大數據背景下審計模式變革思路探討

吳菲菲（江西江州農村商業銀行股份有限公司 江西九江 332000）

目前常用的審計手段，如詢問、函證、現場查看、抽樣、穿行測試等大多是基于審計人員的實務經驗對審計問題進行地毯式排查和重點式查找，在審計數據量日益龐大且財務數據日趨復雜的今天，隱藏式、關鍵性審計線索的發現難度日益增大，而且傳統審計以事后監督為主，具有時間滯后性，依靠審計報告做出的決策往往過于遲緩，特別在“互聯網+”的信息時代，審計模式迫切需要一場深刻的變革，大數據審計已成為時代所趨和現實需要。

一、大數據審計

2014年，美國注冊會計師協會（AICPA）在《在無線世界中重新構思審計》一書中，對大數據審計的概念進行了明確定義，即“為達到審計計劃、執行審計業務的目標，通過被審計單位基礎數據進行數據發現、分析模式分析、識別異常、提取有用信息，或者進行相關分析、建模和可視化的科學和藝術”。

大數據審計的工作原理是通過廣泛采集被審計單位的數據信息，運用大數據技術對數據進行預處理分析，發現審計線索，揭開審計風險，形成審計證據的過程。傳統審計處理面對的數據源主要是以賬簿、憑證、報表為主導的財務數據，數據結構單一，大數據審計面對的數據源為多類數據的集合，既包括財務數據，也包括各行業的交互式數據；數據形式也豐富多樣，既可以為傳統的結構化數據，也可以是報告、圖片、影音視頻等非結構化數據，數據量通常以TB、PB甚至更大的存儲單元計算。

我國高度重視審計信息化工作的推進，1998年，國家審計署開始籌備“金審工程”；2002年10月底，“金審工程”建設項目開工，項目制度及管理辦法的制定為審計信息化工程的推進提供了規范指引；2005年，“金審工程”第一期項目順利通過驗收，隨后進入全面應用階段，使得審計覆蓋率提高了20%—40%，現場審計時間縮短了四分之三，審計人員投入減少一半以上，審計質量和審計效率得到飛躍式提升。地方上，也開始積極推進審計信息化建設，比如，2020年3月，宿遷市審計局制定了專門的《大數據審計項目操作指引》，從制度規范和實踐行動方面為大數據審計提供指引，規范了大數據審計項目的組織方式和實施模式，有利于進一步推動大數據審計的開展，為審計工作發展提供科技支撐。

二、大數據審計帶來的機遇

（一）提高了審計效率

大數據審計兼具容量大、速度快、多樣化、信息內涵豐富等特點，對挖掘數據資源、擴大延伸范圍等具有巨大的應用價值。將大數據技術特有的快速處理及提取文本特性運用到審計工作中，可以大幅度提高審計線索的獲取速度，提高審計效率，如：管群（2017）披露的數據顯示，在南京市部門預算審計案例中，審計人員若根據傳統經驗確定審計對象，往往只能涉及10至15家單位，而在數字化審計平臺建立之后，實現了對全市108家部門預算單位的全覆蓋，效率大大提升。另一方面，大數據審計可避免人工審計中因長時間疲勞工作導致的人為差錯，進而保障審計質量。

（二）實現全面審計

抽樣分析作為傳統審計的必要手段之一，具有覆蓋面小、廣度深度不夠的缺陷，而審計證據獲取的不充分容易產生過度依賴的風險，導致分析結果出現偏差，偏差后果嚴重，甚至直接導致審計失敗。大數據技術使得抽樣審計向全面審計的轉變成為可能，審計人員通過大數據審計技術的運用可以獲取到全量審計數據，克服了抽樣審計下證據不充分的缺陷。同時審計方法也更為多元，比如：在對海量數據進行分析時，可以綜合運用描述性統計、因子分析、SQL語言及可視化技術等構建總體審計的思維模式，審計邏輯也由以往的簡單尋找因果關系向挖掘復雜的相關關系轉變，海量數據中隱藏的勾稽平衡關系容易通過計算機技術篩查出來，以此更好地揭示舞弊行為、降低審計風險。

（三）做出初步風險評估與風險預測

大數據審計技術具備一定的數據預處理能力，通過對數據進行比對分析和歸納總結，可以從繁雜的數據中尋找差異性，發現較為明顯的風險點，為審計工作提供方向和思路，幫助審計人員對整體審計環境形成一定的認知，做出初步風險評估。同時，大數據審計模式一改傳統審計下追求數據精度的導向，更加凸顯數據的價值性，其側重點在于尋找和分析數據的相關性，這種相關性不僅能揭示現有的審計風險，更能提升整體預測能力，及時預判現有審計風險的發展趨勢以及未來可能發生的審計風險。

（四）抓取實時信息，提高決策有用性

傳統審計模式根據既有的審計事實出具審計報告，以事后審計為導向，在年報審計中，審計人員出具審計報告的時間為4月底前，有些甚至更晚，在如今瞬息萬變的信息時代，審計報告的出具時間已經明顯滯后，對企業管理者和報表信息使用者來說，審計報告的價值大打折扣。而在大數據審計模式下，通過與被審計單位實現信息互聯，傳統的事后審計不斷地向序時審計轉變，一方面，審計人員可以從即時信息中捕獲審計疑點，串聯審計證據，形成審計結論；另一方面，在審計人員與被審計單位求證核實序時審計疑點的過程中，管理層可以及時發現自身經營管理過程中存在的漏洞和風險，并采取相應措施去解決問題、改善管理，提高被審計單位經營決策的有效性。大數據審計在促進審計預警機制建立的同時，引導被審計單位內控制度的日臻完善，提升公司治理水平和企業價值，實現了傳統審計與管理會計職能的有效結合。

三、大數據審計面臨的挑戰

（一）數據使用及管理風險

大數據技術的引入為審計工作帶來了便利，但風險也隨之增大，信息系統本身以及數據信息傳遞的過程都存在安全隱患。在數據采集環節，因無法對基礎數據源進行有效的識別驗證，使得數據真實性和完整性難以保證，同時大量無效數據被選作審計樣本會影響數據分析結果的準確性；在數據整理環節，財務軟件及信息化水平的差異使得數據采集標準不一，降低了數據的可比性和有用性，加大了數據整理的難度；在數據分析環節，審計人員由于數據建模的能力不強，數據運用水平有限，容易導致邏輯錯誤的出現，影響分析結果的準確性；在數據使用環節，容易受到采集、整理、分析等前端環節累積偏差的影響，若無法將偏差降低至合理的容忍度水平而直接使用，則可能導致嚴重的審計風險；在數據管理環節，審計人員面臨計算機移動存儲設備遺失、損壞及數據加密不足等風險，或遭受通信線路不穩定、計算機病毒、網絡傳輸故障、“防火墻”被破壞等復雜情況。如何做好數據過程的全流程安全防護以及相關角色人員信息使用的安全傳遞，成為大數據審計面臨的一大挑戰。

（二）審計人員綜合技能亟待提高

大數據背景下，審計環境和職能的轉變對審計人員提出了更高的要求。目前審計行業普遍面臨人員緊、任務重的現狀，審計人員很難抽出大量時間去提升專業技能，更何況是專業之外的計算機技術，即使是經驗豐富的一線審計人員，對計算機技術的了解也是淺嘗輒止，離專業的數據挖掘技術要求還有很大差距；而計算機人才對財務知識的了解也缺乏深度和廣度，難以將財務知識和計算機語言結合關聯，容易導致審計線索的遺漏。如何培養審計經驗豐富，同時又精通審計數據分析挖掘的復合型審計人才成為大數據審計發展面臨的一大挑戰。

（三）審計理論規范亟待完善

目前，大數據審計的發展呈現出實務先于理論的特點，理論規范的制定明顯滯后。《中國注冊會計師審計準則》作為當前注冊會計師執業的準繩，主要是對注冊會計師執業行為和執業質量進行規范，對當前大數據審計所需的信息技術規范尚為空白；而《審計法》作為明確審計責任的法律依據，缺乏對大數據審計業務的具體闡釋以及審計環節實施方面的系統性指導，同時，對電子審計證據的有效性和大數據審計結果的法律地位也未進行明確。如何保障大數據技術在審計實務中的合法應用成為審計行業立法工作面臨的一次大考。

（四）審計數據的采集使用缺乏標準

大數據審計面對的數據源通常以TB、PB甚至更大的存儲單位計量，要實現數據的全部采集幾乎不現實，特別對審計工作來說，若對那些數量龐大且質量低下的數據進行全面采集，反而會浪費審計人員的數據采集時間和存儲空間，甚至可能對審計工作造成錯誤的引導。如何明晰審計數據的采集范圍，界定數據采集標準，成為大數據審計推廣普及過程中迫切需要解決的問題；數據使用方面，如何為不同的行業類別設計適用的數據使用標準，統一數據指標的取數口徑，使得數據在滿足審計項目需求的同時，能夠為更多的經濟活動實現關聯分析，最終完成數據的使命，成為推進行業標準化、普及大數據審計的必由之路。

四、大數據審計模式下審計變革的思路

（一）理論規范先行

伴隨審計環境的巨變，審計規范的更新已迫在眉睫，正所謂“無規矩不成方圓”，大數據審計行業要實現發展，就必須有法可依、有章可循，應結合大數據審計的特點對原有審計規范加以豐富和完善，為大數據審計實務提供可靠的理論指南。首先，立法方面，要豐富大數據審計的系統性法律規范，對大數據審計的法律地位及審計實施環節的合法性進行明確，并對相應的配套法律法規體系進行完善，從數據采集、存儲讀取、處理分析、保密權責等方面建章立制，明確職責及盡職免責情形，為數據資源的采集應用保駕護航。其次，業務準則方面，要制定大數據審計基本準則，為具體準則的豐富提供框架指導，同時，完善大數據審計操作指引和行動指南，從大數據組織模式完善、大數據思維理念強化、大數據分析成果運用、大數據審計安全保密等方面進行規范，并對大數據計算機技術及統計方法進行闡述和細化。

（二）審計思維轉變

在大數據環境下，審計工作面對的數據量日益龐大，審計思維的轉變已箭在弦上。將信息技術的融合挖掘技巧應用到審計工作中來，從而更加有效地利用海量信息數據，發現隱藏式風險，對形成更加客觀、準確的審計結論尤為重要。同時，從大數據審計的發展趨勢來看，審計人員從簡單分類匯總向專業數據挖掘的轉變已成必然要求，而當前的大數據審計呈現數據挖掘程度和利用水平落后的現狀，未來還有很大的成長空間，審計人員要不斷加強對統計方法和數據挖掘技術的學習，推進審計方法的創新應用。大數據審計面臨的對象種類越來越多，審計人員在分析傳統財務數據的同時，還要注重對非財務比如業務數據進行分析，在傳統審計模式的基礎上不斷地歸納總結、分析問題、建立數據模型，這也要求審計人員轉變審計思路，創新審計方式和審計手段。另一方面，從事務所為代表的審計行業管理現狀來看，急需一場管理理念的深刻變革。目前事務所對審計人員的管理考核多以項目為單元，即審計人員對經手項目實行全程負責制，績效考核也完全取決于項目完成進度，各審計項目之間缺少必要的互動與配合，審計質量受到團隊及專業技術壁壘的影響。審計行業需要一場關于管理理念的變革，通過條線管理整合審計力量，優化人員配置，打造復合型審計團隊，在項目及人員之間形成聯動協調的工作機制，向管理要效益。

（三）數據安全管理

大數據審計技術的應用普及必然在審計領域掀起一場數據信息安全革命。大數據平臺的系統安全、關鍵基礎設施安全監管體系的完備、數據安全技術的引入、業務連續性計劃與災難的恢復管理、突發事件應對機制的建立等，對全面確保審計信息系統數據安全至關重要。審計數據的安全管理覆蓋了數據“采集-傳輸-使用-管理”等環節的完整鏈條，要區別數據的重要程度對數據實行差別化授權管理，配以密鑰，并對數據使用實行“申請-復核-審批”的報批流程，明確崗位及人員職責，實現審計數據按需傳送，同時對數據訪問人員加強身份認證，建立數據傳輸專網通道，保證數據安全，防止數據泄露。

（四）多部門聯動建立審計數據分析平臺

建立多部門聯動的信息共享傳遞機制，定期采集包括工商、房產、稅收、社保等使用較為頻繁的數據資源，分批次完成審計數據統一分析大平臺的建設，統一數據采集標準以及數據使用口徑，對提升數據信息的權威性、可比性和價值性，提高審計工作的廣度和維度，以此更好地為決策服務，至關重要。目前，“金審工程”中所確定的“數據規劃”為當前關于數據采集標準的權威范本，在全國范圍內對數據采集要求進行統一，明確語言字段，嵌入校驗關系，初步滿足審計數據的整體化需求，隨著后期應用普及的深刻，數據標準還需不斷細化。

（五）復合型人才培養

大數據審計需要的是融匯了財會、審計和計算機知識的復合型人才，審計人員除了要精通審計實務，還應熟悉數據庫語言，熟練計算機操作。傳統審計模式一旦被打破，大量的審計人員將面臨一場關于數據庫知識和數據分析技巧的深刻學習，為此，應注重對審計人員開展多維知識培訓，在培訓模式及培訓內容上，大膽創新，除了開展傳統的理論基礎教學，還要融入更多的審計案例和分析模型，進行仿真模擬案例教學，加快和提高審計人員的實戰水平。大數據審計手段的運用，離不開數據模型，而數據模型的構建，需要審計人員熟練掌握審計業務流程、數據模式、計算機語言以及邏輯關聯等。對此，審計人員需要不斷地創新思維，在充分運用審計實務技能的基礎上，梳理各行業的數據關聯關系，創造性地開展數據建模工作，以思維創新引導審計手段的創新，推動審計效率進一步提升。

（六）加強職業道德體系建設

大數據審計過程中接觸的數據信息貫穿于整個經營管理過程，其中不乏商業機密和高度敏感數據，有些甚至涉及最核心價值信息，是企業經營發展的命脈所在，重要性不言而喻，數據的機密性特點要求審計人員和數據處理人員對職業道德的高度堅守。如果說行業法規是落實事后懲戒的強力武器，那職業道德就是約束事前規范的有效補充，大數據審計職業道德形成于豐富的審計實踐活動，是約束審計工作者各種行為規范的總和，可以指導大數據審計行業工作者的行為，在完善大數據行業法律法規建設的同時，要重視行業道德規范體系的建設，制定統一的大數據審計職業道德規范，營造恪守職業道德的良好氛圍，切實強化審計監督制約機制。

五、結語

在信息技術發展日新月異的今天，審計工作已開始向著數字化形式轉變，在審計行業未來發展趨勢中，大數據技術將在其中扮演日益重要的作用，這對審計人員能力素質的培養提出了更高的挑戰，審計人員既要精通財務知識，又要熟悉計算機知識，想要成為一名合格的審計人員，必須不斷更新專業知識，拓寬知識面，通過大數據技術的學習應用，推進審計工作的創新和審計效率的提高。