利用大数据分析技术对此问题进行探讨并提出相关解决方案。
　　一、审计监督全覆盖的内涵及当前面临的瓶颈
　　2014年10月，国务院印发《关于加强审计工作的意见》，指出要加大审计力度，创新审计方式，提高审计效率，重点围绕稳增长、促改革，调结构，惠民生、防风险等政策措施落实情况，以及公共资金，国有资产、国有资源，领导干部经济责任履行情况进行审计，实现审计监督全覆盖。如何理解“全覆盖”？
　　一要有广度，实现审计监督全覆盖实质上就是对审计监督对象的全覆盖，首先是对审计管辖单位的全覆盖；其次是对审计实施对象的全覆盖。二要有深度，审计监督不能只追求数量和范围，应注重审计的质量和横纵深度。三要有重点，关注重点领域，合理配置审计资源，做到审计资源的最优化。四要有计划，不能一蹴而就，要统筹部署，有计划推进，确保重点审计对象每年审一次，非重点审计对象五年审一次。五要有质量，要在扩大审计范围的同时，防范审计风险，提升审计质量。然而，在审计资源相对不足的情况下，要实现审计监督　　　“全覆盖”还面临以下四个瓶颈：
　　1、现行的审计力量整体性不足，审计人员知识经验都是有限的，但被审计对象行业跨度大，数量多，且各单位业务千差万别，要实现全部财政资金的审计监督较为困难。
　　2、当前审计仍以传统查账式审计为主，审计视角比较局限，对宏观层次的关注不足，会影响审计的深度和审计目标的实现。
　　3、审计资源紧缺，工作效率和工作质量得不到保证。要实现审计监督的全覆盖，就不得不面对庞大的数据分析和统计工作， 例如部门预算审计中，面对上百个部门的海量数据，仅靠四五个人组成的审计组，要完成如此大的审计工作量，又要保证工作效率和工作质量，难度很大。
　　4、审计经验知识库，专业人才库建设比较困难，审计监督全覆盖的目标对于政策理论水平和研究分析能力的要求较高，因此，能否做好关键还在人。审计人才队伍建设，方法创新是近几年来困扰审计监督全覆盖的一大瓶颈。
　　二、大数据分析的优势及在审计工作中应用的必要性
　　1、大数据分析的内涵
　　随着信息化时代的不断深入，我们可以获取并利用的数据越来越多，这些海量的数据由于规模庞大，无法通过人工，在限定的时间内截取、管理、处理成规范化的数据，就像散落在案发现场的各种细微线索，警察只有通过分析整合他们之间的相关性，推理出案件的真相。这些细微的线索就是大数据，而对他们的加工，处理的过程就是大数据分析。大数据分析的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
　　当前，大数据分析已在统计预测、科学研究、商业决策等方面取得了突出成绩，技术较为成熟，如商业领域，超市分析顾客购买商品的相关性，确定货物的摆放位置，淘宝等电商通过分析客户购买数据实时推荐客户可能需要的物品；金融行业通过分析各类指标数据预测市场行情走势，新闻行业通过对大数据的整合，不需要实地采访，直接生成更为直观和轰动的新闻，在审计领域的应用也逐步展开，泰州“数据为王”的数据式审计模式，无锡、常州等地的联网审计平台建设等，在国家“金审工程”的层层推进下，审计数据分析已经成为各级审计部门提高审计效率，保证审计质量的重要手段。
　　2、大数据在审计分析应用中的优势
　　为了解决审计监督全覆盖面临的瓶颈，有效拓宽审计分析的横向纵向范围，提升审计宏观层次，提高审计工作效率和质量水平，应用大数据分析于审计数据分析很有必要也非常紧迫。
　　首先，相较于传统审计广泛采用审计抽样，大数据分析的对象是全部数据，抽样往往具有不确定性和局限性，而大数据分析是真正的实现数据的全覆盖，通过使用大数据技术，可以有效拓宽审计范围，突破审计监督全覆盖横向纵向发展瓶颈。
　　其次，由于大数据分析是全样本数据，审计人员可以跳出仅仅关注会计核算的局限，有效利用行业大数据，在更高层次和更深领域发挥审计的职能作用，凸显其宏观性、整体性和建设性。
　　再者，大数据方式主要利用的是计算机分析技术，无论审计面对的对象有多少，只需要集中计算机审计人员在审计前进行大量的前期数据分析，使用大数据分析，统计等手段在正式实施审计前提前确定各单位的审计重点和疑点。在后期到单位进行疑点分散核实时，有效缩短了现场审计的时间，另一方面审计通过查询语句编写，进行数据筛选，数据表关联等方式，审计数据的真实性和准确性也得到了保证。有效解决了以往手工分析汇总疑点数据，在填表中容易出现错误，需反复核实的效率和质量困境，大大提高了审计工作质量和工作效率。
　　3、大数据在审计分析应用的必要性
　　大数据的专业化处理往往借助计算机分析技术，具有信息量大，分析计算效率高的特点。由于大数据分析放弃了传统审计方式对因果关系的渴求，转而关注相关关系，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于人脑的智能，甚至智慧。其使用的多维概念和表现模式也更符合人的思维习惯，大数据分析可以回答审计人员原先根本没有想过的问题，它是在对数据全面而深刻认识的基础上，对数据内在和本质的高度抽象与概括，可有效促进审计人员拓宽思路，创新审计方法，获取新知识，审计人员可以将审计的经验和新方法通过语句固化，通过与其他审计人员，计算机人才交流，有效提高了自身业务水平和知识水平，为适应信息化时代的审计工作打下了坚实的基础。通过在审计人员中掀起的“头脑风暴”，能有效突破了资源库和“人才库”的建设瓶颈。尤其是借助大数据分析方法和平台在提高审计工作效率的前提下，节约更多的审计时间的力量，为审计全覆盖奠定了充分的资源基础。在审计监督全覆盖的发展趋势下，大数据在审计分析应用的必要性显得更加突出。
　　三、常用的大数据分析方法
　　1、孤立点检测
　　在审计数据源中,经常含有一定数量的异常值,它们明显偏离其他数据，不满足一般模式或行为，这些数据被称为孤立点，孤立点的分析往往能发现比一般数据所包含的信息更有价值的数据，更容易发现审计疑点，找出审计突破口。
　　例如在税收审计中，想要找出纳税异常的企业，可通过孤立点分析技术，获取地税部门企业纳税明细数据，利用SQL语言建立模型，对比两年的纳税情况，得出相应的增长率（减少率），审计人员往往不能确定准确的增减区间，在审计中可先找出其中增长率（减少率）相对过大的企业作为审计疑点，进行重点关注，并根据审计核实结果，确立一个增长（减少）正常区间，修改模型语句，固化为新的审计方法，在以后的审计中把超过正常增减区间的企业默认为异常企业，进行重点关注。
　　2、聚类分析
　　聚类分析是从数据集中找出相似的数据并组成不同的簇，同一簇中的数据尽可能相似，而不同簇的数据尽可能相异。聚类分析能作为一个独立的工作，获得数据分布的情况，观察每个簇的特点，集中对特定的某些簇作出进一步的分析。
　　例如在拆迁补偿款的审计分析中，拆迁明细数据具有很多特征：地理位置、拆迁款领取人、拆迁金额、拆迁面积、拆迁日期、拆迁公司、拆迁套数等。通过聚类分析算法，将数据分成若干簇，可在发现一个违规拆迁明细后，寻找到与之在同一个簇有相似特征的全部数据记录，减少逐笔查询的工作量，提高审计效率；或者选择与大多数数据没有相似特征的簇作为异常记录加入审计疑点，进行分析核查，若确认为违规拆迁，可把此类违规拆迁的数据特征记录下来，作为以后查询的标准，提高查询效率。
　　3、关联规则分析
　　关联规划挖掘是通过分析资料,找出某一事件或资料中会同时出现的东西。大数据分析中的关联规则具有独特作用,它用于发现大量数据集合间有意义的关联或相关联系，并侧重于数据中不同领域之间的联系。
　　商业领域中最为有名的就是分析顾客购物数据表，发现啤酒与尿片常常被一起购买，超市调整商品摆放位置，实现销售量的提高。在审计中，也可以运用该大数据分析技术进行数据分析，找出一些隐藏的联系，如在针对单位日常经费支出审计时，可采取关联规则分析，把所有支出明细的收款人和付款人记录筛选出来，分析收款人与其相关的付款人一起出现的频率，对一起出现频率过高的消费记录进行重点关注，检查支出的真实性和合法性，重点关注两者之间的关系，检查是否有收款人协助套现或虚列支出的行为。
　　4、Web页挖掘分析
　　随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量外部数据结合被审计单位进行分析，进行比对分析，如在税收审计时，利用web页挖掘分析，关注房地产企业销售收入与房管局网上备案的销售房屋套数和相应报价是否有较大差距，以发现企业是否有少列收入，逃税的现象，在领导干部经济责任审计时，通过全国企业信用公开系统查询异常付款人或者收款人的身份信息，及时查处可能存在的贪腐问题。
　　四、大数据分析技术在审计工作中的应用流程
　　当前在审计机关中常用的大数据分析工具有Excel，Access，SQL Sever，AO和“金审工程”二期联网审计分析平台等，通过这些分析工具都可以完成大数据技术在审计中的运用，具体步骤如下图所示： 


图1
　　首先，在审计立项阶段，通过多途径，获取与审计相关的会计，业务数据以及其他数据，大数据分析技术运用的切入点就是获取尽可能多的数据，这是大数据分析技术在审计中运用的起点，也是最重要的一个环节。
　　其次，对获取的审计数据进行预处理，第一步获取的数据比较杂乱，与审计数据分析平台要求的标准数据格式不能完全匹配，为了保证大数据分析技术发现规律和问题的准确性，审计人员应对原始数据进行数据预处理，可利用Excel，SQL数据库，AO，Access等处理工具，将原数据转化为审计人员可利用的标准格式数据备用。
　　第三，根据审计需求选择合适算法建立大数据分析方案，在这个过程中，对审计人员大数据分析的能力要求过高，对大数据分析技术不是很熟悉的审计人员在这个过程中可与计算机审计人员合作，构建基于大数据分析技术的相关审计模型，并进行数据分析，具体如图2所示：
　　1、审计人员提出需求，大数据分析人员理解需求并通过和审计人员的沟通来加深理解；
　　2、大数据分析人员在理解需求的前提下检查该问题是否能使用大数据分析相关算法进行处理；
　　3、大数据分析人员找出合适的审计挖掘算法提出挖掘模型，审计人员通过和大数据分析人员的沟通来理解模型并加以确认；
　　4、审计人员在理解挖掘模型的基础上，对模型所产生的挖掘结果进行检查，并与大数据分析人员进行交流，不断对模型进行修正，得到较为准确的大数据分析结果。
在这个过程中，前期工作很重要，大数据分析人员能否理解审计人员的准确需求非常必要，因此大数据分析人员应与审计人员在反复沟通验证的基础上获取最为合适的挖掘方案。

图2
　　第四，根据上一步大数据分析方案，集中审计人员在审计实施前进行数据分析，发现疑点和线索，根据发现的疑点和线索确立审计重点，编写审计方案。
　　第五，对第四步分析结果涉及的疑点问题进行现场延伸检查，并根据延伸结果及时调整大数据分析方案，及时获取需要的数据，编写数据挖掘方案，确保审计对象的全覆盖和完整准确，必要时调整审计方案。
　　第六，数据统计，按照审计需求，审计人员可以根据不同统计口径对审计结果进行统计分析，关注微观审计对象存在的问题的同时关注宏观层次该问题的总体情况，并分析原因，预测可能会带来的后果，根据这些数据给出合理的审计建议。
　　第七，在审计结束后审计人员可整理相关审计数据，大数据分析操作步骤，以及使用到的SQL查询分析语句等相关资料，通过计算机骨干构建分析模型知识库，审计模型固化后可以分享给其他审计组的审计人员使用，通过经验分享，各个审计组可以充分利用其他审计组的数据，形成各领域行业的审计资源数据库，逐步推进审计“全覆盖”人才库，资源库建设 。
　　五、在审计数据分析中运用大数据分析技术存在的风险及防范
　　大数据分析技术在提高审计效率和审计质量之外，还面临着一些风险，如何应对这些风险也是审计人员需要考虑的。
　　当前审计人员面对的风险主要有：
　　1、数据质量风险：被审计单位数据本身质量问题，大数据分析的基础是数据的真实性和准确性，如果本身被审计单位提供的数据不准确，将给审计分析结果带来很大的风险。
　　2、涉密风险：被审计单位数据里包含很多业务数据，在这些数据中隐含着一些涉密数据，由于电子数据复制和传输的便捷性，很可能由于审计人员的疏忽造成数据的泄露。
　　3、检查风险：在大数据分析模型构建阶段，审计人员在进行数据分析方案构建时，可能发生与大数据分析人员沟通有误，或者大数据分析人员语句编写错误进而造成审计结果的不正确。
　　4、审计证据不被认可风险：采用大数据分析技术进行审计数据分析后，审计取证环节也可能出现被审计单位不认可的问题，因此审计人员在利用大数据分析技术进行审计分析时，还要注意相关分析步骤和算法语句的保存，作为审计证据的支持附件。
　　因此在审计中，应做好各个环节的无缝对接，小心谨慎，严格遵守职业道德，合理避免以上风险。 
　　六、结束语
　　随着国家治理理论的发展，审计数据分析将在宏观决策支持、政策风险与实施效益评价方向上发挥作用，通过对相关大数据的获取和分析，洞察行业整体走向和制度实施效果，认识演变规律，进而对国家、行业、部门的制度出台及发展策略做出前瞻性的思考和战略性的分析。在现代审计中利用大数据分析技术进行分析,获得审计线索,发现审计疑点,提高审计效率和效果,有效控制审计风险,从而实现审计监督“全覆盖”，已显示出传统审计方法无法比拟的巨大优势,大数据分析技术应用的广阔前景不容忽视。（朱律）