大數據技術在審計取證中的應用、風險及應對

王斌

（普華永道中天會計師事務所（特殊普通合伙）廣東 廣州 510623）

一、引言

審計是審計人員綜合利用特定的審計方法對財務報表所依據的會計記錄和信息進行處理得到審計結果的一種活動，其中應用的信息和記錄就是審計證據。為得到準確的審計結論，就需要充分和適當的審計證據，且在此基礎上綜合處理形成審計意見。審計證據的充分程度直接決定了審計結論的可靠性，因而需要有充分的準確性。電子審計證據對審計理論的要求明顯提高，這種背景下很有必要強化此類證據的檢驗工作。

近年來國家相關部門一直強調要在各經濟活動領域加快推進審計信息化工作，并在政策上做出了引導，要求“充分利用大數據的價值，基于信息化技術核查問題，提高審計結果的可靠性和應用性。”2023 年3 月，中國注冊會計師協會發布《注冊會計師審計數據規范——公共基礎》《注冊會計師審計數據規范——總賬》《注冊會計師審計數據規范——銷售》和《注冊會計師審計數據規范——銀行流水》等4項注冊會計師審計數據規范。中注協根據各行業數字化發展的程度，結合注冊會計師開展數字化審計實務的需求，致力于解決中國注冊會計師審計面臨的實際問題。這些政策和規定對大數據技術在審計領域的廣泛應用做出了明確的規劃，為其進一步發展打下了良好的基礎。審計人員在日常工作中需要綜合應用大量的審計證據，而這些數據信息存在密切關系，因而需要審計人員充分適應大數據環境，對相關數據有較高的敏感性，同時還具備數據深度挖掘、比對和驗證的能力，充分發揮數據價值，從而更好地實現相關審計目標。這種背景下就需要研究怎樣通過大數據技術開展審計工作，獲得與此相關的審計證據，同時還需要研究存在的風險，并對此進行適當的規避和應對，以便更好地滿足實際應用要求。

大數據的主要特征為高頻性、海量性、多樣性，因而在對其進行處理時，傳統的數據庫管理工具有明顯的局限性，這就需要應用新的數據處理工具。目前大量企業開始綜合應用大數據分析技術制定計劃并做出決策，規劃未來的發展方向，在這樣的背景下，審計中利用大數據取證就成為越來越普遍的做法。利用大數據技術進行審計取證，是會計師事務所順應時代發展的具體體現，能夠顯著提高審計的效果和效率，對增強審計結果的可靠性有促進作用。為充分發揮大數據審計的取證價值，就需要對審計技術和工具進行改進，同時轉變審計理念，以更好地把握新的審計證據，有效地管控風險。

二、大數據時代審計取證環境的變化與特點

（一）大數據時代審計取證環境的變化

大數據時代，審計取證環境發生了很大變化，大數據即是其最大的環境特征。大數據的高頻性和詳盡性是其區別于一般數據的主要特征。大數據是信息網絡技術發展到一定程度出現的，與云計算存在密切關系，在該技術的支持下，信息采集、傳遞能力明顯提升，可以記錄各類信息，通過一定形式轉換形成信息數據，例如用GPS 記錄物流軌跡。這些數據一般是非結構化數據，大部分可以通過網絡獲取，在對其進行一定的挖掘、融合處理后，最大程度地發揮其蘊含的價值，為審計的發展提供支持。

此外，在大數據時代，審計人員的主觀因素對審計結果的影響有明顯降低的趨勢。傳統的審計過程更多需要審計人員的直覺和經驗，審計決策容易受到主觀因素的影響。原因在于：大數據的采集更方便，通過不同類型的信息采集設備自動生成，然后利用相關模型對采集的信息進行自動處理，這樣得到的結果可靠性提高，從而避免審計人員的主觀因素引發的不良影響。大數據技術的出現讓審計人員可以進行精確地數據分析，同時也可基于歷史數據完成相應的審計評價，對提高結果的應用價值有重要意義。

（二）大數據時代審計證據的特點

1.多樣性。與傳統業務系統記錄的數據相比，大數據還具有業務屬性多、場景更豐富的特點，在技術加持下能記錄更多的業務細節。以物流為例，企業甲與A 物流服務商簽訂了合同，若是傳統審計審計人員只能通過收款、對賬、合同、發票來確定這一筆業務在財務意義上完成了，但這筆業務是否真實發生，審計人員并不知道。在大數據環境下，審計人員可以通過物流軌跡，確認物流車輛是否行駛足夠里程、是否到達預定終點等，這些都能為業務真實性提供更多的審計信息。除了物流信息是一個重要的外部審計信息外，我們還可用財付通、支付寶來驗證銷售收入流水，用釘釘打卡來驗證員工的出勤、用百度地圖來驗證營業點的真實存在、用鏈家交易數據來驗證租金水平的合理性等。工作人員收集海量的歷史數據，然后通過計算機整合、加工，充分地挖掘審計線索，據此獲得的審計證據表現出更高的充分性、相關性。

2.充分性。主要反映審計證據數量方面的特性。有關研究表明，審計數據的充分性和審計結論的可靠性存在正相關關系。傳統模式下審計取證的制約因素很多，充分性不容易保障，而綜合應用大數據技術，可以高效快速地獲得各方面的審計證據。在大數據信息中，非財務信息重要性很大，且在數據體系中的占比也大幅度提高，這主要和內外部非財務信息的利用有關。（1）內部非財務信息的利用。目前大部分企業在信息化管理過程中都廣泛應用傳感器、RFID和GPS技術獲取信息，在長期積累中會產生海量的非財務信息，這些信息對審計工作有重要的支持作用，可以幫助審計人員更客觀地分析業務事件在企業中的作用以及演化情況。如基于相關的監控視頻確認入庫單的真實性，同時通過RFID 技術獲取存貨信息對銷售成本進行驗證等。（2）外部非財務信息的利用。此類型信息的來源更廣、種類更多，因而處理和分析的難度也明顯增加。與此相關的信息主要包括宏觀經濟信息、行業信息、電子郵件信息以及通過各種社交平臺獲取的網絡信息等，這些信息可對傳統審計證據進行有效的補充。如，精心策劃的會計舞弊，從內部信息難以有效證明，可利用電子郵件或平臺數據對相關人員的動機進行客觀的判斷。

3.相關性。在大數據時代，鑒于審計證據的充分性問題已經被有效解決，因而要更加重視證據的相關性，主要體現在三個方面：（1）及時性。在大數據技術的支持下，審計人員可以高效快速地處理業務事件方面的信息，這樣就可以在短時間內獲得充分的審計證據。（2）預測價值。大數據的核心和關鍵就是對海量數據進行關聯分析，充分發揮其價值，如可以在數學模型分析基礎上獲得各信息間的相關關系。這樣審計人員就可以預測在什么時間和地點出現了哪種類型舞弊事件的可能性，然后在此基礎上進行針對性分析，做出更加科學的審計計劃，對提高審計資源配置的科學性有重要意義。同時也使得審計向事前、事中的主動審計轉變，有利于提高審計工作的價值。

4.可靠性。可靠性首先需要審計證據表現出較高的可驗證性，可通過其他相關的審計工具和證據驗證這一審計證據的真實準確性；其次要求審計證據有很強的客觀性，避免該證據受到人為主觀因素的影響；最后要求其表現出真實完整性，即未出現破壞或篡改等問題。大數據對審計證據的以下特性都有影響。（1）可驗證性。傳統的審計，由于受到技術條件等因素的限制，取證渠道單一，審計人員往往是基于企業賬務獲得審計證據，而這些證據無法通過相關會計事件進行全面綜合證明，大數據審計則可以避免這些問題，審計過程可以從賬內轉向賬外，充分地利用不同來源、不同形式的審計證據，從而保障證據的可驗證性。（2）客觀性。傳統審計模式下獲取的審計證據類型單一、渠道有限，主要是通過詢問、調查、監盤等方式獲取，這些信息的客觀性相對較差，依賴工作人員的經驗，這就意味著在對證據進行鑒別、評價時主觀判斷難以避免。而大數據技術可以避免這些問題，審計人員可通過各種技術工具獲得企業外部信息，對改善審計獨立性有重要作用。（3）真實完整性。在實際應用中，由于大數據是一種隨機、長期形成的數據，其中的信息類型很復雜，需要進行一定的“精煉提純”，才能滿足應用要求，以保證最終取證分析結果的可靠性。例如，手工錄入信息過程中容易出現疏忽，大數據對審計證據可以進行多方面的交互驗證，從而顯著提高審計證據的真實性。

三、大數據時代審計取證思維方式的改變

現階段，由于審計取證環境、來源發生了變化，因而需要轉變審計取證的固化思維。事實上，過去人們注重隨機樣本的使用，現在更重視總體數據；過去重視精確數據，現在將更多數據納入信息收集范圍；過去重視因果關系，現在重視相關關系。大數據時代，需要人們逐漸樹立總體思維、容錯思維、相關思維和預測思維。

（一）總體思維

傳統審計下，在企業規模較小、經濟活動單一、技術條件較差的情況下，詳細審計方式成為主導；隨著企業的不斷發展，數據規模迅速擴大，人們難以快速完成審計任務，審計師為了盡可能降低審計成本，便采用隨機性原理來進行抽樣審計。樣本思維是一種靜態審計理念，主要是通過抽取樣本來研究總體，因此有一定的局限性；當前，大數據技術不斷趨于成熟，人們就應采取總體思維獲取海量的歷史數據，以彌補以上不足。在審計取證中，遵循“動態、開放”的審計理念，即審計對象有關的所有信息均被錄入數據庫加工、整合、處理，在此基礎上，收集與審計對象相關的證據，以全面、客觀地了解審計對象。這種思維方式是其他取證思維的前提，它顯著提高了取證范圍的完整性，從而提高了最終審計結果的可靠性。

（二）容錯思維

在抽樣審計下，為了提高審計結果可信度，往往會傾向于獲得更大樣本。而在具體實踐中，企業的審計人員面對的可能是“小數據”，為盡可能地提高審計結果的效度，需對信息進行清理和反復校核，耗費大量的時間成本和人力成本。尤其是企業在運營過程中形成的數據，若存在非結構化信息，則不能將它們作為抽樣樣本。而這類信息往往具有更高的隱藏價值，相較于其他資料，其包含的審計證據更全面。如果采用大數據技術進行數據處理和分析，就要充分挖掘隱含的審計價值，尤其要充分利用好各種混雜數據和信息，在這一過程中，逐步實現由精確思維向容錯思維轉變。

（三）相關思維

相關思維是審計取證的核心思維。過去，由于受到技術條件的限制，通常是獲取與審計對象高度相關的信息，然而這些信息僅涵蓋了極少數與審計對象相關的維度，隱含的信息未被納入采集范圍。這種情況下，人們通常是基于自身對事物運行機制的把握，主觀提出假設或結論，之后基于這種“假想”，用審計證據予以證實。在大數據背景下，大量關系復雜甚至看似無用的信息均被納入采集范圍，這就意味著，經典因果關系相對弱化，更關注相關關系，因此，審計人員要避免“先入為主”的思維，以發現信息間可能存在的相關性。這種思維模式有利于人們更客觀地認識和把握審計對象的全貌。

（四）預測思維

預測思維是基于相關思維理論發展而來的，是基于已有數據進行相應分析從而找到潛在規律和可能的發展趨勢，進而實現對未來發展情況的預測。傳統審計下，相關人員往往會將預測分析值與實際值進行比較分析，判斷二者差異，但是這種方法會由于不同審計人員的專業水平和認知能力有所差異，導致預測結果受到一定影響，最終所得結果的主觀任意性較大，很難切實掌握其中存在的科學發展規律，預測的準確性也相對較低，所以在實際應用中受到極大的限制。而隨著大數據技術的逐漸發展，通過大數據技術完成專業數據分析模型的構建，對海量數據進行相應處理，使得審計工作效率得到極大的提高，數據分析水平也顯著提高，進而完成發展趨勢和潛在規律的預測。

四、大數據技術在審計取證中的應用

隨著互聯網的普及，數據信息呈井噴狀涌現。在這些數據中通過何種方式找到與審計工作切實相關并能夠發揮相應作用的數據，就成為當前研究的關鍵所在，只有以科學合理的方式進行信息的采集與獲取，才可保證審計工作具有切實依據。目前在研究中借助決策樹模型以及信息生成傳遞系統，將信息采集的關鍵點集中于針對同一信息活動集合數據鏈中上位、下位信息以及相關方信息等。

（一）上位、下位信息概念、成因及其表現形態

基于信息的生成規律，在審計時，審計主體所能夠采集到的各類數據信息均可被視為被審計單位進行生產運營活動時產生信息的集合，涉及記錄信息、自有信息以及自在信息。在上述三類信息中，自在信息是基礎，只有具備自在信息才能夠發展得到記錄信息以及自由信息，對自在信息進行分析，實際上是通過信息形式對經濟活動加以反映的一種特征和存在。

在數字化時代背景下，企業生產活動產生的自在信息經由相應技術手段處理后，通過嵌入式應用系統數據采集系統、交互式應用系統獲得對應的記錄信息，此類信息往往能夠反映出企業在進行各項經濟活動時的發展路線以及思維模式，而且可以反映出被審計對象的時序構成。在通過上述信息對自在信息進行處理后，所得到的是相互關聯的信息，被稱之為鏈環信息。

若審計時審計對象為鏈環信息，則審計主體可基于命題信息以及審計假設，適時切入審計點對鏈環信息加以區分，獲得上位信息以及下位信息。其中，前者實際上是后者的來源之一，而后者能夠對前者的意義進行引申與拓展。在進行審計工作時，若可確定上位信息的可靠性，則其對應的下位信息也能夠獲得相應證實。若上位信息具有良好的時空順序性并滿足經濟活動的相關需求時，即可認為該上位信息為確定性信息，這是獲得審計證據的關鍵所在。

（二）不同形態的上位、下位信息及其含義遞歸關系分析

對上位、下位信息進行分析，能夠發現它們相互之間既具備相關性，又存在一定差異，對此類信息而言，能夠體現出被審計對象的經濟活動情況，也是獲取審計證據的參考標準。由于信息產生過程是從下向上逐漸結合實現的，借助相應的處理逐步向上實現底層數據信息的轉換或者深層表達，具有類似樹形的結構。在該結構數據模型中，每個葉子節點實際上就相當于一個信息源，然后通過對應的傳輸、處理裝置，對信息源進行處理，獲得高層信息。

下頁圖1 可以展示出多叉樹結構的基本情況，根節點是在審計活動中所遇到的上源信息，各分枝葉節點實際上就相當于源信息基于此逐步發展并完成，逐級匯總即可獲得該結構。在審計中，就可由下位信息處理得到根節點的上位信息。

圖1 多叉樹結構

五、大數據技術在審計取證中應用的風險及應對

在大數據審計取證過程中，需要考慮信息源問題，因為數據的源頭是否可被依賴，直接影響到數據的可依賴性，這里要求審計人員要實施必要的審計程序。相較于傳統抽樣審計方法，新型大數據技術審計評估方法具有良好的安全性、可靠性和穩定性，計算精度也大幅提高。但是，大數據技術也存在一些問題，也會有審計取證的風險。

（一）數據盲點的存在

在大數據背景下，隨著新技術的出現，傳統審計人員面臨極大的挑戰：用何種方式對海量數據信息進行提取，既能夠使得其中存在的噪聲和盲點得到剔除，同時又不會對最終實驗結果產生顯著影響。數據盲點主要分為三種：

1.物理盲點。用大數據進行分析，首先受到技術水平以及相關因素的限制，而且該技術的普及度也相對較低，所以在實際應用過程中受到極大限制，該過程也存在物理盲點，如在獲取數據時可能會存在數據不全面等問題。

2.邏輯盲點。即使在進行審計工作時，審計工作人員已經足夠的謹慎和小心，但是實際上還可能會忽略一些細枝末節或者不重要的數據，這就是邏輯盲點。

3.人為制造盲點。在當前社會背景下，部分人可能會出于獲取更高利益或者聲望采用假數據的方式，獲取自身盈利，制造一些看起來比較符合常理的假數據，這些假數據有可能不會被審計人員發現。

（二）大數據審計證據的脆弱性

在審計時，通過大數據技術得到的電子數據無法完全避免脆弱性。脆弱性主要涉及兩方面，首先通過該方式采集得到的數據信息是由計算機系統進行展示和復制的，在法律認定方面需要相關法律明確；由于大部分電子數據儲存于云端，所以安全性受到極大挑戰，極易因為外來入侵或者其他因素導致電子數據發生變化，進而影響大數據審計證據的安全性、準確性。

為解決上述問題，在完成數據采集工作后，需對全部數據及相關備份進行采集儲存，并對所得信息的可靠度、準確性以及源頭進行計算，當獲取原始資料后，交由對應被審計人員處理，獲得相應審計材料。一方面，審計人員在進行相關審計工作時，應當對其所經營的各項內容進行全面計算，避免審計人員固化審計電子證據，在審計取證基礎上羅列分析結果并闡述產生的后果及影響，并盡可能將審計分析的結果表用附件的形式記錄，要求被審計單位予以確認；另一方面，審計人員應在審計工作底稿中描述審計證據取得的過程，并記載分析邏輯、模型設計和數據處理過程，以此印證大數據分析模型、原始數據與審計結果之間的實質性聯系，增強審計證據的相關性，防范大數據技術審計證據脆弱性的風險。

基于前文分析能夠看出，當前已經逐步進入大數據時代，借助大數據技術和相關分析手段，能夠更加全面地獲取審計數據信息，并且顯著提高審計證據的準確度、可靠度以及精密度，審計人員也可通過大數據分析技術從海量數據信息中提取與審計相關的有價值的數據信息，并在此基礎上對被審計對象開展相應的審計工作，以此確定企業審計風險，根據分析內容，完成潛在發展規律以及未來發展趨勢的預測，并找到其中的相關關系。不僅如此，在大數據技術中相關思維、總體思維以及容錯思維非常重要，可借以明確未來審計發展方向，并基于當前社會發展趨勢以及時代潮流，及時進行變革升級。通過對新理論、新技術、新思維的應用，進一步突出電子審計的優勢所在，在保證其準確度和有效性的同時，盡可能提高工作效率以實現審計工作價值的最大化。

因此，隨著大數據技術的發展與提升，在進行相關人才的培養時，應當重視復合型人才的教育和培養，審計人員既需要了解和掌握審計、會計等方面的技能，同時也應當具有良好的計算機使用能力，以保證能夠在工作中通過數字化手段完成相關分析與處理。