作者：劉孝武 趙子瑄 江蘇省淮安市審計局 南京審計大學
發散性思維，
又稱擴散性思維、輻射性思維、求異思維，
是一種從不同的方向、途徑和角度去設想，
探求多種答案，
最終使問題獲得圓滿解決的數學思維方法。
大資料或稱巨量資料、海量資料。
大資料時代的到來給審計工作帶來新的挑戰，
審計工作中經常應用資料的勾稽關係進行數學運算，
數學思維能準確地描述大資料中的一些數量結構關係。
資料是開放式的且數量巨大，
大資料審計中引入發散性思維能解決複雜的資料運算問題。
推進大資料審計是實現審計全覆蓋的必由之路，
可以破解審計力量不足等難題，
引入發散性思維能提高大資料審計工作效率。
審計環境新變化促成思維新變化。
推進大資料審計是應對大資料時代挑戰的重要法寶，
由於原始資料可以是結構化的、非結構化的，
還有半結構化的混合型資料，
發散性思維能解決複雜的資料關係，
引入發散性思維謀劃大資料審計更有現實意義。
發散性思維要求重視資料的基礎及形成全過程。
發散性思維要求重視資料基礎問題。
必須樹立資料先行思想，
資料是基礎，
電子資料具有高度概括性、模糊性、關聯性等。
必須做好資料清洗整理工作，
通過資料整理為資料採擷分析創造基礎條件。
發散性思維要求重視資料形成全過程。
對於海量資料不能就資料看資料，
不僅需要審計的“平面掃瞄”，
更要“立體透視”，
開拓視野，
要對資料形成行為的各個環節或所涉及的過程進行檢查，
對制定、執行的相關公共政策的運行機制進行評估等，
縱深推進“全面審計，
突出重點”。
發散性思維要求資料分析模型必須滿足實際需要。
根據審計人員經驗對結構性資料建立審計資料分析模型，
通過編寫結構化查詢語句(SQL)或審計軟體來檢索，
查詢出可疑的資料，
並深入核實、排查，
來判斷、發現問題。
建立審計資料分析模型。
利用現有電子資料、結合審計目的進行審計需求分析。
再借助審計經驗判斷、審計軟體或電腦語言所能表達的，
建立審計分析模型。
分析審計資料模型。
根據已建立的審計分析模型，
確定待用的基礎資料表，
並且要對具體的資料進行研究，
確定各欄位、代碼和業務資料具體內容代表的含義等。
建立分析性“中間表”。
從被審計單位基礎資料中選擇出所需要的資料，
生成能完成審計分析的資料表，
即“中間表”，
往往有多個。
再對其進行整合，
將分散於各表的欄位組合到一張表內。
完成審計模型分析。
根據資料、模型和應用軟體、電腦語言的掌握等方面的具體情況，
採用一定的方式、方法，
對資料進行具體的分析，
得出具體結果。
發散性思維要求對資料的分析方法全面可操作。
發散性思維與邏輯思維、分析性思維是不可分割的數學思維，
邏輯思維主要是根據資料的勾稽關係建立全數據概念的關聯查詢模型，
分析性思維針對審計資料分析模型進行具體分析。
一是對資料庫資料要求全資料思維模式。
資料是從局部到整體，
全數據概念不是隨機抽樣資料而是所有資料。
通過跨領域的全數據分析，
對重大違法違規行為進行精確打擊。
同時通過多方資料的關聯分析，
實現資料的有效利用。
各級審計機關正加快數位化審計平臺建設，
在此基礎上通過建立全數據概念的關聯查詢分析模型，
逐步實現審計線索分析智慧化和自動化。
二是根據業務處理邏輯推斷資料勾稽關係。
被審計單位的業務具有特定性，
業務運行具有固定性，
經濟指標相對固定。
在各類會計帳簿和報表中，
各經濟指標體系中的各個資料都有明確的經濟含義，
並且資料間往往存在著某種明確而固定的對應關係，
這就是勾稽關係。
審計人員應尋找、利用業務處理邏輯關係，
進行相互查核、複算，
達到分析問題、發現線索的目的。
三是針對具體情況採用具體分析方法。
第一是統計分析。
對資料進行分類和預測，
包括回歸分析、因數分析和判別分析等。
通過分類挖掘對被審計資料庫中的各類資料採擷，
比對財務或業務歷史資料，
發現審計疑點。
第二是聚類分析。
把一組個體按照相似性歸成若干類別，
組成不同類別的資訊集。
如審計人員可運用該方法識別密集和稀疏的區域，
從而發現被審計資料的分佈模式，
尋找差異性，如其變動異常，則表明異常點可能隱藏了重要的資訊，反映了被審計資料可能存在虛假成分。第三是關聯分析。利用關聯規則從資料庫的操作細節或事務中抽取頻繁出現的模式挖掘隱藏在資料間的相互關係。政府審計可進行大量的資料分組和表間關聯，發現存在異常聯繫的資料項目，審查審計疑點。
（責任編輯：石敏琦 郭相淮）
尋找差異性，如其變動異常，則表明異常點可能隱藏了重要的資訊，反映了被審計資料可能存在虛假成分。第三是關聯分析。利用關聯規則從資料庫的操作細節或事務中抽取頻繁出現的模式挖掘隱藏在資料間的相互關係。政府審計可進行大量的資料分組和表間關聯，發現存在異常聯繫的資料項目，審查審計疑點。
（責任編輯：石敏琦 郭相淮）
