大數據時代注冊會計師審計風險分析

□文/ 邱詩穎

（西京學院 陜西·西安）

［提要］ 大數據時代，被審計單位信息化突飛猛進，從而導致信息種類龐雜，信息量驟增，注冊會計師審計環境發生巨大變化，傳統審計逐漸暴露出多種缺陷，難以適應審計新環境。為順應時代背景，通過對云計算、大數據技術的充分利用來應對傳統審計中的缺陷，促進審計改革創新是注冊會計師審計發展的必然趨勢。因此，本文對大數據時代注冊會計師審計風險進行分析，并提出應對策略。

大數據時代背景下，云計算、大數據等技術不斷發展和成熟，社會各行業的運營及商業模式都隨之發生了顛覆性的變革：對注冊會計師而言，大數據技術為審計工作提供了更高效、精確的方法，優化了生產計劃、銷售策略和企業管理決策，幫助提高了資源利用率、銷售效率和企業效益。但隨著大數據技術的快速發展，企業財務數據量也急劇增加，傳統的審計方式已經無法滿足審計需求。大數據技術的應用，為注冊會計師提供了更加高效、精確的審計方法的同時，也帶來了新的挑戰和風險，包括數據質量、隱私保護和技術安全等方面。因此，如何應對大數據審計風險，保障審計工作質量，是當前注冊會計師需要思考和解決的重要問題。

一、大數據時代注冊會計師審計的特點

（一）審計的數據量大。傳統審計需要處理的數據量通常相對較小，主要面對的是企業的財務數據、交易數據等。在大數據審計中，需要處理的數據量遠大于傳統審計，一家大型企業的年度財務報表數據可能有數百萬條記錄，涉及到多個系統、應用和數據庫中的數據。根據《中國審計行業發展報告（2021）》統計，傳統財務報表涉及的數據量通常在幾百個到幾千個之間，而大數據審計的數據量可以達到數十億條甚至更多，傳統的手工處理和數據分析方法已經無能為力，必須依靠大數據審計技術。

（二）審計的自動化程度高

1、數據處理方面。在數據處理方面，傳統審計大多采用手工處理數據，如手動輸入、紙質文檔復印和整理等，大數據審計則使用自動化工具和技術來處理大量數據。例如，通過交互式的可視化界面輔助審計人員對大規模復雜數據集進行分析推理的可視化分析方法，該方法可分為探索性可視化和解釋性可視化，具體來說，探索性可視化有助于審計人員更加輕松地把握數據結構及其分布規律，節省審計人員書寫SQL 語句的時間；解釋性可視化可以幫助審計人員將成果以最直觀的形式展現在報告使用者面前，免去對大段文字說明的處理，增強報告內容的豐富性和多樣性。

2、風險評估方面。在風險評估方面，大數據審計可以利用自動化技術進行更加全面和深入的風險評估。傳統審計通常依賴于經驗和專業判斷，而大數據審計可以通過自動分析和識別財務數據中的風險信號，如異常交易模式、潛在欺詐行為等，從而幫助注冊會計師更加準確地評估審計對象的風險水平。

3、控制測試方面。在控制測試方面，大數據審計可以借助自動化工具和技術進行更加全面和深入的控制測試。傳統審計通常采用手工抽樣和檢查的方式，而大數據審計可以通過自動化的控制測試工具，對大量的數據進行全面和深入的檢查，從而更好地識別控制風險和發現潛在的控制缺陷。例如，審計人員可以利用自動化工具對企業財務系統的操作記錄進行自動化審計，從而發現異常的操作行為，識別潛在的控制風險。

4、細節測試方面。在細節測試方面，大數據審計也能夠借助自動化技術進行更加高效和準確的細節測試。傳統審計通常需要審計人員手動檢查復雜的細節事項，如發票、合同等，大數據審計通過自動化工具和技術，對大量的細節數據進行自動化檢查，從而減少人工操作的錯誤和遺漏。舉例來說，通過文本挖掘技術，注冊會計師可以自動從企業的合同文本中提取出關鍵的合同條款和信息，然后通過自動化的合同比對工具，對合同進行自動化比對和檢查，從而發現合同中的潛在問題，如違規條款、風險隱患等。

（三）審計的技術門檻高。傳統審計主要需要的技術包括會計、審計、稅務等方面的知識和經驗，以及一定的計算機技能。而大數據審計則需要在此基礎上，掌握更加深入的數據處理、分析等技術，能夠熟練使用各種大數據處理工具和編程語言，并且需要對人工智能、機器學習等相關技術有一定的了解。

舉例來說，傳統審計中的技術主要集中在會計、審計、稅務等領域的專業知識和經驗，主要工作是根據相關法規和準則對企業的財務報表進行審核，發現錯誤和不一致之處。而在大數據審計中，審計師需要對數據進行處理和分析，使用各種工具和技術從數據中挖掘有用的信息，需要掌握更加深入的數據挖掘方法，主要包括關聯分析和時間序列預測，例如利用關聯分析中Apriori、FP-Tree 等常見方法可以從大量事務數據中發現項與項之間的關聯；利用時間序列預測中移動平均法、趨勢外推法、自回歸滑動平均模型等方法可以幫助注冊會計師由歷史的和當前的事件去推測未來可能發生的事件。總之，掌握這些數據挖掘方法可以方便注冊會計師處理和分析海量的數據，提高審計效率和準確性。

二、大數據時代注冊會計師審計面臨的風險

（一）數據處理風險。大數據的龐大規模和復雜性給注冊會計師的數據處理工作帶來了挑戰。數據采集、數據分析等環節可能因為大數據的自身特點而出現工作上的失誤。首先，數據采集風險是由于大數據的采集往往涉及到從多個數據源獲取數據，并對這些數據進行整合，以便進行后續的審計程序。然而，由于大數據的多樣性和復雜性，數據采集過程中可能存在數據源的選擇錯誤、數據獲取不完整或者數據錯誤等問題，導致注冊會計師獲取的數據質量不佳，從而對審計結論產生誤導。其次，在大數據環境下，注冊會計師通常會使用數據分析工具對大量的數據進行分析，以發現可能存在的異常、錯誤或欺詐行為。然而，由于大數據的龐大規模和復雜性，數據分析過程中可能存在數據處理錯誤、數據模型選擇錯誤等問題，導致注冊會計師得出的審計結論不準確或者遺漏了重要信息。

（二）審計流程風險。在大數據環境下，審計流程風險尤為突出，審計流程包括審計平臺構建階段、審計數據分析階段、審計報告撰寫階段和審計延伸取證階段。在每個階段，注冊會計師需要特別關注信息系統的合法性、安全性、適用性和有效性等方面的風險。首先，在審計平臺構建階段，審計平臺通常涉及大量的數據存儲、處理和傳輸，進而導致未經授權的數據訪問和泄露風險。其次，在審計數據分析階段，大數據環境下的數據質量和數據完整性可能面臨較大的風險，如數據源的不準確性、數據缺失、數據篡改等。在審計報告撰寫階段，注冊會計師需要結合審計結果和分析，撰寫審計報告。然而，在大數據環境下，審計報告的撰寫可能面臨多方面的風險。例如，審計對象的數據可能涉及商業機密或個人隱私，侵犯隱私權和知識產權的風險。最后，在審計延伸取證階段，注冊會計師可能需要獲取審計對象的外部數據或取證材料。在大數據環境下，外部數據的合法性、真實性和有效性可能面臨風險，例如虛假數據、篡改數據、非法數據等。

（三）審計技術風險。現今，注冊會計師審計面臨著各種風險，所以注冊會計師需要具備先進的信息技術水平和信息技術處理能力，以便能夠有效地處理大數據審計工作。然而，由于傳統審計人員的知識結構現狀，他們可能無法完全掌握這些新的審計技術，從而導致審計技術風險的出現。首先，傳統審計人員的信息技術水平可能存在差距。隨著科技的不斷發展，審計工作已經從傳統的手工審計轉向了數字化審計。然而，一些注冊會計師可能沒有接受到充分的信息技術培訓，導致他們在應對大數據審計時缺乏必要的技術知識和技能。例如，他們可能不了解如何使用審計工具和軟件進行大數據分析，無法充分利用大數據資源來識別潛在的審計風險。其次，傳統審計人員的知識結構現狀可能不符合大數據審計的需求。由于大數據審計需要綜合運用審計學、信息技術、統計學等多個學科的知識才能夠全面了解企業的財務狀況和經營績效，所以通常知識結構偏向于審計學和會計學的傳統審計人員，對于信息技術和統計學等領域的知識了解自然較少。這可能導致他們在進行大數據審計時無法充分利用現代技術和方法，從而無法充分挖掘大數據中隱藏的審計風險。

三、大數據時代注冊會計師審計風險應對策略

（一）降低數據處理風險。在大數據環境下，被審計單位的數據通常呈現出海量、多樣和高速的特點，因此注冊會計師需要對被審計單位的大數據的真實完整性作出評估。大數據往往涵蓋了海量的信息，包括結構化和非結構化的數據，如財務報表、交易記錄、客戶評論等，審計人員應該通過對這些數據的評估，確保其真實性和完整性。例如，審計人員可以使用數據質量評估工具，對被審計單位的數據進行驗證和核實，以識別潛在的數據異常和錯誤。

此外，注冊會計師可以運用先進的數據采集和處理工具來降低數據處理風險。傳統的審計方法可能無法應對大數據的處理需求，因此需要借助先進的數據采集和處理工具。例如，文本挖掘分析方法可以通過對文本信息進行處理，包括中文分詞、分類、聚類等，對大量的文本數據進行有效組合整理，實現對信息的準確檢索與定位，幫助審計人員快速篩選和處理大量的非結構化數據，從而減少人工處理的錯誤和風險。

在文本挖掘分析方法中，中文分詞是一個重要的步驟。中文分詞是將連續的漢字序列切分成詞語的過程，可以幫助審計人員理解文本信息的含義和語境。常用的中文分詞工具包括jieba、HanLP 等，可以自動對大量的中文文本進行分詞處理，并生成詞語的詞頻、頻率和關聯性等信息。此外，分類和聚類也是常用的文本挖掘方法。分類可以識別文本語義主題，并將之歸集到預先定義好的主題分類中，從而幫助審計人員對不同類型的文本信息進行分析和比較。聚類可以將文本數據中相似的文本信息進行聚合，從而幫助審計人員識別出潛在的問題和異常。

（二）控制審計流程風險。在大數據環境下，注冊會計師在進行審計時面臨著新的風險和挑戰。為了有效地應對這些風險，控制審計流程風險顯得尤為重要。控制審計流程風險需要從以下幾個方面進行考慮：一是了解被審計單位及其環境。在進行大數據審計時，了解被審計單位及其環境是至關重要的第一步。注冊會計師應該深入了解被審計單位的業務模型、組織結構、內部控制體系以及其在大數據應用方面的情況，只有充分了解被審計單位的大數據應用情況，注冊會計師才可以更好地評估其可能面臨的錯誤和舞弊風險。二是評估大數據應用情況。在了解被審計單位的大數據應用情況后，注冊會計師需要對其進行細致的評估。這包括評估大數據應用的合規性、準確性、完整性和可靠性等方面。注冊會計師應該考慮被審計單位在大數據應用中可能存在的技術缺陷、數據質量問題等因素，以識別可能導致的錯誤和舞弊風險。三是設計大數據審計流程。基于對被審計單位大數據應用情況的評估，注冊會計師需要設計適合的大數據審計流程，以控制審計風險。

在審計平臺構建階段，注冊會計師應確保選用的審計平臺合法合規，并具備足夠的安全性保障。可以采取嚴格的訪問控制措施，如身份認證、授權管理、權限分離等，限制只有授權人員可以訪問審計平臺。同時，需要對審計平臺的系統和應用進行安全設置，如設置防火墻、加密數據傳輸、定期更新安全補丁等，以防止未經授權的訪問和數據泄露。在審計數據分析階段，注冊會計師應對審計對象的數據進行深入分析，需要考慮數據質量和數據完整性的風險。可以采取數據采樣的方式，從大數據中隨機選取樣本，進行驗證和比對，確保數據的準確性。在審計報告撰寫階段，注冊會計師在撰寫審計報告時，需要關注信息披露合規性和隱私保護的風險。應確保審計報告的內容和格式符合相關法律法規和審計準則的要求，包括財務報告披露要求、審計意見的格式和標準等。同時，需要對審計對象的數據和信息進行合法合規的處理，避免侵犯商業機密或個人隱私的風險。可以采用脫敏技術、數據加密技術等措施，對敏感信息進行保護。在審計延伸取證階段，注冊會計師在獲取審計對象的外部數據或取證材料時，應注意外部數據的合法性和可靠性。可以通過合法途徑獲取外部數據，如合法授權的數據來源、官方公開的信息渠道等，并對外部數據進行驗證和比對，以確保其真實性和有效性。同時，應遵循取證的合法程序和法律法規要求，確保審計取證的合規性和合法性。

（三）提高大數據審計技術能力。注冊會計師需要不斷改善其知識結構和能力結構，以適應大數據審計的技術要求，從而保障審計的質量和有效性。首先，注冊會計師應提升其數據分析和數據處理的能力。大數據審計需要從大量的數據中提取有價值的信息，因此注冊會計師應具備良好的數據分析和處理能力。他們需要掌握不同類型的數據分析方法，如統計分析、趨勢分析、異常檢測等，能夠運用不同的數據處理工具，如SQL、Python、R 等，進行數據的整理和分析。其次，注冊會計師還應具備對大數據進行合理解釋和解讀的能力，確保審計結論的準確性和可靠性。同時，注冊會計師應增強其信息技術安全和風險管理的意識。大數據環境下，信息技術安全和風險管理成為了審計的重要內容。注冊會計師應了解和掌握信息技術安全的基本概念和方法，如身份認證、訪問控制、加密技術等，以保護審計數據的機密性、完整性和可用性。此外，他們還應具備風險管理的能力，能夠識別、評估和應對大數據審計中的潛在風險，包括數據質量風險、數據來源可靠性風險、數據隱私保護風險等，從而確保審計工作的合規性和穩健性。最后，注冊會計師應加強與信息技術專業人員的合作和溝通。大數據審計需要跨學科的合作，注冊會計師和信息技術專業人員之間應建立緊密的合作關系。注冊會計師需要深入了解信息技術的基本原理和技術體系，與信息技術專業人員密切合作，共同應對大數據審計中的技術挑戰和問題。他們可以積極參與相關的培訓和認證活動，提升自身的專業素養和技術水平。通過參加大數據審計相關的培訓課程、學習信息技術領域的最新研究成果、參與技術交流會議等方式，不斷更新自己的專業知識和技能，保持對大數據審計技術的敏感性和適應性。

四、結論

目前大數據技術已經廣泛應用于審計領域，成為注冊會計師進行數據處理、分析和審計的重要工具。大數據審計相較于傳統審計的不同之處，在于大數據審計所需的技術門檻高，需要審計師具備更強的數據處理和分析能力。傳統審計所需的技術相對簡單，主要包括基本的數據處理和文書管理技能。因此，在大數據環境背景下，注冊會計師們需要提高大數據審計技術能力，以適應這個新的審計環境。此外，隨著審計的數據量的增加，可能會出現數據遺漏和錯誤等數據處理風險，這些風險可能會影響審計結論的準確性和可靠性。為了應對這些數據處理風險，需要采取一系列措施，如運用先進的數據采集和處理工具等。在進行大數據審計的自動化工具和技術的運用時，可以通過設計大數據審計流程等方式，以控制審計流程風險。

總之，大數據技術為注冊會計師提供了更多的工具和資源，使他們能夠更快、更準確地進行數據分析和審計工作。然而，這種技術也帶來了更多的風險和挑戰。只有通過不斷學習和探索，加強技術管理和提高審計師的專業素養，才能更好地應對這些風險和挑戰，提高審計工作的質量和效率。