大數據審計存在的風險及應對策略

大數據審計存在的風險

數據安全風險 數據安全是大數據審計得以有序開展的根本性條件。首先，有些數據只有在審計項目實施過程中才能被獲取，且存在數據更新不連續等情況，因而需要通過加強與被審計單位的常規性聯絡進行協調，從而建立電子數據報送的長效機制，使得靜止化、碎片化的數據動態化、連續化。其次，在大數據環境下，大量數據以電子形式存儲，因而存在被非法訪問、篡改甚至是泄露的風險。此外，大數據技術的多樣性還可能導致數據質量的良莠不齊，從而對審核結果的準確性造成嚴重影響。同時，被審計單位提供的數據還有可能含有部分私密性、隱私性較高的信息，因而在數據的采集、保管、使用過程中，存在因人為操作、機制設計漏洞以及違規使用非專用設備等現象造成數據信息流出的可能性。

數據分析風險 一般而言，數據分析是大數據審計的核心步驟。當前，大數據時代的審計工作越來越依賴于數據的準確性、時效性，因而數據分析造成的潛在隱患愈發受到廣大業內人士的重視。首先，部分被審計單位數據的準確性、完整性、一致性、及時性等方面存在的明顯缺陷，這會對分析結果的可靠性、有效性造成一定程度的影響。例如，倘若源數據或數據處理過程中出現差錯，則會嚴重影響數據分析結果的真實性；又如，倘若出現錯誤運用數據分析方法等問題，可能會使審計結論產生偏差，甚至會對決策制定造成誤導。在此情形下，唯有通過數據的關聯比對分析才能體現出大數據技術的使用價值，但有時又由于獲取的數據存在表述不準確、格式不規范等問題，從而對數據分析工作帶來一定的負面影響。其次，開展大數據審計時需要對大量數據進行深入挖掘和分析，但審計人員大多只掌握傳統的數據庫查詢技術，因而在數據分析過程中可能出現誤判、遺漏等問題，導致審計結論并不能對決策制定起到良好的參考與引導作用。

技術更新風險 技術的不斷更新是大數據審計發揮其應有效能的關鍵所在。然而，當前審計人員主要依賴關系型數據庫作為主要的數據查詢與分析工具，因而要真正從大數據中挖掘有效、有價值的數據信息，就需要研發具備綜合性分析功能的分析工具。另外，當前可供借鑒的數據分析方法以及成功經驗豐富性嚴重不足，這導致審計人員在大數據分析方面缺乏創造性思維，且技術迭代速度較慢亦可能造成審計效率低下或審計結果不準確等問題。

應對策略

大數據時代的來臨給審計工作帶來了不可多得的機遇，為此，要將各行業大數據與審計工作重點結合起來，將大數據審計技術與被審計單位數據特點結合起來，如此一來必將使當前的審計方法發生巨大改變，而對于伴隨審計方法革新帶來的風險，審計機構或審計人員應該從以下幾個方面改進方法、防范風險，從而確保大數據技術的良性作用在審計領域得到全面而充分的發揮。

一是要健全數據安全制度，加強全過程安全管控，確保數據的準確性與完整性。首先，建立健全數據采集全過程安全管控相關制度，確保數據在采集、存儲、處理、傳輸過程中的安全性。同時，審計機構要加強保密教育，審計人員要增強保密意識、強化數據安全意識，不斷降低數據安全風險。其次，在數據采集、分析、存儲和使用過程中，審計人員必須嚴格遵照有關制度和流程執行，通過設置不同的權限并根據實際需求進行不定期調整，使得查驗人群嚴格控制在指定范圍內，有效防范數據的外泄或遺失。

二是要提高數據分析能力，加強數據驗證和清洗，以避免數據錯誤導致的審計風險。審計工作不僅要查錯糾弊，更要防患于未然，因而唯有在審計過程中掌握數據分析的方法，方能推斷出事態變化發展的總體趨勢，并發現苗頭性問題。這就要求審計人員不斷提高數據分析能力，掌握先進的數據挖掘技術，并運用大數據審計分析數據模型來提高大數據環境下數據分析的準確性、便捷性。首先，通過不同種類的數據關聯分析，可以挖掘出各類數據的隱藏價值。其次，在數據采集流程結束后，可使用傳統數據分析方法（例如篩選、比較、抽樣等方法）進一步縮小審計范圍，找出潛在風險點，之后再利用大數據分析技術（例如多維分析、數據挖掘等）對數據進行深層次分析。此外，在審計過程中，還應歸納、總結好成熟、可供借鑒的數據分析模型，從而逐步建立起大數據環境下的審計工作機制和相關規范。

三是要緊跟技術方法更新，研發審計數據分析工具，提高發現問題的質效。隨著大數據技術的高速發展，大數據審計必須順應時代發展及新興技術的變化。首先，審計人員要時刻關注大數據技術發展的最新動態，及時學習、掌握新技術。其次，企業、政府部門等組織應定期開展計算機審計培訓活動，從而幫助審計人員切實提高自己的技術水平，以確保其可以在利用成熟的審計方法整合通用的數據分析模塊的同時還可以利用可視化界面展示各類數據之間的關系，從而使得數據分析結果更便于理解且使用起來更加方便。

四是要完善大數據審計工作流程，加強新技術研究和應用，提高審計工作水平和效果。具體而言，應結合大數據特點規律，不斷改進工作流程，從而為審計工作規范有效開展保駕護航。首先，要深入貫徹落實“總體分析、發現疑點、分散核實、系統研究”的審計模式，區分不同階段、不同技術、不同方法，從而全面提高審計數據分析能力。其次，在準備階段，應做好審計事項與相關數據的關聯度分析，并針對各類數據的特點進行總結歸納，從而探尋出行之有效的分析技術和方法。此外，在審計實施階段，還要將數據分析疑點下發各審計現場，根據查證方向和進度，有針對性地進行調整和修正，及時補充所需的外部數據，并與延伸工作相結合，總結數據模型，從而為日后的同類型審計任務積累技術經驗。

作者單位：遼寧省審計服務中心

海城市審計事務中心

東華軟件股份公司監察管理部