大數據時代企業審計面臨的挑戰與對策

隨著大數據時代的到來，數據的數量和種類都在急劇增加，這給企業審計帶來了很大的挑戰。企業審計是企業現代化管理中非常重要的一環，對于防范和治理企業風險有著至關重要的作用。然而，如何在大數據時代做好企業審計工作，是很多企業面臨的難題。本文旨在探討大數據時代企業審計面臨的挑戰與對策，以適應大數據時代的發展趨勢和需求，從而為企業提供更加優質、高效、準確的審計服務和決策支持。

一、大數據時代對企業審計的影響

隨著信息技術的不斷發展和應用，當前正在進入一個數據信息爆炸的時代。在這個時代，企業和組織機構需要處理的數據不僅數量龐大，而且種類繁多，這給數據處理帶來了新的挑戰。而企業審計作為企業治理的重要環節，它對企業財務報告的準確性、合規性以及企業運營效率等方面進行獨立的評估，在幫助股東、董事會以及其他利益相關者了解企業的財務狀況和運營情況等方面發揮著重要作用。隨著大數據時代的到來，海量的數據信息以及大數據技術的應用對企業審計的影響日益深遠，具體表現在以下幾方面：

首先，隨著大數據的應用，企業審計的范圍和深度都有了極大的擴展。傳統的審計工作主要集中在財務報告的準確性和合規性方面，而大數據可以讓審計人員更加深入地了解企業的運營情況，發現更多的潛在風險，進而有效發揮企業審計“治已病，防未病”的作用。

其次，大數據技術的應用提高了企業審計效率。通過數據分析和數據挖掘技術，審計人員可以快速準確地發現異常數據和潛在風險，這大大提高了審計的效率和質量。

最后，大數據的應用也給傳統的審計理念和方式帶來了沖擊。傳統的審計方式主要以抽樣為主，而大數據則強調全樣本分析，因此需要審計人員轉變思維方式，更好地應用大數據技術，從而提高數據的處理和分析能力，以更好地服務于企業治理和決策。

二、大數據時代企業審計面臨的挑戰

隨著大數據時代的到來，企業審計面臨著前所未有的挑戰。這些挑戰主要來自以下幾個方面：

（一）數據采集方面的困難

大數據時代，企業審計需要采集的數據越來越多，不僅包括財務數據、業務數據等傳統數據源，同時還包括社交媒體數據、物聯網數據等新興數據源。這給數據采集帶來了很大的困難。

首先，數據來源廣泛。不同的數據源可能采用不同的數據結構和數據格式，因此數據采集需要針對不同的數據源進行定制化開發，進而導致工作量大且技術難度較高。

其次，數據格式各異。除了結構化數據外，還有大量的非結構化數據，如音頻、視頻、圖片等，這些數據需要經過數據轉換和處理才能被審計軟件分析和利用，這增加了數據采集的難度和成本。

最后，數據量大且實時性要求高。大數據時代，很多數據都是實時產生的，這就要求審計軟件能夠快速采集這些數據，因此對數據采集的速度和質量提出了更高的要求。

（二）數據處理方面的困難

大數據時代，企業審計需要處理的數據量巨大，而且數據的復雜性和多樣性也很高，這給數據處理帶來了很大的困難。

首先，數據處理速度要求高。大數據時代，數據的產生速度非常快，因此要求審計軟件能夠快速處理和分析這些數據，否則就難以滿足企業對審計效率和準確性的要求。

其次，數據處理質量要求高。由于數據來源廣泛、格式各異、數量龐大，因此需要對數據進行清洗、整合和轉換，以保證數據的質量和有效性。如果數據處理質量不過關，就會導致數據分析結果不準確或無效，進而影響審計效果。

最后，數據處理技術要求高。大數據時代，數據處理技術需要不斷更新和升級，因此需要引進先進的數據處理技術和算法，以提高數據處理效率和準確性。但是，目前很多企業的審計部門在數據處理技術方面還存在較大的差距。

（三）數據分析方面的困難

在大數據時代，企業審計需要運用先進的分析方法和工具對海量數據進行深入分析和挖掘，以發現數據背后的潛在規律和風險。然而，在實際工作中，數據分析方面還存在一些困難。

首先，缺乏專業的數據分析人才。大數據時代，數據分析需要具備一定的統計學、數學、計算機等學科背景和技能，但目前很多企業審計部門缺乏這樣的人才儲備和技術支持，因此難以開展高質量的數據分析工作。

其次，數據分析方法和技術不夠先進。雖然已經有很多成熟的數據分析工具和算法可供選擇，但在實際工作中，數據分析方法和技術的選擇需要考慮企業的實際情況與數據分析目標。如果方法和技術選擇不當或使用不夠熟練，就會導致數據分析結果不準確或無效。

最后，數據可視化難度大。數據分析結果需要以直觀、易懂的方式呈現給審計人員和管理層，以便他們能夠快速了解和掌握數據分析結果和建議。但是，目前很多企業的審計部門在數據可視化方面還存在較大的難度。

三、大數據時代企業審計優化對策

（一）加強數據采集、處理和分析能力

1.加強數據采集能力

企業審計部門需要具備從不同來源和不同系統采集數據的能力。首先，審計部門需要與各部門加強溝通與合作，以確保數據采集的準確性和及時性；其次，審計部門需要研究并采用先進的數據采集技術，如數據挖掘、網絡爬蟲等，以提高數據采集的效率和準確性。

2.加強數據處理能力

首先，審計部門需要建立完善的數據處理流程和規范，明確數據處理的責任和分工；其次，審計部門需要采用高效的數據處理工具和算法，以提高數據處理的速度和準確性；最后，審計部門還需要加強數據的質量控制，以確保數據的真實性和完整性。

3.加強數據分析能力

首先，審計部門需要掌握常用的數據分析方法和工具，如數據挖掘、統計分析等；其次，審計部門需要根據企業的實際情況和業務需求，建立完善的數據分析模型和指標體系，以便更好地發現潛在風險和異常情況；最后，審計部門還需要不斷學習和掌握新的數據分析技術和方法，從而不斷提高數據分析的準確性和效率。

（二）建立審計模型

大數據時代，企業審計需要建立有效的審計模型，以便更好地利用大數據技術進行審計分析。以下是建立審計模型的步驟：

1.明確審計目標

明確審計目標有助于確定審計模型的方向和重點。審計目標包括財務報告審計、內部控制審計、風險審計等。

2.確定審計數據源

確定審計數據源是建立審計模型的重要步驟。審計數據源包括企業內部數據、外部數據以及其他可靠的數據來源。在確定數據源時需要考慮數據的可靠性、完整性和相關性。

3.數據清洗和處理

在數據清洗和處理階段，需要對數據進行清洗、整合和轉換，以確保數據的質量和有效性。在此階段需要關注數據的異常值、缺失值和重復值等問題，以保證數據的一致性和可分析性。

4.構建分析模型

構建分析模型是建立審計模型的核心步驟。在此階段需要選擇合適的數據分析方法和工具，如數據挖掘、統計分析等。同時需要選擇合適的模型構建方法，如聚類分析、關聯規則等。

5.模型評估與優化

在模型評估與優化階段，需要采用交叉驗證、ROC曲線等評估方法對已構建的模型進行評估和改進，以提高模型的準確性和效率。

6.編制審計報告

編制審計報告是建立審計模型的最后一步。在編制審計報告時，需要將分析結果以清晰、簡明的方式呈現出來。同時需要遵循相關的法律法規和準則。

（三）加強人員培訓和管理

大數據時代，企業審計需要具備高素質的人員隊伍來支撐。因此，企業需要加強人員培訓和管理。

1.加強人員培訓

企業應該提供系統的培訓課程和實際操作經驗，從而提高審計人員的技能水平。這些培訓包括大數據技術、數據分析方法和業務流程等方面的內容。通過培訓，使審計人員能夠掌握新的技能和方法，以更好地適應大數據時代的要求。

2.建立考核機制

為了激勵員工積極參與培訓并檢驗培訓效果，企業應該建立考核機制。通過考核機制，可以評估員工在培訓后的技能水平提升情況以及在實際工作中的表現。這種考核機制可以激勵員工更加努力地學習和工作，從而提高整體工作質量和效率。

3.加強團隊建設

企業應該注重團隊建設，通過團隊合作來提高工作效率和凝聚力。在團隊建設中，可以組織團隊成員進行經驗交流和技術分享，促進相互學習和進步。同時，也可以建立激勵機制來表彰優秀團隊和個人，以增強團隊士氣和個人榮譽感。

4.建立人才引進機制

為了充實企業的人才庫，企業應該建立人才引進機制。通過引進高素質的人才來提高整體工作水平。在引進人才時，應注重招聘具有大數據分析和審計專業知識背景的人才，并在培訓和發展方面給予優先支持。同時也可以考慮與高校和研究機構合作，引進優秀的實習生或研究人才來增強團隊實力。

四、大數據時代企業審計實踐

（一）運用審計模型進行數據分析

在大數據時代，企業審計可以運用審計模型進行數據分析，以提高審計效率和準確性。以下是運用審計模型進行數據分析的步驟：

1.選擇合適的審計模型

根據審計目標和數據特點選擇合適的審計模型，如聚類分析、關聯規則等。同時，需要考慮模型的適用范圍和局限性，以避免出現誤判和漏報等問題。

2.數據預處理

在進行數據分析前，需要對數據進行預處理。這包括數據清洗、整合和轉換等，以去除數據中的異常值、缺失值和重復值等，從而保證數據的質量和有效性。同時，還需要對數據進行必要的加密和去標識化處理，以保護數據的安全性和隱私性。

3.實施審計模型

在數據預處理完成后，可以運用已選擇的審計模型進行數據分析。首先，需要將數據輸入到審計模型中；其次，選擇相應的參數和算法進行模型運算。在模型運算過程中，需要關注模型的收斂性和穩定性，以保證模型分析結果的準確性和可靠性。

4.分析結果評估

在模型運算完成后，需要對分析結果進行評估。評估的主要內容包括結果的可信度和精度。可以采用交叉驗證、ROC曲線等評估方法對分析結果進行評估。如果結果不理想，就需要對模型進行調整和優化，以提高分析結果的準確性和可靠性。

5.編寫審計報告

根據分析結果編寫審計報告。審計報告應該清晰、簡明地呈現數據分析結果、結論和建議等，同時需要遵循相關的法律法規和準則，以保證報告的合法性和規范性。

（二）提高審計效率

大數據時代，為適應快速變化的市場環境和日益增長的業務需求，企業審計需要提高效率。以下是具體措施：

1.實施連續審計

連續審計是一種實時或接近實時的審計方式，可以大大提高審計效率。通過實施連續審計，可以及時發現和解決潛在風險和問題，減少事后審計的工作量，提高審計的準確性和可靠性。同時，連續審計還可以加強信息的及時性和可視性，幫助企業更好地了解和掌握業務運營情況和風險狀況。

2.利用自動化工具

利用自動化工具可以提高審計效率和質量。自動化工具可以完成數據采集、處理、分析和報告等工作，以減少人工操作成本和時間。同時，自動化工具可以提高數據分析的準確性和可靠性，減少誤判和漏報等問題。

3.建立數據分析平臺

建立數據分析平臺可以幫助企業更好地進行數據管理和分析。通過建立數據分析平臺，可以將各類數據整合在一起，形成統一的數據視圖，方便審計人員進行分析和處理。同時，數據分析平臺還可以提供多種分析工具和算法，以支持不同的審計需求和場景。

4.提高審計人員的素質和能力

提高審計人員的素質和能力是提高審計效率與質量的關鍵。審計人員需要具備扎實的專業知識和技能，同時需要了解和掌握新的審計理念和技術方法，以適應不斷變化的市場環境和業務需求。企業可以通過提供培訓和發展計劃來提高審計人員的素質和能力，從而幫助他們更好地完成審計工作。

結語：

大數據時代，為有效應對企業審計所面臨的多方面挑戰，首先，企業需要提高數據采集能力，采用高效的數據采集技術，并確保數據的質量和完整性；其次，企業需要建立完善的數據處理流程和規范，并采用高效的數據處理算法和工具，同時加強數據的安全性和質量控制；再次，審計部門需要掌握常用的數據分析方法和工具，并根據企業的實際情況建立數據分析模型和指標體系。從次，企業可以運用審計模型進行數據分析和風險評估，以提高審計的準確性；最后，為了提高審計效率，企業可以采取連續審計、自動化工具、數據分析平臺等一系列措施。通過以上這些優化策略，企業可以提高審計質量，從而更好地適應大數據時代的發展趨勢，實現可持續發展。

（作者單位：廣州市審計局）

作者簡介：朱玨源，1988年5月出生，男，漢族，廣東佛岡人，本科，中級會計師、中級審計師。研究方向：企業內部審計及內控管理。