大數據對財務會計審計的影響與變革

孫濤 天健會計師事務所（特殊普通合伙）安徽分所

引言

現階段，信息技術的快速發展已將我們引領進了一個大數據時代，充滿無限的可能性。時代的發展使我們得以獲取和處理前所未有的大量數據。其中，財務會計審計領域成了大數據應用的重要舞臺之一。大數據對財務會計審計的影響深遠且多層面，尤其是對于審計效率、審計質量以及審計決策等關鍵環節產生了積極的變革。然而，這種變革的過程并非一帆風順，相反，面臨著諸多挑戰。為了成功適應大數據時代的到來，需要采取切實有效的對策來解決這些問題。

一、大數據的相關分析

（一）大數據的來源

大數據來自眾多且多樣的源頭。其中一部分源自傳統的業務系統，如ERP 和CRM 系統等，這些系統中包含了大量的交易數據。隨著社交媒體、互聯網搜索、在線購物、智能設備等的普及，產生了更多的用戶生成數據。比如社交媒體的發帖、評論，網上的購物記錄，以及智能設備的使用數據等。除此之外，還有公開可獲取的數據，如政府公開數據、開放科研數據等。隨著物聯網的發展，各種傳感器、監控設備等開始大量產生實時數據。這些數據不僅數量大，而且類型多樣，包括結構化的表格數據，半結構化的網絡日志，非結構化的文本、音頻、視頻數據等。它們從不同的角度，描繪了真實世界的各種情況，蘊藏了大量的信息和知識。然而，要從這些數據中提取有用的信息，需要用到大數據處理和分析的方法。

（二）大數據的特性

大數據通常具有四個主要特性，也被稱為“4V”特性，分別是：Volume（數據量大）、Velocity（數據生成速度快）、Variety （數據種類多樣）、Veracity（數據真實性）。首先，大數據的量級巨大，我們所說的大數據通常指的是那些傳統數據庫系統無法處理的大規模數據集。其次，大數據的生成速度極快。隨著互聯網、物聯網的發展，數據不僅數量大，而且生成速度快，往往需要進行實時或近實時的處理和分析[1]。再次，大數據類型多樣。因此，需要有能力處理各種類型數據的工具和技術。最后，大數據的真實性。由于數據的來源廣泛，質量參差不齊，因此，如何確保數據的真實性，提高數據質量，是大數據處理的重要問題。

（三）大數據的技術和工具

大數據的處理和分析需要一些專門的技術和工具。其中，分布式存儲和計算技術是最基礎的。例如，Hadoop 就是一種廣泛使用的分布式框架，它可以將大規模數據分布存儲在多臺服務器上，然后并行處理這些數據，大大提高了數據處理的速度。在Hadoop 的基礎上，還發展了許多其他的工具和框架，例如，用于數據查詢和處理的Hive 和Pig，用于機器學習的Mahout，用于實時處理的Storm 等。除了Hadoop 生態系統，還有許多其他的大數據技術和工具。例如，NoSQL 數據庫，如MongoDB、Cassandra 等，它們可以處理大規模的非結構化或半結構化數據。還有Spark，它是一個內存計算框架，比Hadoop 有更高的處理速度，特別適合需要實時處理的應用。此外，還有許多專門的大數據分析工具，如R，Python 的Pandas、NumPy、SciPy、Scikit-Learn 等庫，它們提供了豐富的數據處理和分析的函數，方便了分析師的工作。

二、大數據對財務會計審計的影響

（一）對財務會計審計效率的影響

大數據技術對財務會計審計效率的提高起到了重要作用。傳統的財務會計審計工作通常需要處理大量的交易數據，而且大部分工作是手動完成的，這無疑需要大量的時間和人力。然而，大數據技術的應用改變了這一情況。大數據技術能夠處理海量的數據，且處理速度快，能夠顯著提高數據處理效率。首先，通過自動化的數據收集和整理過程，大數據技術可以節省大量的數據錄入時間。其次，利用大數據分析，可以實現對海量數據的快速處理和分析，例如，找出異常交易，發現潛在的風險，這在傳統方法中可能需要耗費大量時間。最后，使用機器學習等先進技術，可以構建預測模型，對未來的財務狀況進行預測，幫助企業提前做好決策準備。

（二）對財務會計審計質量的影響

大數據的應用不僅提升了財務會計審計的效率，而且對提升審計質量起到了重要的作用。傳統的審計通常只能對樣本數據進行檢查，而大數據技術使得全量數據的審計成為可能，這無疑增強了審計的全面性和準確性。一方面，大數據技術使得財務會計審計可以處理和分析更大規模的數據。這意味著審計人員可以從全量數據中查找問題和風險，而不僅僅是樣本數據，這大大提高了審計的覆蓋率和準確性。同時，大數據分析可以找出數據中的隱藏模式和關聯，幫助審計人員更好地理解和解釋數據，提高審計的深度和廣度。另一方面，通過使用先進的大數據分析方法，如數據挖掘，審計人員可以更準確地識別異常交易、預測風險，這在提高審計質量方面起到了重要作用。機器學習模型可以根據歷史數據學習到的模式來預測未來的行為，這可以幫助審計人員提前發現潛在的風險。此外，大數據技術還可以提高審計的實時性。在傳統審計中，審計往往是一種定期的活動，而且在審計過程中可能會出現延遲。然而，大數據技術可以實現實時或近實時的數據分析，這使得審計人員可以及時發現和處理問題，降低了風險[2]。

（三）對財務會計審計決策的影響

大數據在改善財務會計審計決策過程中發揮了關鍵作用。其提供了大量詳細、實時的信息，使得審計人員和企業管理者能夠基于更為精確和全面的信息來進行決策。一是大數據提供了更為全面和詳細的信息。通過收集和分析各種類型的大數據，審計人員可以更全面地理解企業的運營狀況，從而更好地評估企業的財務狀況。這種全面的理解和評估為決策提供了更為準確和詳細的信息基礎。二是大數據使得審計決策能夠更為快速和及時。通過實時或近實時的大數據分析，審計人員可以及時發現潛在的風險和問題，從而更快地做出響應。這種快速和及時的決策不僅可以降低風險，還可以更好地把握機會。三是大數據還使得審計決策更為精確。通過應用如預測分析、機器學習等先進的大數據分析方法，審計人員可以更準確地預測未來的趨勢和風險，從而做出更為精確的決策。四是大數據還使得審計決策更為科學。傳統的審計決策往往基于審計人員的經驗，而大數據使得決策能夠基于數據和分析結果，這使得審計決策更為科學和客觀。

三、大數據下財務會計審計變革中的問題

（一）數據處理能力不足

盡管大數據提供了海量的信息，但要從這些信息中提取有價值的知識并將其應用于財務會計審計決策，就需要強大的數據處理能力。然而，當前許多企業和審計機構在數據處理能力上仍存在不足。首先，數據存儲是一大挑戰。海量的數據需要大量的存儲空間，并且需要高效的存儲和檢索方法。然而，許多企業的存儲設施和技術可能無法滿足大數據的存儲需求，這將阻礙大數據在財務會計審計中的應用。其次，數據處理速度也是一個重要的問題。財務會計審計需要及時、準確的信息，這就需要快速處理大量的數據。但是，傳統的數據處理技術在處理大數據時可能會面臨效率低下的問題。最后，數據分析能力也是一個重要的問題。大數據通常包含了結構化和非結構化的數據，需要復雜的數據分析技術來挖掘這些數據中的信息。然而，許多企業可能沒有足夠的數據分析工具和技能，這將限制他們從大數據中獲取有價值的信息。

（二）技能缺口

大數據的應用需要一種全新的技能組合，其中包括數據分析、編程和統計等關鍵技能。但在現實中，現有的財務會計審計人員可能并未掌握這些所需的技能，因此產生了一種明顯的技能缺口。傳統上，財務會計審計的培訓課程往往更加關注于會計理論的知識和審計技術的教授，相對而言，較少關注數據分析和信息技術的教育。然而，隨著大數據應用的廣泛推廣，審計人員需要具備更為深入的數據分析技能，例如理解和有效使用數據分析工具，解讀并應用數據分析結果等。此外，審計人員還需要有能力理解和運用各種信息技術，包括但不限于數據庫管理、數據存儲以及數據檢索等。這個技能缺口不僅限制了大數據在財務會計審計領域的廣泛應用，還直接影響了審計人員的工作效率，也更深層次地影響了整體審計質量。因此，這個技能缺口的問題已經成了一個亟待解決的挑戰。

（三）數據質量問題

數據質量是大數據應用的基礎。然而，實際應用中的數據質量問題無疑構成了一個無法回避的問題。首先，數據可能存在錯誤和遺漏。在數據收集和錄入過程中，可能會出現各種情況，例如錄入錯誤、信息遺漏等，這些因素可能會在某種程度上對數據的完整性產生影響。例如，一份報告可能因為鍵盤輸入錯誤而導致數據被錯誤地錄入，或者在數據收集過程中，某些關鍵數據可能被誤漏。這些錯誤和遺漏可能會引發分析結果的偏差，進而影響最終決策的準確性。此外，數據的質量也可能受到數據源的影響。例如，如果數據源本身就存在不準確或者不可靠的情況，那么基于這些數據源得出的財務會計審計分析結果也可能存在不準確或不可靠的風險。這樣的情況可能在使用第三方數據源時特別常見。其次，數據的一致性也是一個需要解決的問題。在大數據環境下，數據可能來自不同的數據源，每個數據源可能有自己的數據格式和標準。例如，同一公司的不同部門可能使用不同的系統來存儲和管理數據，這些系統可能有各自獨特的數據格式。如果這些數據不能正確地整合在一起，可能會引發審計數據的一致性問題，進而影響審計分析結果。最后，數據的時效性也是一個重要的問題。在快速變化的商業環境中，數據的時效性對決策的影響極為重要。然而，數據的收集、處理和分析可能需要一定的時間，這會影響審計數據的實時性，進而影響審計分析結果。

四、大數據下財務會計審計變革對策

（一）提升數據處理能力

在大數據時代，提升數據處理能力是關鍵。因為財務會計審計工作涉及的數據量大，結構復雜，如果不能有效處理這些數據，就無法真正利用大數據的優勢。因此，應當重視提升數據處理能力，使數據可以在短時間內得到快速、有效的處理。首先，需要利用先進的數據處理技術，例如Hadoop、Spark 等大數據處理框架，它們可以處理大規模的數據集，并能夠提供高效的數據處理速度。此外，數據清洗、數據整合等前期的數據處理工作也是非常重要的，它們直接影響到數據處理的質量和效率。其次，應當建立有效的數據模型，對數據進行科學的分類和歸納，這樣可以提高數據處理的精度，也可以更好地滿足財務會計審計工作的需求。最后，提升數據處理能力還需要注重數據的安全和保密性。在處理數據的過程中，必須嚴格遵守相關法律法規，保護客戶的隱私，防止數據泄露。

（二）培訓和引入專業人才

在大數據時代，財務會計審計人員面臨著全新的挑戰和需求。為了應對這些挑戰和需求，關鍵的解決辦法是提升人才隊伍的技能素質，這既包括對現有人才的培訓，也包括引入新的專業人才。首先，對現有財務會計審計人員進行針對性的培訓，幫助他們提升在大數據環境下的工作能力是必要的。這種培訓應該旨在彌補現有人才在數據分析、編程、統計等方面的技能缺口，培訓內容可以包括理解和使用數據分析工具、解讀數據分析結果以及數據庫管理、數據存儲和檢索等信息技術知識。除此之外，為了讓人才更好地理解和適應大數據環境，培訓還應該包括大數據思維的培養，例如數據驅動決策、數據可視化，以及數據的安全和隱私等方面的知識。其次，對于那些高級的技能，例如高級數據分析、機器學習甚至人工智能等，可能需要引入具有這些技能的新的專業人才。這些專業人才可以在組織內部建立一個專門的數據團隊，負責處理和分析大量的數據，提供決策支持。同時，這些專業人才也可以作為培訓者，幫助現有人才提升他們的技能。最后，為了更好地引入和保留這些專業人才，企業也需要調整人才管理策略，例如提供具有競爭力的薪酬和福利，提供持續的學習和發展機會，以及建立一個良好的工作環境。這些舉措將有助于吸引和留住這些在大數據環境下具有重要價值的人才。

（三）建立嚴格的數據質量管理制度

數據質量是影響大數據應用效果的關鍵因素。為了保證數據質量，需要建立嚴格的數據質量管理制度。首先，需要進行全面的數據質量檢查，找出數據中的錯誤和不一致性，進行數據清洗和數據整合，確保數據的準確性和一致性。其次，需要建立完善的數據質量標準，明確數據質量的評估指標，定期對數據質量進行評估和監控，及時發現并解決數據質量問題。此外，需要建立健全的數據質量管理流程，包括數據采集、數據處理、數據使用等各個環節，對每個環節的數據質量進行嚴格的控制，防止數據質量問題的產生[4]。最后，還需要注重數據質量的持續改進，通過引入先進的數據質量管理工具和技術，持續提升數據質量。

結語

大數據在財務會計審計領域的運用正成為一股不可忽視的力量。這一變革開啟了新的可能，引領了審計行業的發展趨勢。雖然面臨挑戰，但只要我們準確把握大數據的特性及其潛力，深入理解其在財務會計審計中的實際應用，我們便能夠充分利用這一科技力量，推動審計工作的革新，實現財務會計審計業的飛躍和發展。