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深入推进大数据审计应用的实现途径

来源:   发布时间: 2021年07月16日
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  构建高效的大数据审计机制,实现前沿技术与审计业务的深度融合,是提高审计效率、推动审计工作转型升级的本质要求。审计机关应积极创造良好的大数据应用环境,全方位采集数据,多维度分析数据,深层次推进大数据技术在审计工作中的应用。

  数据先行,全方位采集审计数据

  广泛开展数据采集。充分利用政府部门政务信息资源整合契机,优化数据采集和报送制度,按照“以审促采”原则,实现应采尽采。可以通过电子政务外网、部门专网、采集专线等渠道拓展数据资源;建立不定期采集、定期采集、实时联网采集等数据采集机制;高效汇集各部门、各行业、各领域的业务数据、财务数据和管理数据,不断推进数据分类管理,做好基础数据、高频数据、专业数据的“审用结合”工作。

  扎实做好数据清理。数据清理前,应借助数据字典充分了解数据表结构、内容和表间关系,在数据可用的前提下保留完整的源数据备份。清洗结构化数据,要能够识别原始数据存在的值缺失、异常值、错误、含义不清等问题,并采用合理的方法清除冗余数据,补充缺失数据。整理非结构化数据,可以按照审计工作要求设置索引标签,采用便于检索的分类规则将文档或者图片归集到文件系统中。

  提高数据标准化程度。在充分理解业务内核的基础上,建立与业务逻辑相映射的数据标准,将海量、多源、异构的大数据变成审计人员易于使用的、统一的数据格式,提升数据对审计工作的价值。明确每类审计业务应选取哪些表、哪些数据,不断规范数据利用形式。按照数据标准及时清理、转换已采数据,形成各类主题性数据,方便各类审计项目和审计人员分析运用。

  以用为本,多维度分析审计数据

  多方式进行审计分析。利用大数据审计分析平台,综合运用数据分析技术,开展多样化的数据分析工作。一是直接编写SQL语句进行关联分析或者运用简单数据分析软件来查询、筛选、计算数据;二是利用网络爬虫、Python数据分析、可视化、机器学习等工具,根据审计事项特点从海量数据中抽取潜在有价值的信息并开展深度挖掘与分析。三是基于现有的成熟方法与分析模型,经过优化完善形成有效的审计方法,并固化生成新的模型,形成共享资源。

  多维度开展关联比对。积极运用多维分析思路对数据进行多角度、多层次的查询、分析与验证,充分运用如Tableau等可视化工具,以直观易懂的形式展现分析结果。一是从单一的财务数据分析,逐步向财务数据与业务数据关联分析扩展;二是从单一部门数据分析,逐步向跨部门、跨行业数据分析扩展;三是从单一行业数据分析,逐步向宏观经济趋势分析扩展,不断提升大数据为审计监督赋能水平。

  多渠道进行疑点核实。积极推进“总体分析、发现疑点、分散核查、系统研究”的数字化审计方式,加强跨层级、跨地域、跨部门数据的横纵交叉比对,力求审计数据全面、客观、真实地刻画实际情况,确保数据分析与审计目标一致,实现由比对疑点向问题线索的高效转化。审计人员应将数据分析疑点进行分类归集,结合审计项目推送审计组进行现场核查取证,重大疑点分行业推送业务处安排专人核查取证,实现数据分析疑点与审计延伸内容相统一。

  创新驱动,深层次推进大数据审计

  构建大数据审计工作模式。以创新应用为动力,以数据分析为核心,配置专门的数据分析人员参与审计项目,推动大数据技术与审计业务深度融合;积极探索区块链等先进技术在审计中的应用,不断推动审计理念、方法和模式的创新发展。依托“金审工程”三期建设,构建集中统一的审计大数据中心、审计综合作业平台和数字化审计管理平台,实现本地与云端统筹管理、资源共享、有效衔接,推动形成高效的大数据审计工作模式。

  打造大数据审计精品项目。以科技强审战略为导向,开展优秀大数据审计项目评选,充分发挥精品项目示范效应。精品项目应重点突出大数据技术与审计业务深度融合的方式,能够对多种形式、多种类型的数据综合利用,能够运用多种技术方法揭示深层次问题,能够充分体现大数据审计相较传统审计的优势。审计机关要归纳总结优秀案例经验,逐步完善大数据审计指南等规范化操作指引,引领大数据审计向纵深发展。

         加快大数据审计人才培养。多渠道、多方式引进具备多学科背景的复合型审计人才,选拔任用能力强、水平高的大数据审计专才,引领审计高质量发展;加强大数据技术团队建设,常态化组织团队开展技术培训和业务学习,多途径培养团队成员的技术攻关和业务协同能力,发挥骨             干力量的带动作用;积极借用科研院所、高等院校等外部力量,多举措利用大数据审计智库,为大数据审计提供智力支撑和保障。

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