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大数据背景下审计工作深化发展问题研究

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  摘 要:大数据技术的发展为审计技术的进步提供了重要支撑,改变了传统的审计模式,使大数据审计模式得到了不断发展,也提高了审计效率。主要从大数据审计的概念特征出发,阐述了大数据审计的发展现状和存在问题,并对新时代大数据审计的进一步发展给出了建议。
  关键词:大数据审计;新时代;深化发展
  文章编号:1004-7026(2019)06-0132-02         中国图书分类号:F239.44         文献标志码:A
  1  大数据审计概述
  1.1  大数据的内涵
  大数据是指一定时间内无法用传统软件工具获取、存储、分析的大规模的数据集合。2008年,大数据概念的提出者维克托·迈尔·舍恩伯格在书中预见到了大数据时代的到来,以及由此发生的信息革命和思维变革,逐渐受到了更多人的关注。大数据的5V特点具体表现在以下方面。
  1.1.1  大量
  大数据包含着巨大的数据信息。因为孤立的数据或者体量较小的数据没有价值,因此无法进行系统地分析。
  1.1.2  高速
  大数据应用程序对大数据的处理效率较高。大量散落的数据被集中在一起,如果对数据处理的速度较慢,用户等待的时间较长,那么大数据应用分析将不能被人们接受。
  1.1.3  多样
  大数据中的数据来源渠道多,类型复杂,导致数据在处理时异常困难,这也是困扰大数据技术发展的关键因素[1]。
  1.1.4  低价值密度
  在复杂的数据中寻求规律,发掘数据存在的共性,以较低成本创造更高的价值。
  1.1.5  真实性
  真实性是决定数据集合质量的核心,如果不能保证数据的真实性,就无法对数据进行分析和预测。数据来源的真实可靠以及处理过程的科学严谨,是大数据权威和可信的重要保障。
  1.2  大数据审计的概念
  大数据审计是对各类电子数据、账套和文件进行审计,是计算机审计的延伸和发展,是对多行业、多领域、多种形式海量数据的电子审计方式。大数据审计是随着企业信息化程度的不断提高而产生的。在大数据和云计算技术日趋成熟的背景下,为了降低审计风险,更加广泛地收集和分析被审计单位的信息,提高运用计算机进行审计的能力,很多学者和审计从业人员也开始关注大数据审计,从而推动了审计工作的发展。
  2  大数据审计的发展现状及存在问题
  2.1  发展现状
  近年来,我国十分重视大数据审计的发展。2015年,国务院办公厅在《关于完善审计制度若干重大问题的框架意见》及配套文件中提出了“构建大数据审计工作模式,构建国家审计数据系统和数字化审计平台,探索建立审计实时监督系统[3]”,为我国大数据审计的发展指明了方向。随着大数据云计算技术的成熟,国内学术界对大数据审计的理论研究和实务应用也越来越多,本文梳理了部分文献并加以综述,主要对大数据审计理论和审计技术进行了研究。
  2.1.1  大数据审计理论的相关研究
  大数据审计理论主要研究大数据审计的概念原理、带来的变革和审计的重要性等内容。秦荣生(2014)分析了大数据和云计算对审计的影响,包括促进持续审计方式的发展、促进总体审计模式的应用、促进审计成果的综合应用以及对促进相关关系证据的应用,并提出了实际应用的建议。丁淑芹(2015)阐述了大数据带来的思维变革和审计变革,以及对这些变革的应对策略。阮哈建(2013)提出了金融审计和财政审计领域对大数据的应对策略,例如从思想上转变审计观念,正视大数据对审计带来的影响,提升审计人员的素质;从技术上采取集中的大数据管理模式,加大研发力度,建立审计数据平台,对数据进行集中统一的处理。
  2.1.2  审计技术方法的创新
  除了大数据审计理论,学者们还研究了基于实务的审计方式、方法和信息技术等。陈伟(2018)研究了联网审计的原理,即采用远程联网方式从被审计单位采集电子数据,并进行分析,从而对大数据环境下联网审计的风险以及控制措施等进行分析。目前,联网审计也是我国审计的重要技术方法。孙梦蝶(2018)探讨了基于Python语言的数据获取方式,利用网络爬虫技术广泛获取外部数据,并利用Matplotlib绘图工具包和Jieba分词组件等,实现审计工作的基本绘图和数据分析功能。此外,学者们还在大数据环境下基于数据可视化技术的电子数据审计方法和区块链加审计等方面进行了创新。
  2.2  存在的问题
  尽管学者们对大数据审计已经有了较多的研究,但是在实务中还没有得到普及,主要有以下几种原因。①审计大数据平台的普适性不强,不同行业领域审计的任务和重点不同,所以大数据平台需要因行业和审计任务来定,无法通用,这就降低了大数据技术的利用效率。此外,系统架构也要支持不同类型的审计大数据分析方法,以满足不同的需要,这也增加了设计的难度和成本。②大数据审计实施成本高。由于大数据审计的实施需要强大的基础设施作为支撑,例如高效的审计软件、计算机硬件以及搭建的数据收集平台等,审计单位和被审计单位需要在前期有较大的投入,从而为大数据审计提供支撑。③传统的审计人员不能适应大数據审计模式。尽管我国的审计工作已逐步向现代化方向发展,但也存在人才失衡的问题[4]。
  3  大数据审计深化发展的措施
  党的十九大报告中指出,中国特色社会主义进入新时代是我国发展新的历史方位,要善于运用互联网技术和信息化手段开展工作,聚焦于研究国家审计体系和审计能力现代化的实现路径。在新时代,审计工作是推进我国治理能力和治理体系现代化的重要保障。为了实现加快审计信息化建设的发展目标,推进信息技术与审计业务的深度融合,我们需要不断思考如何创新审计方式方法和模式,加快构建大数据审计模式,从而推动大数据审计的进一步发展。   3.1  培育高素质审计人才
  大数据审计要想得到发展,需要既懂计算机技术又熟悉审计业务的复合型人才。大数据审计的技术性比较强,在实务中需要用到数据分析和数学模型等知识,审计人员要熟练运用大数据审计软件,要搜集有效的数据,并通过数据分析找到不同类型数据之间的关联。同时,审计人员还要有创新思维,即通过丰富的审计经验来改进审计思路、创新审计技术。
  加强对审计人员的技能培训,应当从理论和实践两方面出发,不仅要注重思维理论,也要注重实践教学,让审计人员亲自接触和学习实务中的操作,这样才能有效地提升思维和实践能力。企业、政府和事务所要重视对审计人员的培训和教育,为其搭建学习和继续教育的平台。例如可以与高校合作,开设与大数据审计有关的培训和课程等。此外,在职审计人员要主动学习,积极接受教育,转变思想观念,争取成为复合型人才。
  3.2  開发灵活通用的审计软件
  审计技术的创新是实现和推动大数据审计进一步发展的基础。要想使大数据审计的技术方法取得进步,就必须有大数据审计平台作为支撑,要有良好的硬件和软件条件。例如在互联网时代,被审计单位大量的数据都存储在计算机中,因此在审计时要依托计算机来进行,才能保证审计的高效性和准确性。而先进灵活的大数据技术是适应现代环境、提升审计效率的有效方法。尽管现在已经有许多企业运用大数据技术来分析处理问题,但现有的大数据技术还不能完全解决目前存在的所有问题。例如在数据搜集方面,如何全面高效地进行数据搜集;在存储方面,大数据技术能否对日益增长的数据进行分拆,如何通过扩充数学模型进行数据分析等。这就需要不断地创新技术和思路,来解决存在的问题,使大数据审计技术更加高效地为企业服务。
  3.3  加快完善审计制度
  审计人员在工作中要遵循审计准则和相关的制度法规,但我国目前缺少对大数据审计的相关规范制度。近年来,审计署多次印发与大数据审计相关的指导性文件,指导和规范计算机数据的审计行为,但是现行的审计法律法规和审计准则尚未体现大数据审计的内容。制度的缺乏也增加了审计的风险,包括检查风险和人员舞弊风险等。因此,要保证审计的质量,降低审计的风险,就需要尽快制定和完善大数据审计的规章制度。严格的规章制度能够指导大数据审计的流程,对审计人员从数据采集、传输、分析和报告的全过程进行规范,从而确保审计过程的规范性。
  3.4  防范数据风险
  大数据审计强大的数据分析功能,使审计方式方法发生了变化,但也带来了新的审计风险,因此审计人员要有防范风险的意识。在数据的收集阶段,真实完整的数据是进行有效分析的基础,但在实务中,往往会面临被审计单位的数据质量无法保证的情况,例如被审计单位刻意隐瞒数据或数据库被篡改。所以要规范操作流程,加强对风险的预警分析,提高对计算机技术的利用率。在数据存储处理阶段,要加强用户访问的权限,对数据进行备份,从而防止数据丢失或泄露,保证数据安全。
  参考文献:
  [1]何琰.大数据技术在审计中的应用[J].郑州轻工业学院学报(社会科学版),2016,17(3):67-71.
  [2]吴春梅,庄尚文,孙姣.新时代中国审计研究的大视野——2017年中国会计学会审计专业委员会和中国审计学会审计教育分会联合学术年会综述[J].南京审计大学学报,2018(1):106-110.
  [3]晏维龙.积极探索新时代中国特色社会主义审计理论[J].南京审计大学学报,2017(6):5-6.
  [4]刘国城,王会金.大数据审计平台构建研究[J].审计研究,2017(6):36-41.
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