大數據背景下審計風險及防范對策探析

一、前言

隨著信息技術的快速發展，大數據時代已經來臨，在此背景下，傳統審計工作面臨著新的機遇與挑戰[1]。一方面，大數據技術為審計工作提供了新的方法和工具，提高了審計效率，另一方面，數據量的激增、數據形式的多樣化以及數據處理的復雜性也帶來了新的審計風險[2]。本文深入分析了大數據背景下審計風險的新特征和表現形式，探討了防范審計風險的對策，以期為提高審計質量、降低審計風險提供參考。

二、大數據時代審計環境的特征分析

（一）數據規模呈爆炸式增長

在大數據時代，企業經營活動產生的數據呈現爆炸式增長。這些數據不僅包括傳統的財務數據，還包括大量的非財務數據，如操作日志、客戶行為數據、社交媒體數據等。審計人員需要面對和處理的數據量急劇增加，這對審計工作的效率和質量提出了更高要求。

（二）數據形式日趨多樣化

大數據時代的數據形式不再局限于傳統的結構化數據，還包括大量的半結構化和非結構化數據。這些數據可能以文本、圖片、視頻、音頻等多種形式存在，增加了數據采集、處理和分析的難度。

（三）數據處理技術快速更新

為應對海量數據的處理需求，各種新型數據處理技術不斷涌現。云計算、人工智能、區塊鏈等技術的應用，既為審計工作提供了新的技術支持，也增加了審計人員的專業技能要求。

（四）數據安全風險加劇

隨著數據規模的擴大和數據價值的提升，數據安全問題日益突出。數據泄露、篡改、丟失等風險顯著增加，直接影響審計工作的準確性和可靠性。

三、大數據背景下審計風險的主要表現

（一）固有風險的新特征

第一，在大數據背景下，審計對象的數據來源更加復雜多樣，數據的完整性難以保證。數據采集過程中可能存在遺漏、重復或不一致的情況，增加了審計的固有風險。第二，隨著數據造假技術的發展，對虛假數據的識別難度加大。特別是在非結構化數據中，對虛假信息的甄別更為困難，因此很難獲得高品質數據，從而直接影響注冊會計師判斷的準確性。第三，新技術的快速更新可能導致原有審計方法失效或不適用，如財務數據的更新存在延遲或運營數據傳輸存在滯后性，均會影響審計人員對企業風險的及時反應能力。審計人員需要不斷更新專業知識和技能，這增加了審計工作的不確定性。

（二）控制風險的新表現

第一，數據處理過程更加復雜，涉及多個系統或平臺，需要對更龐大的信息和數據進行處理與分析，而不是局限于財務報表中的數據，這增加了數據處理過程中的控制難度。第二，在大數據背景下，風險具有突發性和多樣性，同時，信息系統的安全漏洞可能直接導致數據泄露或被篡改。例如，審計過程中，計算機或軟件系統受到病毒入侵，會影響審計證據的可靠性和準確性。第三，由于審計數據龐大且復雜，審計人員不能系統性地歸納總結審計數據，可能會造成數據處理失誤，降低數據分析結果的質量，甚至造成數據分析判斷出現偏差，增加了控制風險。

（三）檢查風險的新特點

第一，面對海量數據，如何確定合適的審計范圍成為一個挑戰。范圍過大可能導致工作效率低下，范圍過小則可能遺漏重要信息。第二，傳統審計方法如抽樣和截止測試等，在大數據背景下可能不再適用，而新的審計方法的有效性、安全性，還需要實踐檢驗，如是否有人會惡意攻擊審計人員所用電腦，試圖篡改數據，從而影響數據的準確性。第三，大數據背景下的審計證據形式更加多樣，如何評估不同類型證據的可靠性和相關性成為新的挑戰。

四、大數據背景下審計風險的成因分析

（一）技術層面的成因

數據處理技術具有局限性。第一，計算能力具有瓶頸。根據摩爾定律，處理器的性能每18個月到24個月就會增加一倍，但數據增長速度遠超這一速率。研究顯示，全球數據量以每年40%的速度增長，而處理技術的進步速度僅為25%左右，這種差距導致實時處理能力不足，影響審計效率。同時，分析復雜數據的能力受限，制約深度審計的開展，并且資源消耗過大，增加審計成本。第二，算法精確性不足。現有算法在處理非結構化數據，如文本、圖形、圖像、音頻、視頻時準確率普遍較低。第三，目前網絡攻擊手段的智能化水平不斷提升，一些被審計企業可能會利用此項技術偽造審計證據，使得注冊會計師難以分辨其真偽，最終導致審計報告質量受損[3]。

（二）管理層面的成因

首先，制度建設存在滯后性。由于存在法律法規適應性不足和行業規范不健全等問題，使得審計工作在數據獲取、分析和利用等方面的規范程度還不夠明確和具體，因此未能及時更新以適應大數據環境，導致與當前企業對審計需求并不匹配。

其次，管理機制不完善。當前，審計機構在組織架構、流程管理以及資源配置方面都存在一些不足，導致現行的職能劃分模式難以適應大數據背景下的審計需求，龐大的數據量使得注冊會計師在實施審計程序時，難以全面識別和評估潛在的風險點。

最后，資源投入不足。資源投入不足往往意味著審計機構在人員數量、時間以及專業素質方面的投入有所欠缺，可能導致審計過程中無法對所有重要事項進行充分、深入地審查，從而增加審計失敗的風險[4]。

（三）人員層面的成因

專業能力不足。第一，知識結構失衡。傳統審計知識與信息技術知識結構不均衡，例如，審計機關對一家大型金融企業進行審計時，由于被審計對象的信息化程度較高，在采集到大量數據后，審計人員需要進行深入地數據分析和挖掘，以發現潛在的審計線索和問題。然而，由于傳統審計知識與信息技術知識結構不均衡，審計人員可能難以有效地利用現代信息技術手段進行數據分析。第二，技能水平不足。在大數據背景下，審計師除需要具備專業知識和工作經驗外，還需要具備數據分析能力。第三，實踐經驗缺乏。由于目前大數據行業還處于持續發展階段，大數據審計實踐案例較少，難以利用傳統行業的審計經驗積累進行職業判斷。

思維方式陳舊。第一，在認知層面，部分審計人員對大數據審計重要性認識不足，風險意識也有待提高。第二，在方法層面，傳統審計思維模式與目前大數據審計所需要的思維模式存在差異，大數據時代的信息具有數量龐大且復雜、更新速度快的特點，因此，目前審計從業人員的數據分析思維有待強化。第三，在觀念層面，一些審計人員對新技術應用持有抵觸情緒，或存在學習動力不強的情況，其認為自身的專業知識儲備和工作經驗足以應對未來的市場需求和社會發展，這對提高審計質量和效率帶來了不小的挑戰。

五、大數據背景下審計風險的防范對策

基于前文對審計風險成因的分析，本文從風險管理理論出發，構建了一個多層次、多維度的風險防范體系。該體系遵循“技術支撐、制度保障、人才驅動”的基本原則，針對性地提出了相應的防范對策[5]。

（一）技術層面的對策

首先，著力構建智能化審計技術平臺。搭建統一的審計信息平臺，采用分布式架構，提升數據處理能力，建立數據湖（Data Lake）架構，實現多源數據統一管理，部署微服務架構，提高系統靈活性和可擴展性，從而提升審計師的數據處理效率，最終實現提升審計效率的目的。

其次，行業自律組織應提倡各事務所聯合開發新一代審計軟件工具，以減少單個事務所研發成本。該研發應基于AI的智能審計助手，構建自動化測試工具集，開發可視化分析工具，建立預測分析模型。

再次，應用前沿技術提升審計效能。利用機器學習優化異常檢測，運用自然語言處理技術分析非結構化數據，應用知識圖譜技術構建審計知識庫，通過計算機的檢測功能，檢驗被審計單位提供的資料是否真實，是否存在P圖篡改或AI生成的嫌疑，從而提升審計質量。

最后，完善技術支持體系。例如，建立7×24小時響應機制，提供遠程技術支持服務，建立分層次培訓課程體系，建立技術風險評估機制，最終形成持續優化機制。

（二）管理層面的對策

首先，健全制度體系。第一，完善相關法律法規。除了要建立健全大數據審計基本準則以及制定具體審計操作指南外，還要制定數據安全相關法規，以完善數據安全管理規范，同時，制定數據共享使用制度，以確保數據信息的合理使用。第二，行業自律組織在制定規范時，應充分考慮從業人員的主觀能動性以及市場需求，確保注冊會計師提供的審計服務質量符合市場需求。

其次，優化管理機制。第一，明確管理責任體系。明確各層級數據管理職責，建立責任追究機制，完善考核評價體系，防止由于存在僥幸心理而帶來的審計失敗。第二，構建協同管理機制。建立跨部門協調機制，完善信息共享平臺，制定協同工作規范，實現不同類型審計項目的統籌融合和相互銜接，同時，通過推進審計信息化建設和大數據技術應用，逐步建立數據動態報送或聯網采集機制，對重要審計項目或統一組織的審計項目，成立數據綜合分析團隊，集中分析數據，組織疑點核查。第三，健全風險管理體系。建立全面風險管理框架，完善風險評估機制，建立風險預警系統，制定應急響應預案。全面了解和分析企業的內外部環境，確定可能存在的風險因素，包括財務狀況、內部控制制度、行業競爭狀況等，以識別潛在的風險點。對各類風險進行評估與分類，根據風險的概率和影響程度進行優先級排序，確定應對的重點，如財務風險、合規風險、操作風險等，以便更好地制定應對策略。

最后，加大資源投入。第一，優化資源配置策略。制定資源投入計劃，建立資源調配機制，完善資源使用效率評估，建立資源調配機制可以打破部門限制，統一調配審計力量，采取“大兵團作戰”，左右聯動、交叉審計，從而提高審計效率和質量。第二，加強基礎設施建設。更新硬件設施，升級網絡環境，完善風險預警系統，建設云計算平臺，云計算技術使審計人員能夠更直觀地處理數據，提供規律性分析，從而減輕工作量并提升工作效率，通過對存在的風險隱患及時向相關地區和部門、單位推送審計預警信號，制發預警提示函，推動立審立改，防止問題擴大化。

（三）人員層面的對策

首先，在大數據時代，審計風險防范要求審計人員在專業能力上不僅要掌握會計、財務、稅務等專業知識和相關法律法規，還需精通審計理論和方法，具備敏銳的洞察力和分析能力，特別是在信息能力和統計分析能力方面，以便全面把握企業信息系統并深入挖掘數據價值。

其次，在知識結構方面，審計人員應構建包含審計、會計、法律、經濟等多個領域的綜合知識體系，以適應新的審計要求，并依據國家審計人員勝任能力框架，提升專業知識、專業能力、政治能力、品質道德和個人素質。

再次，在技能水平上，審計人員應采取多元化的技術，加強數據安全控制，如建立審計數據云平臺、用戶訪問限制、數據實時分析引擎和數據加密等，以預測和防范風險，及時發現潛在問題并提出應對措施。實踐能力的提升涉及審計人員數字素養的培養，包括數字化管理、數字化應用和數字化創新三個方面，通過培訓提升數字技能，以增強統籌組織和溝通協調等綜合能力。

最后，在思維方式上，審計人員需培養法治思維、創新思維、底線思維和精準思維，以提高審計工作的準確性和效率。同時，研究型審計思維的構建強調從研究的視角，用研究的方法開展審計工作，實現審深、審透、審出實效的目的。

六、結語

在大數據時代，審計工作面臨數據規模爆炸式增長、數據形式多樣化、數據處理技術快速更新和數據安全風險增加等新特征，這些變化導致固有風險、控制風險和檢查風險呈現出新的特點。審計風險的成因涉及技術層面的數據處理技術局限性、管理層面的制度建設滯后性和管理機制不完善、人員層面的專業能力不足和思維方式陳舊等。為此，審計風險防范對策需從技術、管理和人員三個維度出發，技術層面要構建智能化審計技術平臺、聯合開發新一代審計軟件工具、應用前沿技術提升審計效能和完善技術支持體系，管理層面需健全制度體系、優化管理機制和加大資源投入，人員層面要提升審計人員的專業能力、知識結構、技能水平和實踐能力，同時培養法治思維、創新思維、底線思維和精準思維。只有審計人員、審計機構和相關管理部門共同努力，通過技術革新、制度完善和人才培養，構建多層次、多維度的風險防范體系，才能有效提高審計質量、降低審計風險。

引用

[1]劉歡，王麗云.大數據在企業審計風險識別及應對中的有效應用[J].市場瞭望，2024（19）：109-111.

[2]韓娟娟.大數據時代會計師事務所審計風險防控探討[J].市場周刊，2024，37（29）：147-150.

[3]張繼梅.大數據背景下企業審計工作面臨的挑戰及對策研究[J].投資與創業，2024，35（15）：64-66.

[4]林鵬飛，唐谷.大數據背景下審計工作的風險評估和防范措施[J].財經界，2024（23）：158-160.

[5]沈佳偉.大數據背景下會計師事務所審計風險防范措施探討[J].中國農業會計，2023，33（18）：100-102.

責任編輯：王穎振