1、“.....因此，年月日中办国办印发的关于实行审计全覆盖的实施意见提出，要构建大数据审计工作模式，提高审计效率和质量。那么，什么是大数据审计工作模式如何开展大数据审计目前都还处于探讨之中。本文以此为契机，利用大数据处理技术推动审计技术的革新，重构审计实施流程，搭建大数据持续审计的工作模式，推动审计信息化建设，有效发挥审计监督服务的效能。大数据与大数据技术大数据大数据也称海量数据，顾名思义就是数据量大，其体量可以达到数百甚至级。最先系统研究和应用大数据的先驱者麦肯锡公司从工具处理角度把大数据定义为无法用传统的软件工具在短时间内进行获取分析和管理的海量数据。维基百科从人工处理的角度将大数据定义为在定时间内人工无法进行采集处理分析并从中获取有用信息的大体量数据集合。从审计的角度看，大数据应是被审计对象的海量数据集合......”。

2、“.....审计技术主要表现为现场手工审计技术。审计人员常常不得不亲自前往被审计单位获取并查看库存被审计单位的会计账簿和原始凭证等审计证据，再通过审阅法查询法函证重新计算重新执行分析程序等方法来分析审计数据，从而得出审计结论。在大数据环境下，数据的形式数量结构都发生了巨大的变化，数据电子化海量化半结构化和非结构化的存在，已经远远超越了传统数据库的管理边界，许多传统的审计技术和方法显得效率低下和无法实施，必须使用新的大数据收集存储处理和分析方法。围绕大数据，批新兴的数据挖掘数据存储数据处理与分析技术将不断涌现。传统的审计基本都是事后审计或周期性审计。审计流程是进驻被审计单位现场取数数据分析查找疑点疑点求证分析评价得出结论。这种审计过程耗费大量的人力时间和精力，审计效率低下，且这种相对滞后的审计模式影响了审计工作的及时性......”。

3、“.....而在大数据环境下，审计主体与被审计单位可以通过联网建立数据接口，实时持续采集被审计单位数据信息并传输汇总到大数据中心，不需要实施审计时单独去被审计单位采集数据，这样，审计流程起点就由数据采集转变到数据分析。且在大数据协同审计模式下，多个审计项目可以通过数据中心的智能软件同时进行自动分析，然后审计人员对审计疑点进行分散查证，传统的单个项目的独立处理流程就变成了多个项目协同进行的协同处理流程，实现了审计模式由阶段性向持续性转变数据挖掘是大数据分析的核心技术，是指通过数据挖掘方法对大量的数据进行处理，揭示其中隐含的先前未知的并有潜在价值的信息。主要包括数据清理数据转换数据分析知识表示等步骤。数据清理是剔除数据中些无用的冗余数据，解决数据文件建立中的人为误差以及数据文件中些对统计分析结果影响较大的特殊数值......”。

4、“.....数据转换是通过转换工具建立中间表，把不同格式不同类型的数据转换成系统能够识别的格式。数据分析就是通过分类估值预测聚集描述和可视化等方法对大量的数据进行处理，从中提取辅助决策的关键知识。知識表示是将数据挖掘的结果以人们能识别和理解的形式呈现给用户，供其使用。大数据推动审计的技术革新随着大数据和大数据技术的产生和应用，大数据必然对审计技术进行深入渗透和影响，推动审计技术革新和审计方式转变，以适应现代社会对审计的本质需求。大数据对审计的影响。传统审计方式下，由于审计机关受审计力量审计技术时间地点的限制，难以获取审计对象的全部数据，特别是外部数据，所以制定审计计划时，要确立审计重点和规定重要性水平，实行抽样审计。即选取部分样本量估计总体特征，从而缩小审计范围。随着大数据的实时数据采集技术智能数据分析技术在审计中的应用，最终会抛弃传统的受制于工作量的抽样审计......”。

5、“.....甚至延伸到外部的关联数据，实现被审计单位数据信息的全面覆盖，大大扩展了审计范围。从微观分析到宏观分析的转变。传统的审计数据分析，大都以原始凭证为起点，通过检查业务发生过程中的原始资料记录从中发现疑点，寻求突破点，为具体的业务人员提供线索或者根据举报审计目标等提出审计需求，分析人员进行有针对性的查询分析。总之，就是从数据的微观细节入手得到个体性的结论。而在大数据环境下，通过数据获取技术数据分析技术资源共享技术能够实现对审计对象的内部数据和外部关联数据的获取和分析，实现对公司自身行业整体或制度实施效果等宏观层面的了解，进而对部门行业国家的制度出台及发展战略做出前瞻性的思考和全局性分析。所以，在大数据的环境下，数据分析工作实现了从点到面从微观到宏观的转变，从而推动审计职能从服务于公司治理到参与国家治理的转变。从对的孤立审计到多对的协同审计转变......”。

6、“.....这种审计模式由于时间地点人力的限制，使得审计范围受限，难以通过数据库进行数据对比分析，所以审计效率不高，审计质量低下，审计监督效能未能得到有效发挥。大数据环境下，通过建立大数据收集存储分析数据平台，利用数据平台的协同性效应，可以有机地把各个相关审计机构联系起来，组成临时的审计项目实施小组，优化利用各个方面的专业人才，共同完成项审计任务，以此提高审计效率和质量。这样，传统的对现场审计模式就演变为多对的各个审计机构协同的审计模式。大数据推动审计技术革新与流程再造论文原稿。数据挖掘是大数据分析的核心技术，是指通过数据挖掘方法对大量的数据进行处理，揭示其中隐含的先前未知的并有潜在价值的信息。主要包括数据清理数据转换数据分析知识表示等步骤。数据清理是剔除数据中些无用的冗余数据......”。

7、“.....常用的方法包括可编码式清理和联列式清理。数据转换是通过转换工具建立中间表，把不同格式不同类型的数据转换成系统能够识别的格式。数据分析就是通过分类估值预测聚集描述和可视化等方法对大量的数据进行处理，从中提取辅助决策的关键知识。知識表示是将数据挖掘的结果以人们能识别和理解的形式呈现给用户，供其使用。大数据推动审计的技术革新随着大数据和大数据技术的产生和应用，大数据必然对审计技术进行深入渗透和影响，推动审计技术革新和审计方式转变，以适应现代社会对审计的本质需求。大数据对审计的影响。传统审计方式下，由于审计机关受审计力量审计技术时间地点的限制，难以获取审计对象的全部数据，特别是外部数据，所以制定审计计划时，要确立审计重点和规定重要性水平，实行抽样审计。即选取部分样本量估计总体特征，从而缩小审计范围......”。

8、“.....最终会抛弃传统的受制于工作量的抽样审计，转而着眼于全量数据，甚至延伸到外部的关联数据，实现被审计单位数据信息的全面覆盖，大大扩展了审计范围在传统审计中，审计技术主要表现为现场手工审计技术。审计人员常常不得不亲自前往被审计单位获取并查看库存被审计单位的会计账簿和原始凭证等审计证据，再通过审阅法查询法函证重新计算重新执行分析程序等方法来分析审计数据，从而得出审计结论。在大数据环境下，数据的形式数量结构都发生了巨大的变化，数据电子化海量化半结构化和非结构化的存在，已经远远超越了传统数据库的管理边界，许多传统的审计技术和方法显得效率低下和无法实施，必须使用新的大数据收集存储处理和分析方法。围绕大数据，批新兴的数据挖掘数据存储数据处理与分析技术将不断涌现。传统的审计基本都是事后审计或周期性审计......”。

9、“.....这种审计过程耗费大量的人力时间和精力，审计效率低下，且这种相对滞后的审计模式影响了审计工作的及时性，严重削弱了审计可以达到的预防效果和监督效果。而在大数据环境下，审计主体与被审计单位可以通过联网建立数据接口，实时持续采集被审计单位数据信息并传输汇总到大数据中心，不需要实施审计时单独去被审计单位采集数据，这样，审计流程起点就由数据采集转变到数据分析。且在大数据协同审计模式下，多个审计项目可以通过数据中心的智能软件同时进行自动分析，然后审计人员对审计疑点进行分散查证，传统的单个项目的独立处理流程就变成了多个项目协同进行的协同处理流程，实现了审计模式由阶段性向持续性转变。关键词大數据大数据审计流程再造中图分类号文献标识码文章编号引言大数据作为互联网发展中的新兴产物，正在逐渐影响和改变人们的思维模式，在各个行业各个领域得到广泛运用。审计作为种数据分析的鉴证活动......”。