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他山之石

浅析大数据在基层审计应用中存在难点和对策

发布时间:2019/09/20 14:09信息来源:武汉市审计局官网

江汉区审计局  高源

随着科技社会的不断发展,信息技术和计算机网络在各行各业方兴未艾,审计环境发生了翻天覆地的变化,海量信息给审计工作带来新的机遇和挑战,审计人员提升大数据审计能力势在必行。本文从基层审计部门的视角,浅析基层审计机关在大数据审计方面面临的难点,并提出相应的对策。

大数据具有海量、高速、多样、异构的特点,审计人员需要运用不同的处理方式对各类数据进行精准有价值的审计分析,从而捕捉被审计单位经济活动中存在的违规行为。大数据对审计人员的个人能力素质要求高,作为基层审计人员,在大数据审计时代面临的困难更多,解决问题的难度更大。主要表现在以下几个方面:

(一)大数据获取难,缺乏有效制度保障。获取完整、真实、有效的数据是开展大数据分析的基础,但很多业务部门因行业要求、数据安全保密和对大数据审计认识不高等多方面原因,在未对其开展专门审计的情况下,对配合提供数据的积极性不高,存在不提供数据或提供数据不完整、不及时的情况,导致审计数据无法及时更新,数据归集的广度、深度、效率大打折扣。比如,审计署每年开展的全国保障性安居工程审计,需要比对住房公积金、养老保险、不动产登记、车辆登记、工商注册等信息,其中不动产登记和车辆登记信息无法采集到原始数据,极大地制约了审计的深度和广度。

(二)审计技术工具少,缺乏高质量分析模型。解决大数据问题的核心是技术。审计项目需要查阅、分析的资料较多,面对大量的文档、图片、会议纪要、音频视频、地理信息等资料,如何对这些非结构化数据开展分析是个难点。目前,基层审计机关主要运用的审计分析软件是AO系统,该系统提供了结构化数据采集、数据分析、审计现场管理等系列功能,但无法处理非结构化数据。另外,近几年省审计厅开发了审计云平台,云平台中有经过审核验证的公用模型可以利用,但由于各地审计机关的数据结构各不相同,部分模型可利用率低,缺乏有创新性的高质量分析模型。

(三)人员力量不足,缺乏审计复合型人才。一方面基层审计机关不仅要完成审计署、审计厅、市局下达的任务,还需要完成本级财政预算执行审计、部门预算全覆盖审计、经济责任审计、重大项目投资审计以及政府临时交办的审计事项,审计力量日益捉襟见肘。另一方面大数据的应用需要既懂计算机、网络、数据库,又懂审计、财务、经济的复合型人才,审计不仅要关注财政财务收支的真实性与合规性,更要从政策落实的角度去观察问题,多方位地认识、分析和判断,必须整体、系统、立体地思考,从而实现大数据审计价值的最大化。这对审计人员的综合素质提出了较高的要求,基层审计部门这类复合型人才较为缺乏。

大数据审计是审计发展的必由之路,也是现代审计的发展方向,要做好大数据审计,必须解决上述问题,才能让大数据更好地服务于审计工作。笔者认为可从以下几个方面着手:

(一)规范大数据应用制度建设。大数据应用制度建设可从三方面着手。一是规范大数据采集制度,习近平总书记在中央审计委员会第一次会议中指出“各地区各部门特别是各级领导干部要及时、准确、完整地提供同本单位本系统履行职责相关的资料和电子数据,不得制定限制向审计机关提供资料和电子数据的规定,已经制定的要坚决废止”,要尽快完善制度,使审计数据的采集常态化;二是规范大数据审计各环节,要明确取证程序,确保审计方法模型的准确性,规避由大数据审计带来的信息风险、技术风险和认知风险,保证大数据审计证据的客观性、充分性、相关性和可靠性;三是规范大数据管理的法律保障,数据归集涉及多部门信息,为确保审计数据的安全,应加快立法进程,让大数据的存储、管理和使用有法可依。

(二)加强审计技术创新。要更新审计理念与方法,提出有价值的分析需求,优化大数据分析模型,完善大数据分析平台。一是充分利用高等院校和科研机构的硬件、人才资源优势,以审计数据资源为基础,运用数据挖掘、人工智能、云计算、地理信息系统等技术,结合审计实际,完善大数据分析平台。二是上级审计机关应加强对基层审计机关审计分析工具应用方面的指导,进一步开发完善当前分析平台的相关功能,使其能够更有效地应用于基层审计机关。三是基层审计机关应当提高对大数据审计分析工具的认识,主动加强审计分析工具的应用,与上级审计机关形成合力,从而提升大数据审计分析水平。

(三)注重复合型人才培养。要培养既精通纷繁复杂的审计业务,又掌握计算机技术、具有信息化思维的复合型审计人才。一是调整人才结构,根据发展需要,优先引进有计算机、地理信息系统背景的专业人才,通过补充专业能力突出的新人,提高审计队伍的大数据审计能力;二是增强大数据审计理念,注重审计人员的综合素质培养,引导审计人员围绕“互联网+”、智慧审计等新思路,拓宽审计视角,将大数据思维融入审计实施全过程,使其拥有结合审计业务的宏观思考能力;三是强化培养大数据审计团队,加大培训力度、完善培训体系、改善培训方式,围绕大数据典型案例、经验技巧、数据分析等重点,开展集中讨论、仿真模拟案例教学,加大实战培训力度,同时也可借助高校等外部力量,进行知识更新,学与用相结合,典型项目及时总结分享。



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