大數據技術驅動下的本科院校審計實踐教改研究

摘"要：隨著社會經濟與科技飛速發展，大數據技術推動著審計領域深刻變革，也對高等院校審計實踐教學提出了新要求。本文基于大數據時代背景，以會計專業為依托，以審計實踐課程教學為具體研究對象，探索大數據技術對審計實踐課程教學的影響，分析高等院校審計實踐課程當前存在的問題，提出如何創新、規劃，以適應大數據時代對審計人才的需求，培養在大數據環境下，理論與實踐兼備的審計人才。

關鍵詞：大數據；審計；實踐教學

中圖分類號：F23"""""文獻標識碼：A""""""doi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.21.061

21世紀以來，社會經濟與科技飛速發展，各行業數據急劇增長。2012年，聯合國發布大數據白皮書，開啟了大數據時代。2013年，習近平總書記強調大數據成為重要資源。2017年，《大數據產業發展規劃（2016—2020年）》正式發布，大數據成為國家戰略產業。2017年3月，世界審計組織確定了大力推廣大數據審計的基本方針。大數據審計信息化是未來挑戰的應對之策，也是實現審計全覆蓋的必由之路。因此，高等院校應將大數據融入審計教學，培養學生掌握“大數據”技能與方法。本文以大數據時代為背景，以審計實踐課程教學為研究對象，分析當前審計實踐教學存在的問題，探索大數據對審計實踐課程教學的影響及高等院校審計實踐課程教學的創新，培養具備理論與實踐能力、能夠運用信息技術參與決策管理的高水平創新型審計人才。

1"大數據內涵及大數據審計

大數據的概念起源于西方國家，但真正引起全球關注是美國奧巴馬政府推出的“大數據研發和開發計劃”。根據各方的總結，大數據指海量數據，規模巨大到無法用現有軟件工具分析，其特點包括高速、大量、多樣和價值。目前，各行各業形成了規模巨大的數據，企業都期望通過挖掘和處理大數據發現深層次規律和巨大價值。但與傳統因果分析不同，大數據更注重相關性分析，是新型信息資源和資產。

大數據審計是指利用大數據技術和工具進行審計活動的過程。它包括了收集、存儲、處理和分析大規模和多樣化的數據，以發現異常、識別風險、提高審計效率和準確性。大數據審計通常涉及使用各種數據分析技術，如數據挖掘、機器學習和人工智能，以識別潛在的問題或機會，并提供更深入的洞察和決策支持。大數據審計在面對傳統審計方法無法處理的海量數據和復雜數據結構時尤為重要，它可以幫助審計人員更好地理解業務環境，發現潛在風險，提高審計質量和效率。

2"大數據技術為審計行業帶來新動能

隨著大數據技術的發展，審計行業也在處在積極的變革中，甚至是顛覆性的變革，審計人員利用先進的大數據技術，圍繞審計任務目標構建審計模型，挖掘財務數據信息，進行專業化處理，進行大數據審計分析，快速發現審計問題并形成審計報告。

2.1"大數據技術使審計目標發生轉換，為審計轉型提供了新機遇

大數據技術促使審計工作目標朝著風險評估、數據整合、發現線索、關注效益等方面發展，通過對數據的分析，及時發現違法操作問題、揭示不當經營現象同時，可以發現企業內部控制缺陷，引導審計對象更好地利用歷史數據預測未來可能存在的風險、降低管理風險。

2.2"大數據技術使審計信息范圍由最小數據集擴展到大數據，為實現審計全覆蓋提供解決方案

審計范圍的確定在風險導向審計中至關重要，直接影響審計目標的達成。首先，傳統審計范圍的確定流程體現了“最小數據集”的特性。然而，在大數據環境下，審計項目的作業模式發生了顛覆性變化，大數據技術的應用使審計范圍不再受制于樣本抽樣，而是著眼于總體數據，強調數據的“完整性”與“多樣性”，審計數據由精簡向全面轉變，實現了項目更全面、更整體的審計。其次，相較于傳統的抽樣審計模式，大數據審計能夠通過數據分析技術和平臺，對跨部門、跨單位的數據進行關聯分析，推動了審計全覆蓋的實現。

2.3"大數據技術突破了審計證據收集的技術與成本效益限制，有利于審計證據的獲取和綜合分析

在大數據環境下，注冊會計師可摒棄成本效益權衡原則，利用全部數據進行審計分析。首先，大數據技術突破了獲取審計證據的技術和成本限制，使得注冊會計師可以獲取更多、更高質量的數據，減少審計職業判斷的不確定性，降低審計風險。其次，在大數據環境下，被審計單位的業務和財務信息以結構化和非結構化形式儲存，注冊會計師可以綜合分析單位的財務數據和業務數據，從宏觀和整體的角度把握審計重點，整合審計資源，提煉審計成果。第三，會計師事務所也可以將事務所的大數據分析平臺與被審計單位信息系統進行對接，更全面地獲取被審計單位各種類型的數據，通過數據交叉驗證，比對分析，充分揭示企業數據的關系鏈，關系網，解決目前審計測試局限于查找單個問題的缺陷。

2.4"大數據技術的應用有利于獲取企業內外部非財務證據，使審計內容得以擴充

傳統審計時代，審計人員從被審計單位內部獲取相應的財務數據。但財務數據由被審計單位編制和提供。其中，企業精心設計的財務操控現象需要注冊會計師有更多的審計經驗以及更多的審計投入才可能被發現，因此審計差錯幾乎難以避免。大數據時代，審計工作可以進行處理的不僅是財務數據，還囊括了更多的企業內外部非財務數據，非財務數據的可獲得性能夠使審計證據來源多元化，如文本、視頻、音頻及“影子數據”等均屬于審計數據。利用大數據技術對財務數據和非財務數據進行充分的交叉驗證，能有效補充和驗證傳統審計證據，有助于發現被審計單位精心謀劃的舞弊行為，大數據技術提高了對非財務數據的利用效率，提高了審計質量。

2.5"大數據技術的應用有利于結合過程監督與結果監督，降低審計風險

在傳統審計中，審計人員需要等到被審計單位編制財務報表后才能開展實質性審計工作，年末審計的集中性又降低了會計師事務所審計的效率。隨著大數據技術的發展和應用，注冊會計師通過大數據分析平臺能夠實時觀察和發現企業經營管理過程中的錯誤和舞弊行為，在被審計單位的業務控制點上設置相應的觀察點，及時監控被審計單位業務過程中可能存在的問題，重點關注的重大審計風險點，及時糾正被審計單位可能出現的問題。

3"當前大數據背景下審計實踐教學存在的問題

隨著大數據技術的發展，審計行業對審計人才的知識和技能要求發生了改變。而當前高校審計教學由于各種條件限制，仍固守傳統培養模式，已經不能滿足社會經濟發展，不能實現審計行業技術進步的要求。

3.1"大數據審計理念漸入人心，但高校大數據審計人才培養目標仍不明確，創新動力不足，無法適應大數據技術發展

當前，信息技術特別是大數據的迅速發展對審計行業帶來巨大沖擊，大數據不僅代表著技術革命，更意味著全新的思維方式轉變。在大數據背景下，審計理念和方法發生了根本性轉變，審計教學理念也需要調整。審計學屬于工商管理類學科，而大數據技術則屬于理工科，二者需要良好融合，以培養優秀的復合型審計專業人才。然而，許多高校在審計專業建設上不重視，教學理念滯后，對大數據的認識浮于表面，對大數據技術對審計行業的根本性變革認識不足，審計課程教學目標不明確，大數據與審計專業課程融合度不高，認為學生只需學習審計軟件的簡單應用操作即可，影響了人才培養效果。如果高校不改變傳統的人才培養目標，學生將無法適應社會的發展。因此，基于大數據時代，高校應重新明確審計課程培養目標和方案，以社會需求為導向，以行業前沿技術為驅動，培養適應社會多元化、復合型的學生。

3.2"審計實踐課程與大數據技術耦合度低，教學內容設置不合理，沒有實質性的變革

盡管我們已經身處大數據時代，但教學單位對大數據時代審計行業對信息化會計人才的需求認識不足，涉及前沿技術的課時安排有限，更多時候是和傳統課程的妥協，沒有實質性的變革。同時，教師教學模式仍然偏向于傳統理論講解，教師在構建大數據審計實踐課程框架時，本應更注重審計理論與大數據審計技術實踐的結合，培養學生的創新意識和實操能力。然而，現實條件下，教師在開展大數據審計實踐課程時，理論知識與大數據技術割裂，教學內容偏離大數據審計目標，與大數據技術耦合度低，不能體現行業新技術的發展，阻礙了學生對大數據時代審計行業的適應與理解。

3.3"師資力量薄弱，復合型教師匱乏，缺乏實踐經驗

大數據審計課程不僅涉及審計理論教學，還涵蓋大數據技術和審計專業的交叉學科教學，教師需要同時精通會計、審計知識和大數據技術。目前，大部分高等院校審計專業的教師在審計理論方面素質高，但缺乏計算機和信息化課程的掌握，對非結構化數據缺乏敏感性，在大數據領域的專業知識相對薄弱。教師尚且不能有效理解大數據知識，更無法深入指導學生應用大數據技術，導致審計課程的理論與實操在新興審計業務面前顯得不足，無法達到預期教學效果。因此，構建符合大數據審計課程要求的師資隊伍是每個高校必須重視的問題。

3.4"審計實踐環境建設不足，教學平臺陳舊，教學硬件設備配備不足，審計實務數據達不到大數據審計教學要求

審計作為一門實踐性極強的學科，對實踐的要求極高。大數據理念與技術的發展推動著審計實踐教學的進程，然而，大數據審計專業實踐教學面臨著平臺建設的困境，許多高校的專業基礎設施建設不完善，教學軟硬件實現場景仍存在諸多困難，舊有的審計實踐軟件在數據調用和挖掘方面存在不足，不能滿足審計實踐教學的需求，更不用說跟上大數據技術的發展。此外，大數據審計專業實踐平臺的實施不僅需計算機硬件和軟件支持，還需要海量的審計實務數據。目前大多數高校審計實踐平臺采用單一虛擬企業作為實訓對象，僅限于給定數據進行實驗操作，數據對象缺乏多樣性和實用性，無法實現大數據審計的要求。

4"大數據時代完善審計實踐教學的策略

4.1"對審計人才培養目標應進行重新定位，在數據思維轉變背景下進行教學理念創新

在大數據背景下，傳統的審計實踐教學已經無法滿足企業對人才的需求，高校應重新構建審計人才培養目標。在這樣的要求下，除了符合《普通高等學校本科專業類教學質量國家標準》規定的培養目標外，大數據時代的審計專業人才還需具備以下素質：了解大數據與智能技術，具備計算思維能力，能將智能技術與審計專業知識相結合，與大數據專業技術人員進行溝通與交流，共同提出審計思路與技術方案等。此外，大數據時代，審計行業受到了巨大沖擊，需要轉變思維模式以適應行業變化。教師需要創新教學理念，滿足社會對審計人員高效處理數據的工作需求，以學生管理能力的培養為核心，改變以往只注重理論知識傳授和審計軟件操作的教學模式，將大數據審計實例引入教學，設計相關教學內容，同時為學生提供新的學習方式和方法，強化學生大量數據信息的分析處理能力。

4.2"加快構建共享的“云審計”大數據審計實踐教學平臺

高校需要開發跨專業的大數據審計實踐教學平臺，包括數據分析、資源共享、多端點訪問和實訓項目管理等功能。大數據審計實踐教學平臺應整合各行業和領域的審計數據，使學生能夠快速接觸到大數據審計實踐環境，提升實戰能力和綜合素質。利用云計算技術，通過多校共建平臺，以多校共同貢獻數據，多校共享數據資源的模式，建立共享的大數據“云審計”模擬實踐教學平臺，規避現有審計平臺數據不足和不精確帶來的消極影響，實現真正大數據審計的本質。共享審計數據資源和聯網系統的持續完善，最終將實現開放共享、互聯互通、集體貢獻、總體研究的大數據“云審計”模擬平臺教學模式。

4.3"引用企業實際數據，強化對數據的收集與挖掘，提高數據利用效率

大數據教學需要與之匹配的數據，而目前可獲取的中小企業數據較少，大公司也很少將公司數據對外公開，這使得高校難以獲取真實企業數據，限制了教師在課堂中展示對真實案例進行數據分析的能力。解決這一問題的方法有兩個方面。

首先，收集企業公開數據，進行各行業的大數據分類分析，或者引用某些大型企業的公開數據進行教學訓練，讓學生進行大數據計算和分析。其次，通過校企合作企業獲取第一手數據資料。審計實踐課程的教師可利用大數據技術收集整理合作企業的財務信息，進行快速挖掘，進一步分析企業財務狀況，協助企業作出準確管理決策，提高了企業數據利用效率，也解決了審計實踐課程的數據問題。

4.4"加強教師團隊建設，建設大數據復合型審計專業教師隊伍，加強教師大數據能力提升

教師是審計教學的關鍵，應受到學校的重視。在大數據時代，需要建設多樣化的教師團隊，兼具財務、審計和大數據應用能力，以更好地培養綜合性審計人才。

首先，需構建跨學科教師團隊，培養審計教學人才。當前，現有審計課程教師理論精通，但對涉及前沿的審計信息技術較為生疏，對技術畏懼，缺乏學習動力。因此，應加強教師的大數據技術培訓，讓教師掌握學科最新技術和方法。其次，加大信息人才的引進，逐步改善審計教學隊伍的結構。在招聘大數據審計課程教師的過程中，以數據挖掘、大數據等研究方向為主，甚至可以引進專業的信息技術和數據分析人才，并且所招聘人員的專業應在原高校屬于強勢學科，均發表過高水平論文，參與過國家級項目。

4.5"深化產教融合

高校可采取產教融合措施，進一步深化、細化校企合作，不斷完善校企生態圈，實現共贏發展。聘請企業實踐導師團隊，或邀請會計師事務所注冊會計師兼任教師，承擔審計實踐課程指導工作，確保課程專業性。在引進大數據審計實踐教學平臺時，要求企業提供師資培訓，由企業專業人員承擔首次實踐教學任務，或者共同參與教學。同時，教師定期參與審計相關的企業實踐培訓，提升實踐能力。

5"結論

在大數據環境下，高校對審計人才的培養方式應跟上行業技術發展的步伐，根據社會對于審計人才新的需求和標準，制定科學的審計人才培養計劃，在課堂上與實踐中加強對大數據應用技術能力的重視，培養符合社會要求、兼具專業能力和大數據應用技術能力的應用型審計人才。

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