會計師事務所審計智能化路徑探析★

王 真

（浙江東方職業技術學院）

一、大數據技術對審計工作的影響

互聯網、大數據、人工智能的推行正影響著審計行業，審計的工作內容和模式正面臨變革。

（一）從事后審計轉變為事中審計

傳統的財務審計工作是從被審計單位所有經濟業務發生之后以及一個會計年度的財務工作結束后才進行，而且因為審計時間的限制和審計人員數量的限制，審計人員只能結合風險評估和重要性原則，有針對性地選取部分業務進行審計，具有時間的滯后性和范圍的局限性等缺點，很可能導致審計人員無法及時有效地發現被審計單位的錯報或舞弊行為。而且傳統審計中，會計師事務所往往會派遣審計人員到被審計單位開展審計工作，與財務部、銷售部、采購部等相關人員進行現場溝通，并查看車間、倉庫相關物件，對合同、發票、賬簿、收付款單、出入庫單等資料進行手工核對并拍照，這樣必然會耗費雙方大量時間、精力，導致工作效率低下。

隨著大數據技術推行，會計師事務所的審計工作從事后審計將逐步向事中審計過渡。例如將區塊鏈與審計結合，會計師事務所嵌入被審計單位區塊鏈中，那么在被審計單位交易活動在全網進行廣播確認時審計人員可通過信息管理數據庫遠程讀取數據資料，在審計終端開展審計工作，而無需到達現場，從而實現事后審計向事中審計轉變、現場審計向實時遠程審計轉變，節約了差旅成本，提高了審計效率。

（二）從抽樣審計轉變為詳細審計

審計人員根據職業判斷選取任意抽樣、統計抽樣等抽樣方法從總體中抽取部分樣本進行測試，然后根據測試結果來推斷總體特征，抽樣審計會產生抽樣誤差，可能造成審計人員判斷失誤，降低審計結論的準確性和可靠程度。傳統審計工作中被審計單位業務憑證繁多，為了提高審計效率，會計師事務所都會采用審計抽樣的方式審計。大數據信息技術的融入將會解決這一難題，可利用人工智能手段開展整體審計。

（三）由人工審計模式轉變為人機協同模式

會計師事務所審計人員的審計模式逐步由人工審計模式向人機協同模式轉變，人機協同模式依次由機輔人判模式、機判人審模式向自主機判模式過渡（江其玟、施心語，2022）。

傳統的人工審計模式下，審計人員大多通過手工計算和分析的方式開展風險評估、細節測試、實質性分析程序等，借助的審計工具較少，大多采用EXCEL輔助審計。機輔人判模式主要還是以人為主導，審計機器人只能夠完成結構化程序。審計人員運用審計智能化技術完成目標票據信息的識別和提取、結構化數據的采集和清洗、財務指標的計算和驗算等傳統的手工審計工作。優點是能夠將審計人員的一部分工作精力轉移到專業判斷上來，缺點是人機交互只嵌入部分業務流程中，機器的操作靈活性具有一定的局限性。機判人審模式下審計機器人已具備思考學習、綜合判斷和正確決策的能力,除了能完成結構化工作外還能依據審計證據和測試結果對審計業務得出審計意見，與審計人員共同生成審計報告。自主機判模式下以機器為主導，審計人員只要設置好預期目標、基本要求和條件等，審計機器人能夠自主處理結構化、半結構化和非結構化任務，開展完整的業務流程。

二、會計師事務所審計智能化現狀分析

本文以某市72家大中小型會計師事務所為調查對象，將典型的大數據技術工具的使用情況作為調查內容，設計調查問卷，對會計事務所的審計程序信息化情況進行調查。調查結果進行匯總得出表1。

從表1可以看出采用數據庫、Python、PRA等審計機器人、區塊鏈等技術的會計師事務所還是比較少的，幾乎所有事務所偏向于應用EXCEL作為主要審計工具，大多數事務所采購了審計大師、中普審計軟件進行輔助審計，審計程序信息化程度較低。目前，會計師事務所的審計智能化仍處于起步階段，機輔人判模式尚未得到充分落實。調查出的具體原因是數據庫、Python、Hadoop的使用都是需要簡單的編程語言基礎的，而審計人員很少有編程語言的基礎。PRA等審計機器人近年來在大所剛剛興起，并未得到普遍關注。且大部分會計師事務所安于現狀，沒有充分認識到互聯網+對審計的沖擊，不愿意對信息化進行過多的關注，很多審計師習慣按老思路行事，沒有精力或是懶于創新審計智能化實現路徑。

表1 問卷調查匯總表

三、審計程序智能優化策略

（一）風險評估程序智能化策略

風險評估程序，是指審計人員通過詢問、觀察、檢查和分析等手段了解被審計單位及其環境，以判斷企業是否存在重大差異或缺陷風險，識別和評估由于舞弊或錯誤導致的財務報表層次和認定層次的重大錯報風險。

會計師事務所可以通過錄音或錄像的方式詢問被審計單位管理層和內部相關人員，然后運用語音識別平臺等工具將其轉換成文字，再用自然語言處理技術提取關于被審計單位的經營狀況、內控體系、組織架構等方面的重要信息，進行處理分析，為制定重要性水平提供基礎。

在進行風險評估分析時運用Python語言爬蟲技術對網易財經、巨潮資訊等網站的相關行業數據、相關行業宏觀政策、法律法規等外部信息進行抓取并整合共享數據庫行業情況，初步了解當年被審計單位相關行業形勢，再抓取企查查、愛企查等網站被審計企業的工商信息、股權架構、經營信息及涉訴等基本情況，分析被審計單位的經營狀況。Python不需要審計人員懂計算機原理，也不需要理解復雜的編程模式，只要在萬能代碼中替換想爬的網頁鏈接、文件位置，就可以根據代碼自動抓取網站上的信息。

數據爬蟲可以使用Python語言運行的request模塊，在Python爬蟲通用公式里，用到requests和lxml里的etree兩個庫。審計人員只需確定要爬取的網站的鏈接URL和請求頭headers，請求頭的內容是從網站上的源代碼處復制過來的，可幫助爬取信息時篩選出無用信息。

審計人員抓取到合適的數據后可通過智能分析可視化軟件Power BI建立數據模型，并對相關數據進行對比、驗證與預測。

（二）細節測試智能化策略

細節測試中最重要也最容易與信息技術結合的就是函證程序，傳統的函證在實施過程中會出現過程繁雜、耗時、風險大、控制不良的問題，回函速度和效率也沒有保障。傳統的函證工作流程包括：（1）確定被函證的范圍和對象；（2）確定函證時間；（3）選擇函證方式；（4）發函并控制函證全過程；（5）回函并整理分析和評價函證結果。函證流程比較繁瑣復雜，而且詢證函發出后，會計師事務所將會對函證的后續傳遞及回函失去控制，增加了不確定性風險，且沒有可控措施。被函證方如果消極對待函證工作，將會降低回函質量和速度，影響審計效果。將區塊鏈與審計結合，克服了傳統函證方式回函速度慢、效率低的缺點，降低了函證的成本，增加了函證的安全性和可靠性。所以會計師事務所可以將區塊鏈技術與審計相結合，建立區塊鏈電子函證應用平臺。

4)在一定的工程邊界條件及設計原則下，新方案飽和煙氣的加熱功率要比常規方案小10.511 6 MW，此部分熱量可用于預熱冷風，折算為機組增加的發電功率2.185 4 MW，新方案可利用的飽和煙氣余熱功率為10.570 4 MW，在考慮煙氣余熱用于凝結水系統和不考慮煙氣余熱用于凝結水系統兩種情況下，機組效率分別增加0.231%、0.164%，節能效果更好。

區塊鏈是一種將數據區塊按照時間順序連接成鏈式數據結構，并以密鑰方式保證不可篡改、偽造的分布式賬本。其本質是一個共享數據庫，包含分布式數據存儲、點對點傳輸認證、非對稱加密、共識機制、工作量證明、時間戳等計算機信息技術。存儲于其中的數據或信息，具有“全程留痕”“不可偽造”“公開透明”“可以追溯”“集體維護”等特征。區塊鏈系統中的每個數據包都承載著相關交易信息和驗證信息，都會以時間戳的形式寫入其所屬區塊中，每個區塊又包含區塊頭和區塊體用來記錄詳細數據和元數據，被所有其他節點認證，具有不可撤銷性，大大提高了數據的準確性和可靠性（見圖1）。

圖1 區塊鏈原理

審計端與被審計單位通過智能合約在區塊鏈上簽署《業務約定書》，并在節點上索取被詢證單位、事務所等企業信息、生成對應的電子版哈希值上鏈同時與被詢證銀行簽署相關協議信息；事務所根據約定書從鏈上選擇本次詢證的內容，將發函方、回函方、函證主體信息等封裝生成區塊鏈電子函證，利用私鑰對函證進行數字簽名，被審計單位核實信息后，從鏈上通過分布式網絡向簽署函證業務協議的被詢證單位發送消息，請求執行發函事件。當被函證單位人員偵測到審計人員發函請求事件時，觸發發函成功事件，并通過銀行系統接口或被詢證單位會計信息系統將被審計單位的相關數據嵌入審計人員發函請求合約中，通過公鑰進行驗簽并加蓋簽章（方雪婷，2021）。審計人員偵測到函證響應事件后，對發函請求合約中的數據進行核實，核實無誤觸發回函成功事件，區塊鏈網絡通過共識機制推選出記賬節點，各節點基于哈希值和時間戳驗證等機制將通過驗證的函證打包生成區塊鏈并全網廣播，完成函證記賬（見圖2）。

圖2 區塊鏈函證流程

（三）實質性分析程序智能化策略

實質性分析程序與細節測試都屬于實質性程序，有效的分析程序可以識別財務報表認定層次的重大錯報風險，將認定層次的檢查風險降至可接受的水平。審計工作應當創新技術與審計方式，將數據挖掘、數據清洗、數據分析等技術運用到實質性分析程序中，以此減少審計人員的人工工作量，節約審計成本，降低審計風險，提高審計效率和效果。

以檢查分析并評估被審計單位稅務風險為例，審計師需要根據職業判斷和重要性水平確定大量的相關稅務風險預警指標，例如增值稅稅負率變動率、毛利率變動率、營業收入變動率、營業成本變動率、成本費用利潤率、利潤總額變動率等，分析的相關指標越多，就越有利于得出正確的審計結論。審計人員根據稅務風險預警指標計算公式計算被審計單位稅務風險指標值，然后再計算出相關行業指標值，用（企業指標值-行業指標值）/行業指標值計算出偏離度，最后根據職業判斷分析被審計單位可能存在的錯報風險和稅務風險（見表2）。審計人員利用傳統的分析程序計算企業指標值時，首先需要手動在本年和上年度的資產負債表、利潤表、現金流量表、納稅申報表等表格中找到相應的計算元素金額，然后再根據公式計算出企業指標值，費時費力，工作量繁重，而且效率較低易出錯。在計算行業指標值時審計人員幾乎很難收集到行業指標計算元素，稅務風險分析工作難以完成。

表2 稅務風險指標計算及風險評估

1.搭建共享數據庫系統，自動計算企業指標值

會計師事務所應結合數據庫技術搭建共享數據庫系統，將會計師事務所與被審計單位內部聯網，實現被審計單位的財務信息、業務數據共享。審計人員可以將不同指標的計算公式添加到數據庫中，并從數據庫中正確、可靠、快速地精準檢索和提取被審計單位相應的數據元素，構建數據模型，完成數據驗證和指標計算，如此可大大提高審計效率和準確度。

2.通過大數據平臺獲取行業指標值

行業指標值的計算和獲取可以采用數據挖掘、數據清洗技術獲取并整理出目標行業的財務數據，例如可以借助中聯集團開發的大數據平臺數據集設計器，將上市公司行業分類與年度財務報表進行左連接，再通過數據過濾器過濾出被審計單位目標行業的財務信息，然后對相關財務指標元素進行分組、聚合，最后輸入相關函數及稅務風險指標計算公式得到目標行業財務指標值，得到目標行業財務指標值之后審計師便可以計算偏離度，判斷被審計單位的稅務風險。該數據平臺采用的是可視化的界面，操作簡單、快捷、易掌握，適合沒有編程基礎的審計人員。

（1）數據挖掘

將上市公司行業分類與年度財務報表進行左連接，挖掘出相應年度所有A股上市公司的行業財務信息（見圖3）。

圖3 A股上市公司的行業財務信息

（2）數據篩選

在數據過濾器中添加過濾條件，字段中選擇所屬證監會行業名稱，參數類型選擇常量，數據輸入要篩選的目標行業名稱（見圖4）。

圖4 所屬證監會行業

（3）指標元素分類聚合

將行業指標中用到的指標元素拖動到聚合界面進行分組聚合，函數選擇sum求和函數，由此得到目標行業相應的聚合指標元素。例如計算2020年度目標行業毛利率指標，則需將指標元素營業收入和營業成本分別拖入聚合界面進行聚合（見圖5）。

圖5 指標元素分類

（4）指標值計算

計算指標值時需要根據計算公式把用到的年度指標元素拖動到表達式框內，再用round函數對金額進行四舍五入。以2020年度行業營業成本變動率為例，其表達式為：round(([2020A股利潤表_非金融_營業成本2020年]-[2019A股利潤表_非金融_營業成本2019年])/[2019A股利潤表_非金融_營業成本2019年]*100,2)（見圖6）。輸入該表達式，便可得出2020年度目標行業的營業成本變動率。

圖6 所屬證監會行業指標參數

得到企業指標值和行業指標值后，就會計算出偏離度，審計人員就可以根據職業判斷分析出被審計單位的可能存在的舞弊和錯報，有效識別潛在的風險。

四、提高審計人員信息技術水平

大數據信息技術極大提高了審計工作的可靠性、安全性和效率性，所以在審計工作中進一步推行大數據信息技術將成為大勢所趨。審計行業現在更加需要具備計算機信息技術、審計專業知識、管理知識、財務技能等綜合性能力的人才。會計師事務所需要建立“審計專業+信息技術”的思維模式，在培養審計人員審計專業技能的基礎上，也要增加計算機信息技能儲備，會計師事務所可以聘請計算機編程Python、Hadoop、數據庫SQL sever、MySQL等專業老師定期為審計人員培訓，提高審計人員的大數據運用水平，培養綜合性人才。還可以引進計算機技術、大數據技術、人工智能等專業人員，打破不同專業間的界限，豐富審計隊伍結構，增強專業人才的互補性。

五、結語

傳統的審計模式成本高、效率低、可靠性低，已經不能適應當今審計工作的要求。大數據技術的興起，克服了審計工作的難點，使審計人員從繁雜枯燥的任務中解脫出來，但也為會計師事務所和審計人員帶來了新的機遇與挑戰。會計師事務所應深刻認識到大數據技術的重要性與必要性，進一步在審計流程和審計模式中融入區塊鏈、數據庫、數據挖掘和可視化分析等多種信息化技術，優化審計工作。