第 6 章 大數據時代下政府審計的應對措施
大數據時代的到來改變了政府審計的外部環境，給我國的政府審計帶來一系列挑戰，但是大數據隱藏有大量重要的信息，只有充分挖掘數據價值，迎接并且積極應對大數據帶來的挑戰，才會推進政府審計信息化進程，將政府審計的"免疫系統"職能發揮得更好。因此，政府審計部門要認清在大數據背景下現有的審計工作存在的潛在問題和缺陷，從技術、人才和制度體制等方面做好大數據技術研發以及大數據人才的引進和培養工作，積極轉變審計人員思維模式，全面提升審計人才隊伍的綜合素質。
6.1 加強大數據技術平臺研發和人才培養。
由于政府審計信息化處于起步階段，信息化技術和信息化人才方面與大數據時代下的政府審計要求尚存有一定的差距。因此，推進政府審計進程首先要解決技術問題，加強人才培養。
6.1.1 構建政府審計大數據綜合平臺。
數據平臺的支撐是大數據時代背景下開展審計工作的重要條件，現有的各個經濟運行體之間由于數據標準存在差異，給審計數據的采集和部門間的數據整合造成困難，導致信息的閑置浪費。當前云技術已經相對成熟，可以借助云技術開發出一套統一的數據標準的云平臺，使得審計單位和被審計單位數據庫系統都具有統一標準的數據接口，依靠統一的數據傳輸和交換接口，將被審單位和各級審計部門的數據進行實時采集、存儲和共享。通過加大對大數據技術的研究和開發力度，將目前存在的大量簡單易用的大數據分析工具進行整合，從而形成一個大數據分析平臺供普通審計人員使用，使信息由粗放式發展向集約式發展轉變，這就打破了審計系統內部各層級之間的信息孤島問題，提升了審計效率。但是大數據時代的政府審計要求審計部門在對其他單位展開審計時，需要與金融、稅務等外部相關部門進行廣泛的合作，這就要求政府審計的審計云平臺與這些相關部門進行對接，在審計證據采集時，獲取這些部門的支持，即建立依靠由政府主導、審計部門主推、相關部門參與的大數據共享平臺。實現與這些部門的數據共享，條件成熟的時候可以實現所有相關部門的數據共享，最終建立國家數據中心。在進行云平臺建設過程當中，可以由省級審計部門牽頭，建立以省為單位的審計云平臺，時機成熟后，建立中央一級的審計綜合服務平臺。目前湖北省審計廳在探索大數據審計時的經驗就具有一定的借鑒性，湖北省深刻認識到大數據審計需求，在"金審工程"前兩期的成果基礎上，打造了 "一大網絡、三大中心、六大系統"為主體的數字化審計平臺，為大數據審計做好充足準備。
政府審計部門通過中央與地方的審計數據共享，與財稅金融等外部數據系統的信息傳遞，以及與被審計單位的聯網，最終實現統一共享平臺上各部門的聯動審計，推動海量復雜的業務數據橫向和縱向的整合，構建跨行業、跨區域、跨部門、跨年度的大型數據服務平臺，并借助這個平臺實現數據的實時采集、存儲、分析等工作。大數據綜合平臺由專業的大數據分析人才進行專人負責，對收集到的數據進行分類存儲、相關性分析等，從而發現被審計單位潛在問題和審計線索，并提交給審計線索查證人員，從而提升審計工作效率，同時降低審計風險，真正的發揮政府審計的預防功能。
6.1.2 提升政府審計隊伍的綜合素質。
在大數據時代下，審計信息的收集加工等流程都依靠現代信息技術來實現。伴隨著政府審計外部技術環境的變化，政府審計的技術方法也隨之發生變化。以政府審計的技術為例，由于被審計部門信息化進程的發展，電子數據逐漸取代了紙質數據，政府審計部門根據被審計單位信息系統的普及，開始嘗試聯網審計等技術來提升審計效率和效果，并且關注被審單位信息系統內控的有效性。當前所謂的電子數據審計、聯網審計、信息系統審計，都是大數據時代不同的審計形式。從不同角度說明大數據時代下政府審計的外部技術變化，也就對政府審計人員提出了全新的要求。
為此，提升政府審計人員的綜合素質應該從以下幾個方面展開：一是加強大數據技術與審計交叉學科的學習；二是審計數據的收集、加工的能力；三是在收集數據基礎上構建審計模型進行數據分析的能力；四是評價被審計單位信息系統內部控制有效性的能力。其中第一個方面是后三個方面的基礎，在扎實的審計業務水平和熟練的大數據技術基礎上，有效提升政府審計的效果。大數據時代下的審計人員綜合素質框架.
第一，加強對大數據技術和審計交叉學科的學習。大數據時代下由于政府審計環境發生改變，因此政府審計要想順應時代發展，就要求政府審計人員不斷的完善自身的知識結構。尤其是加強對與政府審計相關的大數據技術和審計工作內部的組織制度變化的學習，掌握基本的信息技術基礎以及大數據時代下的審計方法和流程，能夠對被審計單位的信息化建設進行評價，提出獨立的審計意見和有價值的建議。
第二，加強對審計數據的采集和加工處理。在大數據時代下，審計部門面對的不僅僅是一系列結構型數據，還要面臨一系列非結構型數據，而且這些復雜的數據大都以電子數據的形式存在于被審計單位的信息系統中，這就要求政府審計人員進一步提升數據采集、加工處理能力。在采集數據時，政府審計人員要在把握審計目標、明確數據的采集范圍和采集重點、掌握數據采集的新興技術的基礎上，對相關數據進行采集。在數據收集的基礎上，對數據進行清理、轉換、分類等，轉化為政府審計需要的數據類型。這就要求政府審計人員學習數據庫技術，例如學會利用分布式數據庫等技術對采集的數據進行分析和分類匯總，利用 Hadoop 進行數據挖掘等。在此基礎上進一步熟悉和了解被審計單位的業務流程和相關數據庫。
第三，加強收集數據基礎上構建審計模型進行數據分析的能力。金審工程基本建立起聯網審計的基礎框架，未來政府審計模式將進一步向持續性審計轉變，這一轉變對政府審計必須對被審計單位進行持續性的監督，在數據收集處理的基礎上，通過對數據之間邏輯關系的分析，構建被審計單位的監測模型。這就要求審計人員進一步明確被審計單位財務數據、業務數據等之間的內在邏輯關系，把握被審計單位運行規律，使構建的模型能夠反映被審計單位的本質。在此基礎上實現對被審計單位的持續性監督，針對模型中運行異常的數據進行延伸查證，確認數據背后隱藏的實質內容，從而為政府審計提供線索。
第四，提升評價被審計單位信息系統內部控制的有效性的能力。對被審計單位信息系統進行有效性測評，可以進一步降低政府審計風險。大數據時代的背景下，越來越重視政府審計信息系統內部控制的審計，因此對信息系統內部控制有效性進行測評是新時代政府審計人員必須掌握的一項技能。這就要求審計人員在學習信息系統知識的基礎上深入了解被審計單位的信息系統的內部控制相關現狀，了解被審計單位信息系統的業務流程，將信息系統流程分解成與被審計單位具體業務相對應的模塊。在深入了解被審計單位信息系統基礎上進行進一步的測評，檢測內部控制過程是否科學、實施是否有效，以及檢測內部控制的結果是否真實、有效。
6.2 加快轉變政府審計人員思維方式。
政府審計部門要想抓住大數據時代這個重要機遇期，不僅要加強對大數據技術的投入，還要加快轉變政府審計人員的思維方式。
6.2.1 在模糊性分析基礎上進行相關性分析。
傳統的審計模式下的精確性分析是當時信息缺乏的產物，由于數據資源的匱乏，需要確保數據資料的精確性，才能降低分析結果的偏差，降低審計風險。而大數據時代下，數據規模的海量、混雜是大數據的顯著性特征，這就要求審計人員降低對審計數據精確性的要求?；祀s的數據必然存在潛在的錯誤，政府審計人員可以將這種錯誤化不利為有利，通過被審計單位的大數據集進行整體的模糊性分析，發現這些數據當中的運行錯誤和邏輯錯誤。錯誤的背后必然隱藏著被審計單位控制和管理上的缺陷，通過對表面現象進行模糊分析進一步挖掘本質上的錯誤，在混雜的數據中找到審計的切入點，為審計工作的后續展開指明了方向，從而提高審計效率和質量。
在模糊性分析的基礎上，要進一步擺脫過去對審計數據的因果關系分析的思維方式的限制，在進行進一步審計分析時，借助大數據綜合服務平臺，以潛在的審計線索為出發點，借助大數據服務平臺和相關軟件進行關聯查詢，全方位多角度對相關信息進行分析判斷，對審計數據進行全方位關聯性分析，從而發現有價值的審計線索。依靠這種相關性分析，一方面提高了政府審計的準確性和效率性，降低審計風險，另一方面可以發現被審計單位存在的規律性和普遍性的問題，而不僅僅是一些局部性的問題，方便政府審計部門站在更高的高度去審視被審計單位，使得政府審計結果更加有價值。
6.2.2 加強部門之間的合作及樹立全局意識。
傳統的政府審計工作的開展主要是將審計項目分類劃歸到相關的一個科室，對某個審計項目實行"單兵作戰"的運行方式。大數據背景下政府審計的時代特征對政府審計工作的開展提出了新的要求，即加強審計系統內部和外部之間的合作，站在國家的高度構建"大審計"的格局。
以社?；饘徲嫗槔?，審查范圍涉及財稅、勞動保障、社保等眾多機構部門，政府審計機構在開展工作時，必然要同相關部門合作，來獲取充足有用的審計線索和證據。另外由于社會保障基金審計涉及的規模巨大，僅僅依靠審計系統某些部門或者某一級的審計部門遠遠是不夠的，必須實現整個審計部門科室之間、各級審計機構之間通力合作，才能更好的完成審計任務。這類大規模的審計項目在大數據時代必然會越來越常見，這就要求政府審計人員擺脫過去狹隘的思維束縛，積極樹立合作意識。
大數據時代下，政府審計目標要在傳統目標基礎上，更好地發揮在整個國家經濟運行當中的"免疫系統"職能。這就要求政府審計部門擺脫以前只重視財政、財務收支真實、合法性的認識，要充分意識到在整個國家治理結構中所扮演的角色和地位的重要性，站在國家的戰略高度，用全局意識來審視和重新思考政府審計工作。通過政府審計特殊的地位，密切關注國家經濟的運行狀況，借助大數據技術對經濟社會中的相關數據進行實時跟蹤監督，發現潛在的問題，發揮經濟運行的"預警"機制。
6.3 建立審計數據良性發展的生態系統。
由于歷史上我國信息技術起步較晚，導致我國的政府審計信息化的歷程較西方國家落后，政府部門相關數據積累不足，雖然金審工程已經初步建立起數據平臺，但是規模尚小，僅僅能夠存儲 300TB 的數據，McKinsey & Company 研究報告顯示，美國的數據存儲中心早在兩千零九年就已經達到 848PB 了，而我國由于起步較晚，信息分散等原因，具體的數據規模尚沒有一個準確的數據，而據相關部門預測，這個數據規模至少達到 PB 級別，大數據綜合服務平臺才能有效運轉。面對這種數據供給和需求之間的矛盾，這就要求從技術和制度上對原始數據的積累提供保障，加快完成審計數據的建設。
6.3.1 加強大數據原始積累的技術保障。
大數據原始積累的途徑主要有兩個：一是對審計系統內部已有數據的盤活匯總；二是對審計系統外部數據進行整合。長期以來由于政府審計部門內部各層級之間信息系統存在差異，導致審計數據分布在各個層級和部門之間，沒有實現信息的共享。這就要求審計部門要將審計系統內部的已有數據進行盤活匯總，首先可以以省為單位，建立起以省為單位的審計數據信息平臺。針對各層級系統之間的信息系統存在一定的差異造成信息數據的流通存在障礙，這就要求建立統一的數據傳輸和交換接口，可以以統一的軟件供應商對審計部門進行系統開發建設，從而實現審計系統內部各層級之間的系統和數據庫的連接，最終做到審計系統內部之間的信息共享。另外，伴隨著國家對數據中心建設的力度加大，針對政府審計系統從外部被審計部門進行數據整合問題也會逐步得到解決，到目前為止，教育、金融、財稅等部門相繼進行數據中心的建設。同時金審工程已經初步實現聯網審計，政府審計部門可以借助交換中心，實現與金融、財稅等重點部門和重點行業的數據平臺遠程對接，通過嵌入管理模塊，實現對審計系統外部單位的業務跟蹤、日常報告，進行外部數據整合的同時，實現了持續性監督審計。為政府審計部門開展審計工作提供數據支持，這項工作可以由中央政府主導，中央審計部門推動，相關部門參與的形式完成，最終實現數據在相關部門的聯動聯通。
另外，對于具體的審計數據收集和整理時，由于大數據時代下，數據的形式變得多樣化，政府審計工作不再僅僅面對財務、業務等結構型數據，還要面對合同等非結構型數據。傳統模式下，各個系統都將數據存儲到關系型數據庫，利用 SQL 進行查詢，但是由于大數據時代下存在大量的圖片、文檔等非結構型數據資料，這類數據無法在關系型數據庫中存儲，而這類信息又對政府審計至關重要。因此政府審計部門要積極將 SQL 查詢向 NoSQL 轉換，將 NoSQL 運用到大數據綜合服務平臺，對非結構數據進行查詢分析，挖掘數據價值。通過技術的研發和投入，不斷地積累審計數據，最終實現"大審計"的格局。
6.3.2 構建有利于大數據積累的保障機制。
由于政府審計部門在進行審計數據的采集、共享等環節涉及不同部門、不同行業以及不同的學科領域，這就要求在大數據平臺的建設過程中要進行跨學科的知識整合和不同部門之間的合作，以政府審計系統與外部系統信息對接為例，對政府審計部門進入被審計單位的信息系統進行數據采集和持續審計沒有明確的規定，這就要求得到中央政府的全力支持，由中央政府主導，相關部門全力參與來完成大數據平臺的建設。
另一方面，可以通過對大數據相關的立法，來確保在大數據時代的背景下，政府審計部門的大數據審計平臺的有序建設，進一步規范大數據的管理工作，同時為審計部門進行數據采集提供法律保障。時機一旦成熟，可以建立國家領域的大數據平臺。同時，大數據時代背景下進行數據采集對政府審計部門來說也是一項新的挑戰，這就要求審計系統內部要推進審計業務規范和流程與時俱進，根據大數據時代的數據特征制定審計工作流程。進一步研究審計數據的特征和采集標準，了解數據庫的建設要求和規范，尤其是規范跨數據庫之間的數據對接的標準，從而確保不同部門和信息系統之間數據傳遞的準確性。
另外，要建立完善審計數據在積累過程中的安全防范措施。如果政府審計部門的數據平臺的信息泄露，不僅會給相關部門造成經濟損失，更會影響政府審計部門的可信度和政府形象，必須加強對數據平臺的安全防控。對此，要從軟硬件管理兩個方面來確保信息安全。一方面加大對大數據平臺中心的硬件設施安全投入，防止黑客及不法分子的入侵，數據傳輸、存儲的過程當中要加密處理，并對數據庫的內容進行定期備份以防丟失。另一方面加強數據中心的控制管理，防止在信息管理過程中存在控制缺陷，同時要對相關的審計人員進行信息安全和保密的教育，在明確個人的保密義務和責任的基礎上，加強對信息泄露行為的懲罰力度，確保審計信息安全。
