徐晓蓉

摘要：随着大数据概念的普及，审计大数据不断推广应用，审计大数据软件也在各级审计机关陆续部署，但在实际推广应用过程中，很多人认为审计大数据软件并不必要，本文从审计大数据软件在审计机关日常数据审计各环节中应用发挥的作用来分析审计大数据软件应用的必要性和开发设计过程中应注意的问题。

关键詞：审计;大数据软件;开发;应用

随着大数据时代的来临，审计数据出现数据量大、数据类型繁多、数据价值密度低和处理速度快等特点。审计工作环境的变化，传统的审计技术方法已经无法适应，将大数据技术应用于审计工作成为了审计技术发展的必然之路。因此，作为大数据审计有效落地载体的审计大数据软件开发就至关重要，笔者将结合W区审计局的审计大数据分析平台的开发应用来谈谈对审计大数据软件开发应用的几点思考。

一、审计大数据软件应用的必要性

（一）大数据技术发展的必然趋势

大数据技术的不断推广应用，给传统审计带来了诸多挑战：一是审计线索由纸质资料向电子数据转变;二是审计思路由就财务审财务向综合绩效审计转变;三是审计时效由事后审计向实时监督转变;四是审计覆盖面由部分被审计单位向审计全覆盖转变。[1]这使得基于云计算的审计大数据软件的应用成为解决这些问题的必然途径。

（二）有效解决各地审计机关计算机应用能力不一的问题

随着被审计单位数据化程度和审计机关对审计工作质量要求的不断提高，传统审计方法已经无法应对，但各地审计机关计算机应用水平不一，普遍存在上级审计机关计算机应用水平高于下级审计机关的情况。审计大数据软件的应用可将数据导入、数据结构分析和审计工作有效分开，让各专业的人分工合作，有效解决审计机关计算机人才短缺的问题。

（三）有效应对数据类型繁多、数据价值密度低的问题

信息技术发展的近二十年，被审计单位信息系统如雨后春笋般的建设，部分条线至今无统一的信息系统。对全国各行业数据的合理规划可使开展广泛的审计思路的交流和便捷的数据审计成为可能。同时，也方便构建全国性的行业数据链，发掘更多的数据关联。

二、审计大数据软件开发应用的现状

（一）各省市审计大数据软件开发理念不同

国家审计署2016年印发了《“十三五”国家审计工作发展规划》，在该规划中明确加强审计信息化建设，完成金审三期工程建设，并将大数据综合分析平台纳入金审三期工程建设中。同时国家审计署明确了“统一规划、两级部署、以用为本”的总体思路，各地也陆续开展审计大数据软件的建设工作。但是各地审计大数据软件建设要求各不相同。

江苏省审计大数据软件采用由省审计厅统一建设理念，各市县区自行建设为主，自行使用。该模式的好处是各地审计机关可根据当地审计特点有侧重的开发更适合本地应用的审计大数据软件。而坏处也很明显，没有统一的规划，各地审计大数据软件中的数据无法方便高效的实现向上集中，不利于构建集中性高的大数据中心;同时，审计应用模型也无法实现较好的共享，不利于审计思路的交流。

而湖北省则是由省审计厅规划建设全省统一的审计大数据软件，分级使用。该模式的好处是全省数据可以有机整合，大规模的丰富数据中心数据，省厅统一部署项目的审计应用模型可实现全省共享，使数据处理结果有统一的规范结果，亦可有效解决各市县区大数据审计能力不一的问题，审计质量得到保证。而该做法的弊处在于，统一的审计大数据软件对全省各行业信息化建设规划的要求非常高，必须建立在该省有较多全省统一建设的信息系统的基础上，被审计单位数据集中性高。现阶段全国很多省份很难做到这一点。

（二）各省市审计大数据软件应用大数据技术高低不同

目前，大多数审计大数据软件集成的大数据技术还仅停留在传统的审计数据分析查询基础上，并未将数据挖掘、机器学习、可视化等融合进去，同时对于大数据中心的建设很多地方也仅停留在传统数据库集中的基础上，并未集成云技术，没有云计算等功能的融合。

（三）各省市审计大数据软件应用模式不一

部分省市将审计大数据软件的维护和应用都外包给软件开发公司，借助公司的技术力量，完成对大数据软件的日常维护，和多样化数据的采集分析及数据建模;部分省市则是与软件开发公司签订合作协议，根据审计项目提供周期化审计服务，服务内容也主要是多样化数据的采集分析和数据建模。由此可见，在审计大数据软件应用过程中多样化数据的采集分析和数据建模对操作人员计算机水平有一定要求，并非简单易行。

三、大数据软件开发过程中应注意的问题

（一）构建基于云审计平台的一体化审计大数据软件

云审计平台的应用可实现远程存储和移动计算，减少数据移动带来的损耗。[2]审计大数据软件借助云计算的功能，发挥审计行业的优势，实现跨行业、跨领域的大数据分析。

（二）应充分融合大数据技术

深化大数据技术在审计领域的广泛运用，逐步将数据挖掘、机器学习、可视化等大数据技术融入大数据审计软件中。一是提升数据采集技术，拓宽数据采集渠道。数据采集应涵盖互联网平台下的各类咨询数据、被审计单位货币型数据和非货币性数据、审计主体内部各类数据，以及其他数据。审计机关将Seribe、iOS与Chukwa等数据采集工具，与审计大数据实际应用相结合，建立适应性更强的非结构化数据采集技术。二是改变数据存储模式，提高大数据应用效率。将Hadoop分布式存储系统运用于云审计平台，通过Hadoop平台的功能引入充分发挥大数据技术的优越性。三是融入新型大数据技术，改变传统计算机审计思路。如，应用数据挖掘发掘离散数据的关联性，降低无效数据对分析结果的影响;应用机器学习提高审计大数据挖掘能力;应用可视化技术于交互分析和结果展示，提高审计大数据分析软件可用性和易用性，促进审计疑点的发现。[3]

（三）应注重软件的通用性和易用性

审计大数据分析融入了大数据技术之后，比传统的计算机审计要复杂的多，可使用的功能也不局限在对数据的精准分析上，那么，如何使审计大数据软件进一步提高审计效率、促进审计方式创新。就需要审计大数据软件更广泛的应用，这需要更多的审计人员参与其中，面对现阶段审计机关人员知识结构，要提高审计大数据软件的使用率，除了在制度上予以规范外，更重要的是审计大数据软件具有通用性和易用性。该软件开发时应构建能满足各种不同需求的系统架构，以及适应多种审计行业审计的多种审计方法[4]。

参考文献：

[1]杨晓峰，黄鑫.大数据环境下审计云平台建设探析[DB].湖北省审计厅网站，2016.

[2]秦荣生.大数据、云计算技术对审计的影响研究[J].审计研究，2014（6）： 23-28.

[3]刘国城，王会金.大数据审计平台构建研究[J].审计研究，2017（6）： 36-41.

[4]陈伟，居江宁.大数据审计： 现状和发展[J].审计与鉴证，2017（12）： 77-81.