大數據背景下審計的創新研究探索

王亞萍

一、大數據審計發展面臨的主要困難

（一）缺乏復合型審計人才

大數據與審計發展到一定階段，必然需要向市場化轉型。作為單獨運營的會計師事務所，更需要能夠將財務與信息化相結合的復合型審計人才，才能應對激烈的市場競爭。而現有審計人員審計業務能力較強，但是大多數人員業務接觸范圍窄，處理新業務的能力有限，依據財務信息進行大數據分析的能力不足，財務審計知識融入信息化的能力不高，難以適應大數據背景下審計的需要。

（二）對審計信息系統要求較高

企業實行財務信息系統之后，審計質量與財務信息系統關系密切。如果系統設計不合理、開發不滿足企業內部控制要求、系統運維不到位等，都可能導致審計出現差錯。系統更換涉及期初數據遷移，如果數據統計不全，銜接不正確，也會影響審計信息質量。隨著大數據時代的到來，數據信息會鋪天蓋地，對內存、運行的要求都會大大增加，這無疑對會計信息系統和審計信息系統都是一個很大的調整。

（三）財務人員和審計隊伍不穩定會影響審計的質量

由于會計人員工作流動較為頻繁，導致在工作銜接過程中，極易出現賬務處理紊亂的情況。大數據背景下財務人員根據信息化系統流程審核業務單據及其附件，側重于審核原始單據是否合規、附件是否與公司制度要求一致等。財務人員由于每天處于處理單據的單一、枯燥工作中，往往會脫離業務實質，忽略了業務流程中產生的風險，從而影響企業會計信息質量。再加上審計人員工作的性質，審計人員流動更為頻繁，審計隊伍不穩定，這兩方面的原因都會影響審計的質量。

（四）缺乏統一的制度規范標準

2016年中國注冊會計師協會發布了行業信息化“五年規劃”，提出要打造互聯化、移動化、智能化的注冊會計師行業信息化體系。但目前為止尚未出臺明確的與大數據審計相關的工作準則，國家相關法律法規也不夠完善，這在很大程度上限制了大數據技術在審計中的廣泛應用。

二、大數據背景下審計產生問題的原因

（一）審計觀念相對落后

會計師事務所傳統的審計以事后審計為主，各單位只需編制完財務報告，并將財務報告提交給審計人員，然后由審計人員進行審計。這一審計工作流程較多，需耗費較長時間，如果某一環節出現問題，就會出現審計風險，對后續工作產生諸多不利影響。大數據技術在審計中的運用，使得審計工作中的數據來源更加廣泛多樣，數據信息更加全面，數據處理的質量與效率得到了大幅提升，因此，這使傳統的審計工作方式必須改變。會計師事務所可以考慮運用大數據技術，將審計工作方式由事后審計向事前事中事后審計轉變，打破傳統審計方式的局限性，提高審計的工作質量和效率，減少純人工審計帶來的失誤，降低審計風險。

（二）審計方式比較單一

在傳統的人工審計模式下，數據收集、整理、分析等工作任務繁重復雜，需要耗費大量人力物力，因此，會計師事務所通常采取隨機抽樣的方式選擇部分數據進行分析，很少進行全面審計。這種用樣本推斷總體的分析方式存在一定程度的風險，不利于審計人員全面掌握數據的整體情況，這雖然在一定程度上降低了數據的復雜性，減少了審計的工作量，但對審計結果極為不利。隨著大數據技術在數據處理上的應用，審計數據處理的效率大大提高，甚至可以考慮進行全面審計，有助于審計人員全面詳細的了解整體數據情況。

（三）信息化水平較低

會計師事務所的主要業務是審計，而審計需要處理大量的數據信息，傳統的審計方式需要耗費的大量的人力物力，對審計工作的開展較為不利。隨著大數據的發展，會計師事務所需要加大信息化建設，不斷提升信息化水平，為大數據技術及其他技術在審計工作中的應用提供良好的環境支持、技術支持。但是，當前會計師事務所在信息化建設方面缺乏一定的統籌規劃，以致各信息系統之間銜接不到位，數據信息無法共享，阻礙了審計工作的開展，進而限制了新的審計技術在審計工作中的應用。

（四）數據分散、無法充分利用外部數據

在傳統的審計方式下，比如一個普通的審計項目，通常會派出一個審計小組，開展一系列相關的審計工作。在整個審計過程中，審計的工作人員一般會從被審計單位獲取原始憑證、賬簿、業務來往資料、單位預算數據等，從被審計單位這些簡單的數據中分析挖掘出有用的審計信息。

但是不同行業、部門的數據至今還未實現有效的整合和共享，審計人員在使用一些外部數據的時候，例如：稅務、工商、銀行等這些方面會有一定的困難。審計工作人員可以通過函證或者對賬的方式從第三方來探索審計的相關證據，這就取決于被詢證的單位是否愿意配合和出具函證的速度。

另外，不同行業、部門的外部數據之間的一致性可比性較差，在進行外部數據相關的對比分析時，審計工作人員通常需要耗費相對比較多的時間和精力對這些數據進行分類整理和轉換。

（五）審計的分析視角單一

在傳統的審計過程中，由于數據量較大，格式相對比較復雜，數據不易識別，對被審計單位的數據管理不便的非結構化數據這些方面，增加了審計工作人員的工作難度。相對于一些結構化的數據來講，非結構化的數據難以用數據庫的二維表結構來表達出來實現數據的集合，例如會議記錄、圖片、錄音、文本等資料。

在沒有大數據背景的支持下，傳統的審計方式一般都是采取抽樣或者是分類的方式對公司的規章制度、會議紀錄、年度的工作報告等一些非結構化的數據一一進行審計分析，這無形之中形成了數據與數據之間的壁壘，因此審計的分析視角相對比較單一，造成了一定的局限性。

另一方面，審計人員在審計的過程中往往都相對比較難跳出企業的內部業務、企業的財務數據以及審計項目本身的局限，比較少利用行業的綜合數據、各個政府部門的相關數據，往一個更加高的層次和相對更高的領域上去匯總、歸納、總結審計的成果。

三、大數據背景下審計的創新措施

（一）大數據背景下審計組織方式創新

一方面，打破大數據分析及審計分工的界限，組建由計算機技術人員與有豐富審計經驗的審計人員組成的數據分析團隊。審計人員積極進行數據分析，根據數據分析報告，理解和判斷數據分析的思路及結果。審計人員利用數據分析，全面開展審計現場疑點核查工作，提高疑點結果的準確性，有效使用數據分析結果。完善數字化審計平臺，利用大數據分析手段進行全面分析。建立適應大數據審計模式的工作機制，完善數據分析及審計業務指導相結合的新型審計模式。

另一方面，審計組織方式是動態平衡的協作體系。在大數據環境下，審計組織方式必須適應大數據的多樣性、實時性、相關性等特點和大數據審計項目數據量大、實時性要求高、技術難度大等挑戰。這種情況下，可以考慮構建數據驅動的大型審計項目組織方式，針對大數據審計發展面臨的問題，基于典型審計組織方式的特點和優勢，如矩陣嵌套型組織方式便于實現審計項目的信息共享，數據驅動型組織方式便于實現實時自動審計和風險預警等，可以在大數據環境下加以改進整合，著力構建數據驅動的大型審計項目組織方式，形成與國家治理體系和治理能力現代化相協調的審計監督機制。

（二）注重審計人才培養，加強審計業務培訓

大數據審計不能僅局限于提供標準化的服務，更應結合會計政策和行業特點、企業性質、經營特點和風險特征，提供個性化的審計服務，這都需要企業進一步加強審計人員培訓的廣度和深度。

一是要定期進行審計專業知識培訓和業務討論，確保審計標準和核算原則統一。二是讓審計人員深入企業一線，加強與業務人員交流，了解企業業務流程的特點，不但懂財務，更要懂業務，真正實現業務與審計的有機結合。三是培養審計人員的戰略思維，學習經營管理和信息系統，培養一批專業知識強、業務面廣、信息技術水平高的復合型審計人才。

（三）聘用專家顧問提升審計質量

大數據審計建立審計信息質量“回頭核”機制，將審計結果與員工績效考核掛鉤，增強審計人員風險意識和提高業務能力。需要組建一支高素質的專家團隊，一方面，定期抽查審計業務，確保審計質量，防范審計風險;另一方面，可以開展政策研究和業務咨詢，針對大數據審計業務規模擴展、業務變化、國家審計政策更新等，及時應對，提供符合政策要求的審計處理方式，同時，對業務審計提供咨詢服務和管理建議。

（四）優化人員結構，建立決策支持型團隊

審計人才是決定大數據背景下審計質量的關鍵因素，可采用外部招聘和內部選拔相結合的模式，優化人力資源配置，將單純的審計拓展到計算機、法律、金融等多元化專業相組合的復合型人才儲備基地。設置普通業務、關鍵技術、管理咨詢等崗位序列，建立合理崗位晉升機制，暢通內外部交流渠道，打造一支高精尖的團隊，提高審計質量。

（五）促進審計信息系統優化，完善審計信息系統功能

大數據背景下的審計離不開審計信息系統，企業應建立審計信息化系統，充分利用網絡技術實現智能化、自動化，并與企業財務信息系統集成、融合。可以在系統中建立溝通反饋平臺，讓系統運維人員、財務人員與審計人員實時互動，及時處理遇到的業務問題和系統問題，確保審計的準確性。

（六）創新大數據審計方式方法

在遵循國家審計準則的原則上，根據實際情況有創新地制定一套適用于大數據環境下的審計流程和操作規范。充分地吸收經驗，明確大數據審計工作模式下審計程序的范圍、內容及流程等，不斷探索創新適應大數據審計方式的審計方式以及審計技術方法，促進大數據審計方式方法的改革。（作者單位：西安康勝會計師事務所有限責任公司）