第 5 章 大數據時代下政府審計現狀及存在的問題
5.1 大數據時代下政府審計現狀。
為了提升我國政府審計的效率和效果，更好的履行政府審計職能，自 20 世紀 90年代我國政府就開始了信息化建設，到目前為止已經取得一定成果，尤其是"金審工程"前兩期的完成，初步建成了政府審計信息系統，為進一步提升審計工作的效率和效果奠定了堅實的基礎。
隨著大數據時代的到來，運用大數據理念展開審計引起了審計機關的高度關注。
審計署審計長劉家義在 2014 年全國審計工作會議上就曾指出"要適應信息化快速發展的需要，加快以'大數據'為核心的審計信息化建設".近幾年各級審計機關采取措施積極迎接大數據時代帶來的機遇，進一步推動政府審計向大數據審計轉變。
5.1.1 政府大數據審計平臺建設現狀。
截止 2012 年 7 月 30 日，金審二期工程竣工并驗收成功。2015 年 7 月國家發改委原則上同意審計署關于開展金審三期工程項目的建議書，預示著金審三期工程已經逐步開展開來。金審二期工程的完成使得審計管理系統、現場審計實施系統、聯網審計系統在我國各級政府審計部門推廣開來，初步建立了國家審計信息系統。在"金審工程"建設基礎上，審計部門進一步擴張聯網審計，同時加強網絡系統的建設，借助電子政務外網，實現各級審計機關的網絡連接，通過構建數據中心，實現各個數據庫的對接，最終構建大數據審計平臺。大數據審計平臺建設現狀。
到目前為止，部分省市已經建立了審計數據中心，并取得了一定成果。例如，湖北省審計廳建立的審計數據中心及審計交換和數據備份中心；福建省審計廳通過構建地方商業銀行數據審計平臺，對本地區的商業銀行進行審計監管；審計署廣州辦事處構建的數據中心，已經收集了財稅等系統的 50TB 數據，并且能夠處理和存儲 100TB的數據。
5.1.2 政府審計數據積累現狀。
大數據審計有效開展的核心在于數據收集，據審計署信息化建設辦公室主任王智玉介紹，審計機關在 2012 年就開始按照"審中建"的原則積極采集審計數據，各級審計機關也積極開始對審計數據進行積累。
雖然各級審計部門都在積極的加強政府審計數據積累，但是通過表 5.2 可以看出政府審計數據積累處于起步階段，數據規模較小。而且由于各地區各級別審計部門的信息化程度存在一定差異，導致各個審計機關數據采集具有較大困難，尤其是基層審計部門在數據積累方面變現欠佳。
5.1.3 政府審計隊伍建設現狀。
政府審計機關在推進"金審工程"的過程中，也不斷地提高信息化素養。其中審計署積極對審計人員進行業務培訓，加強對審計業務骨干人才和專業領軍人才的培養。根據審計署部門決算報告顯示，2012 年審計署組織兩萬多名審計人員進行集中培訓，2013 年針對干部組織了 50 期業務培訓，涉及 2800 人次。
人才培養是一個系統工程，全面提升審計人員的業務水平僅僅依靠審計署是遠遠不夠的，各地審計機關也應投入到審計人才培養的行列之中，針對大數據審計的新形勢，組織審計人員進行計算機培訓，積極參加審計署組織的高級數據分析師考試，從而為政府審計事業輸出更多的大數據技術人才。當前，我國部分地方審計機關審計隊伍建設情況。
通過以上的分析可以看出，各級審計部門對大數據審計越來越重視，隨著對審計隊伍投入的不斷加大，提升了審計隊伍的"戰斗力".截止 2014 年底，審計署的審計隊伍人員構成情況為，從年齡構成來看，30 歲以下的審計人員 755 人，占總人數的 23%;31-40 歲的審計人員 1274 人，占總人數的 38%;41-50 歲的審計人員 763 人，占總人數的 23%;51 歲及以上人數為 540 人，占 16%.從學歷構成分析，?？萍耙韵?582人，占 17%;本科人數為 984 人，占 30%;碩士研究生 1643 人，占 49%;博士 123人，占 4%.從專業技術職稱分析，高級資格人員 669 人，占 20%;中級資格人員 1747人，占 52%;初級資格人員 84 人，占 25%.
通過以上的分析發現，中央一級審計機關的人員構成主要以年齡在 40 歲以下、碩士學位、中高級資格的審計人員為主，是一支年富力強的審計隊伍。但是基層審計機關（省級審計機關以下）由于在人才吸引等方面存在一定的劣勢，在審計隊伍構成方面與省級及以上審計機關存在一定差距。由于基層審計機關審計人員的信息統計時存在困難，因此，本文以江蘇省 Y 市審計部門的數據為代表展開分析[55]
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與審計署審計隊伍構成不同的是，Y 市審計機關的審計人員的年齡構成中，40歲以下審計人員比重 49%,學歷構成方面主要是以本科生為主，比例高達 74%,專業技術資格也主要是以中級專業資格人員為主，高級資格人員相對較少。通過對比可以發現，與更高級別的審計機關相比，基層審計隊伍建設方面還是存在一定的落后性。
5.2 大數據時代下我國政府審計存在的問題。
5.2.1 缺乏大數據處理平臺和大數據應用型人才。
（1）大數據處理平臺還尚未普及。
大數據時代下的政府審計要想充分發揮審計作用，必須依靠大數據技術，大數據處理技術的關鍵主要體現在大數據的采集、存儲、處理、分析、挖掘等幾個環節。越來越多的審計機關意識到大數據審計帶來的好處，大數據分析平臺也在全國各地陸陸續續的開展開來，但是由于各地各級數據分析平臺在建設和運用過程當中發展水平不均衡。很多地方審計部門尚沒有建立起大數據分析平臺，導致審計數據分散存放在不同的部門和個人手中，即使現有的一些數據分析模型，由于具有極強的數據針對性，不能夠得到推廣，最終不能夠將數據中的隱含信息挖掘出來，造成數據資源閑置浪費的同時，不利于政府審計職能的發揮。由于現在數據庫主要是一些關系型數據庫，例如傳統關系數據庫系統以及 NewSQL 數據庫等，非關系型數據庫例如 NoSQL 數據庫等尚不普及，因此審計部門在進行數據采集時更多的是收集類似于財務數據的結構化數據，對非結構化數據的采集還尚存一定困難，而且因為缺乏大型的數據存儲平臺，導致數據存儲分散，沒有得到充分的利用，造成各級審計部門之間的信息孤島現象嚴重。
（2）大數據應用型人才匱乏。
大數據技術人才的匱乏是制約政府審計職能發揮的又一重要原因。據數據調查顯示，在未來的 3-5 年內，中國的大數據人才需求總量將達到近 100 萬人，就目前而言，人才缺口也有近 50 萬人。大數據時代下的政府審計要求政府審計人員不僅僅要精通審計知識，還要熟悉和精通計算機等大數據相關的知識，而目前審計隊伍中精通大數據收集存儲處理分析的人才少之又少。雖然政府審計部門不斷地加強審計隊伍的建設和培養，但是由于人才的培養是一個漫長的過程，我國政府審計信息化起步較晚，就目前的政府審計人員培訓更多是計算機審計中級資格等培訓，這對于審計隊伍中較多的人來說，掌握大數據分析等技術尚需時日。而且大數據技術涉及到數據存儲、處理、挖掘等復雜的方法和技術，要求審計人員具有一定的知識基礎和素養，目前基層審計機構人員年齡偏大，而且多是審計、會計等專業出身，知識結構單一，缺乏一定的計算機基礎，這也同樣給審計團隊素質的提升造成極大障礙。例如在開展針對地方財政預算執行的審計工作時，基層審計人員由于視野有限，不能夠利用大數據和大數據思維，只是運用傳統的賬套審計，不能夠將業務數據與財務數據進行關聯性分析，導致審計結果缺乏有效性，而且由于不熟悉信息技術手段，在開展財政預算執行審計時不能夠對電子數據展開有效的分析，甚至出現無法分析的尷尬局面。
技術和人才是我國政府審計在大數據背景下的兩大瓶頸，是推進政府審計現代化進程中必須克服的兩大障礙。在這漫長的進程中，政府審計部門必須做好長遠的規劃，一步步實現政府審計的長足發展。
5.2.2 現有審計理念和審計工作組織模式落后。
（1）現有審計理念與大數據審計理念差距較大。
一般而言，審計理念和思維都來源于特定時期實踐，由于審計領域信息化起步較晚，尤其是基層審計機關信息化水平較低，審計數據不足，開展審計工作時主要是針對被審計單位的小量數據進行因果分析，這種理念在小量數據時可能不存在什么劣勢，但是面對海量數據時，會加大審計工作負擔，與大數據時代下的相關性分析還存在距離。另外，大數據時代背景下正在開展的金審工程三期工程要求實現三個轉變，即在管理理念上增強在信息環境的背景下查錯糾弊、揭露腐敗、經濟預警等觀念，由過去開展審計工作時停留在事后審計、靜態審計以及現場審計的模式，向未來事中審計，甚至事前預警轉變，向動態持續審計和遠程審計的轉變。通過這三個轉變更好的適應大數據時代政府審計復雜多變的外部環境，顯然當前政府審計距這一要求還有一定距離。
（2）現有審計工作組織模式與大數據審計不適應。
現有的政府審計部門在開展審計工作時，主要依據審計項目類別，由相應的科室進行審計，雖然這種"單兵作戰"審計運作方式在特定時期具有一定的合理性，但在政府審計外部環境早已改變的大數據時代背景下卻變得不太適用。政府審計面對的不再是小規模數據，而是一些復雜的大型審計項目，這類審計項目往往規模巨大，內部涉及種類繁多，這就需要"團隊"作戰，需要整個審計系統全面參與，各級政府審計部門內部也要優化資源配置，加強各科室之間的合作，提升審計效率的同時并降低風險。例如 2013 年的全國性地方債務審計，以及每年的財政收支審計等都涉及到多個業務部門的協調配合，未來隨著政府審計的外部環境的復雜化，這種跨業務部門的合作可能會成為一種常態?，F有的審計部門運作方式，由于制度機制不健全，加之當前審計任務繁重與人力資源有限，面對大數據時代下復雜的審計項目，政府審計部門往往困難重重。同時，大數據時代下，政府審計部門要想獲取充分的審計數據，或者借助政府其他部門的數據來助力審計工作的開展，必然會加強與審計系統外部的政府溝通與合作，這可能是對政府審計部門提出新的要求。傳統審計背景下主要是針對審計項目的業務數據的真實性和合法性進行審計工作，審計人員看問題的高度不夠，缺乏全局意識，很難從微小的問題中發現潛在的風險等。大數據時代的到來改變了政府審計的外部實踐環境，政府審計必須積極改變原有的管理理念和組織運作模式，積極迎接大數據時代的到來。表 5.4 為審計署 2013 年度、2014 年度部分審計項目。
5.2.3 數據庫標準存在差異且數據規模較小。
（1）數據庫標準存在差異。
目前，隨著數據庫和數據平臺建設的不斷推進，各級審計機關和被審計單位都在進行數據庫或數據平臺的建設。由于數據庫的開發建設由不同的軟件公司操作，例如國內的用友、浪潮、金蝶等，國外的甲骨文等公司。由于有的數據庫系統沒有審計接口，或者即使有審計接口，但也存在一定的缺陷，導致被審計單位的審計數據無法有效的對接到審計機關的審計分析平臺，阻礙了大數據審計的發展步伐。另一方面即使有完善的審計接口，但是由于不同的數據庫平臺生成的審計數據各不相同，導致審計數據在采集過程之前要進行一系列的加工轉換，不僅降低了審計工作開展的時效，很有可能因為電子數據的差異化造成"信息孤島".而各級審計機關之間的信息平臺以及審計機關與政府其他部門的數據平臺之間也會因為數據庫的開發存在差異，使得審計機關開展審計工作時無法充分借助外部數據，從而不利于提升審計工作的效率和效果。
（2）數據規模較小。
大數據時代背景下，如果將政府審計部門作為一個生產機器，那么數據資源是這臺機器有效運轉的原材料，數據資源充足與否將決定政府審計在國家治理結構中職能的發揮。長期以來，由于技術因素和體制制度等因素的限制，我國的政府審計數據資源沒有得到有效的整合利用。一方面在現有的政府審計運行機制和體制下，各種信息基本存儲于各個部門的內部，信息只在部門內部流動，但是橫向流動難度大，這種"信息孤島"現象使政府審計部門難以獲取充分信息進行有效的審計工作。政府審計部門的各級審計機構也由于各種因素，一些審計數據、審計經驗等信息基本停留在各級審計機構，造成系統內部的信息缺乏有效整合。另一方面，由于經濟運行過程中，各個經濟系統的數據存儲的軟件各不相同，給審計部門在采集信息時造成困難。隨著信息化進程的加快，政府審計部門開始加快信息系統的建設，進行數據的收集整理，開展對審計數據的積累。"金審工程"建立的現場審計系統（AO）、審計管理系統（OA）以及聯網審計系統（OLA），有助于審計數據實現原始積累。
利用大數據技術進行審計分析對數據規模有較高的要求，大型數據庫亟需建立，因此短時間內數據資源的匱乏可能會制約政府審計利用大數據進行相關性分析。但是國家審計機關在現有信息系統的基礎上，加強對審計數據的采集，同時探索與其他部門聯動的數據共享，加強資源共享。積極建立大數據存儲平臺，加強系統內部數據集中程度，為大數據時代下的政府審計奠定堅實的數據基礎。
