試論大數據分析與審計分析

閃明存

摘要：文章在介紹大數據分析、審計分析的概念和相關關系的基礎上，論述了審計分析面臨的機遇和企業內部審計分析向大數據分析轉變需要解決的問題，最后提出相關建議。

關鍵詞：大數據分析；審計分析

按照維基百科的定義，大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。業界通常用四個V來概括大數據的特征，即Volume（數據體量巨大）、Variety（數據類型繁多，包括視頻、圖片、地理位置等）、Value（價值密度低）、Velocity（處理速度快）。

國務院在2014年10月印發的《關于加強審計工作的意見》（國發〔2014〕48號）明確提到“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。” 這是國家首次在文件中將大數據技術列入審計信息化工作重點，為今后工作指明了方向。

一、大數據分析的內涵與特點

大數據分析是大數據理念與方法的核心，是指對海量類型多樣、增長速度快、內容真實的數據（即大數據）進行分析，從中找出可以幫助決策的隱藏模式、未知的相關關系以及其他有用信息的過程。

大數據分析在數據處理理念上有三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。大數據分析是人們獲得新的認知、創造新的價值的源泉；也是改變市場、組織機構，以及政府與公民關系的途徑。例如商業領域，淘寶等電商通過分析客戶購買數據實時推薦客戶可能需要的物品；金融行業通過分析各類指標數據預測市場行情走勢等。

二、審計分析的主要目標和方法體系

審計人員如何將原生態的數據信息轉換成審計證據，直接影響著審計目標的實現，其中的關鍵就是審計人員是否能對被審計單位的數據進行有效分析，因此審計的核心方法是數據分析。

審計分析的主要目標包括以下幾個方面：協助把握被審計單位總體情況、協助審計人員確定審計重點、協助審計過程發現問題線索、為審計取證提供數據支持。

審計分析方法從廣義角度來看，種類很多。常用的有比較法、比率分析法、賬戶分析法、趨勢分析法、模擬法、預測法、決策法、控三、因素分析法和成本法等。

三、大數據分析與審計分析的關系

筆者認為， 大數據正以難以想象的發展速度帶來新一輪信息化革命，它給我們帶來新的思維變革、商業變革和管理變革。大數據成為一個時代背景，更多的分析工作成為實際上的大數據分析，從這個角度看，審計分析是大數據分析應用的一個領域。

另一方面，大數據分析是伴隨著數據科學的快速發展和數據密集型范式的出現而產生的一種全新的分析思維和技術。審計分析是從分析應用領域而言的，因此，我們可以將大數據分析作為審計分析方法的一種。

大數據分析的三個特點使其更具創新性、發現性，應用到審計領域必然會刺激審計方式方法變革；另一方面，在審計工作中借以了解情況，發現問題，確定證據時也要緊緊圍繞審計目標，注意相關性和結果可靠性，或者采取其他審計措施確保結論客觀、公正。

四、大數據分析給審計分析帶來的機遇

首先，傳統的審計分析主要針對的是結構化數據，如字符、數值等，大數據分析的數據類型拓展到WEB網頁、XML等半結構化數據，甚至圖片、音頻、視頻等非結構化數據。審計內容更加廣泛，審計對象的呈現更加全面。其次，由于大數據分析是全樣本數據，審計人員可以跳出企業內部業務、財務數據的局限，有效利用行業、政府大數據，在更高層次和更深領域發揮審計的職能作用，凸顯其宏觀性、整體性和建設性。再次，傳統的批量處理方式被流處理方式取代。審計人員通過利用軟件和模型更快地捕捉到價值信息，實現實時分析，這將使審計人員能夠更及時地發現問題，有效提高審計工作效率。最后，在大數據環境下，審計分析可以利用機器學習技術，來解決聚類問題、分類問題、挖掘頻繁項集。機器學習專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑。機器學習技術的引入無疑將大幅提高審計效率和審計工作層次。

五、企業內部審計分析向大數據分析轉變面臨的問題

大數據分析無疑給審計分析帶來機遇，但是從企業內部審計角度看，審計分析向大數據分析轉變還面臨諸多挑戰：一是實現集團企業內部資源的統一規劃和使用，必須以各系統相互之間兼容互聯、數據字典規范統一為前提。由于各地區、各業務板塊信息化水平參差不一，碎片式的數據環境給審計部門獲取、存儲和利用數據造成困難。二是從龐大的外部數據中找出對審計分析有用的信息有很大難度，這里面涉及相關方面披露范圍、時效、數據展現方式是否統一、口徑是否規范等。三是企業發展變革快，業務系統和數據穩定性差，加大了審計部門協調資源，統籌建立審計分析平臺的難度。四是面對多源異構、紛繁復雜的數據信息，審計部門不僅要有相應的采集和存儲能力，更重要的是劃定相關集，迅速分析和挖掘數據，審計人員的數據駕馭能力將受到考驗。五是審計成果需求的壓力。理論上大數據可以采用全量數據進行分析，查找風險和問題，內部審計授權方也已經提出類似要求，而實際上內部審計受數據環境、分析工具和手段等條件所限，在較長時間內還很難實現“大數據分析”，兩廂對比給內部審計帶來很大壓力。六是審計數據的采集和使用、審計成果的分析和共享過程中的信息安全問題凸顯。

六、迎接大數據環境，提升審計分析水平

內部審計肩負審查和評價組織的業務活動、內部控制和風險管理的適當性和有效性，以促進組織完善治理、增加價值和實現目標的重擔，客觀上要求我們必須抓住大數據的時代脈搏，趁勢而上，提高審計分析能力，提升監督能力和服務水平。

（一）轉變觀念，認識大數據分析特點助力審計創新

大數據分析的“三個轉變”，跳出了傳統的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見，為我們提供了更多的深刻發現。提高對于大數據的認識，而不局限于它是數據域的拓展，更主要的是觀念的突破，讓更多審計人員擁有“大數據”思維，可以有效地提升審計分析水平、洞察發現力和流程優化能力，推動審計方式方法的創新。

（二）統籌規劃，增強審計分析的軟硬件支撐能力

大數據時代，企業各方面都會發生很大變化。決策將由以流程為中心轉變為以數據為中心，運營模式將由以產品為中心轉變為以用戶為中心，組織模式由層級管理轉變為扁平化管理。為順應這些變化，提高數據化程度，打通企業各個系統，建立集中式的數據管理和運營中心是大勢所趨。內審部門有必要抓住時機，統籌規劃，在引入大數據分析技術和工具，逐步增強審計分析物質支撐能力的同時，促使企業建立“從事后到事中、從靜態到動態、從現場到遠程”的在線審計系統，盡早實現持續審計，通過實時分析強化風險預警。

（三）優化團隊，提升綜合分析判斷能力

在大數據環境下，審計人員不僅要了解數據及其處理方式的變化，也要能處理數據、分析數據，更要透徹地了解背后的企業經營管理、業務活動，才能準確的駕馭數據。因此，內審部門需要通過新聘IT技術人員、與業務部門進行人員雙向交流、在職教育培訓等方式提升審計團隊綜合判斷能力、跨專業知識運用能力、以多維分析和數據挖掘為代表的數據分析能力等。

（四）做好防范，保證企業信息安全

大數據時代，企業和個人都面臨更大的信息安全問題。就內部審計來說，形勢更加嚴峻。信息安全是內部審計重視的一項業務內容，“打鐵還需本身硬”，所以內部審計更要提高安全意識。具體操作上，在審計信息系統中要做好安全監控，進行用戶身份生命周期管理，對于能接觸到的關鍵數據做好脫敏處理；審計人員在工作中要避免利用公眾網絡傳遞業務資料等。

參考文獻：

[1]官思發，孟璽，李宗潔，劉揚.大數據分析研究現狀、問題與對策[J].情報雜志，2015（05）.

[2]顧洪菲.大數據環境下審計數據分析技術方法初探[J].中國管理信息化，2045（03）.

[3]呂海峰.大數據背景下軍隊審計數據分析初探[J].經濟師，2045（07）.

[4]楊凱茜.淺談大數據審計的特點及實現—以審計署2012年對中石油的審計結果為例[J].財經界，2015（04）.

（作者單位：河北電信）