大数据背景下的审计监督全覆盖
环境下防攻击、防泄露、防窃取的监测、预警、控制和应急处置能力建设。
　　专栏10网络和大数据安全保障工程
　　网络和大数据安全支撑体系建设。在涉及国家安全稳定的领域采用安全可靠的产品和服务，到2020年，实现关键部门的关键设备安全可靠。完善网络安全保密防护体系。
　　大数据安全保障体系建设。明确数据采集、传输、存储、使用、开放等各环节保障网络安全的范围边界、责任主体和具体要求，建设完善金融、能源、交通、电信、统计、广电、公共安全、公共事业等重要数据资源和信息系统的安全保密防护体系。
　　网络安全信息共享和重大风险识别大数据支撑体系建设。通过对网络安全威胁特征、方法、模式的追踪、分析，实现对网络安全威胁新技术、新方法的及时识别与有效防护。强化资源整合与信息共享，建立网络安全信息共享机制，推动政府、行业、企业间的网络风险信息共享，通过大数据分析，对网络安全重大事件进行预警、研判和应对指挥。
　　四、政策机制
　　（一）完善组织实施机制。建立国家大数据发展和应用统筹协调机制，推动形成职责明晰、协同推进的工作格局。加强大数据重大问题研究，加快制定出台配套政策，强化国家数据资源统筹管理。加强大数据与物联网、智慧城市、云计算等相关政策、规划的协同。加强中央与地方协调，引导地方各级政府结合自身条件合理定位、科学谋划，将大数据发展纳入本地区经济社会和城镇化发展规划，制定出台促进大数据产业发展的政策措施，突出区域特色和分工，抓好措施落实，实现科学有序发展。设立大数据专家咨询委员会，为大数据发展应用及相关工程实施提供决策咨询。各有关部门要进一步统一思想，认真落实本行动纲要提出的各项任务，共同推动形成公共信息资源共享共用和大数据产业健康安全发展的良好格局。
　　（二）加快法规制度建设。修订政府信息公开条例。积极研究数据开放、保护等方面制度，实现对数据资源采集、传输、存储、利用、开放的规范管理，促进政府数据在风险可控原则下最大程度开放，明确政府统筹利用市场主体大数据的权限及范围。制定政府信息资源管理办法，建立政府部门数据资源统筹管理和共享复用制度。研究推动网上个人信息保护立法工作，界定个人信息采集应用的范围和方式，明确相关主体的权利、责任和义务，加强对数据滥用、侵犯个人隐私等行为的管理和惩戒。推动出台相关法律法规，加强对基础信息网络和关键行业领域重要信息系统的安全保护，保障网络数据安全。研究推动数据资源权益相关立法工作。
　　（三）健全市场发展机制。建立市场化的数据应用机制，在保障公平竞争的前提下，支持社会资本参与公共服务建设。鼓励政府与企业、社会机构开展合作，通过政府采购、服务外包、社会众包等多种方式，依托专业企业开展政府大数据应用，降低社会管理成本。引导培育大数据交易市场，开展面向应用的数据交易市场试点，探索开展大数据衍生产品交易，鼓励产业链各环节市场主体进行数据交换和交易，促进数据资源流通，建立健全数据资源交易机制和定价机制，规范交易行为。
　　（四）建立标准规范体系。推进大数据产业标准体系建设，加快建立政府部门、事业单位等公共机构的数据标准和统计标准体系，推进数据采集、政府数据开放、指标口径、分类目录、交换接口、访问接口、数据质量、数据交易、技术产品、安全保密等关键共性标准的制定和实施。加快建立大数据市场交易标准体系。开展标准验证和应用试点示范，建立标准符合性评估体系，充分发挥标准在培育服务市场、提升服务能力、支撑行业管理等方面的作用。积极参与相关国际标准制定工作。
　　（五）加大财政金融支持。强化中央财政资金引导，集中力量支持大数据核心关键技术攻关、产业链构建、重大应用示范和公共服务平台建设等。利用现有资金渠道，推动建设一批国际领先的重大示范工程。完善政府采购大数据服务的配套政策，加大对政府部门和企业合作开发大数据的支持力度。鼓励金融机构加强和改进金融服务，加大对大数据企业的支持力度。鼓励大数据企业进入资本市场融资，努力为企业重组并购创造更加宽松的金融政策环境。引导创业投资基金投向大数据产业，鼓励设立一批投资于大数据产业领域的创业投资基金。
　　（六）加强专业人才培养。创新人才培养模式，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业，重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才。鼓励采取跨校联合
24小时滚动区审计局推进大数据审计成效明显
一是实现了全覆盖审计。积极响应“全覆盖”要求，今年继续运用审计数字化平台进行部门预算执行审计，对全区222家预算单位进行了全覆盖审计。二是提高了审计效率。审计数字化平台已有审计方法模型170个，今年的审计中运用已有的方法体系，较快掌握了财政总体收入情况、总体支出情况、部门预算收支明细情况、非税收入情况等基础数据，大大提高了审计的效率。三是提升了审计成效。在审计数字化平台已有审计方法模型的基础上，新添加审计方法20余种，主要关注近年来重点财政改革的落实情况、重点专项资金的使用情况、三公经费情况等，使审计分析更深入，审计建议更有建设性，审计效果更明显。（审计局）503 Service Temporarily Unavailable
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nginx/0.8.54大数据背景下的审计监督全覆盖
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大数据背景下的审计监督全覆盖
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来源： 市审计局　作者： 市局技术科
伴随着三十多年审计工作的不断实践，我国各级审计机关不断扩大审计范围、深化审计监督领域、创新审计监督组织模式和技术方法，初步具备了全面审计、全覆盖监督的制度条件和实践经验。同时，大数据正以前所未有的速度颠覆和重塑着人们探索世界的思维模式和方法,引起了社会经济各领域的深刻变革，也引发了我们审计人对大数据背景下审计工作发展变化的思考。审计监督全覆盖是当前建设更高水平监督的新需求，随着全覆盖审计的纵深推进，海量数据获取、存储与处理方法与技术的飞速发展，已经来临的大数据时代对审计工作带来了机遇和挑战，影响到审计的每个领域。
一、审计监督全覆盖的内涵及面临的挑战
2014年10月，国务院印发《关于加强审计工作的意见》，指出要加大审计力度，创新审计方式，提高审计效率，重点围绕稳增长、促改革，调结构，惠民生、防风险等政策措施落实情况，以及公共资金，国有资产、国有资源，领导干部经济责任履行情况进行审计，实现审计监督全覆盖。所谓审计监督全覆盖，指的是审计机关在自己的职责区域之内及权限之下，对审计对象诸如公共资金、国有财产及资源的全方位审计，做到不存有盲区和死角的现象。总而言之，就是实现对审计对象的全面审计、全覆盖监督。
在目前审计资源相对不足的情况下，要实现审计监督“全覆盖”还面临以下三大挑战：1、现行的审计力量整体性不足，审计人员知识经验都是有限的，但被审计对象行业跨度大，数量多，且各单位业务千差万别，要实现全部财政资金的审计监督较为困难。2、审计资源紧缺，工作效率和工作质量得不到保证。要实现审计监督的全覆盖，就不得不面对庞大的数据分析和统计工作，例如部门预算审计中，面对上百个部门的海量数据，仅靠四五个人组成的审计组，要完成如此大的审计工作量，又要保证工作效率和工作质量，难度很大。3、审计经验知识库，专业人才库建设比较困难，审计监督全覆盖的目标对于政策理论水平和研究分析能力的要求较高，因此，能否做好关键还在人。现阶段，审计任务相对繁重，使得某些审计工作人员常常因忙于工作而疏于业务学习，久而久之，就使得自身的工作能力得不到提高，自身的知识体系不能与大数据背景下的审计实践保持同步。
二、大数据的优势及在审计监督全覆盖中的应用
1、大数据的内涵
大数据，或称巨量数据、海量数据是数量巨大、结构复杂、类型众多的数据集合体，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。大数据时代的来临正在和必然引发人们的思维变革，这种变革表现为三种思维转变：第一，不是随机样本，而是所有数据；第二，不是精确性，而是混杂性；第三，不是因果关系，而是相关关系。大数据的应用已引起世界范围的广泛重视。在我国，各个行业领域也正积极探索对大数据的分析和利用。如公安部门通过对海量行车数据进行挖掘分析，几秒内即可完成行车轨迹分析与预测，从而发现套牌车等违规问题；医疗卫生机构通过分析医院数据，判断流行病发展趋势等;面对大数据时代的海量数据，审计人员需要运用数据挖掘和智能分析及自动算法等计算机审计方法，对大数据进行专业化处理，深入分析数据，探索数据背后的价值，推动实现国家的良好治理，保证国家经济社会健康运行和科学发展，从而更好地保障人民的利益。在2014年12月召开的全国审计工作会议上，刘家义审计长就大数据应用提出“数据归集要全、数据分析要深、技术应用要新”的要求。
2、大数据对审计全覆盖的推动作用
大数据在审计工作中的应用将促进从审计思维到审计模式，再到审计手段的全面更新，有助于实际真正意义上的审计全覆盖。一是在审计计划阶段，可以通过建立系统模型快速加工整理国家经济政策、党委政府决策、社情民意、专家论证等数据，为计划制定提供参考。在信息处理能力受限的时代，人们需要数据分析，但却缺少用来采集和分析数据的工具，因此随机抽样应运而生。抽样的目的是用最少的数据得到最多的信息，当我们可以获得海量数据的时候，抽样就没有什么意义了。要实现审计的全覆盖，靠传统的审计思维和方式不可能实现，这就要求转变审计思维方式，就要建立在大数据背景下“不是随机样本，而是所有数据”的思维基础之上。例如，当我们获取了会计支付中心的数据后，对于所有预算单位来说，就是掌握了所有单位的预算执行会计数据，这样，对所有预算单位的全部或某一方面(如“三公”经费)的审计全覆盖就由不可能变为了可能。二是在审计实施阶段，审计人员可以利用大数据技术对数据信息进行快速整理分析，从而精确得出审计重点，明确目标，降低风险，提高效率。由于大数据分析是全样本数据，审计人员可以跳出仅仅关注会计核算的局限，有效利用行业大数据，在更高层次和更深领域发挥审计的职能作用，凸显其宏观性、整体性和建设性。其次大数据方式主要利用的是计算机分析技术，无论审计面对的对象有多少，只需要集中计算机审计人员在审计前进行大量的前期数据分析，使用大数据分析、统计等手段在正式实施审计前提前确定各单位的审计重点和疑点。在后期到单位进行疑点分散核实时，有效缩短了现场审计的时间，另一方面审计通过查询语句编写，进行数据筛选，数据表关联等方式，审计数据的真实性和准确性也得到了保证。有效解决了以往手工分析汇总疑点数据，在填表中容易出现错误，需反复核实的效率和质量困境，大大提高了审计工作质量和工作效率。三是在审计报告阶段，通过建模，综合分析审计结论，提升审计成果层次，总结分析项目完成情况，发现不足，积累经验。在“小数据背景下”，我们在开展专项资金审计时，一般是顺资金流向采集和分析数据，即上级主管部门的指标数据、财政部门的拨款数据和项目实施单位的支出数据，审计的方法是检查三者的一致性程度，审计的目的是核查真实、揭示问题、优化管理。因为这三种数据之间有因果关系，这样的审计思维就是“因果关系”的思维。在大数据背景下，之所以“不是因果关系，而是相关关系”，取决于大数据的核心是预测，就是站在“世界是普遍联系的”这一哲学高度审视世间万物，广泛收集各方面的数据，不管是有用的还是看起来没有用的。然后通过分析师的挖掘，将这些风马牛不相及的数据关联起来，从中预测事物发展的规律。用这种“不是因果关系，而是相关关系”的思维进行预测，体现在审计报告中，就应当是在对经济活动真实性、合规性、效益性进行评价的基础上增加对经济活动规律性的评估和预测。
3、大数据在审计监督全覆盖应用的必要性
大数据的专业化处理往往借助计算机分析技术，具有信息量大，分析计算效率高的特点。挑战在于，如今很多被审计单位提供的数据量，不仅包含最基层的微观数据，而且包含反映整体的宏观数据，组成越来越庞大复杂的海量数据，审计工作如果不顺势而为、与时俱进地开展大数据分析，将寸步难行；机遇在于，这些海量数据可以极大地扩展我们的审计视野和监督深度，使审计全覆盖在广度和深度上取得突破性跨越性的提升成为可能。
由于大数据分析放弃了传统审计方式对因果关系的渴求，转而关注相关关系，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于人脑的智能，甚至智慧。其使用的多维概念和表现模式也更符合人的思维习惯，大数据分析可以回答审计人员原先根本没有想过的问题，它是在对数据全面而深刻认识的基础上，对数据内在和本质的高度抽象与概括，可有效促进审计人员拓宽思路，创新审计方法，获取新知识，审计人员可以将审计的经验和新方法通过语句固化，通过与其他审计人员，计算机人才交流，有效提高了自身业务水平和知识水平，为适应信息化时代的审计工作打下了坚实的基础。通过在审计人员中掀起的“头脑风暴”，能有效突破了资源库和“人才库”的建设瓶颈。尤其是借助大数据分析方法和平台在提高审计工作效率的前提下，节约更多的审计时间的力量，为审计全覆盖奠定了充分的资源基础。在审计监督全覆盖的发展趋势下，大数据在审计分析应用的必要性显得更加突出。
三、如何利用大数据助推审计监督全覆盖
一是完善大数据审计制度机制。要建立一整套规范有序、动态发展的运行机制，促进各环节的协调配合，从数据的报送、归集、分类、分析、应用、保密、存储与读取等全链条各方面进行建章立制，要建立面向不同领域，覆盖各个行业，不断动态更新的大数据建设标准，为实现资源共享奠定基础。既确保大数据的开发利用有序有效，也保证大数据运用的健康安全，确保大数据环境下的数字化审计顺利推进。
首先充分利用审计机关获取的各方面数据，建立集中统一的被审计单位数据库，其中应包括被审计单位的时间序列的历史财务、业务数据和所处的行业数据。审计部门数据采集的来源应该是多方面的，包括被审计单位的数据、行业部门发布的权威数据和审计机关自身积累的历史数据。其次在数据库基础上建立集中统一的数据库分析平台。审计机关应加大对大数据技术的研究和开发力度，整合大量简单易用的大数据分析工具，形成一个大数据分析平台供普通审计人员使用。通过大数据技术促进审计信息的共享和大数据技术方法的推广应用，从当前粗放型的发展迈向集约型的发展模式，将是未来一段时间审计技术方法发展的主流。最后在大数据技术基础上建立集中统一的审计管理和决策平台。充分利用大数据平台的数据，创新应用机器学习等各项商务智能技术，提高审计管理和决策水平。
二是组建专业数据攻关组。需要大力培养既懂计算机、网络、数据库又懂审计的复合型人才，为大数据技术在审计工作中的应用保驾护航。在大数据环境下，被审计单位的财务业务数据以电子数据的形式存在信息系统中，数据采集、分析和分析能力在数据审计中运用比较多。审计组织管理方式要注重整合审计力量，抽调业务骨干成立审前调研组、数据攻关组、审计核查组，探索“集中分析、发现疑点、分散核查、系统研究”的审计模式，提高审计的质量和效率。
三是充分挖掘利用大数据。从关联数据中发现所蕴含的规律和特点，挖掘出审计线索，使审计资源效能最大化；通过对海量数据进行多维度、多层次分析，尝试建立各类数据分析模型和方法体系，为全覆盖、常态化的延续审计打下坚实基础；通过建立被审计单位违规行为库，为构建审计数据分析模型和审计方法体系提供审计实务的支撑。
四是推动大数据分析的更广泛应用。一方面，鼓励、督促审计人员直接利用平台数据分析功能开展分析，改变以往直接使用数据库工具分析数据的惯性思维，逐步建立起规范的数据权限控制、数据安全管理、审计行为控制等“大数据”环境下的审计工作机制和行为习惯；另一方面，培养审计人员平台应用的兴趣和信心，将审计人员平台应用中发现的问题进行分类，评估其紧急程度，按轻重缓急及时解决，避免对审计时间产生不良影响，使审计人员产生不满情绪和畏难情绪。
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