大數據分析是通過對大規模、多樣化的數據進行科學化采集和分析，從而挖掘出其中隱藏價值的過程。大數據時代的到來，給現代企業審計提出了新的要求和新的挑戰。如何在信息時代更有效地進行企業審計是審計機關需要面對和解決的問題。

 

　　一、大數據分析是創新企業審計技術方法的必然要求

 

　　“審計工作，就是讓數據說話”。傳統的企業審計是事后審計，在事后對企業的會計報表、賬簿和憑證等財務資料進行抽查核實，是讓財務數據說話的事后審計。大數據時代是實時審計，實時采集企業的業務數據，并與企業外部的銀行、工商、稅務、物流、其他企業業務數據等進行綜合分析與挖掘，實時判斷企業生產經營情況，甚至基于當前狀態對企業未來發展進行短期預判，是讓業務數據說話的實時審計。現階段，我們正處在由傳統審計向大數據審計的轉化過程中，但仍處于以財務審計為主、外部數據核查為輔的大數據初級階段。

 

　　要在一個行業中應用大數據技術，不能一蹴而就，前期探索階段需要以技術和工具為主，從分析工具及分析思路出發挖掘價值；后期則以數據為主，從數據本身出發挖掘價值。在當前的企業審計實踐中，大數據應用較為原始，主要體現在數據分析理念的應用上。即通過采集企業某業務流程的全部數據，結合外部信息系統或記錄臺賬，對該業務的流程進行全面多維度對比分析。通過貫徹大數據“樣本=總體”、“相關>因果”的理念，數據分析不再拘泥于抽樣調查，也不僅僅局限于業務流程本身，而是以全體業務數據關聯外部數據，從業務本身及相關流程進行分析挖掘。大數據審計思維對企業的業務數據分析共分為以下6個步驟：

 

　　第一步是對業務或問題進行了解。要了解企業業務的性質、業務流程、關鍵節點、管控可能存在的薄弱環節和漏洞，從各個角度理解企業業務并初步提出可能存在的問題，這是分析思路和分析模型的出發點。

 

　　第二步是對數據進行了解。要了解該業務會產生什么數據、數據存儲位置、存儲形式和結構、不同階段業務活動在數據中如何體現、數據庫的設計結構和數據字典以及更新策略如何設計等。除本業務外，還需了解該業務的外部活動，互動的外部活動產生的數據存儲位置、存儲形式等，這是對數據進行分析的基礎工作。

 

　　第三步是準備數據。若進入真正的大數據時代，此步驟會因數據太大無法移動而被舍棄，但現階段還不能跳過。準備數據即先采集目標業務信息系統的所有數據，并根據第二步對數據的了解對所收集數據進行整理、重組，在可行的前提下，進行丟棄數據中的冗余、噪聲，對明顯的錯誤進行糾錯等清洗操作，這是用于分析的數據原材料。

 

　　第四步是正式對數據進行分析，以第一步提出的問題為目標，采取合適的分析方法，建立相應的分析模型，對第三步準備好的數據進行分析和挖掘，找出其中所需的結果。分析方法和模型不是越復雜越好，在能達成目標的前提下，越簡單的分析模型越有效。

 

　　第五步是形成觀點或結論，把分析出的數據結果加以解讀，以數據分析動態或數據分析報告的模式，用可視化、通俗語言的方式來表達整個分析步驟及結果，包括此次數據分析的目標、分析思路和方法、分析結果，并提出建議關注的重點和延伸方向。

 

　　第六步是實證使用，將第五步形成的分析結果用于審計實踐，來幫助指引審計方向、推進實際工作。同時，實證使用也是對前期分析思路正確與否、完善與否的重要驗證。若在實際操作時發現分析結果與實際情況出入較大，則可以反饋至數據分析組，幫助數據分析團隊完善對業務和數據的理解及分析方法的思考，調整分析模型，必要時重新調整挖掘方向。

 

　　二、現階段大數據應用于企業審計存在的主要問題

 

　　一是數據獲取途徑不暢。大數據具有“大量”和“多樣”的特性，由于缺乏采集的規范標準和范圍邊界，尚未建立數據定期采集機制，企業審計數據大多只能在審前調查階段采集，數據采集更多依賴于被審計單位的配合，部分單位存在對審計組采集數據的口徑理解不到位，或者以各種理由拒絕提供數據、只提供部分數據、不及時甚至故意拖延等影響數據完整采集的情況，直接影響分析結果。外部公共數據也未實現全國聯網接入，現在的數據往往地域與地域隔離、系統與系統隔離，碎片化嚴重。

 

　　二是分析技術、分析方法亟待改進。在企業審計中，對數據進行分析是建立在數據庫和電子表格等結構化模式的基礎上的。對于文檔等半結構化數據，現在能夠實際應用的只在文字搜索這一層次，更高級的語義挖掘、話題檢測、特征抽取等分析技術還未廣泛推廣應用。對于圖片、聲音、影像等非結構化數據，現階段只能靠人工判讀，無法在審計過程中依靠電腦進行分析。

 

　　三是傳統審計思維需要更新。審計是一種客觀求實、講究證據的工作，它需要弄清楚事情的因果關系，以此來判斷是否合法合規合理。但大數據分析更看重的是相關性而非因果，很多大數據分析模型都是“黑盒”，它可以給出結果，但結果不可解釋。兩者之間的理念沖突造成了傳統審計很難適應大數據分析的結果，審計人員對分析結果充滿疑問、懷疑其準確性。并且后臺數據分析與現場審計實施易脫節，后臺分析團隊、審計組數據分析團隊和現場審計小組對分析思路、疑點判斷等溝通協調如果不夠，就會導致審計現場發現的疑點無法及時通過數據分析進行研判，有時數據團隊的分析結果與審計現場實際存在較大差異。

 

　　三、完善企業審計大數據分析的建議

 

　　一是對于數據獲取途徑不暢的問題，建議深入學習貫徹黨的十九大精神，從全面增強執政本領的政治高度出發，加大運用互聯網技術和信息化手段開展工作的力度，建立健全國有企業、國有資本管理運營相關電子數據的定期采集報送機制，制定數據采集的規范和標準。從政策頂層設計的高度，整合公共數據，制定完善相應訪問策略與權限。

 

　　二是對于分析技術、分析方法需要提高的問題，建議完善數據操作平臺，加快技術知識創新，做好經驗總結。從底層數據存儲開始研發，自下而上，直到用戶操作界面，設計建立符合大數據時代的，兼顧存儲容量、處理速度、分析方法的系統性綜合審計信息系統。

 

　　三是對于審計思維需要更新的問題，可加大審計人員的培訓力度，將信息技術前沿理論、數理統計、語義處理等內容納入日常培訓，從原理角度闡述大數據分析的方法及內在原理，轉變思維方式，提高技術水平，開闊技術視野。完善后臺數據分析團隊與現場審計組的溝通協調機制，使數據分析發揮出更大的作用。