大數據環境下企業連續審計系統應用研究

胡曉麗

【摘 要】 由于世界經濟的蓬勃發展，市場經濟主體的組成架構出現了巨大的變化，經濟方式也突破了原來的模式，市場經濟環境開始變得日益復雜。同時，企業內部暴露出來的業務風險愈加凸顯，審計已成為企業運行越來越重要的監控手段。特別是在大數據支撐下，伴隨著IT信息技術的飛速發展，傳統的事后審計已經不適應企業高質量發展的要求，而注重事前預防、過程監控的連續審計系統將為企業提供非常便捷和高效的監管環境。通過對大數據環境下企業連續審計系統應用進行研究，辯證地分析連續審計與傳統審計的區別，以期構建一套有利于完善企業審計監管的長效機制，促進企業健康有序地發展。

【關鍵詞】 大數據; 連續審計; 審計監督

【中圖分類號】 F239.1? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2022）13-0141-07

一、引言

隨著信息技術產業的興起，每個行業基本都受到了沖擊和震蕩，企業的管理流程逐漸向電子數據存儲信息系統滲透。與此同時伴隨行業間的競爭，企業內部暴露出來的各種業務風險已引起了社會廣泛的關注。“十四五”規劃提出，要健全管資本為主的國有資產監管機制和協同高效的監督機制。政府已成為審計監督的推動者，旨在通過建立審計監督制度，實現企業內部管理的規范化。當前，由于企業運行環境的復雜性和多變性，傳統人工審計模式的弊端日漸突顯，已完全無法滿足現代企業對電子信息傳輸速度的要求，以及企業管理者對審計信息時效性的需要。

首先，傳統的審計模式主要采用審計抽樣方法，通過抽樣檢查來判斷被審計對象的整體特征。雖然采用抽樣檢查的方式能夠節省一些人工成本，但無論是在樣本的選擇范圍或是樣本的抽取數量上，由于太過依附于審計人員的經驗判斷，一旦判斷失誤就會導致審計結果的偏差。其次，由于傳統審計方法無法根據企業管理者的需要隨時進行審計，常規情況下都是將年度或年度中期作為審計的時點，并對此時點所產生的歷史信息展開審計，從而導致審計結果的時滯，不利于企業管理者及時發現問題，并迅速地調整企業運營管理策略。為此，基于傳統審計方法固有的缺陷，把大數據分析技術和傳統審計模式有機地融合起來，通過建立企業連續審計系統，對企業各種風險進行全過程的預防和監控，以適應企業對審計監督實時性管理的需要。

二、大數據連續審計系統應用研究的意義

（一）理論意義

理論是研究的基礎，二者相互影響、相互促進，但任何理論的研究都脫離不了實踐。連續審計系統的應用研究也不例外，盡管連續審計的理論研究較早，但由于早期IT信息技術的局限性，使其在實踐中的應用并不廣泛。

直到1999年，美國注冊會計師協會（AICPA）與加拿大特許會計師協會（CICA）公布了一項有關連續審計的合作研究報告，連續審計的概念才被正式提出[1]。該項研究成果也首次證明了連續審計的可行性，認為相關研究者和企業應該共同努力促進連續審計應用的發展。同年，Kogan進一步豐富了連續審計的概念，認為連續審計不僅僅是實時審計，還需要與企業信息系統更加緊密地結合，指出企業應該更加重視對連續審計系統應用技術的研究。雖然我國對連續審計的理論研究起步較晚，但隨著信息時代的到來，開展連續審計研究具有顯著的理論指導意義。陳良華等（2008）論述了連續審計在實踐中的優勢和困境，指出隨著我國對連續審計研究越來越成熟，IT信息技術的迅速發展破解了連續審計的技術難題，進而促進審計工作向著高效率、低風險的目標邁進。胡志岸（2010）則從企業內部審計視角，提出了利用可行性技術實現內部連續審計的建議。安娜（2015）比較了傳統審計，發現連續審計不受審計周期和審計范圍的限制，審計抽樣達到100%，可以提供實時的電子審計證據，審計程序高度自動化，更重要的是，它可以為企業提供針對性的審計。

（二）現實意義

在全球化背景下，國內上市公司實時審計報告的可行性越來越受到廣泛的關注。相對企業內部審計來說，IT技術的飛速發展既為中國審計改革提供了契機，也給其帶來了巨大的挑戰。由于經濟市場釋放的信息中包含了太多的不確定因素，從而極大地提升了企業的經營風險系數。在這種背景下，傳統的審計模式顯然已不能適應企業未來的戰略發展。為了滿足企業利益相關者對審計信息質量和時效的要求，推進連續審計系統的開發與應用研究勢在必行[2]。但事實上，連續審計在我國企業的實際應用并不樂觀，目前只有少數大型企業處于實施的初期階段。根據當前連續審計實踐研究較為落后的實際狀況，期望通過構建大數據連續審計系統，讓企業管理者切實感受到開展連續審計的重要性，對推動連續審計在企業的應用進程具有一定現實意義。

三、連續審計與傳統審計的區別

（一）連續審計概念

連續審計是一門技術驅動型的新興審計方法，注重審計的連續性，它通過運用系統化、標準化、高智能化的方式，自行實施質量管理與風險評價，為企業提供持續、真實、精確的自動化審計服務。

連續審計一般包括兩個階段，第一階段為初級階段，根據相關準則進行信息交互和控制測試，發現異常情況可以及時進入審計服務程序，同時提交審計報告。第二階段為高級階段，審計人員可應審計報告使用者的需要進行即時審計，這個階段屬于人性化程度較高的審計階段。

連續審計的主要特征：一是注重審計的連續性。將連續審計貫穿于整個審計過程和審計周期中，對所有審計數據和系統都實施連續的監控和審計。這是通過現代計算機技術為連續審計提供的支持，是傳統審計無法做到的。二是注重審計的時效性。連續審計可以在審計事項產生后馬上進入實施程序，并即時完成證據收集、監控分析和報告發布[3]。三是根據特定事件實施的審計。連續審計旨在提供一種高度自動化的審計流程，其中包括持續監測內部控制和業務流程中的異常或不正常交易的詳細規則，在出現異常時發出風險預警提示信號，并自動收集證據以生成異常報告;四是注重透明性和經濟性。連續審計系統可自動執行不間斷審計、降低人為干預、自動生成常綠報告（Evergreen Report）①，推動透明的企業治理方式的實施，以及將審計測試過渡到對所有交易均可實施高度自動化的連續測試，是穩定、高效、節能的自動化審計應用平臺。

（二）連續審計與傳統審計的區別

傳統審計通常以“就地審計”方式為主，即根據企業年度工作計劃，審計人員直接進入審計項目，根據職業經驗從整個項目中抽取樣本，最后通過審核和詢證函等方式推斷整個審計項目的真實情況。與傳統審計方式相比，連續審計無疑是一種創新，其依托先進的大數據信息技術，對企業審計項目的交易進行實時、連續的監控。可以看出，這兩種方法的本質區別主要反映在審計的時間上，包括間隔時間和完成時間。就間隔時間而言，傳統審計采用固定的年度審計方式，在年度中期甚至年度初期進行的交易，通常要到年度終了才能進行審計;然而，連續審計會在事件發生時即刻開始啟動審計程序。就完成時間而言，傳統審計方式的間隔時間長、工作量大，導致整個審計過程需要花費較長的時間;相反，連續審計采用的是大數據信息技術，審計效率得到了極大程度的提高。連續審計與傳統審計的具體差異見表1。

四、大數據環境下企業連續審計系統構建

（一）大數據與連續審計的關系

隨著IT技術的發展，審計數據也從企業內部唯一數據來源渠道拓展至更多更廣的數據來源渠道，不僅如此，信息傳播的速度也越來越快，企業對信息時效性要求也在不斷提高，加之企業內部審計環境的改變，傳統審計方式已經完全無法滿足現代企業對內部監督力度的需求。如何利用大數據技術快速且準確地為企業管理者提供有效的經營管理信息，以助推企業的經營管理效率，連續審計成為了現代企業審計監督的發展方向。

隨著我國審計體系與機制的改革，中央審計委員會對審計工作提出了新要求[4]。企業面對繁復的數據環境，無論是從效率的角度或是從全覆蓋的角度，都應加快連續審計系統的建設速度。而利用大數據等新技術構建連續審計系統，通過大數據手段對企業實施精準有效的連續審計，為我國審計工作的發展拓寬了思路。

（二）大數據連續審計系統應用平臺構建

1.建立大數據連續審計系統總體平臺

連續審計需要進行對審計數據的深入整理與綜合利用，以形成一個基于強大數據處理分層解耦結構的收集、儲存、分類、挖掘、再運用信息的統一綜合平臺。

（1）將數據資源進行整合，形成完整、鮮活的大數據集市。提取、清理、轉換、匯總跨部門和跨類別的實時審計數據，建立企業基礎數據庫，面向信息檢索、數據分析和專題應用，需要重新建立專題數據庫;建立數據完整、歸類清晰的大數據集市。

（2）建立高效管理、安全存儲的大數據管理平臺。通過云計算架構，搭建強大數據處理平臺，并運用云計算技術、分布式儲存、分布式運算、內存運算等手段增強數據處理能力，增強對非結構化數據的處理、大容量數據的儲存和處理能力，以滿足各種應用數據處理需求。

（3）建立規范、多樣化、高效的數據共享網絡平臺。根據國家統一標準，分為個別封裝通過的數據信息瀏覽、數據信息互通、應用功能類、數據信息互換、數據信息布控等端口，均采用業務總線接口多種形式進行，并由公共門戶網站提供，以符合信息系統審計數據共享要求。

（4）加強數據分析運用，建立適應審計需要的應用平臺。利用大數據分析及高效信息處理能力，開展對數據分析的更深層次應用研究，如利益關系挖掘、情報分析、審計報告等。（如圖1所示）

2.建立大數據連續審計系統流程

大數據連續審計系統流程主要包括審計工作流管理、審計模型管理、審計數據采集、審計中間表轉換、流式計算處理、模型分析、例外報告生成、跟蹤反饋管理、常綠報告管理等內容。

（1）通過審計工作流管理功能設置連續審計工作任務，包括定義系統參數、定義任務程序、定義系統分析標準、確定任務頻率等內容。

（2）通過系統管理功能創建并配置連續審計系統，包括設置預警指標、數據查詢、數據分析、審計測試、模型掛載等內容。

（3）多項被審計項目數據采集后，由審計工作流自動調用審計中間數據服務進行轉換并將所生成的審計中間表數據推送至數據中臺，經數據治理后進行流式計算處理。針對需處理的審計中間表數據，進行審計任務規劃自動執行連續審計數據分析，在識別出例外數據后調用報告生成例外報告，同時針對相關被審計項目生成跟蹤反饋任務，最終生成常綠報告成果。（如圖2所示）

通過以上處理流程，充分發揮自動化工作流和智能化系統識別功能優勢，實現電子審計報告的自動、連續、實時生成，實現審計辦公自動化和審計效率最大化。

3.大數據連續審計系統應用研究

（1）選取集合數據。從企業上年度財務數據中隨機選取十四項審計指標作為訓練數據集合[5]（如表2所示）。

（2）篩選訓練集合指標。為了保證大數據連續審計系統能夠準確地報告審計風險指標，用R語言作為數據挖掘軟件工具，在代入大數據連續審計系統前根據預處理步驟對訓練集合進行篩選。

（3）確定特征平均權重。用Relief算法推導出每項審計指標的特征平均權重。

公式1中，m代表訓練集;i代表抽取樣本;j代表審計指標特征取值范圍[1，14];o（x）代表同類最近鄰樣本;p（x）代表不同類最近鄰樣本。

（4）設定風險閾值。閾值的設定必須結合企業的歷史數據和行業平均值數據不斷加以驗證和調整，從而根據行業平均值數據和企業歷史數據綜合設定最適合企業的風險閾值[6]，本文設定風險閾值為0.05（如圖3所示）。

公式2中，x是審計指標;fj（xj）是第j個指標的偏相關度;pk（x）為類別K得票概率;fk（x）是類別K的偏相關度。

（5）確定風險指標。在被選取的訓練集合中，當出現某項審計數據的特征平均權重大于閾值時，其指標特征就會保留下來。經過運算，在十四項審計數據中有六項審計數據的特征平均權重都大于閾值[5]。將超出閾值的六項主要指標特征與企業真實的財務狀況進行比對，進一步驗證企業風險的相符程度。因為LI和LⅧ的特征平均權重超出閾值指標最多，所以一般把應收賬款明細賬期末余額和應付賬款明細賬期末余額都作為企業審計工作重要檢查的事項;LⅣ和LⅪ特征平均權重超出閾值指標僅次于LⅠ和LⅧ排名第二，說明應收賬款和應付賬款的平均賬齡遠高于當期應收或應付款的平均賬期，易形成壞賬和債務風險，因此應當作為審計關注的對象;而LⅦ的特征平均權重高于閾值指標時，審計人員需要進一步核查是否出現關聯交易或虛構銷售的情形。

（6）確定風險預警點。將LⅠ審計數據設定為優選參數，繪制偏相關函數圖。經過系統運算，當LⅠ應收賬款明細賬期末余額占客戶的應付賬款明細賬期末余額的比例<4.3%時，審計結果的相對偏差函數值則處于較低水平的態勢;當LⅠ應收賬款明細賬期末余額占客戶的應付賬款明細賬期末余額的比例處于4.3%～8.1%之間時，審計結果的相對偏差函數值則呈現快速增長態勢;當LⅠ應收賬款明細賬期末余額占客戶的應付賬款明細賬期末余額的比例>8.1%時，審計結果的相對偏差函數值將趨于較為平衡的狀態。LⅠ應收賬款明細賬期末余額占比>4.3%時的審計風險呈現出快速上升的狀態，當LⅠ應收賬款明細賬期末余額占比=4.3%時，連續審計應用系統立即顯示出了風險預警信息（如圖4所示）。以此類推可以得到其余五項審計數據的風險預警點。

（7）驗證風險程度。通過系統自動測試、分析、計算和比對，從企業上年度十四項審計數據的特征平均權重及風險區間中看到，LⅠ應收賬款明細賬期末余額和LⅣ應收賬款賬齡兩項預警指標出現了高風險提示。再結合企業上年度的審計報告、詢證函及相關人員談話，發現企業的個別經營單位為了維護與客戶的合作關系，沒有按合同賬期及時收取銷售款，導致銷售款的回籠時間被拉長，易造成壞賬風險。為此，經過對系統十四項審計數據進行檢測與檢驗，能夠全方位、全過程地對企業經營實施監控與風險預警提示[6]，及時、快速地發現風險點，避免給企業帶來嚴重的業務風險（如表3所示）。

（三）大數據連續審計系統應用優勢

1.從連續審計系統應用研究看出，通過連續審計系統，內審人員可以實時、準確地發現系統數據中所隱藏的異常情況，如與企業經營實際不符合的財務或其他各種信息。因為連續審計系統不僅集合了財務數據，還集合了非財務數據，將財務數據與非財務數據交織起來相互關聯比對，通過大數據畫像輕松生成風險預警報告。總之，連續審計系統的自動化程度越高，所發現的問題就越精準。

2.通過連續審計系統進行數據收集，匯總出有關信息，并通過批量型統計處理模塊對系統數據進行對比、數據查詢、數據分析、審計測試，在海量信息中得到符合要求的風險目標。然后，再通過跟蹤反饋得到有價值的數據畫像。由于大數據功能的作用，連續審計系統的可觀察面越來越廣，計算維度越來越多，審計數據越來越精準，風險防控的力度也越來越大。

（四）大數據連續審計系統適用范圍

1.連續審計系統適合大量重復性高且繁雜的數據處理運算和加工領域。由于連續審計系統能夠隨時監測企業整個經營流程，當系統所抓取的數據≥預警指標時，系統就會自動報警并提示出現了異常情況，由此大大提高了過程監控的效率，減輕了人工進行數據分析判斷的負擔，降低了人工監控造成的差錯率。如圖5所示，信息時代帶來了數據“爆炸”，全世界的信息量呈現了指數式上升，靠人工已經無法管理海量數據[7]，而連續審計系統的技術優勢恰好發揮了作用。

2.連續審計系統適用于信息化程度要求高的領域。因為連續審計系統可以實時、全方位、無死角地抓取海量數據信息，抓取的樣本量幾乎等于總量，使傳統審計的抽樣風險最小化。

3.連續審計系統特別適合業務數據量多的領域。業務數據量越多，系統分析的結果越牢靠，相反，數據就缺乏說明力，這是大數據人工智能原理導致的。由于連續審計系統在數據分析上無法與人腦相比，凡涉及企業重大戰略決策方面的審計，就不太適合用連續審計系統，這主要是連續審計系統在日常的數據里不容易找到與此相關的對應關系。盡管如此，但由于企業在戰略決策方面涉及的金額較大，所以可以將連續審計系統作為企業戰略決策的輔助工具，讓連續審計系統成為企業管理者的參謀和助手。

4.連續審計系統適合從業人員素質高的領域。連續審計系統對操作者的業務水平要求較高，否則無法有效地操作數字化系統工具。因此無論是直接接觸連續審計系統的操作人員，還是企業其他部門的人員，都要求對系統的工作原理有所了解和認知，這樣對企業開展和推進連續審計工作才會有實際意義。

（五）大數據連續審計系統存在問題

盡管連續審計系統以大數據為背景且具有廣泛的適用性，但還是存在許多連續審計系統無法解決的問題。

1.連續審計系統只能識別信息表面的含義，如果按圖索驥將得出錯誤的結論。即使連續審計系統的自動化程序再高也是機器設備，要解決所有的問題是不可能的，尤其是那些非正常的問題。連續審計系統根據程序預設的指令讀取預設的字符和字段，系統程序輸入的信息是隨機的。在開放環境下，任何緊急情況都可能隨時發生，當程序輸入的信息屬性和范圍與預設不匹配時，系統就會報告錯誤信息。此外，當程序輸入看似正常的異常值時，系統根據這些異常值進行分析判斷，自然結論就是錯誤的。

2.連續審計系統只能挖掘各種信息之間的關系，而不能知道這些信息的具體因果關系。由于連續審計系統顯示的信息是連續發生且高度相關的，因此很難單靠連續審計系統來確定真正的因果關系。雖然大數據連續審計系統擅長時間序列和回歸分析，信息之間的相關性也很容易判斷。但是系統報出的結果能不能幫助審計人員確定具體的原因，最終取決于審計人員的職業經驗以及多方證據進行分析和判斷。

3.連續審計系統在程序設定時，如果考慮不周詳也會影響審計結果。企業業務活動的數量和形式非常多，其下屬會計單位的業務核算范圍和屬性也不盡相同，很容易導致不同會計單位對相似業務活動的不同表述和劃分，目前人工智能還不能自動識別信息之間無意義的差異，或者要求程序員詳細設置，盡可能考慮不同的情況，編寫好程序。如果程序員考慮不周，系統的分析報告就會出問題。特別是系統抓錯數據，將會導致計算結論的偏差。而這種偏差又極具隱蔽性，必須通過審計人員實地調查取證進行糾錯，從而增大了時間成本和人工成本。

4.連續審計系統的數字化軟件開發，硬件設備的采購等，需要企業投入大量的資金。除了軟硬件投入外，系統正常運行和維護也需要投入，另外還有連續審計系統的大數據分析軟件授權費或外包分析服務等。

五、結論和展望

隨著大數據信息技術的迅猛發展，利用計算機信息化技術實現審計數據的獲取、重大問題的查核、評估診斷、宏觀數據分析等，將會極大地提升審計工作的效率和質量。在本次構建大數據連續審計系統應用研究中發現：（1）企業缺少良好的審計文化氛圍，對審計工作的認知還停留在糾錯防弊的傳統審計工作階段，這對爭取企業管理層的支持和企業全體員工的配合是極為不利的，對從傳統審計向連續審計的轉型也是極為不利的。（2）缺少充足的審計資源配置，一是缺少技術過硬、經驗豐富的審計隊伍;二是尚未建立簡單且易于操作的連續審計軟件系統。導致審計工作無法隨著事件的發生實時進行審計，極大地降低了企業審計工作的效率，導致企業審計成果無法運用到實際工作中。（3）審計機制的落后，導致大多數的審計業務仍然停留在查賬、核實經營成本，以及檢查問題、發現問題等傳統的審計模式上。無法對促進企業管理高效運行的企業文化、企業戰略、內部環境等領域進行審計與評價，從而也就無法充分發揮審計在企業運行管理中的增值服務功能。

故此，提出未來的研究方向：（1）積極推進大數據審計進程[8]，打造統一且相互關聯的大數據連續審計平臺，利用自動化信息處理平臺，對企業的海量審計數據進行搜集、挖掘、甄選、歸納。（2）改變企業的審計工作方式，從傳統抽樣審計方式轉為全面審計方式，擴大內部審計的覆蓋面;從傳統依賴審計經驗方式轉為依賴大數據信息審計方式，減少審計失誤;從傳統評價已發生的歷史事件轉為利用大數據信息預測尚未發生的未來事件，有利于企業進行事前的風險防范。（3）在系統實際操作中，由于時間差異、業務規則差異、政策運用差異、信息來源渠道的差異、信息不對稱差異等因素的影響，會導致直接獲取的審計數據不完整、不準確，需要利用大數據連續審計系統對每項審計數據進行比對和分析，從而得出精準的審計報告。（4）大數據連續審計系統需要將理論研究成果轉化為企業經營管理服務，大數據連續審計系統所依據的信息數據及證據鏈等，需要企業在實際工作中進行判斷和驗證，只有經受住實際工作的檢驗方可增強連續審計系統的完整度。（5）加大審計人員培訓力度[9]。為推動連續審計系統在實際工作中的應用，必須加大審計人員在硬件使用方面的培訓工作。未來的審計人員既要加強審計業務方面的技能學習，更要強化在大數據連續審計系統應用技術方面的培訓，以提高審計人員專業技能和職業經驗，快速準確地對連續審計系統得出的結論進行分析和判斷。

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