大數據時代下企業財務報告舞弊的識別

王龍

摘要：隨著社會經濟的發展壯大，大數據與云會計技術運用的范圍也逐步擴大。大數據時代的來臨，經濟領域內的財務舞弊現象也有了新的轉變，并且其識別的方式發生了新的改變。因此，也就對新時代下的財務報告舞弊的識別提出了新的要求，給相關人員帶來了新的挑戰。

關鍵詞：大數據;財務數據;舞弊

中圖分類號：F275 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2019）015-0199-02

一、我國企業財務舞弊的特點與現狀

財務舞弊是指被審計單位的治理層、管理層、員工或第三方使用欺騙的手段獲取不當或非法利益的故意行為。舞弊的手段多種多樣，具體包括管理層通過提前或者延后的方式，來確認收益，以達到操作利潤、蓄意誤用會計政策來粉飾報表的目的，以及貪污企業收到的款項、非法竊取實物資產等等。財務舞弊作為一種比較隱蔽的違法行為，不僅擾亂資本市場的市場秩序，影響企業間的良性競爭，而且嚴重損害了國家以及投資者的利益。

數十年來，我國資本市場發展迅速，成果頗豐，資本市場的作用與功能日益完善，規范化程度逐步提高，在我國的投融資及資源配置領域方面發揮著巨大的作用，為我國經濟的發展做出了杰出的貢獻。截止到2018年，我國的上市企業已達到3500多家，隨著證券市場的高速發展，部分企業為獲取高額不法利益采取了財務舞弊的方式，使得當前我國企業的財務舞弊問題日益凸顯。隨著一系列財務舞弊問題的出現，諸如美國安然公司的舞弊丑聞、新中基等等，我國的資本市場也受到了極大的波及。各類財務舞弊案例層出不窮，舞弊的手法越來越隱蔽，涉及的金額越來越巨大，對企業審計人員提出了更高的要求，如何減少企業的財務舞弊現象，進而盡可能多的挽回企業的經濟損失，是當前財務工作面臨的重要方向。

二、大數據技術對企業舞弊動機和機會的影響

隨著大數據和云會計的發展，企業的財務管理工作以及審計工作發生了翻天覆地的變化。大數據技術具有其得天獨厚的優勢，在數據獲取、存儲、管理、分析等方面大大超出了傳統數據軟件的工作能力范圍，以至于大數據時代的企業財務管理工作并不局限于單純的財務領域，而是隨著數據的產生和積累逐步開始涉及企業生產經營管理的方方面面。

隨著企業信息技術的高速發展，諸如ERP軟件等高度集成的企業信息系統逐步興起。這時的公司信息系統不再是一個單純的財務系統，而是集財務、生產、銷售等為一體的復合型系統。相比于傳統的財務管理工作，此種方式得到的數據并不只是單純的財務輸出結果，而是具有一定勾稽關系，具有邏輯聯系和相互關聯的結構性數據。不同于以往的單純的一維數據，大數據下的財務數據是全面的、系統的、多維的。因此，在以往比較容易實現的，例如利用內控漏洞、修改支持性文件、漏記交易事項等舞弊手段，在當前可以利用數據資料的分析輕易地識別，使得管理層的舞弊動機減弱，進一步減少了舞弊的空間。

此外，在大數據環境下，傳統的手工操作逐步開始由人工智能所代替，這也帶來了諸多益處。數據的處理是在自動控制下有序的進行，不易被人為的篡改，且不易被繞過，減少了企業在舞弊時可以操作的環節。并且可以很清晰的劃分職責，不會出現權責不分的情形，同時提高了信息的及時性和精確性，使得管理層舞弊的機會進一步減少。

三、大數據時代下舞弊的識別方式

在應對當前的現代化財務舞弊時，傳統的審計師進行審計往往是財務報告日之后，對企業相關的會計信息進行審計抽樣，通過樣本抽取的結果的審計，以樣本的結果來推斷企業總體的舞弊風險。但是由于云會計以及大數據的使用，財務舞弊往往是由相關人員精心策劃、蓄謀已久才實施的。以此，審計人員通過傳統的審計方式來應對如今的大數據時代潮流已經一定困難與難度了。過去的十年中，證監會為應對財務舞弊行為，已開出近千張罰單，從另一個方便也說明了資本市場中對相關財務舞弊現象的監管力度大大不足。隨著大數據與計算機技術的運用，為現代審計人員的審計工作提供了新的方法和手段，有效地沖破了傳統審計公作的限制與局限性，也給與了相關的補充。

1.采用全面審計的審計方式

傳統的審計模式是樣本式、事后式、單一式的審計模式。由于數據抽樣的局限性，通過抽樣方式，根據樣本的審計結果來推斷整體財務數據的可靠性，存在很大的偶然性，很大程度上會遺漏可能存在的財務舞弊行為。單純的某些量表關系也會割裂總體的勾稽關系，審計人員往往容易忽略可能存在舞弊的審計證據，而滿足于已得到的樣本的審計證據。

然而在大數據時代，計算機的廣泛運用解決了審計工作量大的問題。審計工作人員在應對審計工作時，可以采用全面的審計方法，對所有項目進行測試，從而有效的規避了傳統審計中抽樣的風險性。在整個審計過程中，審計人員可以全面、系統的了解被審計單位，這不僅僅包括財務報告與報表的相關信息，而且還涵蓋了對企業業務流程、組織架構、行業現狀等非財務的信息。國際“四大”近年來投入大量資金和資源研發大數據審計應用技術，相繼研發出審計機器人來承擔審計工作。審計機器人不僅能夠使用財務數據，而且還可以利用更為廣泛的非財務信息，如媒體報道、電子郵件等，進而分析客戶的錯報風險，提高審計效率。

其次，由于財務數據之間的相關性，它們之間存在一定的勾稽關系。往往一個步驟出現錯誤，也會在其他步驟有體現，甚至會留下一連串的審計舞弊的痕跡。大數據技術的運用，使得審計從業人員能夠獲取關于企業的多維數據組，而不僅僅是只有單純的一維數據。通過使用云會計的相關技術以及相關數據模型的運用，驗證數據之間的相關系，能使得在以往通過抽樣審計過程中不易被發現的舞弊手段在大數據手段下原形畢露。

2.采用關聯分析的分析方式

在傳統的審計工作中，審計相關人員通常會依靠精確有限的抽樣數據進行分析，利用重要性水平，探究超出重要性水平背后的因素，這種審計方式下發現的財務舞弊行為事實上已經達到了相當嚴重的水平。

然而在大數據時代的背景下，企業數據以電子數據存在具有規模龐大、數據運轉迅速、數據類型多樣和價值低等特點。審計工作人員可以得到大量、實時、多角度、價值低的數據，利用回歸分析，對大量的數據進行處理，然后找出其中的內在聯系。他們之間的數據分析不僅是為了找出財務舞弊的原因，還包括分析數據之間的聯系以防范有可能的舞弊方式。例如，研究資產負債表與利潤表之間的勾稽關系，不僅僅局限于從財務數據領域去探究，而且也從非財務邏輯關系的規律來探查、挖掘，從而發現一些隱藏的經濟活動，為審計工作者提供更加客觀、全面的財務信息。當發現數據處理得到勾稽關系與邏輯不符時，審計人員也就需要更加謹慎的對待。

3.采用事前預測的預測方式

傳統的審計工作主要是對已經過去的公司數據進行分析，找出財務報告中已經存在的舞弊現象。這種對以往的公司業務進行分析處理對數據的使用往往只是一次性的，未能充分利用財務數據的全部作用。審計工作人員往往是通過設立重要性水平這一手段，當在審計工作過程中發現的錯報在重要性水平之上，就會增加審計工作的范圍。這也會導致在重要性水平之下的一些舞弊現象很容易被忽視，這也直接導致審計工作中只有舞弊行為達到一定嚴重水平之上時才會被發現和引起重視，對企業舞弊現象的處理存在一定的滯后。

而在如今大數據背景下，審計工作不再僅僅是事后的補救工作，而且能起到一定的預警作用。審計師通過對數據的分析處理已達到對大量數據的提純作用，找出數據背后的聯系，判斷出可能存在的舞弊現象。舞弊預警通常包括如下幾類：會計業務的異常處理、內部控制的缺失、分析和行為的異常等等現象。審計人員根據海量數據找尋出真實的信息，進一步找出數據間的相關關系，并建立起有效的預警機制，變事后分析為分析與預測相結合的工作方法，提高審計工作扮演的角色。

四、結語

信息技術時代的來臨，給我們的財務審計工作帶來了巨大的改變，在財務工作環境、工作方法、工作流程等方面發生了全面的創新。信息技術的廣泛使用給財務舞弊的識別開辟出了全新的道路，使得識別技術更加完備與精準。作為美國對財務造假漏洞的規范措施，塞班斯法案無疑給大蕭條之后的華爾街注入了一劑有效的強心針，對我國財務規章制度與法律法規的建設具有重要借鑒意義，也給我國大數據時代下財務舞弊的治理提供了參照。

為應對來自信息時代的挑戰，財務人員應順應時代的潮流，積極接受大數據時代下的挑戰。在工作中，努力學習相關大數據軟件及系統的技能及應用，在不斷地實踐中逐步加深對其的理解和掌握。在學習上，積極學習新理論新知識，為信息技術時代下的有效工作打下堅實的基礎。積極運用大數據的新方法與新手段，讓財務舞弊無處容身。