大数据审计不仅是一种技术方法，更是一种审计理念和审计思维。利用计算机技术对电子数据进行审计分析，具有检索结果快、可靠性高等优点。开展大数据审计，有利于扩大审计覆盖面，提升审计工作的效率和效果，有效缓解审计任务重与审计资源有限的矛盾。 数据资源可以提供有价值的信息，而提供有价值信息的多少主要受两方面因素影响。一是能否掌握足够多的数据，二是能否发现、挖掘出隐藏在数据中的有价值信息。大数据环境下，审计分析需要解决好这两方面的问题，处理好信息挖掘与利用的关系。面对海量数据，审计人员应把握其特点，树立与之相适应的审计分析思维。 审计全覆盖思维 相比审计抽样，数字化审计可以扩大审计覆盖面。借助计算机的高速运算处理能力，对电子数据的审计通常是基于全量数据的审计，为扩大审计覆盖面提供了有利条件。传统的审计抽样方法，重点在审计人员对样本的检查上，即审计人员将自身掌握的各类信息与样本进行比对、关联、分析，将自身的审计经验、各类问题的特征套用到样本上进行判断。但计算机对数据进行分析时，只会执行设定好的审计思路，难以发现数据中隐含的问题，因此，全覆盖下的数据化审计也存在一定的审计风险。大数据审计的效果依赖于计算机审计分析模型是否合理、获取的数据信息是否丰富。目前，大部分企业、组织的审计分析系统还处于起步阶段，审计模型还需不断完善，处理非结构化数据、互联网数据等还存在一定难度。大数据为实现审计全覆盖提供了有利条件，仍要注意防范审计风险。 信息可用性思维 大数据环境下，跨机构、跨系统获取的数据可能存在不完整、与被审计单位数据结构不一致、数据质量不高等问题，基于这些数据分析得出的结果可能存在误差，但从发现问题线索的角度看，如果这些数据能够提供有价值的信息，并且不会影响审计效率，则跨机构、跨系统采集数据的方式依然是有用的、适当的，这也是数字化审计广泛采集相关数据的动因。 从审计资源角度看，对海量数据进行分析，有时分析结果的数量依然是巨大的，审计人员无法逐一核实。这种情况下需要对分析结果进一步提炼、优化，使分析结果与审计资源相适应。例如，可通过增加查询条件、提高参数的阈值，聚焦精确线索、重要线索，或者通过比对分析交易明细级的疑点数据和客户、账户等层级的相关统计分析疑点数据，点面结合确定下一步检查的重点。反之，若审计数据分析过于追求精准，查询分析条件过于严苛，数据中的有用信息亦可能被过滤掉。这种情况下需要放宽分析条件，搜索疑似信息，使审计人员有信息可用、有线索可查。 从数据资源角度看，现阶段数字化审计运用较广泛的是结构化数据库数据。审计实务中，被审计单位的会议纪要、法律文书、文件通知、影像等各类非结构化数据是常用的审计资料。大数据技术的发展，为审计人员提供了利用非结构化数据、互联网资源的途径，可将结构化数据与非结构化数据关联，对各类数据进行综合利用，以提高审计分析成效。 关联分析思维 大数据时代，无论企业的生产经营活动还是个人的衣食住行等行为，都可以借助信息技术，以数据的形式记录下来。数据不是孤立存在的，数据的价值不仅蕴含在企业的内部数据中，对外部数据的利用同样不容忽视。审计工作中，一笔经济业务的发生，通常会涉及不同的主体、不同的部门；伴随业务流程发生的，还有资金流向、凭证影像记录等数据信息。这些信息可能分布在被审计单位的不同信息系统中，也可能分布在被审计单位外部。由于信息不对称，基于单方面的数据或碎片化的信息进行审计，较难发现舞弊、风险传导等深层次问题，审计工作需要通过多方信息，反映经济业务的全貌，验证其真实性、合规性、效益性，揭示问题隐患。大数据环境下，审计人员除了运用传统的因果关系分析方法外，还要善于运用关联思维，从大量数据中找出表象背后的数据关系，探求事物的联系，从而发现规律、查找问题。 交互和动态分析思维 审计数据分析中，对于同一条数据，不同审计人员获得的信息可能是不同的。例如，对同一笔业务交易，经验丰富的审计人员能根据交易类型、摘要信息、金额、交易时间及频率等，发现疑点线索，而审计新手面对这样的数据，往往揣摩不出其中包含的关键信息。因此，审计数据分析要注意数据分析技术与审计经验、审计职业敏感性有机结合，对审计经验进行归纳总结，概括出问题的主要特征，并进行数字化转换。在这个过程中，要注意数据分析人员与审计查证人员的沟通和交流。数据分析人员要熟悉审计业务，提高分析模型的准确性；也要注意人机交互、数据交互，在不断了解数据的过程中，优化分析方法，从数据分析中主动发现新问题，形成新的审计经验和审计模型。 审计工作揭示的被审计单位风险管理、内部控制等方面存在的问题隐患，会随着社会经济形势等的变化而变化，也会随被审计单位加强内部管理，以及对以往审计发现问题的整改而发生变化。审计分析系统中，基于以往审计经验形成的分析思路和分析模型，要针对新情况、新问题，及时转换审计思路，动态更新审计分析模型。 持续审计思维 传统的审计工作，依托审计项目计划安排，赴被审计单位现场开展审计。数字化审计模式下，审计机构的数据平台可定期采集被审计单位的业务、财务数据，通过审计系统的风险指标、违规业务、异常交易等各类分析模型，对其经营机构、业务品种、客户群体、员工行为等对象，定期进行跑批处理，发现疑点数据，形成各类监测报告，实现对被审计单位的持续审计。大数据审计对审计目标进行跟踪，及时发现问题和风险，在全面分析的基础上，将有限的审计资源投入高风险领域和重点领域，不仅可以节约大量的人力物力，还可以提高审计监督的时效性和精准度。
