审计方法于大数据时代的革新

王昊，赵越，石楷文，宋钰，臧琪加

摘 要：大数据技术的日益发展，给审计带来了不可忽视的影响。传统审计逐渐向全面审计、持续审计、高效数据审计转变。同时大数据时代的到来也给审计带来了新的发展难题。审计人员需要积极应对，抓住机遇，迎接挑战。

关键词：大数据；审计方法；改变

中图分类号：F239.0 文献标识码：A 文章编号：1008-4428（2018）05-123-02

一、 前言

2012年美国投入1800多亿进行对“大数据研究开发技术”的探索，目的在于占领新时代的制高点，成为大数据技术应用与推行的领头羊，“大数据”一词也因此开始被广泛关注和热议。随着数据井喷式增长，大数据时代如约而至，各行业在新时代面临各种机遇与挑战，审计行业也不例外。

在过去的审计工作中，数据量级较低，数据的分析处理技术不够先进，信息技术的优势没有完全体现出来。但如今，随着数据量级的增加，在数据分析时，传统的审计方法不足以支撑庞大的数据信息。并且传统的审计方法之下，审计成本过高，且效率低下，在一些问题上审计工作的效果大打折扣。传统的审计方法在一些问题中不能很好地满足“3E原则”，即经济性、效率性和效果性。综上，审计方法理应寻找在新时代的突破和发展。

二、 大数据时代审计方法转变

下面以恩施市医保审计案例和浦口区审计局的调研报告为基础来详细论证一下大数据时代审计新思维下的新方法。在此次调研中，审计工作人员认为政府审计工作其实最重要的是在规定的时间内完成特定的任务，也就是更加注重时间成本而不是经济成本，相比之下注册会计师审计可能会更看重经济成本，但是现如今各主体的审计工作很难做到经济、效率和效果的最优组合。思维转变后的新审计方法可以克服原有的弊端，具体概括为以下几点：

（一）抽样审计到全面审计的转变

审计全覆盖的呼声越来越高，这其实就是全面审计的一种表现，它最大的优势就在于能够对审计过程中的每一个对象进行审计，收集到足够的数据作为审计证据，从而提高最终审计报告的真实性和可靠性，将审计业务的合理保证水平不断提高，最终实现利益相关者所希望达到的高水平保证。传统方法之所以采取抽样审计是因为工作量的大幅增加，没有足够的人力物力财力的投入，无法在规定时间内完成相应工作，关键是也没有数据处理分析技术作为支撑，抽样审计下审计风险无法降低到可接受的低水平。而大数据技术的发展给全面审计带来了可能，全面审计是大数据审计的突出特点，在恩施的医保审计中，全数据模式代替了抽样数据，从而使得审计结果更加精确。

恩施建立属于自己的州和区县联网审计系统，在医保审计过程中，这个联网审计系统存储着药监、财政、税收、民生和其他数据，多达890GB。最为惊人的是，各名目数据下包含的一级、二级甚至三级科目数据排列整齐，结构清晰，一目了然。如药监数据下的药品抽验表、药品名录等，药品抽验表下包含检验依据、不合格项目、检验机构名称和抽验类别。如此庞大的数据通过大数据的归集预处理技术，在联网审计系统中心完成数据统一化操作，打开全部数据使得整个数据规模和结构方便审计工作使用。在参保、过度用药、精准扶贫的资格审核中，传统的抽样审核方法肯定是难以为继的，但是有了大数据分析技术后，情况大为改观。首先可以建立公积金、人社部和卫计部数据间的联系，针对每位参保人员形成相应的勾稽關系，通过不同数据库间的关联分析和智能聚类后得到应保未保和重复参保人员信息。同时可以对人员资格进行符合性验证，解决贴钱参保套现的问题，减少财政资金的流失并提高财政资金的利用率。然后在过度用药和精准扶贫审计工作中可以采用类似的方法，建立疾病—药品—项目—人员图谱，低保人员数字图像，在涉及细节问题上可以查阅知识库，提高结果可信度。

简而言之，抽样审计到全面审计的转变就是对海量数据构建知识框架，通过现代的数据关联和聚类分析处理技术，完成所有对象的审计工作。

（二）间断审计到持续审计的转变

政府审计、内部审计和注册会计师审计都正在进行着从以事后、事中审计为主到事前、事中、事后审计相结合的转变，具体来说非现场审计、远程监控、实时分析将成为未来审计工作的主流方法。持续审计将打破间断审计所面临的时间和地点限制，在审计风险导向模式下，解决传统审计方法的滞后性问题，降低审计风险，提高审计质量。目前金融行业讲究实时性，持续审计迫在眉睫，银行、证券、保险业海量业务数据可以通过大数据审计下云计算技术及时发现运营中出现的问题和控制缺陷。在同浦口区审计局工作人员的访谈中，他们透露已经感受到持续审计的来临，因为已经没有明显忙季和闲季区分。同时，在财政资金同期审计中，部分资金流向他们可以通过相关业务数据实施监督，除非是获取重要性较大的审计数据，不然不需要亲临现场，只要获得对方单位的授权就可以进行数据提取。

恩施医保审计案例中持续审计的监督作用也得到了较多体现。因为联网审计系统的建立，在审计过程中的相关数据可以进行及时更新并共享，审计结果也会随着数据增减进行相应调整。因为在整个医保审计周期内，人员信息在各部门会随着审计工作开展进度变动，间断审计只能根据静态数据分析医保情况，存在固有局限性。持续审计能够适应动态数据分析，提高审计工作的绩效性。

如今各行业都会提高对及时性关注，只有经历间断审计到持续审计的转变，才能将审计工作更好地开展下去。

（三）精确数字审计到高效数据审计转变

传统审计工作，无论采取什么样的审计程序都追求数据的精确性，但大数据时代海量数据的出现使得审计工作更应当利用数据的效率，及时将审计报告提供给相关决策人进行决策。所谓的高效数据审计方法可以理解为通过数据的收集处理，进行相关的分析预测，掌握现象或事物的大体发展方向，从而及时做出应对。而不是传统的审计方法只希望通过最准确的数据发现问题并反映在审计报告中，因为当下审计更多的是需要预测问题并及时预防，这是审计思维的转变，自然而然带来审计方法的转变。

数字审计方法如风险评估、控制测试和实质性程序等依赖于精确的小数据审计，现在是大数据时代，分布式拓扑结构、云数据库、联网审计、数据挖掘这样的审计方法才能实现全貌和高效的审计目标。恩施医保审计中在精准扶贫、疾病防控预警和医疗资源部署这些具体项目中就运用到了联网审计和数据挖掘这样的审计方法，从而实现既定目标。该审计方法的原理都是类似的，通过建立多元回归方程进行相关预测。根据收入、消费、教育各种类型数据，预测因病返贫线；根据医院就诊的历史信息，预测区域疾病分布情况；根据地方卫生状况和医疗条件数据，预测各地区医疗资源需求度从而有效部署。

精确数字审计到高效数据审计的转变可以说是在保证数据精确性基础上，最大化提高数据利用速度和效率，从而实现审计工作从传统查错纠弊到分析预测的过渡。

三、 大数据时代审计面临的问题

大数据时代显然给审计工作带来了新的希望，但是在开展大数据审计的工作中也存在一些问题：

（一）数据共享难度较大

要实现大数据审计，需要收集海量的、全面的数据作为支撑。基层审计人员需要做到资源的共享、数据平台的互接。在实际审计中，审计人员需要调取不同部门的数据资源，例如在审计人员对农村低保进行审计，需要公安部门提供居民户口的数据。但出于部门的性质以及信息保密的需要，审计人员有时很难直接获得所需要的数据。审计人员要与相关部门合作沟通，获得授权；另一方面，需要上级部门进行协调才可以实现。因此实现真正意义上的数据共享，也需要一个循序渐进的发展过程。这当中，审计人员还需兼顾数据共享与信息安全、建立明确的信息授权、限制数据获取范围，最大程度上保证信息安全。

（二）数据的分析需要审计人员的计算机应用能力

对数据进行收集整理之后，需要进行进一步的分析，来获取审计证据。在分析数据时，审计人员要将相对应的审计方法转化为计算机语言，形成计算机指令。然而大多数审计人员不具备计算机编程能力，计算机技术人员也不能理解審计人员所提出的审计理论与方法，所以对数据的应用分析难以顺利展开。要想更高效地进行大数据审计，必须加强审计人员与计算机技术人员的沟通，逐渐培养出兼具审计知识与计算机知识的复合型专业人才。

大数据时代给审计行业带来了新的希望，同时挑战也随之而来。审计行业应该对大数据技术加以重视，对数据平台的建设投入更多的精力和财力，审计人员也应该重视自身的学习能力，随时关注时代的需要，这样才能让数据共享更大限度地在审计系统得到实现，让大数据审计发挥更大的作用。

参考文献：

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[2]张金城，刘巧玲.大数据环境下基于云计算的信息系统审计实施研究[J].商业会计，2016，（21）.

[3]吴鹏，林敏.论大数据时代下审计的机遇与挑战[J].金融经济，2016，（08）.

[4]何倩倩.基层审计机关如何开展计算机审计[J].经贸实践，2017，（09）.

作者简介：

王昊，内蒙古兴安盟人，蒙古族，南京审计大学学生，研究方向：审计学；

赵越，山西临汾人，南京审计大学学生，研究方向：审计学；

石楷文，江苏扬州人，南京审计大学学生，研究方向：审计学；

宋钰，江苏无锡人，南京审计大学学生，研究方向：审计学；

臧琪加，江苏徐州人，南京审计大学学生，研究方向：审计学。