探析经济责任审计大数据分析存在的问题及难点

　　摘要:审计部门利用大数据技术开展工作，是主动适应时代发展趋势，积极推进审计监督全覆盖的有效途径。本文以领导干部经济责任审计为例，从工作实际出发，对利用大数据技术开展审计的意义及难点进行深入分析，并提出了相应的对策与建议。

　　 关键词：经济责任审计 大数据分析 问题

　　领导干部经济责任审计是一项具有中国特色的审计制度，是现代审计制度在我国的一种创新，是加强权力制约监督的重要措施、促进国家治理能力现代化和服务国家治理的重要途径，其重要性日益凸显。随着经济社会发展和干部监督工作的需要，经济责任审计面临的环境也逐步发生着深刻的变化。审计监督全覆盖、机构编制审计、自然资源资产离任审计等一系列要求的提出，使得经济责任审计的对象、内容均有所扩大；党风廉政建设及反腐败工作的深入，社会公众对经济责任审计的期待更高；行政问责制度的建立及经济责任问责工作的开展，也将审计质量的要求提升到了一个新的高度。在审计力量维持现状的基础之上，要实现上述目标，就必须要在技术上进行创新。充分利用信息技术的优势，积极探索开展大数据审计，为新形势下经济责任审计工作转型升级提供了一条可行之路。

　　一、利用大数据技术开展经济责任审计的意义

　　（一）利用大数据技术开展经济责任审计，是适应大数据时代发展的必然选择。大数据时代，数据信息处理技术日渐完善，审计监督对象的信息化建设水平也在逐年提升，越来越多的政府部门开始利用大数据进行公共事务管理，大数据同时也为领导干部决策提供支撑依据。大数据的发展正有力地推动着国家治理体系和治理能力走向现代化,且日益成为社会管理的驱动力、政府治理的“幕僚高参”，领导干部的权力运行轨迹都在数据中有所体现和反映。经济责任审计作为权力监督的工具，审计思维、审计方法、审计手段也势必要根据形势变化进行革新，审计技术信息化、数字化的水平也必须要与监督对象的信息化水平保持一致。想要提高审计质量、创新审计手段、提升审计效能，就需要加大对大数据技术的应用。

　　（二）利用大数据技术开展经济责任审计，是推进审计监督全覆盖的有效途径。2015年12月，中央办公厅、国务院办公厅联合印发《关于实行审计全覆盖的实施意见》，明确提出审计机关要建立健全与审计全覆盖相适应的工作机制，对依法属于审计监督范围的所有管理、分配、使用公共资金、国有资产、国有资源的部门和单位，以及党政主要领导干部和国有企事业领导人员履行经济责任情况进行全面审计，实现审计全覆盖。刘家义审计长也在多次会议上明确提出审计不留盲区和死角的要求。在人员力量配置不足，审计任务日益繁重的情况下，必须在审计技术上有所突破。目前，审计涉及到的部分单位信息化水平较高，给审计人员利用大数据开展审计分析提供了良好的现实基础。利用计算机技术的高效数据分析能力，可以在一定程序上缩短项目周期，提高审计人员工作效率，是实现审计监督全覆盖的必然选择。

　　（三）利用大数据技术开展经济责任审计，是提高审计质量、防范审计风险的重要手段。传统审计方式下，经济责任审计通常采用翻阅账簿、查阅业务档案及会议纪要、座谈了解等手段来发现问题。由于审计力量和项目时间的限制，往往采取抽查或者抽样的方式进行审计，导致可审查的事项较少；资料主要依靠被审计单位提供，在资料提供不及时、不全面完整的情况下，审计人员相对较难掌握全面的信息；这些因素叠加在一起，导致审计质量不高、效果不好，审计评价不全面、不客观，也导致了一定的审计风险。在大数据时代，审计数据分析的改变不仅体现在数据规模的增加和计算速度的加快，更重要的是能够利用全样的数据从整体视角对审计事项进行立体式、全方位、多角度的全面描述，审计人员可以直接从互联网获取所需的数据，摆脱了被审计单位对数据的限制，从而掌握的信息更为全面、视野更为开阔，有效改善了传统审计模式下信息不对称的缺陷。利用大数据技术开展经济责任审计，一方面可以扩大审查事项的覆盖面，提升审计的深度和广度，提高审计质量；另一方面利用各方面数据的关联比对，审计判断将更加准确，审计结论更加客观。

　 　二、利用大数据技术开展经济责任审计存在的难点

　　（一）“信息孤岛”的存在，导致数据关联难度大。近年来，虽然政府各部门都在大力进行政务信息化建设，也取得了不少的成果，数据采集及积累方面也达到了新的高度。但是由于缺乏顶层设计和统一标准，部分单位的信息化建设还存在各自为政的现象，部门数据只用于单位管理，不能互联互通、高度共享，“信息孤岛”和“数据烟囱”现象普遍存在。经济责任审计所涉及的部门单位多，需要采集使用的数据较为广泛，缺乏统一的标准，容易造成相互割裂的数据环境，导致了数据关联整合难度大，数据综合利用效率低，审计分析效果也难以提升。部分单位的数据准确性不高，审计人员采集后需要花费大量的时间去完成对数据清洗工作，客观上也加大了审计的工作量。

　　（二）法律法规的缺失，导致数据获取难度大。采集数据是开展大数据分析的基础和前提，离开了数据的采集，分析就只能是“无源之水无本之木”。目前，仅审计法就电子数据和信息系统的审计权限做出了相应的规定，《国务院关于加强审计工作的意见》（以下简称“《意见》”）中也对提供资料进行了规定。由于部分被审计单位长期以来形成的“审计就是查账”的片面观念，导致审计人员在采集财务数据时相对较为方便快捷；但对于业务数据的采集还存在一定的难度，被审计单位往往以保密为由，拒绝向审计人员提供业务数据，甚至部门上级部门还专门下文为对外提供数据资料人为设置障碍。《意见》下发后，未按照要求及时对相关文件进行清理，业务数据采集难得问题还在一定程度上存在。

　　（三）操作指南的缺位，导致大数据审计发展慢。目前，审计人员主要按照《国家审计准则》进行实务操作，审计准则对审计取证、审计分析方法的规定还一定程度上停留于传统审计阶段。审计准则滞后于审计实践,限制了大数据审计方式的发展。一是大数据时代，被审计单位经济业务记录存在着无纸化、数据化、多元化等特点，审计人员获取的大多是电子审计证据。电子数据具有可迁移性等特点，使得审计更为复杂、难度更大，现行审计准则对数据式审计中，如何获取及保存数据等无具体明确的规定，导致审计存在无章可循的问题，也给审计执法程序带来了风险隐患；二是大数据背景下，审计人员更多依靠的是数据分析、数据挖掘等方式得出审计结论，审计分析思路是否正确将直接影响着审计结论的正误。现行审计准则对于审计过程记录的要求较为宽泛，实务中对数据分析的记录不具体、不清晰、不完整，审计复核及审理中只注重对纸质材料的审核，对审计人员利用数据分析得出结论的过程未进行复算，客观上增加了审计风险，被审计单位对审计人员的数据分析结果也存在不认可的情况；三是现行审计准则对证据的认定标准规定过于宽泛，未对电子证据的效力作出单独的规定。且在传统审计模式的影响下，形成了重纸介证据、轻电子证据的思维定式，导致审计取证较为繁琐。审计人员利用数据分析得出结论后只能算作疑点，不得不再根据审计疑点去复印海量的合同、单据、凭证等资料，并要求资料提供方对复印件盖章签字确认。繁琐的取证模式，增加了审计工作量，数据分析的优势被掩盖。

　　（四）技术工具的缺乏，导致数据审计效果不理想。解决大数据问题的核心是大数据的技术。与其他审计项目相比，经济责任审计需要查阅、分析的资料更多，且各地管理模式不同的原因，很难找到一个普遍适用的数据分析工具。经济责任审计过程中涉及到大量的文档、图片、会议纪要、音频视频、地理信息系统等资料，如何对这些非结构化的数据开展快速分析是摆在我们面前的一道难题。平时采集、处理的多为表格形式的结构化数据，对于非结构化数据的分析处理既缺乏相应的理论知识，也无可用的分析工具。目前，常用的现场审计实施系统自2011年改版升级后，再未有过更新，已逐渐不适应大数据分析的需要。计算机审计培训也基本围绕机构化数据的处理分析来开展，审计人员的理论知识滞后于审计实践，也导致了审计分析难度大，数据审计效果不理想等问题。

　　三、对策建议

　　(一)统筹政府信息建设，打通政务数据共享通道。加强政府信息化建设的顶层设计，建立政府信息化建设联席会议制度，加大对下级部门、单位信息化建设的指导，统筹推进政府及部门的政府信息系统建设。统一规范数据编码，按照国家相关标准进行政府信息的采集、存储、交换和共享，建立数据共享交换平台。积极贯彻落实《国务院关于印发政务信息资源共享管理暂行办法的通知》等规章制度，对人口信息、法人信息等政府部门履行职责的基础信息资源整合共建，实现基础数据统筹管理，在部门之间实现无条件共享，打破“数据孤岛”，实现数据互联互通。

　　（二）完善审计法律法规，筑牢数据审计制度基础。以法律的形式明确审计机关的大数据审计权限，为审计机关及审计人员依法履职提供法律保障；对数据安全及保密作出详细规定，打消被审计单位的顾虑。赋予审计人员督促被审计单位对限制提供资料等文件进行清理的权限。建立政府信息资源目录清单制度，明确共享类型及共享方式，为审计人员索取数据提供依据。

　　（三）健全审计准则体系，规范电子数据取证流程。根据大数据背景下审计方式发生的变化，及时更新和丰富审计准则及审计指南。参照最高人民法院 最高人民检察院 公安部印发《关于办理刑事案件收集提取和审查判断电子数据若干问题的规定》，结合审计实际，制定出符合时代特征的数据审计操作指南。对电子审计证据的种类、收集和提取、审查与判断等方面做出明确的界定，对电子数据审计记录的格式及标准进行规范，将电子数据分析结果纳入审计证据的范畴，完善审计复核及复算制度，为审计人员开展数据审计提供操作指引，为审计监督营造一个安全、规范、高效的环境。

　　（四）加快技术知识创新，完善数据分析操作平台。建立“大数据”分析平台，设计出符合现实需要、合理高效的审计分析系统。一是加大对基础信息数据的归集整理工作，改变“进点后再采集数据”的传统审计模式，为现场审计预留更多的时间；二是加强对现有审计技术、经验、案例的总结，开阔审计人员思路，为审计业务提供智力支持。加快审计技术的创新及成果转化，及时解决审计数据分析中出现的新问题，通过政府购买服务等方式，加大对数据分析工具的开发力度，减轻审计人员数据分析及处理的工作量；三是加大培训力度，将信息技术领域前沿理论、数理统计、地理信息系统等知识内容纳入日常培训，及时调整审计人员知识结构，补齐技术上的短板，提高审计人员驾驭大数据的能力；建立由数据分析专家、审计能手等组成的数据分析团队等，为大数据审计的发展做好人才和技术上的储备。 （王祖秀、邹彪）