大數據環境下的社會審計取證模式研究

高麗陽 馮均科

[摘要]大數據背景下，注冊會計師應改變基于被審計單位本身進行查證及分析的模式，建立一種以海量數據為基礎、以大數據與審計專業活動協同的大數據審計取證模式。

[關鍵詞]大數據 審計取證模式 審計改革

一、大數據環境為社會審計帶來的機遇

（一）更廣泛的數據覆蓋

傳統審計中，審計人員只能根據一些容易獲取的數據執行分析程序，尤其關注賬簿數據和財務報表信息。一方面，由于數據數量的局限性導致注冊會計師無法全面掌握被審計單位的情況；另一方面，由于信息可靠性所限，審計人員無法判斷有限的信息是否反映了企業的真實經營情況，因而所面臨的風險也大大增加。相反，大數據可以彌補這一缺陷，它能匯集各個企業、行業以及部門等的數據，更多的數據來源能為審計工作提供更廣泛的線索與證據，緩解了信息的不對稱，為審計工作提供更好的基礎。

（二）更精準的數據分析

大數據分析提升了審計線索發現的能力。隨著各種數據分析方法和數據處理工具的興起，海量的審計數據可以通過新型的處理模式輕松地進行轉換與運用，注冊會計師可以從大量的數據中通過算法挖掘出隱藏于其中的重要信息，再通過對數據的分析，迅速準確地發現異常數據，有助于尋找審計疑點，使審計工作更有針對性，大大提高審計工作的效率。

（三）更及時的數據處理

隨著數據處理量的爆炸式增長，傳統的“批處理”方式逐漸被實時“流處理”所代替，審計人員可以快速獲得有價值的信息并即時進行分析，實現從了解“已經發生了什么”到監控“正在發生什么”甚至到預測“未來將發生什么”的飛躍，控制時點不斷前移，促進審計從一種經濟監督工具向一種提高經濟效益工具轉換。

（四）更有利的數據傳輸

大數據本身就具有價值高的特性，將大數據適當應用于審計工作當中，數據分析的過程和結果完全可以為企業帶來增值，利用大數據分析這種全新的思維方式，無須拘泥于審計層面的應用，它完全可以助力于企業的生產經營活動，甚至為國家宏觀經濟決策提供參考。

二、傳統審計取證模式的反思

（一）傳統審計取證模式的特點

審計取證模式是為了達到某一審計目的所實施的流程及采用的取證方法和方式等各要素的總稱。在主流的分析中，審計取證模式按所依據的基礎和技術分類，可分為賬目基礎審計、制度基礎審計和風險基礎審計取證模式。其中風險基礎審計取證模式是基于對審計風險進行系統評估，根據審計風險模型確定風險應對策略，進而獲取審計證據的取證模式。它較之前兩種取證模式有很大的改進，將風險控制引入審計，將審計視角擴大，進而能夠從更加宏觀的角度對企業進行深入了解，形成審計證據和結論。

（二）當前審計取證模式的不足

1.無法克服抽樣方法的固有局限性。在信息化不發達的時代，受搜集、處理數據的工具以及成本的限制，審計人員將使用抽樣方法視為一種最優策略。但是在運用抽樣方法時，根據樣本得出的結論可能不同于對總體實施審計得出的結論，此時，注冊會計師只能通過擴大樣本規模來降低風險。

2.煩瑣的基礎性審計工作在整個審計工作中占比過大。在傳統的審計取證模式中，基礎性的審計工作通常占用注冊會計師大量時間和精力，如完成對企業各項信息的審閱、核對、比較、分析，這些工作較為煩瑣，審計效率難以提高。

3.風險基礎取證模式在實踐中不能降低審計成本。首先，在風險的識別和評估階段，審計人員需要了解被審計單位的環境，還要與各方進行交流與討論，這個過程必然要耗費大量的人力和時間；其次，風險基礎審計對審計人員的要求更高，相應地就會加大人員招聘和學習培訓費用；最后，當前的審計取證模式要求每個會計師事務所都獨立工作且配置獨立的硬件資源和軟件資源，使得審計資源共享程度不高，審計成本居高不下。

4.審計時效性較差。數據的處理模式有“批處理”和“流處理”兩種，批處理采用先儲存后處理的方式，這種方式不能實現審計的實時監測，時效性較差；而實時的數據分析一般采用流處理技術，即不斷地將原數據形成數據流，當新的數據生成時即刻處理，反饋結果。

5.審計質量未能得到有效提高。從風險導向審計產生的動因來看，現行的審計取證模式只是在特定的社會背景下為了縮小公眾期望與審計結果之間的差距、降低審計風險的一種產物，并未對審計質量有根本性的提高，無法滿足社會現有的需求。比如，在審計技術與成本受到限制的環境下，注冊會計師在收集證據時需要在充分性和適當性之間尋求最優的解決方案，但是權衡的結果未必是最科學的，這實質上是注冊會計師的一種妥協，這種妥協矮化了審計目標。

三、大數據審計取證模式的特點

（一）改變基于被審計單位本身進行查證及分析的審計取證模式

在大數據環境下，數據、信息充分共享。在整個審計流程中，注冊會計師在合理的權限下可以從多個渠道獲取所需資源，尤其是從行業數據平臺、關聯企業數據平臺等外部渠道獲取相關信息，此時審計活動不再依賴于被審計單位內部信息及其內部控制，廣泛的信息來源以及多樣的內容使得注冊會計師與被審計單位之間信息的不對稱性減弱，審計風險大大降低。

（二）以大數據和審計專業活動的協同為總體思路

大數據審計取證模式應扎根于海量數據。在大數據時代，數據已經成為一種關鍵要素，成為推動社會發展的重要戰略資源，孤立的數據的價值遠遠小于廣泛鏈接的數據，因此，要改變審計取證模式，必須要認識到大數據所蘊含的價值，這種價值不僅包含數據本身的價值，同時還體現在對龐大數據的分析上。在收集數據后，充分運用多維分析和數據挖掘等技術做好大數據的分析，在眾多的信息中，精確地找到最重要和最關鍵的點，以發現問題為導向，鎖定審計重點和疑點。

反過來，審計的過程與結果也應及時地反饋回大數據平臺中。應轉變審計觀念，立足長遠考慮，用更廣闊的視野看待大數據和審計。大數據審計取證模式將不再局限于審計過程的一點一滴，而是通過充分利用數據分析工具，固化審計分析模型，將現有審計方法整合到大數據平臺中，形成一種通用的分析模塊，并且將審計的過程與結果實時反饋回大數據交換平臺中，豐富大數據平臺內容，達到成果共享，實現審計價值增值。

（三）嘗試跟蹤審計，實時監控企業的各項經濟活動

在建立了大數據與審計的交互后，可以更進一步地積極嘗試互聯網審計，通過搭建聯網跟蹤平臺，探索新的審計監督機制。將數據進行跨環節、跨領域、跨市場的關聯，讓審計滲透進經濟活動的全流程，推動審計從事后審計轉變為事前和事中審計，從靜態分析轉變為動態跟蹤，在提高審計效率的同時防范審計風險，進一步滿足社會需求。

四、重建審計風險模型

現代風險導向審計認為，審計風險等于重大錯報風險與檢查風險的乘積，雖然這個模型得到了廣泛的使用，但是在大數據環境下，有必要根據新的審計取證模式重建一套適宜的審計風險模型。從信息學的角度看，審計就是將原始數據轉化為審計信息的一個過程，在這個過程中經歷了數據收集、傳遞、解釋以及做出相關推論等步驟，由于其他因素的影響，這個過程并非是準確無誤的。從這個角度思考，本文建立一種新的審計模型，即：

審計風險=數據獲取風險*數據解釋風險*數據推斷風險

數據獲取風險包括從數據搜集到存儲之間可能產生的風險，主要包括數據收集不全面即取證不足風險、數據傳遞中可能發生的風險；數據解釋風險指注冊會計師對取得的數據解釋發生偏差或錯誤的可能性；數據推斷風險體現在注冊會計師對解釋后的數據進行分析、總結時發生錯誤的可能性。以原來的風險導向審計模型的視角看，新的審計風險模型更多地考慮了注冊會計師的檢查風險，而忽略了被審計單位的重大錯報風險，這是因為，大數據審計取證模式不再基于被審計單位本身進行查證及分析，不再過度依賴于企業內部所提供的或暗含的信息，迎合了新的審計取證模式的需求。

（一）大數據審計取證模式流程圖

本文構建了大數據審計取證模式下的流程，如圖1所示。

（二）審計平臺網絡架構

審計平臺網絡架構的整體情況如圖2所示。

1.以大數據分析平臺為基礎。大數據分析平臺主要基于四個板塊的構建：大數據收集系統、大數據集成系統、大數據加工系統和大數據儲存系統。其中的大數據收集系統負責從被審計單位內部、其他關聯企業以及審計機關甚至互聯網等渠道采集各種數據，經過數據的預處理和處理進入數據存儲系統，以便及時調用數據。大數據分析平臺的任務是對加工好的數據進行可視化分析、數據挖掘和預測性分析等，充分解析數據，挖掘信息價值。這種模式解決了當前審計工作中存在的數據不完整、格式不統一、關聯性差等問題，架構了一種貫穿于審計活動始終的平臺。

2.利用信息化技術建立審計專業系統。在大數據平臺的基礎上，可以重點建設審計線索分析系統、業務審計分析系統和審計綜合管理系統。審計線索分析系統主要采用多種分析技術，對從大數據分析平臺得來的數據進行進一步的專業化分析，此時的分析不再局限于運用統計學或信息學的相關知識，而是融入會計、審計專業知識和技能，一般涉及被審計單位在整個經營活動中的問題；業務審計分析系統是更具體、更深層次的分析，它將碎片式的數據和分散的信息與企業的具體業務聯系起來，是業務層面的分析；審計綜合管理系統主要是對前兩個系統進行整合分析，將被審計單位經濟活動線索與特定業務結合起來分析、對比，同時對比以前年度的審計結果及相關信息，包括企業以往的審計整改情況，以提升審計監督效果。

3.重視數據交換平臺。除了以大數據分析平臺為基礎、以審計專業系統為核心外，還需要建立數據交互平臺，以加強海量數據與審計系統之間的信息流通與互動，在大數據的基礎上進行專業化分析，同時將結果反饋回大數據分析平臺，以便進行二次分析，同時便于數據自由流動和轉換。建立數據交換平臺可以實現大數據與審計的交互，進而嘗試互聯網審計，通過在交換平臺中搭建聯網跟蹤平臺，將數據進行跨環節、跨領域、跨市場的關聯，實現審計全流程的穿透，推動審計從事后審計轉變為事前和事中審計、從靜態分析轉變為動態跟蹤、從現場審計轉變為遠程審計，從而提高審計效率，防范審計風險，滿足社會需求。

主要參考文獻

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