2025中国互联网产业年会丨《中国互联网产业绿色算力发展倡议》正式发布
2025-02-07
美创用户专访 | 精细化管理:医疗行业数据分类分级的策略与实践
2025-01-10
容灾演练双月报|美创助力某特大型通信基础设施央企顺利完成多个核心系统异地容灾演练
2025-01-10
国家级|美创、徐医附院共建项目入选工信部《2024年网络安全技术应用典型案例拟支持项目名单》
2024-12-20
全球数据跨境流动合作倡议
2024-11-22
存储域
数据库加密 诺亚防勒索访问域
数据库防水坝 数据库防火墙 数据库安全审计 动态脱敏流动域
静态脱敏 数据水印 API安全 医疗防统方运维服务
数据库运维服务 中间件运维服务 国产信创改造服务 驻场运维服务 供数服务安全咨询服务
数据出境安全治理服务 数据安全能力评估认证服务 数据安全风险评估服务 数据安全治理咨询服务 数据分类分级咨询服务 个人信息风险评估服务 数据安全检查服务2018年,习近平总书记在中央审计委员会第一次会议上指出,要坚持科技强审,加强审计信息化建设。胡泽君审计长在“金审工程”三期建设推进培训会上强调以信息化建设推动新时代审计事业新发展,要着力提升大数据审计能力,推动审计信息化建设再上新台阶,为更好履行审计监督职责提供坚强保障。笔者结合审计工作实际,就新形势下的大数据审计工作谈几点认识和体会。
一、新形势下推进大数据审计的必然性
1.审计数据指数增长对信息系统建设提出更高要求。大数据时代,现代管理系统的普遍应用,各行各业的财务数据和业务数据实现了指数型增长,数据量由MB、GB存储提升为TB、PB为单位,并明显有成倍扩大的趋势,数据存储也由结构化数据变更为非结构化数据,数据分析软件、网络结构图、图像、影音等技术大量运用于各行各业。
2.审计问题隐蔽潜藏急需创新审计方式方法。重点领域、重点行业多年的审计成果已初步显现,财务报表、记录台账、文件档案和相关凭证等所能反映出的“面子”问题已逐步规避,由于大数据技术以及大数据环境的引入,问题的发生更加隐蔽化、深层次化,如何在大量、规范的账务中发现潜藏的违规问题,需要由数据核对、账务审查的“传统审计”转型为多方位、复合式、更为深入的“现代化审计”。
3.审计全覆盖需要推进大数据审计。新形势下对审计全覆盖的要求,使得审计延伸范围不断增大,需要审计机关和审计人员向更深、更广的范围进行延伸。审计监督的公正、公平需要通过交叉审计强化审计履职能力。政策落实的高度关注,需要审计部门将关注重点由财政资金审计扩展增加了政策执行、决策制定、项目绩效等内容,资金运行由线性审计要求变为立体式审计。
4.党和国家赋予的新使命需要审计质量不断提升。新时代要求审计部门为政府决策提供更多服务,这要求审计工作开展方式由事后审计向跟踪审计扩展,前移审计监督关口,增加更多跟踪审计事项,防微杜渐,降低政府执政的风险隐患。同时,社会各界对政府执政情况的关注,要求审计机关严肃查处政府各部门管理过程中存在的问题,并进行客观主动披露,深刻剖析原因,提出对策建议。
二、大数据审计的发展趋势分析
1.数据存储海量化
在“数据即资源”已成为社会共识的环境下,一是尽管目前对财务电子数据进行审计是必选操作,但财政、财务数据只是大数据的一部分,审计监督工作过程中已采集的财政、财务收支账本所能显现和包含的数据信息量无法满足大数据审计需求,因此,扩大数据来源,开启数据通道,全面掌握政府各部门数据资源目录,并充分利用大数据开展远程监督、数据说话的新审计模式已成为必要。二是审计全覆盖不仅包括对审计对象、部门的全覆盖,更表现在对各行各业各部门所有历史时期产生数据的全覆盖收集、整合、分析、研判,部分数据的取得和存储,已不能满足大数据时代对批量数据进行分析研判、掌握数据运行规律的要求,应实现数据收集、整合、分析、研判的全覆盖,真正实现全覆盖大数据审计。三是数据存储的海量化将不仅是原始数据存储的海量化,还将是分析数据的海量化、数据模型的海量化,更是问题库、法规库、审计方法库的海量化。
2.项目组织统一化
现行模式下,已越来越多地组织开展跨地区交叉审计,尤其是在审计管理体制改革、全国审计一盘棋的大趋势下,将预示着更多的重点项目“同步审计”。同一时间对多个地、市的审计情况的进度掌控、重点指导和全面部署,需要审计机关不仅仅停留在点对点的交流,而应升级为网间互动,不仅要实现普通的远程会议、移动办公、视频通讯,更应探索实现对文字、图像、音频等多维技术的同步加密传输,实现场景实时切换和审计现场对接,对现场问题实时回传并进行“专家预判和诊断”,对常规审计项目,逐步实现全国统一联动、批量联网审计,同步批量分析各地政府管理中存在的机制制度等问题,并提出对策建议。
3.数据分析精准化
一是通过对已有案例的举证、模拟,利用大数据资源,推演被审对象业务操作流程,还原历史场景,以现有资源挖掘历史审计资料、审计方法中存在的缺项,为新的、类似审计项目提供参考依据。二是实现被审计单位业务流程还原和再造,通过政策关联和业务数据的取得,让审计人员更加熟悉被审计单位业务运行模式,发现政策运行和部门管理过程存在的漏洞、缺项和风险点,找准审计关注点。三是通过全面、有效的财政、社保、税务、工商等行业数据库,实现互联互通与数据资源叠加,将分散在不同部门中的数据相互关联并进行深度挖掘分析,跟踪资金使用情况与关联业务的发生,并通过外部相关数据辅证,充分利用大数据高效、便捷的特点,逐步强化“数据分析”的精准性,实现大数据“全方位画像”,准确定位被审单位存在问题,让每一笔财政资金的运行纳入审计“云端”守护,分析事物发展变化的趋势,评估相关政策实施的效果,发挥审计“预警”功能。
4.过程监管可控化
现行审计模式下,对审计项目进度往往疏于监管,逐步强化的项目定额管理方式也是对项目的最长周期进行规定,项目实施过程中现场审计情况阶段性进展、审计发现问题报送、项目资料审理等缺乏“提醒式管理”,常常出现项目前紧后松,重现场审计,轻资料审理和案卷归档等,不利于审计成果收集。大数据审计模式下,可实现对审计过程化管理,即对审计由计划编制、下达、准备到数据分析、现场审计、资料审理的电子化运作,如,设置现场时间预警,根据审计重点调整各阶段实施周期,审计过程留痕便于责任界定和项目及人员考核等,将审计人员的有效工作时间更多地用于审计业务工作中。
5.审计模式智能化
一是传统审计是以基础信息发现审计疑点问题,进而深化为审计成果的过程,仁者见仁智者见智,审计业务人员主观能动性和关注的侧重点及知识结构等决定了审计发现问题的不同方向,大数据审计模式下,将常见问题和基本关注点固化为模板,审计人员仅需依据模板即可完成常规问题审计。二是完善数据库应用,实现审计项目计划编制、项目下达、审计准备、项目实施流程自动化管理,例如,在编制审计项目计划时通过风险性评判和已实施项目周期自动进行审计项目优先选取,并根据当年经济发展关键字等进行项目筛选,在项目确定后,准备阶段自动向审计人员匹配相关领域法律法规政策甚至提供常见问题的定性及适用条款等。三是高度智能化数据库调用,建立完备的数据模型库、审计案例库和法规库,并强化数据库间调用关系,通过基础数据的录入,数据模型库自动完成对数据特征的分析,结合体现出的特征在案例库或审计线索中对已有问题的表述进行关键字匹配,进一步抓取到最直接相关的可疑点,完成问题检索调用,最终实现普遍问题准确定性和法规正确适用。
6.人员调配智慧化
政策执行情况审计的推行,进一步凸显了现代化审计模式下审计人员能力和力量不足的问题,如重大政策落实审计及经济责任审计中,审计人员需要对预算执行、政策、工程项目、资金效益等多个方面进行审计并评价,单纯某一领域专长已不能满足立体化的审计要求,大数据审计模式下,对所有审计人员的教育背景、实施项目、发现问题及特长等进行记载,实现“智库”建设,一是便于在重点项目审计中完成对不同审计机关人员的抽调、搭配;二是便于在综合性审计项目中完成对审计人员的力量均衡;三是便于对重点项目的审计侧重点进行专长领域的审计人员安排。
7.成果应用衍生化
一是审计成果促进制度完善。大数据审计不仅可以通过对相关领域长年累月形成的数据进行分析,挖掘出某种群体行为的共同特点,提示某种社会现象的潜在规律,为政府制定政策提供关键依据,同时还可以评估政府政策的实施效果,从而帮助政府不断发现问题,改进方法。二是审计成果实现共享应用。大数据审计取得的数据量的倍增和审计发现问题的精准,将为行业性问题、普遍规律改进提供思路,有利于其他党政部门对审计成果的借鉴和应用。三是审计成果推动审计能力提升。海量原始数据库和审计案例库、审计师方法库的完善和运用,将为审计人员培训教育、加强横向交流提供平台,也将为还原历史数据,模拟被审对象业务操作流程场景提供智力支撑,最终将为审计机关立足当下,借鉴历史,推演未来提供技术保障。同时,审计案例库、审计方法库、法律法规库等的综合应用将帮助建立更多的审计数据模型,从而进一步扩大审计成果,提升审计能力。
三、下一步工作的几点关注
1.加快大数据平台建设
要尽快建立能够实现审计现场和办公自动化相统一的大数据平台,建立审计项目计划、审计文书流转、审计数据采集、整理、加工、转化、存储、分析、交换及审计项目审理、归档等协作化运行的审计大数据平台,通过分配权限完成对数据存储和占用空间的分配,便于审计工作开展。
2.强化大数据安全管理
在移动办公、网络办公、数据信号网络传输的要求下,应注重归队数据使用权限的分配、监管和数据加密技术应用,确保大数据存储和使用的安全,尤其是涉密数据,不仅要保证不被外部数据攻击,同时还需加强审计人员自身大数据保密意识和安全使用,强化大数据使用的痕迹记录。
3.规范大数据收集整合
各部门数据种类多、体量大,但部门间的数据没有共享,各自为政,各为其主,且各部门软件设计标准不统一,大数据清洗和处理存在较大困难,大大浪费审计人员工作时间,各部门数据叠加效应难以直接实现。在大数据收集时应注重对原始数据及统一格式数据的收集,各级部门应提供原汁原味,反映业务全过程的规范的电子数据,详细说明数据结构和管理流程,确保审计问题找得准,问题早发现早纠正,从而防范重大经济风险的发生。
4.创新大数据审计思维
审计人员应不仅限于审计工作和查账,更应将审计行业与各行各业发展,尤其是高科技行业发展紧密相连,运用大数据审计思维,创新方式方法应用。同时,大数据时代,审计人员不仅应关注一对一的指向性审计,还应具备举一反三、深入挖掘的拓展型分析;不仅要能够绕过障碍揭示问题,还应能够通过障碍进行原因分析;不仅要按照常规思路思考问题,还要有能够利用大数据技术实现流程简化的发散性思维。
5.注重新型人才培养
大数据平台的搭建、实施、运行以及到后期的维护和更新都需要具有大数据思维和创新能力的复合型人才。数字化审计要求每位审计人员不仅要精通审计业务,还要会运用现代化电子信息技术。所以,不仅要在培养现有人员的基础上下功夫,还要加大对具有大数据思维及创新应用能力的复合型人才的引进,为推进大数据审计提供有力的人才保障。