在信息技術(shù)飛速發(fā)展的大形勢(shì)下，各行業(yè)的信息化水平也在迅速提升，計(jì)算機(jī)審計(jì)取代過去傳統(tǒng)的手工審計(jì)，成為現(xiàn)代審計(jì)領(lǐng)域的一個(gè)重要課題，因此審計(jì)行業(yè)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。
一、大數(shù)據(jù)環(huán)境下的內(nèi)審短板
數(shù)據(jù)管理技術(shù)、聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫技術(shù)，已經(jīng)服務(wù)于金融、保險(xiǎn)、電信、郵電等多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域，為經(jīng)營(yíng)管理者提供了寶貴的決策性支持，但其在審計(jì)行業(yè)的應(yīng)用，還只限于探索階段，或只關(guān)注其中某個(gè)技術(shù)與審計(jì)結(jié)合，或局限在某個(gè)特定的審計(jì)領(lǐng)域。隨著技術(shù)不斷成熟，以數(shù)據(jù)模型分析為支撐的非現(xiàn)場(chǎng)審計(jì)必將逐步成為新常態(tài)，這就對(duì)內(nèi)部審計(jì)工作提出了更加嚴(yán)苛的要求。
審計(jì)數(shù)據(jù)體量大，且具有不一致性。在信息技術(shù)高速發(fā)展的時(shí)代，被審計(jì)單位積累了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并且仍在急劇增長(zhǎng)。審計(jì)數(shù)據(jù)來自不同的業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)，例如會(huì)計(jì)核心系統(tǒng)、信貸管理系統(tǒng)、企業(yè)信用信息數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等，因此這些數(shù)據(jù)難免具有不一致性，諸如異構(gòu)、冗余、缺值、數(shù)據(jù)類型不一致、數(shù)據(jù)單位不一致、表示方式不一致、數(shù)據(jù)錯(cuò)誤等。
2.現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)利用不充分，審計(jì)效率及質(zhì)量不高。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，很多內(nèi)審工作者仍只能靠簡(jiǎn)單的表或記錄查詢，仍局限于依靠審計(jì)人員積累的審計(jì)經(jīng)驗(yàn)來發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，隱藏信息不易暴露，常有漏審、誤審等現(xiàn)象發(fā)生?；凇按髷?shù)據(jù)”的審計(jì)模型覆蓋面不夠，基本上憑經(jīng)驗(yàn)選樣，精準(zhǔn)打擊能力不強(qiáng)，直接影響審計(jì)效率和效果，實(shí)際投入產(chǎn)出比不高。
3.審計(jì)時(shí)限難以保證。審計(jì)工作是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)，在實(shí)際操作中，每項(xiàng)審計(jì)任務(wù)均受到審計(jì)時(shí)限的限制，力求提高審計(jì)效率是刻不容緩。而面對(duì)龐大的數(shù)據(jù)模型，要穩(wěn)準(zhǔn)狠的直擊命脈非常困難，因此需要耗費(fèi)審計(jì)人員大量時(shí)間進(jìn)行數(shù)據(jù)去噪、定位、核準(zhǔn)，勢(shì)必影響時(shí)效性。
4.審計(jì)人員數(shù)據(jù)分析能力有待提升。近年來，各金融機(jī)構(gòu)推出的金融產(chǎn)品日新月異，而審計(jì)人員擁有的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)往往無法處理超越知識(shí)范圍的審計(jì)問題，這樣就很難將審計(jì)程序建立在對(duì)行業(yè)知識(shí)的充分理解上，最終影響審計(jì)成果的質(zhì)量。
一是負(fù)責(zé)模型分析的內(nèi)審人員需要了解信息系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)流向是怎么樣的，來源是否真實(shí)可靠，是否存在數(shù)據(jù)整合的必要，如果對(duì)這些根本性問題認(rèn)識(shí)不清楚，往往會(huì)導(dǎo)致在確定審計(jì)范圍時(shí)產(chǎn)生遺漏。
二是在信息加工處理中，信息科技部門封裝了信息處理的過程，其內(nèi)部處理邏輯、運(yùn)算的中間環(huán)節(jié)對(duì)于各個(gè)法人機(jī)構(gòu)的審計(jì)人員而言都是獨(dú)立的，傳統(tǒng)的審計(jì)線索全面隱性化，這就對(duì)數(shù)據(jù)分析人員在無形中提高了門檻。
三是信息技術(shù)的運(yùn)用改變了金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)作模式和工作方式，傳統(tǒng)審計(jì)技術(shù)針對(duì)問題特征可能已經(jīng)消失，或者發(fā)生了改變，內(nèi)審人員的經(jīng)驗(yàn)可能無法簡(jiǎn)單移植，從而喪失了針對(duì)性。同時(shí)，面對(duì)海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的抽樣方式難以覆蓋大量的數(shù)據(jù)，對(duì)于不同來源的數(shù)據(jù)缺乏足夠的洞察力，覆蓋性方面也難以提供更強(qiáng)的審計(jì)信心。
四是信息化環(huán)境下，內(nèi)審人員必須熟悉掌握信息技術(shù)的運(yùn)用和信息系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)及控制，對(duì)審計(jì)的策略、范圍、內(nèi)容、方法和手段有足夠的認(rèn)識(shí)，獲取充分、適當(dāng)?shù)膶徲?jì)證據(jù)，才能對(duì)被審計(jì)單位提出適當(dāng)?shù)膶徲?jì)意見。
五是不同行業(yè)數(shù)據(jù)量的不斷增長(zhǎng)，審計(jì)經(jīng)驗(yàn)往往落后于數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)，這種經(jīng)驗(yàn)與數(shù)據(jù)的非同步性，往往隱藏著較大的風(fēng)險(xiǎn)，增大了審計(jì)失敗的可能性。
二、新形勢(shì)下的審計(jì)工作建議
“弄潮兒勇向濤頭立，手把紅旗旗不濕”，與時(shí)代齊步本就是全體審計(jì)人員共同的政治使命，盡管部分審計(jì)工作者由于個(gè)體認(rèn)知水平差異及傳統(tǒng)審計(jì)觀念束縛，也存在力度掌握不準(zhǔn)、尺度把握不一、評(píng)判就有主管隨意性等問題，但只要跳出小格局，由表及里、追本溯源的深挖不足，加強(qiáng)業(yè)務(wù)學(xué)習(xí)，堅(jiān)持“一張藍(lán)圖干到底”，以“晝無為、夜難寐”的責(zé)任感和緊迫感要求自己，就定能完成蛻變，補(bǔ)齊審計(jì)工作短板。
1.進(jìn)一步完善數(shù)據(jù)庫，保證信息來源的可靠性?；诟鹘鹑跈C(jī)構(gòu)現(xiàn)有的內(nèi)部審計(jì)數(shù)據(jù)信息平臺(tái)與數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)，提高基層機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)與管理信息的采集能力，以此為基礎(chǔ)開展審計(jì)抽樣、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等多維分析，提高精確度。對(duì)于數(shù)據(jù)源的多樣性，要確定數(shù)據(jù)抽取策略、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換機(jī)制，對(duì)于噪聲數(shù)據(jù)如缺值、數(shù)據(jù)單位不一致等，則要明確數(shù)據(jù)凈化方法，注意去掉重復(fù)記錄等，保證加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫中的數(shù)據(jù)是集成的、一致的。另外，只有被審計(jì)單位提供了真實(shí)的數(shù)據(jù)，才能保證凈化、轉(zhuǎn)換、加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫中的數(shù)據(jù)的有效性。
2.切實(shí)提高審計(jì)的人員勝任能力，為數(shù)據(jù)信息審計(jì)開展提供人才保障。要提出具有建設(shè)性的審計(jì)結(jié)論，從經(jīng)營(yíng)管理的視角提出建議，就必須打造一支具備綜合素質(zhì)的人才隊(duì)伍，不僅要擁有傳統(tǒng)的財(cái)會(huì)、信貸、審計(jì)知識(shí)，還要掌握風(fēng)險(xiǎn)管理、戰(zhàn)略管理、信息技術(shù)等知識(shí)儲(chǔ)備，甚至要組建一支金融數(shù)據(jù)分析師隊(duì)伍，專注于研究模型、數(shù)據(jù)分析和線索提取。要善于挖掘現(xiàn)有審計(jì)人員的潛在空間，通過開展培訓(xùn)、后續(xù)教育、特別是充分利用審計(jì)條件與業(yè)務(wù)部門的橫向交流機(jī)制，通過掛職交流、跟班學(xué)習(xí)、崗位互換等形式，豐富審計(jì)人員的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，從各個(gè)維度培養(yǎng)審計(jì)人員查證分析和提出建議的能力。
3.充分利用關(guān)聯(lián)規(guī)則方法在審計(jì)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。如何有效的分析被審計(jì)單位的海量數(shù)據(jù)是審計(jì)人員面臨的一個(gè)重大問題，這就需要審計(jì)人員充分利用多種技術(shù)以便改進(jìn)審計(jì)方法。關(guān)聯(lián)規(guī)則分析是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域常用的一種算法，它從數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)或者事物中抽取頻繁出現(xiàn)的模式，挖掘隱藏在數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系，主要用于發(fā)現(xiàn)隱藏在大數(shù)據(jù)中有意義的聯(lián)系，在實(shí)際操作中。主要包含兩個(gè)步驟：首先找出數(shù)據(jù)集中所有的頻繁項(xiàng)集，然后根據(jù)頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。在關(guān)聯(lián)規(guī)則分析法中，Apriori算法是一個(gè)經(jīng)典的頻繁項(xiàng)集的挖掘算法，很多算法都是基于Aprior算法而產(chǎn)生的，理解Aprior算法是理解其它Aprior類算法的前提，同時(shí)算法本身也不復(fù)雜，因此值得好好研究一番。例如：可以將形成不良貸款原因總結(jié)出流動(dòng)資金不足、應(yīng)收賬款結(jié)構(gòu)不合理、或有負(fù)債過多、利潤(rùn)率持續(xù)下降、利息保障倍數(shù)下降等眾多特征，法人機(jī)構(gòu)可以挑選本地實(shí)例進(jìn)行對(duì)照分析，利用Apriori算法的計(jì)算步驟，合理設(shè)定置信度和支持度，我們就可以得到易出現(xiàn)不良貸款的客戶特征集項(xiàng)，或者出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)特征時(shí)，伴隨而至的其他必有特征。這有利于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化和多元化的分析、關(guān)聯(lián)，從而發(fā)現(xiàn)審計(jì)線索，幫助審計(jì)人員正確作出決策。
4.借鑒大數(shù)據(jù)審計(jì)“1拖N”模式，嘗試解決審計(jì)全覆蓋問題。該方法是引入經(jīng)濟(jì)學(xué)最前沿的“區(qū)塊鏈”運(yùn)營(yíng)和技術(shù)模式，與審計(jì)學(xué)最前沿的大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)和技術(shù)模式相融合，創(chuàng)造出的一種全新的審計(jì)運(yùn)營(yíng)和技術(shù)模式，是經(jīng)濟(jì)學(xué)與審計(jì)學(xué)的交叉共融和創(chuàng)新創(chuàng)造。該模式有效解決了審計(jì)全覆蓋問題，統(tǒng)一性強(qiáng)，數(shù)據(jù)量大，成果多，效率效益高，現(xiàn)已在全國(guó)各地推廣應(yīng)用。但該模式也有一個(gè)弱點(diǎn)，無法滿足N個(gè)單位的個(gè)性化需求，不能為N個(gè)單位出具獨(dú)立審計(jì)報(bào)告，也正因?yàn)闊o法滿足個(gè)性化需求和出具獨(dú)立審計(jì)報(bào)告，其對(duì)N個(gè)單位的全面拓展和深度挖掘方面略遜一籌。
來源：農(nóng)信金融人
