21世纪信息化、全球化浪潮的迅猛发展，促使审计技术方法创新的步伐明显加快。审计专业新技术涵盖了联网审计技术、企业审计分析预警系统等；审计中运用的现代新技术，以数据分析技术为代表，包括地理信息技术、物理测量技术、工程软件技术等多种。在金融审计、固定资产投资审计和社会保障审计三大领域中，审计技术创新取得了突破性进展，带动了审计创新的整体推进。审计技术创新的实践，实现了审计资源的高效利用，显著提高了审计效率。 中国审计学会近期在山东省泰安市举办的2014海峡两岸暨港澳地区审计理论与实务研讨会，与会的专家、学者提交的论文对审计技术方法创新经验的理论概括和发展思考，令人耳目一新，给人以重要启迪。 内地：大数据时代的审计模式与新技术方法的审计应用 中国审计学会代表团提交了四篇论文，题目分别是：《金融审计中的数据分析》《计算机仿真技术在养老保险缴费情况审计中的应用》《多源数据分析技术在房地产调控政策执行情况审计中的应用》《运用航摄数字测量图形分析技术实现对大型复杂土石方工程审计》。 内地的信息化审计技术，近年来发展非常迅速，在金融以及其他领域实现了重大突破，成效明显。 （一）大数据时代的审计模式 大数据时代的审计模式大致包括：一是发现疑点，寻求突破点，为业务审计提供线索。二是发现线索、评估政策、关注效益，以揭示制度问题、评估控制风险与发现重大违法违规问题。三是随着国家治理理论的发展，数据分析在支持宏观决策、评价政策风险与实施效益方面发挥了重要作用。通过对相关大数据的获取和分析，洞察行业整体走向和制度实施效果，认识演变规律，进而对国家、行业、部门的制度出台及发展策略做出前瞻性的思考和战略性的分析。 金融审计是大数据审计模式应用的主战场。金融审计中广泛开展数据分析，不仅能够有效提升信息化条件下金融审计能力，而且为实现未来审计由“数据孤岛型、业务封闭型、模式单一型”向“数据一体化、业务一体化、模式一体化”的发展创造了条件。目前，金融审计从初期主要对金融机构本身的财务收支审计，逐步扩大到关注金融机构的所有经营活动，形成以数据分析为基础、以新业务为关注点、以追踪资金流向为出发点、以远程非现场审计为落脚点的新型审计管理模式，以及以总行为龙头开展“总体分析、发现疑点、分散核查、系统研究”的审计组织方式。 1.数据分析平台构建的过程和特点 数据分析平台建设分两个阶段循序开展：首先是建立审计数据存储平台，用于存储银行各类原始数据，银行定期加载更新数据。同时，抽调金融审计人员组成数据分析团队，通过使用数据库分析软件开展日常审计查询分析工作。其次是以审计数据存储平台为基础，建立面向全体审计人员、具备审计智能化、预警信息化、查询标准化、管理现代化、决策科学化、分析多样化的数据分析平台，为金融审计人员完成日常数据分析提供界面化操作环境。数据分析平台从金融审计工作的实际需求出发，在结构上设计了五大功能，分别是：总体分析、查询分析、预警分析、线索核对和系统管理，包含148项子功能，基本满足了目前金融审计工作的需要。 数据分析平台将计算机技术同审计专业知识有效地结合起来，具有鲜明的特点和优势：系统几乎覆盖了商业银行所有业务；数据结构标准化，中间层数据模型是实现通用审计算法的基础，也构成了数据分析平台的基石；系统按照金融审计机关所在单位负责人、金融审计机关负责人、审计组长、专职分析员进行系统授权，同时，保证数据分析团队远程访问的授权跟踪，实现了审批和权限跟踪的一体化；系统平台查询功能采用了离线跟踪查询技术进行实时跟踪，可以智能化确定在线或离线查询方式，并通过页面将离线查询结果直接反馈用户。 2.金融审计的新领域 为了促进金融机构贯彻落实国家重大经济政策和宏观调控措施，2009年以来，金融审计人员每年开展对重点商业银行新增贷款投向的跟踪审计调查，数据分析平台为跟踪审计调查提供了大数据条件下的分析手段，数据分析技术的全面运用为提升跟踪审计调查的质量和水平发挥了重要作用。 通过对商业银行落实宏观调控政策的分析，判断商业银行执行国家政策的效果。数据分析团队根据工作要求，对每年的调控政策进行深入研究，形成审计工作重点，确定审计专题进行分析。如针对国家振兴某地区的政策执行情况，数据分析团队选择该地区的制造业作为突破口，开展政策执行情况的分析。分析人员从多家银行调取装备制造业的贷款数据进行深入挖掘，发现多家银行因为某地区信贷资产质量总体较差，所以对该地区贷款规模实行严格限制，造成地区信贷规模配置的“一刀切”，致使该地区作为优势产业的装备制造业贷款受到明显影响。分析还发现多家银行未严格执行国家规定的“有保有压”政策，行业信贷发放实行“一刀切”，导致某高端钢铁企业无法获取贷款，与国家的政策初衷背离。 通过对商业银行新增贷款结构、流向、用途的分析，判断商业银行新增贷款对实体经济的影响效果。如分析人员为了解银行对小微企业的支持力度，开展对金融支持小微企业的效果分析，通过对银行发放给小微企业的贷款数据分析，发现由于现行划分标准不完善，导致有些银行将实际不符合小微企业标准的贷款计算成此类贷款，放大了统计口径，信息不准确影响国家政策措施的制定和执行。 通过对商业银行控制房地产贷款、防范融资平台贷款的效果评价，判断商业银行防范风险的效果。数据分析团队将银行风险划分为五类指标，分别是资产投向、资产质量、流动性、赢利能力和拨备水平。同时，利用银行数据大集中的优势，明确分析思路，建立了资产投向分析审计模型、不良资产迁徙审计模型、流动性分析模型、资产贡献度分析模型、表外资产分析模型等，对多家银行的风险资产进行分析，了解95个国家二级行业信贷资产质量变化趋势、借新还旧的比重、贷款迁徙度以及企业财务状况。为了解融资平台的贷款情况，分析人员选择某家银行进行数据挖掘，分析融资平台贷款的总体规模和风险状况。分析发现，一方面融资平台的贷款金额在减少，另一方面融资平台的整体融资规模在上升，这种情况说明，融资平台的融资渠道正在由单一贷款方式向多种融资模式转变。通过对数据的进一步分析，发现一些融资平台通过发行债券、向单位和个人集资等方式大规模增加融资，表面上呈现出贷款规模减少的态势，实际上通过非信贷渠道进行了变相融资，这种情况引起金融审计人员的关注。为了防止财政风险向金融领域转移，审计建议有关部门加强对融资平台贷款与融资的监管，有效防范系统性风险。
