㈠ 面對當前大數據智能，審計業務提出怎樣挑戰
大數據對政府審計技術的挑戰
首先，在大數據時代，物聯網的發展使得數據之間的共享日益頻繁。而政府審計數據又具有一定的保密性，但是大數據的數據較為冗雜，存在著很大的安全隱患。因此政府審計對大數據的監管技術的要求較高。具體包括：首先，數據儲存，為了完成在成本和能耗相對較低的情況下達到可靠性較高的目標，一般要依靠重新配置冗餘並加之雲計算技術的幫助，在儲存的時候要將數據分類，刪除同類重復數據，減少數據的存儲量，然後添加標簽便於日後對數據進行抽查或檢驗;其次，數據處理，數據處理非常復雜，這種復雜性不僅是指數據樣本自身，同時更是包含多重空間、多重結構以及多重實體間的一種交互的動態情況，這些情況很難通過傳統的方法對其進行描述或分析，處理難度大大增加，也更加復雜，因而需要利用相互之間的關聯來對語義進行分析得出易於理解的內容;最後，結果可視，使用這些工具得出的結果屬於計算機語言，對於非計算機專業的審計人員來說，其結果是晦澀難懂的。然而要使結果更直觀，更容易理解和分析，就需要通過審計軟體和審計技術將審計結果可視化，而以目前的審計技術還不能夠達到所需要求。
因此，對審計大數據的安全監管存在著巨大的問題，對審計技術的安全防護提出了更高的要求。同時，隨著大數據的日漸龐大，審計技術需要及時更新審計技術，加強對審計大數據的安全管理;修補技術漏洞，不斷完善審計技術。
(二)大數據對政府審計平台的挑戰
1.政務管理模式的新發展
電子政務，是政府政務管理部門運用現代化信息搜集、傳播技術、互聯網通訊技術將政府對政務的管理與服務進行一定程度上的歸集，通過互聯網對政府組織結構和工作流程進行重新的組合和分配，優化資源，全面有效地為公眾提供高效、透明和優質的服務。通過電子政務可以實現能夠為公眾提供更多的高效透明的信息和實質性的服務。
電子政務體系的健康高效有秩序的發展同樣給國家審計帶來了一系列的問題。其對於政府審計來說是一個全新的平台，電子政務建設可能脫離政府的管理體制，因而審計人員在進行審計的時候也許無法發現電子政務發揮的作用，也有可能不適應傳統的管理體制，產生「電子浪費」影響審計資源的分配，新的信息孤島也可能因此而產生。
2.雲審計的新要求
隨著信息技術的發展，審計技術不斷更新，但是在方法和技術方面，其實質仍是現代審計，即僅提高了當時審計工作的效率。而大數據的出現，當前的審計已不能夠滿足審計工作的要求。同時，雲計算的管理模式逐漸應用到了審計大數據中，雲審計逐漸走進審計人員的視線。雲審計是一種運用雲計算技術並通過互聯網完成的模式，審計人員通過運用儲存在「雲」端的各種數據與資源，更科學更有效地進行審計的過程，即雲審計即為將大數據、雲計算技術和互聯網技術應用到國家審計的一種新模式。在大數據時代，雲審計的優勢明顯，更能夠適應時代發展的需要，最終將在審計管理、審計方式等方面實現根本性的變革。
(三)大數據對政府審計人員的挑戰
隨著信息技術的不斷更新換代，伴隨大數據、互聯網+的時代來臨，審計數據日益龐大，在進行審計工作時，審計人員自身的審計信息技術能力有更高的要求。主要涉及三個方面：
在雲計算方面，由於時代的發展，雲審計終將成為開展國家審計的趨勢，而雲計算技術又是雲審計不可或缺的重要技術之一。雲計算技術的發展要求審計人員不僅要具備較高的傳統審計理論基礎，同時也要掌握現代化信息技術的理論基礎。因此，大數據時代的審計人員要求具備非常過硬的專業能力。大數據時代的審計人員不僅要掌握與審計相關的專業知識，而且還要在信息技術方面具有較強的認知。就目前的現狀看來，審計人員雖具備較為完善的審計專業知識和較強的專業能力，但是對大數據、雲計算技術等知識的認識和掌握較為欠缺，兼顧審計專業知識和大數據、雲計算技術的專業人員更是少之又少，無法滿足高速發展的社會對大數據時代審計的需求，現有的審計隊伍中信息化審計人才急缺。
在大數據的收集方面，大數據時代的數據突破了傳統審計的結構方式。傳統的審計中的數據主要是以結構化數據為主，使用資料庫來儲存結構化的數據，根據分析的需要對數據建設數據倉庫，從而進行多維度多內涵的操作，並運用數據挖掘技術對收集到的數據進行分析，從而深度地獲取信息。而在大數據時代，數據主要是以半結構化和非結構化數據為主，審計人員對這種類型的數據不太了解，傳統的存儲無法滿足需要，如何對大數據進行搜集將是審計人員面臨的一個新問題。同時大數據的收集也要遵守一定的法律法規，大數據的安全防護需要有相關的法治機制為依據和相關的技術作為保障。
大數據時代對人才的要求較高，急需復合型人才。同時，對在職的審計人員也提出了較高的要求，在平時的工作學習中，除了加強自身專業知識的學習之外，還需提高自身的數據處理能力、雲計算技術能力等。
因此，大數據時代對國家審計的要求進一步提高，同時要求審計機關培養分析大數據的能力，發現經濟運行過程中的突出問題與薄弱環節，為完善國家治理提出相關建議。
㈡ 大數據時代會計審計發展趨勢研究
［摘要］ 社會 經濟的進步，帶動了 社會 各個方面的發展，當今 社會 已經處於大數據時代，大數據和雲計算密不可分，大數據的關鍵不在於數據的收集，而是在於對數據的處理、應用，受大數據的影響，很多職業和崗位職責等都受到了影響，會計、審計工作就是如此，管理機制發生了很大的改變，所以，為了保證各行各業的會計、審計工作順應 社會 發展需求，必須要了解其在大數據下的發展趨勢。因此，本文主要對大數據時代下的會計、審計發展趨勢進行了研究分析，希望能夠促進會計、審計工作順利進行。
［關鍵詞］ 大數據；會計；審計；發展趨勢
1前言
目前很多人對於大數據時代已經不陌生，因為它已經滲透到各個行業的領域當中，經過互聯網和信息技術的發展，大數據的收集和應用也越來越受到人們的關注，它不僅蘊藏著各種商機以及生產率的增長，還代表著消費者的盈餘［1］。會計、審計工作，作為每一個企業不可缺少的崗位和職能，它也受到了大數據發展的影響，不僅使會計審核和審計方式發生了改變，還給會計、審計業帶來了變革、創新，所以了解大數據時代下會計、審計的發展趨勢很有必要。
2大數據的定義及特點
2．1大數據的概念
大數據是IT行業的術語，它主要是指使用常規軟體沒有辦法在一定時間范圍內對數據進行處理匯總，需要新的方式來對數據集合進行收集、存儲、分析處理［2］，從而能夠為之後的決策提供依據，發現數據中的多樣化信息，使數據能夠得到高效的應用。
2．2大數據特點
2．2．1數字或是數據量飛速增長的互聯網的發展、雲計算等促進了大數據的實現和發展，目前全球網路系統的存儲數據每年的增長速度在50％左右，有相關人士預測，預計在2020年，全球的數據存儲量將要達到35ZB，約358750億GB，這是一個天文數字，可見我們目前收集的數據量之大，傳統的數據通常都是通過書籍、文件資料、雜志、報紙等進行存儲，現在少量數據仍然以這樣的存儲方式存在著，大量的數據資料其實都是通過網路系統存儲的數字數據，通過備份等手段，也使珍貴的資料更加能夠妥善的保存［3］。
2．2．2工作、思維方式發生轉變現在先進的計算機、雲計算技術比較發達，處理數據的維度更加多樣，計算的速度也更加迅速，但是在之前技術水平還比較低時，則只能通過有限的篩選條件通過較少的數據，進行深入的分析研究，以獲得更多有價值的信息，這樣的方式限制比較多，而且結果准確度也比較低，有些需要更深層次進行研究，進行說明的內容無法驗證出來，即使進行隨機抽樣，但是由於網路數據較少，樣本難以具有普遍性特質，可能得出的結果只代表了一部分現象，這使得研究的意義大打折扣。
3基於大數據時代的會計、審計發展趨勢分析
3．1由會計反映過去朝著預測未來方向發展
基本所有的企業都有會計這個職位，因為企業性質的不同，會計崗位的職責也略有不同，但是主要職能還是一樣的。大多數企業通常需要會計處理、反饋的是已經發生的財務方面的信息等，不會對企業未來的發展方向、方針政策等進行干預。在大數據影響下，會計人員的職能也發生了改變，對於已產生的財務損失總結分析已經不足以滿足企業發展的需求，會計人員需要整合大數據，來對企業的未來發展做出合理的財務方面的預測分析，以發現更多的業績增長空間［4］，提升企業的利潤率，以及促進資金的正常流轉和最大化進行投資的需求。會計人員通過對企業自身以及企業業務內容、市場發展等相關數據進行收集、存儲、處理等，為企業的發展提供切實可靠的依據，幫助企業的領導者做出更有利於企業發展的決定。可以進行實施的預測措施主要有，第一，企業的會計、審計工作人員要按照工作職責和目標等，制定好相關的預測方法和流程，把將要用到用於評估的數據做好收集和存儲，在需要的時候進行分析處理，做好預測工作，尤其是有關於企業自身業務方面的數據，比如生產資料、固定資產、機械設備等等，以免因為數據收集不完整，影響後期預測工作的開展；第二，由於大數據具有更新速度快的特性，所以，需要會計、審計工作人員一旦發現預警現象，要及時告知上級，然後由上級以及領導層決定是否需要對現有政策進行調整等，以免發生不必要的損失；第三，企業要充分利用大數據的優勢，提升會計人員預估風險的能力［5］，消除更多發展中的隱患，促進企業平穩發展。
3．2由單一財務管理朝著綜合財務管理方向發展
社會 是不斷向前發展的， 社會 經濟也是如此，隨著 社會 經濟形勢不斷變化，企業也會隨之進行調整和變革，財務管理作為企業的重要管理部分，也會跟著進行變動，無論是管理模式還是管理思路都會有所變化，財務管理的范疇在不斷加大，由生產逐漸向計劃、銷售、戰略方針的制定等進行多方面的干預，收集相關方面的數據信息，會計、審計工作人員通過這些收集到的信息，進行專業的處理分析，了解企業的發展情況，得到有價值的信息，不僅可以為企業的發展做出預測，還可以消除企業發展中的隱患，規避風險。同時，會計、審計人員通過對數據的梳理，發現了一些問題之後，對於制定之後的財務政策也有了一定的依據，使財務政策更加合理，降低了工作的失誤率，為企業的可持續發展貢獻了力量。
3．3由事後財務報告形式向實時財務報告形式發展
目前很多企業的會計人員在做財務報表時，通常都是當月在做上個月的報表，甚至是上個月的財務總結，都是對於已經進行完畢的生產工作進行陳述總結，年度報表，甚至需要3個月左右才可以做出，花費的時間較長［6］，這降低了會計信息的利用率和及時性，不利於企業對於出現的問題以及埋藏的經營隱患的及時處理和規避，尤其是一些業務內容比較復雜且影響比較廣泛的企業，滯後的財務報表，對於實時的生產經營活動難以做到及時調整。這側面反映了實時財務報表的重要性，許多企業以及會計、審計人員也開始關注這一方面。實時財務報表需要依賴於大數據技術，尤其是針對一些金融、理財等行業，實時的財務報表非常有必要。在大數據時代的影響下，各個企業可以按照如下方式，進行實時財務報表的實現：第一，采購或者研發相應的大數據中心存儲、處理系統，可以在單位區域網的基礎上進行搭建，通過此系統對企業生產經營活動中各類信息的收集、存儲、處理等；第二，建立財務報表系統，通過互聯網技術，將企業內外信息互通有無，快速完成數據的更新，保證相關人員可以共享［7］；第三，相關人員要做好數據的收集和保密工作，尤其是一些比較重要的數據，一定不可以外傳，數據系統主要涉及會計、審計、技術人員，各個工作人員要做好自己的本職工作，對信息進行合理的加工處理，並將做好的財務報表上傳到系統的指定報表位置，從而方面管理層查詢和閱讀，同時此系統也方便了財務人員後續對一些 歷史 數據的查詢等，資料庫的建立十分有價值和意義。
3．4由抽樣審計形式向總體審計形式轉變
之前由於受到數據少的局限，審計工作人員往往採用抽樣審計的方式，完成相應的工作。抽樣審計有著一定的弊端，根據樣本分析的結果具有偏差的概率性比較大，一些其他的生產經營方面的內容可能會被忽略，而且比較容易存在一些徇私舞弊行為，一些風險性的內容也難以被發現、預警。時代在不斷地發展，互聯網信息技術日新月異，大數據的應用越來越廣泛，這使得很多崗位的工作職責和內容發生著顛覆性的改變，傳統的審計模式已經不再適應當下企業的發展需求。在大數據時代下，可以將業內外相關的數據進行收集、匯總、處理、分析，數據具有權威性、全面性、實時性，可以利用這些數據進行審計工作的開展，這就是總體審計模式。總體審計模式可以將與審計對象有關的全部信息進行審查，審計人員可以根據這種模式建立一個新的審計流程，這樣不僅使工作規范化，還可以充分利用大數據的優勢，為企業規避生產經營中存在的審計風險。
4結語
社會 經濟發展較快，科學技術也在迅速發展，各行各業都會受到影響，在互聯網信息技術和雲計算的雙重影響下，大數據的應用越來越廣泛，已經滲透到各行各業。會計、審計工作也需要根據大數據的影響，進行工作職能的改變。會計、審計的發展趨勢，主要有由事後財務報告朝實時財務報告等方向發展、由單一財務管理朝著綜合財務管理、由事後財務報告形式向實時財務報告形式發展、由抽樣審計的形式向總體審計形式進行轉變［8］。大數據的應用改變了會計、審計的管理模式，但是它可以為企業領導層的決策提供更確切的依據，可以更好地規避生產經營中的風險，使企業的經營更加靈活，有利於企業的可持續 健康 發展。
參考文獻
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作者：曾靜 單位：西安石油大學
㈢ 擁抱大數據迎接大未來觀
擁抱大數據 展望新未來
我們要以開放的心態、創新的勇氣，把推進大數據審計作為審計業務與信息技術深度融合的突破口。
只要每個人積極調整，把握機遇，充分利用信息化途徑，積極探索採集數據的途徑和方式，提升駕馭大數據的能力，讓海量數據真正「動」起來，就一定能牢牢把握審計創新發展的主動權，釋放出大數據審計的潛力。
作者：維克托•邁爾•舍恩伯格，被稱為「大數據時代的預言家」，十餘年潛心研究數據科學，洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一。
大數據——當下一個當之無愧的熱詞。大數據是什麼？它看不見，也摸不著，但它所帶來的信息風暴，卻正悄無聲息而又深刻地影響著我們每一個人，席捲著各行各業。《大數據時代》一書，被奉為國外大數據研究的先河之作。作者維克托•邁爾•舍恩伯格，用兩百多頁的篇幅，深入淺出地介紹了大數據的概念。大數據從哪裡來，到哪裡去？我們該如何適應大數據時代的戰略和行動？又該對未來大數據抱著何種期許？書中集中展示的多個案例，揭開了大數據的神秘面紗，也給讀者們帶去諸多啟發和思考。
電商投放廣告、物流調度運力、證監會抓老鼠倉、金融機構賣基金、民航節約成本、農民破解豬周期、製片人拍電影……看似毫不相關的一樁樁事件，背後其實都有大數據的發力。隨著互聯網、移動互聯網對各個領域的滲透越來越深，大數據浪潮正在席捲全球。
改變，無處不在。大數據，已經不再是一個停留在紙面上的概念。大數據的洪流，正裹挾著巨大的社會生活變化而來。從政府到企業，從個人到群體，大數據帶來的，是一場關於工作、生活與思維的大變革。在新的時代背景下，很多人正開始思考，自己該如何更好地迎接大數據，擁抱大數據。
數據充滿機遇，雲端決定未來。一直和數據有著千絲萬縷聯系的審計部門，在大數據時代，自然不會只做旁觀者。擁抱大數據，是審計部門適應時代發展的應有之義。
國務院印發的《關於加強審計工作的意見》（以下簡稱《意見》），為審計部門的前行指明了方向。《意見》中明確提出：「加快推進審計信息化。推進有關部門、金融機構和國有企事業單位等與審計機關實現信息共享，加大數據集中力度，構建國家審計數據系統。探索在審計實踐中運用大數據技術的途徑，加大數據綜合利用力度，提高運用信息化技術查核問題、評價判斷、宏觀分析的能力。」推動大數據技術的應用，不僅能有效破解審計機關人少事多的矛盾，而且有利於做深做透審計項目，符合時代發展潮流，符合審計工作規律。
擁抱大數據時代，我們需要改變思維方式，與時俱進，辨清這一時代的新機遇與挑戰。一方面，通過大數據，商業機構可以通過自己的演算法，清晰地分析一個人的購買喜好、生活軌跡，做出最適合的研判，提供更好或者個性化的服務。另一方面，個人留下的千絲萬縷的數據蹤跡，也帶來了隱私暴露的擔憂。只有認清大數據，我們才能更好適應大數據帶來的沖擊，大膽接受新時代的挑戰。而審計部門，作為一個經濟運行綜合性監督部門，更需要保持對社會經濟數據的敏銳嗅覺，了解大數據，主動擁抱大數據，進而深度挖掘、充分運用所擁有的數據，提升審計工作能力和水平。
擁抱大數據時代，我們需要改變工作方式，熟練掌握運用大數據，讓大數據為我們的工作所用。當前，大數據、雲計算被越來越多的領域和行業運用。小到拼車，大到投資，大數據應用的身影無處不在。在這一時代背景下，審計的根本出路在信息化，沒有審計信息化，特別是沒有大數據審計技術的廣泛應用，不僅審計質量和效率難以保證，審計全覆蓋的目標也無從實現。利用大數據開展審計工作，用網路代替人「跑腿」，用電腦代替人腦進行分析，一方面可以大大節約審計成本，快速鎖定疑點、定向排查；另一方面也便於對相關領域長年累月形成的數據進行對比分析，從而為政府制定政策提供關鍵依據，幫助政府不斷發現問題，改進問題，可以更好地發揮審計各方面的作用。
當然，迎來這樣的改變並非一蹴而就，而是需要我們每個人的辛勤付出。當前審計信息化的最大短板在大數據審計。審計機關和審計人員應該補足審計信息化建設的短板，順應時勢，知難而進，主動擁抱大數據時代，適應大數據環境對審計工作提出的新要求。
在許多地方，大數據發展的腳步早已邁開，政務大數據應用和大數據產業發展等，擁有著諸多先發優勢。我們要以開放的心態、創新的勇氣，把推進大數據審計作為審計業務與信息技術深度融合的突破口。有理由相信，只要每個人積極調整，把握機遇，充分利用信息化途徑，積極探索採集數據的途徑和方式，提升駕馭大數據的能力，讓海量數據真正「動」起來，就一定能牢牢把握審計創新發展的主動權，釋放出大數據審計的潛力，迎來審計工作的新發展。
大數據的未來，值得你我期待。
㈣ 淺析大數據背景下審計方式創新風險及對策論文
一、引言
近年來，計算機、網路等信息技術迅猛發展並被廣泛普及，各個行業的電子信息數據呈現出爆炸性的增長，這些動輒達到數百TB甚至數百PB的海量數據被稱為「大數據」。這些數據包括結構化數據、非結構化數據和半結構化數據，具有大量性（Volume）、多樣性（Variety）、快速性（Velocity）、價值性（Value）等特點。大數據時代的到來，改變了數據採集、分類、傳輸、儲存、處理的方式，也促使了人們思維模式的轉變。作為一次全新的技術革命，大數據技術的應用也會引發政府審計工作的重大變革。在大數據背景下，積極探索、創新審計方式方法，防範大數據環境下的審計風險，對於推動政府審計工作深化發展、充分發揮審計的監督保障作用具有十分重要的意義。
2015年9月5日，國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》中指出：「要加快大數據部署，加快政府信息平台整合，著力推進數據匯集和發掘，深化大數據在各行業創新應用，科學規范利用大數據，切實保障數據安全」。2015年12月8日，中辦、國辦印發的《關於實行審計全覆蓋的實施意見》要求「積極創新審計技術方法，構建大數據審計工作模式，提高審計能力、質量和效率，擴大審計監督的廣度和深度。適應大數據審計需要，構建國家審計數據系統和數字化審計平台，積極運用大數據技術，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力度，提高運用信息化技術查核問題、評價判斷、宏觀分析的能力」。
國家審計機關充分認識大數據審計的優勢，在「十二五」期間，加快推進「金審」三期工程，建設審計數據信息平台，促進大數據分析技術、雲計算技術在審計實踐中的運用，改變審計方式，提高審計效率，拓展政府審計的領域，促進政府審計發揮更重要的作用。
二、傳統審計的局限性
傳統的審計模式下，受到時間、辦公地點的限制，審計人員主要採用手工查賬或現場審計實施系統進行基礎性的數據分析，並結合現場核對實物、調取相關資料等手段開展審計工作，但是受限於數據資源的匱乏、審計手段的單卜告談一等因素，傳統審計存在以下局限性：
1.抽樣審計方法存在一定風險
受制於成本效益原則和審計技術的限制，審計人員為了在有限的時間內利用有限的審計資源完成審計任務，往往採用隨機抽樣的方式，對部分樣本進行審計，以對抽取的樣本的審計結果作為整體的審計結果。然而，抽樣審計存在其固有的缺陷。一方面，抽樣的隨機性難以掌握，審計人員由於自身的經驗、技術水平、思維方式的不同，可能在抽樣的過程中存在一定的偏好，導致抽樣失去隨機性，影響最終的審計結果；
另一方面，抽樣審計結果與樣本大小、抽樣方式、樣本類型等息息相關，但是對於這些抽樣要素，目前均沒有一個科學統一的標准，審計人員無法保證在抽樣過程中是否遺漏了重要的審計證據，是否忽略了某些型碰業務之間的關聯性。因此，抽樣審計存在一定的審計風險。
2.數據分散、無法充分利用外部數據
在傳統的審計組織模式下，審計業務部門一般劃分為財政、金融、投資、社保、經濟責任等科室，對於一個審計項目，通常由某一科室負責派出審計組，「單兵作戰」開展審計工作。在審計過程中，審計人員一般從獲取被審計單位原始憑證、預算財務數據、業務往來資料等入手，從這些數據和信友滲息挖掘有用的審計線索。由於各個行業、部門的數據尚未實現有效的整合和共享，審計人員在利用稅務、工商、銀行等外部數據時存在一定的困難。一方面，審計人員通過函證或者對賬等手段從被審單位以外的其他單位獲取審計證據時，取決於被詢證單位的配合意願和效率；
另一方面，不同部門的外部數據之間的一致性較差，在進行外部數據關聯比對分析之間，審計人員需要耗費大量的時間和精力對數據進行整理和轉換。在有限的審計時間和審計資源下，利用外部數據進行比對分析通常被視為一種輔助手段。
3.審計分析視角單一
在傳統審計中，如何利用數據量大、格式繁多、不易識別、管理不便的非結構化數據是審計人員所面臨的難題之一。相對於結構化數據，非結構化數據是難以用資料庫二維表結構來表達實現的數據集合，包括文本、圖片、辦公文檔、圖像、音頻、XML、HTML等。在沒有大數據技術支持下，傳統審計思路是採用抽樣或分類的方式對年度工作報告、公司 規章制度 、會議紀要等非結構化電子數據逐一的進行審計分析，這也無形中形成了數據之間的壁壘，分析視角的單一可能導致分析的局限性。另外，審計人員往往難以跳出企業內部業務、企業財務數據、審計項目的局限，很少去綜合利用行業數據、各政府部門的數據，在更高層次和更深領域上匯總、歸納審計成果。
三、大數據背景下審計方式方法的轉變
「大數據」時代的到來給審計工作的飛躍帶來了不可多得的機遇，科學、正確的將大數據大量化、多樣化、快速化等特點與審計監督工作相結合，將雲計算技術、網路技術與審計監督工作相結合，必將使目前的審計方式方法發生巨大的變革。
1.從抽樣審計模式向總體審計模式轉變
在大數據背景下，雲計算技術、數據挖掘技術的廣泛應用為全部數據的採集、處理提供了條件，獲取數據的難度更小、成本更低，審計人員可以採用收集和分析被審計單位所有數據（包括非結構化數據）的總體審計模式，規避抽樣審計的風險。抽樣審計會不可避免的損失非樣本的信息，利用大數據技術，總體審計模式能夠收集總體的所有數據，可以通過關聯比對、數據挖掘等方法對數據進行多維度、深層次的分析，從而發現隱藏在細節數據中的信息，避免遺漏重要的問題事項。同時總體審計模式使審計人員能夠站在高處、從總體把握審計對象，進而從總體的角度發現以前難以發現的問題。因此，在大數據背景下，無論從「微觀」，還是從「宏觀」的視角，都能提高審計數據的可靠性、全面性，更好的滿足審計監督全覆蓋的要求。
在審計過程中，對於非結構化的數據，如會議紀要、財務報表附註等，審計人員進行統一的採集、歸類、合並，運用搜索、抽取、文本挖掘等方式進行分析。比如：對被審計單位的會議紀要、以前年度的審計報告、工作報告等電子數據進行分類梳理、挖掘分析，對重要信息進行檢索，提高對文本類數據進行分析的效率，重點掌握被審計單位大額往來、重大經濟決策、重大或有風險等財務狀況，並跟蹤被審計單位以前年度審計發現的問題的整改落實情況；
對圖片、視頻、音頻等數據進行分析等。通過對非結構化數據進行分析，有助於評價被審計單位內部控制的合規性、有效性，掌握被審計單位的重大經濟決策情況，發現違法違紀線索，確定下一步的審計重點。
2.從單一的審計方法向多維度的審計方法轉變
在大數據背景下，審計人員可以運用各種先進的大數據分析處理方法手段，更精準的發現審計疑點，擴大審計覆蓋面，提高審計工作的質量和效率。常用的方法有以下三種：
查詢分析。審計人員主要利用SQL結構化查詢語言語句進行查詢，對數據進行計算、關聯和分析。SQL語句最主要運用在多表連接和關聯分析。比如說在商業銀行審計中，審計人員重點關注銀行貸款業務中是否存在循環擔保現象，使貸款擔保流於形式，未能真正發揮降低信貸風險、提高資產質量的作用。審計人員首先整理貸款發放明細表，設置「合同編號」、「信貸客戶編號」、「合同金額」、「合同開始日」、「合同到期日」、「保證人編號」等欄位，通過編寫SQL語句，將貸款發放明細表進行自連接，通過語句Select distinct a.信貸客戶編號,a.保證人編號 from dbo.貸款發放明細表 a join
dbo.貸款發放明細表 b on a.信貸客戶編號=b.保證人編號 join dbo.貸款發放明細表 c on b.信貸客戶編號=c.保證人編號 and c.信貸客戶編號=a.保證人編號
，查詢是否存在多個貸款主體之間循環擔保的情況，針對篩選情況，進行審計延伸、取證。
多維分析。審計人員利用多維分析技術，以海量的數據為基礎，從不同的角度對被審計單位的數據進行挖掘分析。比如說在某市低保審計中，要分析低保人員的文化程度、勞動能力、健康狀況、年齡結構、性別等信息，審計人員通過對該市低保人員的詳細信息數據表，設置「性別」、「年齡層次」、「勞動能力」、「文化程度」等不同欄位，建立多維數據集，對信息進行切片、切塊、旋轉、鑽取等操作，重點關注既具備勞動能力又享受低保的人員的年齡結構、健康、文化程度等情況，從而把握總體，明確審計抽查延伸的重點和方向。
數據挖掘。審計人員對大量的財務數據、業務數據進行抽取、轉化、分析和模式化處理，從中發掘出隱藏的疑點和規律。通過離群點技術，可以發現明顯偏離數據總體、不符合業務規律的數據，從而發現審計疑點；
通過聚簇分析，可以將數據按照相似特徵歸類，通過將當年數據與往年數據對比、當年各月數據對比，分析被審計單位數據的真實性；
通過序列分析，可以發現數據在時間或序列上的規律，發現審計數據之間的因果聯系，比如對憑證號進行斷號、重號、空號檢查確定財務數據的真實性和完整性。通過可視化技術，使數據的特徵和規律更直觀的展現出來。
3. 審計職能從揭露問題向揭露、抵禦和預防並重轉變
目前，政府審計主要關注被審計單位財務收支的合規性、合法性和效益性，發現和揭露重大違法違規問題和經濟犯罪線索，對於帶有宏觀性的共性問題，有針對性的提出審計的對策和建議。傳統審計往往反映的被審計單位過去的情況，隨著大數據時代的到來，全新的技術手段使審計人員處理數據的效率大幅提升，處理數據的方式方法多種多樣，審計職能也從反映過去、揭露問題向揭露、抵禦和預防並重轉變。我國電子政務12個重點業務系統之一的金審工程目前在建設第三期，該工程主要目的是增強政府審計的抵禦和預防功能。金審工程依託於大數據技術，實施「預算跟蹤＋聯網核查」審計模式，逐步實現審計監督的「三個轉變」，即「從單一的事後審計轉變為事後審計與事中審計相結合，從單一的靜態審計轉變為靜態審計與動態審計相結合，從單一的現場審計轉變為現場審計與遠程審計相結合」。通過建立資料庫系統，廣泛收集、整合、共享政府、企事業單位、社會團體等數據，做到對整個宏觀經濟全面覆蓋，經過大數據分析手段，對信息進行實時監測，找到異動數據，及時發現苗頭性、傾向性問題，規避風險。同時，大數據審計可以分析對相關領域長期的數據進行深層次的剖析，預測數據的趨勢走向，發現某些潛在規律，為政府制定政策、改進方法、完善制度提供關鍵依據。比如審計人員可以歸集來自稅務部門、民政部門、社保中心等多個部門的數據，根據參保人員的性別、年齡、文化程度、工作單位等信息，建立參保人群數據模型並進行預測分析，推測出若干年後參保人群比例和構成，估算出未來社保基金將要面臨的壓力，為政府制定政策提供助力。
四、大數據審計面臨的風險及對策
大數據審計方法的推行對政府審計帶來了巨大乃至顛覆性的變革。同時，大數據也是一把利弊共存的雙刃劍，在提高審計效率、革新審計方法、擴展審計職能的同時，也帶來了新的審計風險。
1.制度風險
目前，我國審計機關開展大數據審計的相關法律法規依據尚不完善。近幾年來，審計署多次印發大數據審計相關的指導性文件《數據審計指南》（審計發【2011】192號）、《信息系統審計指南》（審計發【2012】11號）、《ERP環境下的財務收支審計指南》（審計發【2014】101號）等，進一步指導和規范計算機數據審計行為，保障審計質量，提高審計效率。但是現行審計法律法規和審計准則尚未體現大數據審計的內容，對於利用大數據審計方法進行數據收集、儲存、分析的整個流程暫時沒有相關法律法規作為依據。只有建立了科學、健全、規范的法律法規作為審計人員依法審計的基礎，大數據審計技術才能在政府審計中順利的推廣和應用。
2.數據安全風險
被審計單位、其他相關部門提供的數據中可能包含大量的個人隱私信息、政府敏感信息、商業秘密。審計人員採集的大數據在保管與使用中，可能由於人為管理、系統漏洞等原因導致數據遭到破壞或者數據泄露。比如由於安全防護不到位，攻擊者利用系統漏洞進行攻擊，竊取、破壞數據；
或者審計人員違規使用非專用設備處理、傳輸涉密信息導致信息泄露。一旦數據安全出現問題，將會產生嚴重的審計風險，直接影響到審計機關的公信力和權威性。
3.數據質量風險
確保審計人員所獲取的數據是高質量的，是進行大數據分析的前提。只有保證數據的完整性和准確性，審計機關得出的審計結果才是真實、有效的。一方面，在數據採集和處理的過程中，可能由於被審計單位數據錄入有誤、不完整、資料庫存在漏洞、人為修改數據等原因，導致數據的質量不高，影響數據分析的結果；
另一方面，由於被審計單位、各相關部門信息系統不同、系統間的數據不一致也會導致數據的低質量，給審計人員整理、分析數據帶來一定風險。
對於大數據審計所帶來的新的審計風險，審計機關和審計人員應該從以下三個方面改進方法、防範風險、確保大數據技術在審計領域充分發揮作用。
1. 積極完善大數據審計的法律法規和業務規范
為了使大數據審計充分發揮其功效，首先要建立、完善一套適用於我國國情的審計法律法規和審計准則，確立大數據審計的合法性，使審計人員在審計工作中有法可依；
其次，要有針對性的建立一套大數據審計指南，指導大數據背景下具體的審計思路、方法、流程；
最後，由於大數據涉及到海量的信息數據，其中可能含有個人隱私、商業秘密甚至國家機密，因此要構建政府審計規范與法律體系，確保數據的安全性。
2.防範數據風險，確保數據的安全性和准確性
防範數據安全風險，要強化審計人員的數據安全意識，對審計人員加強保密意識宣傳教育，建立健全保密工作制度。審計人員在採集、處理、儲存和使用數據時，必須嚴格按照相關的制度和流程辦理，加強用戶數據訪問許可權、控制數據備份，防止數據的泄露和丟失。同時要防範網路攻擊，對於可能的網路攻擊，實施實時預警監測，阻止運行可能有病毒的軟體和程序，嚴禁外部計算機接入數據中心伺服器。
防範數據質量風險，審計人員在採集數據時應盡可能取得被審計單位的原始數據，在原始數據的基礎上，進行整理、轉換，保證數據的真實性和完整性。在審計過程中，要高度關注數據差錯，大量不符合邏輯的數據差錯可能就是審計重點問題和疑點所在。
3. 加強大數據專業分析人才的培養
在大數據時代，新型的審計工作對計算機審計人才有巨大的需求，審計人員的知識水平和實踐技能直接影響到大數據分析的質量和效率。為切實提高審計人才隊伍的信息化素質，加強對專業大數據分析人才的培養和鍛煉，審計署至今已經舉辦了48期計算機審計中級水平培訓，在夯實審計人員大數據分析的基礎的同時，不斷拓展審計人員的視野和技能。打造一支業務過硬、精通計算機應用的審計人才隊伍，可以提高審計工作的效率和質量，有效防範審計風險。
五、結語
大數據時代的到來對於政府審計來說，既是一個機遇，也是一個挑戰。大數據技術在審計領域的運用創新了審計工作的方式方法，擴展了政府審計工作職能，但同時也帶來了全新的審計風險。審計機關和審計人員只有高度重視大數據審計的風險，科學、合理的運用大數據分析技術，才能使政府審計發揮好「免疫系統」和「經濟衛士」的作用，為我國經濟發展保駕護航。
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㈤ 大數據分析助推審計信息化
大數據分析助推審計信息化_數據分析師考試
全球已然進入大數據時代。總量大（）、種類多（Variety）和速度快（Velocity）,數據的3V特徵促使每個行業都推動著自身信息化發展，而四川省審計廳在面臨被審計單位的發展變化時，也積極地應對時代的變革，創新審計方法手段，努力推動審計工作的轉型升級
審計工作的出路在信息化。省審計廳對大數據審計高度重視，2014年以來，以「金審工程」建設為基礎，加強制度規范，創新審計方式，培養人才隊伍，全面推進四川審計信息化工作，並且從省本級做起，搞好全省數字式審計的頂層設計。
建立長效機制
數據歸集分析由制度說了算
去年，全國審計工作會議對大數據審計提出三點要求：數據歸集要全、數據分析要深、技術手段要新。為了更好地達到大數據審計的發展要求，審計廳組建了一個全新的部門——電子數據審計處。該部門依照這三點要求發揮職能，負責電子數據的歸口管理，組織開展跨行業、跨部門、跨地區的數據分析和利用，並組織開展聯網審計和省直各部門（單位）電子信息系統審計等相關工作。
審計廳相關負責人告訴記者，目前數據的收集方式有兩種，一是結合審計項目的進行對所涉及數據進行收集存儲，另一種是根據需要制定數據採集計劃主動對國土、社保等與審計相關的重要數據進行收集、整理。數據採集後按行業、按單位、按年度，以目錄的形式分門別類地儲存，方便各個審計項目的調用和分析。目前，審計數據中心已經收集了包括全省地稅、社保、工商等8個部門共計1.5TB數據。
數據的收集是為數據分析做准備，審計人員通過數據分析可以快速鎖定疑點、定向排查和查實查透。「因為數據具有普遍聯系性，所以我們採用的方法主要是進行數據比對。」電子數據審計處負責人解釋道，比如對於醫保基金的審計，審計人員就需要將醫院系統與醫保中心的相關數據進行對比，核實兩者是否相匹配。
在全省保障性安居工程跟蹤審計中，審計組開展了跨地區、跨行業的數據對比分析。一是將收集的部分市、縣10多萬條人員信息數據與房管部門商品房信息進行對比，發現上千名購有商品房、超過規定標準的人員，依然在享受保障性住房。隨後，將其與同期養老保險繳費基數、公積金繳費基數、個人所得稅應稅數以及機動車輛登記信息進行對比，查處了騙取或違規享受保障性住房，騙取或違規領取貨幣補貼等問題。審計除責成相關部門整改外，對典型的違紀違規問題，已移送當地紀檢監察部門處理。
除了不斷強化對數據的使用、分析，省審計廳還高度重視數據的安全管理。數據收集、分析的具體操作流程非常嚴謹規范，如跨地區、跨部門、跨行業的數據收集必須發出正式公函。而數據分析查出的疑點，審計廳也會給被審計單位發出建議函，對方將在1-2個月內將核定結果反饋審計廳，整個收集和分析過程，都要保證數據的絕對安全。審計廳還專門出台了《四川省審計廳電子數據安全管理辦法（試行）》和《四川省審計廳現場審計數據管理辦法（試行）》，形成了數據安全控制長效機制。
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㈥ 如何運用大數據助推審計「全覆蓋」
一、創新大數據審計思路。在大數據環境的審計工作要牢固樹立起三種思想：一是數據先行思想。隨著信息技術的日益發展與廣泛應用，被審計單位的經營、管理和核算模式正在由傳統的會計核算、經營管理系統的構成要素轉向高效、復雜的信息系統。審計人員所面臨的原始資料，不再只是手工憑證、賬簿和報表，而是具有高度概括性、模糊性、關聯性的海量電子數據。這就需要審計人員牢固樹立以數據為核心，數據分析先行、數據分行與現場核查相結合相融合的思想方法，才能在新形勢下有效推動實現審計監督全覆蓋。二是緊跟信息流向思想。在大數據背景下，要充分利用信息化的手段，關注資金的走向、物資的走向、業務的走向，從中發現疑點，深挖嚴查。三是多維度數據關聯分析思想。強化政府財政預算數據和預算執行單位數據的關聯分析、財政數據與宏觀經濟數據的關聯分析、財務數據與部門業務數據的關聯分析、不同領域和專業間的橫向關聯分析、財政金融企業社保等相互間的關聯分析。只有通過多方數據的關聯分析、整合各種信息資源，才能真正實現審計模式的創新；只有通過數據的關聯分析, 才能實現數據的立體化、多維度挖掘，提升數據分析的質量、實現數據的有效利用。
二、開拓大數據審計視野。目前的政府審計，主要是對政府各部門及其他公共機構財務報告的真實性、公允性，運用公共資源的經濟性、效益性、效果性，以及提供公共服務的質量進行審計；對公共性、財政性資金的收支結果及其直接支配者的監督。隨著全覆蓋審計要求「全面審計，突出重點」向縱深推進，以及建構審計「免疫系統」已成客觀需要。因此，對於海量數據不僅需要審計的「平面掃瞄」，更要「立體透視」，不僅對所有的財政財務收支情況執行進行檢查，還要對形成其行為的各個環節、或所涉及的過程進行檢查，對制定、執行的相關公共政策的運行機制進行評估，對制定、執行公共政策的主要負責人的履職績效進行監督等。通過多維度數據分析，從體制、機制、制度性的層面揭示問題，預警經濟社會發展中的突出矛盾和風險，推動深化改革和制度創新，維護國家經濟安全和服務可持續發展。
三、改進大數據審計模式。利用大數據審計信息平台系統，開展多維度數據分析，通過大數據提升審計效益效率。一是完善數字化審計制度機制。從數據的報送、歸集、分類、分析、應用、保密、存儲與讀取等全鏈條各方面進行建章立制，既確保大數據的開發利用有序有效，也保證大數據運用的健康安全，確保大數據環境下的數字化審計順利推進。二是組建專業數據攻關組。在大數據環境下，審計組織管理方式要注重整合審計力量，在全局、甚至審計系統范圍內抽調業務骨幹成立審前調研組、數據攻關組、審計核查組，探索「集中分析、發現疑點、分散核查、系統研究」的審計模式，提高審計的質量和效率。三是充分挖掘利用大數據。從關聯數據中發現所蘊含的規律和特點，挖掘出審計線索，使審計資源效能最大化；通過對海量數據進行多維度、多層次分析，嘗試建立各類數據分析模型和方法體系，為全覆蓋、常態化的延續審計打下堅實基礎；通過建立被審計單位違規行為庫，為構建審計數據分析模型和審計方法體系提供審計實務的支撐。四是推動大數據分析的更廣泛應用。一方面，鼓勵、督促審計人員直接利用平台數據分析功能開展分析，改變以往直接使用資料庫工具分析數據的慣性思維，逐步建立起規范的數據許可權控制、數據安全管理、審計行為控制等「大數據」環境下的審計工作機制和行為習慣；另一方面，培養審計人員平台應用的興趣和信心，將審計人員平台應用中發現的問題進行分類，評估其緊急程度，按輕重緩急及時解決，避免對審計時間產生不良影響，使審計人員產生不滿情緒和畏難情緒。