大數據下的農業審計變革

陳碧蓮

摘要：大數據時代已經來臨，大數據審計發展勢頭迅猛，如何將傳統審計方法逐漸轉變為大數據審計，是審計師必須思考的問題。農業審計在傳統審計中的執行情況并不理想，諸多主客觀因素導致農業審計難以取得有效的審計證據，而通過大數據技術，有望能夠攻克此難題。大數據農業審計通過全面詳細審計、高度智能化，能夠有效收集更多審計證據，大大提升了農業審計的效率及效果。

關鍵詞：大數據;審計;農業

一、大數據概述

大數據較以往小數據最大的不同，在于數據量超級龐大，以至于在合理時長內無法通過常規軟件進行抓取及處理。而大數據技術下抓取的內容，不僅囊括常規的結構化數據，更多的是非結構化數據。

大數據技術蓬勃發展，至今已在各行各業得到了廣泛運用，具有很高的經濟價值。例如，利用大數據學習建立模型，用于預測犯罪的發生;利用關鍵詞搜索，預測傳染病的散布;利用手機定位數據、交通數據，建立城市規劃，等等。大數據技術就宛如大浪淘沙，從海量數據中挖掘出關聯信息。

二、大數據審計趨勢

審計面對著被審計單位龐雜的海量數據，甚至很大部分是非結構化數據，例如文本信息、音頻信息、視頻信息等，因此運用大數據技術勢在必行。

在傳統審計中，受限于各方面因素，審計師主要精力用于分析結構化數據，且往往只是其中結構化數據的一小部分，例如財務數據。同時，采用的審計技術也大多通過審計抽樣進行，無法避免抽樣風險。上述兩方面因素導致傳統審計存在較高的審計風險。

而在大數據技術下，一是大數據審計可以同時抓取結構化、非結構化數據，范圍涵蓋文本信息、音頻信息、視頻信息等，例如被審計單位的章程、內控手冊、生產記錄、新聞報道、博客、朋友圈信息、企業間往來函、行業信息等等，均納入數據池進行分析;二是大數據審計可以實現全面審計、詳細審計，最大程度地降低審計風險，減少審計失敗。

例如，在大數據審計中，通過抓取并智能分析被審計單位的相關新聞報道，可以有助于檢查是否存在未記錄在案的法律糾紛，進而漏記“預計負債”;通過抓取并智能分析被審計單位的股東會、董事會等高層組織會議紀要，可以初步判斷企業戰略、經營管理等方面是否發生了重大變革等，這些都為進一步實施審計方案提供線索。

大數據審計是未來審計發展的必經創新之路，筆者認為，在未來大數據審計中，主要存在以下兩大趨勢：一是實現全面詳細審計，通過大數據池的收集及處理信息功能，取代目前的抽樣審計，大大降低審計風險;二是審計高度智能化，審計軟件能主動抓取并智能分析被審計單位的相關信息，且這些信息是多維化的，可以大大節省人力成本、時間成本，甚至可能做出的分析預測比人更精確。當然，這并非意味著審計師被完全取代，在關鍵環節做出的審慎職業判斷，離不開有經驗的審計師。

大數據審計并非天方夜譚，有識之士已經在緊鑼密鼓籌備著，眾多會計師事務所在努力轉型。例如，目前國際“四大”會計師事務所已經在著手構建數據處理中心，主要工作內容在于數據收集、分析及反饋，一旦建成，將可以二十四小時不間斷作業，并實現實時反饋。又如，國際“四大”會計師事務所利用無人機進行遠程智能存貨盤點，省時省力且結果更精準。

與此同時，我國各地各級審計機關，在國家審計署的大力推動下，以大數據技術為契機，積極推進“金審工程”（審計信息化建設項目）建設，提高審計工作效能、創新審計工作方式。

以廣州市審計局為例，截至2021年2月底，已初步完成資源環境大數據審計分析平臺的一期建設。該平臺在數據采集、加工和管理方面，能夠實現協同化、可視化和自動化，通過建立相關審計業務模型，能夠自動進行多維度的數據比對，進而得出可視化數據結果，并提示審計風險，及時提醒審計師注意自然資源資產管理方面存在的問題。

三、傳統農業審計的難點

此處的農業是廣義上的農業總稱，涵蓋種植業、林業、畜牧業、漁業。

農業審計較之其他行業審計最大的難點，在于其存貨的特殊性，會計上稱其為“生物資產”，它們有生命、會變動、會“生老病死”，其價值難以核查，致使審計師的審計深度、廣度不夠。例如，假設被審計單位系養魚企業，在魚塘里究竟養殖了多少條魚，重量是多少，幾條生病幾條健康等等，審計師很難判定;如果是養在大海里，就更加難以甄別。即便采用抽樣技術，也存在很高的抽樣風險。

這就是為何資本市場上，農業上市公司造假往往難以被識別出來，譬如藍田股份、銀廣夏、萬福生科、綠大地、獐子島等等，都是很典型的例子。獐子島的扇貝資產，號稱某年度被熱死、某年度被冷死、某年度被餓死……通過各種不同“死法”，企業達到任意調節凈利潤的目的，而審計師甚至監管機構都很難抓獲確切證據證實其造假。

農業企業的管理模式往往比較粗獷，內控執行不力，內審形同虛設，對于存貨（生物資產）管理甚至可以任意操縱，使得審計師面臨著巨大的審計風險，傳統的審計方法明顯難以應對此挑戰。解決這一難題的出路，筆者認為就在大數據技術應用上。

四、大數據技術對農業審計的變革

大數據技術在農業審計中具有非常廣闊的應用前景。從技術實現難度來看，在風險評估和內控測試中實現審計智能比在細節測試中更容易，因為后者需要復雜的人工專業判斷。而審計系統在這過程中，有賴于大數據技術的機器學習方法，可以不斷得到優化。

大數據技術的應用，大大改善了傳統農業審計的束手束腳局面。例如，假設審計師要對農田建設進行審計，所涉及的耕地分布廣、數量多。若按照傳統審計方法，需要人工查閱數目繁多的賬本，需要腳踏實地走遍廣袤的田野，但現實情況卻是審計師人手不足、時間不夠，諸多客觀條件限制，致使工作人員難以有效通過審計發現問題。此時，通過使用大數據技術，上述難題便能迎刃而解。審計師可以利用GIS地理信息系統，自動抓取并比對交通、國土等公共部門的數據、打開衛星地圖、啟動無人機巡查，三管齊下，將歷史資料與現實狀況進行對比，從而尋找矛盾之處，發現蛛絲馬跡，進而追索下去。湖北省審計廳在2020年就運用了上述方法對高標準農田建設情況進行審計，結果不負眾望，借助大數據技術，審計師發現不少問題，比如：泥巴路虛報為水泥路通過驗收;多輛青砂運輸車在同一時段出現在多個不同的供砂地點，最終證實虛增工程款3億余元等等。

又如，審計師可以利用定位信息，分析出某養魚企業的人流量;同時將財務報告所披露的營業收入折算成運輸所需的卡車進出流量，進而估算出每日人流量;然后，將上述兩者進行比較，審計師可以遠程判斷出人流量與公司披露的收入是否配比。試想一下，假若運用該項大數據技術，當年的藍田股份舞弊案件很容易就能被審計師分析出來。

再如，基于AI的圖像識別技術，養殖企業可以引入“豬臉/牛臉/羊臉……識別”技術，能夠實時有效識別每頭豬/牛/羊的身份，實時監控;而某些養魚企業植入魚用PIT射頻標記;某些企業使用魚塘專用探頭，可以探明水下有多少條魚……以上措施既有利于企業存貨管理，也方便審計師盤點。

通過利用北斗衛星導航系統對無人機的飛行路線進行規劃，可以實現遠程操作無人機，對農作物進行施肥澆水、以及收割前產量測算等工作。

上述例子僅是大數據農業審計好處的冰山一角，假若未來真正實現了大數據技術，那么農業審計便可以掙脫傳統審計模式的桎梏，即便面對活物存貨，也能數清存貨數量、厘清存貨價值，真正實現全面詳細審計、智能審計，大大降低資本市場上農業企業財務舞弊的機會。

五、大數據農業審計轉型的困難挑戰

大數據技術未來在農業審計中的應用前景十分廣闊，但這并非一朝一夕即可實現的場景，在實施過程中將面臨諸多挑戰。

一是大數據池的構建成本極高。首先，大數據平臺的構建是項大工程，耗資巨大，普通的會計師事務所很可能無能力涉足;其次，各企業出于保密需要，很多信息并未對外公開披露，導致諸多關鍵信息無法獲取;最后，大數據池的構建將與某些法律發生碰撞，很可能會產生法律違規成本。

二是大數據審計師缺口大，急需培養相關專業復合型人才。現階段的審計人才往往僅是財會方面的單才專才，但大數據審計背景下要求既懂大數據技術又熟練掌握財會知識的復合型人才，目前人力市場上關于這一模塊的人才儲備明顯不足。

三是審計業務的現實復雜性將導致大數據審計體系的理論設計難以兼顧周全。在現實資本市場上，被審計單位的業務繁雜多樣，面臨的商業情景千變萬化，產品、顧客、交易習慣、行業慣例等各不相同，諸多情境都是非標準化的。但對于機械化設計的大數據審計體系而言，事先定義好的情境都是標準化的，如何將標準化的系統對接應用到非標準化的現實情境中，將是大數據技術應用在審計中的一大難題。

六、結束語

大數據技術對各行業的沖擊巨大，審計也不例外，審計師應當主動擁抱這種變化。對于農業審計而言，大數據技術可以提供更迅速更有效的解決方案，從傳統審計模式向著高度智能化的全面詳細審計變革，大大降低舞弊風險及審計風險。

中國審計師應積極主動創新，加大在大數據技術方面的資金投入，加強產學合作，緊緊抓住此次難得的發展機遇。

參考文獻：

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