一、引言

随着大数据时代的到来，传统的经济责任审计方式已经无法满足现代社会的需求。大数据技术为审计工作提供了更加系统化、智能化的支持，使得审计的深度和广度得到了极大的拓展。通过利用大数据技术，审计人员可以更加全面、准确地监督经济活动，发现隐藏在数据中的违规违纪问题，推动经济责任审计向现代化转型。然而，大数据技术在经济责任审计中的应用仍面临诸多困难，需要不断探索和实践。本文将分析大数据应用于经济责任审计的实际意义，探讨应用过程中的难题及解决思路，以期为大数据赋能经济责任审计提供借鉴。

二、大数据应用于经济责任审计的实际意义

大数据技术为经济责任审计带来三大方面的实际意义：

（一）拓展审计信息获取渠道

过去，审计人员主要依靠企业提供的有限账册凭证等资料开展工作，信息获取受制于各种客观条件，渠道单一。而大数据技术实现了多源异构数据的集中采集，突破时间和空间限制，为审计提供了更为丰富的第一手素材。例如，审计人员可以利用网络爬虫技术搜集互联网上与被审计单位相关的公开信息，广泛了解外部舆论评价和行业动态；可以通过应用程序接口获取政府部门的数据资源，补充被审计单位的监管情况；还可以利用信息系统接口采集企业内部各部门的结构化和非结构化数据，如财务数据、业务档案、员工邮件等，深入了解内部管理和经营情况。这些海量的多源数据为审计人员进行立体、全方位的判断提供了可能，大幅提升了审计的准确性和客观性。

（二）提高审计质量效率

过去，审计人员需要耗费大量时间和精力，手工处理有限的样本数据。而大数据技术实现了对海量数据的高效整理、分析和处理。例如，分布式计算框架Spark可以实现对数据的快速清洗、转换，节省审计时间；机器学习算法可以对文本、图片等非结构化数据进行智能分类、排序、关联分析，实现信息提取和异常识别，辅助审计人员判断；数据可视化技术通过报表、链接图等形式呈现结果，直观展示被审计单位的业务概貌和关联网络，方便查明问题。利用这些手段，审计人员可以在较短时间内对经济活动进行多角度审视，事半功倍，大幅提升审计质量和效率。

（三）实现审计持续化

过去，每次审计都是重新开始，历史审计结果很少进行沉淀、积累和利用，导致每轮审计都要从零开始，重复劳动，无法实现经验复用。而大数据平台实现了对历史审计数据的集中存储，为未来审计工作提供了可靠参照。相关部门可以随时查阅历史审计结果数据库，避免重复审计已审项目，提高工作效率；历史数据可作为模型训练样本，推动审计技术迭代升级。大数据实现了审计数据的有效积累、利用和发展，推动了审计的持续化。

三、大数据应用于经济责任审计中的难点与对策

（一）审计准备阶段

在审计准备阶段，各类数据采集渠道还不够广泛深入。具体来说，许多企业内部系统数据接口尚未对审计部门开放，一线业务系统采集的数据无法为审计提供支持，这难以获取充分的第一手资料。同时，尚无统一的数据采集规范，不同来源数据采集标准不一致，质量参差不齐，影响后续分析。这需要进一步拓展企业内部系统数据接口，实现ERP、CRM、OA等系统与审计信息系统的对接集成，获取更多核心业务数据；同时还需建立统一的采集规范，确保数据真实有效，为后续审计数据分析奠定坚实基础。

（二）现场审计阶段

在现场审计阶段，审计人员对大数据分析工具的运用不够熟练，无法发挥数据技术优势。具体来说，对于数据清洗、分析模型搭建、编程运筹等方面的知识掌握不足，无法完成数据提取、关联分析、异常识别等工作，无法运用信息技术提高现场审计效率。这需要设置专门的培训项目，通过理论指导、案例演示、考核评估等方式，持续加强数据处理技能和模型运用能力培养，使审计人员能够熟练掌握各类工具，并应用到具体审计任务中，推动现场审计现代化。

（三）审计程序运用阶段

在审计程序运用阶段，智能分析模型的选择方法还不成熟。具体来说，对不同业务场景匹配最优模型的经验不足，模型参数调整不当，造成模型表现不稳定，分析结果可靠性存疑。这需要建立规范的模型评估机制，开展不同模型在典型案例上的全面测试，形成业务场景与最佳模型匹配规则，提供模型选择和参数优化的指导，保证模型综合性能达到应用要求。

（四）审计证据搜集阶段

在审计证据搜集阶段，大数据统计结果的证据力尚待完善。具体来说，智能分析算法中存在过度参数化、非可解释性等问题，结果的逻辑链条不清晰，说服力弱。这需要进一步优化算法，增强结果的可解释性，同时引入增强结果可靠性的机制，如差错防控模块、质量报告生成等，全面提升大数据统计分析结果的证据价值。

（五）审计报告形成阶段

在审计报告形成阶段，数据可视化呈现手段还不够丰富直观。具体来说，现有报表和图表功能单一，对审计结果的快速浏览和把握不太方便。这需要采用更多样化的可视化图形，如关系网络图、地理分布图、时间轴展示等，通过多维互动的视觉呈现，使审计结果更加生动易懂。

综上，需要相关部门高度重视大数据技术在各阶段应用中存在的困难，通过完善规范、加强培训、建立评价机制等方式促进问题解决，使大数据审计能力得到全面提升，推动经济责任审计实现更高水平的信息化、智能化。

四、大数据技术支撑下的经济责任审计场景

甲公司是国有大型钢铁企业，钢铁产量占全国的5%以上，对国民经济具有重要影响力。按照规定，每过一个任期，集团公司需要对总经理进行经济责任审计。传统的审计方式主要依靠人工对有限的数据进行抽样检查。而这次，公司审计部决定引入大数据技术，通过集中采集、自动化处理企业内外部数据资料，对总经理任期内的决策方式和经济效益进行全面审查。

审计部门通过爬虫程序收集了互联网上与钢铁行业、市场供需、贸易政策等相关的公开数据，扩大了视野；通过公司信息系统的接口采集了生产、库存、销售等结构化数据；利用光学字符识别技术对扫描档的文本进行结构化，形成非结构化数据资源。数据存储到Hadoop分布式文件系统后，Spark计算框架对数据进行清洗、处理。将文本数据应用自然语言处理技术进行语义分析，挖掘出决策背景信息。在数据分析模块，审计小组采用关联规则模型找出销量变化与原料采购策略间的关联；用随机森林算法评估了投资项目的收益风险；通过知识图谱技术梳理出总经理任期内的业务联系圈。综合多维度模型结果，审计部门得出了客观公正的审计评价报告。与以往不同，这次审计全面考量了市场环境变化对决策的影响，结果更具说服力。报告以数据库形式提交，供未来审计时继续沿用。

通过大数据技术的支撑，审计部门实现了对总经理任期内经济活动和决策结果的深入梳理和评估，审计效率和质量都得到大幅提高。这为公司科学选人用人提供了有力数据支持。

五、结语

综上所述，大数据技术为经济责任审计提供了重要支撑，但是要真正发挥效用还需要完善法规标准，强化人员培养，推进平台互联等。各级审计部门要积极拥抱大数据思维，持续探索大数据技术在经济责任审计中的创新应用，以技术赋能监督，使经济责任审计向更高效、精细、智能方向转型升级，切实发挥审计的政治监督、经济效益评估和科技支撑三大功能。

参考文献

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