大數據審計創新研究

李 靜

（山東科技職業學院，山東 濰坊 261053）

當前，許多國家和地區十分重視大數據的作用，開發、利用大數據，實施大數據戰略。我國正加快數字化產業的發展，2015年9月，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，系統部署大數據發展工作。2021年3月，十三屆全國人大四次會議通過了《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》，明確“加快數字化發展，建設數字中國”。2021年6月，中央審計委員會辦公室、審計署印發了《“十四五”國家審計工作發展規劃》，明確了“堅持科技強審”。大數據產業至此已上升到一個新高度，涉及方方面面。

1 大數據審計的趨勢

1.1 保護和利用數據資源

高職院校隨著信息化建設和應用的快速發展融入到大數據的開發和利用。高職院校數據資源就是高職院校數據開放的基礎上，通過云計算平臺采集、管理及應用工作等生產有用信息，匯集的數據資源。數據資源包括文字、數值、聲音、圖像、視頻等多種形式。保護和利用大數據，特別是與審計相關的大數據，越來越重要。

1.2 大數據與云計算的深度結合

云計算作為生產大數據重要平臺，兩者之間相互依存，深度結合、交叉融合。在大數據和云計算信息處理過程中，一是需在特定的時間內采集、整理、應用，同時數據級別需要進行轉換，數據采集方式也要改變，完成數據高質量處理目的。二是將文字信息轉化為網絡日志、位置信息、視頻等形式，提高信息價值，強化數據利用。三是突破抽樣技術的限制，實現數據全覆蓋利用，數據精確度明顯。

1.3 科學理論的突破

隨著高職院校大數據深入挖掘，信息技術的不斷發展，以往的數據計算方法和理論基礎隨之發生改變。從大數據、云計算的基本特征出發，積極的采用科學合理的對策適應大數據、云計算帶來的變化。一是重視大數據審計的研究，形成大數據新的理論體系，需在經費、人員、物資方面給與傾斜和扶持。二是內部審計部門納入大數據審計中，從實踐中發現大數據審計存在的問題并加以解決問題，突破原有的理論障礙，形成大數據審計學科。

1.4 數據泄露泛濫

高職院校大數據平臺實現了數據的快速采集、管理及應用。但是，因數據資源共享，會導致因數據保護不利，造成數據泄漏與隱私被盜，甚至修改、破壞數據資源等安全隱患。如何做好安全防范，確保數據安全，建立健全有效的監管機制。完善大數據審計政策體系，促進大數據審計健康有序發展是擺在高職院校面前的實際問題，也是亟待解決的問題。大數據平臺數據安全和資源配置機制進一步完善，網絡安全措施加強，認證授權和資源隔離嚴密，實現數據資源的安全性、可靠性。因此，高職院校數據安全要從初始做起，亡羊補牢為時已晚。

1.5 數據管理成為核心競爭力

高職院校數據管理界定清晰，數據納入核心資產管理，財務報表直接反映數據資產管理狀況。為加強資產管理，各高校橫向建立資產管理專家資源庫。在確定的專家遴選條件的基礎上，聘用遴選專業人士，納入高校聯盟資產管理專家數據庫。入庫專家通過大數據、云平臺收集、匯總、處理與聯盟高校的招標采購、參數論證、資產驗收、資產處置等資產評定工作，大數據參與資產管理成效顯著。

1.6 大數據審計的發展趨勢

大數據審計替代傳統審計成為現代審計已經非常清晰。一是審計面全覆蓋，大數據審計工作不再抽樣審計，而是整體推進，審計質量更高，審計面更廣。二是審計技術更先進，由數據挖掘、云計算技術的參與、應用，審計信息真實、完整。三是審計結論更有保證，根據大數據分析結果，結合云計算技術，經過全覆蓋、采取新技術，審計報告質量更高。

通過建立大數據審計平臺，實行線上與線下，非實地與實地相結合的大數據審計模式，審計監督職能更加全面，預警功能更加完善。

2 大數據背景下進行審計創新的必要性

2.1 提高管理者決策的準確性和投資效率

高職院校構建大數據平臺，開展信息化業務數據采集、管理及應用工作，促進學院科學決策和精細化管理。大數據審計目的不僅是查錯糾錯，還要預測高職院校的財務狀況、資產信息、招生就業、后勤保障以及學院的未來。完善高職院校的機制建設，并建立大數據數據反饋機制。對發現的問題，通過大數據技術，進行分析、歸納、挖掘，并預測和分析潛在的風險和危機，提出合理化建議。例如：某高職院校2012年開工建設項目因資金不足停滯，僅主體部分完工，目前處于爛尾狀態。對類似閑置的項目，已形成浪費事實。該學院通過學院大數據平臺，提出引入培訓業務、學術活動、社會服務及素質拓展基地，盤活了資產，提高了資產使用效益。

2.2 提高審計人員的理論水平和應用價值

為提高審計報告質量，需使用大數據、云計算技術提供足夠量的真實性的數據證據。同時，在數據整理、分析時，需熟練掌握云計算技術理念和操作程序。一是采用統一開發審計軟件系統，不斷完善業務模塊，通過大數據、云計算輔助審計軟件系統，既節省審計時間，又保證質量。二是充分發揮數據庫作用，利用數據分析開展審計業務，改變過去手工審計習慣，持續推動大數據審計向縱深發展。三是不斷開發大數據審計軟件，對各部門業務活動實施實時監控、預警，針對性的解決突發事件，提高大數據、云計算在內部審計中的應用價值。

2.3 有效規避風險和提高建設資金的利用率

高職院校內部審計以財務審計為中心，以資金收支使用情況為重點，側重資金績效管理、政府采購、資產管理、制度建設等內容。信息化建設和大數據平臺為內部大數據審計提供了基礎和技術條件。大數據平臺的建立和使用打破部門間的信息不對稱。通過對數據收集、整理、分析，應用，數據得到全方位評判和分析，提高了工作效率和質量，規避了資金風險，提高了資金的利用率。

3 如何運用好新的大數據審計

3.1 牢固樹立大數據的基礎，認真分析核心數據的思維模式

數據是大數據審計的基礎，注重原始數據基礎的搜集工作。運用好大數據審計平臺，用大數據審計思維，結合財務、教學領域的基礎數據分析結果，延伸審計鏈，提高審計效率。大數據審計需要建立特定的數據思維模式，一是建立部門基礎數據站，將各部門的原始數據上傳到中央數據庫存儲。二是建立中央數據庫，中央數據庫篩選和儲存各部門原始數據，實現部門原始數據銜接。三是要建立數據網絡，對中央數據庫數據平臺進行分析、核實、匯總，實現中央數據庫與審計數據庫銜接。四是建立審計數據庫，實現即時提取、使用相關數據。

3.2 大數據審計，推動數據分析方式創新

審計工作基礎是原始數據的提取和利用。原始數據堅持“能采盡采”的原則，確保數據來源的真實性、原始性。準確的數據來源，是大數據審計工作的基礎。通過數據挖掘與分析，做出正確的審計結論，一是訪問和查詢數據庫，可通過編寫結構性查詢語句等語言來完成，或者采用開發軟件來檢索，實現查詢分析目的。二是分析和比對數據，找出內在的規律，利用工具驗證真偽。三是從大數據中總結數據模式，分析預測發展方向。挖掘數據潛在的信息，是大數據審計的核心。四是聯機分析處理工具從多角度對從原始數據轉化出來的信息進行存取，獲得對數據的深入了解。

3.3 加強大數據背景下審計人員隊伍的建設

因高職院校大數據、云計算技術應用到審計方面起步較晚，審計人員知識結構不合理，達不到大數據審計綜合業務人才的要求，在工作中應引起重視：一是將大數據審計納入學校重大事項來抓，健全大數據審計管理制度。二是建立大數據工作崗位責任制，引入人才向大數據審計應用專業傾斜。三是建立內部大數據審計專業培訓體系。

4 結語

本課題立足于高職院校實際，在適應新形勢及新政策的大數據審計背景下，分析大數據審計發展規律，查找問題，總結經驗，提出改進方式方法?？紤]兼顧學術性和實踐意義，提出推進大數據審計全覆蓋的具體措施辦法，助力高職院校健康發展。