审计大数据平台建设对审计工作有什么影响，带来了什么好处？这里小编给大家带来的是关于审计大数据中心平台建设探讨论文，有兴趣的小伙伴可以进来看看，参考参考！
摘要：大数据、云计算技术的产生和发展，正在逐渐影响审计技术和方法的发展。构建大数据下基于云审计的审计大数据中心平台，是大数据、云计算技术审计应用的基础。本文对审计大数据中心平台建设及其对审计的影响进行了探讨，重点对审计大数据中心平台的架构进行了设计，包括三大核心框架设计——组织框架设计、功能框架设计、管理框架设计进行了初步探讨，期望能够为各地区审计大数据中心平台建设提供一定的参考。
关键词：审计 大数据 平台建设
刘家义审计长提出“我们只能而且必须在信息化、全球化这个大背景、大趋势下，去认识加快审计信息化建设的重要性和必要性，增强加快审计信息化建设的紧迫感和责任感”[1]。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全覆盖是审计全覆盖的目标要求。大数据技术和信息化建设使实现审计全覆盖成为可能，而新形势、新任务和新要求也要求审计工作要加快推进审计信息化建设，创新数字化审计技术方法[2]。审计管理系统（OA）和现场审计实施系统（AO），形成了一套满足审计业务和审计管理需要的应用系统，推进信息技术在审计业务和管理中的普及规范，但是审计管理系统（OA）和现场审计实施系统（AO）还远远不能满足审计中对数据的需求。
在一些审计项目中，审计机关运用大数据进行分析取得的初步成效，涉及的领域有社保、税收、住房公积金数据等等。但是从这些审计项目的实践来看，审计机关是利用了外部单位的数据，“信息孤岛”的情况十分普遍，获取数据的成本非常“昂贵”，过程非常“曲折”。在大数据时代，数据逐渐成为一种无形的资产[3]。随着大数据理念的传播和数据资产意识的增强，如何有效获取审计数据、如何构建审计大数据中心平台、如何实现审计大数据的运营与创新应用等，这些现实问题在各地区推进审计信息化发展的过程中仍有待解决。
基于此，本文探讨如何建设审计大数据中心平台，重点设计审计大数据中心平台的架构，期望能够为审计信息化发展提供一定的参考。
一、审计大数据中心平台建设框架设计
（一）审计大数据中心平台建设的组织框架设计
部分政府大数据中心平台的建设，数据的形成和归集往往效果欠佳。一方面是数据生成方观念认识有偏差，不能认识到数据归集的重要性及其数据归集带来的便捷性，另一方面，则是大数据中心平台建设和设计时，未能考虑数据生成方的实际需求，在数据的形成和归集时，增加了数据生成方的工作量。因此，理想的审计大数据中心平台建设的组织框架是，能够满足数据生成方的实际需求，高效的帮助他们解决实际中的问题，同时将数据上传到云端，作为审计大数据中心的数据来源。
我国的审计包括三种类型，分别是国家审计、内部审计和社会审计。国家审计是国家专职的审计部门和人员，通过审查会计凭证、账簿、报表，查阅有关文件资料，检查现金、实物、有价证券，以向有关单位及个人调查等方式，依法对被审计单位的财务收支的真实、合法和效益进行审查和评价的经济监督活动[4]。《中华人民共和国审计法实施条例》第十条规定，审计机关实施审计时，根据工作需要，可以聘请具有与审计事项相关专业知识的人员。《国务院关于加强审计工作的意见》中也明确指出要“根据审计项目实施需要，探索向社会购买审计服务”，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全覆盖是审计全覆盖的目标要求，使得社会审计深度的参与到国家审计中去。目前，国家审计，尤其是固定资产投资审计往往要利用社会审计的力量，由社会审计产生的数据量已经远远超过了审计机关产生的数据量。在业务上，社会审计机构由于需要接受审计机关的指导，希望审计机关能够出具规范的审计程序和审计底稿；同时，审计机关为了保证审计质量，又希望社会审计机构按规范的审计程序和审计底稿进行操作。
因此，国家审计机构作为监督力量，可以设计、规范审计流程和审计底稿，社会审计机构执行审计流程和审计底稿，生成的数据作为审计大数据中心平台的主要数据来源。审计大数据中心平台建设的组织框架设计如图1所示：
（二）审计大数据中心平台建设的功能设计
1.基于云。随着信息技术的发展、会计电算化的普及和网络技术的发展，审计工作由传统的手工审计转向计算机审计进而转向网上审计。目前审计机关已经开始实现对具备条件的被审计单位在网络互连环境下开展审计工作。审计大数据中心平台并非仅仅解决允许网络互连环境下开展审计工作，而是要将所有的工作底稿数据保存在网络上并能够加以利用，由此会产生海量的数据信息。传统的基于并行处理的数据平台已不能满足海量数据处理的实际要求。作为一种新型的基于互联网的商业计算模型,云计算提供了灵活的计算能力和高效的海量数据分析处理方法。
2.在线电子表格。审计行业已经整体接受了以Excel为基础操作审计工作底稿，为了降低学习成本，审计大数据中心平台应提供在线电子表格的编辑框架，进行类似Excel电子表格操作，同时本系统支持基于网页的电子表格和本地EXCEL电子表格间的数据交互。一方面，可以将外部数据快速导入审计大数据平台。另一方面，不在具备网络互连环境下，依然可以通过Excel进行底稿编辑，不影响审计工作。
3.审计工具。审计大数据中心平台作为审计人员的基本使用工具，除具备常用的审计工具，如审计数据采集，查账系统外，还可以利用审计数据中心平台的互联性，提供审计管理相关功能，尤其是在数据的及时性和传递性上较一般审计软件有特殊优势，因此在数据共享、数据合并和数据协同上做进一步的开发。
4.数据分析。大数据驱动价值创造的优势在于将大量的内外部数据、不同渠道的数据连接起来，进行全景式的统一分析与利用[5]。审计大数据中心平台的价值将通过数据分析功能展现出来。
（三）审计大数据中心平台建设的管理框架设计
审计大数据中心平台的基本管理框架主要分为六个部分，即数据来源层、基础设施层、硬件虚拟化层、数据层、平台层和应用层
1.利用社会已有云服务基础设施建设，构建审计大数据中心平台物理基础
数据来源层、基础设施层和硬件虚拟化层主要提供虚拟化的网络技术基础设施和硬件服务器资源，这些层级能够最大程度隐藏物理资源的复杂性和异构性，并且提供虚拟化的资源，以满足对信息系统安全性、可靠性和可管理性的需求。云服务可以基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式，涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。目前，阿里、腾讯等云服务厂商均能提供非常完备的云服务项目，可以满足审计大数据中心平台的物理构建要求。这种服务模式能带来多重优势，一是不必配备花费庞大的IT基建设备；二是可根据平台发展的规模、需求，调配所需的服务组合；三是当有新技术出现时，可随时向服务提供商提出升级要求，不必为增加硬件而烦恼；四是可免却系统管理、IT支持方面的支出。
2.利用社会审计力量，构建审计大数据中心平台数据层
社会审计根据审计机关制定的审计程序和审计底稿标准，编制审计底稿，是审计大数据中心平台数据层的最主要来源。数据层将各种审计数据集中于审计大数据中心平台的数据中心，并且能在信息集中过程中将数据进行标准统一化处理，来避免“信息孤岛”问题。具体数据类型包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据，如数字数据、视频数据、图像数据、多维数据、Word文档、报表等。如何将半结构化数据以及非结构化数据转化为结构化数据，是审计大数据中心平台能发挥作用的关键因素。由于审计底稿相对固定，有关数字数据的结构化将变的可能，在充分利用神经网络、深度学习等人工智能的技术下，这些数据通过在数据库进行分析处理，可以建立起各种有关的经营、生产、财务、等主题数据库，进而为数据创新应用提供支持。
3.利用平台层，拓展审计大数据中心的边界
平台层是审计大数据中心平台应用环境的研发环境，主要提供各种应用程序部署和管理服务，同时发挥开发测试环境、运行环境和运营环境的基本作用。平台层为审计大数据中心提供基本功能，平台层的开发主要立足于三个方面，第一，为社会审计提供更为优质的服务，更快更好的解决审计过程中遇到的问题，吸引更多社会审计使用审计大数据中心平台，参与到审计大数据中心平台的建设中来；第二，打通各级政府平台外部数据,审计机关以本级审计机关为中心节点，通过电子政务网络平台纵向连通其所管辖的各上下级审计机关节点，横向连接各政府部门、被审计单位、审计现场；第三，配合应用层的需求，对功能进行扩展。如开发数据可视化组件，帮助更直观地监测数据的分析过程和细节。
4.利用应用层促进审计技术的发展
应用层是面向终端用户（包括政府审计、社会审计和潜在的其他使用人）的，应用层需要满足两方面的需求，一方面为审计人员提供必要的审计工具。由于现阶段，各单位在进行数据操作和文字编辑主要用到的是office软件，因此需要将office模块移植到审计大数据中心平台上。除此之外，还应包括合并模块、数据导入模块等；另一方面，能够提供基于大数据和云会计的应用服务，它能够把审计管理系统统一部署在平台之上。应用层云服务与审计业务结合时，需要具备完整的数据采集、数据交换和数据分析等功能模块。在实施审计过程中时，审计人员应利用大数据、云计算技术，使用分布式拓朴结构、云数据库、数据挖掘、神经网络、深度学习等新型的技术手段和工具，以提高审计的效率。
二、大数据中心平台建设对审计的影响
（一）由局部到全貌，从精准到高效
从审计证据发现的角度来看，由于大数据技术提供了前所未有的跨领域、可供量化的维度，使得审计问题大量的相关信息能够得以记录和计算分析。在需要分析的数据很少的前提下，审计人员可以尽可能精准地量化被审计单位的业务。随着审计大数据中心平台的建设，审计人员可以从一个比以前更大、更全面的角度来理解审计。相比依赖于小数据和精确性的时代，审计数据平台的建设可以获取更为多样和和混杂的数据，帮助审计人员进一步接近事情的真相。在审计大数据中心平台中，审计人员追求的是“全貌”和“高效”，而不是“局部”和“精确”。
（二）从因果分析到相关性分析
在审计大数据中心平台环境下，审计人员收集到的是海量且杂乱信息，审计人员在搜集审计证据时，传统的思维路径都是基于因果关系来搜集审计证据，而大数据分析将会更多地运用相关关系分析来搜集和发现审计证据。在传统的审计分析中，一个重要的因素是因果关系的可靠性，在有限的样本下，审计人员往往通过抽样来确认两个变量间可能存在因果关系。但大数据的出现改变了这种普遍追求的因果关系的检验。大数据主要从相关性着手，而不是因果关系，这从本质上改变了传统数据的分析模式。大数据、云计算技术没有改变事物间的因果关系，但在大数据、云计算技术中对相关关系的开发和利用，使得数据分析对因果逻辑关系的依赖降低了，甚至更多地倾向于应用基于相关关系的数据分析，以相关关系分析为基础的验证是大数据、云计算技术的一项重要特征[6]。在大数据、云计算技术环境下，审计人员能搜集到的审计证据大多是电子证据。电子证据本身就非常复杂，云计算技术使获取有因果关系的证据更加困难。审计人员应从长期依赖因果关系来搜集和发现审计证据，转变成为利用相关关系来搜集和发现审计证据。利用大数据、云计算技术，对数据的跨行业、跨企业搜集和分析，可以不用随机抽样方法，而采用搜集和分析被审计单位所有数据的总体审计模式。利用大数据、云计算技术的总体审计模式是要分析与审计对象相关的所有数据，使得审计人员可以建立总体审计的思维模式，可以使现代审计获得革命性的变化。
（三）审计大数据中心平台和大数据技术相互促进，持续影响审计技术
以审计底稿为主要来源的审计大数据，其数据不仅仅可以被审计项目利用，还可以综合运用到其他方面。依托审计大数据平台，信息组织的自动化水平和效率将被大大提高。中国大数据技术与产业发展白皮书认为，大数据的发展带来了三方面积极影响，一是提高了“数据意识”，二是解决现有数据管理与分析系统不能应对急剧增长、种类繁多的数据这一挑战性问题，三是推动Hadoop，、Spark等大数据处理架构更广泛地应用，实现从传统的数据处理向大数据处理的过渡[7]。这些方面为信息组织的发展提供了巨大的机遇。信息组织涉及到知识标引、知识整合、知识序化、信息组织成果展示等一系列需要自动化处理的环节，大数据的发展带来了数据存储和计算能力的大幅提升，产生了一系列的新方法、新工具和新模式，将有助于实现大规模数据组织的自动化和智能化[8]。在审计大数据中心平台下，机器学习、人工智能、数据挖掘与分析等领域取得了长足的进步，将为信息组织提供有力的技术支撑[9]，审计大数据中心平台和机器学习、人工智能等技术将相互促进，共同发展。
参考文献：
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[3]罗铮.浅析大数据时代的数据挖掘与数据资产运营[J].电子技术与软件工程,2013,(24):212-213.
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[7]CCF大数据专家委员会.中国大数据技术与产业发展白皮书[R].北京：中国计算机学会,2013.
[8]杨善林,周开乐.大数据中的管理问题：基于大数据的资源观[J].管理科学学报,2015,18(5):1-8.
[9]冯芷艳,郭迅华,曾大军,等.大数据背景下商务管理研究若干前沿课题[J].管理科学学报,2013,16(1):1-9.
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