【作　　者】
张书慧1（副教授），胡士雄2

【作者单位】
1.河北女子职业技术学院经济管理系，石家庄050091；2.北京鹏龙天创物资有限公司，北京10002166-2

【摘　　要】

      【摘要】大数据浪潮汹涌而来，而数据正是审计赖以生存的基础。文章从分析大数据和审计技术的交集入手，介绍了大数据条件下的审计技术创新路径，并对大数据在审计领域中的应用困境进行了归纳总结。
【关键词】大数据；审计技术；创新路径
【中图分类号】F239.1           【文献标识码】A           【文章编号】1004-0994（2016）04-00一、大数据和审计技术的交集
认识“大数据”至少需要弄清楚两个问题：一是数据和信息的区别，二是大数据怎么才算大。首先来看第一个问题，多数情况下，“数据”和“信息”两个词可被替换使用，但从严格意义上讲，它们是有很大区别的。数据是对信息数字化的记录，其本身并没有意义，而信息是指把数据放置到一定的背景下，对数字进行解释，赋予意义。例如：“16”是个数据，而“辽宁舰的舷号是16”则是一条信息。进入信息时代后，人们趋向把存储在计算机上的信息，无论是数字、音乐还是视频，都统称为数据。再来看第二个问题，大数据的大肯定是超出了传统意义上的度量单位的度量范围，但到底多大才算得上大呢？一般认为，大数据的数量级应该是“太字节”（240），而麦肯锡全球研究所认为，并不需要给“什么是大”定出一个具体的“尺寸”，因为随着技术进步，这个“尺寸”还在不断增大。
大数据需要大量的数据，而经济领域会产生大量数据，虽然在微观经济领域，记录个体行为的数据似乎是杂乱无章的，但当数据累积到一定程度时，不论是个体还是群体的行为都会在数据上呈现一种秩序和规律。审计是干什么的？审计是由独立的专门机构和人员，依法对被审计者的财务、经济数据和其他资料所反映的经济活动的真实性、合法性和效益性进行审查，并得出结论的一种监督、鉴证和评价活动。从这个定义上我们就能看出，审计工作是对数据进行挖掘和分析，进而找出问题。日常审计中，我们一直在使用和研究的审计抽样技术，一方面是出于对审计成本的考虑，另一方面也反映了对大数据的无奈。然而，随着信息技术的进步，大数据的应用成为了可能，它无疑给我们未来的审计技术市场开拓了更加广阔的前景。
以社会公共福利为例，审计发现的问题很多，如虚报账单、隐瞒收入和存款，更可恶的是装穷吃低保、分福利房和保障房。如果仅仅靠公示制度，由于信息不对称，普通公民并不具备监督的条件，而站在国家审计层面，我们可以通过对审计对象的收入、家庭条件及其日常活动轨迹等数据的收集，通过计算机自动确定相互矛盾、异于常态的记录，一旦发现造假或者不实的数据，则转入人工追讨环节，这样不仅可以节约时间，而且也将使违规资金无处遁形。
二、大数据条件下的审计技术创新
审计离不开数据，而互联网使数据呈现爆炸式的增长。总体来看，我们接触的大数据有四个来源：过程数据，如会计经济业务留下的运行轨迹；环境数据，如大气参数、人体指标等；社会行为数据，如人们使用微信、乘坐交通工具等产生的记录；物理实体数据，如房产、机器和材料的特性数据。有了数据我们才能展开审计技术创新路径研究。
1. 数据联接——分析多维。联机分析本意是把分立的数据库“相关联”，进行多维分析。“维”是联机分析的核心概念，指的是人们观察事物、计算数据的特定角度。比如中国足球超级联赛，如果要分析某支足球队联赛状况，可以按进球多少、控球时间、全场跑动里程进行分析，这些不同的分析角度就叫“维度”。分析问题的角度，可以视为一个或多个维度的交叉。举一个例子：营业税的缴纳涉及两个方面，一方面是开票的收入，另一方面是营业税的金额。如果把这两个数据库联机分析，营业税总额在收入总和中应占一定的比重，即营业税税率要在一定的区间内才是合理的，否则为异常。如果再进行细分，按照公司注册号来进行匹配，对微观主体进行分析也能发现缴纳营业税是否存在问题。不论是从时间、空间角度，还是从其他角度，都能找到一个合乎逻辑的解释。有联机分析，审计人员就可以根据自己的需求，从不同的维度、不同的粒度进行数据分析，从而获得全面、动态、可随时加总或细分的分析结果。
2. 数据挖掘——豁然开朗。如果说联机分析是对数据的一种透视性的探测，数据挖掘则是对数据进行挖山凿矿式的开采，它的主要目的有两个：一是发现数据表面下的潜在规律；二是通过数据回归，对未来进行预测。前者称为描述性分析，后者称为预测性分析。数据挖掘一直是传统审计中经常应用的技术，在结构化数据库中，通过筛选和排序，找到潜在的关系和规律。但随着舞弊技术的不断升级，越来越多的虚假信息散见于各种数据之中，隐蔽性更强，只有万不得已，我们才会采取人海战术，把成千上万的数据进行一一核对，代价无疑是惊人的。因此，我们要创新审计技术，高端的数据挖掘开始出现端倪。例如，通过网络留言挖掘网民的意见。网民在博客、论坛、社交网站留言发表的看法和评价，是一种非结构化的数据，把散布在网络上的这些资源整合，从中挖掘到有价值的信息和线索，正是我们应尝试去做的事情。群众的力量和智慧是无穷的，在审计中，我们关心的问题，很多也是他们关心的，其中不乏相关领域的专家、能手，通过网络平台听取他们的意见，审计工作或许会豁然开朗。
3. 数据追踪——有力震慑。数据挖掘是对存在的数据进行分析，从而揭示数据之间隐藏的关系、模式和趋势，为决策者提供新的依据。而数据追踪则是对数据产生的源头进行实时跟踪，留下它应该留下的不同时点的图像、声音，甚至是视频记录，这些数据为得出结论提供了有力的支撑。比如农村电网改造审计，其中审计的重点无非两个：一是工程物资的真实性和入账问题；二是占地赔偿费问题。后者在实际中经常会引发争议，还容易出现截留挪用。作为事后审计，往往无法还原当时的场景和状态，比如砍了几棵树、毁了多少苗，项目完工进行结算审计时，当时留有的记录都无法再还原。如果能够进行数据追踪，留下征地补偿时现场作业的图形影像，甚至是谈话记录，可能审计起来就不会产生争议，也不用过多解释，结论会让人心服口服，这样也可极大地遏制农村电力工程项目上的财务舞弊行为，给企图侵占国家财产的人以震慑。再比如，对于敏感的领域，如资金结算处、重要会议等，是不是应该加装监控，这样方便别人的同时也方便了自己。数据追踪，要的是源头的真实准确，如果源头找到了、过程明晰了，结论当然也就水到渠成了。此时，审计不是变得简单了，而是变得更有监督力度了。
4. 数据归类——规律可循。审计时，按照一定的数据属性归类，特别是在项目审计中，就会有意想不到的效果。比如我们在全国大数据中发现同是一个地区，建造两座大小相同的水库，成本差异一般较小，或者通过大数据发现相似的地区建设水库的成本差异也应该也较小，而实际被审计的建设水库与归类的其他水库的数据差异较大，又不能合理解释，这就要引起审计人员的注意了。再比如，通过大数据我们以身份证为信息字段，关联银行存款、车房状况、证券投资状况等，就可以很好地避免和解决不符合条件者住保障房、廉租房，甚至是吃低保、享受国家扶贫助困政策的问题。数据归类就是在大数据中找到相同或相似的情况，大数据包含的信息是海量的，应用数据归类方法，遵循事物发展变化的规律，一些问题也就在大数据的指引下找到了答案。
三、大数据在审计领域的应用困境
1. 大数据方面。现阶段，我国大数据的采集、应用和发达国家相比，还很欠缺。虽然我国的网民数量已经跃居世界第一，我们的手机拥有量已经远远超过其他国家，但是我们的信息数据量与发达国家仍相距甚远。在信息的使用上，美国自1965年起就制定了一系列关于数据信息的法案，如1965年的《信息自由法》、1974年的《隐私法》、1975年的《信息自由法修正案》、1976年的《阳光政府法》、1996年的《电子信息自由法》、2000年的《数据质量法》、2007年的《开放政府法》等等。相比之下，在法律层面我国还很欠缺。在文化方面，“差不多就行”、“难得糊涂”这些人生哲学多年来一直影响着我们的国民，大数据环境下，不求甚解是要不得的。如果说收集数据是一种意识，使用数据是一种文化、一种习惯，那么开放数据就是一种态度，互联网的出现已经使大数据应用成为一种不可逆转的潮流。
2. 审计方面。近年来，国家审计署要求各地建立审计数据分析平台、审计数据中心和指挥中心，将审计对象库、审计数据库、知识资源库融入该体系，形成财政资金审计全覆盖新机制。事实证明，大数据的确在审计的相关领域发挥着越来越重要的作用，然而，现阶段我国的数据规模还较小，全国性的联网数据共享系统还没有建立起来，这些都给创新审计技术的运用提出了挑战。
信息时代，无论是个人的日常消费等琐碎小事，还是事关健康、教育的重大决策，都会在各种各样的信息系统当中留下“数据脚印”。这些“数据脚印”，不论是小如芝麻，还是大如西瓜，独立保存在不同系统中可能影响不大，但是如果建立起中央数据库，通过网络进行信息整合，就可以再现一个人的生活全景，各个系统之间的数据可以相互印证，互相解释，个人隐私也无所遁形。审计对数据有着天然的依赖，这些数据脚印给普通公民以法律上的保护，对于犯罪分子则是巨大的震慑。

主要参考文献：
徐子沛.大数据［M］.南宁：广西师范大学出版社，2015.
周洁.论大数据对会计核算原则的冲击［J］.财会月刊，2015（25）.