大數據背景下審計信息化存在的問題與思考

鄭怡婷 趙清文

【摘? 要】大數據收集與挖掘技術的發展為人們的經濟生活帶來了極大的方便，但對于審計工作也形成了新的挑戰，主要表現在數據質量難以保證、數據安全受到威脅、審計人員素質難以及時提高、相關法制建設滯后等方面。論文就以上問題進行了分析研究，并提出了相應的建議。

【Abstract】The development of big data collection and mining technology has brought great convenience to people's economic life. However， it has also formed new challenges for audit work， mainly in the form of difficulty in ensuring data quality， threats to data security， difficulty in improving the quality of auditors in a timely manner， lagging construction of relevant legal systems and other aspects. The paper analyzes and studies the above problems and puts forward corresponding suggestions.

【關鍵詞】大數據挖掘技術;審計信息化;ERP

【Keywords】big data mining technology; audit informatization; ERP

【中圖分類號】F239.4? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2020）12-0104-02

1 引言

大數據技術的發展為經濟生活帶來便利的同時也促使審計技術必須發生相應的轉變。

2 大數據背景下審計信息化面臨的問題

大數據技術的發展，使得企業的經濟活動數據很多直接實時產生于云端，甚至直接記賬，這就為審計帶來了新的挑戰。

2.1 審計范圍擴大，審計技術落后

現在被審企業的業務通常已經延伸到網絡，很多憑證也直接產生于網絡，區塊鏈技術的發展已經形成了云端數據共享，電子憑證（如電子發票）同時提供給供銷雙方，計算能力的提高要求對總體樣本進行智能審計。要求有相應的數據接口，要求建立大數據處理中心，但目前現實當中難以做到。

2.2 數據質量難以得到保證

與結構化數據相比，大數據時代，審計工作面臨眾多的非結構化數據，難以用定量的標準進行衡量，數據冗雜混亂，數據采集遇到許多障礙，很多數據的采集需要依賴審計人員的經驗和靈感，人工智能雖然可以模擬人的智力進行學習，但終究是機器，速度快但靈活性、智能性還有待商榷，何況數據千變萬化。從財務軟件中獲取的數據基本上都是結構化數據，不具備全面性。

2.3 數據安全得不到保證

大數據時代，數據的存儲主要有兩種方式：一是電子數據的形式存儲于U盤或者移動硬盤、企業服務器等;二是云存儲。但這些都存在病毒、黑客等的威脅，也存在溫度、濕度、電壓電流、物理損傷及機械故障等眾多問題，致使數據安全得不到保證。審計數據同樣如此。

審計人員訪問數據時，會涉及敏感業務、技術數據、商業機密，對于審計人員的無意、有意泄露秘密，甚至惡意篡改數據難以發現或者界定，如果審計人員使用的工具本身帶有病毒，也會影響被審單位和主審單位的數據安全，并進一步傳播、損壞、污染相關數據源。對于涉及國計民生、國家安全的經濟金融數據、國家安全機密數據，政府審計也面臨著相關的數據安全問題，如果發生損壞、污染、泄密，都將造成不可估量的損失。

2.4 審計人員素質有待提高

審計人員素質達不到要求通常體現在兩個方面：第一，道德素養需要快速提高。大數據背景下，審計人員如果稍有動搖，有意泄密或者破壞，電子數據的傳輸神速，泄密的速度極快，破壞的速度也極快，其后果不堪設想。因此，對于道德素養就有了不同于往常的要求，需要快速提高。第二，技術素養需持續快速提高。審計人員的技術素養需要順應時代要求，掌握相應的計算機硬軟件、網絡、大數據、區塊鏈、物聯網、云計算等基本應用與維護技術。

3 大數據背景下審計信息化問題的成因分析

3.1 審計技術開發沒有得到重視

現代信息技術發展速度非常快，大數據技術已經應用到日常生活中，微信掃碼買賣、拼多多、淘寶門店、淘寶與相關管理軟件的對接、微信定位等諸多技術的發展都提供了相應的數據，并可以通過這些數據分析社會經濟行為趨勢以及個人消費習慣等，并且這些數據有結構性數據，更多的是非結構性數據，難以計量，也難以準確統計。

目前，審計署成立了電子數據審計司，并設有七個處，無法確定設有大數據技術下的審計技術研究部門。目前，南京審計大學信息工程學院設有一個國家審計大數據研究中心，寥寥數人，還是教師兼任。

3.2 數據采集不規范

審計軟件獲取數據，需要對數據庫工具、表單、數據結構進行調查分析，編寫相應的接口程序，然后對數據結構進行轉換和處理。一方面，要求編程人員具備較高審計理論與實務基礎;另一方面，要求其具備較高的計算機軟件開發能力。大數據技術本身還在不斷發展，在審計信息化方面的應用還不成熟，并且非結構性數據對數據的采集又形成了挑戰，從而導致數據采集質量較低。主要表現在如下兩個方面：第一，數據端口對接難度大。對于數據分析、問題判斷、內部控制等方面的審計，審計信息化軟件還不能提供智能應對方案。目前的財務軟件多達上百種，而審計軟件因為市場小而開發成本高，數量少且版本升級也不及時，導致審計數據采集工作困難。第二，審計數據規模龐大。經濟業務活動產生的各種類型的數據數量越來越龐大，圖片、文字、表格、音樂、視頻等多種數據形式的出現，其規模也呈現幾何級數劇增，很難在技術不成熟的情況下進行規范采集，容易造成遺漏，導致數據不完整或者數據污染。同時，極易造成數據冗余，影響審計速度與質量，即使結合人工智能，缺乏人為經驗判斷，也難以保證，尤其是涉及靈感之類的判斷，更無法完成。

3.3 數據安全管理水平不高

①黑客和病毒一直是致命的威脅。這種威脅將隨大數據技術發展而發展，黑客的水平也相應提高，病毒的制作更加無孔不入，越來越復雜的系統，可能存在越來越多的漏洞。②審計信息系統本身存在缺陷。大數據技術的發展，使得目前審計工作使用的信息系統不能適應新的數據采集需要。③審計人員無法保障數據安全。一是工作人員客觀上無法保障數據的安全，很多審計人員不能將大數據應用技術和審計工作恰當地結合在一起，無法發現或修復審計程序中出現的漏洞，從而丟失、污染審計數據等;二是審計人員個人職業道德水平不高，將審計數據用于交易和主動泄露等。

3.4 復合型審計人才培養困難

ERP與大數據技術的結合越來越緊密，這就要求審計人員同時具備ERP專業知識和大數據技術方面的專業知識，并且具有豐富的審計經驗，無論哪一個方面，要想達到相應的要求，都需要有長時間的學習經歷、鉆研精神、工作經歷、持續學習的韌勁，何況大數據技術本身還在持續快速發展，審計面臨的各種違法違規、惡意尋租等現象本身也會隨著技術發展而發展，這種復合型人才的欠缺嚴重阻礙了審計工作的發展。目前，我國審計市場的發展，導致競爭壓力增大，注冊會計師沉浸于煩瑣的業務，對于相應理論和技術的提升則缺少精力和動力。審計人員的學習惰性也影響了自身素質的提高。

4 完善審計信息化的建議

4.1 成立專門的審計技術研究中心

國家應成立國家級的專門研究大數據審計技術的研究中心，集中計算機、人工智能、審計、金融、大數據云計算等方面的人才，對大數據審計理論進行探索，對全國大數據審計案例進行分析，專注于審計技術的提升，盡可能保證新技術開發順利并盡快應用于實踐。該機構應成立于審計署內，并充分利用全國的審計案例。

4.2 提升數據采集規范度

在大數據建設方面，國家標準化委員會頒布了《信息技術會計核算軟件數據接口》國標。各財務軟件和審計軟件開發商應積極響應，提升數據接口規范度，搭建統一數據標準的云平臺。規范的數據接口有利于推進審計信息化建設進程，而且可以為云審計軟件的開發帶去極大的便利，進而將大數據與審計信息化更好地融合。

在數據采集質量方面，也應該快速建立人工智能專家庫，并不斷予以完善，同時，對人工智能的神經網絡系統進行監控分析、持續完善，提升人工智能的學習能力，盡可能提升非結構化數據的篩選與利用程度。

4.3 加大數據安全管理力度

完善加密解密技術，對量子通信技術進行挖掘，使之盡快應用于大數據審計方面。不斷提升審計人員的數據安全意識，加大數據安全培訓力度，對數據進行層級授權查詢管理，核心數據應采用專門的方式進行保管，甚至是斷網保管。

4.4 創新審計人才培養模式

鼓勵并提供跨專業學習機會，讓有興趣的專業人才能嘗試復合人才培養機會。首先，在高校中進行通識教育，讓計算機、大數據、人工智能等專業學生有認識財務會計和審計等方面知識的機會，讓財務會計審計等專業的學生有充分認識大數據技術的機會，觸發跨專業學習熱情，儲備復合型人才，提供展示復合能力的機會;其次，拓展后續成人教育，對于從事審計專業的人才，積極培養大數據技術能力，結合審計實踐發現的問題，有針對性培養。

【參考文獻】

【1】張欣欣.大數據時代企業內部審計信息化探討[J].合作經濟與科技，2020（18）：150-151.

【2】鄧雅一，錢峰.加快審計信息化建設 助推審計數字化轉型[N].云南經濟日報，2020-09-08（A03）.