大数据技术在审计领域的应用及发展趋势探究
陈娇娇
作者简介：陈娇娇，1990年8月，女，汉族，籍贯：江苏睢宁，大学本科，职称：中级审计师，睢宁县固定资产审计中心，研究方向 ：审计学
    【摘要】随着现代社会信息技术的快速发展，大数据技术在审计领域的应用已经成为备受瞩目的焦点。传统审计方法已难以适应目前日益复杂的审计环境和海量数据规模，大数据技术的引入无疑为审计工作带来了新的思路与方法。本文深入研究大数据技术在审计领域的应用与发展趋势，通过详实案例和数据分析，为审计工作的创新发展提供参考。
    【关键词】大数据技术；审计领域；应用；发展趋势
    引言
    大数据技术在审计领域的应用与发展趋势被社会关注。随着信息技术的迅猛发展和大数据技术的日益成熟，审计工作正处于挑战与机遇并存的关键期。大数据技术的引入，不仅可助力审计人员更好地处理海量数据，还能发现潜在风险与问题，有助于提升审计效率与准确性。据相关统计，我国各级政府部门每年产生的数据量呈指数级增长，如2023年全国财政系统产生的数据量已超过2ZB（1ZB=1024EB），在这样海量的数据面前传统审计手段无法发挥有效作用，大数据技术便成为提升政府审计效能的关键抓手。
    一、大数据技术在审计领域中的应用原则
    （一）数据完整性与准确性原则
    对数据源的数据采集过程中，数据的完整性和准确性尤为重要。建立有效的数据采集方式与机制，可以避免数据误差与遗漏，增强数据来源的可靠性。如在采集财政收支数据时，可以通过制定详细的数据采集清单，明确数据字段、格式及来源，运用ETL（Extract，Transform，Load）工具从多个财务系统、业务系统中提取数据，然后进行严格的数据校验。通过数据完整性校验，如果发现财政资金支出数据缺失，有可能是因为数据传输过程中出现错误，及时纠正后确保了数据的完整性，为后续准确审计奠定基础。
    （二）安全可靠的数据存储原则
    对于审计所需的大数据量，需建立安全、可靠的数据存储系统，包括合规性存储（符合相关法律法规和行业标准）、数据备份与恢复机制、数据加密等措施。大部分国家和地区对数据存储相关法规进行规范，如欧盟出台的《通用数据保护条例》（GDPR）。我国政府审计部门在数据存储方面，利用分布式存储技术，把数据分散存储在多个节点，降低数据丢失风险。
    （三）数据处理的实时性、准确性与一致性原则
    在处理大数据时，确保数据的实时性、准确性和一致性。数据处理过程需遵循完整性和合规性原则，避免数据丢失或被篡改。例如，在税务审计中，实时获取企业的纳税申报数据、发票开具数据等，运用大数据处理平台对这些数据进行实时分析。通过建立健全数据质量监控指标体系，对数据处理过程中的关键环节进行监控，如数据抽取的及时性、转换的准确性等。一旦发现数据质量问题，及时进行预警并采取纠正措施。
    （四）科学全面的数据分析原则
    大数据技术在审计中的应用需遵循科学、全面的数据分析原则，包括合理选择分析方法、建立模型与算法、进行异常检测和趋势分析等。在对某市政府投资项目审计中，审计人员运用回归分析模型，分析项目投资金额与建设规模、建设周期等因素之间的关系，通过对比历史项目数据，发现当前项目投资金额存在异常偏高情况。进一步深入调查发现，部分项目存在虚报工程量、高套定额等问题，为政府挽回了大量经济损失。
    （五）数据隐私保护原则
    审计所涉及的数据可能包含个人隐私信息，因此必须严格遵守数据隐私保护原则，保证数据安全、不泄露个人隐私，并符合相关法律法规。在医疗保障审计中，涉及大量参保人员的个人信息，如身份证号、医疗记录等。审计部门通过建立严格的数据访问权限控制机制，只有经过授权的审计人员才能访问相关数据，且在数据使用过程中，对敏感信息进行脱敏处理，如将身份证号中的部分数字用“*”代替。
    二、大数据技术在审计领域的应用策略
    （一）数据整合与清洗
    1.数据整合
    确定审计所需数据的来源，包括财务系统、采购系统、销售系统等，以确保获取全面的数据。以某市政府财政审计为例，审计人员从财政部门的国库集中支付系统、预算管理系统、政府采购系统以及各预算单位的财务系统等多个数据源采集数据。通过 ETL工具或编程语言，将来自不同数据源的数据整合到一个统一的数据仓库或数据湖中，以便进行后续的分析与挖掘。在整合过程中，对不同数据源的命名规范、数据单位、时间格式等进行标准化处理。例如，将不同部门财务系统中关于办公用品采购的数据进行整合时，发现有的部门以“件”为单位记录采购数量，有的以“箱”为单位，审计人员通过统一换算标准，将数据单位统一为 “件”，使得不同数据能够进行有效的整合与比较。同时，通过数据预处理工具或脚本，对数据进行质量检验，包括重复记录、缺失值、异常值等。在对某区政府部门的审计中，通过数据质量检验，发现部分预算单位财务数据中存在大量重复的费用报销记录，经核实是由于系统故障导致数据重复录入，及时清理重复记录后，提高了数据质量。
    2.数据清洗
    对于存在缺失值的数据进行处理，常见的方法包括填充缺失值、剔除缺失值或者进行插值处理，以确保数据的完整性。在对某市政府扶贫资金审计中，发现部分贫困户的收入数据存在缺失值。审计人员通过分析其他相关数据，如就业信息、产业扶持信息等，运用回归分析等方法对缺失的收入数据进行填充，保证了数据的完整性，为准确评估扶贫资金使用效果提供了数据支持。使用统计分析、数据可视化技术以及机器学习算法，识别和处理异常值，以避免异常值对审计结果产生误导。在对某市政府投资项目的工程进度数据审计中，通过绘制曲线图等数据可视化方法，发现部分项目的工程进度数据存在异常值，经进一步调查，是由于施工单位虚报工程进度造成的，及时纠正异常值后，使得审计结果更加准确。对数据进行去重处理，以避免在审计过程中出现重复计算或者统计偏差。
    对数据进行适当的格式转换，确保数据的统一性和适用性，如日期时间格式的转换、数值型数据的精度统一等。在对某市政府部门的资产清查审计中，将不同格式的资产购置日期数据统一转换为“YYYY-MM-DD”格式，方便后续数据分析。
    3.数据分析与挖掘
    建立统一的数据集成平台，将政府各部门的数据进行整合与存储。例如，某市建立了政务数据共享交换平台，整合了财政、税务、工商、社保等多个部门的数据，为政府审计提供了丰富的数据资源。利用大数据存储技术，如分布式文件系统等，确保海量数据的安全存储与高效访问。对采集的政府数据进行清洗与预处理，消除数据中的噪声与冗余，处理缺失值，使数据符合挖掘要求。运用数据挖掘算法，如关联规则挖掘、聚类分析和异常检测等方法，对政府相关数据进行深入分析与挖掘，发现潜在的问题与风险点。在对某市政府部门的廉政风险审计中，运用关联规则挖掘算法，分析公职人员的审批行为数据、资金流向数据等，发现部分公职人员与特定企业之间存在频繁的资金往来，且这些企业在相关项目审批中存在异常优势，进一步调查发现存在权钱交易的廉政风险。基于大数据技术实现审计数据的实时监测与风险预警，及时发现政府部门的违规行为与异常情况。通过大数据可视化工具，将审计结果以直观、易懂的图表形式展示，向相关部门与公众汇报审计成果，增强透明度与公信力。如通过柱状图展示不同部门的财政支出对比情况，通过折线图展示某项政策实施前后相关指标的变化趋势等。
    三、大数据技术在审计领域中的未来发展趋势
    （一）强化智能化审计
    利用机器学习算法对大规模数据进行分析，实现自动风险识别与评估，以发现潜在的异常行为与风险点。例如，在金融监管审计中，通过训练深度学习模型，对金融机构的交易数据、客户信息数据等进行分析，模型能够自动识别出异常交易模式，如洗钱行为的可疑交易特征。通过自动化的模型训练过程，审计系统可以不断学习新的数据模式与变化趋势，提升对异常情况的识别能力。结合数据挖掘技术与实时监控，实现对异常交易、异常财务报表等的智能检测，进而实时触发预警机制。利用自然语言处理技术，审计系统可以解析与理解文本数据，帮助审计人员更快速地分析与理解审计报告、文件和沟通内容。建立智能决策支持系统，结合大数据分析与人工智能技术，加强决策的科学性与客观性，为审计人员提供更有效的决策辅助。例如，在对某重大政府投资项目的审计决策中，智能决策支持系统通过分析项目的历史数据、当前进度数据、市场环境数据等，为审计人员提供项目是否存在超预算风险、工程质量风险等方面的决策建议，并提供相应的风险应对策略。审计系统可以自动生成标准化审计报告，并根据审计结果自动推荐改进建议与控制措施，提高审计工作的高效性与一致性。
    （二）加强多维数据分析
    结合不同系统的数据，进行跨系统的数据整合与多维关联分析，以便综合了解企业各项指标的变化与影响，发现潜在的问题与风险。在对某市政府部门的绩效审计中，将财政部门的资金投入数据、业务部门的工作成果数据、人力资源部门的人员配置数据等进行跨系统整合与多维关联分析，发现部分部门存在资金投入与工作成果不匹配、人员配置不合理等问题，影响了部门绩效。利用可视化工具，将多维数据以图表、仪表盘等形式直观展现，帮助审计人员更直观地了解数据之间的关系与趋势，从而更好地发现问题与规律。如通过三维柱状图展示不同地区、不同部门、不同时间的财政支出情况，通过交互式仪表盘让审计人员可以灵活查看不同维度的数据组合。建立多维度的风险评估模型，考虑财务、业务、市场等多个方面的指标与变量，对企业面临的风险进行全面评估，提高审计的深度与准确性。建立实时的多维指标监控系统，对关键业务指标、财务指标等多个维度的数据进行实时监控与分析，及时发现异常或风险。
    四、结语
    大数据技术在审计领域中的发展趋势主要集中在数据采集、数据分析和数据可视化等方面。且随着大数据技术的不断更新与完善，更多基于人工智能的自动化审计工具的出现可能性大大提升，助力对数据进行实时监测与风险预警。区块链技术在审计领域应用占比的提升、大数据与区块链的进一步结合，为审计工作提质增效带来更多可能性。区块链技术的不可篡改、可追溯等特性，有效保障审计数据的真实性与可靠性，提高审计的话语权和公信力。为适应大数据时代审计工作的发展需求，审计人员需要不断地提升自身的技术能力与数据分析素养，为我国经济社会的健康发展保驾护航。
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