林卫珍 卢彦轩

　　“大数据”俨然是当前最热络的词汇之一，时刻充斥在你我的身边，它以其4V特性与出色的预测能力被众多行业所重视。当前计算机技术与审计工作的结合越来越紧密，大数据分析做为最前沿的计算机技术，必定会为审计工作带来新一轮变化。

　　一、大数据概念

　　大数据（BIG DATA），或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。它是信息爆炸下的产物，也是计算机技术不断发展的结果。大数据指不再走随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。它拥有4V特性：一是Volume（大量性），大数据往往是以TB计数甚至以PB、ZB计数；二是Variety（多样性），数据种数不仅限于数字符号运算还包括图象、声音与文字等；三是Velocity（时效性），大数据的分析速度快，其结果也是针对某一个特定时间段的；四是Value（价值性），通过大数据的分析能为企业带来巨大的商业价值，而这也是大数据被众多企业所重视的原因。

　　二、从4V特性上看大数据为审计工作带来的变化

　　（一）大数据的大量性（Volume）：大数据的大量性让审计可以即全面又高效地对所有数据进行分析处理，让鱼与熊掌兼得。以往的审计工作中多采用抽样分析法抽取数据库中的数据样本进行审计，以此提高审计效率。但这其实是一种妥协，是在效率与效果两者间权衡利弊后的结果，这样的分析方法同时也为弄虚作假提供了生存的空间，产生了审计风险。而大数据分析如一台最精细的扫描仪对数据进行全面的扫描从而发现并筛选出最细微的漏洞。运用大数据模型，通过分析贷款户的财务报告对报告中的异动进行预警。如：针对货币资金项目查看企业账户最近是否有非常规的大笔资金流入，流入资金是否有来源，是否是企业对外借入资金用来粉饰资产负债表。应收款项、存货、在途物资是否有真实单据作为依据。对客户连续几年的财务报表进行对比分析，通过对会计科目数据变化，结合资产负债表、损益表、现金流量表等报表间相互关联关系判断企业提供资料的真伪，从而确定企业融资的真实性。如在某审计项目中发现：2014年末，该县某建材商行在某信用社新增贷款1300万元，贷款用途为购瓷砖，交易对象为邻县另一家建材商行。对资金流向的调查发现贷款资金划入徐某账户，徐某为邻县建材商行老板。从资金流向上看贷款一切正常。但经影像查询，发现对方并未提供购买瓷砖的发票，从而发现疑点。通过经对贷款资料的进一步分析，比对贷款户近几年贷款时提供的资产负债表发现有提供虚假会计报表、为新增贷款粉饰财务状况的可能。后经现场取证调查，获取2014年12月的资产负债表显示，资产负债率为81.91%，贷款档案中提供的近期报表资产负债率仅12.09%，差异巨大。

　　（二）大数据的多样性（Variety）：大数据能极大地拓展审计的数据来源，审计数据不再局限于被审部门与相关业务部提供的数据。之前数据二次挖掘产生的新数据与一些边缘数据都将是审计用以审查的数据来源。通过专业的识别系统辨别关键人员及其行为，并对其进行编号储存以便检查。在审计工作中贷款资金流向问题是一个非常难以判断的问题，通过分散转入转出与转入他行等一些手段可以进行有效的规避。大数据可以通过对所有贷款账户交易对手的分析，将一些经常且与多个不同贷款户发生资金往来的账户提升其风险等级设立为重点关注账户。对重点关注账户上的资金流向追查到底，并通过行社高层与银监会沟通，对重点账户的他行流水进行监测。如2014年4月，某信用社向客户郑某发放保证贷款7万元，保证人为颜某，贷款用途为购买保洁材料。经对借款人郑某与保证人颜某的账户流水进行追查，发现客户郑某于贷款当日转入保证人颜某账户2万元，另有5万元用于归还本人到期的15万元贷款，与贷款合同上的贷款用途不符。

　　（三）大数据的时效性（Velocity）：审计关口的前移是审计未来的发展趋势，审计的时滞性将会越来越小，及时审计甚至实时审计将越来越重要，大数据的时效性就能很好的将审计由事后监督转向事中控制与事前预警。数据的采集与数据库的建立是审计工作的一个重要环节，而目前数据的采集方法一般分为两种：一是由被审计部门按审计要求收集、分类、汇总后上传审计部门的数据库；二是由审计对象将所有数据上传审计部门数据库后由审计部门进行分类与汇总。这两种方法都会在一定程度上造成时间与金钱的浪费。而大数据分析可以通过云计算技术将数据的初步处理与分析分散到众多的前台操作终端上进行，化繁为简、化大数为小数，省去了前期机械且低效的劳动。

　　（四）大数据的价值性（Value）：大数据对审计工作的价值主要体现在三方面：

　　1. 帮助审计部门提升审计效率。通过计算机进行数据的收集与初级分析，可以有效的缩小审计数据的范围减少无谓的机械劳动对人力的消耗。解放劳动力让审计工作人员可以将更多的精力投入到那些需要人为判别认定的问题上去。

　　2. 改善审计整改落实情况。审计发现问题的整改落实一直是审计工作的难点。往往审计部门发现问题后相关部门进行一定的处罚后便不了了之，未能起到其应有的作用。运用大数据技术可以统计出反复出现的审计问题并对问题进行分析，再与相关部门进行沟通并从根源上解决问题，甚至为部分滞后的制度和操作流程修改提供数据支撑。

　　3. 拓展审计报告内容，为管理者提供有效建议。因审计工作的特殊性相对于其他部门拥有更好的独立性与综合性，审计部门能更全面更综合地掌握其他部门所未掌握的信息。大数据拥有出色的数据挖掘能力，而审计部门结合其数据的特性，运用大数据不仅能更好发现被审计对象的问题，还能为行社开发设计符合客户需求的产品与更好地满足客户的有效需求提供精准有效的建议。

　　三、应对措施

　　现在世界每天产生约25亿GB的数据，预测在2020年数据总量将增至40万亿GB。人类开始真正的进入大数据时代，越来越多的企业单位开始使用大数据进行辅助经营和管理。一直在用数据说话的审计行业面临着前所未有的机遇与挑战，数据的重要性得到了再一次的提升。面对机遇我们必须不断更新理念，夯实基础，以数据为核心将计算机技术与审计方法进行有机融合，做到技防与人防并举。

　　（一）建立大数据数据库。大数据的基础是拥有一个巨量的数据库。没有足量数据做支撑，大数据再怎么巧妙也是巧妇难为无米之炊。目前农信联社使用的数据库为SQL数据库，其优点为一体化、使用方式灵活、非过程化和语言简洁，但在扩展性、灵活性和集群环境下的性能等方面不如NOSQL数据库。所以选择和建立一个适合业务特性的数据库是大数据的基本条件。

　　（二）保证数据质量。大数据的分析是指对所有数据进行数据挖掘寻找相互之间的相关性。所以分析结果很大程度上受数据真实性的影响。在不断收集业务数据的同时如何减少数据失真是大数据能否发挥其作用的关键，也就是我们常说的“数据降噪”。“数据降噪”一般会采用滑动平均法和限幅法，通过“数据降噪”提高数据质量。

　　（三）不断探索创新审计方法。审计方法与审计问题的关系就如杀毒软件与电脑病毒的关系一样，审计方法的不断创新是保证审计质量的关键。大数据如一柄双刃剑，在提升审计效率与质量的同时也为不法行为规避审计提供了便利。如何料敌先机，抢先一步自我发现审计风险，改进审计方法就显得尤为重要。

　　（四）提升审计人员素质。利用大数据辅助审计，不仅对审计人员的业务素质提出了要求，还要求审计人员拥有一定的计算机运用能力。计算机技术日新月异，审计方法也不断创新，所以对审计人员的素质要求也越来越高。审计人员的培训是必不可少的。一是建立审计人员培训制度，保证审计人员定期进行学习，确保审计人员能力上与时俱进；二是搭建审计人员学习交流平台，方便大家在线分享经验与答疑解惑；三是注重计算机技能的培训，提高计算机水平，强化大数据的运用能力。

　　（作者单位：开化县农村信用合作联社）