2014年国务院印发《关于加强审计工作的意见》，2015年中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于完善审计制度若干重大问题的框架意见》和《关于实行审计全覆盖的实施意见》（以下简称《意见》），这些文件确定了审计全覆盖的总体目标。党的十八届四中全会提出：“完善审计制度，保障依法独立行使审计监督权，对公共资金、国有资产、国有资源和领导干部履行经济责任情况实行审计全覆盖。”当前，以大数据为重点的“金审三期”工程顺利开展，审计大数据信息化的建设为实施审计全覆盖提供了重要的数据资源与处理工具。运用大数据技术推动审计技术的革新和审计管理平台的优化，是实现审计全覆盖、实现国家治理现代化与信息化的重要途径。 一、理论梳理与回顾 （一）大数据审计在我国的应用与发展 新时代，大数据审计技术方法不断更新和改进，在我国的应用范围也越来越广。邱玉慧等利用海量微观的社会保险大数据进行审计评价，充分运用可视化技术，初步印证了海量微观的社保大数据在评价养老金调整现状、评估不同待遇调整方案方面的优势。郑志元从全量审计、持续审计、风险导向、智能审计、人本审计思维分析商业银行内部审计理念的转型。王李认为商业银行内部审计广泛应用大数据的前提是区分全量与抽样的差别、处理好效率与精确的关系以及注意数据挖掘对象的因果关系。郑伟等基于大数据环境下的数据式审计模式并从逻辑流程、网络构架和应用架构三个维度设计数据式审计模式与路径。陈伟等研究了基于Benford定律的大数据审计方法。王会金等指出随着大数据审计技术创新发展，数据量愈发庞大，大数据安全审计问题的解决更加依托于科学的审计技术方法，通过云提供商和云租户之间的责任划分建立政务云安全审计运行框架，可以为大数据时代政务云安全管理实践提供思路。赵圣伟等基于金融审计大数据的证券市场交易异常模型，创新了大数据环境下的审计数据分析和应用模式。湖北省审计学会课题组以湖北省医保审计实践为例，在医保审计中创新应用软硬件技术和大数据挖掘技术，为审计全覆盖提供了技术基础和思路。 （二）审计全覆盖理念对大数据审计的驱动作用 审计全覆盖是新时期我国大数据审计发展的主要方向，是国家审计监督能力提高的关键依据。审计监督经历了财务审计、经济责任审计、绩效审计等阶段，大数据下审计环境的变化与国家治理共同要求审计监督更具全面性。2015年进入包含离任审计在内的全覆盖审计阶段，审计全覆盖理念推动了大数据审计的广泛应用。首先，审计全覆盖背景下，传统审计逐步转变为利用全面样本、更加追求效率、注重相关关系的大数据审计，审计环境发生变化，政府审计模式发生转变（魏祥健，2016）。Danielle等认为，大数据时代，模式识别、数据挖掘、自然语言处理等技术的应用将提高数据分析的预测能力。Michael Alles等基于理论证据研究大数据技术纳入财务报表审计的优势与障碍，并确定了可能使审计师受益的大数据具体方面。陈伟等强调面对复杂的审计大数据，大数据分析技术正处于发展阶段，大数据环境下电子数据审计面临机遇与挑战，审计的思路与理念应紧随时代的发展持续创新。其次，审计环境变化，审计技术进步，为大数据审计带来了应用范围、框架路径、机制方法等方面的创新。戚振东和尹平从国家治理视角研究了国家审计全覆盖的发展创新问题，分别是以资金权力运行为主线拓展政府审计范围、以协同审计创新国家审计运行机制、以治理目标导向创新国家审计模式、以职能分工授权拓展业务流程来完善国家审计职权等方面。Earley和朱玲玲分析大数据、云技术对审计监督全覆盖的影响，指出审计计划、执行等阶段下大数据和云技术给审计监督全覆盖带来机遇和挑战。刘亚男等从机构设置、人员力量、审计结果、整改落实、联席会议制度执行、领导干部权责、评价指标体系等方面指出了我国高校经济责任审计普遍存在的问题，提出改进对策，以充分发挥审计的免疫系统作用，进一步促进高校强化经济责任审计。陈桂云从突破组织边界和借助资源共享两个方面对审计全覆盖的实现路径进行探索分析，为加快审计全覆盖的实现提供了有益借鉴。陈骏和时现提出审计全覆盖驱动下的审计技术方法创新应以目标性、系统性、组织性为核心，探索审计技术方法创新的理论框架。 （三）审计全覆盖驱动下大数据审计平台构建的理论支撑 目前有关大数据审计的研究文献相对偏少，且注重理论研究，研究范围普遍停留在社会科学视角，而结合数据与信息科学的研究较少。我国对大数据审计的研究正处于逐步完善的过程中，未来应更加注重应用与实践研究，从技术方法上积极融入信息学和工程学的相关知识，例如数据挖掘技术、可视化技术、审计取证技术等，不断更新方法，攻克技术难题。《意见》要求“审计机关应当进一步构建国家审计数据系统和数字化审计平台，积极运用大数据技术，加大业务数据与财务数据、单位数据与行业数据以及跨行业、跨领域数据的综合比对和关联分析力度，提高运用信息化技术查核问题、评价判断和宏观分析的能力”。我国大数据审计的实务工作正在建设之中，审计全覆盖将会推进我国大数据审计工作更加有序地开展，并为大数据审计理论的创新发展提供支持。 审计全覆盖驱动下构建大数据审计平台，可以有效提高国家治理能力，顺应我国大数据审计的发展要求。大数据审计平台通常可以细化为采集、预处理、分析、可视化四个子平台。采集数据时，可以基于孤立点分析方法构建审计抽样模型，利用DBSCAN聚类算法对审计抽样关联规则进行聚类，建立审计样本与目标的关联规则。预处理数据时，需要衡量电子数据审计取证的模式及适用场景和条件，利用远程数据审计方案以验证存储数据的完整性。牛艳芳等阐述了审计大数据网络分析的相关理论和方法，提出审计大数据网络分析平台建设框架，概括“点、线、面、块”的网络分析方法体系。陈伟等基于大数据可视化技术对审计线索特征进行了挖掘。当前我国审计全覆盖与大数据未完全融合，被审计单位信息化程度、审计人员的差异以及审计数据的复杂性导致基于审计全覆盖的大数据审计平台构建存在一定的难度。为此，本文在审计全覆盖的要求下，结合大数据平台构建思路，分析了审计全覆盖驱动下的大数据审计平台的建设理念和路径。 二、审计全覆盖驱动下大数据审计平台构建的现实需求 （一）要求审计人员拥有大数据思维 从审计意识出发，审计全覆盖要求审计人员具备大数据思维，树立全局观念，实现审计工作的上下联动。传统模式下的审计人员往往缺少大数据关键性技术与思维，大数据审计的高端知识型人才培养存在断层，短时期内难以达到理想的目标与效果，这就要求当代审计人员转变思维。首先，由抽样审计思维向具有完整性的总体审计思维转变。传统的审计模式根据局部抽样总结个体特征，推断全局规律，而大数据环境要求分析与审计对象所有的相关数据，实现总体审计。其次，由追求数据精确度向追求数据及时性和使用效率转变。大数据审计面对的海量数据大多是半结构化与非结构化数据，数据量的规模性扩大要求审计人员必须转变思维，更加注重非结构化数据的利用，学会处理海量数据，追求样本全貌，提高数据利用效率。再次，由事后审计思维向事前、事中审计思维转变。传统的事后审计逐步转变为面向全局的全过程审计，大数据审计更加重视事前审计、事中审计，同时要求审计人员更加注重对数据的实时监控，在项目进展过程中实时从业务活动中抽取和控制审计信息，及时有效地进行风险监控和防范。最后，由因果关系思维向相关关系思维转变。面对海量数据，挖掘审计证据不必过于深究其因果关系，而是对所有的相关数据进行采集、挖掘、分析和整理，找出隐含的关系，从多层次、多领域、多角度的海量数据中提炼问题，揭示共性规律，分析过去、捕获现在、预测未来，满足审计全覆盖的要求。
