大数据环境下开展经济责任审计的几点思考

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　　摘 要 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当今环境下经济责任审计的需要。大数据环境下如何开展经济责任审计，是当前审计人员面临的严峻课题和挑战。本文从介绍大数据的概念和特征入手，分析了大数据对经济责任审计的积极影响，大数据环境下经济责任审计面临的问题和挑战，探讨了大数据环境下开展经济责任审计的思路和对策。
　　关键词 大数据 经济责任审计 挑战 思路
　　一、大数据的概念和特征
　　来自维基百科的定义，大数据（英语：Big data或Megadata）或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模，巨大到无法通过人工进行数据处理；在合理时间内实现截取、管理、处理，从而整理成人类所能解读的形式的信息。大数据几乎无法使用大多数的数据库管理系统进行处理，而必须使用“在数十、数百甚至数千台服务器上同时平行运行的软件”。大数据的定义取决于持有数据组的机构的能力，以及其平常用来处理分析数据的软件的能力。大数据对象既可能是实际的、有限的数据集合，如某个政府部门或企业掌握的数据库，也可能是虚拟的、无限的数据集合，如微博、微信、社交网络上的全部信息。大数据具有5个主要的技术特点，人们将其总结为“5V”特征，即Volume（大体量，可从数百TB到数十数百PB甚至EB的规模）、Variety（多样性，大数据包括各种格式和形态的数据）、Velocity（时效性，很多大数据需要在一定的时间内得到及时处理）、Veracity（准确性，处理的结果要保证一定的准确性）、Value（大价值，大数据包含很多深度的价值，大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值）。[1]
　　二、大数据对经济责任审计的积极影响
　　大数据在经济责任审计中应用的核心是，利用数据可视化分析、数据挖掘算法、预测分析能力、语义引擎、数据质量和数据管理等大数据分析技术，对审计数据进行快速处理、信息挖掘和多维度分析。[2]利用大数据分析技术开展经济责任审计，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，有利于提高审计效率，降低审计风险。大数据技术对经济责任审计带来了以下积极影响：
　　（一）拓宽了审计工作的发展方式
　　大数据时代的到来，使得经济责任审计工作不再拘泥于信息滞后和人工处理的困境。可以利用云服务器、应用软件等工具，帮助审计人员收集、分析和处理庞大的数据信息，提高审计工作的效率和实效性。传统的审计方式是提取被审计单位的数据进行分析；而大数据下的审计方式，拓宽了审计信息收集的渠道，同时也可以通过归类的管理模式，对审计信息数据进行快速的整理分类，帮助审计人员快速开展深层次的审计。
　　（二）提高了现有信息数据的价值
　　大数据的价值不再单纯地源于它的基本用途，而更多源于它的二次利用。比如，历年的审计项目积累了各种各样的数据，可用数据越来越庞大。如何将现有纷繁复杂的数据利用好，应该是当前审计工作的重点问题。此外，大数据的价值还在于它的关联分析。当多重历史数据组合在一起时，有时候审计人员会无所适从，不知如何下手。所以如何将审计历史数据信息，与当前审计项目进行跨行业、跨领域的综合比对和关联分析，成为当前审计工作的难点问题。
　　（三）转变了现有审计模式
　　由于目前的经济责任审计工作受到人力、物力、时间的限制，审计人员无法完全做到对所有审计数据进行全面的收集和分析。而大数据可以帮助审计人员更加精准定位问题所在，减少当前审计工作的片面性和局部性。同时，正是由于大数据的存在，使得审计工作的启动不再局限在审计项目开始时，而是可以对领导干部任职期间的企业经营管理进行全流程在线监督；确保审计的及时性，提高经济责任审计的水平和质量。
　　三、大数据环境下经济责任审计面临的问题和挑战
　　（一）相关法律法规建设滞后，限制了大数据审计的发展
　　目前，审计人员主要按照《国家审计准则》进行实务操作，审计准则对审计取证、审计分析方法的规定一定程度上还停留于传统的审计阶段。审计准则滞后于审計实践，限制了大数据审计方式的发展。大数据时代，被审计单位经济业务记录存在着无纸化、数据化、多元化等特点，审计人员获取的大多是电子审计证据。现行审计准则在数据式审计中，如何获取及保存数据等，无具体明确的规定，导致审计存在无章可循的问题。现行审计准则对证据的认定标准规定过于宽泛，未对电子证据的效力作出单独的规定。且在传统审计模式的影响下，审计人员形成了重纸介证据、轻电子证据的思维定式，导致审计取证较为烦琐。审计人员利用数据分析得出结论后只能算作疑点，不得不根据审计疑点去复印海量的合同、单据、凭证等资料，并要求资料提供方对复印件盖章签字确认。烦琐的取证模式，增加了审计工作量，数据分析的优势被掩盖。
　　（二）存在“信息孤岛”现象，数据关联整合难度大
　　近年来，各行各业都在大力推进信息化建设，各种信息化业务系统不断上线运行，在数据采集及积累方面也达到了新的高度。但是由于缺乏顶层设计和统一标准，部分单位的信息化建设还存在各自为政的现象。各业务数据不能互联互通、高度共享，“信息孤岛”和“数据烟囱”现象普遍存在。经济责任审计所涉及的部门单位多，需要采集使用的数据较为广泛；缺乏统一的标准，容易造成相互割裂的数据环境；导致数据关联整合难度大，数据综合利用效率低，审计分析效果也难以提升。部分单位的数据准确性不高，审计人员采集后需要花费大量的时间去完成数据清洗工作，客观上也加大了审计的工作量。[3]
　　（三）技术工具的缺乏，使数据分析难度加大
　　解决大数据问题的核心是大数据技术。与其他审计项目相比，经济责任审计需要查阅、分析的资料更多，且各地管理模式不同，很难找到一个普遍适用的数据分析工具。经济责任审计过程中涉及大量的文档、图片、会议纪要、音频视频、地理信息系统等资料，如何对这些非结构化的数据开展快速分析，是摆在审计人员面前的一道难题。审计人员平时采集、处理的多为表格形式的结构化数据，对非结构化数据的分析处理既缺乏相应的理论知识，也无可用的分析工具。 　　（四）数据信息难以储存，信息安全风险增加
　　大数据时代下，数据是核心。生活围绕数据在不断改变，公司各部门的信息都转化为数据上传至云端。这时，数据的安全就尤为重要，成本造价是公司的商业机密，一个数字就能改变公司的命运，而全面信息化、全面的数据化让人不免为数据的安全担心。数据的安全包含两个方面，一个是数据储存的安全，一个是数据是否有泄露的风险。数据的储存安全如果发生了问题，那么可能会导致会计审计资料全部丢失，浪费大量的人力资源重新输入，使效力下降。而数据如果泄露，企业的客户资料、产品成本信息等一旦被竞争对手掌握，将造成不可挽回的损失。所以大数据时代下，信息安全成为信息化、数据化的一个巨大难题。
　　（五）审计人员综合能力不足，限制了大数据审计的发展和应用
　　大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的高增长率和多样化的信息资产。如何更好地利用大数据，对审计人员的水平提出了更高的要求。现在普遍存在审计人员紧、任务重的问题，很少能抽出大量的时间来学习新的知识；而且在一线审计人员中，往往缺少经验丰富的审计人员存在审计人员对计算机不够深入了解的情况。具备丰富审计经验又可承担数据分析和数据挖掘的复合型审计人才更为缺乏。
　　四、大数据环境下开展经济责任审计的思路及对策
　　第一，加强对“大数据”技术应用的相关法规建设。“大数据”采集、存储的制度化、规范化，以及保证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。
　　第二，建立审计大数据分析平台。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，供审计人员使用。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項商务智能技术，提高审计管理水平和决策水平。
　　第三，加强对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，审计管理部门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，提高大数据技术应用水平。
　　第四，加强对现有审计技术、经验、案例的总结，开拓审计人员思路，为审计业务提供智力支持。加快审计技术的创新及成果转化，及时解决审计数据分析中出现的新问题。通过购买服务等方式，加大对数据分析工具的开发力度，减少审计人员数据分析及数据处理的工作量。
　　第五，加快对大数据审计人才的培养。大数据平台的搭建、实施、运行以及后期的维护和更新，都需要具有大数据思维和创新能力的复合型人才。而大数据环境下的数字化审计，不仅对审计人员的业务能力提出了要求，还对审计人员的现代化电子信息技术提出了更高的要求。这就要求将大数据人才的培养纳入工作重点，加大培训力度，将信息技术领域前沿理论、数理统计、地理信息系统等知识内容纳入日常培训；及时调整审计人员知识结构，补齐技术上的短板，提高审计人员驾驭大数据的能力。建立由数据分析专家、审计能手等组成的数据分析团队，为大数据审计的发展做好人才和技术上的储备。
　　（作者单位为国网山东省电力公司济南供电公司）
　　参考文献
　　[1] 杨爱梅.大数据背景下的审计监督全覆盖[J].审计月刊，2015（7）.
　　[2] 苟海霞.大数据在审计信息化中的应用及思考[J].财会研究，2014（12）.
　　[3] 丁淑芹.大数据环境下审计变革研究[J].财会通讯，2015（22）.
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