​大数据审计是跨领域、跨部门、跨层次的关联分析,具体体现为相互交织、有机结合的五个方面,即开展财政、金融、企业等各领域间数据的关联分析,中央、部门、地方间数据的关联分析,财务与业务数据间的关联分析,部门纵向各级间的数据关联分析,各被审计单位、行业、地方等单个系统与宏观经济运行系统间的数据关联分析.今天小编就来说说关于"大数据审计"的相关内容,希望能帮到大家.

大数据审计有哪些特点?

1.大数据审计是基于全数据模式的审计

受人力、被审计单位信息水平和自身信息手段的限制,传统审计依赖于抽样分析,也就是说，从抽样样本的局部检查和分析开始,然后推断审计对象的整体相关情况。给出了大数据"样本=总体"全数据模式,使全覆盖审计成为可能。审计人员可以分析几乎所有与审计对象相关的数据,有利于规避审计抽样风险,揭示抽样审计所发现不了的问题,也可以通过跨领域、跨部门、跨区域的数据分析,在细节数据中发现更有价值的信息,反应事物的整体特征。

2.大数据审计更依赖相关关系,而不是因果关系

"小数据"时代,审计人员往往先有想法,然后收集数据来证明和测试想法的可行性。大数据提供了前所未有的细节,可以记录和分析与问题相关的大量信息。通过找到良好的相关性,利用相关关系可以帮助审计人员发现趋势和感知风险,因果逻辑关系的依赖性降低了审计数据分析,更倾向于基于相关关系的数据分析。

3.基于混合数据的大数据审计

"小数据"由于收集的信息量较少,记录清楚数据的基本要求是减少错误,保证质量。大数据需要保持数据的原始特征,而且由于格式不同、数据量增加、数据转换等因素,一些不可避免的数据将不可避免地混合在一起。审计所要做的并非所有的不确定性都以高昂的代价进行,但接受这种混杂,发现问题，把握宏观。"总体分析、疑问发现、分散验证、系统研究"工作模式是实现这一目标的有效途径,即数据分析人员负责审计分析，形成验证线索；现场验证人员根据线索进行验证,报告核查情况；分析研究人员总结审计情况,并形成报告或信息结果。

新时代大数据审计的发展机遇如何？

1.审计取证更充分

随着信息化程度的快速提高和互联网技术的快速发展，被审计单位可以提供更多、更多的财务和业务数据，审计部门可以充分利用计算机数据库和大数据分析，利用收集到的各种数据建立集中统一的数据平台，快速、准确、跨年度、跨部门的数据进行综合分析，解决抽样数据的局限性，有助于发现更常见的问题和规则，获得更充分的审计证据，更大地发挥审计监督作用。

2.选择更多的分析方法

数据挖掘技术的发展带来了大数据审计的多样性。传统的数据分析技术，如相关规则挖掘、聚类分析、遗传算法、机器学习等大数据分析技术，如交叉分析、语义分析技术、图形转换技术、语音识别技术等，可应用于审计领域，有助于提高审计在经济运行中的监督能力。

3.可视化技术更有利于审计数据的分析

可视化技术是大数据应用的重要方面之一，可以帮助审计人员快速、有效、直观地分析大量数据，形成的可视化结果可以帮助审计人员快速、准确地从大量被审计单位的数据中找到有效的线索。目前，该技术已应用于医疗保险审计和金融审计，并取得了一些成果。

实现审计全覆盖和实时分析

随着云计算、大规模并行计算等技术的发展和应用，将实现审计数据的实时处理和快速决策；大数据时代的到来和互联网技术的发展，使审计不再是空中城堡，真正实现持续审计、跟踪审计，实现盲点，无死角。

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