1、大數據技術在審計中的應用大數據技術在審計中的應用同人力資源、自然資源一樣，大數據也是一種資源且是非常重要的戰略資源1，它將世界的本質看成是數據的集合，用數據化思維和先進的處理技術去探究海量數據之間的關系。大數據的特征可以歸納為4個V：容量vlue、多樣性variety、生成速度velity、價值value。目前，大數據已經成為經濟社會開展的宏大引擎，其在提升產業競爭力、推動商業形式創新、國情分析和社會管理等方面發揮著越來越重要的作用。大數據技術，是指從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的一種技術，其程度反映了提取有用信息的才能。鑒于此，本文擬在分析大數據對傳統審計帶來的挑戰的根底上，探究大數據

2、審計的方式和途徑，以應對大數據時代給審計工作帶來的深化變革。一、大數據對審計工作帶來的影響和挑戰大數據審計是對各類電子數據、賬套、文件進展審計，是計算機審計的延伸和開展，是對多行業、多領域、多種形式海量數據的電子審計方式。大數據審計既要處理構造化數據，又要處理大量的非構造化數據，對審計目的、審計內容、分析技術和審計思維形式都提出了新的、更高的要求。1.審計目的的轉變在信息化開展初期，計算機審計可以通過對數據的觀察和分析發現疑點，為審計提供線索。隨著大數據時代的到來，審計目的逐步轉向發現線索、評估風險、關注效益等方面，審計不僅要發現違法違規問題，更多的是要提醒制度方面存在的問題，評估內控風險，通

3、過對經濟社會相關大數據的獲取和分析，洞察行業整體走向，探究開展規律，對國家、行業、部門的制度出臺與開展策略做出前瞻性的考慮和戰略性的分析。2.審計內容的轉變傳統意義上的數據大多是指數字，如主營業務收入金額、營業費用等，由簡單數字或用數字編碼的簡單文本組成，傳統的數據分析工具根本上可以滿足其需要。而大數據不再單純指數字，其涵蓋的內容更加廣泛；傳統意義上的數據是關系型的、構造化的二維表數據，而大數據那么是指在不同時間生成的復雜、異構、多樣化的數據，包括xl、htl、文本、音頻、視頻和影子數據如訪問日志和eb搜索歷史記錄等。3.分析技術的轉變顧名思義，大數據分析就是指對規模宏大的數據進展分析。大數據

4、分析包括5個根本方面：一是可視化分析，利用圖表完好展示數據分析的過程和數據鏈走向；二是數據挖掘算法，從海量的、隨機的、不相關的數據中構建數據挖掘模型，提取有價值的、隱含在數據內部的信息；三是預測性分析才能，根據可視化分析和數據挖掘的結果，做出預測性的判斷；四是語義引擎，借助一系列的工具去提娶解析和分析數據，從文檔數據中自動提取信息；五是數據質量和數據管理，通過標準化的流程和工具對數據進展處理，保證數據分析結果的質量。4.審計思維形式的轉變大數據時代帶來審計思維形式三大轉變：一是實現審計全覆蓋而非抽樣審計，對公共資金、國有資產、國有資源和指導干部履行經濟責任情況實行審計全覆蓋2。二是審計數據的混

5、雜性而非精準性。傳統審計以財務數據為審計重點，其核心是構造化的報表和憑證信息，而大數據具有高度的數據混雜性，數據類型涵蓋了構造化、非構造化和半構造化的數據，保存了最珍貴、最有價值的信息，其內涵具備更深、更廣的洞察力。三是大數據主要反映事物的相關關系而非因果關系。大數據沒有改變審計事務間的因果關系，而是注重對相關關系的開發和利用，使得數據分析對因果邏輯關系的依賴性降低了，甚至更多地傾向于基于相關關系的數據分析。二、大數據審計的方式和途徑面對大數據時代對審計工作帶來的挑戰，審計方式和途徑將實現以下4個方面的轉變。1.應用大數據分析技術，實現審計方法從數據驗證性分析向數據挖掘性分析轉變傳統的計算機審

6、計，是通過電子數據采集轉換對數據進展驗證，通過構建查詢分析、多維分析等方法模型進展數據分析，而應用大數據分析技術，那么可以使審計數據分析逐步由傳統的驗證性分析向挖掘性分析轉變。挖掘性分析是指采用大數據處理技術，利用數據倉庫、數據挖掘和模型預測工具進展審計分析3，從大量數據中發現蘊涵的數據形式和規律，包括分類分析、聚類分析、關聯分析和序列分析等。其中，分類分析按照數據屬性，將數據分派到不同的組中；聚類分析根據數據的相似性原那么，將數據劃分為假設干類別，使同類數據差異極小，不同類別數據差異盡可能大；關聯分析可發現隱藏在數據間的互相關系，通過挖掘發現不同數據間的親密度或關系；序列分析可發現數據出現時

7、間、出現序列的規律，分析數據間的關聯性。例如，在金融審計中，運本文由論文聯盟搜集整理用數據挖掘中決策樹的關聯規那么和挖掘方法，可對不良貸款與正常貸款之間互相錯分的規律進展研究，創立對不良貸款和正常貸款具有較強分類才能的條件屬性指標，從而增加分類預測模型的可理解性，并在一定程度上提醒商業銀行信貸資產風險等級分類的相關規律4；在稅收征管審計中，利用聚類方法，根據聚簇規那么，可將納稅戶進展分組，使組內納稅戶具有最大的相似性，組間納稅戶具有盡可能大的相異性，從而產生聚類標準，并按照標準對納稅戶進展分行業、分稅種聚類分析，確定納稅群體的總體情況和特征，為審計目的和審計重點的建立提供根據。2.應用大數據分

8、析形式，實現審計方式從發現問題向風險預警轉變傳統審計工作以發現問題為主，對經濟形勢進展預測分析，因此須等到相關事件發生并且形成一定規模后，再根據搜集到的足夠數據進展分析研究，具有滯后性7。而大數據技術可通過對跨領域的大規模經濟、社會行為數據進展分析，對經濟社會相關異常動態實現早期關注，利用其對異常數據的敏感性實現早期預警。當前，審計可以運用大數據相關技術，對宏觀經濟社會風險問題展開初步分析。例如，可以綜合利用政府債務審計數據、社保審計數據、宏觀經濟運行數據、金融市場數據等多種數據庫構建大數據集合，運用數據挖掘等數據分析工具，結合多個數據庫信息穿插分析與宏觀經濟社會運行相關的事件，通過基于個別領

9、域、構造化的數據分析，不斷將半構造化、非構造化的跨領域數據參加分析框架中，逐步進步大數據審計的分析才能。3.應用大數據審計作業平臺，實現單機審計向云審計轉變以審計大數據為中心建立云審計平臺，實現遠程存儲和挪動計算，使審計機關可以通過網絡接入云施行審計，利用大數據分析、人工智能等信息技術，解決數據采集分析和管理中存在的問題，實現審計成果共享。其次，應完善聯網審計系統，逐步建立預算、執行、財政、地稅、社會保障、醫療機構、公積金等重要行業和部門的審計實時監視系統。再次，應建立審計數據綜合分析平臺，運用大數據技術，加大業務數據與財務數據、單位數據與行業數據，以及跨行業、跨領域數據的綜合比對和關聯分析，

10、進步運用信息化技術查核問題、評價判斷、宏觀分析的才能。最后，應推廣總體分析、發現疑點、分散核實、系統研究的審計形式。4.構建專業的審計分析隊伍，實現傳統紙質賬本審計向大數據審計轉變審計工作應實現六大轉變，即由單點離散審計向多點聯動審計轉變、由部分審計向全覆蓋審計轉變、由靜態審計向靜態與動態審計相結合轉變、由事后審計向事后與事中審計相結合轉變、由現場審計向現場審計與非現場審計相結合轉變、由微觀審計向微觀與宏觀審計相結合轉變。為此，需要在組織方式、人員構造、思維方式等方面與之相適應。在組織方式上，應嘗試開展無工程審計，依托審計數據中心積累的數據資源，橫向關聯比對分析，縱向深化挖掘分析，從數據中發現

11、審計疑點和線索。在人員構造上，應不斷提升四種才能，即大數據分析才能、綜合研究才能、創新才能和跨領域知識運用才能，不斷加強對大數據先進理念和前沿技術的學習，掌握大數據分析方法，提升審計人員綜合素質。在思維方式上，應培養數據先行意識，以數據為核心，使數據分析在審計工作開展前先行施行，根據數據分析結果，有重點、有步驟、有深度地在審計施行過程中進展核查驗證、追蹤線索、發現問題，全面深化大數據技術在審計工作中的應用。三、大數據技術在審計中的應用大數據技術在審計中的應用廣泛，詳細說來，主要表如今以下4個方面。1.創新大數據工作形式，探究部門預算執行審計全覆蓋傳統的以處科室為單位的孤立審計，已不適應大數據審

12、計的要求，需要打破部門界限，以審計工程為管理主線成立大審計組，進展扁平化管理。大審計組分指導小組、數據分析組和問題核查組三個層面：指導小組負責審計方案的制定、指導決策等，由牽頭機構組建；數據分析組由審計能手和計算機操作骨干組成，詳細負責審計施行，篩查審計疑點和線索；問題核查組由審計一線人員組成，進展實地延伸核查。例如，在同級審工程中，采集各部門預算執行審計數據，通過對數據進展集中分析，發現是否存在部分預算工程缺乏科學論證、影響預算執行的問題；結合各預算部門的財務數據，發現是否存在預算工程因連年結轉的情況下仍然安排新增預算、造成資金閑置的問題；通過對數據進展宏觀整體分析，發現是否存在預算執行效率

13、不高、分配下達預算不及時、撥付轉移支付資金超期等情況。2.應用數據分析作業平臺，開展跟蹤審計通過建立審計數據綜合分析平臺，搭建關系國計民生的重點行業聯網審計系統，用Hadp等專業工具處理半構造化、非構造化數據，標準高效地聚集和處理大規模數據信息。例如，在地稅審計中，可利用地稅聯網審計系統，集中進展全省地稅數據整理分析，探究數據集中采集、集中統一分析、疑點分布落實、資源充分共享的大數據審計形式，實現全省聯動審計；通過構建查詢分析模型、多維分析模型，固化審計思路，對地稅數據進展全面分析，重點選擇稅款征收、稅款繳納和稅款管理等信息，在財政審計中，運用部門預算執行分析平臺，將獨立運行、分散存儲的各部門

14、預算編制、預算指標、部門決算、部門財務核算等業務數據，進展標準化清洗和整理，同時與組織預算執行數據進展整合，實現各類資金的橫向關聯，對資金分配構造、資金使用流向、資金管理情況進展總體分析，全面反映預算執行整體情況，實現對預算單位的審計監視全覆蓋。3.多領域數據交融，開展經濟責任審計運用關聯分析，找出數據間的互相聯絡，分析關聯規那么，發現異常聯絡和異常數據，尋找審計疑點。在經濟責任審計中，可利用財政、稅務、社保、公安、工商、養老、房管、教育、培訓等數據，進展縱向比對、橫向關聯分析。例如，可將城鎮居民醫保、城鎮職工醫保、新農合等信息進展綜合分析，檢查是否存在同時參保、重復報銷、虛假報銷、套取資金等

15、情況；將小額擔保貸款與人社部門行政事業單位人員信息進展關聯分析，檢查是否存在違規向行政事業單位人員發放擔保貸款和進展財政貼息的問題；將職業技能培訓補貼、創業培訓補貼與企業法人和行政事業單位人員進展關聯分析，檢查是否存在向不符合條件人員發放就業補貼的問題；將人社、農業、扶貧、教育、民政管理的各項培訓資金進展關聯分析，檢查是否存在虛報冒領財政資金的問題；將義務教育、中職中專、中學學籍數據與中職助學金發放、免學費補貼等信息進展關聯分析，檢查是否存在虛報冒領或者套取中職助學金、免學費補貼等專項資金的問題。4.深化挖掘數據，開展宏觀經濟形勢預測利用數據倉庫、數據挖掘和模型預測工具進展審計分析，運用回歸分析等統計方法，分析趨勢變動或數據關系，發現總體情況和規律，進而提醒體制機制性問題。例如，在三公經費專項審計中，可通過各預算單位財務核算數據提取三公經費預算編制和實際支出情況，結合單位人員花名冊，構建統計分析模型，進展構造分析和時間序列分析，橫向比對所有預算單位三公經費的支出規模、各項支出占比、人均支出金額與年度支出趨勢等，分析其壓縮控制比例是否符合要求，各項支出比例和人均支出金額是否