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以全生命周期审计驱动数据资产价值充分释放
【摘要】数据资产是数字经济时代企业核心竞争力的重要组成部分，也是做强做优做大我国数字经济的关键所在。现阶段数据资产治理面临着数据规模急剧膨胀、类型复杂多样、价值瞬息万变、质量参差不齐等诸多挑战。数据资产审计对于保障数据资产质量、促进数字经济高质量发展至关重要。推动数据资产价值全面充分释放，需要将数据资产视为一个动态、开放、生长的生命系统，将全生命周期审计理念引入数据采集、存储、处理、分析和应用等环节，综合评估数据分析结果和数据处理过程，从多维度汇聚审计合力，高效利用现代科学技术，提升审计工作的“加速度”，防范审计现代化发展的“反作用力”，构建全流程闭环的风险防范机制，切实发挥审计“治已病、防未病”的效能，履行好“看门人”职责，提升数据安全治理监管能力，促进数据资产价值充分释放。
【关键词】数据资产；全生命周期；数据资产审计；数据资产治理；数字经济；数字强国
数据作为数字经济时代重要的生产要素，通过乘数效应、竞争效应和转型效应三大机制，对经济社会发展产生了深远影响[1]。党的二十届三中全会将释放数据价值提升至国家战略高度，提出要培育全国一体化技术和数据市场，进一步加快建设数字中国，提高数据管理利用效率，提升数据安全治理效能。审计机构作为承担经济监督职能的部门，是确保数据安全、深化数据治理效能的关键力量，也是数字强国建设的重要保障。数字化转型大背景下，企业通过数据采集、存储、处理和分析，洞察客户需求、预估市场趋势、作出运营决策，最终实现资源配置的优化和业务绩效的提升。数据的确权定价、流通交易以及确认、计量、报告等已逐渐成为企业运营不可或缺的一部分。数据资产审计作为一项开创性工作，对于数据资源入表具有深远影响和重要推动作用[2]。审计机构通过实施审计程序以确定企业数据资产在财务报表中确认的各类交易、账户余额、披露层次的认定是否恰当，帮助企业明晰数据来源、分布及其价值，真正将数据转化为企业价值的内在驱动力。传统审计方法往往侧重于事后检查，无法对规模庞大、复杂多样的数据资产进行深入洞察和动态监控，难以全面反映数据资产真实状况和风险隐患。这种局限性容易使企业数据治理陷入“盲人摸象”的困境，难以精准预警风险、排查问题所在，更难有效利用数据资源创造价值。采取数据采集到应用全流程的多措并举审计模式，能够突破传统审计在数据资产审计领域的局限，以其前瞻性和系统性视角，监督并确保各环节的数据权益得到合理保护、经济责任得到有效履行、资产价值得到准确认定以及相关信息得到恰当披露，以更好实现数据资产的开放共享和协同创新，为企业数据安全筑牢防线，稳步提升数据资产的治理水平和价值效能。
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一、数据资产全生命周期审计的基本流程与实施要点
数据资产审计的架构需要围绕数据资产的全生命周期来构建，贯穿初始数据资源化、数据资源产品化、数据产品资产化、数据资产价值化的全流程，覆盖数据采集、存储、处理、分析和应用等环节（具体流程如图1所示）。遵循数据动态、开放、生长的生命体特质，实施从数据源头到数据应用完整链条的全方位、一体化审计监督，发挥审计工作在前期预警研判、中期应对执行以及后期复盘改进中的积极效能，以权责清晰、环环相扣、全面深入的审计监督保障数据价值的有效释放。
（一）数据采集环节：严控质量，协同互通
，确保合法合规、真实有效。审计人员需要全面审查采集过程是否遵循相关法律法规、行业标准和组织政策，采取有效的安全措施，防止数据在传输过程中被未经授权的第三方访问、篡改或窃取。日益频繁的数据传输和共享活动中，隐私保护成为数据采集环节的核心关注点。因此，尤其需要审查个人数据是否进行谨慎采集，确保个人信息及其隐私保护，这是数据资产应用和价值发挥的前提条件。同时严格开展对采集到的数据的质量审查。一是核实数据能否真实、客观地反映绩效结果，确保不同来源方式、不同时间节点的数据能够相互验证、逻辑一致；二是核实数据是否能够完整准确、及时有效地描述业务状况，确保后续数据能够被正确处理和解析，以有效支持业务决策和运营活动。
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，防止各部门重复劳作。尤其在大规模企业中，不同部门可能采用不同的数据采集标准和流程，导致数据分散、孤立，甚至存在冗余和矛盾。审计人员对企业是否为同一业务的数据制定统一、规范的采集策略进行监督，以促使各部门在确立数据采集标准、实施数据采集流程时，加强联系互动、沟通协作，有效避免数据孤岛现象，并确保数据整合与共享过程中高效、快捷地获取数据资源，减少数据的重复采集和整理工作，降低人力和时间成本。
（二）数据存储环节：安全完整，便捷访问
、完整，确保数据具有可访问性、可读取性。数据资产审计工作需要对现有数据的保护措施进行验证，驱动企业不断优化数据存储体系。一是评估数据存储环境的安全性能，包括物理安全和系统安全。物理安全层面主要关注连结网络设备的硬件设施，如电力供应的稳定性，防火、防水、防盗措施的有效性等，避免数据因自然灾害或人为管理而损坏。系统安全指数据库操作系统的安全，督促企业设置数据加密措施和数据访问权限，减少开放不必要端口，避免数据被窃取、修改，并定期更新安全补丁以及阻断未授权、异常软件的安装，修复潜在安全漏洞。审计人员在合理评估后根据实际应用场景，为数据资产提供有效的技术和管理建议，帮助企业构建或完善数据存储管理体系，以防止因存储媒体不当使用而可能引发的数据泄露风险，同时基于企业内部的业务特性和数据存储的安全要求，判断是否针对数据逻辑存储、存储容器等建立安全控制机制。二是评估是否做好数据备份和恢复工作以确保数据完整，包括但不限于备份内容是否覆盖了所有关键数据、备份操作是否按照既定计划或需求及时进行、备份数据是否无损坏或可恢复。要求企业根据数据的重要性和时效性确定备份频率、制定备份策略，详细记录所有访问和操作日志，做到“一次存储，多次使用，次次记录”。在此过程中应特别关注可能引发数据损坏或丢失的风险点，评估企业是否采取了全面且有效的措施以减轻风险，如采用分布式存储、多副本备份、定期数据校验等，以及在风险事件发生时企业是否具备迅速定位问题根源并立即进行数据恢复的能力。
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，提高数据资产的利用效率。传统企业普遍缺乏明确的数据资源经济利益实现方式，数据分布冗杂且利用水平不足，这不仅会掣肘数据资产价值的发挥，还会产生高额的数据维护和存储成本。审计人员应结合企业实际情况，综合评估数据存储的成本和效益，及时发现并跟踪企业数据资产管理的效率问题，以督促企业合理控制数据存储的时长和规模，及时升级技术并更替冗余数据、高风险数据、低收益数据。审计人员在审计时也应有目的地查阅数据，测试应用程序的反应速度并评估提取数据的准确、贴合程度，以此作为评估数据系统性能的关键环节，确保数据访问的便捷性。
（三）数据处理环节：有序归档，合规高效
。审计人员应从采集的数据中筛选出直接关联企业经营目标的数据，对其进行标签分类、分级管辖，确保审计团队能够迅速定位到审计项目所需具体数据，精准对接审计需求；督促各部门在明确责任和分工的基础上，将各个孤立的数据按照业务逻辑和审计需求进行整合，实现数据的集中存储和统一管理，形成完整的审计信息链，使审计人员在执行审计任务时能够轻松获取全面、准确的数据支持，为内部审计工作奠定坚实的基础。在此基础上采用高效工具和先进算法，绘制数据资产地图，实行可视化展示的实时数据监控，便于审计人员直观、全面地对被审计单位进行解读，更好地与利益方沟通协调，提高数据分析质量，充分盘活数据价值，同时也能够有效加强数据质量监控，及时发现数据质量下降或数据失真的潜在问题。
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。审计机构应深入企业，明确数据处理的具体目的和业务需求，确保所有加工活动均围绕企业核心价值展开，并严格遵循相关法规和政策，避免合规风险；进一步审视数据加工流程，识别并剔除其中的冗余环节，通过流程优化来提升处理效率，减少不必要的资源消耗；鼓励并引导企业采用高效的数据处理工具和技术，降低数据处理成本，提升整体效益。在数据加工过程中，审计机构需要实施严格的监控与评估机制，确保加工质量和效率并重；对于加工过程中出现的问题，审计机构及时介入并协助企业进行问题诊断与处理，推动建立问题反馈与改进机制，实现数据处理流程的持续优化与不断迭代。
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（四）数据分析环节：深度剖析，科技赋能
数据资产审计应确保数据分析结构的合规性、专业性。原始数据本身很难产生价值，数据分析的作用在于将结构合理、关联性强且能为企业带来预期经济利益和商业价值的数据为企业所用，通过加工处理使其成为数据产品并实现价值创造。通过数据挖掘、分析、建模所形成的数据资产，包含着个体差异、习惯偏好、文化价值等丰富的软信息，不仅可以构建数据画像，体现其锁定优势，还可以洞察更深层次的关系和规律。在此过程中，审计人员需具备跨学科的复合能力，除扎实会计、审计的基础理论和实操技能外，还需熟练掌握统计建模、数据挖掘等前沿计算机技术，确保能够依据企业具体业务情境评估数据分析模型，算法的科学性、合理性和深入性；还需具备敏锐的洞察力，能够穿透数据表象，洞悉其背后的业务逻辑与运营规律，并及时感知隐藏在数据中的商业机会和风险，利用现代科技的尖端技术全面获取审计证据，从海量数据中精准识别出异常、可疑的审计信息，及时纠正市场舞弊行为，帮助企业制定更加精准的战略决策。
（五）数据应用环节：安全为先，价值并重
数据资产审计能够帮助企业识别潜在的数据安全风险，验证应用结果的准确性和合规性，以确保数据资产的有效利用。《中华人民共和国数据安全法》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》《关于促进数据安全产业发展的指导意见》等法规政策的出台，对加快建立数据权属认定、利益保护制度，提升数据安全治理监管能力，建立高效便利的数据交易、流通、共享机制起到了重要推动作用。国家对于数据安全的重视达到了新的高度，被审计单位数据资产是否合法、合规使用，是否确立了数据的分类分级管理制度，是否采取了足够的安全防护手段成为审计工作需要关注的重点事项。数据应用阶段是当前数据安全的薄弱环节[3]。审计应加大监督检查力度，以高质量考核标准倒逼企业高质量发展，定期监测各参与方行为，全局把控数据安全治理形势；评估数据应用是否符合实际需求，是否具备合理性，研判数据资产价值是否充分释放，潜在价值是否被有效激活；关注企业在不同主体、不同业务、不同场景中产生信息的控制情况，梳理数据安全治理中的“卡脖子”薄弱环节，排查数据应用过程中的安全隐患，预测数据安全事件发生的可能性，并及时采取防范措施，减少因数据泄漏、滥用带来的资产贬值。
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二、数据多重特质致使数据资产审计面临诸多现实挑战
数据资产具有“4V”特征[4]，即规模大（Volume）、种类多（Variety）、迭代快（Velocity）和价值密度低（Value）。这些特征不仅要求审计系统具备强大的存储和处理能力以应对海量数据，还需要审计人员掌握多种技术手段以整合和分析多样化的数据类型。而数据的快速迭代加剧了审计工作的紧迫性，审计工作必须动态推进，以实时捕捉并响应审计过程中的新变化、新趋势。审计人员需投入更多时间、精力去筛选、提取有用信息，将低价值密度、高风险的原始数据转变为高价值、低风险的数据集，无形中增加了审计成本。
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（一）数据规模剧增加重审计工作负荷
大数据时代，信息技术实现了质的飞跃，原本零散的数据能够被高效整合，展现出一种聚沙成塔的规模效应。数字资源的整合创造出新的价值空间，但如何合理审计数据资产也成为数据治理以及信息化建设中需要面临的关键问题。
。数据呈现指数级增长，审计工作所涉及的业务处理对象也随之从有限的纸质账簿转变为浩瀚的数据海洋。数据规模的不断扩大，使得数据资产审计难度也急剧增加，不论是在采集、存储、处理、分析环节还是应用环节，都面临着前所未有的挑战。数据资产入表后，数据的筛选和甄别难度随着数据量的增加而倍增，审计师不仅需要核对更多的会计处理凭证和交易记录以验证数据资产的真实准确，更需要防止因数据资产复杂性、隐蔽性而引起的重大错报风险。
。传统的审计技术与方法在应对多变的经济环境和复杂的审计需求时，既要从海量数据中筛选出具有价值的信息，同时又要避免因被错误或虚假的数据所误导而导致的执行效率下滑、审计效果减弱等问题。审计人员亟待转变固有的审计理念，突破审计质量和效率难以同时保证的瓶颈，以最小的审计成本适应新时代的发展需求。
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（二）数据类型多样凸显取证模式局限
面对传统审计取证手段单一和大数据环境下数据结构、类型多样之间的矛盾，如何对各类数据进行有效识别、分类和评估，成为摆在审计人员面前的一道难题。复杂数据集的处理不仅依赖审计人员扎实的数据分析能力，还需要借助先进的技术手段和管理工具，更要求审计人员充分洞察各数据间的交互关联特征，以确保审计资料的完整准确和取证工作的顺利进行。
。传统审计的取证模式往往局限于结构化数据的处理，而对于结构不规整、形态不统一的数据类型，其处理能力和效率均受到较大限制。半结构化数据和非结构化数据的信息量和重要性不断提升，对审计人员的数据处理和分析能力提出了更高要求，如何充分发挥这些非传统数据源的潜在价值成为审计取证模式优化过程中亟待解决的难题。
。数据资产的审计证据已超越单一部门或业务板块范畴，由财务、业务、管理等多部门、行业的多维度数据聚合而成，各项证据间形成相互补充又交叉验证的复杂关系。由于数据具备易复制、可共享特征，在其全生命周期中涉及多方权利主体，审计工作范畴已远超被审计企业本身，需全面覆盖并有效把控采集过程中的每一环节，从更宏观的视角审视企业财务状况和经营成果，因此，传统审计的抽样取证方式已难以满足需求，亟待向更加精细且科学的方向突破，以应对数据的复杂性和不确定性，这也大幅增加了审计取证的难度。