馮春雨 馮均科 鐘越華 王鑫

【摘要】大數據時代政務輿情信息的激增對國家審計提出了新的要求， 大數據環(huán)境下的輿情導向審計應運而生， 其將被審計單位輿情數據作為一個全新的維度納入審計分析過程中， 以便更好地發(fā)揮國家審計在國家治理中的重要作用。 本文在分析基于現行審計缺陷修復的大數據環(huán)境下輿情導向審計實施必要性的基礎上再造審計流程， 需要審計機關通過重塑審計人員思維并打造復合型審計隊伍， 細分審計流程與加強成員協作配合， 注重“上下聯動、左右協同”與共享數據、經驗來實現。 實施大數據環(huán)境下的輿情導向審計可以助力審計機關更有針對性地開展現場審計工作， 為暢通民意反映渠道提供支持。

【關鍵詞】國家審計;大數據;輿情導向審計;審計流程再造

【中圖分類號】F239.44? ? ? 【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2022）19-0090-8

當前， 我國正處于實現“兩個一百年”奮斗目標的歷史交匯期。 在中國共產黨的領導下， 我國在政治、經濟、文化和科技等方面取得了舉世矚目的偉大成就， 但是也存在體制障礙、分配不公和環(huán)境污染等問題， 國家機關、行政事業(yè)單位的治理不當往往成為激發(fā)社會矛盾的導火索， 由此引發(fā)大規(guī)模公共輿論事件。 根據中國互聯網絡信息中心在2021年9月15日發(fā)布的第48次《中國互聯網絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》的綜述部分， 截至2021年6月， 我國網民規(guī)模達10.11億， 互聯網普及率達71.6%。 網絡化時代社會輿情具有傳播迅速、表述隱匿、真?zhèn)坞y辨及內容多樣等特征， 這必然會讓審計證據的類型和來源受到影響并發(fā)生變化， 迫使審計機關進行改革和轉型， 以期得到更為全面和精準的審計結果。 習近平總書記在2017年10月18日中國共產黨第十九次全國代表大會的報告中指出， “構建黨統(tǒng)一指揮、全面覆蓋、權威高效的監(jiān)督體系， 把黨內監(jiān)督同國家機關監(jiān)督、民主監(jiān)督、司法監(jiān)督、群眾監(jiān)督、輿論監(jiān)督貫通起來， 增強監(jiān)督合力”[1] 。 實施大數據環(huán)境下的輿情導向審計， 對被審計單位輿情數據進行審計分析正是將群眾監(jiān)督、輿論監(jiān)督和審計監(jiān)督貫通起來的有力舉措， 有助于推動國家審計更好地服務于國家治理。

一、基于現行審計缺陷修復的大數據環(huán)境下輿情導向審計實施必要性

現行審計由于在眾多方面存在缺陷已不能滿足如今的審計需求， 本文通過將現行審計和大數據環(huán)境下輿情導向審計進行對比（如表1所示）反襯出實施輿情導向審計的必要性。

（一）現行審計難以滿足審計監(jiān)督全覆蓋的要求

現行審計在范圍上通常僅局限于對被審計單位財務和業(yè)務系統(tǒng)中的內部數據和檔案數據進行抽樣審計， 這些數據由被審計單位生成、整理和傳遞。 同時， 數據來源單一和數據量有限等問題也意味著其不能全面地反映被審計單位情況。 在實施時間上， 現行審計主要為事后審計和分期審計， 審計工作量通常集中于被審計單位經濟業(yè)務結束之后。 而審計監(jiān)督全覆蓋則要求實現審計領域全覆蓋、審計內容全覆蓋以及審計周期全覆蓋， 顯然， 現行審計存在的審計證據搜集不全和審計結果反饋滯后等固有缺陷已經成為阻礙審計監(jiān)督全覆蓋實現的重要因素。 由于新聞、音頻流、視頻流、手機錄音和社交媒體評論可作為數據引入， 新形式的審計證據隨之產生， 因此大數據環(huán)境下的輿情導向審計選擇將審計范圍延伸至輿情領域。 輿情數據是由審計人員直接獲取的外部數據， 相較于內部數據而言， 其被篡改的可能性更低。 同時， 外部數據還有助于提供預測性和規(guī)范性分析所需的前瞻性信息， 據此生成的審計證據是對現行審計證據的有力補充。 大數據環(huán)境下的輿情導向審計不僅能夠做到對現行審計領域和內容的補充， 通過多維度的審計分析來拓展審計監(jiān)督的廣度和深度， 同時也可以分散審計工作量， 推動審計由事后監(jiān)督向事前、事中和事后全過程實時漸進式監(jiān)督轉變。

（二）現行審計功能尚不完善

國家審計是具有揭示、抵御和預防功能的“免疫系統(tǒng)”。 其中， 揭示功能是審計與生俱來的基本功能之一， 現行審計大都可以通過審查被審計單位的財務報告等會計資料來揭示財政財務收支在真實性和合法性等方面的問題， 但是抵御功能和預防功能還有待進一步完善。 大數據環(huán)境下的輿情導向審計可以實現對完整輿情發(fā)展周期不同類型數據的全過程實時搜集、存儲和處理， 這不僅貼合了及時預警的要求， 還可以讓審計機關更好地從宏觀層面上了解被審計單位。 除此之外， 大數據環(huán)境下的輿情導向審計要求對被審計單位進行“雙向對比分析”， 完成同一被審計單位不同時期輿情數據的縱向對比分析和不同被審計單位同一時期輿情數據的橫向對比分析， 能夠確保實現全面的查錯糾弊， 剖析問題出現的原因， 進而提出切實可行的建議， 幫助被審計單位就查出的問題進行改正， 由此推進審計抵御功能的實現。

（三）現行審計信息不對稱

1. 審計實施前審計機關和被審計單位之間的信息不對稱。 造成這種情況的主要原因在于數據的完整性、準確性和真實性未得到有效保障。 現行審計主要是憑借被審計單位提供的財務和業(yè)務數據來開展工作， 獲取的信息并不全面并且被審計單位很可能會出于對自身利益的維護來掩蓋和隱藏真實信息而向審計機關提供缺漏、不完整和虛假的數據， 所采取的“抽樣審計”方法也同樣可能會讓被審計單位在信息不對稱問題上“鉆空子”， 誘導審計人員抽取正常信息， 從而避開對問題信息的審查。 針對這些問題， 大數據環(huán)境下的輿情導向審計突破了現行審計的數據采集范圍并由審計人員自行采集被審計單位輿情數據， 同時將被審計單位提供的財務和業(yè)務數據中反映的問題和審計人員自行搜集的輿情數據中反映的問題進行比對、驗證， 規(guī)避以往對被審計單位提供材料依賴性過大而導致審計質量較低和審計風險較高的問題。

2. 審計實施中審計機關、被審計單位和公眾之間的信息不對稱。 現行審計多是在審計機關和被審計單位兩方主體之間進行， 很少會考慮將公眾需求納入其中。 一方面， 公眾雖然知曉被審計單位隱藏的問題并存在相關意見， 但卻苦于沒有合適的渠道向審計機關反映和傳遞， 只能被動地等待審計結果公告的發(fā)布; 另一方面， 公眾渴望更多地了解被審計單位， 但目前審計結果公告的信息含量尚不能達到公眾期望。 大數據環(huán)境下的輿情導向審計對能夠反映公眾需求的輿情數據進行分析， 可以將作為外部監(jiān)督力量的群眾監(jiān)督、輿論監(jiān)督和作為內部監(jiān)督力量的審計監(jiān)督有效整合起來， 形成多重監(jiān)督的保障， 增強監(jiān)督合力。

3. 審計實施后審計機關和被審計單位之間的信息不對稱。 現行審計“屢審屢犯、屢犯屢改”的惡性循環(huán)的持續(xù)存在在很大程度上是因為審計結果的反饋和運用不佳所致。 大數據環(huán)境下的輿情導向審計通過向被審計單位傳輸可視化輿情導向審計分析報告來幫助提升審計機關和被審計單位之間的溝通效率， 避免被審計單位對于審計機關提出的問題和建議理解不準確進而整改不到位的現象重復上演。

二、大數據環(huán)境下的輿情導向審計流程再造

（一）審前準備

大數據環(huán)境下輿情導向審計的審前準備工作應根據輿情導向審計的實際需求來單獨成立審計組和制訂審計計劃。 第一步是分別組建輿情導向審計小組和現場審計小組。 第二步是簽發(fā)審計通知書。 由于被審計單位的輿情數據中可能會涉及工作秘密甚至國家機密， 為了維護被審計單位的數據安全和信息權利， 也為了方便后續(xù)的信息獲取和人員溝通， 審前準備的第二步就是簽發(fā)審計通知書， 能夠使大數據環(huán)境下輿情導向審計實施中的數據獲取擁有合法依據。 第三步是進行審前調查。 除像其他大數據審計一樣去了解被審計單位的基本信息和開展信息系統(tǒng)審計之外， 基于大數據環(huán)境下輿情導向審計的特殊性， 審計機關還要對被審計單位的大數據輿論環(huán)境進行剖析， 初步掌握被審計單位輿情數據來源和渠道的多少、信息量的大小以及不同類型信息的占比， 基本了解被審計單位的政務公開程度、與新聞媒體的合作程度和輿論管理程度等。 此外， 由于大數據環(huán)境下的輿情導向審計需要對多單位進行數據采集， 所以還應事先調查各單位以往的配合程度， 以便提前籌劃好應對策略。 最后一步是制訂有指向性的審計實施方案。 其中除包括審計目標和審計范圍等常規(guī)內容之外， 還特別要根據重要性水平來確定輿情數據的來源、渠道和精準程度， 明確數據采集范圍、采集方式和采集標準等， 確定適宜采用的應用程序、數據處理和分析技術。

（二）數據采集

由于被審計單位輿情信息來源廣泛， 涉及網絡信息、媒體信息和舉報信息等[2] ， 因此審計人員應盡可能地拓寬信息獲取渠道， 搜羅多種結構和形式的數據。 數據采集工作可選用線下紙質材料和線上電子數據相結合的采集方式， 如表2所示。

其中， 在采集線下紙質材料時可以先利用掃描儀將報紙、雜志、書籍和舉報信等材料轉化為圖像文件， 然后再通過ABBYY FineReader和漢王等常用OCR軟件將圖像文件識別為可被計算機讀取和編輯的電子文檔。 而線上電子數據的采集則可在網頁數據采集器或者網絡爬蟲技術之間進行選擇， 抓取網站網頁、微博和微信等網絡輿情載體上的輿情信息。 若審計機關中缺乏信息技術人才， 則可以應用樂思網絡信息采集系統(tǒng)和Octoparse等網頁數據采集器來抓取數據， 其易用性強， 不要求審計人員具備編程能力。 而若審計機關擁有掌握大數據技術的復合型審計人才， 鑒于網頁數據采集軟件效率低、靈活性差和收費高等弊端， 審計機關應首選組建自己的爬蟲團隊來爬取網頁數據。 首先明確爬取目的， 確定要抓取數據的格式和范圍， 然后再對數據所在網頁進行結構分析， 利用Java和Python等語言編寫程序代碼來實現數據抓取。 同時， 審計人員還可依據審計需求使用不同類型的網絡爬蟲。 日常審計業(yè)務可以采用最常見的通用網絡爬蟲最大范圍地對全網數據進行爬取; 在數據更新進行二次采集時， 利用增量式網絡爬蟲來爬取內容變化網頁或新增網頁; 由于審計任務的特殊性， 若只需要對特定數據進行采集， 則可運用聚焦網絡爬蟲來爬取預定主題的網頁信息。

值得注意的是， 大數據環(huán)境下的輿情導向審計和其他類型審計在數據采集方面的最大差異莫過于舉報信息的采集， 如表3所示。

其他類型審計的數據采集工作一般不會涉及舉報信息， 而在大數據環(huán)境下的輿情導向審計中， 舉報信息則成為必備分析材料且獲取難度最大。 一是因為我國設置了電話舉報、當面舉報、信函舉報和網上舉報等多種舉報渠道， 可采用不同的方法來獲取信息。 針對信函舉報和網上舉報， 利用上文提到的OCR技術和網絡爬蟲技術即可實現; 針對電話舉報， 可采用語音識別技術將舉報通話錄音中的內容轉換為計算機可讀的輸入; 針對當面舉報， 審計人員除可通過與舉報接待人進行訪談來獲取舉報內容外， 還應向相關部門索取舉報證據材料以及舉報接待人筆錄， 利用自然語言處理技術中的語音識別和OCR技術來實現信息錄入。 二是舉報投訴受理部門包括檢察院、紀委和監(jiān)察部門等， 因此審計機關應事先制定好多部門協同和多方式采集的特殊解決方案來鏟除信息溝通障礙。 同時， 法律保障也是打破各單位之間信息壁壘的重要“法寶”。 例如2021年10月新修訂的《審計法》在第四章第三十五條中新增： “國家政務信息系統(tǒng)和數據共享平臺應當按照規(guī)定向審計機關開放。 ”這給審計機關的數據收集提供了較大便利。 三是由于舉報材料屬于國家機密， 所以舉報受理部門通常都會依據有關保密規(guī)定來嚴格落實保密要求， 這尤為增加了審計機關獲取舉報信息的難度。 對此， 審計署作為全國最高審計機關， 應加強與各單位的溝通和協作， 在不違背各單位信息保護規(guī)定的前提下為下層審計機關爭取更多的信息獲取權限。 審計人員也應增強保密意識， 對在審計過程中知悉的國家秘密、工作秘密以及個人信息等予以嚴格保密， 特別是還要做好信息系統(tǒng)安全、網絡安全和數據安全工作以防止信息泄露。

（三）數據存儲及預處理

大數據環(huán)境下輿情導向審計實施過程中要進行兩次數據存儲。 第一次數據存儲的對象是數據采集后得到的未經處理的“臟數據”， 這部分數據并不會直接用于后續(xù)的數據分析， 只需依據其類型的不同分別存儲到相應的數據庫中。 利用Google的GFS和開源的HDFS等分布式文件系統(tǒng)來存儲非結構化數據， 利用Redis、HBase、MongoDB和Neo4J等NoSQL數據庫來存儲半結構化數據， 利用MySQL等關系型數據庫來存儲結構化數據。 第二次數據存儲的對象則是利用ETL工具進行數據抽取、數據清洗和數據加載之后得到的標準“干凈數據”。 由于下一步這些數據將應用于綜合分析， 而相較于數據庫， 數據倉庫具有容量大， 方便數據查詢、挖掘和分析等優(yōu)點， 所以審計機關應選擇合適的ETL工具來輔助構建自己的數據倉庫以用于存儲這部分數據。 常見ETL工具包括Kettle和Informatica等。 然后再利用Python進行文本分詞、去停用詞、特征選擇以及文本向量化等操作， 為后續(xù)的數據綜合分析做好準備。

數據存儲工作應當細化， 在審計機關的層面上設置能夠存儲所有詳細數據的總數據倉庫， 在審計機關各內設機構層面還應根據不同的部門需求來設置從屬型數據集市， 這有利于后期的數據應用和共享。 因為總數據倉庫的龐大數據量會降低查詢效率， 而從屬型數據集市存儲的是來源于總數據倉庫中的重新組織后的概括和匯總數據， 方便數據的二次調取， 能夠提升查詢速度。 此外， 出于對涉密信息的保護， 審計機關應將低敏感度數據和高敏感度數據分開存儲。 考慮到云存儲在安全性方面仍存在爭議， 所以應將高敏感度數據存儲于審計機關的本地數據庫并設置嚴格的身份認證和訪問控制， 以防泄露風險， 而可共享的低敏感度輿情數據則可依靠云服務供應商提供的云存儲服務來實現云端存儲， 推動各級單位和各部門之間的數據共享。

（四）信息核實與數據質量檢驗

大數據環(huán)境下輿情導向審計所搜集到的輿情數據具有來源渠道多和數據量大等特征， 因而審計人員無需再因數據不足而苦惱， 反而要為信息過載而擔憂。 使用真實性不確定的大數據難以讓人心安， 因為這挑戰(zhàn)了審計標準中對可靠、有力的審計證據的要求， 因而進行信息可靠性的核實以及數據質量的檢驗開始成為審計人員一項新的挑戰(zhàn)。 審計人員還應針對辨別結果與被審計單位進行溝通， 根據被審計單位的反饋來最終確定將哪些數據應用于審計分析之中。 驗證信息的可靠程度可以從信息發(fā)布的作者、渠道、時效以及被審計單位是否進行了輿論管理等方面加以考察。 一般而言， 由專家和資深媒體人士編寫的， 發(fā)布于專業(yè)刊物和官方媒體上的， 時效性強并且未經人為操縱和調整的信息較為可靠。 審計機關可將上述幾個維度作為評價標準， 利用大數據分析技術來對所搜集到的被審計單位輿情信息進行判斷和歸類， 保留真實和可靠信息用于數據分析， 排除虛假和無效信息對分析結果準確性的干擾。 而對于數據質量的檢驗則可以將準確性、完整性、一致性、唯一性、適時性、有效性作為衡量指標， 并對數據來源的安全性加以考慮， 或者利用DataFlux、Informatica和華矩數據診所等數據質量評估工具來直接獲取數據質量評估結果。

（五）綜合分析

1. 輿情主體及其社會網絡分析。 從輿情導向審計總數據倉庫中抽取有關輿情主體的數據， 構建出每個輿情主體的用戶畫像標簽體系， 利用Ucinet和NetMiner等社會網絡分析工具來研判每一個輿情主體的社會網絡關系。 通過觀察本輪輿情群體的特征來了解被審計單位在本輪“輿情危機”中主要是觸犯到了哪一部分群眾的利益， 進而可以在現場審計時有目的地實地走訪和調查這一部分群眾。 實質上， 分析輿情主體及其社會網絡關系所得到的信息是舉報信息的延伸， 因為現實中很多群眾并不傾向于利用舉報手段來維護自己的權益， 這時就需要審計人員依據輿情導向審計的分析成果來進行深入的群眾訪談， 真正貫徹好審計為民的理念。

2. 輿情主題分析。 被審計單位輿情數據來源于線上、線下各種不同的輿情載體， 所以文本類型的長度并不統(tǒng)一。 因此， 應根據數據特性來選擇相應的方法進行核心輿情主題的發(fā)現和提取， 采用LDA算法對長文本類型的數據進行處理， 而對短文本類型的數據則采用K-means算法。 據此確定的核心輿情主題能夠充分地反映出群眾關切和不滿， 或許能夠從側面揭示出被審計單位存在的問題。 而在提取完核心輿情主題之后， 審計人員還可以構建基于核心輿情主題共線網絡的鏈路預測模塊來對關聯輿情主題進行精準預測， 通過擴大輿情審計的主題涉及范圍來增強現場審計中對被審計單位的審查力度， 實現對被審計單位“地毯式”不留死角的全方位檢查。

3. 輿情歸類分析。 輿情歸類分析包括輿情發(fā)展階段分析、輿情嚴重程度分析和輿情緊急程度分析三個組成部分。 通過構建網絡輿情傳播的Logistic模型來分析得出網絡輿情傳播的關鍵時間節(jié)點以及輿情發(fā)展階段， 再依據各輿情發(fā)展階段轉換時的時間變化特征來確定輿情緊急程度， 為輿情預警工作的開展做好鋪墊。 而輿情嚴重程度的分析則是制定現場審計實施方案的重要參考因素， 被審計單位所面臨輿情的嚴重程度直接影響到現場審計的工作量， 對于輕度輿情和中度輿情， 審計小組在進行現場審計時可以制定和選用常規(guī)化審計實施方案， 而面對重大輿情和特重輿情時， 則應在匯集整個審計小組成員意見的基礎上， 根據輿情特質來精準制定非常規(guī)化審計實施方案， 增加必要的審計程序， 以堅持審計謹慎性原則。

4. 輿情情感分析。 應用文本傾向性分析技術來判斷輿情是屬于正面輿情還是負面輿情。 審計人員應尤為關注被審計單位的負面輿情， 因為負面輿情往往更能揭露出被審計單位的風險領域。 本文參考王蘭成[3] 在MNPOS系統(tǒng)設計中對傾向性分析的應用， 采用機器學習算法對被審計單位的輿情信息進行傾向性分析。 基于國家審計客體（國家機關、行政事業(yè)單位和國有企業(yè)）通常面臨的輿論事件種類， 在系統(tǒng)中設置七個類別（涉政策制定及執(zhí)行、涉財政財務及經濟效益、涉公共權力、涉民生問題及公眾利益、涉人事任命及調動、涉社會安全和涉法涉訴）， 每個類別下的文本依據其內容分為正面和負面兩類， 然后再訓練出兩個分類器， 七個類別即可生成十四個分類器， 并使用審計人員易于辨析的符號來標注正面信息和負面信息。 例如， 在“涉政策制定及執(zhí)行”這一類別下訓練出“正面涉政策制定及執(zhí)行”和“負面涉政策制定及執(zhí)行”兩個分類器。

（六）自動輿情預警

審計機關應運用大數據和人工智能技術對被審計單位輿情進行實時監(jiān)測， 從而實現輿情預警。 有效發(fā)揮輿情監(jiān)測預警系統(tǒng)功能的關鍵是選取科學、合理的輿情預警指標， 將前述從輿情發(fā)展階段分析、輿情嚴重程度分析、輿情緊急程度分析以及輿情情感分析中得到的輿情嚴重度、緊急度、發(fā)展速度、情感方向和涉及范圍等要素作為輿情預警指標體系構建的重要參考因素， 并在計算出上述單個指標值之后采取智能評定和專家評估相結合的方法來確定各指標權重， 系統(tǒng)最終自動輸出每個被審計單位每輪輿情的輿情預警指標總值。 審計人員事先在系統(tǒng)中設定好輿情警戒閾值， 使得輿情預警指標總值和輿情警戒閾值能夠實現在系統(tǒng)中的實時自動比對， 一旦超過了輿情警戒閾值， 則系統(tǒng)自動報警。 在此之后， 采用德爾菲法和情境分析法等來判斷系統(tǒng)報警的異常數據中哪些為潛在風險征兆， 最終歸納、梳理成方便現場審計人員查閱和理解的預警提示信息。 系統(tǒng)同時還可以依據外部狀況的變化和審計人員的需求來實現閾值的自動調整。 通過設定高低不同的輿情警戒閾值來劃分輿情預警等級。 若被審計單位沒有條件和能力自行設計輿情監(jiān)測預警系統(tǒng)， 則也可以通過購買清博輿情和識微商情等國內成熟輿情監(jiān)控預警平臺的服務來實現預警目的。 輿情自動預警功能對于現場審計工作具有重要的參考價值。 當有多個被審計單位等待審計機關進行審計時， 現場審計應首先在出現預警提示的被審計單位中開展， 且預警等級越高意味著緊迫性越強， 就應放置在審計機關審計任務的前列。

（七）可視化處理及輸送

“一圖勝千言”， 審計人員應通過使用Tableau Public和Power BI等工具對輿情導向審計分析報告進行可視化處理。 大數據環(huán)境下的輿情導向審計分析報告不同于傳統(tǒng)審計報告主要向被審計單位發(fā)表審計意見， 其報告內容包含輿情主體及其社會網絡分析、輿情主題分析、輿情歸類分析和輿情情感分析四個板塊。 要實現分析結果的可視化， 首先應將初步輿情審計分析結果套用到審計分析報告標準模板中， 形成格式統(tǒng)一、內容系統(tǒng)的輿情導向審計分析報告， 然后再利用可視化工具將輿情導向審計分析報告的內容轉換成直觀、清晰并易于理解的圖形和圖表， 只輔以必要的文字說明， 從而幫助現場審計人員迅速定位重要的輿情數據信息以更快地發(fā)現審計疑點， 最終生成可視化輿情導向審計分析報告。 之后， 審計機關應利用網絡把部署在審計機關輿情導向審計分析系統(tǒng)中的預警提示信息和可視化輿情導向審計分析報告?zhèn)鬏數浆F場審計小組的PC端或移動端。 若輸送內容具有保密要求， 則可以采用加密專線方式進行傳輸。 在全部審計工作結束之后， 還可以將剔除掉涉密和敏感信息后的可視化輿情導向審計分析報告利用網絡輸送至被審計單位， 以幫助被審計單位更好地理解審計機關的整改建議。

（八）輿情導向審計協助下的現場審計

大數據環(huán)境下輿情導向審計的流程是圍繞審計署“總體分析、系統(tǒng)研究、發(fā)現疑點、分散核實、精確定位”數字化審計模式的作業(yè)目標來設計的。 大數據環(huán)境下的輿情導向審計負責的是“總體分析、系統(tǒng)研究、發(fā)現疑點”， 而接下來的現場審計負責的則是“分散核實、精確定位”， 所以審計機關必須認識到大數據環(huán)境下的輿情導向審計和現場審計之間并不是一種替代與被替代的關系， 而是在相互銜接的基礎上形成的相輔相成關系。 大數據環(huán)境下的輿情導向審計可能會因為數據質量等問題而出現漏洞， 最終得到的也只是針對被審計單位輿情狀況而發(fā)現的一些可疑點和審計線索。 審計人員應根據數據得出結論， 但同時還要依靠其經驗和專業(yè)判斷。 因此， 大數據環(huán)境下的輿情導向審計并不能取代現場審計。

首先， 現場審計小組可以利用輿情導向審計分析結果來有針對性地制訂現場審計計劃。 根據之前分析得到的被審計單位風險類型和程度來確定審計范圍、重點審計領域和應采取的審計程序， 并將每次審計任務的重點審計領域和審計組成員的專長相匹配來進行審計人員的選派和分工， 實現審計資源的有效整合。 其次， 輿情導向審計分析中所發(fā)現的被審計單位此次輿情的主題很可能暗藏著被審計單位存在的可疑點和風險點， 所以現場審計小組應將其作為審計重點， 進行深入的實地調查， 以此來確定被審計單位的問題。 再次， 現場審計小組可以通過發(fā)揮現場審計的優(yōu)勢來對輿情導向審計所無法完成的審計工作進行收尾。 例如， 派遣審計人員對輿情主體分析中確定的活躍輿情群體進行實地訪談， 將現場訪談形成的語音轉化為文本信息， 然后利用自然語言處理技術自動分析文本內容， 提取關鍵點， 分析公眾答復的矛盾之處、高頻詞和群眾關心事項， 對輿情導向審計分析結果進行深層挖掘， 對被審計單位的問題追根溯源， 并將在深入基層過程中收集到的新輿情信息反饋給輿情導向審計小組進行二次輿情導向審計。 最后， 現場審計小組還可以在審計過程中去核實輿情導向審計得出的主題分析的精準性和預警的準確度并在工作結束后反饋給輿情導向審計組， 幫助其修正和完善輿情導向審計工作流程， 逐步形成輿情導向審計工作的長效機制。

現場審計對于輿情導向審計的推進發(fā)揮著重要作用， 應將大數據環(huán)境下輿情導向審計發(fā)現的審計線索經過現場審計的核實和調查之后來確定最終的審計分析結果， 具體如圖1所示。

綜上， 大數據環(huán)境下輿情導向審計的流程由以上八個步驟組成（如圖2所示）， 可以通過構建大數據環(huán)境下的輿情導向審計分析平臺來實現。

三、大數據環(huán)境下輿情導向審計流程實施的配套措施

（一）重塑審計人員思維， 打造綜合技能強硬的復合型審計隊伍

首先， 應改變審計人員的傳統(tǒng)觀念， 樹立大數據環(huán)境下的輿情導向審計思維。 只有讓審計人員從思想和觀念上徹底意識到利用大數據技術對被審計單位輿情進行分析的必要性， 才能營造組織良好的學習氛圍， 提高人員學習熱情和積極性。

其次， 審計機關可以采取“外引內培”的方式來打造一支綜合技能強硬的復合型審計隊伍。 在“內培”方面， 審計機關應根據每位工作者的職位和能力來分層次進行大數據審計培訓： 針對審計人員， 應注重培訓其驗證信息和數據準確性以及將大數據應用于輿情導向審計實踐的能力， 提高其系統(tǒng)實操水平和大數據分析本領， 同時不可“一刀切”， 對于有大數據應用基礎且學習能力強的審計人員可直接啟動深層次學習， 而對于零基礎且學習能力弱的審計人員則應在打牢基礎之后再逐步加深學習內容; 針對管理層人員， 培訓內容應聚焦于輿情導向審計環(huán)境下組織和管理工作的應對方面; 針對技術人員， 則應著重指導配套基礎設置應用和大數據技術更新等內容。 在“外引”方面： 一是深入分析審計機關真正的人才需求， 據此制訂人才引進計劃。 二是應加強外部合作， 與知名高校、科研機構和新聞媒體等進行人才引進或聯合培養(yǎng)， 并建立起全國審計機關人才交流合作和理念互通機制， 打通人才全方位自由流動的梗阻。 在人才培養(yǎng)效益低于培養(yǎng)成本時， 審計機關還可以在掌握工作主導權的情況下外包部分非核心業(yè)務或外購部分輔助服務。 同時應配置完善的人才激勵措施， 推動薪酬分配、福利分享和職位晉升向復合型人才傾斜。

（二）細分審計流程， 重視團隊分工與協作

審計人員有限的時間和精力意味著其目前所擁有的信息技術知識儲備很難在短時間內有重大改變， 所以將審計流程的步驟進行細分是一種較為切實可行的解決方案， 可以幫助審計人員避免在向數字業(yè)務模式轉變時被審計任務的廣泛性和分散性所淹沒。 在實施大數據環(huán)境下輿情導向審計的初期階段可以將數據分析中復雜的高端工作交由專業(yè)技術人員去處理， 審計人員只負責相對而言更基礎的低端和中端數據處理工作， 兩者各司其職， 分工明確。 同時， 步驟的細分不是只局限于審計機關或者審計團隊內部的成員之間， 當眾多審計人員都反映某個步驟的操作難度較大時， 可以將這一步驟交由整個審計團隊甚至整個審計機關來負責， 即根據流程中步驟的難易程度讓處于不同職位的審計人員、管理人員或者不同的審計團隊甚至是不同的審計機關專攻一個自己最擅長、最感興趣的步驟進行深入學習， 先保證每個審計機關、審計團隊、審計人員擁有一部分開展輿情導向審計所必需的基本知識和技能。 這不僅能夠減輕人員學習壓力， 增強其專業(yè)性， 還可以加快大數據環(huán)境下輿情導向審計的推廣進度。 當然， 后期隨著審計人員數據分析技能的不斷提升以及部門分工協作水平的增強， 應逐步將整個輿情導向審計流程的所有步驟交由一個審計機關或者審計團隊來負責， 這才是在滿足經濟性條件下推進輿情導向審計成功開展的可行途徑。

（三）注重“上下聯動”與“左右協同”， 共享數據與經驗

大數據環(huán)境下的輿情導向審計不是孤立進行的， 應在實施過程中注重各主體之間的合作與配合， 形成“上下聯動”與“左右協同”的良好局面， 保障數據和經驗的共享。

“上下聯動”是要加強國家審計署、省審計廳、市審計局和縣審計局四級主體之間的合作， 審計署重在規(guī)劃， 審計廳重在指導、監(jiān)督， 審計局則重在實踐、應用。 其中， 審計署為牽頭領導部門， 把控宏觀層面問題， 負責頂層設計和全局協調; 審計廳起到承上啟下的主心骨作用， 把控中觀層面問題。 其上接審計署領導， 將工作內容細化， 下引審計局應用， 將具體計劃落地， 并在審計工作結束后將全省基層審計局梳理得到的反饋結果歸納總結后傳遞給審計署， 為審計署下一步的總體規(guī)劃工作提供幫助。 審計局為實踐部門， 關注微觀層面的問題， 在審計廳的支持和引導下配置好大數據環(huán)境下的輿情導向審計系統(tǒng)， 打通輿情導向審計監(jiān)督“最后一公里”， 并將審計實施過程中的問題和實施結果反饋給審計廳。 特別是在開展輿情導向審計的初期， 并不是所有的審計機關都有條件來配置輿情導向審計系統(tǒng)， 于是各審計機關之間的分工與協作就顯得尤為重要。 上級審計機關可以事先收集并歸納好下級各審計機關輿情導向審計系統(tǒng)的配置情況， 將配置有輿情導向審計系統(tǒng)的下級審計機關的服務供給和未配置輿情導向審計系統(tǒng)的下級審計機關的服務需求相匹配， 使審計服務供給方能遠程協助審計服務需求方來開展大數據環(huán)境下的輿情導向審計。

“左右協同”則是促進審計機關與相關政府部門之間（公安、監(jiān)察、司法和財政等部門）的高效溝通。 2021年10月新修訂的《審計法》在第四章第四十一條中規(guī)定： “審計機關履行審計監(jiān)督職責， 可以提請公安、財政、自然資源、生態(tài)環(huán)境、海關、稅務、市場監(jiān)督管理等機關予以協助。 有關機關應當依法予以配合。 ”大數據環(huán)境下輿情導向審計的成功實施不能只單純地依靠審計機關， 國家機關、行政事業(yè)單位甚至國有企業(yè)等多方主體也應積極配合、密切協作。

在推進“上下聯動”與“左右協同”的基礎上， 為了避免信息的重復采集所導致的審計資源浪費， 審計機關還應著手建立大數據經驗共享平臺， 審計人員可以基于預先授予的訪問權限來登錄平臺， 獲取所需材料。 平臺的建立要求多方主體之間應逐步放開數據接口， 實現彼此之間大數據平臺的對接， 并通過設置訪問限制、身份認證、密碼登錄和加密傳輸等方式來保證數據信息的安全， 化解“數據孤島”問題。 審計成果和經驗的共享不應拘泥于審計部門之間， 還可輻射至權威媒體、高校及科研機構。 各審計機關和部門應在每一次輿情導向審計工作結束之后， 鼓勵參與此次審計工作的審計人員和信息技術人員等各崗位工作者在經驗共享平臺上撰寫工作經驗和心得， 提供可視化分析報告、審計流程參考和常規(guī)共性問題解決方案， 為之后的審計工作提供借鑒。 事后還可由專人負責梳理與歸納成系統(tǒng)、詳細和全面的案例分析報告及經驗總結報告， 幫助審計機關內部其他部門和其他審計機關少走彎路。 在權威媒體方面， 經驗共享平臺的建立能夠加強雙方的交流和溝通， 新聞工作者可以將經過多年積累形成的熱點抓取和信息搜集等方面的經驗分享給審計機關， 并憑借自身的職業(yè)敏感性快速捕捉能反映被審計單位問題的輿論信息， 幫助審計機關盡快揭露和鎖定被審計單位的“惡行”; 在高校、科研機構方面， 則可將剔除掉涉密信息之后的案例分析報告和經驗總結報告同時發(fā)送給高校及科研機構， 借助專家和學者的力量來破解輿情導向審計實施過程中的障礙， 將專家研究成果和建議反饋給審計機關。

總之， 大數據背景下“后輿情時代”的到來意味著審計機關應基于對現行審計缺陷的修復來實施大數據環(huán)境下的輿情導向審計。 未來隨著輿情導向審計的發(fā)展， 其將進一步起到驗證傳統(tǒng)審計結果的作用， 揭示更多現行審計所無法察覺的規(guī)律性、趨勢性問題， 而在機器學習和自然語言處理等人工智能技術的助力之下， 審計的自動化程度也將逐漸提高。

【 主 要 參 考 文 獻 】

[1] 習近平.決勝全面建成小康社會 奪取新時代中國特色社會主義偉大勝利[M].北京：人民出版社，2017.

[2] 馮均科.國家審計參與全面從嚴治黨的可行性及路徑選擇[ J].財會月刊，2019（6）：3 ～ 6.

[3] 王蘭成.MNPOS：軍事網絡輿情分析系統(tǒng)研究[ J].圖書情報工作，2011（6）：49 ～ 52.

【基金項目】審計署2021至2022年重點科研課題項目“審計監(jiān)督的政治屬性研究”（項目編號：21SJ01003）

【作者單位】西北大學經濟管理學院， 西安 710127