大數據下企業審計工作面臨的挑戰及措施研究

潘昕

摘要：在信息技術高速發展帶動下，各行業在生產經營及處理各類服務性業務時，與大數據及云計算等技術聯系日益緊密，并在一定程度上改變了企業工作模式。企業審計工作涉及企業經營管理的各項數據指標，傳統模式下的審計方式已不適應大數據時代企業業務擴大化需求。為此，直面大數據下的企業審計工作挑戰及機遇，關系到企業審計的精度和深度。文章圍繞大數據時代下的企業審計工作展開闡述分析。

關鍵詞：大數據；企業審計；挑戰；措施

大數據時代給企業生產經營帶來了革命性變化，一方面加深了企業生產經營的精細化程度，另一方面由于企業經營參數指標的增多而增加了企業審計工作的難度。基于此，大數據背景下的企業審計工作要轉變思維，針對大數據的優劣勢揚長避短，調整優化形成高效的審計方法模式。

一、大數據與企業審計概述

大數據含義較為廣泛，英文名為big data，也稱為巨量資料，是指在資料量規模巨大的狀態下，通過軟件等處理工具在一定時間內能夠快速擷取及處理參數信息，形成輔助企業經營決策的重要資訊。大數據特征主要有大量、高速、多樣、低價值密度、真實性等。大數據與計算機科學、信息科學、統計學等學科門類緊密相關，適用領域延伸到AR、BI、工業4.0、云計算、“互聯網+”、物聯網等。大數據概念最先由美國麥肯錫公司提出，通過短時間內集合海量數據，為人們提供數據瞬時搜索服務功能。在儲存單位上，大數據從傳統網絡技術模式下的MB、GB擴展為TB及PB。我國在大數據布局上起步晚但發展速度快，華為及阿里等在大數據賽道上競爭優勢及增長幅度都較為可觀。大數據帶來的數據總量倍數級增長催生了企業生產經營及傳播模式的多樣化，隨著數據信息傳播速度的加快，信息的時效性要求也更高，審計所需的相關數據信息講求精確性，而大數據與企業審計的結合帶來的不僅是價值及效率的提升，也關乎信息數據的高效安全。

企業審計涉及企業的各類業務流水信息，主要體現在財務的套賬信息上。大數據下的企業審計工作除了常規會計數據信息外，還可以形成圖片、視頻及網絡日志等其他數據形式。因大數據具備的大體量及快計算的特征，企業審計的工作內容及環境等要素會受到較大影響，基于云會計的大數據審計框架圖如圖1所示。企業要結合自身實際需求，尋找大數據與審計工作的結合點，確保審計工作精度，降低審計誤差。

二、大數據下企業審計工作面臨的挑戰分析

大數據下企業審計工作在設計主客體及流程上都有較大的變化，這些變化能夠帶來效率上的正向改進，但也面臨著諸多方面的挑戰。具體而言，體現在以下幾方面：

（一）企業審計工作理念方面

大數據與企業財務管理，內部控制及審計工作的結合應用過程中，數據全面記錄了企業發展歷程，同時在數據中記錄了企業生產經營中的趨勢或問題。企業審計大數據理念的強化，一是能夠輔助審計人員及時獲取審計所需的各項數據，二是能夠通過數據潛在價值的挖掘為審計工作提供佐證。例如，企業財務及內控中的薄弱隱患點能夠借助數據反映出來，從而提高審計效率及針對性。但從企業審計工作理念上看，眾多企業在大數據背景下依然沿用傳統審計工作理念模式，企業審計工作人員因對大數據理解不全面或有偏頗，無法真正適應大數據時代，大數據支撐下的企業審計工作價值得不到發揮，進而導致企業審計常見錯誤得不到糾正，企業審計的整體質量未實現大幅提高。例如，針對企業運營中的數據信息，數據背后可能顯示出企業生產經營的相關問題，充分應用這些數據開展審計，能夠更準確地發現企業問題。但在具體審計時，因審計理念未改變，依然采用人工方式的概率較高，反映出審計理念與大數據的割裂。再比如，受傳統審計理念的影響，以往多采用事后審計方式，審計實施多在企業財務提供財務報表之后，而大數據時代全面記錄了企業生產經營全過程，審計方式由事后變為連續。在此狀況下，企業審計需要緊隨信息數據變化而改變審計理念及方式，以確保企業經營活動的真實性及合法性。但具體到企業審計執行層面看，審計理念的轉變尚需時日。

（二）企業審計取證方式方面

大數據及大數據所支撐的網絡信息技術的發展進步極大擴充了數據量，海量數據信息被儲存，由此也使企業審計在取證方式上由單向轉為互向相關關系，進而使企業審計在內容及業務上更加復雜。受此影響，審計事務需要提取更多的數據，加大了審計的難度系數。企業審計原有取證方式主要根據因果關系判斷相對關系，大數據引入到企業審計環節，一項重要的工作內容是取證數據信息之間的相關關系，通過對數據進行綜合分析，篩選關聯數據。這一過程對審計人員的信息篩選能力，特別是短時間提取企業經營信息的能力提出了極高要求，如審計人員需要在海量的數據信息中篩選有用關鍵數據，同時眾多的數據參數中也摻雜了某些無用甚至虛假數據，如何取證查詢電子數據的真實性，提高審計人員的職業判斷能力就成為一個重要挑戰。事實上，審計人員在大數據背景下較難查詢信息數據的初始來源及真實度，尤其是企業規模越大產生的數據信息越多時，審計取證更加困難。基于這一環節的變化，企業審計結果或企業審計報告成果因取證的不完整會導致出現一定的片面性，難以反映并滿足企業的多元業務需求情況。從實際情況看，在審計取證及審計模式方法上，以往采用的抽樣審計的模式容易遺留極大的審計風險，而大數據可以借助其多元且全面的優勢，對企業經營全過程進行監督，為全面總體審計提供了可能。但在總體審計模式執行中，關于審計對象及審計數據的挖掘及分析，需要同步做好審計取證方式的轉變。

（三）企業審計平臺方面

企業審計平臺的變化也是大數據時代背景下的一個重要標志，大數據下的審計工作需要面臨眾多的數據，由此也形成了數據平臺。數據平臺及數據庫需要給審計工作提供直接參考，在建立審計平臺時，需要保障企業審計平臺的安全性，同時保證審計平臺容量性能穩定。另外，企業審計涉及企業生產經營的全過程，其中也有一些企業隱私信息，這些信息在大數據背景下主要由互聯網平臺作為數據儲存載體，由此也增加了平臺數據的風險等級。此時，如企業審計平臺安全預警功能不具備或不健全，一些用于審計的數據信息安全性得不到保障。隨著大數據應用的深入，企業審計工作面臨龐雜的數據，在構建企業審計數據庫時，大數據與審計數據之間的銜接依然存在不小難度，如在大數據平臺中設置隱私數據隱藏，審計數據平臺的挖掘邊界被縮短，極有可能導致審計工作進程受阻。此外，大數據應用下，審計工作除了在安全性方面面臨一定挑戰外，因大數據帶來了海量數據量，在大數據價值的挖掘及審計平臺模式的選擇上，也需要盡快從獨立審計中走出，增強審計數據之間的關聯性。

（四）企業審計人員方面

大數據背景下，企業審計在取證方式及平臺上都有所變化，同時各類可供審計所用的數據資料大幅增加，審計工作效率的提高除了在審計硬件系統設備上更新外，還需要同步做好審計人員專業能力的提升。可以說，企業審計人員技術能力的提高是大數據基于企業審計最為明顯的一個挑戰。當前，我國絕大部分企業配備的審計工作人員主要以傳統審計模式為主要工作方法，自身對大數據時代下審計工作變化準備不到位，不具備全面的素質要求。例如，面對大數據，在查找及分析上的能力不強，無法及時適應大數據時代下企業審計工作模式的變化。有些企業審計人員對大數據與審計的結合存在不小的抵觸心理，不愿采用新審計模式方法，對數據的收集及分析較為滯后，依然停留在獨立審計范疇，缺乏綜合審計能力，在審計的準確性上達不到預期要求。簡言之，大數據及其帶來的有關企業審計的模式的改變，作為審計人員需要從傳統模式框架下走出，能力水平與大數據時代要求契合，而高素質企業審計人才在數量上的缺乏已成為大數據時代企業審計的一大挑戰。

三、大數據下企業審計工作挑戰應對策略措施

（一）及時轉變大數據背景下企業審計工作理念思路

大數據時代的到來不可阻擋，作為企業而言，應借勢大數據尋求自身在生產經營及服務等層面的改進，著力提高生產及服務效率。對于企業財務管理及企業內部控制而言，大數據也提供了重要技術輔助。因此，企業不應回避大數據，直面企業自身在大數據環節的缺陷，面對挑戰，轉變企業審計工作的理念思路。具體把握如下幾點：第一，大數據背景帶來了豐富繁雜的審計工作量及數據信息，作為審計工作人員而言，應認識到數據信息的正面作用，同時提高數據風險防范意識，做到對數據價值充分挖掘應用，降低數據風險等級。第二，大數據下的企業信息數據極為龐雜，一些真實反映企業運行狀況的數據帶有一定的隱藏性，應注意對此類信息進行挖掘，提高數據挖掘分析意識。第三，企業審計理念的轉變應體現在審計模式的變化上，即由傳統審計模式框架中走出，結合大數據背景，以大數據審計理念為指導，引入數據信息分析工具，提高審計數據收集及時性及全面性，進而簡化審計流程步驟，為開展針對性雙向審計做好鋪墊。第四，構建大數據企業審計模型。大數據是大勢所趨，由此也帶來了數據的海量增長，企業審計在應對海量數據，從中提取有價值信息時，應借助數據處理軟件，構建大數據企業審計模型。在該模型中應通過數據挖掘，對企業運營狀況進行階段性總結及后續預測，讓審計工作價值最大化。

（二）對企業審計電子證據取證加以規范

大數據及由此造成的數據海量化特點，給企業審計帶來取證便捷性的同時，也增添了審計聚焦難度。電子信息數據帶有極大的不可預見性，對其進行遷移也較為便捷，這一特點無疑大大增加了審計證據追蹤難度。在大數據環境下，數據存放不確定性增加，面對眾多的電子數據信息，一是需要確保數據信息的安全性，為此，需要對企業審計電子證據取證過程加以規范，提高電子信息數據的可靠性。二是要認識到數據系統電子數據信息有效性與信息收集儲存之間的內在關系，對生產過程中產生的各類電子信息數據做好詳細記錄及入庫，明確數據的來源及產生時間，獲取數據時了解相應途徑，形成數據追蹤記錄模式。三是對審計電子證據信息的處理過程進行記錄，根據審計的重點及方向，確定所選用的工具及方法，形成規范的審計取證單。在取證單中應涵蓋如下內容：電子數據來源，即電子數據原始來源信息系統及數據獲取方式，原始數據起止時間等；電子數據處理過程，即選用相適應的工具處理原始數據；審計結論事實摘要，即在多條審計結論中梳理形成具備較高完整性的審計結論表，與審計取證單一起作為審計附件。四是結合審計結果，分點分條記錄審計數據，一方面保證審計數據的安全性，不被輕易篡改，另一方面便于之后查詢審計結果。為此，在規范取證方式的同時，要適時加強大數據系統安全監測，對數據的調取情況及是否發生數據泄露等隱患進行追蹤。

（三）構建大數據下的企業審計配套平臺

企業審計隨著企業改革的推進而帶有復雜性和多樣性，尤其是在大數據背景下進行企業審計工作時，數據信息作為重要的審計要素，要發揮其功能價值，需要構建并完善大數據配套平臺。這一環節把握如下幾點：第一，做好專項資金保障。審計與大數據及云計算的結合應用，應以云審計平臺搭建為前提，通過這一配套平臺獲取及提供審計大數據，如此可將審計數據損耗率降至最低，避免數據遷移時出現各類不規范問題。第二，企業審計組織搭建云審計平臺時，因涉及了大量經費投入及使用，應做好云基礎設施的監督，明確企業需要建設的各類云設施，統一云審計格式。第三，云審計大數據平臺應具備安全防護及預警功能，這一方面應通過數據庫調取操作權限設置及數據信息安全預警系統的構建來加以保障。大數據帶來了數據信息的便捷性，但其安全性不足也一直是長期存在的問題，而企業審計數據信息又與企業發展環境安全性緊密相關，加強大數據配套平臺的安全性能至關重要。在具體實施上，應針對主要的財務數據信息進行加密保護，對審計質量產生直接影響的數據采取針對性保護措施。另外，在創建大數據配套平臺時，可以借鑒采用業界先進的云技術，如阿里云，百度云等，提高數據獲取的效率及數據信息安全密級，最終促進審計工作的改進完善。例如，將社保大數據平臺、工商信息大數據平臺、地理信息大數據平臺等與企業大數據審計相結合，對各類數據信息進行全面調取，從而提高企業審計的覆蓋面，更好地反映企業運營狀況。具體到應用及構建上，審計大數據預處理平臺應設置有數據儲存、數據抽取、數據轉換、數據裝載等功能模塊，采用基于SAS、IDE、SACA、SCSI等接口作為服務器及硬盤的連接方式，引入Hadoop分布式存儲系統，將并行處理及作業調度同時融入系統中，實現審計大數據的引入及彈性拓展，審計大數據分析平臺示意圖如圖2所示。在此基礎上，可借助可視化方法，形成立體化目標視圖，直觀形象地對審計大數據加以展示，解決審計疑點難點。

（四）培養企業審計工作復合型人才

企業審計工作涵蓋面廣泛，需要覆蓋到眾多審計環節及業務流程，這些環節流程又需要面對復雜的數據，要使數據發揮價值，應做好收集、儲存及分析處理，確保審計過程的嚴謹性，保證審計結果的準確性。要達到這一目的，企業審計工作人員專業技能需要同步提高，為此，應培養企業審計工作復合型人才。相關要點思路如下：第一，大數據背景下的企業審計工作人員應具備信息化意識及審計操作技能，對審計的重點項及需要借助大數據求證的項目進行針對性分析。作為企業而言，在內部培養大數據審計人才的基礎上可以引入外部審計力量，做好相應的培訓指導。第二，著力提升大數據企業審計人員的數據綜合分析能力。這一點在大數據時代下的審計工作中極為重要，審計人員應在審計思維上加以改變，重點提升自身在審計事項關聯數據挖掘分析能力，通過挖掘數據信息背后的隱藏信息，滿足審計工作要求。第三，審計過程可能需要對其他專業領域的知識進行遷移，作為審計人員而言，應加強這一方面的學習，通過參加專項審計及綜合審計演練等，調用相關領域知識，確保審計結果準確，降低審計誤差。

四、結語

企業審計伴隨著企業生產經營業務的擴展而顯露出一定的復雜性，在網絡信息技術大行其道的背景下，大數據下的企業審計更顯重要。為借勢大數據，促進企業審計質量及深度的提高，應直面大數據帶來的審計復雜性挑戰，在審計理念思維、審計平臺構建、審計取證方式規范、審計人員專業技能提升等方面不斷完善補強，以發揮企業審計助推企業良性發展的作用。

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（作者單位：吉林省洮南市審計信息中心）