大数据对审计工作的影响和挑战

和人力资源和生态资源一样，大数据也是一种资源，也是一种非常重要的战略资源[1]，将世界的本质视为数据的集合，探索海量数据与数据思维和先进处理技术的关系。大数据的特点可以概括为“四V”：容量（volume）、多样性（variety）、生成速率（velocity）、价值（value）。目前，大数据已成为社会经济发展的主要引擎，在提高产业竞争力、促进商业模式创新、国情分析和社会治理方面发挥着越来越重要的作用。大数据技术是指从各种信息中快速获取有意义信息的技术，其水平反映了提取有用信息的能力。鉴于此，本文计划在分析大数据对传统审计的挑战的基础上，探索大数据审计的方法和方法，以应对大数据时代给审计工作带来的深刻变化。

 

大数据对审计工作的影响和挑战

 

大数据审计是对各种电子数据、账套和文档的审计，是计算机审计的延伸和发展，是对多行业、多领域、多形式海量数据的电子审计方法。大数据审计不仅要处理结构化数据，还要处理大量的非结构化数据，对审计目标、审计内容、分析技术和审计思维方式提出了新的、更高的要求。

 

1.审计目标的转变

 

在信息发展的早期阶段，计算机审计可以通过对数据的观察和分析来发现疑问，并为审计提供线索。随着大数据时代的到来，审计目标逐渐转向发现线索、评估风险、关注效率等方面，审计不仅发现违规，更揭示制度问题，评估内部控制风险，通过获取和分析经济社会大数据，了解行业整体方向，探索发展规律，对国家、行业、单位制度发布和发展战略进行前瞻性思考和战略分析。

 

2.审计内容的变更

 

传统意义上的“数据”大多是指数字，如主要业务收入金额、运营成本等，由简单的数字或简单的数字编码文本组成，传统的数据分析工具基本上可以满足其需求。大数据不再仅仅是指数字，而是涵盖更广泛的内容；传统意义上的“数据”是关系和结构化的二维表数据，大数据是指不同时期产生的复杂、异构和多样化的数据，包括xml、html、文本、音频、视频和“身影数据”(如浏览日志和web搜索历史记录)等。

 

3.分析技术的变化

 

顾名思义，大数据分析是指对大规模数据的分析。大数据分析包括五个基本方面：一是可视化分析，利用图表完整显示数据分析过程和数据链方向；二是数据挖掘算法，从大量、随机、不相关数据中构建数据挖掘模型，提取有价值、隐含在数据中的信息；三是预测分析能力，根据可视化分析和数据挖掘结果进行预测分析；四是语义引擎，借助一系列工具提取、分析和处理数据，自动从“文档”信息中提取信息；五是数据质量和数据管理，通过标准化的过程和工具进行数据处理，保证数据分析结果的质量。

 

4.审计思维模式的转变

 

大数据时代带来了审计思维方式的三大变化：一是实现审计全覆盖，而不是取样审计，全面覆盖公共资金、国有资产、国有资源和领导干部的经济责任。二是审计数据的混合性，而不是准确性。传统审计以财务数据为审计重点，其核心是结构化报表和凭证信息，而大数据具有高度的数据混合性。数据类型包括结构化、非结构化和半结构化数据，保留了最宝贵、最有用的信息，其内涵具有更深刻、更广泛的洞察力。第三，大数据主要反映事物的相关性，而不是逻辑关系。大数据不改变审计事务之间的逻辑关系，而是注重相关关系的开发和利用，减少了数据分析对因果逻辑关系的依赖，甚至更注重基于相关关系的数据分析。