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摘要:隨著大數據時代的到來，大數據技術在工程審計領域的應用越來越頻繁。大數據技術引發了審計取證的變革，文章先是通過文獻總結大數據應用于工程審計領域的啟發，接著介紹大數據給工程審計取證帶來的改變以及信息平臺搭建的要點，最后提出未來大數據技術對于工程審計發展可能帶來的影響和趨勢預測。

關鍵詞:大數據;工程審計;探討

隨著互聯網的發展，大數據技術的出現正在逐漸影響和改變人們的思維模式。目前大數據技術已經廣泛地應用在各個行業、各個領域。工程活動往往具有周期長、跨度大、數據龐大等特點，給工程審計業務的開展造成了較大的困難，而大數據技術在數據處理方面的優勢則給工程審計工作的發展帶來了新的機遇。但是另一方面，在大數據環境下，工程審計面臨新的挑戰:海量數據導致信息復雜，取證效率降低，傳統的審計技術、審計流程難以完成審計任務。2015年12月中辦、國辦印發的《關于實行審計全覆蓋的實施意見》提出，要構建大數據審計工作模式，提高審計效率和質量。2018年，胡澤君審計長強調“積極推進大數據審計，堅持科技強審，通過信息化、數字化，努力提高審計監督的質量和效益”。文章以此為契機，總結目前已有大數據工程審計的文獻，并就大數據工程審計未來發展趨勢發表觀點。

一、研究綜述

(一)將大數據應用于審計領域的構想和啟發。大數據技術在審計方面的應用，目前仍舊處于探索階段，很多學者對于大數據技術在審計行業的應用也是偏向于構想和啟發。MichaelG．Alles(2015)表明美國和國際審計標準、技術進步和市場力量等因素將決定審計師對大數據的使用，同時決定其使用方式隨時間的變化。Gepp等(2018)認為審計在使用有價值的大數據技術方面是落后的，但在采用嚴格的分析程序時結合審計技術和專家判斷，大數據技術是可以成為有價值的工具的。潘春花和謝光安分析了內部審計在大數據環境下面臨的困境，同時為行政事業單位在大數據審計方面的建設提出建議:推進審計轉型，加強制度建設，加速人才培養。這些研究主要集中于對于大數據技術應用于審計領域的理論建設，為接下來大數據技術和審計結合的發展方向提供了寶貴的經驗，細化到工程審計，則更需要這些理論的支持和引導。

(二)信息收集的重要性和方向，大數據審計過程中審計證據的獲取。審計證據的搜集是執行審計業務過程中非常重要的部分，學者們對于大數據技術在審計證據的搜集和處理方面進行了較多探索。高波認為在大數據時代最需要做的是努力使電子數據證據收集模式借助于大數據處理技術發揮更大的作用。應對大數據的挑戰，把握大數據創造的機遇，完善電子數據證據收集的權利與義務以及對應用新技術收集到的電子數據證據給予相應的證明力。黃江海對大數據審計證據的基本特征問題進行剖析，提出大數據審計證據具有客觀性、合法性、相關性、充分性、復合性和可驗性六大基本特征。陽杰和應里孟認為大數據引發的審計取證環境變革，要求審計取證模式從技術驅動的“利用計算機審計”向數據驅動的“利用大數據審計”轉變。在大數據時代，審計證據的充分性、相關性和可靠性特征被賦予了新的內涵，在審計取證過程中要更多地運用總體思維、容錯思維、相關思維、預測思維和規則思維，并規避由大數據帶來的信息風險、技術風險和認知風險。林俊和方寬提出一種基于模糊匹配的審計證據獲取方法，首先通過引入位置參數改進外存倒排索引結構，并采用非對稱查詢模式自適應地選擇待匹配數據，實現審計大數據表格公共字段的快速模糊匹配，保證了算法在大數據下的運行效率。上述學者在各自的研究領域，將大數據技術運用到審計證據搜集和處理的流程中，實踐了審計證據搜集和處理與大數據技術相結合的可行性，是體現大數據技術運用到審計領域價值的關鍵一步。

(三)信息化處理平臺的搭建和模型的構建。關于大數據信息化平臺的搭建，一些學者已經給出了一些建議，并產生了一些成果。王慧和歐陽日輝以公共工程投資項目的基本特征為出發點，構建公共工程投資績效評價指標體系，并通過引入專家可信度的非線性優化層次分析法確定各指標所占權重，綜合運用多層次灰色模糊評判方法對公共工程投資績效進行全面審計評價。劉國成和王會金將大數據審計平臺分拆為采集、預處理、分析和可視化四個子平臺，基于方法支撐、過程建模和運行機理等方面對各個子平臺進行專項研究，為大數據審計實踐提供建設性思路。徐鶴田以SWOT模型開展大數據審計工作的優劣勢分析，并從樹立正確的大數據審計思路理念、加速審計機關全面轉型、加大復合型審計人才培訓力度、構建以數據為主導的全過程工作模式四方面提出加快大數據審計的對策建議。信息化處理平臺的搭建是大數據技術應用于審計領域有別于傳統審計業務的重要部分，上述學者的研究為信息化平臺的搭建提供了寶貴的經驗。

(四)大數據審計的成果。彭沖等利用海量交通管理大數據和多種數據統計分析方法探討績效差異改進型審計，從中歸納出大數據環境下數據式績效審計在審計環境、主體、方法、定位、證據、評價標準等方面的新特征和實踐經驗。湖北省審計學會課題組理論結合實務，在醫保審計中創新采用Hadoop、云計算相關技術，有效解決了傳統軟硬件技術處理海量數據慢、容易出錯等難題，極大地提高了審計質量和效率、降低了審計成本。同時創新應用跨行業數據關聯和聚類等大數據挖掘技術，協助審計組發掘審計重點、得到審計疑點，提高了審計工作效率、極大緩解了審計任務重與審計力量嚴重不足的矛盾。任何技術參與到審計領域的目的都是為了更好地服務于審計本身，大數據審計的成果也是大數據技術與審計結合的最終產物，上述學者的研究體現了大數據審計成果利用的價值，對于未來大數據技術輔助的審計業務的開展具有理論指導意義。綜合上述文獻可以發現，現如今大數據技術應用于審計領域已經從理論走向實踐，各種信息化平臺現身于審計領域各個階段，但學者對于大數據技術應用于工程審計的研究還較少。這主要是因為現如今大數據技術在審計領域應用相對宏觀，具體到工程審計方面的應用時則需要微觀考慮。

二、發展趨勢

(一)新型人才的培養。新技術的出現，多領域的結合，對于從事相關業務人員素質的要求也會相應提高。大數據技術與工程審計相結合，需要大數據信息化處理平臺的參與。這些平臺的搭建，需要由計算機領域的專家根據審計人員的需求來完成。審計業務本身并不要求審計專業的人才掌握計算機技術，但基本的平臺應用和利用信息化輔助工具審計進行業務，要求審計人員提高自身信息化素質。計算機領域專家開發并搭建相關的信息化平臺后，審計人員要能快速學習并熟練掌握，進行審計業務時不能因對平臺的理解不到位而浪費時間精力，在錯誤的方向浪費成本。傳統的審計人員的業務能力往往局限于審計專業，未來對于審計人員的信息化培養將是一個重要的方向，與時俱進的審計人員是新形勢的迫切需要。

(二)多學科與大數據結合的需求不同。大數據審計往往涉及多個領域，審計證據的搜集相對較復雜，特別在與特定的學科進行結合的過程中。在大數據應用于工程審計，搭建平臺和建立模型時，工程審計的專家要和數據處理的專家進行有效溝通，審計專家和工程專家也要進行有效溝通。傳統工程審計業務中，審計人員需要借助工程專家的幫助，在結合大數據技術之后，工程的大量信息對于審計業務的價值，更是需要有效溝通。面對海量數據，工程行業人員往往會忽視對于開展審計業務有價值的信息，審計人員也往往會將精力投放在無關緊要的數據上。大數據技術在運用處理數據時，多方人員要加強溝通，確定好方向，使海量數據能夠通過人為控制，提高效率。對于多學科融合過程中的矛盾問題，也是接下來研究的重點。

(三)大數據平臺的搭建和模型的建立。1．利用現有平臺，節約成本現如今信息已經有了飛速的發展，很多信息處理平臺都已經在各個行業展開。大數據技術應用于工程審計時，要考慮已有的數據信息平臺的價值。對現有的平臺進行評估和測試，可以直接利用的信息化平臺就不再重復搭建，對于可以間接使用的信息化平臺盡量改進優化，這樣可以有效地節約成本、節省精力。未來現有平臺對于大數據審計的輔助作用值得進一步研究。2．開發新的平臺新的領域，新的審計目標，往往也需要新的信息化平臺，大數據工程審計要發展，必然需要創新。對于新平臺的需求也是必然趨勢。現有的信息化平臺往往無法滿足日益增長的新需求。開展審計業務時，尤其是具體到工程審計時，必然存在有別于其他審計業務的具體事項，在搭建信息化平臺時，要考慮工程審計的特殊性，這是一個較為復雜的過程，也是一個需要不斷發展的過程。3．加強平臺搭建的有效性，提高模型的契合度搭建新平臺時，要明確目標，不能缺乏針對性，要提高新平臺的價值。多學科交融時，不能厚此薄彼，要考慮大數據對于工程審計的價值，要分析新平臺搭建的有效性。建立數據處理模型時，要提高模型和業務的契合度，新模型的建立要能最大限度地解決目標任務。新平臺搭建完成后，要結合實際業務，不斷更新發展，與時俱進，及時發現新問題、解決新問題。大數據信息量大，審計證據獲取的可能性也變大，但也意味著抓取關鍵信息的能力需要提高。因此，模型的建立也要解決關鍵問題，提高模型契合度。

(四)信息化處理的效率和價值。對于審計業務，審計證據來源可靠性和完整性的意義不言而喻。工程審計業務中信息的復雜程度高，涉及的領域較多，特別是工程資料在新要求下量大且重復性高。同時，工程審計挖掘的疑點也具有涉及面廣的特點，給開展審計業務時搜集審計證據帶來了挑戰。利用大數據技術進行工程審計時，要牢牢把握住這個特點，將復雜的信息進行有效的梳理和分類，建立模型時要充分考慮海量信息的關聯性。提高信息化處理的效率，保證信息化處理的價值。大數據的特點是信息量大，利用大數據技術處理數據可以減少審計人員的工作量，將有限的審計力量用在關鍵位置。傳統審計業務，往往無法全面地分析數據，而大數據技術的優勢由此體現，大數據可以將這些數據相結合，挖掘新的審計疑點。傳統業務中無法發現的問題，大數據技術可以做到，特別是看似毫不相關的數據間，也可能存在有價值的審計證據，這是大數據技術的獨特優勢。

(五)風險防控。任何技術的發展在帶來進步的同時，往往也會伴隨風險和挑戰。大數據技術在工程審計的應用過程中的問題和風險也慢慢體現出來。提取海量信息的難度有所降低，但涉及多個領域的信息可能觸及保密要求，無形中增加了難度。同時，海量信息處理過程中發現的問題更加復雜多樣，對審計人員的要求越來越高。利用海量數據時，要通過正規渠道，提前考慮數據的可靠性和真實性。涉及特殊數據時，要提前和有關部門進行溝通，并確保數據庫的安全性，僅將數據用于業務本身。同時，要制定相關規范，完善相關法律。

三、結論

大數據技術的出現，給工程審計的發展帶來了機遇。如今的工程全過程管理對于工程數據的監控和管理也隨著科技的進步在逐漸增強，這為大數據技術與工程審計的結合帶來了便利。當前的工程審計研究，雖然一些學者已經聯合計算機領域的專家開發了相關的信息化處理平臺，但還處于調試階段。細化到具體的審計疑點挖掘，還需要不斷地摸索。將大數據技術應用于工程審計，一方面，要加強大數據技術應用于工程審計領域的理論指導建設，全面分析結合可能遇到的問題，加強領域間的對話與合作，為未來大數據技術應用在工程審計領域走向成熟打下堅固的基礎。另一方面，要積極提倡復合人才的培養，新技術蘊含著新機遇，新結合意味著新挑戰。只有未雨綢繆，提高審計人員綜合素質，才能將審計行業的發展提升到新高度。

作者:夏孟琪 單位:南京審計大學