引言
大数据时代是审计管理体制改革的新研究视域，基于审计技术的革新，审计环境也会产生极大变革，因此需将大数据作为审计管理研究重点，从根本上提升审计大数据利用效率，尽早实现审计全覆盖目标。进一步加快财务审计信息化建设进程，细致分析审计环节存在问题，探索出一条能够有效应用审计数据的道路。
一、大数据的理论研讨
（一）大数据概念
大数据是无法借助传统数据结构进行处理的群体，其内部蕴含着不可估量的价值，是当前信息技术、网络技术、云计算技术等高速发展下的产物。通过挖掘出大数据内部价值，能够及时发现现有体制中存在问题，并由此制定出相应的解决措施。
（二）大数据特征
第一，数据化。社会发展的众多层面以及事物均可用通过数据化在网络中呈现。举例而言，通过收集管理活动中的各类信息，对此些信息的集中点进行深刻分析，能够更加准确地了解到管理机制落实情况，员工对管理工作的看法；第二，价值性[1]。通过深入挖掘此些数据内部价值，能够从根本上提升分析出现行审计机制存在问题，对审计内容进行不断变革。对数据进行按需分配，从根本上提升大数据的利用价值；第三，技术性。支撑大数据系统运行的互联网技术、云计算技术、物联网技术能够更好发挥数据价值，将数据资源快速转变为综合效益，帮助相关工作人员快速的发现事物间的规律，实现数据的增值目标。
二、大数据技术对审计全覆盖的积极影响
（一）审计全覆盖概念
审计全覆盖主要是在审计机关所属的权限范围之内，对被审单位所提供的各类信息进行全方位审计监督。审计全覆盖主要包括以下几项工作：首先，对被审计对象进行全覆盖。审计全覆盖对象不仅包括某一单位，更包括涉及国有资源的各项参与环节，审计对象涵盖多个领域；其次，对审计过程进行全覆盖。在审计全覆盖工作中，审计部门需对国有资产、公共资产等使用情况进行综合审计，从而发现被审计目标对象业务活动中存在的各项问题，提出相应的整改措施；最后，对审计方式进行全覆盖。实施审计全覆盖政策，原审计单位的工作量进一步增大，需对原有审计方式进行进一步创新及优化，积极引进先进的信息技术，从根本上提升实际审计水平。
（二）大数据技术对审计全覆盖工作的积极作用
在大数据背景下，被审单位内部信息系统的数据更加繁杂，审计工作难度增加，审计结果的影响因素较多，因此需要最大限度扩大审计面积，消除审计监督过程中存在的盲区，为制定出更加全面科学的战略政策提供重要参考建议。大数据技术的快速发展进一步推动了审计方式的创新，审计信息系统建设工作成为各部门各单位关注重点，通过整合各类审计信息，使审计决策结果全面有效[2]。不仅如此，应用大数据技术也可使审计过程更为透明，通过建立起功能完善的审计信息数据共享平台，自主获取业务活动中的各类信息，提升此类信息的真实性与全面性。通过将被审计单位的业务活动数据进行科学分类及转化，储存到数据审计管理系统内，进一步简化审计环节，从根本上控制审计成本。大数据技术能够全面监管审计过程，及时发现审计期间存在的不足之处，从而制定出行之有效的解决方案。大数据技术可以突破时间与空间的限制，因此通过深入挖掘这些数据，能够快速判断出被审计单位业务活动与实际标准要求存在的不足之处，从而对现有审计流程不断优化与改正。在原有审计活动中，往往需要在审计活动之后，才能够判断出被审计单位的行为特征，此种事后分析方式极大程度上提升了审计成本，为被审计单位实际生产经营建设埋下了诸多隐患。而借助大数据，能够及时监管当下单位业务情况，确保审计效果始终与目标相符。
三、审计全覆盖视角下审计大数据的应用问题
（一）数据安全难以得到根本保障
对大数据可真实反映出被审计单位的业务活动情况，因此也可直接威胁到单位隐私安全。借助大数据技术优势，可对单位发展建设信息进行收集与监控，从而开展一系列更加精准的整治活动，但也由此诞生出了隐私矛盾问题。同时，个别不法分子会通过多种渠道窃取审计数据信息，通过发现的数据储存及处理漏洞，对系统进行攻击，导致信息安全风险不断增高。
（二）数据成本较高
将大数据技术高效应用在审计全覆盖体制运行过程中，需解决数据利用成分问题，顺应各部门综合效益最大化目标。由于大数据技术是多个高新技术的集合体，在实际运行过程中需完成数据收集，挖掘与分析等重要工作，因此数据利用成本较高，审计部门需在运维数据库、升级数据分析系统中花费大量资金，导致审计部门运营压力较大。
（三）审计自动化程度比较低
在开展审计活动期间，部分审计单位依旧依赖人力开展信息收集、分类等工作，导致审计效率始终处于有待提升阶段。各地区联网审计系统的建设难度较大，各独立系统数据规格存在一定差距，难以实现审计信息的有效传输，以至于出现审计数据孤岛问题。
（四）高素质审计人才较少
审计权覆盖的重要目标就是最大限度扩大审计面积，消除审计过程中存在的漏洞，因此对审计人员的专业素质与职业素养提出了更高要求。在审计信息化建设工作中，也需审计人员在掌握相关审计理论知识的基础上，熟练运用大数据审计系统，在促进审计工作的有序开展中发挥出自身价值。
（五）与既往经验不符
大数据分析结果具有理论性、客观性的特征。虽然此种特征能够为审计单位提供重要依据，但也使得数据分析结果与既往审计经验产生矛盾。为充分发挥出大数据技术的积极作用，从根本上提升审计水平，需将大数据分析结果与既往经验有机结合在一起。
四、提升审计大数据利用率的具体措施
（一）优化审计思想
在大数据时代，对审计思想进行进一步优化，确保审计全覆盖工作能够与大数据技术有机结合在一起。结合市场性经济发展规律，要求各审计部门能够认真分析与把握大数据时代重点，制定出具有较高可操作性的审计流程。制定出长远审计方案，明确审计全覆盖发展特征，依照审计行业发展规律，制定出不同时间段的审计工作目标与任务。
（二）加大大数据平台建设投入力度
为充分发挥出大数据技术的积极作用，从根本上提升审计水平，需认清当前数据平台中的功能欠缺问题，建立起功能完善的大数据信息管理平台[4]。要求审计活动期间的各类数据及时传输到信息平台上，从根本上提升数据利用率，控制多平台建设以及数据传输期间的成本，从根本上提升审计部门在利用大数据基础设施的积极性。建立健全大数据时代下审计全覆盖联网机制，要求各级审计机关能够在审计机制制定过程中充分利用大数据技术，确保审计信息能够在各部门中公开共享。为更好规范被审计单位行为，形成更加有效的约束制度，充分发挥出大数据技术在审计工作中的积极作用。
（三）注重审计数据的安全保卫工作
保障大数据信息管理平台安全，设置专业人员全天候监管大数据信息管理平台，及时修复平台中的漏洞，防止不法分子入侵平台内部。对重要信息进行备份，依据不同安全等级信息设施相应的查看级别，从根本上保障审计信息的严密性。结合审计要求，划分出不同数据的管理权限，从而预防审计过程中可能存在的腐败问题。举例而言，负责审计系统维护的人员，不可对系统数据内容进行更改或下载，对越职行为进行严格处罚，从根本上保证审计数据的安全。始终坚持审计机构、政府部门的职务分离原理，使审计环节更加公开透明。建立起更加完善的大数据内部监督规范，将审计系统内的业务流程同步记录，及时发现违规操作系统的行为，保护审计与被审单位的核心利益。
（四）健全大数据管理体系
基于大数据特征以及大数据技术对审计管理工作造成的不利影响，需在原有基础上建立健全大数据管理体制，不断完善与大数据相配套的管理机制，明确大数据使用范围与边界，确保大数据的公开与共享应符合法律规范。划分出数据收集分析等过程中的职责，加强数据隐私保护力度。推进大数据技术标准体系建设工作，对审计数据采集转换等流程进行统一规范，严格监管审计数据质量，及时发现审计数据内部存在的不规范问题，对审计数据管理机制进行进一步完善。
（五）建设财务审计决策系统
借助大数据技术构建起以审计信息为核心的决策系统，在推进审计业务合规化开展期间，切实提升数据采集、分析、存储的效率[5]。逐步完善审计数据库，设置审计数据接口标准，规范审计电子数据格式，更好地实现审计信息的公开及功效。以财务审计数据为主，对原有审计决策机制进行进一步改善，提升审计部门决策工作的弹性，分析被审计部门业务活动期间存在的各类问题，对决策机制进行动态变更，确保制定出的决策内容能够更好符合单位发展需求。
（六）做好复合型人才培养工作
为遵循审计全覆盖发展战略，从根本上提升审计数据应用水平，还需做好复合型审计人才培养工作[6]。首先，提升审计人才利用率，加强内部人力资源整合。细致分析审计人员的专业水平以及综合能力，对其进行合理编制；其次，结合审计部门发展要求，引进更具综合素质水平的审计人才，确保审计单位内部组织结构得到进一步优化，增强单位审计效果；最后，在审计人员群体中定期开展教育培训活动，要求审计人员能够熟练掌握审计方式及相关法律法规，数量操作审计数据系统，推进审计工作数据化发展进程。
结语
总而言之，基于审计全覆盖视角，在审计管理过程中，需结合社会大数据发展趋势，构建起功能完善的审计信息平台，从根本上提升审计数据利用率。认清当前审计期间存在问题，通过优化审计流程，培养高素质审计人才，有序合规地开展审计信息化建设工作。
参考文献
[1]孟凡芳.审计信息化支持下的我国国家审计全覆盖机制研究[D].济南：山东财经大学，2018.
[2]余弟伟.审计全覆盖背景下的审计机关统筹整合审计资源研究[D].蚌埠：安徽财经大学，2017.
[3]邓旗.审计机关推进云审计平台的构建与应用研究[D].杭州：浙江工商大学，2018.
[4]牛艳芳，冯占国，孟祥宇.大数据价值链视角下的审计工作创新与实践[J].审计研究，2017（05）：17–22.
[5]李之媛，冯均科，张新鹏.大数据提高政府绩效审计有效性的路径研究——基于审计监督全覆盖视角[J].中国内部审计，2019（12）：75–79.
[6]隋旭.审计监督全覆盖视角下的政府审计与内部审计联动研究[D].北京：首都经济贸易大学，2016.
作者:雷强 于泳 闫懋
