大數據時代下的審計工作研究

武麗娟

隨著信息化技術水平的提高，物聯網、云計算、和移動互聯網的不斷演進與發展，數據信息的規模將更加龐大，信息更新及傳播的速度將更快，使大數據資產的價值愈加重要。在大數據推動下，虛擬服務、協同創造等新型應用模式應運而生，持續推動著人類創造及利用信息的深度與廣度。在大數據背景下，呈現出的數據類型也將更多，每個人都將成為信息的制造者與傳播者，審計技術無疑會發生巨大乃至顛覆性的變革。如何抓住大數據時代帶來的挑戰與機遇，降低審計失敗風險，提高審計工作質量，已成為審計行業必須面臨的新型課題。

一、大數據時代對審計工作的影響

大數據時代的來臨，使審計工作從審計方法、審計方式及審計成果的運用等方面，都帶來了前所未有的改變與挑戰，需要審計人員能夠緊跟形勢，與時俱進調整自己的思維方式，要能通過大量數據的分析，透視和管理數據，找出數據之間的相關性，發現數據的可疑點，提高對風險問題的研判力，提高對數據的可用性價值，從而辨識出對各種審計決策有價值的數據信息。大數據對審計工作的影響主要有：

（一）對審計方法的影響

長期以來的傳統審計所采用的審計方法主要是采取審計函證、實物盤點、觀察分析、抽樣檢查的鞥審計抽樣技術，通過隨機抽樣，通過較小的審計成本獲得審計結論，雖提高了審計效率，但也存在審計抽樣本身存在的風險。隨著大數據時代的到來，傳統的審計方法已遠遠不能滿足審計工作的要求，主要是由于抽樣選取的有限數據具有很大的局限性，不能夠發現及揭示出企業內部存在的對財務報告有影響的重大舞弊行為，會影響整體判斷。并且在企業內部控制工作中，原有傳統的審計方法已經不能夠覆蓋各行各業，譬如對于一些特殊的行業，如網絡公司、金融小微企業，無法用傳統方法實施審計。隨著大數據的廣泛運用，審計抽樣系統將越來越智能化、系統化，對龐雜的數據庫通過分門別類的系統分析，提高數據的實用性和效率性，通過龐雜、精密的數字計算與精密分析，深度挖掘具有某種特征的數據信息，從而縮小審計范圍，達到提高審計效率，降低審計成本的目的。通過利用已事先計劃好的交易規則，對被審計單位的經營風險進行預測，判斷被審單位的審計重要性水平，確定審計工作中的重點難點，從而提高審計工作的效率性及準確性。

（二）對審計方式的影響

傳統的審計方式，系事后審計，主要針對的是經濟責任審計或財務報表審計，多采用階段性或周期性的方式，如年報審計或離任審計，多采用審計抽樣方法，在有限的審計資料中，做出審計判斷，這種審計方式，很難為企業決策者提供及時、有效的審計信息。在大數據時代，可以隨時利用大數據得出的結果發現工作中出現的問題，做到事中控制。

另外，以往審計主要以財務審計為主，忽略了對企業經營管理及內外部控制環境的風險評判，故其在審計方面很有限，隨著企業拓展速度的加快，內外部環境的變化加大及大數據的日益增長，需要審計人員盡快轉變觀念，轉變審計方式，將階段審計變為連續審計。連續審計解決了審計滯后性問題，可以隨時發現經營中的問題，降低審計風險和錯誤，特別是對于某些特殊行業，如互聯網公司、銀行、金融小微企業等，提供了較為密集的數據信息，為經營決策及預測企業審計風險提供了數據信息支持。

（三）對審計成果運用的影響

首先，加強了對審計資料的運用。對于歷年的審計資料及審計證據，通過整理、匯總、歸納、總結，經過大數據分析，可以為企業經營管理及財務管揭示出內部的發展規律，找出經營的共性問題及發展的趨勢。經過數據分析，為企業管理層進行正確決策提供強大的支撐。同時，也為企業清晰流程、完善制度、透明管理，使企業的管理工作更上一個臺階。

其次，有利于揭示問題的全面性。隨著大數據時代的到來，一個問題的多面性在龐大及復雜的數據庫下充分暴露，同時也未審計問題的全面性及多面性提供了大量的數據支持。通過我們對問題的不同角度及不同層面的歸納及分析，精煉出能夠滿足不同級別的管理人員使用的信息需求。

再次，有利于企業開展連續的審計。由于審計數據的云端存儲，便于以后開展審計工作數據的對比分析，也便于在下一審計時進行跟蹤分析，有側重點地選擇合適的審計人員，同時有重點的查看被審單位的審計問題。

最后，有利于對同類問題進行預警及跟蹤審計問題的整改落實，從內控角度而言，完善了內控手段。

二、大數據時代的審計工作要點

在大數據時代，需要審計人員有較強的審計決策力及發現問題的洞察力，以及流程優化能力，提高對審計數據的加工能力，通過加工，實現數據的“增值”功能。

（一）數據信息搜集

收集與企業經營有關的內、外部環境的各種有價值的信息，包括結構化數據和半/非結構化數據，并對所搜集的信息進行篩選，對于與審計有關的信息予以保留。外部信息，如與企業經營有關的法律法規政策、行業、競爭對手、客戶、供應商的信息等；內部信息，如企業內部決策的各種會議紀要、制度、合同、各業務部門經營后臺數據、采購數據、出入庫數據、盤點數據、財務賬表等等，包括圖片、word文字、excel、財務軟件、工資軟件、庫存軟件等導出的信息數據。結構化數據主要來源于傳統的數據源，一般包括各個單位在日常經營管理工作中所使用的信息源，例如酒店收銀系統、景區門票系統、納稅申報系統、財務軟件等等；半/非結構化數據主要來源于非傳統的數據源，例如網頁內容、電子郵件、單擊流等各種表現形式的數據。

（二）數據信息整理

對篩選出的信息進行整理、分類，從外部環境、內部環境方面，結合企業的經營戰略、商業模式及經營模式等，從采購、生產、銷售、納稅、投資、籌資、資產管理、人員管理等各個維度方面對所搜集到的信息進行歸類、整理，判斷出數據間的有效性及關聯性，及是否存在漏洞，需要采取哪些信息彌補。

（三）數據信息運用與評價

利用云計算平臺對大量結構化與半/非結構化數據進行分析，如運用自動算法，多維度多角度分析數據，判斷審計所獲取的信息資料是否能夠支持審計結論，是否與企業所提供的財務報告一致，是否與企業內控目標一致，是否給企業造成潛在的風險，結合在審計工作中確定的審計重要風險水平，確定是否能夠支持審計結論。

三、大數據時代開展審計所需的支持

（一）加強法律法規建設

利用大數據分析避免了審計抽樣樣本量分析帶來的審計風險，審計結論將更加科學、有效。但因數據存儲信息量大，企業不得不借助互聯網存儲介質存儲信息，如云數據等，這些信息將很有可能被黑客攻擊，還有公開的信息可信程度如何，都會影響審計結論的判斷，有必要對公開的信息及存儲的信息運用法律的手段進行規范，以避免數據失真帶來的審計風險。

（二）建立大數據平臺，加大對審計系統的研發投入

我國的大數據研發還處于萌芽階段，要做好大數據分析，做好分析判斷，還需投入大量的人力物力，建立大數據平臺，平臺數據實現資源共享。利用共享數據，研發建設大數據財務審計模型，通過利用特定的數字算法，科學預測單位未來將可能面臨的各種問題，從而提高單位的風險抵御能力。建好后的審計模型不僅需要具備審計功能，還需要具備財務預算、財務分析等功能。研發成功的審計系統，將會大大提高審計人員工作效率及工作效能。

（三）注重對審計人員的培訓

我國大多數的財務及審計人員均是會計學方向出身，在會計職業素養方面可能具備職業優勢，但一般都缺乏必要的計算機方面的知識，并且大部分人員更習慣于運用傳統的審計方法，一般很難運用大數據技術對企業進行審計。大數據時代對審計人員的綜合能力要求更高，審計人員的審計分析綜合能力要強，不僅掌握審計專業知識，還要具備計算機應用能力，如何培養綜合能力超強的審計人員迫在眉睫。

四、結論

大數據時代是通過對能獲取的所有數據通過攫取、研究、分析處理，以幫助企業進行決策獲得的資訊的集合。審計工作可獲取大量的信息，相較于小數據時代，其優勢在于變事后審計為持續審計，變抽樣審計為全面審計，變因果審計為相關審計，能更加廣泛及全面地對獲得的全部信息進行數據分析，通過各種類型的復雜數據分析，進行各種相關性分析。如通過對行業內競爭對手相關信息分析、對現有及潛在客戶的分析、對產品生命周期劃分的分析、對企業各項與經營相關的數據分析等等，通過數據挖掘的信息，分析財務報告是否合理與完整，是否有明顯不符合邏輯的或故意隱瞞的重大事項，繼而發現經營漏洞，為審計工作增加天眼。另外，因為計算機數據處理的高效、快捷，從而保障了信息分析處理速度和質量，提高了審計人員的工作效能。總之，大數據時代為各行各業的財務會計及審計工作帶來了從未有的機遇與挑戰，在這些機遇與挑戰下，面對這些新的契機，如何利用大數據為企業經營管理、審計工作提供服務，是我們急需思考的問題。同時，企業也應將這些大數據作為一項內部資產，為經營管理所服務，推動企業會計、審計工作的轉型。