基于大数据技术的审计应用探析

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　　摘 要 大数据时代为审计工作带来了巨大的机遇和挑战。新的技术不断发展，涉及到生活的各个领域，审计作为一项综合性的工作，也为之迎来巨大的机遇和发展。当前，在审计工作的探索重点以创新审计模式和组织方法为主，积极摸索如何开展大数据在审计中的应用，利用智能化、信息化技术查找问题、分析判断，已经成为我国各级审计机关开展工作必然选择。本文探索了大数据技术背景下审计存在的主要问题，包括大数据审计发展处于初步阶段，存在着严重的数据分离和信息孤岛的问题，存在隐私泄露的问题。在此基础上，本文提出了几条具有建设性的建议，旨在转变审计管理的思维方式，创新现代化审计模式，顺应新时代的发展潮流，并提升审计工作的效率和质量。
　　关键词 大数据技术 审计 信息化
　　1大数据技术背景下审计存在的主要问题
　　1.1大数据审计发展处于初步阶段
　　当前的审计大数据分析大多数是基于SQL语句进行结构化查询、字段比对等传统的模式为主导，是一种平面化分析，而非结构化数据分析。大数据审计需要更多维度进行数据挖掘，比如报表分析，还有随机的实际应用数据，建模分析以及潜在真实的开发和挖掘，实现第二次或重复利用，是一种立体式的分析模式。
　　1.2存在着严重的数据分离和信息孤岛的问题
　　大数据审计存在的主要障碍在于数据开放意识有限以及能力不足。如今，开展互联网+融合大数据审计的基础不牢固，许多的部门之间数据难以实现互联互通，很大程度上制约大数据挖掘的深度和广度拓展。比如社会保障审计是以民政、卫生、人数、住房的内容分门别类管理。由于缺乏统一的社会保障信息体系管理，不同部门之间的数据难以快速共享，使业务资源分散和碎片化。在大数据的采集过程中，往往会存在许多的财务软件中缺乏采集模块的状况，增加数据采集工作量以及复杂性。
　　1.3缺乏必要的人才储备支撑
　　专业人才的培育是一项系统的长期性工程体系。如今审计人员对于计算机网络科学、模糊数学、计量科学等交叉学科的内容掌握程度不够充分，仍然处于初步的认识阶段，在短期内难以实现大数据审计任务的高效完成。因此，在未来的审计人才招聘当中，应当充分纳入既具备大数据审计专业知识和实践经验，又了解云计算大数据的内容的复合型人才，构建一批精良的大数据审计人才队伍。
　　1.4存在隐私泄露的问题
　　大数据审计是我国宝贵的战略资源，要实现开放性和安全性的共存还需要进一步研究和发展。信息能够为我们的生活带来全新的变化，也会使人们的信息遭受泄露的困扰。要科学处理量化结果与专家决策之间的关系，大数据的算法决策不能够完全代替专家的经验判断，实际上大数据在处理实际问题上并不是万能的，只能是为决策判断提供数据支撑。
　　2大数据审计技术的优化路徑
　　2.1积极构建数据审计云计算的资源平台
　　推进构建统一标准、统一管理和统一维护的审计大数据资源平台，根据科学的分类标准，按照资金、部门、功能、经济、计划与项目的内容分类储存管理。基于国家的电子政务外网，逐步推动构建审计大数据平台、数字化审计指挥平台、审计综合作业平台以及综合服务支撑平台，并完成应用系统在各级地方审计机关的推广部署，形成横向纵向联合的国家审计云平台。
　　2.2加快构建大数据审计制度指南体系
　　认真研究并制定发布数字化审计操作指南，按照数据采集、整理与分析的结果，规范数据的采集内容与采集模式和分析模型，利用统一的规范标准把控细节并做好示范工作。同时做好统筹规划，积极建立小型数据分析应用工具包的收集机制。发挥国家审计的先天优势，利用整体性思维，着力推进跨产业、跨领域的国家审计私有云模式。
　　2.3着力储备审计大数据分析人才队伍
　　审计利用云计算的平台和大数据技术做好储备两种类型的发展人才的工作，包括综合型应用人才和技术专家人才。一方面，云计算和大数据具有显著的业务管理特征，需要复合型人才，既熟悉审计的业务，又有计算机、大数据专业背景，在分析和处理问题时从宏观的角度进行全方位把控。另一方面，大数据审计工程的完成，需要依托技术专家的数据分析经验和决策能力，这很大程度上决定了分析结果的深度。要培养专业审计人员数据解读意识，宏观思考能力和精通审计业务和计算机、云计算大数据技术，同时具备较强的综合分析能力。在此基础上审计人才能够攻克数据分析的难题。
　　2.4着力构建审计大数据安全风险联防联控工作机制
　　在我国大数据的发展，仍然存在着一定的制约因素，公共数据的开放共享还没有达成统一的规范标准和原则。上级审计机关要引导下级审计机关积极探索地方审计机关的人财物管理改革，积极推动从中央到地方的审计大数据网络构建与数据整合。此外，安全性与整体性是当前大数据审计工作的难题和挑战。要防止信息泄露和被他人谋取利益，防止信息被损毁、随意篡改、泄露以及剽窃，需要提高大数据访问权限的门槛。
　　作者简介：刘栋才（1989.4-），男，汉，甘肃陇西人，本科，陇西县审计局，网络工程师，研究方向：大数据审计方向。
　　参考文献
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