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基层大数据审计推进中存在的问题及对策研究
来源: 时间: 2018-01-22 浏览次数: [ ]

bt365官方网注册 张晶

 

内容摘要:开展大数据审计,加强审计信息化建设,是审计发展的趋势和方向。但在实际操作中,由于主客观原因,基层审计机关面临不少困惑与难题,需要正视和解决。笔者从一线审计人员的视角,从审计实务出发,探讨基层大数据审计推进中存在的问题,并提出解决问题的措施。

关键字:大数据审计 基层 问题 对策

 

大数据理论和实践的迅猛发展,深刻改变着社会生活的方方面面,审计机关如不及时适应这种变革将失去审计的资格。积极开展大数据审计,加强审计信息化建设,是审计发展的趋势和方向,这毋庸置疑。但在实际操作中,由于主客观方面的原因,基层审计机关在大数据审计中面临着很多的困惑与难题,需要正视和解决,否则推进大数据审计就只能是一句空话。笔者主要从一线审计人员的视角,从审计实务出发,探讨基层大数据审计推进中存在的问题以及提出解决的措施。

一、大数据审计的概念及现状

其实,笔者所说的大数据审计并非一个严格的概念,只是对大数据背景下开展国家审计监督的一个简单的概括和描述。大数据审计对于审计机关来说具有两个层面的意义:一是对被审计单位产生的大数据进行审计;二是积极运用大数据的思维和分析方法开展审计。

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。大数据运用的关键在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

目前的审计建立在抽样的基础上,由于审计资源的有限性决定了审计人员不可能对审计对象的所有方面进行全面审计,而是在对审计对象进行风险评估的基础上,确定审计的重要性水平,利用抽样理论和凭借审计经验确定审计的内容。大数据及其分析工具的出现,使得对审计对象进行全面审计成为可能,这对传统的审计理论和方法是一种挑战。

国家高度重视审计信息化建设,国务院印发的《关于加强审计工作的意见》,明确提出“加快推进审计信息化。推进有关部门、金融机构和国有企事业单位等与审计机关实现信息共享,加大数据集中力度,构建国家审计数据系统。探索在审计实践中运用大数据技术的途径,加大数据综合利用力度,提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力。创新电子审计技术,提高审计工作能力、质量和效率。推进对各部门、单位计算机信息系统安全性、可靠性和经济性的审计。”各级审计机关认真贯彻落实上级审计机关要求,积极开展大数据审计实践,不少基层审计机关也进行了有益的探索和尝试,购置了大容量的数据存储设备,建设了数据分析平台,在金融审计、税务审计、社保资金审计、公积金审计等领域进行了运用,通过对大量数据的比对分析发现了以往在没有数据分析手段时无法发现的问题线索。

二、大数据审计存在的问题

大数据审计虽然取得了初步的效果,但由于基层审计机关理念、人力、技术、资金等方面的不足,大数据审计要推广和深入仍然存在一些问题和障碍。

(一)认识不到位,理念上有误区。大数据审计作为新生事物,处于方兴未艾的阶段,还未经过实践的充分检验,人们对其存在认识上偏差在所难免。不少人对大数据审计存在排斥心理,认为在目前的审计条件和环境下无法实现大数据审计,大部分的审计项目必须用传统的审计方式和方法实施。其实,大数据时代的到来是社会发展的必然趋势,谁也无法预料它会如何迅速地改变我们的审计内容和方法。还有一些人过高地估计了当前大数据审计的效用,认为通过大数据分析就可以得出审计结论。其实,由于被审计对象数据质量的缺陷以及目前审计机关数据分析技术的限制,大数据分析只是一种模糊分析,并不能精确地定位问题,但可以为审计人员指明方向,精确地定位问题还需要审计人员进行进一步的分析和核实。

(二)缺少专业人才,无法适应大数据审计的需要。开展大数据审计,首先要具备专业的数据分析人才。近年来,出现了一种新的职业——“数据科学家”,他是统计学家、软件程序员、图形设计师和作家的结合体。科学家通过显微镜发现事物的不同,而数据科学家则通过探寻数据库来得到新的发现。大数据审计分析人才不仅要具备计算机方面的知识,还要具备审计学、统计学等方面的知识,最好还要具有丰富的审计经验,而目前基层审计机关能将这些方面结合起来的人才十分紧缺,更不用说建立数据分析团队了。而要在短时间内改变目前基层审计机关的人力资源结构或人员知识结构几乎是不可能的事情。

(三)在数据分析平台建设、运用方面,存在低水平重复建设、重建设轻运用等问题。要实施大数据审计,必须建立数据分析平台,提供数据分析工具。目前各级审计机关都意识到了大数据审计的重要性,都在积极建设数据分析平台,甚至一些县级审计机关也在积极尝试。其实,虽然各地有自己的实际情况,但数据分析平台的主要方面是一致的,完全可以自上而下部署实施。如果统筹层次不高,缺少总体的规划和前瞻性的思考,极易造成低水平重复建设,这是对资源的极大浪费。基层审计机关缺少能够建设数据分析平台的人才,懂技术的不懂业务,懂业务的不懂技术,技术和业务融合不够,设计出来的审计方法模型往往不能满足审计实务的需要。另外,在数据分析平台建设过程中还存在重建设轻运用,建设、运用脱节的问题,很多平台建成后束之高阁,无人问津,或者仅仅用于数据浅层次的比对,而没有深入的挖掘分析。

(四)数据采集数量、质量与要求有差距。大数据审计依赖于数据,通过对大量数据的分析挖掘有价值的信息。因此能否采集到足够多、足够广、质量足够高的数据成为大数据审计的基础。而目前在数据采集中存在一些问题,严重影响了下一步的数据分析:一是数据时效性差。目前被审计单位使用的业务、财务系统种类繁多,无法实现数据兼容,联网采集数据存在困难。目前基层审计机关的普遍做法是要求被审计单位下一年度报送上一年度的数据,审计机关不能实事掌握最新的数据。因为缺乏强制力,一些单位报送数据存在不配合、拖延的情况。二是采集到的数据范围较窄。目前采集到的基本上都是被审计单位的财务、业务数据,被审计单位以外的数据没有涉及,分析比对的范围较局限。比如进行公务接待费、会议费的审计,仅通过审查被审计单位的财务数据和凭证无法真正核实情况,此时如果能够采集到饭店、酒店的结算清单等数据,将会对审计大有帮助。三是数据质量无法保证。一些单位的数据质量有问题,给数据清理及后续的数据分析带来困扰。比如一些业务数据,因为操作人员填写不规范,导致数据空缺、错误现象时有发生;一些财务数据,因为摘要等内容填写过于简单,无法反映支出的真实情况。基于这些质量有缺陷的数据,很难得到确切的结果,甚至会对审计产生误导。

(五)缺少规范,数据安全性难以保证。为了推进大数据审计,各级审计机关建立的数据平台,集中了大量的财务、业务数据,这些数据可能涉及个人隐私、政府、企业敏感事项,一旦泄露后果严重。但目前缺少数据管理的规范性文件,缺少对数据使用权限、使用范围、管理责任、保密责任等的明确界定,极不利于数据的安全。

三、解决的对策

(一)提高认识,转变理念,积极适应大数据审计趋势。大数据审计是审计发展的趋势,审计署已经作出加强审计信息化推进大数据审计的决定,作为审计人员,不管你愿意不愿意都必须顺应趋势,认真贯彻落实审计署的决策部署。积极开展大数据审计,不是对传统审计方式方法的全盘否定,更不是认为机器可以取代审计人员,否定审计人员的作用。任何时候人都是占主导地位的,数据的采集、转换,数据的分析比对,进一步的核实调查,都是由审计人员来完成的,大数据审计只是审计方式方法的变革,它提高了审计的效率,为审计插上了一对翅膀,让审计人员可以涉足以前不敢或无法涉足的领域,为审计打开了一扇窗户。在这个先进生产力取代落后生产力的过程中,如果不以积极的态度面对,以积极的行动顺应,“将失去审计资格”绝非危言耸听。因此,审计人员必须转变理念,接受新生事物,顺应发展趋势,积极运用大数据的审计思维和方法开展审计实务,并在实务中不断总结形成新的审计方法和经验。

(二)提高统筹层次,避免数据平台低水平重复建设。因为数据分析平台的结构、功能大同小异,如果基层审计机关分别建设实在没有必要,必然导致资源的浪费。建议至少由省级审计机关建设相关数据分析平台,在市、县审计机关设置接入端口。一来省级机关可以集中全省的平台建设人才开展平台建设,可以充分利用高层次的高校、科研院所资源帮助平台建设,集中全省的审计经验形成审计模型,这样有利于提高平台的层次。二来以省为主体建设平台,可以实现全省数据的比对分析,可以更好地实现审计目标。比如要查社保重复参保问题,如果仅在市、县层面进行数据分析,只能查出在市、县有无重复参保,但如果集中全省数据进行比对分析,就可以查出在省内重复参保的问题。三者,在省级建设平台,市、县级设置接入端口,实现了资源的共享,节约了建设成本,有利于数据的集中管理。其实,如果跳出审计的视野,被审计对象的数据由政府信息部门或者财政部门集中更为合理,一方面更具有强制性,审计部门在没有下发审计通知书的情况下要求被审计单位报送有关数据必须通过政府发文,否则于法无据,但是政府信息部门或者财政部门可以以日常使用或日常监管为由要求相关单位报送数据,且更具有强制性。另一方面,这些数据不仅审计部门需要使用,其他部门也需要使用,比如房产部门在审核保障房对象保障资格的时候如果能够比对公安部门的车辆信息、户口信息、税务部门的纳税信息、工商部门的企业登记注册信息等,将会更有效地进行审核,因此如由政府信息部门集中数据可以提供给多个单位使用,大大提高了数据的使用率,充分发挥了数据的作用。

(三)创新组织结构,加强学习培训,解决人才短缺问题。面对数据分析人才短缺的问题,要从短期和长期两个方面考虑解决问题。短期来说,要改变传统的以业务处室为单位独立开展审计的模式,打破处室界限,集中全局现有的数据分析人才,形成数据分析团队,加大数据分析在审计过程中的比重,通过集中分析形成疑点,再交由审计人员现场核实。从长远来说,一方面要引进数据分析专业人才,充实审计数据分析队伍,另一方面要加大对业务骨干的培养,加大学习培训力度,提高数据分析水平。

(四)扩大采集范围,规范数据录入,提高数据质量。大数据分析的主旨就是通过对海量数据的分析得出有价值的信息,海量数据包括结构化的、半结构化的、甚至非结构化的各种数据。审计不仅要获得财务数据、业务数据,还要获得各种半结构化、非结构的数据,不仅要从被审计单位获得数据,还要思考从相关联的方面获取数据,不断扩大审计数据的获取范围、种类,提高分析效果。提请财政部门及相关业务主管部门,加大对系统录入数据的审核,填写不完整有瑕疵的数据不能通过审核,可以在相关的系统内设置自动控制程序,加强对操作人员的培训,提高数据质量,更好地服务数据分析。

(五)出台规范性文件,加强大数据管理。建议尽快出台大数据分析管理的规范性文件,规范数据管理和分析行为,明确权限和责任,便于审计人员操作,避免安全风险。

 

参考文献:

[1]钱希憾,《大数据时代我国政府审计面临的挑战与应对》,江西财经大学出版社,2015年。

[2]张兆信,《大数据环境下的审计问题研究》,《内蒙古科技与经济》2015年第5期。

[3]《关于加强审计工作的意见》,国发〔2014〕48号,2014年10月9日。

[4]百度百科:“大数据”, https://baike.baidu.com/item/大数据/1356941?fr=aladdin&fromid=17502992&fromtitle=大数据概念, 2017年7月1日浏览。

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