摘要：大數據、雲計算技術的產生和發展，正在逐漸影響審計技術和方法的發展。構建大數據下基於雲審計的審計大數據中心平台，是大數據、雲計算技術審計應用的基礎。本文對審計大數據中心平台建設及其對審計的影響進行了探討，重點對審計大數據中心平台的架構進行了設計，包括三大核心框架設計——組織框架設計、功能框架設計、管理框架設計進行了初步探討，期望能夠為各地區審計大數據中心平台建設提供一定的參考。
關鍵詞：審計大數據平台建設
劉家義審計長提出“我們只能而且必須在信息化、全球化這個大背景、大趨勢下，去認識加快審計信息化建設的重要性和必要性，增強加快審計信息化建設的緊迫感和責任感”[1]。對公共資金、國有資產、國有資源和領導幹部履行經濟責任情況實行全覆蓋是審計全覆蓋的目標要求。大數據技術和信息化建設使實現審計全覆蓋成為可能，而新形勢、新任務和新要求也要求審計工作要加快推進審計信息化建設，創新數字化審計技術方法[2]。審計管理系統（oa）和現場審計實施系統（ao），形成了一套滿足審計業務和審計管理需要的應用系統，推進信息技術在審計業務和管理中的普及規範，但是審計管理系統（oa）和現場審計實施系統（ao）還遠遠不能滿足審計中對數據的需求。
在一些審計項目中，審計機關運用大數據進行分析取得的初步成效，涉及的領域有社保、税收、住房公積金數據等等。但是從這些審計項目的實踐來看，審計機關是利用了外部單位的數據，“信息孤島”的情況十分普遍，獲取數據的成本非常“昂貴”，過程非常“曲折”。在大數據時代，數據逐漸成為一種無形的資產[3]。隨着大數據理念的傳播和數據資產意識的增強，如何有效獲取審計數據、如何構建審計大數據中心平台、如何實現審計大數據的運營與創新應用等，這些現實問題在各地區推進審計信息化發展的過程中仍有待解決。
基於此，本文探討如何建設審計大數據中心平台，重點設計審計大數據中心平台的架構，期望能夠為審計信息化發展提供一定的參考。
一、審計大數據中心平台建設框架設計
（一）審計大數據中心平台建設的組織框架設計
部分政府大數據中心平台的建設，數據的形成和歸集往往效果欠佳。一方面是數據生成方觀念認識有偏差，不能認識到數據歸集的重要性及其數據歸集帶來的便捷性，另一方面，則是大數據中心平台建設和設計時，未能考慮數據生成方的實際需求，在數據的形成和歸集時，增加了數據生成方的工作量。因此，理想的審計大數據中心平台建設的組織框架是，能夠滿足數據生成方的實際需求，高效的幫助他們解決實際中的問題，同時將數據上傳到雲端，作為審計大數據中心的數據來源。
我國的審計包括三種類型，分別是國家審計、內部審計和社會審計。國家審計是國家專職的審計部門和人員，通過審查會計憑證、賬簿、報表，查閲有關文件資料，檢查現金、實物、有價證券，以向有關單位及個人調查等方式，依法對被審計單位的財務收支的真實、合法和效益進行審查和評價的經濟監督活動[4]。《中華人民共和國審計法實施條例》第十條規定，審計機關實施審計時，根據工作需要，可以聘請具有與審計事項相關專業知識的人員。《國務院關於加強審計工作的意見》中也明確指出要“根據審計項目實施需要，探索向社會購買審計服務”，對公共資金、國有資產、國有資源和領導幹部履行經濟責任情況實行全覆蓋是審計全覆蓋的目標要求，使得社會審計深度的參與到國家審計中去。目前，國家審計，尤其是固定資產投資審計往往要利用社會審計的力量，由社會審計產生的數據量已經遠遠超過了審計機關產生的數據量。在業務上，社會審計機構由於需要接受審計機關的指導，希望審計機關能夠出具規範的審計程序和審計底稿；
同時，審計機關為了保證審計質量，又希望社會審計機構按規範的審計程序和審計底稿進行操作。
因此，國家審計機構作為監督力量，可以設計、規範審計流程和審計底稿，社會審計機構執行審計流程和審計底稿，生成的數據作為審計大數據中心平台的主要數據來源。審計大數據中心平台建設的組織框架設計如圖1所示：
（二）審計大數據中心平台建設的功能設計
1.基於雲。隨着信息技術的發展、會計電算化的普及和網絡技術的發展，審計工作由傳統的手工審計轉向計算機審計進而轉向網上審計。目前審計機關已經開始實現對具備條件的被審計單位在網絡互連環境下開展審計工作。審計大數據中心平台並非僅僅解決允許網絡互連環境下開展審計工作，而是要將所有的工作底稿數據保存在網絡上並能夠加以利用，由此會產生海量的數據信息。傳統的基於並行處理的數據平台已不能滿足海量數據處理的實際要求。作為一種新型的基於互聯網的商業計算模型,雲計算提供了靈活的計算能力和高效的海量數據分析處理方法。
2.在線電子表格。審計行業已經整體接受了以excel為基礎操作審計工作底稿，為了降低學習成本，審計大數據中心平台應提供在線電子表格的編輯框架，進行類似excel電子表格操作，同時本系統支持基於網頁的電子表格和本地excel電子表格間的數據交互。一方面，可以將外部數據快速導入審計大數據平台。另一方面，不在具備網絡互連環境下，依然可以通過excel進行底稿編輯，不影響審計工作。
3.審計工具。審計大數據中心平台作為審計人員的基本使用工具，除具備常用的審計工具，如審計數據採集，查賬系統外，還可以利用審計數據中心平台的互聯性，提供審計管理相關功能，尤其是在數據的及時性和傳遞性上較一般審計軟件有特殊優勢，因此在數據共享、數據合併和數據協同上做進一步的開發。
4.數據分析。大數據驅動價值創造的優勢在於將大量的內外部數據、不同渠道的數據連接起來，進行全景式的統一分析與利用[5]。審計大數據中心平台的價值將通過數據分析功能展現出來。
（三）審計大數據中心平台建設的管理框架設計
審計大數據中心平台的基本管理框架主要分為六個部分，即數據來源層、基礎設施層、硬件虛擬化層、數據層、平台層和應用層
1.利用社會已有云服務基礎設施建設，構建審計大數據中心平台物理基礎
數據來源層、基礎設施層和硬件虛擬化層主要提供虛擬化的網絡技術基礎設施和硬件服務器資源，這些層級能夠最大程度隱藏物理資源的複雜性和異構性，並且提供虛擬化的資源，以滿足對信息系統安全性、可靠性和可管理性的需求。雲服務可以基於互聯網的相關服務的增加、使用和交互模式，涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。目前，阿里、騰訊等雲服務廠商均能提供非常完備的雲服務項目，可以滿足審計大數據中心平台的物理構建要求。這種服務模式能帶來多重優勢，一是不必配備花費龐大的it基建設備；
二是可根據平台發展的規模、需求，調配所需的服務組合；
三是當有新技術出現時，可隨時向服務提供商提出升級要求，不必為增加硬件而煩惱；
四是可免卻系統管理、it支持方面的支出。
2.利用社會審計力量，構建審計大數據中心平台數據層
社會審計根據審計機關制定的審計程序和審計底稿標準，編制審計底稿，是審計大數據中心平台數據層的最主要來源。數據層將各種審計數據集中於審計大數據中心平台的數據中心，並且能在信息集中過程中將數據進行標準統一化處理，來避免“信息孤島”問題。具體數據類型包括結構化數據、半結構化數據以及非結構化數據，如數字數據、視頻數據、圖像數據、多維數據、word文檔、報表等。如何將半結構化數據以及非結構化數據轉化為結構化數據，是審計大數據中心平台能發揮作用的關鍵因素。由於審計底稿相對固定，有關數字數據的結構化將變的可能，在充分利用神經網絡、深度學習等人工智能的技術下，這些數據通過在數據庫進行分析處理，可以建立起各種有關的經營、生產、財務、等主題數據庫，進而為數據創新應用提供支持。
3.利用平台層，拓展審計大數據中心的邊界
平台層是審計大數據中心平台應用環境的研發環境，主要提供各種應用程序部署和管理服務，同時發揮開發測試環境、運行環境和運營環境的基本作用。平台層為審計大數據中心提供基本功能，平台層的開發主要立足於三個方面，第一，為社會審計提供更為優質的服務，更快更好的解決審計過程中遇到的問題，吸引更多社會審計使用審計大數據中心平台，參與到審計大數據中心平台的建設中來；
第二，打通各級政府平台外部數據,審計機關以本級審計機關為中心節點，通過電子政務網絡平台縱向連通其所管轄的各上下級審計機關節點，橫向連接各政府部門、被審計單位、審計現場；
第三，配合應用層的需求，對功能進行擴展。如開發數據可視化組件，幫助更直觀地監測數據的分析過程和細節。
4.利用應用層促進審計技術的發展
應用層是面向終端用户（包括政府審計、社會審計和潛在的其他使用人）的，應用層需要滿足兩方面的需求，一方面為審計人員提供必要的審計工具。由於現階段，各單位在進行數據操作和文字編輯主要用到的是office軟件，因此需要將office模塊移植到審計大數據中心平台上。除此之外，還應包括合併模塊、數據導入模塊等；
另一方面，能夠提供基於大數據和雲會計的應用服務，它能夠把審計管理系統統一部署在平台之上。應用層雲服務與審計業務結合時，需要具備完整的數據採集、數據交換和數據分析等功能模塊。在實施審計過程中時，審計人員應利用大數據、雲計算技術，使用分佈式拓樸結構、雲數據庫、數據挖掘、神經網絡、深度學習等新型的技術手段和工具，以提高審計的效率。
二、大數據中心平台建設對審計的影響
（一）由局部到全貌，從精準到高效
從審計證據發現的角度來看，由於大數據技術提供了前所未有的跨領域、可供量化的維度，使得審計問題大量的相關信息能夠得以記錄和計算分析。在需要分析的數據很少的前提下，審計人員可以儘可能精準地量化被審計單位的業務。隨着審計大數據中心平台的建設，審計人員可以從一個比以前更大、更全面的角度來理解審計。相比依賴於小數據和精確性的時代，審計數據平台的建設可以獲取更為多樣和和混雜的數據，幫助審計人員進一步接近事情的真相。在審計大數據中心平台中，審計人員追求的是“全貌”和“高效”，而不是“局部”和“精確”。
（二）從因果分析到相關性分析
在審計大數據中心平台環境下，審計人員收集到的是海量且雜亂信息，審計人員在蒐集審計證據時，傳統的思維路徑都是基於因果關係來蒐集審計證據，而大數據分析將會更多地運用相關關係分析來蒐集和發現審計證據。在傳統的審計分析中，一個重要的因素是因果關係的可靠性，在有限的樣本下，審計人員往往通過抽樣來確認兩個變量間可能存在因果關係。但大數據的出現改變了這種普遍追求的因果關係的檢驗。大數據主要從相關性着手，而不是因果關係，這從本質上改變了傳統數據的分析模式。大數據、雲計算技術沒有改變事物間的因果關係，但在大數據、雲計算技術中對相關關係的開發和利用，使得數據分析對因果邏輯關係的依賴降低了，甚至更多地傾向於應用基於相關關係的數據分析，以相關關係分析為基礎的驗證是大數據、雲計算技術的一項重要特徵[6]。在大數據、雲計算技術環境下，審計人員能蒐集到的審計證據大多是電子證據。電子證據本身就非常複雜，雲計算技術使獲取有因果關係的證據更加困難。審計人員應從長期依賴因果關係來蒐集和發現審計證據，轉變成為利用相關關係來蒐集和發現審計證據。利用大數據、雲計算技術，對數據的跨行業、跨企業蒐集和分析，可以不用隨機抽樣方法，而採用蒐集和分析被審計單位所有數據的總體審計模式。利用大數據、雲計算技術的總體審計模式是要分析與審計對象相關的所有數據，使得審計人員可以建立總體審計的思維模式，可以使現代審計獲得革命性的變化。
（三）審計大數據中心平台和大數據技術相互促進，持續影響審計技術
以審計底稿為主要來源的審計大數據，其數據不僅僅可以被審計項目利用，還可以綜合運用到其他方面。依託審計大數據平台，信息組織的自動化水平和效率將被大大提高。中國大數據技術與產業發展白皮書認為，大數據的發展帶來了三方面積極影響，一是提高了“數據意識”，二是解決現有數據管理與分析系統不能應對急劇增長、種類繁多的數據這一挑戰性問題，三是推動hadoop，、spark等大數據處理架構更廣泛地應用，實現從傳統的數據處理向大數據處理的過渡[7]。這些方面為信息組織的發展提供了巨大的機遇。信息組織涉及到知識標引、知識整合、知識序化、信息組織成果展示等一系列需要自動化處理的環節，大數據的發展帶來了數據存儲和計算能力的大幅提升，產生了一系列的新方法、新工具和新模式，將有助於實現大規模數據組織的自動化和智能化[8]。在審計大數據中心平台下，機器學習、人工智能、數據挖掘與分析等領域取得了長足的進步，將為信息組織提供有力的技術支撐[9]，審計大數據中心平台和機器學習、人工智能等技術將相互促進，共同發展。
參考文獻：
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[7]ccf大數據專家委員會.中國大數據技術與產業發展白皮書[r].北京：中國計算機學會,2013.
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[9]馮芷豔,郭迅華,曾大軍,等.大數據背景下商務管理研究若干前沿課題[j].管理科學學報,2013,16(1):1-9.
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