基層審計機關大數據審計的困難與對策

劉紅霞 王曉春 曹路

近年來，各地審計機關將大數據審計工作作為推進審計全覆蓋的重要手段，不斷加大數據采集力度，積極探索在審計實踐中運用大數據技術的方法和途徑。大數據分析技術為審計全覆蓋奠定了技術基礎，將疑點查找環節提前到了現場審計之前，縮短了現場審計時間，提高了審計效率。但是，受制于審計力量、數據規劃等因素影響，當前在基層審計機關開展大數據審計存在一定困難。

基層審計機關大數據審計的困難

（一）財力投入不足。以筆者所在地市為例，近5年來，因財政收入緊張，市、縣兩級審計機關信息化建設投入資金明顯不足，全市審計機關工作人員人均信息化投入不到2萬元。資金主要投向為：一是臺式機、筆記本電腦、打印機等設備更換及維修，占總投入的58.5%。二是視頻會議系統建設，占總投入的36.9%。三是耗材費用，占投入的4.1%。四是門戶網站運行維護費用，占投入的0.5%。以上投入只能保障正常的工作運轉，數據分析平臺建設和工具開發則幾乎為零。

（二）人員力量不夠。以筆者所在地市為例，2013年以前，市、縣兩級審計機關均未設置專門的審計信息化工作機構。為了推進全市審計機關信息化建設和大數據審計工作，市本級于2013年成立了計算機審計信息中心，專職負責審計信息化建設及大數據審計工作。截止目前，各縣（區）審計機關仍無專門機構而由其他股室兼擔此項工作。

據調查統計：全市審計機關中計算機專業相關人員，占全市審計機關人數的1.6%，這些人員既要負責大數據審計工作，又要負責審計信息化建設，也要負責外出駐點審計，導致大數據審計工作推進舉步維艱。

據統計：五年來，全市審計機關參加審計署計算機中級技能培訓5人，年均參訓人員1人，占適訓人員的7.6%。通過率約60%左右。相較其他先進地市審計機關，無論是適訓人數、參訓人數、通過率均明顯不足。以上因素導致數據采集過程難，數據清理進度慢，數據分析耗時長，致使大數據分析技術在審計全覆蓋和民生、自然資源資產、精準扶貧、重大政策執行等專項審計工作中鮮少發揮作用。

（三）能力素質欠缺。審計人員對信息技術“不會用”、“不敢用”、“不愿用”的現象仍然存在。以AO使用為例：不同程度存在“手工操作計算機傾向”，不少審計人員沒有真正將AO使用起來，仍然沿襲傳統的手工作業模式，只是將相關審計資料拷貝到AO內，用于應付考核檢查，AO基礎性功能尚不能充分有效發揮。AO使用過程中，各模塊功能挖掘不夠，使用不熟，分析能力欠佳，導致發現的問題往往是老生常談的普遍性問題。以SQL、Oracel等中大型數據庫應用為例：全市審計機關能夠熟練使用數據庫進行數據查詢分析的只有3人，能建模分析的更少。

在大數據分析平臺和各類審計軟件的開發應用上，契合度不高，影響平臺的建設及效益的發揮。平臺建設應用中，經常會出現建設、使用“兩張皮”的情況。大多數基層審計機關的各類數據分析平臺一般按照以下職責劃分進行平臺建設：信息部門負責項目的硬件規劃并協助軟件開發，業務部門負責平臺的功能模塊需求分析，具體建設主要由信息部門實施完成，但信息部門以年輕的審計業務人員居多，雖然專業技術過硬，但審計業務水平普遍不高，經驗匱乏，而業務部門雖然審計實踐經驗豐富，但由于計算機專業技術知識欠缺，往往不能將自己的審計經驗和方法思路轉換為科學清晰的數據功能需求模型，雖然有經過審核驗證的公用模型可以利用，但各地審計機關的數據內容千差萬別，并不能直接拿來進行數據分析，出現“水土不服”的現象。加上缺乏有效溝通，導致前期需求分析不夠科學完善，產生“所建非所想”，“欲用非所建”的尷尬現象。

（四）支撐環境不優。根據互聯網數據中心（IDC）對大數據的定義，所謂“大數據”是指為了更經濟更有效地從高頻率、大容量、不同結構和類型的數據中挖掘價值而設計的新一代架構和技術。基于此定義，只有具備雄厚的大數據資源以及與之相匹配的云計算能力和條件，才能真正實現大數據、云計算技術在審計領域的有效運用。而當前各個政府部門，尤其是基層單位的信息化建設各自為政，缺少統一的規劃，導致各部門之間的數據存在交叉卻又未統一，相互使用存在困難。由于頂層數據規劃設計不完善，基層單位的信息化建設整體比較薄弱，個別單位無電子帳，部分單位財務數據接口不標準、業務數據缺失、數據質量不高（主要表現在數據不完整、格式不一致和不準確）等現象仍然存在，導致無法導入AO系統、SQL數據庫中開展數據分析。且社保、養老、金融、重大政策執行等專項審計中，稅務、社保、工商等很多關鍵外部數據由省級部門集中管理，數據采集協調難度大。

解決基層審計機關

大數據審計困難的對策

（一）加強對基層審計機關的財力、人力支持。一是署、省上級機關應加大對地方審計機關的財力支持力度。二是基層審計機關要主動向本級政府及兄弟部門協調溝通，爭取政策、經費、編制支持。三是上級審計機關可以通過集中購買服務的方式，為基層審計機關提供充足的計算機專業技術人才和智力支持，推進大數據審計工作順利開展。

（二）加強審計復合型人才的培養。培育豐富的高素質綜合性審計人才是推進大數據審計工作的根本。一是審計機關新進人員，應當優先考慮計算機專業技術人才，通過不斷補充專業技術能力突出的新人，不斷優化人員配備結構，持續提高審計隊伍的大數據技術應用水平。二是建立獎勵措施。首先對通過審計署計算機中級考試的審計人員，在提拔使用上，優先任用，優先晉級。其次在政策范圍內，予以適當的獎勵激勵。不斷增強審計人員學新、用新的主觀能動性。三是加強培訓的針對性。結合實際，有針對性地開展一些關于大數據審計分析應用方面的培訓和業務指導，通過獨立完成一些數據條件好，相對簡單的項目，以提高其應用能力。四是加強審計人員之間的溝通，鼓勵經驗豐富但不懂計算機審計的“老”審計人多與年輕審計人員交流審計思路，碰撞出大數據審計的火花。

（三）加強大數據審計頂層設計規劃。一是國家層面應做好頂層數據規劃，統籌并完善各行各業信息化建設，從上至下，打破各部門、行業和企業的橫向壁壘，建立大數據共享機制，實現全國范圍內各行各業大數據的共享。二是加強署、省上級審計機關對基層審計機關規劃指導。為了避免各地方審計局在信息化建設上出現各自為戰、標準不一、水平參差不齊而導致的資金浪費，應在信息化建設上統一規劃設計，統一標準建設，促進基層審計機關信息化水平高標準、全方位提升。加強對基層審計機關信息化工作的政策扶持和技術指導力度。通過上級審計機關的審計信息化制度建設、金審工程核心應用系統集中建設，促使基層審計機關加快突破人員配備、資金投入和專業能力建設等方面的制約，實現大數據審計工作跨越式發展;對公安、社保、金融機構、住房建設等省級集中管理且保密性要求高的行業數據實行署、省審計機關集中采集管理，市縣審計機關按需授權使用，降低基層審計機關數據獲取難度;加強對發達地區審計機關先進經驗的學習借鑒，“走出去”開拓視野，“引進來”增長見識。

（四）加強大數據審計分析平臺工具功能的開發與應用。“工欲善其事，必先利其器”。提高基層審計機關日常審計中大數據分析應用的水平，有針對性地加強并優化審計分析工具的開發與應用。一是在平臺建設、職能定位上，形成“署、省主建，市、縣主用”的職能劃分。上級審計機關應當加強對基層審計機關審計分析工具應用方面的培訓，同時加強對基層審計機關使用反饋的收集、響應，不斷完善所建審計分析工具的相關功能，使其能夠更有效地應用于基層審計機關。二是在平臺建設時，建立開放式架構。在不損壞平臺主體的前提下，允許基層審計機關對相關功能模塊進行適應性改造，不斷提升平臺效能。三是提高對大數據審計分析的認識，主動加強對審計分析工具的應用，與上級審計機關形成合力，從而提升大數據審計分析水平。

（作者單位：寶雞市審計局）