大美數據國審計經驗及啟示

■程近遠 李朝旗

引言

自1980年著名未來學家阿爾文·托夫勒在《第三次浪潮》一書中提出“大數據”概念以來，大數據研究取得迅猛發展，并在各個行業得到廣泛關注和深入應用。2012年3月，美國政府宣布開展“大數據研究和發展計劃”，同年，歐盟委員會在“歐洲數字化議程及其挑戰”中制定了大數據戰略，強調了公共數據安全及挖掘公共機構數據的潛力價值。隨著審計對象及審計事項載體的重大變化，大數據審計已成為我國國家審計未來發展的重要著力點。2018年5月，習近平在中央審計委員會第一次會議中指出“要堅持科技強審，加強審計信息化建設”，為大數據審計的發展指明了要求和方向。由于美國大數據審計開展較早，應用較成熟，本文以世界審計組織大數據審計工作組2017年第一次會議（南京）、2018年第二次會議（華盛頓）交流材料為主，對美國開展大數據審計的做法和經驗進行歸納總結，以期為我國開展大數據審計工作提供參考和借鑒。

一、美國開展大數據審計的具體做法

1.借鑒社會審計經驗，加強審計云平臺建設。

2017年10月，位于美國紐約的德勤會計師事務所開發出一個專供中小會計師事務所提供審計工作支持的云平臺——Auvenir審計云平臺。11月份，該平臺已經在幾個中小事務所進行了試運營測試并得到廣泛好評，目前已經在北美上線。該項目采用云存儲、機器學習以及人工智能技術來提升審計工作流程以及審計人員與客戶之間的協作。在云平臺環境下，所有數據都必須是標準化格式，這有利于審計人員進行批量處理，數據錄入到審計云平臺后，審計人員可以根據前期調查情況自主選擇需要做的程序，平臺在接到審計師的指令后就會自動進行測試并生成審計底稿。

借鑒社會審計的做法，美國審計署也在積極推動審計云平臺的建設工作。美國審計署賦予其下屬的信息技術審計組開展信息共享的職責，由信息技術審計組牽頭負責協調各審計組信息的傳送、交換、共享、儲存和分類管理。在審計的過程中，信息技術審計組會結合各審計工作組的功能定位，明確其能夠向平臺提供和可獲取的信息資源的類型、格式和時限，各審計組在規定時限內將信息資源發送給信息技術工作組，經過分類歸集后再傳送到共享平臺。

2.廣泛吸收多方智力成果，加強與相關組織實體的合作。

美國審計署高度重視與社會有關機構的合作，通過召開論壇會議等形式進行廣泛交流探討。如不當付款是美國國會和美國公眾高度關注的話題，數據顯示美國政府在2017財政年度的不當支付就超過了1440億美元。美國審計署已經與多個組織進行合作，探討如何利用數據分析的方法解決這一重大問題。在合作形式上，美國審計署與聯邦和州一級的審計和評估機構以及私營機構進行合作，以論壇的形式探討如何防止和檢測欺詐、浪費和濫用的現象，探討數據分析時遇到的主要挑戰以及采取何種審計方式可以應對這些挑戰。在加強數據分析方面，論壇的參與者也可以提出了有價值的想法。包括將數據和分析業務整合到一個平臺以提高效率，識別和完成小型試點項目以在短時間內取得成功的必要性，這些都將凸顯數據分析的價值。在近三年內，美國審計署陸續主辦了多次相關論壇研討活動，探討了相關問題的解決對策。

3.研究不同類型數據，探索大數據審計技術。

與聯邦政府機構以及私營企業的密切合作是確保美國審計署能夠訪問盡可能廣泛的數據集的關鍵。此外，美國審計署獨特的地位賦予了其廣泛訪問聯邦政府信息和數據資源的權限，從而為多維度、深層次和高效率進行大數據分析提供保障。在開展不同審計工作時，美國審計署十分重視結構化和非結構化數據的綜合利用。如2016年美國審計署公布審計報告顯示，審計人員將識別地震風險的地理信息數據與美國各地聯邦政府雇員和聯邦政府建筑物所在位置進行準確匹配，從而科學評估了美國聯邦政府遭受地震的風險。在分析方法上，美國審計署在使用傳統數據分析工具的同時，也越來越重視互聯網開源軟件的使用，通過創新數據算法，分析文本文件中的半結構化和非結構化數據或者進行網頁數據的挖掘。隨著大數據技術使用的頻率越來越高，美國審計署將更有信心向國會以及社會公眾提供高質量的審計報告。

4.注重定性與定量相結合，扎實開展大數據分析。

美國審計署注重定性方法與定量分析方法的結合。如2017年美國審計署公布的一份報告中提到，在對社會保障管理局（SSA，以下簡稱社保局）進行審計的過程中，定性與定量相結合的數據分析方法功不可沒。在檢查社保局監督聽證會有關殘疾人救濟補償決定的準確性和一致性的過程中，根據社保局負責人介紹，該局目前主要管理兩個殘疾人救助項目——殘疾人保險和社會保障收入，每年向約1 600萬名美國人提供約2 000億美元的補助。審計人員首先從審查相關研究文獻、報告和白皮書入手，接著與社保局的部門負責人進行座談并約定時間在選定的辦公室召開行政法律聽證會，會上要求律師、醫務人員、職業專家參加，以更好地了解聽證過程在實踐中的作用。另一方面，審計人員進入社保局內部網站，查找殘疾人審查標準與流程，要求患者提供當地錄入醫療管理系統的醫院出具的鑒定書，證明患者至少有一個醫學上可確定的身體部位殘疾或精神障礙，所患疾病持續時間超過一年或者專業醫生預期在一年內不能治愈并阻止其從事任何實質性的生產活動。審計人員不僅注重數據“定量”的一面，也注重殘疾人醫療救助全過程“定性”的一面（包括提交申請、醫院審核開具鑒定書提交給社保局、社保局再次審核、撥款等程序）。審計結果發現，當地多家醫院沒有嚴格遵守上級規定，對待殘疾人審核的標準比較隨意，將一些不符合救助范圍、容易治療康復的疾病也劃入了醫療救助的范圍，另外社保局再次審核時由于專業受限，對于鑒定書中所描述的一些陌生的并不常見的疾病沒有足夠重視，導致上級財政資金下達超標，醫院侵占殘疾人救助資金。在整個審計過程中定性與定量相結合的數據分析方法發揮了重要的作用。

5.劃分學習階段，培養復合型審計人才。

美國審計署下轄教育、勞動力和收入保障、醫療保健、信息技術以及自然資源與環境等十四個不同審計領域的團隊。與此同時，為了加強數據分析能力，美國審計署還聘請相關領域數據科學家以應對大數據分析的需要。美國審計署相關培訓計劃為審計人員的培養制定了“三步走”的培訓計劃。

第一步，走進教室進行針對性學習。美國審計署在開展相關課程培訓前，會對各審計組人員構成情況進行詳細了解，并向審計人員發送培訓課程調查表，審計人員可以根據自己的工作情況提出自己的需求，之后會有特定的培訓課程以達到“查漏補缺”的效果，逐步提升審計人員的綜合素質。課程結束時，審計人員會被要求做出反饋，以對培訓的形式和內容等相關方面作進一步優化。

第二步，走向平臺分享工作心得。美國審計署定期邀請審計工作組業務帶頭人進行審計實例教學分享。在整個過程中，分享人會詳細講述自己在審計過程中遇到了哪些問題，面對這些問題時是如何解決的，通過Xmind、Mindmapper等軟件在屏幕上勾畫出自己解決問題的思路，其他學員對某些問題感到疑惑時可以主動提出，分享人也會詳細解答。這不僅提升了分享人的口語表達能力和操作軟件的技能，其他審計人員今后面對類似的情形也能有效做出應對措施。

第三步，走上工作崗位并執行定期輪崗制度。美國審計署嚴格執行各審計工作組人員輪崗制，審計人員對于各類審計業務事項都能有所了解，強化了審計人員的大局意識，未來在開展重大且復雜的審計項目時，減少了各審計組磨合的時間，有利于提高效率和節約資源。

二、對我國的啟示

1.強化對大數據審計工作的統籌管理。

一是統籌整合數據資源。數據管理應用部門應緊密結合宏觀經濟形勢和社會熱點，以維護國家安全、服務宏觀決策為重點，組織持續對已收集的各類數據開展跨領域、跨層級、跨系統、多維度的貫通分析，確定審計重點和鎖定疑點線索，為編制國家審計工作計劃提供引領支撐。二是構建審計計劃、實施、審理、報告等各環節既相互制約又協調有序的機制。將法律規定的審計程序具體化，形成覆蓋審計管理、組織實施、調查取證、底稿編制、審計報告、審計處理處罰、審計結果公告等審計全過程的嚴密制約程序。建立審計項目質量責任追究制度，對審計的全過程進行有效的質量控制，努力做到崗位明確、職責清楚、操作有序、行為規范，從而有效減少審計風險。

2.大力推動審計信息化平臺的建設。

當前，我國各級審計機關已初步建立了大數據審計信息化平臺。在大數據環境下，需要更加注重數據采集的全過程管理和大數據的后續安全防護工作。一是進一步健全完善數據采集和定期報送機制。要把數據采集作為重要任務，明確責任、狠抓落實，持續加大數據集中力度，實現跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務數據大集中，保證數據的完整性、連續性、時效性。要強化數據管理，規范電子數據采集、報送、存儲、使用、備份等各環節工作。二是加強對審計大數據的安全防護。對審計大數據進行安全防護，要對審計大數據進行加密和備份，對審計大數據的敏感信息進行管控，實現對敏感隱私數據的可靠保護。要加強審計大數據采集、分析過程的防護，對審計大數據的采集、存儲、分析和使用過程的安全保護要由不同的管理決策者來執行，按照權限級別對用戶的訪問進行控制，建立審計大數據告警機制。要積極研究探索數據共享的方式和途徑，提高數據運用的便捷性，增強審計人員大數據分析能力，實現數據的有效運用。

3.強化培訓,培養大數據審計人才。

做好大數據審計工作的基礎和關鍵都在于審計人才的培養。大數據審計屬于交叉學科，涉及審計、網絡技術、數據科學、計算機技術等多個知識領域，其對審計人員的專業素養要求極高。當前無論是注冊會計師、審計師還是其他專業審計人員，其原有的知識體系中并未涵蓋大數據審計內容，其專業素養無法保障勝任大數據審計工作，且在人才培養方面，無論是審計部門還是高校，都缺乏系統的方案。因此，需要進一步加強系統研究，有針對性開展人員培訓，使審計人員素質跟得上大數據時代的發展要求。

4.加強法律法規建設,為大數據審計開展提供保障。

當前，隨著互聯網經濟、智能計算機應用和電子商務等大數據應用的興起，相關法律法規的建設還比較滯后，存在一定的盲區。目前國家審計的法規，體現的是對傳統審計作業模式的規范，難以適應大數據背景下的審計作業模式。因此，需要從頂層設計上推動互聯網經濟、電子商務等法律法規的建設工作，把電子原始憑據包括電子化憑證、證據、合同、簽名、賬單的法律效力及保存要求，數據認證機構的管理，互聯網信息與安全等問題，以法律法規的形式明文規定，實現大數據審計有法可依。同時也要有所創新，建立健全和大數據背景相適應的審計準則和體系，如頒布大數據審計的技術手段標準、評價標準、大數據審計的實質性檢驗和符合性測試的標準、網絡和云計算審計準則等，從而為大數據審計開展提供支撐和保障。