審計大數據軟件開發應用的幾點思考

徐曉蓉

摘要：隨著大數據概念的普及，審計大數據不斷推廣應用，審計大數據軟件也在各級審計機關陸續部署，但在實際推廣應用過程中，很多人認為審計大數據軟件并不必要，本文從審計大數據軟件在審計機關日常數據審計各環節中應用發揮的作用來分析審計大數據軟件應用的必要性和開發設計過程中應注意的問題。

關鍵詞：審計;大數據軟件;開發;應用

隨著大數據時代的來臨，審計數據出現數據量大、數據類型繁多、數據價值密度低和處理速度快等特點。審計工作環境的變化，傳統的審計技術方法已經無法適應，將大數據技術應用于審計工作成為了審計技術發展的必然之路。因此，作為大數據審計有效落地載體的審計大數據軟件開發就至關重要，筆者將結合W區審計局的審計大數據分析平臺的開發應用來談談對審計大數據軟件開發應用的幾點思考。

一、審計大數據軟件應用的必要性

（一）大數據技術發展的必然趨勢

大數據技術的不斷推廣應用，給傳統審計帶來了諸多挑戰：一是審計線索由紙質資料向電子數據轉變;二是審計思路由就財務審財務向綜合績效審計轉變;三是審計時效由事后審計向實時監督轉變;四是審計覆蓋面由部分被審計單位向審計全覆蓋轉變。[1]這使得基于云計算的審計大數據軟件的應用成為解決這些問題的必然途徑。

（二）有效解決各地審計機關計算機應用能力不一的問題

隨著被審計單位數據化程度和審計機關對審計工作質量要求的不斷提高，傳統審計方法已經無法應對，但各地審計機關計算機應用水平不一，普遍存在上級審計機關計算機應用水平高于下級審計機關的情況。審計大數據軟件的應用可將數據導入、數據結構分析和審計工作有效分開，讓各專業的人分工合作，有效解決審計機關計算機人才短缺的問題。

（三）有效應對數據類型繁多、數據價值密度低的問題

信息技術發展的近二十年，被審計單位信息系統如雨后春筍般的建設，部分條線至今無統一的信息系統。對全國各行業數據的合理規劃可使開展廣泛的審計思路的交流和便捷的數據審計成為可能。同時，也方便構建全國性的行業數據鏈，發掘更多的數據關聯。

二、審計大數據軟件開發應用的現狀

（一）各省市審計大數據軟件開發理念不同

國家審計署2016年印發了《“十三五”國家審計工作發展規劃》，在該規劃中明確加強審計信息化建設，完成金審三期工程建設，并將大數據綜合分析平臺納入金審三期工程建設中。同時國家審計署明確了“統一規劃、兩級部署、以用為本”的總體思路，各地也陸續開展審計大數據軟件的建設工作。但是各地審計大數據軟件建設要求各不相同。

江蘇省審計大數據軟件采用由省審計廳統一建設理念，各市縣區自行建設為主，自行使用。該模式的好處是各地審計機關可根據當地審計特點有側重的開發更適合本地應用的審計大數據軟件。而壞處也很明顯，沒有統一的規劃，各地審計大數據軟件中的數據無法方便高效的實現向上集中，不利于構建集中性高的大數據中心;同時，審計應用模型也無法實現較好的共享，不利于審計思路的交流。

而湖北省則是由省審計廳規劃建設全省統一的審計大數據軟件，分級使用。該模式的好處是全省數據可以有機整合，大規模的豐富數據中心數據，省廳統一部署項目的審計應用模型可實現全省共享，使數據處理結果有統一的規范結果，亦可有效解決各市縣區大數據審計能力不一的問題，審計質量得到保證。而該做法的弊處在于，統一的審計大數據軟件對全省各行業信息化建設規劃的要求非常高，必須建立在該省有較多全省統一建設的信息系統的基礎上，被審計單位數據集中性高。現階段全國很多省份很難做到這一點。

（二）各省市審計大數據軟件應用大數據技術高低不同

目前，大多數審計大數據軟件集成的大數據技術還僅停留在傳統的審計數據分析查詢基礎上，并未將數據挖掘、機器學習、可視化等融合進去，同時對于大數據中心的建設很多地方也僅停留在傳統數據庫集中的基礎上，并未集成云技術，沒有云計算等功能的融合。

（三）各省市審計大數據軟件應用模式不一

部分省市將審計大數據軟件的維護和應用都外包給軟件開發公司，借助公司的技術力量，完成對大數據軟件的日常維護，和多樣化數據的采集分析及數據建模;部分省市則是與軟件開發公司簽訂合作協議，根據審計項目提供周期化審計服務，服務內容也主要是多樣化數據的采集分析和數據建模。由此可見，在審計大數據軟件應用過程中多樣化數據的采集分析和數據建模對操作人員計算機水平有一定要求，并非簡單易行。

三、大數據軟件開發過程中應注意的問題

（一）構建基于云審計平臺的一體化審計大數據軟件

云審計平臺的應用可實現遠程存儲和移動計算，減少數據移動帶來的損耗。[2]審計大數據軟件借助云計算的功能，發揮審計行業的優勢，實現跨行業、跨領域的大數據分析。

（二）應充分融合大數據技術

深化大數據技術在審計領域的廣泛運用，逐步將數據挖掘、機器學習、可視化等大數據技術融入大數據審計軟件中。一是提升數據采集技術，拓寬數據采集渠道。數據采集應涵蓋互聯網平臺下的各類咨詢數據、被審計單位貨幣型數據和非貨幣性數據、審計主體內部各類數據，以及其他數據。審計機關將Seribe、iOS與Chukwa等數據采集工具，與審計大數據實際應用相結合，建立適應性更強的非結構化數據采集技術。二是改變數據存儲模式，提高大數據應用效率。將Hadoop分布式存儲系統運用于云審計平臺，通過Hadoop平臺的功能引入充分發揮大數據技術的優越性。三是融入新型大數據技術，改變傳統計算機審計思路。如，應用數據挖掘發掘離散數據的關聯性，降低無效數據對分析結果的影響;應用機器學習提高審計大數據挖掘能力;應用可視化技術于交互分析和結果展示，提高審計大數據分析軟件可用性和易用性，促進審計疑點的發現。[3]

（三）應注重軟件的通用性和易用性

審計大數據分析融入了大數據技術之后，比傳統的計算機審計要復雜的多，可使用的功能也不局限在對數據的精準分析上，那么，如何使審計大數據軟件進一步提高審計效率、促進審計方式創新。就需要審計大數據軟件更廣泛的應用，這需要更多的審計人員參與其中，面對現階段審計機關人員知識結構，要提高審計大數據軟件的使用率，除了在制度上予以規范外，更重要的是審計大數據軟件具有通用性和易用性。該軟件開發時應構建能滿足各種不同需求的系統架構，以及適應多種審計行業審計的多種審計方法[4]。

參考文獻：

[1]楊曉峰，黃鑫.大數據環境下審計云平臺建設探析[DB].湖北省審計廳網站，2016.

[2]秦榮生.大數據、云計算技術對審計的影響研究[J].審計研究，2014（6）： 23-28.

[3]劉國城，王會金.大數據審計平臺構建研究[J].審計研究，2017（6）： 36-41.

[4]陳偉，居江寧.大數據審計： 現狀和發展[J].審計與鑒證，2017（12）： 77-81.