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第十章 固定资产投资审计

部门出于对数据完整性的渴望，都在积极谋求获取更多数据的权限，能保证审计大数据平

台能主动获取到充足、全面的数据，形成足够的审计样本，建立和完善审计模型的顶层设
计和架构机制，推动大数据技术和审计工作的深度融合。
完善大数据的数据管理体系。审计部门对于收集数据和分析数据有着特殊的需求，审

计部门要结合大数据的特点，从数据收集、分析和运用上构建一套数据管理体系，做好数
据采集、接收、恢复、授权使用、安全保密和责任追究等环节的全过程管理。审计部门旨
在推动帮助审计人员按需获取到数据资源，有效获取各类业务数据，一套完整高效的大数

据管理和运营体系，能够为数据分析和诊断工作确立良好的数据资源结构，相关的监督人
员和团队要加强资源投入，具备并增强 IT 规划的能力，能合理的利用各种 IT 技术，建立
基于审计监督工作的数据中心，实现数据架构的建设和共享；要充分整合各种审计需求，

构建审计业务协同、审计数据信息的共享平台，以提高数据质量。
数据的存在提供了无限的可能，监督职能部门正在推动引入和研究工作，促进大数据

与审计的融合发展。审计部门都在探索结合业务需求建立大数据审计模型，通过研究数据
分析方法，建立审计数据分析模型，充分获得数据的潜在价值。审计机构都在加强大数据
分数方法的研究工作，积极开展相关大数据审计课题研究，使得大数据审计能得到更好的

推广和运用。
注重数据智力资源的培育。大数据审计包括对内部数据及外部数据进行的操作、整合、

开放、共享等操作的平台软件、模型算法、基础设施和网络设备等诸多方面的工作，为确
保大数据审计工作的正常运营，审计部门已经逐步意识到大数据作为一个工具，必须要拥
有一支强有力的运营人才队伍，都在吸纳和笼络更多大数据专业、IT 和数据分析等专业的

人才，培育出一支具备大数据运营能力的审计队伍。
探索和完善大数据审计的数据安全的管束体系。数据越集中，意味着传统的数据安全
风险也在集中，因此，在推广大数据审计的同时，各审计部门都面临同样的数据管控难题，

都不可避免的在大数据业务管理过程中遇到数据约束不当的风险，这些风险包括数据敏感
度的识别和隔离不足风险、数据操作职能赋权泛滥的风险、信息和数据访问授权的约束机
制存在漏洞的风险、数据分享缺乏监督和追溯的风险。数据运营部门为促进大数据审计业

务健康有序发展，保障大数据资产安全，针对大数据内外部安全管理风险，大数据审计管
理部门都积极从安全组织责任管理、安全制度流程建设、大数据资产管理、个人信息保护、

账号权限管理、平台安全管理、数据共享管理、数据接触点的风险检查和确认的机制，建
立和完善数据安全的管束体系。
大数据技术融入审计工作，革新了数据操作和分析手段，为新的审计机制提出了新的

方式和方法，它有利于各类监督职能部门更有效的实现监督目标，审计监督部门都在研究
和引入适合跟踪审计的大数据解决方案，逐步建设固定资产投资大数据库，完善数据结构，

构建更具备可用性的审计模型，为提供更高质量的审计服务。
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