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荣成市审计局:试论现阶段基层审计机关大数据审计存在的问题及建议

发布日期:2021-07-16 10:22 访问次数: 信息来源:威海市审计局 字号:[ ]

近年来,基层审计机关大数据审计工作取得了一些成效,但同时也遇到了很多困难和挑战。客观上讲,当前大多数基层审计机关自行组织实施的大数据审计项目相对较少,主要是参与省市级审计机关组织的“上下联动”式大数据审计,负责对疑点情况进行核实,这对进一步发挥基层审计机关大数据审计效能产生了局限性。本文根据基层审计机关的实际情况,试论述现阶段大数据审计的问题难点及策略建议。

一、存在的问题

(一)大数据审计与现行的审计程序不相匹配。一是未建立针对大数据审计方式的审计程序。大数据审计是适应“审计全覆盖”的新兴审计方式,现行的审计程序依据的是2006年和2010年修订的《中华人民共和国审计法》和《中华人民共和国审计法实施条例》,《审计法》和《审计法实施条例》对大数据审计的审计程序并没有明确规定,审计实务中仍遵循现行的审计程序。二是现行的审计程序限制大数据审计的范围。现行的审计程序是在同一个审计项目中只存在一个或少量被审计单位的前提条件下设计的,而审计机关“全覆盖”审计中被审计单位数量较多,按照现在的审计程序,审计组需要在审计的不同阶段,对众多的审计单位多批次送达《审计通知书》《被审计单位承诺书》《审计取证单》《审计报告征求意见书》《被审计单位对审计报告的意见书》《送达回证》等各种审计文书,而且《审计取证单》的编制将涉及数量众多疑点问题,现场审计结束后,还需对反馈的数量庞大的各类审计文书进行归档整理。大数据审计本意是在有限的审计力量的条件下,利用技术手段准确、高效的完成审计工作,但同一个审计项目中被审计单位数量越多,审计文书的数量就越多,审计工作的负担就越重,陷入一种恶性循环,审计人员的精力虚耗在文山文海中,限制了大数据审计工作的深入开展。

(二)大数据审计受到数据壁垒的限制。一是低质量数据增加了审前的准备工作。财政部门经过多年的信息化建设,建立了包括财务数据、决算数据、国库集中支付等系统在内的多套数据系统,但各系统的数据未得到有效整合,且预算数据由多套结构复杂的EXCEL表格构成,每个单位均有一套表格,各项数据中单位代码、单位名称等关键字段均不统一,无法直接关联使用,审计组需要对各项数据进行单独采集,并耗费大量时间和精力对数据进行标准化处理,增加了审计工作的难度。二是版本迥异的财务软件增加大数据审计的门槛。目前不同系统和不同地区使用的财务软件往往不一致,采集到的财务数据格式也不相同,对数据转化工作造成较大阻碍,即使利用各省审计厅下发的数据转化模板对财务数据进行标准化处理,数据结构仍无法达到理想状态,有的预算单位会计科目显示为一级科目,有的显示为末级,非标准化的财务数据,极大的限制了数据分析的实际效果。

(三)大数据审计受到审计力量的限制。一是审计人员不足。基层审计机关人员力量相对薄弱,并且除按照年度审计计划开展工作外,还要完成上级审计机关和本级政府交办的各项审计任务,还有审计人员被抽调参加巡察、被组织部门选派到镇街交流等情况,工作任务重与审计力量不足矛盾突出。二是复合型人才较少。大数据审计要求审计人员不仅要掌握传统财务审计技能还要具备计算机审计的知识体系,能胜任数据采集、整理、分析等工作。以荣成市审计局2019年财政预算执行审计为例,参与审计项目的5人中仅有2人通过省级计算机审计中级考试,而审计范围包括73个一级预算单位,需要分析几十万条财务数据,完成近60项审计内容,审计工作量与人员不匹配的矛盾突出。三是技术手段仍相对薄弱。目前基层审计机关大多利用SQL Server数据库管理系统进行数据分析,以财政预算执行审计为例,生成疑点问题后,按照审计程序和保密原则,需将数据库中的疑点问题数据转化成EXCEL表格,并按单位名称分别拆分和送达,以县级审计机关现有的技术能力,无法对发现的数百条疑点问题数据进行批量拆分,生成独立的EXCEL表格文件,只能按单位名称和疑点问题进行人工拆分,不仅如此,为了便于各疑点问题的数据统计,审计组还需将各单位反馈后的疑点问题再次进行人工汇总。数据整理工作仍部分依赖人工处理,费时费力且易出错,不符合大数据审计的技术要求,对审计工作的效率也形成阻碍。

二、策略和建议

(一)创新审计思路,立足大数据审计,提升审计效能。一是将审计文书数据化。以财政预算执行审计为例,如何向众多单位的疑点问题进行取证成为摆在审计组面前的难题,如果按照传统的审计方式,需单独编制大量的《审计取证单》,耗费巨量的时间与精力。审计组可以另辟蹊径,将《审计取证单》数据化,以表格的形式改变以往文字性的表述方式,确立单位名称、问题定性、问题金额、定性法律法规等关键信息的标准化表格模板,将疑点问题汇总到标准化表格中,利用大数据审计的思路完成对《审计取证单》的数据化改造。相比传统取证单的编制方式,数据化的取证单更便捷、更高效,更契合大数据审计的本意,显著提升审计效能。二是整合审计程序。被审计单位的数量达到一定量级后,审计程序变得极为繁琐,审计组对审计程序进行优化与压缩,在对取证单进行数据化改造的基础上,数据化的取证单中反映的问题与审计报告中的问题相一致,不再对各个被审计单位单独出具审计报告,将取证环节与征求被审计单位意见环节进行合并。通过上述措施,在履行审计程序的情况下,既完成对被审计单位的取证,又征求了被审计单位的意见,在节约审计资源的同时,实现审计效能的指数级提升。

(二)合理配置人力资源,扩展审计思路,破除数据壁垒。一是整合现有审计力量。面对审计力量不足的现状,有针对性的优化实施方案,按照各类数据标准化进度,科学分配审计事项,合理搭配审计人员,始终保持人员与分工相适宜,最大限度的实现审计力量最大化。二是集百家之长。探索以干代训、业务交流等方法,选派审计人员到上级业务部门实践锻炼、参与大型审计项目、异地交叉审计等,借鉴省市级大数据审计的经验和思路,对审计数据进行标准化处理,将所有数据贯通连接,打破各系统间的数据壁垒;同时,与其他区县审计机关深度沟通,交换审计思路与见解,分享审计方法,立足于实际情况,不断修改完善,进一步提升大数据审计的深度和精确度。周子敬 于祝君


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