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大数据分析在国家审计中的应用现状及对策建议

发布于：2024-02-01 10:11:01 来自：工程造价/造价筹划 [复制转发]

近年来，各级审计机关探索大数据分析在审计实践中的应用，笔者结合工作实际，从大数据对审计的影响、大数据审计应用面临的困境和应对措施等方面进行探讨。

一、大数据分析对国家审计的影响

（一）审计内容更加广泛。在以往的国家审计中，由于数据类型单一，审计范围往往停留在财务收支或财务报表方面，不能做到全覆盖。随着信息化建设步伐不断加快，财政、金融、自然资源等领域都已建立起信息系统，基于信息系统产生的种类繁多、结构复杂、信息量大的数据，如财政预算一体化、工商登记、民政社保“一卡通”等，审计人员能够通过分析这些复杂的数据来发现更多深层次问题。

（二）审计方法更加多样。传统的现场审计多依靠查看纸质账本，大数据审计时代不再局限于现场审计，而多以现场审计与非现场审计相结合的方式开展，利用SQL、无人机、AcrGIS等技术，实现线上与线下同步作业。如在开展耕地保护和土地利用情况审计中，利用AcrGIS开展大数据审计，将被审计单位提供的耕地、基本农田数据与最新地理国情数据进行叠加比对分析，提取、筛选出疑点地块并进行现场确认；在预算执行审计中，利用“财政数据采集系统”自动采集、整理数据和入库，在“大数据分析模型共享分析平台”对数据模型进行协同开发和维护。

（三）审计结果更加精准。传统审计受限于样本数量和审计成本，主要采取抽样审计方法，但抽样审计存在随机性、不完整性等缺陷，有着较大的审计风险。大数据审计为审计全覆盖提供了数据和技术基础，如在预算执行审计中，在涉及重点领域、重点行业审计时，通过大数据审计，不放过任何“蛛丝马迹”，实现对一级预算部门预算执行情况的审计全覆盖，避免“只见树木不见森林”现象，让审计结果更加精准。

（四）审计要求更加严格。由于大数据审计较多依靠大数据技术，对审计干部计算机等专业技术提出更高要求，越来越需要既懂审计实务又会大数据分析技术的复合型人才。同时，随着大数据技术应用，审计标准、工作要求和审计结论的精准性也随之提高，审计风险得到有效控制。

二、当前大数据审计面临的问题

（一）大数据平台建设有待完善。大数据时代，如何有效整合和利用海量数据是提高审计成效的关键所在。目前，有的地方政府没有将大数据基础设施建设纳入到地方政府信息化建设规划之中，或将大数据基础设施建设作为信息化建设项目进行立项和实施。各地审计机关在建设大数据平台时，大多是从各部门采集数据，缺乏统一标准、统筹规划和顶层设计。

（二）数据采集存在盲点。目前，审计机关获取数据的主要来源是财政部门的预算管理、会计核算、国库集中支付等。财政部门在预算编制时，需要从各业务部门和单位采集数据，但是这些数据来源分散、口径不一、结构复杂，缺乏一致性。此外，一些涉密信息系统中的数据，如公安、社保等数据采集相对困难。

（三）数据标准化程度低。大数据分析技术是基于大数据分析基础之上的，只有标准化的数据才能为大数据分析提供基础。但是，目前审计机关在采集数据时，缺少统一标准和规范性，甚至主要数据和业务信息的一些关键字段不完整、不准确、不规范，造成了不同部门之间数据不能有效整合，无法从广度和深度上开展有效地数据分析。如在“财政资金管理使用情况”审计时，需要对各单位上报的财政资金使用情况进行汇总和分类，但各单位上报数据的标准不统一，从而影响了审计结果的准确性。

（四）数据安全存在风险。首先，数据安全风险主要体现在数据的采集、存储、处理、分析、使用和销毁等环节。从被审计单位采集到的数据信息通过公务邮件、通用U盘等方式传到审计人员手中，这本身就是不规范的资料提供方式。其次，审计数据安全风险主要体现在网络攻击和信息泄露方面。非法人员通过常见的超链接、虚拟邮件等方式对互联网电脑进行跟踪，对使用者进行恶意攻击，造成电脑内文件信息的泄露或被窃取，这些行为都有可能对审计数据甚至保密数据造成安全风险。

（五）缺乏复合型人才。大数据审计是一个综合性较强的工作，对计算机知识和审计业务知识要求都比较高。当前很多基层审计机关或偏远地区普遍缺乏大数据专业人才，更缺乏两者都擅长的复合型人才，人才培养迫在眉睫。

三、推进大数据审计的对策建议

（一）加强组织领导，注重宣传引导。审计机关要高度重视大数据审计工作，将其纳入年度工作重点，制定完善大数据审计的实施方案，明确具体的目标、任务和措施。要进一步加强对大数据审计工作的组织领导，成立大数据审计工作领导小组，加强对大数据审计理论研究和实践探索的宣传力度，及时总结推广运用大数据审计成果的好经验、好做法。通过典型案例分析等形式营造大数据审计应用的浓厚氛围，推动大数据审计在高质量发展中发挥更好作用。

（二）健全工作机制，强化保障措施。要健全完善规范性文件，明确数据分析在国家审计中的具体要求，如数据的来源、使用范围和保密要求等，从源头上保障数据的合法性和准确性。完善协作配合机制，加强与财政、税务、统计等有关部门的沟通协调，共享和整合各部门现有资源和数据信息，形成工作合力。同时，要加强对数据的保护，可以通过加密技术、权限控制和审计跟踪等方式，防止数据泄露和滥用，确保数据的安全性和完整性。

（三）搭建信息系统，完善数据模型。探索构建一个数据互通、资源共享、技术兼容、业务协同的大数据审计平台，整合分散在不同部门和单位的各类财务数据、业务数据，构建涵盖被审计单位所有会计核算体系和管理信息系统的数据库，通过整合部门单位的各类数据，建立数据模型，实现各部门之间的信息共享和资源整合，保障数据在不同系统之间的交换和共享。在此基础上，审计部门要对数据库进行科学规划和整合，针对不同业务类型和数据形式的海量数据，加强审计分析模型建设和完善，促进理论与实践的有机结合，确保大数据审计应用最大化。

（四）夯实学习培训，培育专业人才。大数据审计工作是一项专业性很强的工作，需要审计人员具备较高的计算机专业知识和计算机数据分析能力，要通过多方式、多层次、多渠道培训，鼓励参加审计署、省审计厅计算机资格培训和考试，营造大数据审计的良好学习氛围，促进大数据审计理论学习、模型建设和应用实践，从而提升审计工作质量与效率。同时，以建设一支包含计算机、经济管理、财会等多个专业的复合型人才队伍为抓手，着力培养一批精通数据分析技术，具有较强综合分析能力和较高专业水平的审计人才队伍。

数据分析

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