浅谈大数据环境下审计信息化建设面临的挑战和应对措施

　　习主席在中央审计委员会第一次会议的讲话中指出，要坚持科技强审，加强审计信息化建设。
　　目前，审计信息化建设处在具体实施的起步阶段，在大数据环境下，审计对象从传统纸质账目变为电子数据，审计环境有了新的发展和变化。分析和总结大数据环境下审计模式，开展更深层次的理论和技术创新研究，建立完善的配套措施，有助于提升审计能力，优化资源配置，解决人少事多的矛盾。
　　一、面临的挑战
　　大数据环境下，审计对象从传统纸质账目变为电子数据，审计对象在向大数据方向不断发展，面对这种变化，审计环境也有了新的发展和变化。
　　（一）审计模式发生了显著变化
　　审计模式，又称审计取证模式，主要经历了账项基础审计模式、制度基础審计模式、风险基础审计模式和数据基础审计模式的发展变化。随着信息化的发展，传统的数据基础取证模式进一步发生变化。一是系统控制测评需要调整。传统环境下，系统控制是数据式审计模式的重要对象。然而在大数据环境下，由于系统来源复杂，难以继续依赖检查系统内部控制的方法，确认被审计单位所提供数据的真实性、完整性和正确性。二是审计方法对技术要求逐步提高。传统环境下，审计中间表和审计分析模型是主要的技术方法，基本可以满足数据审计的需要。然而大数据环境下，由于数据量大、数据类型多等特征，审计技术方法更加需要对包括非结构化数据在内的全量数据进行数据分析。三是审计程序将有所变化。传统环境下，数据式审计模式仅局限于审计准备阶段和实施阶段。然而在大数据环境下，大数据分析已经不再局限于具体的审计项目，数据分析结果甚至可以成为审计立项的依据来源，大数据分析在审计程序中的顺序将进一步前移。
　　（二）审计信息化建设系统集成程度不高
　　系统集成（SI，System Integration），就是通过结构化的综合布线系统和计算机网络技术，将各个分离的设备（如审计员办公电脑）、功能和信息等集成到相互关联的、统一和协调的系统之中，使资源达到充分共享，实现集中、高效、便利的管理。对于一线审计人员来说多个系统多种操作方法，会给他们带来更多的工作量，背离了审计信息化建设的初衷。
　　二、应对措施
　　要抓实业务建设，在审计信息化方面，要抓紧把数据中心建起来，工商、税务、银行的数据，还有各级一时难以查实的问题疑点、受理的信访举报线索，以及电子档案，都要统一入库、各级共享，困难再大也要强势推进。为充分应对大数据带来的挑战，推进困难的解决。
　　（一）建立配套措施
　　当前，审计机构正在大力建设审计作业系统、审计专网和数据中心，构建审计数据平台。在进行上述硬件建设的同时，还应当加强配套措施的建设，规范信息科技在审计活动中的应用，指导审计人员应用大数据进行审计。
　　1、逻辑流程。逻辑流程规定了大数据背景下，审计信息化建设的基本程序，可以分为三个阶段：一是审计大数据采集阶段，大数据环境下，设置传感器、采集日志文件和Web爬虫技术，成为大数据采集的重要手段，审计人员可以采集和处理的数据范围得以显著拓展，可以根据目前的审计体制，建立审计中心为依托的数据采集站。二是审计大数据处理和存储阶段，大数据环境下，从各种渠道采集的大数据需要进行预处理，包括数据集成、数据清洗、冗余消除和数据质量检查。三是审计大数据分析阶段 ，不同的数据分析类型需要采用不同的分析方法，结构化数据分析主要采用数据挖掘和统计分析方法；文本分析主要采用文本表达、自然语言处理、信息提取、摘要、分类聚类、问答系统和观点挖掘等方法；网页分析主要采用网页内容挖掘、网页结构挖掘、网页用法挖掘方法；多媒体分析主要使用摘要、标注、索引检索、推荐和事件检测方法。
　　2.网络构架。大数据环境下，数据式审计需要建立在审计专网基础上，在搜集整理监督范围内单位数据的基础上，开展审计云计算和大数据功能建设，统筹建设和使用审计机构的计算资源和数据资源，变分散的审计资源为集中的审计资源，构建集中统一、高效共享、保密精确的网络架构。
　　3.应用构架。一是审计大数据平台，审计大数据平台基于大数据采集系统、大数据存储系统和大数据管理系统构建。大数据采集系统负责从被审计单位、审计机构内部、工商、税务、银行等采集和整理各种结构化数据和非结构化数据；大数据存储系统负责采用分布式文件存储技术和数据仓库技术存储数据；大数据管理系统负责优化和调度数据；审计大数据平台负责对数据进行统计分析、数据挖掘和可视化分析等多维分析，充分解析数据的信息价值。二是利用大数据技术建设审计分析系统，在审计大数据平台的基础上，可以重点建设审计线索分析系统、业务审计分析系统和审计成果分析系统。审计线索分析系统主要采用网页分析和多媒体分析技术，基于互联网社会热点话题和举报信息搜集审计线索，加大搜集审计线索的能力。业务审计分析系统主要采用结构化分析和文本分析技术，有助于调整业务审计“微观化”和“案件化”趋势，发挥审计宏观监督的作用。审计成果分析系统主要采用文本分析技术，对以前年度的审计成果进行信息提取、分类聚类和观点挖掘等分析，加大对审计整改情况的追踪，提升审计监督的效果。
　　（二）加强业务融合
　　“他山之石，可以攻玉”，借鉴国内外先进审计技术，利用各地区乃至国际优势资源，建设大数据环境下审计信息化。
　　1.业务层面。近年来，国际“四大”会计师事务所在大数据分析方面优势显著，逐渐将大数据分析作为独立的部门，为其他公司提供数据咨询服务。从传统的财务数据向财务数据与非财务数据并重的方向过渡，从电子邮件、新闻报道、甚至是社交媒体上抓取与客户有关的非财务信息，进而分析审计风险，发现问题线索，提高审计效率。这对审计发挥服务职能，提高审计效率，降低审计成本具有借鉴意义。
　　2.产品层面。2017年以来，财务机器人开始在国内大型企业和商业银行中投入应用。这些财务机器人一定程度上替代了流程中的手工操作，比如，审核合同、银行对账、合并以及比对汇总等。按照国际“四大”会计师事务所估计，在相关工作中使用财务机器人，可以降低40%-70%的成本，并有效减少人工流程和误差，业务流程的单位处理时间减少了30%-40%，极大地提高了工作效率。审计机构可以探讨购买财务机器人，完成现场审计和数据分析的相关工作，为解决人力资源不足的问题拓展新思路，探讨新办法。
　　3.人员培训。传统的审计工作从业人员需要具备会计、审计、财务管理等知识。但在大数据审计的背景下，审计人员还应学习大数据、电子数据审计、云计算等相关知识，并将大数据技术灵活运用于审计过程，将所学专业技术同信息化建设的思路有机融合。

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