大数据环境下政府审计模式转变与应对策略Word文件下载.docx

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探索省以下地方审计机关人财物统一管理。

推进审计职业化建设。

”以上决定折射出两个方面的内容：

一是要拓宽审计监督范围，审计任务加重了；

二是要加强审计从中央到地方到基层的垂直管理，增强审计监督的独立性。

但是当前，仅凭我国8万多政府审计人员利用传统的审计作业方式来实现审计全覆盖还存在诸多的困难。

同时，随着大数据时代的到来，审计面临的财务数据、业务数据呈几何倍数增长，数据规模空前强大，审计面临的环境更加复杂:

被审对象内容多元化，审计数据海量化、虚拟化，舞弊与犯罪手段隐蔽化、智能化。

传统的手工审计技术和“一对一”现场审计模式在面对大数据、虚拟化数据面前可能存在进不了门、打不开账的局面，难以获得充分的审计证据。

且在现有审计力量不足的前提下，传统的审计模式使得审计效率不高，审计质量难以保证，在一定程度上削弱了审计服务于国家治理的功能作用，降低了政府审计的公信力和执行力。

因此，在大数据环境下，如何利用大数据处理技术，云平台技术推动审计的技术革新和制度创新，增强审计参与国家治理的监督、评价、防御功能，不仅是为政府审计全覆盖提供理念支持和技术支撑，也是加强政府审计垂直管理，推动审计信息化建设，实现“国家治理现代化”的重要途径。

二、大数据的产生及对审计的影响

（一）大数据概念的提出

尽管“大数据”这个词直到最近才受到人们的高度关注，但早在1980年，著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。

《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏。

2009年开始，“大数据”逐渐成为互联网技术行业中的热门词汇。

2006年，Google首先提出云计算概念，自从有了云计算服务器，“大数据”才有了可以运行的轨道，才凸显其真正价值，支撑Google内部各种“大数据”应用的，正是Google公司自行研发的云计算服务器。

对“大数据”潜在商业价值的运用来自于世界著名的管理咨询公司麦肯锡公司。

麦肯锡公司投入大量人力物力对网络平台记录的个人海量信息进行收集和分析应用于商业领域的可行性调研，于2011年6月发布了关于“大数据”的报告，该报告得到了金融界的高度重视，而后大数据逐渐受到了各行各业的关注。

正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，”大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

大数据（Bigdata）是继云计算、物联网后又一颠覆性技术革命。

《大数据时代》的作者维克托·

迈尔·

舍恩伯格对大数据的解释是：

“大数据”并不是一部分数据样本，而是关于某个现象的所有数据；

“大数据”的分析着重在了解“什么”而不是“为什么”。

大数据研究的先驱者麦肯锡公司对大数据的定义为：

指无法在一定时间内用传统的数据库软件工具对其内容进行采集、存储、分析和管理的数据集合。

维基百科对“大数据”的解读是：

大数据或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。

无论哪种定义，我们都可以看出，大数据的“大、小”已经超出了传统意义上的尺度，它具有数据体量巨大、数据种类繁多、价值密度低、处理速度快的特征。

大数据之“大”并不仅仅在于其“容量之大”，而且还在于数据的搜集、存储、处理以及共享等极具挑战性的任务赋予大数据之“大”更多的意义：

人类可以从这些海量数据中挖掘有用的数据，通过这些数据的筛选、清理、整合和分析，捕捉有用的信息，为人类创造新的价值。

（二）大数据对审计的影响

随着大数据、云计算技术的产生和发展，大数据、云计算技术对审计方式、审计抽样技术、审计报告模式、审计证据搜集等技术和方法产生影响（秦荣生，2014）。

鲁清仿、魏欣媛研究认为大数据对审计风险准则进行了影响，使得现行的审计风险准则难以适应大数据时代的要求（鲁清仿、魏欣媛，2015）。

大数据对审计的影响还表现在以下几个方面：

一是对审计范围的影响。

传统审计方式下，由于审计机关受审计力量、时间、地点的限制，难以获取外部数据，难以对审计数据进行全面的对比分析，往往采取抽样审计方式选取部分样本量估计总体特征。

随着大数据数据采集技术、数据挖掘技术在审计中的应用，使审计范围不再受制于抽样样本，而是着眼于全量数据，从整体的角度进行审计，实现被审计单位数据信息的全面覆盖，审计项目更具全面性、延伸性、整体性，审计结果更具有代表性、准确性。

二是对审计技术的影响。

传统环境下，审计技术主要表现为现场手工审计技术，审计人员通过审阅法、查询法、函证、重新计算、重新执行、分析程序等方法来分析审计数据，从而得出审计结论。

在大数据环境下，传统的很多审计技术和方法显得效率低下和无法实施，大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，必须使用新的大数据存储、处理和分析方法。

围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现。

在实施审计时，审计人员应使用分布式拓朴结构、云资源数据库、联网审计、数据挖掘等新型的技术手段和工具，以提高审计的效率。

三是对审计模式的影响。

传统的审计模式是各个审计机构针对各自的审计任务采取现场“一对一”审计模式。

这种审计模式由于时间、地点、人力的限制，使得审计范围受限，难以通过数据库进行数据对比分析，所以审计效率不高，审计质量低下，审计监督效能未能得到有效发挥。

大数据环境下，审计数据都存放在云数据中心，被审数据的各个关联数据库都可以授权审计机关访问，审计机关可以通过建立大数据分析中心，通过分析模型对被审数据库中的大数据进行关联对比分析，查找疑点，然后分散查证。

这样，传统的“一对一”现场审计模式就演变为“多对一”的各个审计机关协同审计模式。

四是对审计风险的影响。

传统的审计风险包括固有风险和重大错报风险，是审计人员根据预设的风险评估程序以及先验的假设来进行风险评估，确定审计风险的高低和可接受水平。

预设的风险评估程序重点在于审计证据的取得阶段，当审计证据取得范围受到限制就无法发表审计评价，虽然抽样审计减小了审计范围从而在一定程度上降低了审计人员的审计风险，但同时也降低了审计结果的精准性。

在大数据环境下的全数据审计，审计人员不是要舍弃数据，而是要想法收集以前因为技术限制无法取得的证据，使审计证据更充分、更适当，以减少审计职业判断的不确定性，降低审计风险。

另一方面，审计风险的重点也从数据收集阶段转移到数据传输与存储阶段，审计数据存储在云数据中心，数据通过网络传输，存在着数据被未知用户访问和篡改的风险。

因此，大数据环境下，加强审计数据的安全控制是审计风险控制的重点。

三、大数据环境下的审计模式转变

随着云计算、大数据的产生和发展，云计算和大数据处理技术在各个行业得到了广泛的应用，并逐渐影响到会计、审计行业。

云计算技术必然能够为审计提供源源不断的技术创新支持，从而带动审计技术的革新（文峰，2011）。

刘家义审计长在2012年指出，“中国审计的出路关键在于信息化，信息化的关键在于数字化”，并强调，积极探索创新、大力推进大数据环境下的审计监督。

（一）传统政府审计模式的局限

阎金锷（1986）、杨时展（1989）从公共受托责任角度研究国家审计问题，指出审计机关具有履行公共受托责任的功能，应独立于政府之外。

纵观我国传统的政府审计双重管理模式和“一对一”的现场审计工作模式，都存在着一定的局限性。

1.审计管理模式

根据《中华人民共和国审计法》的规定，我国现行的审计管理体制实行中央审计署和地方政府对审计机关的双重领导，这种管理体制的优势和意义来自于审计监督与政府经济监管职能的高度结合。

其初衷是在计划经济年代，需要政府来处理和解决当时经济体制改革中出现的如经济秩序混乱、国有企业财务混乱等诸多问题。

把审计监督纳入地方政府系统有利于政府对审计工作的开展提供必要的支持和便利条件。

时至今日，我们发现这种审计体制存在着诸多的问题。

由于一些地方政府和有关部门领导怕揭露问题过多难以承担责任或影响政绩，因而违反规定干预审计机关依法揭露和处理审计问题的现象比较普遍。

因此在审计实务中，审计领导干部的培养和任命、审计任务的安排、审计对象的确定无不受到来自审计机关之外的人为因素和行政意志直接或间接的干预和影响，使得审计独立性缺失、审计结果披露受到限制、审计监督留有空白、审计目标和工作重点不稳定等，在一定程度上制约了审计监督效能的发挥，审计参与依法治国的作用受到限制。

2.审计工作模式

现行的审计工作模式是各基层审计机关在上级审计机关的垂直领导和地方政府的直接领导下各自分别开展“一对一”的现场审计工作。

这种审计工作模式的优势在于基层审计机关相对熟悉被审计对象的基本情况，便于针对性的开展审计监督工作。

但缺陷在于：

一是各审计机关需要分别建设自己的审计系统，每个审计机关都需要配置独立的硬件资源和软件资源，势必产生IT成本居高不下，专业维护费用居高不下且需要大量的专业维护人员；

二是各审计机关孤立作战审计模式主要通过查账、盘存、调取相关资料佐证等手段均需要较长时间，这使得审计效率低下，在审计力量有限的情况下难以完成审计全覆盖的工作任务；

三是现场数据采集模式获取企业内部数据较容易，但获取企业外部证据较难，会造成了审计信息“孤岛”现象，难以进行大数据关联分析，势必影响审计质量；

四是审计机关本身没有执法权，这种审计机关孤军作战模式使得审计结果的运用受到限制，审计执行力不强，难以发挥审计的“透视镜”作用。

（二）大数据协同审计模式的构建

由于传统的审计模式的局限性，结合当下大数据的特点和审计全覆盖的要求，我们提出协同审计观点。

审计需要协同作战（李金华，2005）。

在当前大数据环境下，审计力量有限的条件下，协同审计是达到全省审计机关“一盘棋”，实现政府审计全覆盖，加强审计垂直管理一种优化选择。

1.理论基础

（1）协同理论

协同理论一词来自希腊语，意指关于“合作的科学”，是由德国理论物理学家哈肯1971年提出的。

协同理论研究各种完全不同的系统在远离平衡时通过子系统之间的协同合作，从无序状态转变为有序状态的共同规律。

协同论认为，千差万别的系统，尽管其属性不同，但在整个环境中，各个系统间存在着相互影响而又相互合作的关系。

在一定条件下，由于子系统相互作用和协作，使系统在临界点发生质变，产生“1+1>

2”的协同效应。

因而，系统的协同机制是实现系统整体价值的有效方法。

（2）审计工作的协同性

审计工作是一种群体智力工作，具有构建计算机协同审计系统的基本特征，如群体性、交互性、协作性、分布性、虚拟性、集成性等特征（吴青，2006）。

审计与会计不一样，会计可以分岗位独自完成岗位内工作，而审计是一种全面、系统的工作，它需要审计机关、审计人员、被审计单位、甚至公安、纪检、监察等审计系统各个组成部分共同协作，从而发挥系