基于大數據技術的審計流程再造：從風險導向到數據導向

劉安兵 湖北經濟學院

社會經濟環境和客戶需求的變化推動每一次審計工作流程的演進。審計模式從賬項導向到內控導向，從內控導向再到風險導向都是由于社會經濟環境的變化而變化的。以大數據和云計算為代表的新興技術正在影響和改變社會的每一個角落。隨著信息技術的發展，大數據時代的到來使審計工作不得不面對被審計單位的大數據環境。在大數據環境下，被審計單位產生的數據量特別是非結構化數據量越來越多，構成也越來越復雜，審計人員如果仍然按照現有的審計流程和固有的審計程序無法有效地實現審計目標。因此，審計人員應適應現代社會經濟環境的變化，認識和掌握大數據技術，重塑審計工作流程，方有可能發現財務報表審計中存在的錯報，以實現審計的目標。在運用大數據技術進行審計方面，國家審計和內部審計如銀行內部審計走在了前面，為我們注冊會計師運用大數據技術進行審計提供了思路和借鑒。2015年12月，中共中央辦公廳和國務院辦公廳聯合印發了《關于實行審計全覆蓋的實施意見》，意見指出，創新審計技術方法是實現審計全覆蓋的一個重要手段，要求構建大數據審計工作模式，提高審計的能力、質量和效率。2019年4月，審計署辦公廳印發《2019年度內部審計工作指導意見》指出，積極創新內部審計方式方法，加強審計信息化建設，強化大數據審計思維，增強大數據審計能力。中國注冊會計師協會也提出了在民間審計中研究大數據、人工智能等技術的落地應用，促進行業的信息化。傳統的審計流程越來越不適應現代大數據發展的要求，建立以數據導向的審計流程取代或完善風險導向的審計流程是大勢所趨。

一、傳統審計流程存在的弊端

在傳統風險導向審計模式下，注冊會計師圍繞財務報表重大錯報風險的識別、評估和應對計劃和實施審計工作，以風險的識別和評估作為審計風險控制的前提和基礎。這就要求注冊會計師了解被審計單位的內部因素和外部環境，將這些因素和被審計單位的報表整體或項目相聯系來識別和評估風險。這種流程存在的主要缺陷有：一是被審計單位的內外部因素有很多，特別是環境和被審計單位的客戶因素，注冊會計師無法系統地了解并記錄，導致在判斷有哪些因素會影響報表從而使報表產生錯報方面會出現遺漏，這樣勢必會使注冊會計師對錯報風險的識別和評估不客觀不準確；二是隨著智能設備、傳感器以及社交協作技術的發展，數據的展現形式變得更加復雜多樣。注冊會計師在整個審計的過程中接觸到客戶的數據既有結構化數據如報表、財務、采購、銷售等數據，也有非結構化或者是半結構化的數據，如被審計單位的組織結構、部門職責以及信息系統的開發、測試運行，安全管理等等。對這些信息的了解缺乏完整的數據庫，無法實現數據的集成，導致注冊會計師在評估和應對重大錯報風險時無法將這些信息系統綜合考慮，無法將其中的信息進行關聯考慮，基于斷片式信息評估的風險缺乏可靠性。三是在現在運用的風險導向審計模式中，要求注冊會計師根據風險評估結果實施有針對性的風險應對措施。風險的評估結果無法以一種直觀的易于理解的方式呈現出來，大多采用定性描述，即使采用了量化的方式也缺乏科學性，導致審計項目組其他成員在實施具體審計程序時缺乏針對性，從而影響了審計的效率和效果。

二、數據導向審計流程的構建

（一）數據導向審計的概念

在我國最早提出數據導向審計相關概念的是審計署原副審計長石愛中，他在《初釋數據式審計模式》一文中指出，將大數據技術與審計工作相結合，定義為兩種不同類型的審計方式。一種是數據為直接對象的審計方式，稱為數據基礎審計；另一種是以系統內部控制測評為基礎，通過對電子數據的收集、轉換、整理、分析和驗證來實現審計目標的方式，稱之為數據式系統基礎審計，兩者都是立足于數據，所以都是數據式審計。此外，審計署金融審計司原司長呂勁松從審計活動組織模式的角度，將大數據時代下的審計工作概括為是一種通過運用先進數據分析方法，進行總體分析、發現疑點，分散核查、系統研究的新型審計組織模式。兩者的主要區別是前者把數據作為主要的審計對象，后者是把數據作為審計的方法和手段。大數據時代的到來，豐富了被審計單位的數據資源，被審計單位會產生和獲取海量的相互關聯的數據，無論是被審計單位的生產經營活動還是管理活動以及所處的監管環境、行業特征均呈現數字化特征，因此審計對象的數字化特征日趨明顯。對這些數據進行獲取、分析、核查即是審計的核心工作。同時，大數據本身就是一項技術，將大數據與信息技術項結合，進行數據的采集、預處理、分析并進行可視化展示以及多數據源綜合分析，能夠實現智能分析以更好地發現財務報表中存在的錯弊行為，從而提高審計的效率并保證執業質量。本文所稱數據導向審計是指：以被審計單位內外部數據為基礎，依托事務所完善的數據平臺，運用多樣化的大數據分析技術，發現財務報表中存在的疑點，進一步核查相關數據以實現審計目標的作業模式。該概念是對各位學者的理論以及大數據技術運用實踐的一次集成和發展，關注數據之間的內在聯系，強調數據的引領和驅動作用，減少人為的判斷決策失誤。

（二）數據導向審計流程的構建

數據導向審計的流程如圖1所示：

圖1 數據導向審計的流程

數據導向審計流程的起點是數據的采集，隨著大數據技術的發展，被審計單位數據的范圍在不斷拓展，這些數據資源不僅包括內部數據，也包括外部數據，不僅有原生數據，還有很多的衍生數據，而且這些數據之間相互聯系，不可分割。在審計人員采集這些數據時，需要運用特定的方法，如通過直接粘貼復制、通過中間文件采集、通過ODBC接口采集以及專用模板采集等方法?？晒┎杉臄祿碓从诒粚徲媶挝粩祿行奶峁┑臄祿⒈粚徲媶挝恢鞴懿块T數據中心提供的數據、通過大數據工具從互聯網抓取的數據等等。需要說明的是，由于基于數據分析形成結論的準確性取決于數據系統的完整性和可靠性，要求審計人員在采集相關的數據時不僅要采集被審計單位內部的生產經營管理數據，還需要更多地采集第三方數據，以充分發揮大數據的潛力。大數據技術發展至今，采集數據變得越來越簡單，如采用R語言、Python等軟件。

利用大數據技術采集到被審計數據時，這些數據的質量可能存在質量問題，如數據的重復、數據的遺漏、數據的不一致、數據的不準確等等，因而需要審計人員對采集到的被審計數據進行預處理。數據預處理的基本內容包含：數據的篩選、名稱轉換、數據類型轉換、代碼轉換、橫縱向合并、空值處理。進行此項工作的主要目的就是為了便于審計人員進行數據的分析。

經過預處理以后，審計人員即需要對剩余數據進行分析。借助于大數據技術，審計人員可以進行數據查詢、統計分析（分層和分類分析）數值分析。根據被審計數據記錄中數值的分布、出現的頻率等指標，對數據進行分析；通過審計抽樣模塊，設置相應的參數以進行審計抽樣；通過對審計對象總體的全部數據進行計算并和其他相關數據進行自動比較以發現異常的變動或意外的波動；通過軟件自動識別有無斷號、重號等等。數據分析的主要目的就是探索被審計數據內在的數量規律性，以發現異常現象，形成審計線索，為調查和核實相關事項提供指引。隨著大數據技術的愈發成熟，數據分析方法越來越多，分析結果的可利用程度也越來越高，這也是作者提出數據導向審計的主要依據。當審計人員進行數據的分析時，可以采用現在流行的大數據多數據源綜合分析技術，對采集來的各行各業的數據用數據查詢等方法或其他大數據技術方法進行相關數據的綜合比對和關聯分析，既可以量化分析，也可以定性分析，以發現更多隱藏的審計線索。審計人員也可以通過可視化分析技術將數據轉換為易于理解的圖表、圖形。審計人員還可以將大數據技術和人工智能相結合開展數據智能分析。

審計人員通過數據分析可以發現審計疑點，如斷號分析的結果顯示銷售發票存在斷號現象，表明被審計單位存在漏記銷貨交易的可能，通過多數據源綜合分析技術顯示的訴訟費用和本年度被審計單位存在的訴訟次數和以往相比存在異常，表明被審計單位可能存在隱瞞負債的情況。針對這些疑點，審計人員需要運用詢問、函詢等方法對相關事項進行調查與核實，結合審計人員的職業判斷形成審計證據并最終形成審計結論。

三、實施數據導向審計的基本要求

盡管大數據技術給審計人員提供了大量、多元的數據，審計人員可以運用通用或專用軟件對這些數據進行分析，提高了審計的效率和效果，但是也應該認識到，開展數據導向審計也存在一定的風險，數據導向審計的開展是需要一定的條件和要求的。具體表現在以下幾個方面：

1.數據導向審計的實施需要全面的數據。大數據環境下，審計人員需要訪問第三方數據源，如監管機構、供應商、客戶，將被審計單位的數據和第三方數據進行集成才能真正形成審計的線索，發現疑點。這需要第三方的數據是開放的，能夠共享。然而，被審計單位利益相關方的信息由于各種原因在審計時并不能及時和完全獲取，審計所需數據的全面性大打折扣，影響審計的查全率，從而增加審計風險。

2.數據導向審計的核心是采集和分析數據，數據的準確與否直接影響審計資源的配置。因此，實施數據導向審計需要確保數據的可靠性。大數據技術的運用并未從根本上杜絕被審計單位舞弊的風險，系統性舞弊行為仍然會存在，如虛假的銷售單、銷售發票和出庫單，以達到虛增收入和盈利的目的，在這種情況下，即使運用大數據技術仍然難以發現舞弊。在實施數據的采集和分析之前，應當對數據的真實性進行考慮，需要對數據的生成環境進行測試。在傳統審計模式下，控制測試相對于實質性程序而言具有選擇性，但是在大數據環境下，對與數據生成和維護相關的信息系統進行控制測試是必要程序，其目的是了解數據的可靠性。

3.實施數據導向審計需要建立健全數據的存儲和管理機制。大數據環境下，審計數據的存儲方法發生了改變，存儲設施、存儲架構、數據訪問機制等都較以往有所不同，會計師事務所可借助云計算平臺或分布式文件系統對相關數據進行存儲和管理。云計算能夠充分利用物理設施的彈性，獲得處理快速增長數據的能力，大數據有云計算平臺作為基礎架構，才能得以順暢運營。云計算提供了基礎架構平臺，數據的分析就直接在該平臺上進行。當然，會計師事務所也可以自己建立專用數據庫系統以進行審計數據的采集、存儲和分析。無論采用哪種方式，審計人員均應當加強數據的采集、傳輸、存儲、數據維護、分析等整個數據生命周期的控制和保護，以降低審計風險。

數據導向審計理念是順應大數據技術發展的潮流提出的。作為一種嘗試，希望理論界加大大數據環境下審計方法的研究力度，實務界能夠真正充分認識大數據時代給審計工作帶來的機遇和挑戰。盡管大數據技術還在發展完善之中，基于大數據技術的數據導向審計流程也還在探索之中，但是我們審計人員應具有前瞻性，以積極應對環境的變化。隨著物聯網、人工智能、云計算、量子技術和大數據的交叉融合發展，將有效地推動審計流程的改進和創新，這些新興技術的發展，持續賦能數據導向審計進程，數據導向審計必將展現出強大的生機和活力。