什么是数字化审计，数字化审计到底要怎样开展工作，需要具备什么样的技能才能开展数字化审计，........

这肯定是你心中的疑问，今天就来和你聊聊这个话题吧。

什么是数字化审计?

关于数字化审计的定义，可谓众说纷纭。我不想在这里重复。因为它仅仅是一个概念，无论以前是叫电算化审计、计算机辅助审计、IT审计、信息化审计、大数据审计，亦或我这里所述的数字化审计。这都是一些唬人的、所谓新颖的名词，不影响我们的工作方式。

不过我还是要给出个人的理解。

审计主要的工作就是要从相关的信息中查找线索。在计算机出现之前，这些信息的载体包括实物资料、文字资料、影响资料(声音、图像、视频等)。在计算机，特别是大容量存储技术出现之后，人们为了管理，将这些东西开始用计算机存储和管理，变成0和1，这个过程就是数字化过程，传统的信息就变成了计算机能识别的数字化信息。

在这个数据驱动、数据主导的数字时代，审计总是且必然要与计算机管理的这些数字化信息打交道，这个过程我称之为数字化审计。更正式化的说法：数字化审计就是利用审计职业判断，对这些被计算机管理的数字化信息，开展监督检查的活动。

至于所谓的大数据审计，可能给你的感受是数据范围更广了，所使用的技术更多了。但我认为，也不过是追赶时髦、为了与这个时代应景的说法而已，其实质没有变化。

我们不必执着于一些概念性的东西，只要知道如何去做足矣!

所以，下面的内容，你至少要大致有个了解。

数字化审计的实际操作流程

这里的流程与审计准则上讲的流程是有区别的，它更偏重于对数字化信息进行分析并找出异常审计线索的过程。

借鉴管理学上的术语PDCA，数字化审计基本流程是一个PDCF循环过程。所谓PDCF管理流程，就是将一个流程划分为4个阶段：Plan-计划、Do-执行、Check-检查、Feed-反馈。如下图所示。

P-计划，就是要列出明确的审计关注目标。如招投标及合同数据审计，审计就希望通过数字化审计能提供诸如事后合同、应招未招合同、拆分合同、转分包合同、合同陪标、无资质残余投标等具体审计目标。

D-执行，就是根据具体的目标，采取各种数字化技术手段，实施数据分析，形成疑点线索。它又包含数据采集、数据清洗、数据分析、数据展现等过程。其中：

数据采集-就是根据要分析的目标，找到数据在哪儿-Where，人工从业务系统前台、运用ETL数据采集工具自动从业务系统后台或网站采集数据。

数据清洗-采集到的数据往往不能直接使用，可能会存在数据缺失、数据不一致、数据异常等数据质量问题，这就需要对这些脏数据按照一定规则进行清洗，形成尽可能干净数据。如Excel查询编辑器、R、Python等都具备数据清新功能。

数据分析-就是利用经验、统计学、数理学、计算机学等技术对数据进行各种维度、各种层级的分析，找到符合目标的疑点线索。如运用Excel的Power Pivot、Power BI Desktop、Sql、Python 等开展数据分析。

数据展现-就是将数据分析出的结果以表格、图表等形式提供给审计人员，使其能对问题线索有个初步了解。

C-检查，就是审计人员对于数据分析展现的疑点线索结果，到现场进行进一步核实，形成问题底稿。

F-反馈完善，就是根据审计人员现场核实反馈的结果，对于那些提供线索不够准确或完全错误的算法进行完善和调整。有可能需要重新采集数据，也有可能只需调整算法。

数字化审计的基本技能

初级阶段，掌握一些基本工具应用：熟练使用Excel的Power query(查询编辑器)、Power Pivot(超级透视表)、基本的excel函数、Power BI Desktop基础操作。

中级阶段：掌握基础的 DAX语言、SQL语言，熟悉1-2种数据库。

高级阶段：掌握Python(目的是写一些高级的数据分析算法，如KNN、K-Mean、贝叶斯等)。

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