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大数据审计面临的主要风险及建议
2018年12月10日 文章来源:国家审计署网站 申博提供:审计署重庆特派办

近年来,审计机关根据申博化环境下电子数据的特点,探索开展大数据审计,取得了积极成效。2018年5月23日,习近平总书记在中央审计委员会第一次会议上指出,要坚持科技强审,加强审计申博化建设。由此可见,大数据审计不仅是国家审计探索申博化环境下的审计方式创新,也是落实党中央对审计工作的部署要求,实现审计监督全覆盖、提升审计工作绩效的必由之路。

一、当前大数据审计的特点

当前,大数据审计广泛应用于财政、金融、企业等多个领域的审计项目中。在审计署的大力推动下,各级审计机关积极参与数据平台建设,全力开展大数据审计应用,取得了良好的审计效果。总体来看,大数据审计的应用现状,呈现出以下几个方面的特点。

一是审计队伍专业人才需求逐渐上升。近年来,审计机关在人才招录方面,计算机专业人才的招录力度不断加大,以满足自身开展大数据审计的人才需求;与此同时,审计署针对大数据审计的专业需求,加大了对非计算机专业审计人员的计算机能力水平培养力度,有针对性地举办计算机能力和大数据分析能力的培训班,不断提升审计队伍的数据分析专业能力水平。

二是审计队伍工作思维、工作模式出现明显转变,工作效率和效果提升显著。大数据审计更加注重现场实施阶段前的数据分析工作,而且数据分析并不局限于被审计单位的财务、业务数据,更重要的是通过审计署数据平台,将来自财政、金融等多个平台的管理数据进行关联,从而对被审计单位进行全方位的情况分析,借助数据分析结果,有针对性地开展延伸调查,进一步提升审计工作效率和效果。如某直辖市在财政预算审计中运用大数据分析方法,连续两年实现在同等时间下将原来只能覆盖15家一级预算单位扩展到100家一级预算单位。

三是审计数据模型不断完善,数据分析效率本身不断提升。当前,部分审计机关积极组建核心数据分析团队,在日常审计项目中,将采集的数据分门别类,立库建表,优化查询语句,建立不同数据模型,从而提高数据查询分析效率。

二、大数据审计面临的主要风险

大数据审计在改善审计工作模式、提升审计工作效率方面发挥了重要作用,但在数据采集管理使用中也存在一些风险,需要引起注意。

一是数据采集和整理风险。数据采集风险主要体现在两方面,一方面是对被审计单位的数据缺乏有效验证手段,数据完整性和真实性不能保证,只能通过后期的延伸调查核实部分数据的真实有效性;另一方面,采集数据的质量不高,大量的无效数据会严重影响数据分析的质量。此外,在采集被审计单位之外的数据,如网络媒体、社交网站等,也存在较高的数据风险。在数据整理方面,不少审计机关采集了多个行业领域的数据,但各个行业数据标准、数据格式不尽相同,即便是同一个行业,各机构使用的数据格式也参差不齐。在当前未统一审计数据标准表的情况下,数据整理难度较大,多领域的数据关联分析方法在实际应用过程中仍有较大难度。

二是数据分析和使用风险。数据分析风险主要体现在审计人员的分析思路和分析方法上。审计人员在业务不熟悉、数据建模能力不强的情况下,在实际分析中容易出现逻辑错误,造成数据分析结果偏差;在数据使用方面,受到数据真实性、完整性和数据表逻辑关联等因素影响,数据分析结果往往与实际情况存在较大偏差,若直接使用,存在较大的风险,审计人员需要谨慎待之。

三是数据管理风险。数据管理风险主要表现为数据在存储、传输过程中出现丢失、泄密、销毁等情况。审计采集数据涉及诸多行业的申博,数据遗失、泄密将给相关单位造成较大损失,同时,对审计机关的权威性、公信力也会产生负面影响。其中,数据管理风险最主要的还是来自数据存储设备的管理,如审计人员的计算机及移动存储介质等发生遗失、机房设备防灾能力不强、数据网络加密不足等,都应是防范数据管理风险的重点关注领域。

三、推动完善大数据审计的几点建议

一是进一步创新审计理念。《国务院关于促进大数据发展行动纲要》已将大数据发展列入国家战略发展层面,在当前政府机构改革中,部分地区也已成立了大数据发展管理机构。国家审计机关应该牢牢把握时代机遇,响应习近平总书记坚持科技强审的号召,大力夯实开展大数据审计工作的法律制度保障,在审计组织架构、审计工作流程、审计技术手段方面,积极向新时代大数据审计方式转变,激励督促审计人员不断创新审计工作思路。

二是创新审计技术手段。从我国科技技术应用发展情况来看,目前,大数据审计的技术手段多停留在利用计算机数据库技术进行数据查询分析,在实际工作中,对相关数据进行深度整合,结合其他更专业的技术手段进行处理利用的方法还较为有限。如结合地理空间技术和图像处理技术,实现国土资源数据在资源环境审计中的深入分析应用;利用数据挖掘和神经算法技术,实现税务等数据在经济责任审计中的深入分析应用等。

三是创新审计人才思维。提升大数据审计成效,关键在于建设一支可靠的大数据审计人才队伍。运用大数据审计手段,离不开数据模型,而数据模型的建立,需要审计人员熟练掌握业务流程、数据模式、逻辑关联等。对此,审计人员需要创新思维,综合学习掌握多种行业的基本数据业务流程,梳理各行业的数据逻辑关系,创造性地开展数据建模工作,从而以思维创新引导技术创新,推动工作效率效果提升。

四是落实规范管理要求。要推动完善大数据审计相关法规制度,督促相关单位提供真实、完整的审计数据;要健全完善数据分析技术指导工作机制,提升数据分析人员能力素质,完善数据分析方法模型,提高数据分析结果可利用率;要严格数据访问权限机制和数据设备安全管理,加强审计数据在访问、存储、传输、使用等方面的管理,严防数据遗失、泄密风险。

大数据审计,为推动新时代审计事业新发展提供了新的强大动力。健全大数据审计体系,应从法律制度保障、业务风险防范等方面加以完善提升,同时,应继续加大人才队伍培养力度,积极创新技术手段,更好地实现大数据技术在国家审计中的深度利用,更加有效地发挥好审计在党和国家监督体系中的重要作用。(何波)

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