基于大數據的審計創新與企業審計全覆蓋探析

劉道靜

大數據技術廣泛應用于各行各業，使得各行各業的工作模式有了較大的變化。審計行業也不例外，大數據的應用，促使了審計模式的創新，也給企業審計全覆蓋提供了有力支持。基于此，本文重點談論如何運用大數據技術進行審計創新以及實現企業審計全覆蓋。

大數據時代的到來，給審計工作帶來了一定的挑戰，主要因為財務數據、業務數據呈爆發式增長，數據規模空前龐大，如果仍然沿用以往的手工審計方式手段及“一對一”的現場審計模式，難以實現審計全覆蓋，因此如何有效利用大數據進行審計，成為當下審計人員需要重點思考的一個問題。因國企在國民經濟發展中有著重要的作用，因此本文立足于審計全覆蓋的目標，以國有企業為研究對象，重點對企業審計大數據的建立與應用進行分析，將大數據應用至企業審計中，實現審計創新改革，完善大數據審計流程，進而實現審計全覆蓋。

一、企業審計的發展變化

審計屬于一種監督機制，指的是由國家授權或接受委托的專職機構與人員，依照國家法律法規、審計準則及會計理論，采用專門的方法對被審計單位的財政、財務收支、經營管理活動及相關資料的真實性、合法性、合規性、效益性進行監督審查，同時也對經濟責任進行評價，是一項具有獨立性的可維護財經法紀、改善經營管理及提高經濟性效益的經濟監督活動。

國有企業是我國國民經濟發展的重要支柱，對國有企業進行審計，是國家治理的重要要求。自改革開放以后，我國各個企業致力于發展生產力，但其間往往忽視自我約束機制的建立，以至于許多違法違規的現象出現。由此產生了審計，但初期的審計更多是查錯糾弊。到1993年，為響應黨的十四大號召，我國頒布了《全民所有制工業企業轉換經營機制審計監督規定》，此后，在國有企業審計中，資產負債損益的合法性、真實性及效益性成為審計的重點;2010年，中共中央辦公廳、國務院辦公廳頒布了《黨政主要領導干部和國有企業領導人員經濟責任審計規定》，這一規定將國有企業審計重點重新定為經濟責任審計;在黨的十八大以后，國有企業審計重點則向企業資金監督轉變，同時也強調對企業領導人權力行使及責任履行的監督，以保障國有資產安全，進而促進國有資產保值增值。

從國有企業審計的重點變化來看，隨著時代的發展不斷變化，審計方式也在發生變化，最初的審計方式是手工查賬，現如今可利用計算機協助審計。回顧國有企業審計發展變化，可發現審計信息化給審計工作開展帶來便利的同時，也帶來了一定的挑戰，尤其是在大數據時代下，各種各樣的技術手段層出不窮，同時面對海量的數據收集、分析與處理，也勢必會對審計工作產生影響。為推動審計信息化建設，國務院于2014年印發了《關于加強審計工作的意見》，在該意見中，明確提出了要實現審計全覆蓋，并構建全國開放的資源共享平臺。

二、大數據在審計創新及審計全覆蓋中的重要作用

（一）大數據在審計創新中的重要作用

企業要想充分發揮出審計數據的價值作用，必然需要進行審計創新。審計創新的目的主要在于，通過不斷更新審計理論，靈活調整審計的目標，由此讓審計工作與當前市場經濟發展要求更加契合，同時能有效處理審計發現的問題。從大的方向來看，進行審計創新，可促進審計制度進一步完善，使審計制度往更加高效的方向發展。

大數據時代的到來，給審計創新提供了便利，可加快審計創新的步伐，提升審計工作效率，有更多新的工作方式出現，給企業審計工作帶來了新的活力。具體來講，大數據，有利于企業突破傳統審計人力物力的限制，還能避免審計抽樣的偏差，為實現審計全覆蓋目標提供可能。同時，在審計方式方面，可擺脫以往手工核算的方式，數據挖掘、數據處理與分析、數據存儲技術等不斷涌現。并且，審計模式也從以往的“一對一”現場審計向隨時開展、高效分析的“多對一”網絡協同審計模式轉變。另外，大數據的到來，也使得人們的思維方式有了較大的變化，以往更多是追求數據的精準性，現如今可接受審計數據的混雜性，以往更注重因果關系，現如今更注重相關關系，而這些轉變，讓審計變得更加全面，更有助于挖掘有價值的信息以及發現審計疑點，進而有助于實現全覆蓋、高效率、高質量的審計目標。

大數據與審計的融合，加快審計創新的頻率，但也要清醒地看到，目前國有企業審計距離審計全覆蓋還有一段距離，從國有企業審計現狀來看，仍然將財務收支作為審計基礎，對于海外資產與投資還存在審計監督的盲區。因此，政府應加快國有企業審計的創新，不斷完善大數據下審計流程，以早日實現審計全覆蓋。

（二）大數據在審計全覆蓋中的重要作用

審計全覆蓋是政府針對審計工作提出的目標要求，也是審計機構履行其職能的重要手段。對于企業而言，實現審計全覆蓋需要企業構建多層次多維度的審計監督體系，如此才能夠有效發揮審計全覆蓋在改善企業管理、提高經濟效益等方面的作用。

從意義來看，推行審計覆蓋，能夠有效發揮出審計機構的“免疫系統”功能。由于在日常工作中，要想及時發現企業運行的風險，需要審計機構具有較強的審計預警能力，但這一項能力的構成較為復雜，需要多個維度參數共同作用才可獲得這一項具有靈活性和高浮動性的能力。但是在傳統的審計模式中，對于參數的種類及數據的精度并不強，以至于審計預警能力存有滯后性，難以及時發現和識別企業運行的風險。而通過運用大數據技術，可有效提升參數的維度及數據精度，可讓審計預警能力煥發生機，進而有效發揮出審計的“免疫系統”功能。

三、企業審計大數據框架及分析模型的構建

（一）審計大數據框架的建立

為加快審計信息化進程，推動大數據在審計中的應用，國務院于2015年8月31日印發了《促進大數據發展行動綱要》，并且強調大數據是國家基礎性戰略資源之一，充分利用我國的數據規模優勢，挖掘數據資源的潛在價值，充分發揮數據資源的戰略作用，建設數據強國，有效提升國家競爭力。審計機關在跨領域、跨部門收集數據方面具有得天獨厚的優勢，并且相關法律政策的實施，也給大數據審計提供了很好的指引，因此國企審計機構應充分發揮各方面的優勢，積極推進大數據體系建設工作。

從企業的角度來看，企業運行所產生的各項數據是審計大數據框架構建的核心，應將財政、稅務、發改、科技、金融等領域數據進行有效整合，作為審計大數據框架的基礎性數據（圖1）。這樣不僅為審計分析提供便利，有助于提高審計分析的效率，也有助于保證審計分析結果的客觀性和有效性，而且還可有效發揮大數據技術的優勢，即大數據之間強大的關聯性，從而更加全面地分析企業的經營狀況。

在企業生產經營過程中，會產生較多的數據，如采購商數據、供應商數據、資金流動數據等，尤其是隨著互聯網的快速發展，這些數據規模不斷擴大，流動性也明顯增強。從本質上看，這些數據屬于結構性數據，因此可利用這些數據的結構性特點，建立條理清晰的大數據庫。不僅如此，大數據庫還有強大的運算能力，也能對企業生產經營活動中一些非結構化數據進行量化處理，如對企業發展規劃、法律法規、內部控制制度及流程、稅收籌劃等非結構化數據進行處理，由此拓展數據的維度。

（二）審計分析模型的建立

大數據時代下的審計工作，已經不能如過去一樣依靠個人經驗來一筆一筆查賬，而是進行數據式審計，這是時代發展的必然趨勢。并且，傳統的審計模式，會給審計人員帶來較大的壓力，而在巨大的工作壓力下，容易導致審計結果出現錯誤。而大數據的出現，改變了這樣的現狀，大數據下的審計工作，審計人員只需要將審計大數據輸入到審計分析模型的對應參數中，便可自動進行數據多層次、多維度的分析與處理工作。在審計分析模型中，可將一些具有抽象性特征的數據轉化為可計算的數學公式或邏輯表達式，然后通過數據處理發現數據的異常以及明確數據處理的重點，在確定數據處理重點之后，再以不同的篩選條件對數據進行層次剝離，由此進一步挖掘潛在數據價值。

值得一提的是，審計工作中的審計對象并不同，即便是同一個審計對象，其需求也有所差異，這使得審計思路與審計方法也有所不同。因此在構建審計分析模式過程中，有必要對限定條件的審計加以重視，并且也要梳理好審計工作本身的數據邏輯關系，以及數據之間相互關系和內外部數據的關聯性問題。從審計功能來看，審計分析模型可分為這三種：一是類別分析模型，主要是按照審計業務類別的不同來進行審計分析，這樣的分析方式，有利于明確審計分析的重點;二是系統分析模型，其最主要是從宏觀的角度去對企業運行狀態、收支情況、發展方向等進行分析;三是個體分析模型，這種分析方式作用在于可發現企業的經營問題，并匯總所發現的審計數據。這三種分析模式在審計過程中表現為層層遞進、逐步推開的形式，目的在于實現高質量、高效率及全方位的審計。

四、企業審計大數據應用的案例分析

審計分析模型是審計人員依據審計功能需要，通過設定數據之間的相關關系和限定條件下建立的，是用于對審計事項的真實性進行驗證的一個分析工具。為了更好地展示大數據下審計模式的優勢，采用上述提到的三種審計分析模型，對某國有企業進行審計分析。在審計過程中，審計組跨部門采集與企業相關數據進行比對，包括結構化數據和非結構化數據，形成了國企審計大數據，并圍繞審計全覆蓋的目標，針對不同審計事項建立不同的審計分析模式，由此對企業的整體情況進行評價。

（一）審計大數據的構成

在企業審計中，審計組運用大數據思維進行審計創新和改革，構建結構化數據和非結構化數據，共同組成了企業審計大數據。其中，結構化數據主要包括企業自身提高的數據，以及財政發改、經信、金融、科技、稅務等相關政府部門提供的數據，如財政產業基金投入數據、科技項目資金投入數據、稅務部門收取稅費數據等;非結構化數據主要包括企業相關人員問卷調查內容，以及會議內容記錄等，問卷調查內容涉及企業稅收、研發、信貸、政策情況、企業戰略規劃、人才戰略、投資計劃等。

（二）審計分析模型的建立

對于不同審計目標所對應的審計事項，需要通過不同的審計分析模型進行分析。審計事項具體包括以下幾個方面：

第一，對企業總體發展情況分析評價。在采集企業集團內部各子公司財務信息及經營信息的基礎上，跨區域對不同規模、不同產業的項目資金情況進行分析，同時結合國家與省市政策實施情況，對企業發展狀況進行總體評價，以及對地區執行國家行業政策方針的情況進行評價。比如，將市發改、科技、經信等部門項目審計及立項數據、項目資金支持數據、財政資金及政策相關數據等與企業的項目進行橫向比對，并且項目實地核查后分析，發現該企業利用技術改造項目獲取了大量的財政補貼，但仍然在發生嚴重的虧損的情況下繼續推進項目，進一步擴大生產規模，導致大量的資金被浪費。

第二，對企業經營戰略規劃制定與落實情況分析評價。利用企業自身的收集、分析、整合及挖掘的能力，建立分析模型，對同一行業中不同企業之間的收入、利潤、投資、市場占有率等數據進行橫向比對，由此對企業是否按照規劃進度落實、是否完成自身戰略規劃制定及執行、是否與國家政策落實情況有矛盾以及戰略規劃是否科學合理進行審查判斷。在此次數據對比分析中，發現該企業存在因決策不合理導致海外投資損失的情況。

第三，對企業財務風險及融資情況進行分析。將企業財務數據與稅務數據作為分析模型的基礎，并結合海關、工商、人社等政府部門及第三方數據，對企業運營是否規范進行綜合分析，由此建立綜合性金融數據體系，為實現財務風險動態監測、全面監管提供支持。

五、大數據審計模式完善的建議

大數據的發展與應用，給審計帶來便利的同時，也要清醒地看到，當前大數據審計模式還并不完善，且在審計方法應用上也不夠熟練。對此，審計機構應在總結現有審計理論及實踐經驗的基礎上，從以下幾個方面作出努力：

（一）加快數據共享建設

大數據作為一種新興技術，其應用還停留在初級階段，目前許多企業均將中心放在企業內部大數據建立上，而實際上數據規模非常龐大，對于一些關鍵信息，在企業內部數據庫中還并未有所涉及，以至于不同行業的企業之間的數據雖有聯系但并未貫通。針對這樣的情況，必須要加快數據共享建設，促進不同行業企業之間大數據高效流動與共享，應建立一個統一的數據開發平臺，讓各個企業主動進行數據的采集與開發，有效整合數據，由此提高數據分析的效率，同時利用大數據技術強大的運算功能，深入挖掘企業經營數據的價值，進而提高審計工作的效率與質量。

（二）完善數據平臺建設

數據平臺是大數據技術應用的重要載體，若數據平臺有問題，就會影響大數據技術的順利應用。對此，審計機構也應不斷完善數據平臺建設，應以實際的審計工作內容及特點為基礎，結合以往審計經驗，并利用大數據技術對不同行業、不同部門制定對應的數據采集標準，以防出現盲目建設和跟風投資的風險。另外，加快大數據審計系統的建立，完善系統內部的數據分析功能，為實現審計全覆蓋提供支持。

（三）強化審計隊伍建設

大數據技術的利用，離不開審計人員這一主體。大數據技術的應用，要求審計人員要具備一定的計算機能力，審計機構在進行人員培訓時，就需要增加計算機技術、互聯網技術等方面的知識，提升審計人員專業水平的同時，提高其計算機能力。另外，大數據審計模式并不是完全依賴計算機和互聯網技術，還需進行必要的程序操作、數據分析和系統維護等，所以審計機構還需培養多層次、多類型的大數據人才，致力于培養懂得財務、計算機、統計分析、經濟管理等多個學科知識的復合型人才。

結 語

總的來說，大數據的出現，給審計工作帶來了機遇的同時，也帶來了一定的挑戰。而要想有效發揮出大數據技術在審計工作中的優勢，實現審計全覆蓋目標，就需要針對不同的審計事項建立相應的分析模型，由此提升審計的精度，同時也要發揮大數據的收集、分析功能，擴大審計數據規模，由此提高審計的效率。