一、大数据审计的流程
大数据审计流程主要由日常数据分析流程和年度计划项目审计流程两部分工作内容组成。一是日常数据分析流程。在日常工作中根据审计需求和年度项目计划定期采集被审计单位审计数据和第三方相关数据，并按照统一要求整理和校验数据，减少数据处理环节的差错，提髙数据质量。在数据收集整理完成后，技术人员深入系统研究数据内容、特征和相互关系，充分运用大数据技术对数据进行挖掘分析，为拟定项目计划意向、挖掘审计重点疑点和建立各行业分析模型、完善优化审计方法库提供信息支持。二是年度计划项目审计流程。年度计划项目审计流程分为计划阶段、准备阶段、集中分析阶段、现场实施阶段和报告阶段。其中准备阶段和集中分析阶段是大数据审计工作流程区别于传统审计工作流程的两个阶段，增加这两个阶段主要是为了准备和分析数据，解决审计前期数据准备和分析时间短、数据分析不够深入、审计方法不够创新的问题。在计划阶段，围绕服务党委、政府工作中心，关注社会热点，结合审计工作实际，以及日常数据分析工作提供的疑点参考来明确审计计划意向、拟定年度审计项目计划，对审计项目计划进行审核后，正式下达年度审计项目计划。在准备阶段，根据年度审计项目计划制定审计工作方案，数据部门根据审计工作方案、审计重点和数据行业类别组建不同的项目数据分析团队。数据分析团队根据审计工作方案进行预先研判，对大数据运用做出统筹谋划，明确项目的审计重点，紧扣审计工作方案开展调查了解，摸清审计所需的数据资源并收集完整。在集中分析阶段，数据分析团队利用关联分析、趋势分析、聚类分析等数据挖掘技术，建立分析模型，形成分析结果和问题疑点线索，实现数据分析的批量化、深度化与准确化，减少现场审计的时间，提髙审计的工作效率。在现场实施阶段，现场审计组根据数据分析团队下发的疑点进行核实，数据分析团队密切追踪疑点核实情况，及时了解现场核查小组工作中遇到的问题，适时调整分析思路，细化分析指标，确保大数据分析的精准度。在报告阶段，数据分析团队根据疑点核实的效果及时对数据审计思路、数据采集范围、数据整理过程、数据分析模型、疑点核实情况进行归纳总结，形成数据分析报告。可以参照其它审计机关利用大数据构建“五审合一”财政审计的具体做法，就是统一市县两级“同级审”、部门预算执行审计，县级财政决算审计实施时间，作为一个大审计项目由市审计局统一组织实施。在组织方式上，建立市审计局统一指挥、协同联动，市局组织进行数据分析，筛査疑点，根据分析结果进行试审，核实疑点，验证审计模型，根据现场审计情况调整审计思路，修正审计模型，使模型更加趋于精准。在实施过程中，充分借助内部审计人员力量，作为核査疑点有效补充，筛査出疑点分类确定为重要类疑点和一般类疑点，重要类疑点由审计人员到现场进行核査并取证，一般类疑点由被审计单位内审人员进行核查。实施全面指导流程管理，通过对组织领导、工作方案、标准口径、审计报告和处理原则的“五统一”加强审计流程管理，定期下发审计指引，细化审计内容，明确审计方法;统一集中审理，把控审计底稿和审计证据质量;统筹成果共享共用，对审计事项进行分类汇总，按审理后问题定性与处理，分别写入相应审计报告，一次审计完成5份审计报告，对于发现重大政策落实问题写入政策跟踪审计报告;市审计局统一整改工作，旗县区整改具体工作由本局负责完成，保证查出问题逐一及时整改到位。
二、大数据审计的应用领域
大数据审计的应用范围日趋广泛，在财政、金融、税收、社保和固定资产投资等审计领域都取得了很好的成效，积累了很好的经验。
大数据审计在预算执行审计中的应用：按照“总体分析、发现疑点、分散核查、系统研究”的审计项目组织模式，科学整合审计资源对预算执行单位进行数据采集、数据分析和现场核査，做到统一实施、统一方案、统一要求、统一定性，发挥预算执行审计团队整体效应。为确保审计数据安全，搭建独立数据分析环境，项目组数据分析团队集中工作，业务数据封闭运行，形成的疑点和报表数据由专人专机负责输出。在审计数据分析模型建设方面，聚焦问题导向，形成部门预算执行分析模型用于数据分析，包括预算单位年度预算编制、预算执行、单位财务账分析等环节的电子数据分析。在智能化分析和审计疑点核査方面，对纳入年度审计计划进行现场审计的单位，相关疑点数据由项目审计组在现场审计期间组织核实，相关问题线索纳入项目审计报告反映;对未纳人年度审计计划的单位，由相关单位进行内审自査。运用大数据技术实现对海量财政审计数据的整合和分析，从宏观层面掌握总体情况，开阔审计思维，从微观层面通过数据比对分析，精准定位具体财政经济业务，有重点地分析和审查疑点，有效拓展审计深度和广度，确保审计监督效果。
大数据审计在领导干部自然资源资产离任审计中的应用：通过大数据处理软件和云平台技术，实时监控自然资源资产管理过程，实现平台上锁住疑点、平台下聚焦审计的思路，从多维视角关联分析，充分挖掘数据价值，提高审计效率和精准度，实现领导干部自然资源资产离任审计全覆盖。开展跨部门、跨机构、跨区域、跨领域进行数据挖掘、数据整理和数据分析，关注资金、政策、制度、法规及地方文件落实中存在的重大违法违规问题，对被审计单位财务及非财务信息实施全面审计，综合反映领导干部对自然资源资产管理绩效情况，清楚界定前后任责任，揭示存在的主要问题。
大数据审计在医疗保障基金审计中的应用：审计实施过程中，审计人员采集了城镇职工、居民基本医疗保险基金管理数据、城乡大病保险基金管理数据，药品、耗材集中采购数据和医院信息系统数据等医保基金数据，同时采集了工商、税务、财政供养人员、死亡人员、建档立卡人员和最低生活保障人员等外围数据。审计人员通过医保数据与民政、公安等外围数据进行关联分析，发现了利用已死亡人员医保卡套取医保基金、未对低收入家庭未成年人参保所需个人缴费部分给予政府补贴，以及骗保、虚假参保、利用职权向亲属投资企业输送利益等大量有价值的线索，最大限度地发挥了数据作用。
三、创新大数据审计技术方法
一是空间数据与结构化数据关联分析。这种关联分析最重要的是找到空间数据与结构化数据的相互对应关系，在政务数据资源中的不动产登记(确权)数据和地理国情普査数据是空间数据与结构化数据相互关联分析的重要桥梁。将不动产登记(确权)数据中“地表宗地”和“构筑物”两个图层数据与地理国情普查数据中“房屋建设(区)”“构筑物”和“工业设施”三个专题数据进行字段关联和解析，就可以解决审计工作遇到的大部分空间数据与结构化数据之间关联分析问题，这种关联方式具有精准度高、时效性髙、数据维度多等特点。另外，还可依托互联网中的数据资源实现关联分析，通过GIS服务器进行构建，将计算机中的ArcMap连接到互联网或本地的GIS服务器中，使审计人员访问地图、遥感、可编辑要素、地理处理分析及其他有用的服务，实现浏览、查看、编辑、分析等功能;通过坐标拾取器进行构建，高德地图、百度地图和腾讯位置服务等坐标拾取器都具有精确/模糊地址査询、POI点坐标显示/复制和坐标反向査询等功能;通过Web服务API构建，使用客户端、服务器和C++、Java等开发语言，按照互联网地图服务商的Web服务API规范，通过HTTP/HTTPS形式发起检索请求，获取和使用地理数据服务。二是Python技术。它是一种跨平台的计算机程序设计语言，具有语言简洁、易读并且可扩展等特点。审计人员可以通过已有的Python扩展库或者软件调用接口，快速实现对审计数据的提取、清洗、加工等过程。常用Python库一般有Numpy、Pandas、Matplotlib等。Python内置强大的文件读取模块，能够读取word、excel、txt等各种类型文件，Python的标准数据库接口支持Oracle、SqlServer、Mysql等多种数据库。利用Python中的jieba工具能可以对每一份被审计文件内容进行分词，提取出每个文件中出现频次髙、文档内部权重大的文本关键词。三是可视化分析技术。这是一种通过交互式可视化界面来辅助用户对大规模复杂数据集进行分析推理的科学与技术，具有优秀的人机交互能力，无计算机专业背景的审计人员也能轻松运用;多样的图形展示功能，有助于审计人员把握整体情况，缩小审计范围，节省审计资源;丰富的图形分析功能，有助于审计人员探索、分析和解释海量的、杂乱无章的电子数据，洞察其中内在因素和关联，发现审计线索特征，以及问题产生的原因和规律;强大的图形运算功能，运行效率大幅优化，能够完成部分数据库工具无法实现的功能。通过可视化工具将被审计数据转化为审计人员可以直观感受的图形，审计人员对图形化展示进行分析观察，结合自身的专业判断，交互地改变可视化工具的设置，改变输出的图形化展示，从而全面地分析被审计数据。(赵敏)
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