林衛珍 盧彥軒
“大數據”儼然是當前最熱絡的詞匯之一，時刻充斥在你我的身邊，它以其4V特性與出色的預測能力被眾多行業所重視。當前計算機技術與審計工作的結合越來越緊密，大數據分析做為最前沿的計算機技術，必定會為審計工作帶來新一輪變化。
一、大數據概念
大數據（BIG DATA），或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。它是信息爆炸下的產物，也是計算機技術不斷發展的結果。大數據指不再走隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而是采用所有數據進行分析處理。它擁有4V特性：一是Volume（大量性），大數據往往是以TB計數甚至以PB、ZB計數；二是Variety（多樣性），數據種數不僅限于數字符號運算還包括圖象、聲音與文字等；三是Velocity（時效性），大數據的分析速度快，其結果也是針對某一個特定時間段的；四是Value（價值性），通過大數據的分析能為企業帶來巨大的商業價值，而這也是大數據被眾多企業所重視的原因。
二、從4V特性上看大數據為審計工作帶來的變化
（一）大數據的大量性（Volume）：大數據的大量性讓審計可以即全面又高效地對所有數據進行分析處理，讓魚與熊掌兼得。以往的審計工作中多采用抽樣分析法抽取數據庫中的數據樣本進行審計，以此提高審計效率。但這其實是一種妥協，是在效率與效果兩者間權衡利弊后的結果，這樣的分析方法同時也為弄虛作假提供了生存的空間，產生了審計風險。而大數據分析如一臺最精細的掃描儀對數據進行全面的掃描從而發現并篩選出最細微的漏洞。運用大數據模型，通過分析貸款戶的財務報告對報告中的異動進行預警。如：針對貨幣資金項目查看企業賬戶最近是否有非常規的大筆資金流入，流入資金是否有來源，是否是企業對外借入資金用來粉飾資產負債表。應收款項、存貨、在途物資是否有真實單據作為依據。對客戶連續幾年的財務報表進行對比分析，通過對會計科目數據變化，結合資產負債表、損益表、現金流量表等報表間相互關聯關系判斷企業提供資料的真偽，從而確定企業融資的真實性。如在某審計項目中發現：2014年末，該縣某建材商行在某信用社新增貸款1300萬元，貸款用途為購瓷磚，交易對象為鄰縣另一家建材商行。對資金流向的調查發現貸款資金劃入徐某賬戶，徐某為鄰縣建材商行老板。從資金流向上看貸款一切正常。但經影像查詢，發現對方并未提供購買瓷磚的發票，從而發現疑點。通過經對貸款資料的進一步分析，比對貸款戶近幾年貸款時提供的資產負債表發現有提供虛假會計報表、為新增貸款粉飾財務狀況的可能。后經現場取證調查，獲取2014年12月的資產負債表顯示，資產負債率為81.91%，貸款檔案中提供的近期報表資產負債率僅12.09%，差異巨大。
（二）大數據的多樣性（Variety）：大數據能極大地拓展審計的數據來源，審計數據不再局限于被審部門與相關業務部提供的數據。之前數據二次挖掘產生的新數據與一些邊緣數據都將是審計用以審查的數據來源。通過專業的識別系統辨別關鍵人員及其行為，并對其進行編號儲存以便檢查。在審計工作中貸款資金流向問題是一個非常難以判斷的問題，通過分散轉入轉出與轉入他行等一些手段可以進行有效的規避。大數據可以通過對所有貸款賬戶交易對手的分析，將一些經常且與多個不同貸款戶發生資金往來的賬戶提升其風險等級設立為重點關注賬戶。對重點關注賬戶上的資金流向追查到底，并通過行社高層與銀監會溝通，對重點賬戶的他行流水進行監測。如2014年4月，某信用社向客戶鄭某發放保證貸款7萬元，保證人為顏某，貸款用途為購買保潔材料。經對借款人鄭某與保證人顏某的賬戶流水進行追查，發現客戶鄭某于貸款當日轉入保證人顏某賬戶2萬元，另有5萬元用于歸還本人到期的15萬元貸款，與貸款合同上的貸款用途不符。
（三）大數據的時效性（Velocity）：審計關口的前移是審計未來的發展趨勢，審計的時滯性將會越來越小，及時審計甚至實時審計將越來越重要，大數據的時效性就能很好的將審計由事后監督轉向事中控制與事前預警。數據的采集與數據庫的建立是審計工作的一個重要環節，而目前數據的采集方法一般分為兩種：一是由被審計部門按審計要求收集、分類、匯總后上傳審計部門的數據庫；二是由審計對象將所有數據上傳審計部門數據庫后由審計部門進行分類與匯總。這兩種方法都會在一定程度上造成時間與金錢的浪費。而大數據分析可以通過云計算技術將數據的初步處理與分析分散到眾多的前臺操作終端上進行，化繁為簡、化大數為小數，省去了前期機械且低效的勞動。
（四）大數據的價值性（Value）：大數據對審計工作的價值主要體現在三方面：
1. 幫助審計部門提升審計效率。通過計算機進行數據的收集與初級分析，可以有效的縮小審計數據的范圍減少無謂的機械勞動對人力的消耗。解放勞動力讓審計工作人員可以將更多的精力投入到那些需要人為判別認定的問題上去。
2. 改善審計整改落實情況。審計發現問題的整改落實一直是審計工作的難點。往往審計部門發現問題后相關部門進行一定的處罰后便不了了之，未能起到其應有的作用。運用大數據技術可以統計出反復出現的審計問題并對問題進行分析，再與相關部門進行溝通并從根源上解決問題，甚至為部分滯后的制度和操作流程修改提供數據支撐。
3. 拓展審計報告內容，為管理者提供有效建議。因審計工作的特殊性相對于其他部門擁有更好的獨立性與綜合性，審計部門能更全面更綜合地掌握其他部門所未掌握的信息。大數據擁有出色的數據挖掘能力，而審計部門結合其數據的特性，運用大數據不僅能更好發現被審計對象的問題，還能為行社開發設計符合客戶需求的產品與更好地滿足客戶的有效需求提供精準有效的建議。
三、應對措施
現在世界每天產生約25億GB的數據，預測在2020年數據總量將增至40萬億GB。人類開始真正的進入大數據時代，越來越多的企業單位開始使用大數據進行輔助經營和管理。一直在用數據說話的審計行業面臨著前所未有的機遇與挑戰，數據的重要性得到了再一次的提升。面對機遇我們必須不斷更新理念，夯實基礎，以數據為核心將計算機技術與審計方法進行有機融合，做到技防與人防并舉。
（一）建立大數據數據庫。大數據的基礎是擁有一個巨量的數據庫。沒有足量數據做支撐，大數據再怎么巧妙也是巧婦難為無米之炊。目前農信聯社使用的數據庫為SQL數據庫，其優點為一體化、使用方式靈活、非過程化和語言簡潔，但在擴展性、靈活性和集群環境下的性能等方面不如NOSQL數據庫。所以選擇和建立一個適合業務特性的數據庫是大數據的基本條件。
（二）保證數據質量。大數據的分析是指對所有數據進行數據挖掘尋找相互之間的相關性。所以分析結果很大程度上受數據真實性的影響。在不斷收集業務數據的同時如何減少數據失真是大數據能否發揮其作用的關鍵，也就是我們常說的“數據降噪”。“數據降噪”一般會采用滑動平均法和限幅法，通過“數據降噪”提高數據質量。
（三）不斷探索創新審計方法。審計方法與審計問題的關系就如殺毒軟件與電腦病毒的關系一樣，審計方法的不斷創新是保證審計質量的關鍵。大數據如一柄雙刃劍，在提升審計效率與質量的同時也為不法行為規避審計提供了便利。如何料敵先機，搶先一步自我發現審計風險，改進審計方法就顯得尤為重要。
（四）提升審計人員素質。利用大數據輔助審計，不僅對審計人員的業務素質提出了要求，還要求審計人員擁有一定的計算機運用能力。計算機技術日新月異，審計方法也不斷創新，所以對審計人員的素質要求也越來越高。審計人員的培訓是必不可少的。一是建立審計人員培訓制度，保證審計人員定期進行學習，確保審計人員能力上與時俱進；二是搭建審計人員學習交流平臺，方便大家在線分享經驗與答疑解惑；三是注重計算機技能的培訓，提高計算機水平，強化大數據的運用能力。
（作者單位：開化縣農村信用合作聯社）
