略论行为导向大数据审计的选择与构建

作 者:

作者简介:
任慧莉,江苏省南京市审计局

原文出处:
中国审计报

内容提要:

02


期刊代号:V3
分类名称:审计文摘
复印期号:2018 年 08 期

关 键 词:

字号:

      行为导向大数据审计的本质和机理

      大数据具有高体量、多类型、高处理速度、价值密度低和真实性五大特征,能以更大的范围、更细的粒度描述对象的行为。而传统的物本审计模式以物为关注点,不考虑隐藏在数据背后人的行为。数据驱动型社会带来审计环境巨大转变,审计人员需要通过对环境的变化分析,推断被审计对象做出相应选择的最大概率,以发现违规违纪问题和风险隐患。而传统的物本审计模式不能将环境变化因素与实际鉴证结果有机联系在一起。因此,需要探索适应数据驱动型社会的大数据审计模式。

      行为导向审计模式通过审查经济行为动机、方式以及影响经济行为的心理和社会因素来监督、控制经济行为,本质是通过对人及其行为的审计,实现对风险最大控制以及提供增信服务和增值服务。行为导向审计模式既具有审计监督、评价、鉴证等一般性功能,又具有其特有的建设性功能,有助于国家审计实现促进经济社会健康发展的目标。这种行为导向的人本审计模式与大数据特征和国家审计的目标完全契合,因而成为大数据审计的合理选择。

      行为导向大数据审计产生的内生动力

      行为导向大数据审计是保障审计监督覆盖至国家治理全领域的现实需要。党的十九大和十九届三中全会要求“构建集中统一、全面覆盖、权威高效的审计监督体系”,国家审计职能扩展到国家治理的全领域,使得审计对象更为广泛和普遍。而审计对象的多样性,决定了审计数据的多样性和异构性。行为导向大数据审计关注于审计对象行为相关数据的研究,善于分析发现数据中潜藏的相关关系,拓宽了审计监督的对象和范围,有力助推审计监督实现全覆盖。

      行为导向大数据审计是发挥审计监督对国家经济安全预警作用的职责所在。自2014年按照国务院的部署,审计署启动国家重大政策措施贯彻落实情况跟踪审计以来,国家审计更加关注重大政策措施落实、体制机制完善和风险隐患预警等国家经济安全方面的绩效问题,这些重大的绩效问题涉及的数据领域广、数据量级大、非结构化信息普遍,需要对隐藏在数据背后人的行为相关关系进行深度分析。行为导向大数据审计从根源上解决了这个问题,依据审计目标的不同,在个体精确性和宏观准确度中做出取舍,提升揭示问题和风险的深度与广度,为保障国家经济安全提供风险预警和政策建议。

      行为导向大数据审计是强化追责问责有效破解屡审屡犯难题的技术保障。屡审屡犯一直是影响审计监督权威性的难题,其根本原因是传统的审计模式不能确定行为实施的责任主体。而大数据“全集”的特征和大数据审计技术,为系统分析行为产生的动机及确立行为实施的责任主体提供了依据。行为导向大数据审计模式的靶向是人的行为动机和行为,可以实现对责任人的精准定位,有利于审计查出问题的整改落实,推动行为人加强对自身行为的规范,形成良好的审计外部环境。

      行为导向大数据审计的构建

      从抽取样本审计向全量实样审计转变。传统审计因缺乏获取全体样本数据的手段,采取随机抽取样本推断总体样本来实施审计,因而产生抽取的样本不能反映整体特征的问题。行为导向大数据审计运用云计算和数据仓库技术,可以获得数据全集,无需对数据进行抽样选取,当数据规模达到阈值时,对数据仓库进行大数据挖掘和分析,实现由部分、静态的抽样审计向全体、动态的全量审计转变。

      从精确性审计向混杂性审计转变。传统审计的分析对象是结构化的财务报表和凭证信息。大数据审计以多样、海量、异构的政务数据为主要分析对象,在大数据高噪音特质下,大数据分析技术只能实现一定置信概率下的宏观准确度。因此,行为导向大数据审计将适度降低对数据精确性的要求,接收数据的混杂性,将半结构化、非结构化的数据纳入审计分析框架,获取蕴藏在其中有价值的信息,科学平衡数据的完整性和混杂性,实现由精准性审计向混杂性审计转变。

      从因果关系审计向相关关系审计转变。受审计资源的限制,传统审计以问题为导向,通过因果关系查找线索和经验判断推导审计结论。大数据审计则依赖相关关系在海量数据中挖掘审计证据,实现其价值。行为导向大数据审计将不再深究因果关系,更加关注与行为相关程度高的数据,以发现深层隐性的相关关系,提炼关联机理,结合专家经验科学判定相关性分析结果的有效性,进而实现从依赖因果关系审计取证向依赖相关关系审计取证转变。

      从依托职业判断审计向借助技术工具审计转变。传统审计更多依赖审计主体的主观推测和职业判断,审计主体的主观性失误率难以控制。以往的计算机审计技术主要以关系数据库为基础,采用SQL语句、多维分析等手段进行分析,但不适合对非结构化数据分析。行为导向大数据审计将借助深度学习、知识计算和可视化技术等大数据审计技术工具,更有效的满足挖掘大数据审计价值的需求,提升大数据审计监测和预警的科学性,实现从依托职业判断审计向借助技术工具审计转变。

      从事后审计向全过程审计转变。传统审计基本是事后审计,削弱了审计的预防和监督效果。而在大数据背景下,审计机关可以持续采集被审计单位的相关数据信息,依托行为导向大数据审计模式,采用以非现场审计为主、结合现场核实的方式,实时动态掌握被审计对象的风险和异动,推动国家审计走出事后审计的困境,实现由事后审计向全过程审计转变。

相关文章: