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大数据技术在审计中的应用 　　摘要：大数据技术的发展，对未来审计信息化进程将产生重要影响。大数据技术引发了审计目标、审计内容、分析技术和审计思维模式的转变。应用大数据分析技术，审计方法将从数据验证性分析向数据挖掘性分析转变；应用大数据分析模式，审计方式将从发现问题向风险预警转变；应用大数据审计作业平台，可实现单机审计向云审计的转变；构建专业的审计分析队伍，可实现传统纸质账本审计向大数据审计的转变。面对大数据时代的机遇和挑战，审计工作应创新大数据工作模式，探索部门预算执行审计全覆盖的方法；应用数据分析作业平台，开展跟踪审计；多领域数据融合，开展经济责任审计；深入挖掘数据，开展宏观经济形势预测，不断提升大数据技术在审计中的有效运用 同人力资源、自然资源一样，大数据也是一种资源且是非常重要的战略资源[1]，它将世界的本质看成是数据的集合，用数据化思维和先进的处理技术去探索海量数据之间的关系。大数据的特征可以归纳为“4个V”：容量（volume）、多样性（variety）、生成速度（velocity）、价值（value）。目前，大数据已经成为经济社会发展的巨大引擎，其在提升产业竞争力、推动商业模式创新、国情分析和社会管理等方面发挥着越来越重要的作用。大数据技术，是指从各种类型的数据中快速获得有价值信息的一种技术，其水平反映了提取有用信息的能力。鉴于此，本文拟在分析大数据对传统审计带来的挑战的基础上，探索大数据审计的方式和途径，以应对大数据时代给审计工作带来的深刻变革 一、大数据对审计工作带来的影响和挑战 大数据审计是对各类电子数据、账套、文件进行审计，是计算机审计的延伸和发展，是对多行业、多领域、多种形式海量数据的电子审计方式。大数据审计既要处理结构化数据，又要处理大量的非结构化数据，对审计目标、审计内容、分析技术和审计思维模式都提出了新的、更高的要求 1.审计目标的转变 在信息化发展初期，计算机审计能够通过对数据的观察和分析发现疑点，为审计提供线索。随着大数据时代的到来，审计目标逐步转向发现线索、评估风险、关注效益等方面，审计不仅要发现违法违规问题，更多的是要揭示制度方面存在的问题，评估内控风险，通过对经济社会相关大数据的获取和分析，洞察行业整体走向，探索发展规律，对国家、行业、部门的制度出台与发展策略做出前瞻性的思考和战略性的分析 2.审计内容的转变 传统意义上的“数据”大多是指数字，如主营业务收入金额、营业费用等，由简单数字或用数字编码的简单文本组成，传统的数据分析工具基本上能够满足其需要。而大数据不再单纯指数字，其涵盖的内容更加宽泛；传统意义上的 “数据”是关系型的、结构化的二维表数据，而大数据则是指在不同时间生成的复杂、异构、多样化的数据，包括xml、html、文本、音频、视频和“影子数据”（如访问日志和web有哪些信誉好的足球投注网站历史记录）等 3.分析技术的转变 顾名思义，大数据分析就是指对规模巨大的数据进行分析。大数据分析包括5个基本方面：一是可视化分析，利用图表完整展示数据分析的过程和数据链走向；二是数据挖掘算法，从海量的、随机的、不相关的数据中构建数据挖掘模型，提取有价值的、隐含在数据内部的信息；三是预测性分析能力，根据可视化分析和数据挖掘的结果，做出预测性的判断；四是语义引擎，借助一系列的工具去提取、解析和分析数据，从“文档”数据中自动提取信息；五是数据质量和数据管理，通过标准化的流程和工具对数据进行处理，保证数据分析结果的质量 4.审计思维模式的转变 大数据时代带来审计思维模式三大转变：一是实现审计全覆盖而非抽样审计，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审计全覆盖[2]。二是审计数据的混杂性而非精准性。传统审计以财务数据为审计重点，其核心是结构化的报表和凭证信息，而大数据具有高度的数据混杂性，数据类型涵盖了结构化、非结构化和半结构化的数据，保留了最宝贵、最有价值的信息，其内涵具备更深、更广的洞察力。三是大数据主要反映事物的相关关系而非因果关系。大数据没有改变审计事务间的因果关系，而是注重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性降低了，甚至更多地倾向于基于相关关系的数据分析 二、大数据审计的方式和途径 面对大数据时代对审计工作带来的挑战，审计方式和途径将实现以下4个方面的转变 1.应用大数据分析技术，实现审计方法从数据验证性分析向数据挖掘性分析转变 传统的计算机审计，是通过电子数据采集转换对数据进行验证，通过构建查询分析、多维分析等方法模型进行数据分析，而应用大数据分析技术，则能够使审计数据分析逐步由传统的验证性分析向挖掘性分析转变。挖掘性分析是指采用大数据处理技术，利用数据仓库、数据挖掘和模型预测工具进行审计分析[3