摘要：海量数据是信息技术不断进步的重要成果，这也促进了审计从纸质账户向电子数据形式的过渡，即数据类型审计。许多法律要求审计实务与大数据进行深度整合。目前，审计对象因经济、科技等因素而向大数据化转变，因此审计模式必须与时俱进，以提高审计效率，加强审计基础。
关键词：大数据环境；审计；模式；创新
1大数据的特性
一是数据体量巨大 (Volume) 。包括数据的采集、存储和计算的量都非常大。审计过程中, 我们接触到的一些数据, 如公安部门数据、社保数据、税务数据等, 一般以TB计量。
二是处理速度快 (Velocity) 。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。处理数据的效率就是企业的生命。作为审计人员, 如何高效的处理好采集来的数据对于提高工作效率是非常重要的。
三是数据类型繁多 (Variety) 。包括相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据和网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等非结构化数据, 这些多类型的数据对数据处理的难度越来越大。
四是价值密度低 (Value) 。随着互联网以及物联网的广泛应用, 信息海量, 但价值密度较低, 如何挖掘价值数据是大数据最需要解决的问题。审计也需从海量数据中分析出有效信息。
2大数据在审计中的价值及作用
在数据时代，人们逐渐认识到藏在数据山中的金矿是从大量数据中成功提取有用信息的关键因素之一。正是通过这些数据，淘宝网掌握了大众的购物喜好。随着我国各行各业信息化程度的提高, 审计部门所接触的数据量和种类呈飞速增长态势, 如被审计单位常用的sql server 2008数据库、orcale11g数据库等, 我们未来的审计模式不能再局限于一个单位、一个行业或停留在财务层面的财务审查，而是通过交叉行业，积极探索大数据审计思维模式。审计人员要充分利用部门间的海量数据，建立审计模型，深入挖掘数据，提高数据利用价值。
3大数据对审计行业的影响
3.1审计风险的演变
云计算被广泛应用于企业的生产、销售、财务等各个方面, 它给企业带来便利、提高效率、创造机会、提升收益的同时, 也带来了相应的风险, 比如云计算的固有风险、数据安全风险。这无疑增加了对企业的审计风险识别和评估的难度, 加大了审计人员的工作量, 需要审计人员的自身素质较高, 同时也让审计风险的构成更加复杂多变。
3.2 审计证据的演变
企业所在的审计环境和计算机技术环境影响着审计人员获取审计证据。大数据具有4V特点:Volume (体量) 、Velocity (速度) 、Variety (种类) 、Value (价值) , 大数据的4V特点使得审计数据也具有4V特点, 这就对获取审计证据造成了巨大的改变, 使得审计证据的获取途径更加多样, 来源更加复杂, 方法更加繁琐。
3.3审计方法的演变
审计方法是指审计人员在进行审计的过程中, 为了控制审计风险、获取审计证据而采用的方法和技术手段。外界环境的变化使审计方法不断发展演进, 在大数据环境中, 传统审计中的审计方法必须做出新的改变, 来适应大数据给审计带来的变化, 尽快找出新的审计方法, 建立新的方法体系。
3.4 审计对象的演变
审计对象，又称审计对象，是指审计机构或审计人员在执行审计工作时所针对的对象。审计对象的范围随着经济的发展和会计理论方法的不断变化而变化。在大数据环境下，互联网的广泛使用使企业的外部环境发生了很大的变化。这些环境变化主要反映在信息技术上。随着外部环境的变化，是审计对象的变化。因此，在大数据环境中，审计对象的范围应当扩大。
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4推进数据式审计模式构建的有效策略
4.1 进行数据管理中心的切实构建
审计部门需要从审计业务入手，建立数据管理中心，推动仓储处理中心的协同建设。由于电子政务各部门的不同，导致数据结构更加复杂，存储介质也不同。要实现对这些数据的统一管理，就必须进行管理中心的实际建设。其次，审计机构还应整合各种审计分析模型和电子数据，以确保存储中心涵盖所有行业和级别，并需要包括税务管理和社会保障等多个方面，以避免信息不足的问题。此外, 从数据中心出发进行完善时, 还需要针对历年资料加以完善, 可将过去的审计档案进行扫描并录入系统, 为后续资料共享以及内部查阅提供便利, 确保保存期限得到延长, 推动审计业务向着信息化推进。
4.2审计工具的革新
在大数据环境下，审计工作越来越需要处理大数据。传统的审计工具无法有效处理海量数据，不利于海量数据资源的开发利用。为此，创新的审计工具十分重要。海量数据是一种重要的资源，为了有效利用这些资源，有必要使用有效的工具。为此，审计单位需要根据时代需要创新审计工具，与时俱进，增加信息技术应用，以大数据技术取代传统审计方法。同时，深入挖掘大数据技术，基于分析和审计目标相关事项的数据挖掘，以及从大数据中挖掘审计相关数据。另外, 积极推进持续审计方法, 通过这种方法, 保证审计证据的关联数据统一, 进而确保审计结论的合理正确。
4.3从审计流程以及机构设置出发加以调整
审计过程通常可分为审计准备、预审调查、执行和最后审计报告。一般的审计准备和调查大多基于数据分析是否作为一个边界来实现。如有必要，应及时提交通知，以获取相应的系统数据。在进行审计调查时，应根据审计的实际方向对审计成员进行实际甄选，并对大量数据进行收集、转换及随后的清理和分析，以加强审计程序和数据分析的基础。其他审计程序与传统审计相似。就审计程序而言，还应调整机构设置，使之以审计为导向。例如，如果要考虑金融基金的分类，就需要作出调整，例如合并责任。审计部门展开组内分工时, 还应考虑“数据”特点, 应由部门处长实施总体协调与领导, 确保各岗位得到切实设置的同时, 引导审计人员明确相应的岗位职责, 对过去相互推诿或者是各自为政的状况进行规避。
4.4专业审计人员的培训
在审计工作中, 审计人员作为审计工作的主体, 基于大数据给审计工作带来的冲击, 要想做好审计工作, 发挥审计作用, 就必须全面提升审计人员的能力和素养。基于大数据应用的需要, 审计单位要注重审计工作人员各方面能力的培训, 尤其是大数据处理能力, 加大工作人员对大数据的认识与学习, 使其熟悉审计要求、准则、流程, 懂得应用大数据技术来处理审计数据。同时, 要强化审计人员职业素质教育, 引导审计人员认清自己的职责, 鼓励审计人员不断创新, 革新审计观念, 从而从海量的数据中提取有效的信息, 保障审计结论的正确性。
4.5完善审计风险管理
在大数据环境下，审计工作环境日趋复杂，使审计工作面临业务风险、战略风险、会计风险等诸多风险。可以说，在大数据环境下，风险管理逐渐成为审计工作的重中之重。未能有效控制风险导致审计失败。为此，在创新审计模式的同时，应完善审计风险管理机制。在进行审计之前，应进行全面的风险评估，并制定有效的风险预防方案。此外，完善审计流程，严格遵循审计流程进行审计，加强审计监督，进而有效防范审计风险。
结束语
总之，随着大数据时代的到来，政府审计也从传统的审计模式进入了数据审计时代。审计人员必须充分把握数据类型审计模式在大数据环境下的主要特点，改进各种措施的优化，促进数据类型审计模式的更好发展，为政府决策提供支持。
参考文献:
[1]国家审计领域大数据技术应用及其影响展望[R].审计署科研所审计研究报告, 2018(13) :10-18.
[2]审计项目组织模式创新研究[R].审计署科研所审计研究报告, 2017 (10) :21-33.
[3]黄哲学.面向大数据的海云数据系统关键技术研究[J].网络新媒体技术, 2018 (1) :37-38.
论文作者:薛平
论文发表刊物:《电力设备》2018年第26期
论文发表时间:2019/1/17
标签：数据论文; 审计工作论文; 风险论文; 人员论文; 环境论文; 海量论文; 方法论文; 《电力设备》2018年第26期论文;