大數據分析在財務審計風險預警中的應用

伴隨著信息技術的迅速發展，大數據技術的涌現在各行各業中引起廣泛關注，審計領域亦是如此。財務審計作為企業財務管理與監督中的關鍵環節，在保障企業財務信息的真實性、準確性以及完整性方面發揮著重要作用。在當下復雜多變的商業環境中，企業所面臨的財務風險呈現出多樣化、復雜化的態勢，傳統財務審計方法在風險預警方面存在一定的局限性，而具有強大數據處理與分析能力的大數據分析技術，為財務審計風險預警帶來了全新的思路與方法。

大數據分析在財務審計風險預警中的重要性

一、提升風險識別的準確性

在大數據時代，傳統的審計環境發生了較大變化，審計人員必須深刻認識到，財務審計與大數據分析的結合應用是順應社會信息化發展的必然選擇。傳統的財務審計主要利用抽樣審計的方式對企業的財務數據展開審查，但鑒于審計抽樣的局限性，抽樣樣本可能無法全面反映企業整體數據的真實情況，或對重要的風險信息可能存在遺漏或誤判，導致風險識別的準確性并不理想。大數據分析技術能針對企業的全部財務數據以及相關非財務數據實施全方位分析，對企業的銷售數據、采購數據、庫存數據、客戶數據等多源數據予以整合分析后，發現數據之間的關聯及異常模式。以銷售數據舉例，大數據分析可以從銷售訂單的數量、金額、客戶分布、銷售時間等維度展開分析，若發現某一客戶在短期內大量下單且訂單金額頗高，但該客戶的信用評級卻相對較低，通過對這些數據展開綜合分析，審計人員可以精準辨別出可能存在的銷售欺詐風險或者信用風險。此外，天數據分析還能針對企業的財務指標，如償債能力、盈利能力、營運能力等指標的變化趨勢予以深入剖析，與同行業的相關數據進行對比，判斷企業的財務及運營狀況是否存在異常，提高風險識別的準確性。

二、增強風險預警的及時性

處于快速變化的市場環境中，財務風險的產生往往會表現出一定的突發性和快速演變等特性。一般來講，傳統形式的財務審計通常是按一定周期展開，且審計周期相對較長，想要及時察覺并對潛在風險予以預警具有一定難度，但大數據分析技術具備實時進行數據處理與分析的能力，能夠針對企業財務數據和業務數據的變化開展實時監控。例如，構建實時的財務數據監控系統，對企業的資金流動、應收賬款、應付賬款等關鍵指標開展實時監測，一旦察覺到某個指標呈現異常波動，如資金流人驟然減少、應收賬款逾期天數顯著增加等情況，系統便能及時發出預警信號，提醒企業管理層及審計人員應重點關注并采取相應措施。企業的生產運營數據同樣也能通過大數據分析來達成實時監測，包括生產設備的運行狀況、原材料的庫存水平等，如原材料庫存不足導致生產停滯，將給企業的銷售收人及成本控制造成影響，通過對這些數據進行實時監測，能及時對潛在風險作出預警，防止風險進一步擴大。

三、提高風險預警的全面性

傳統的財務審計主要聚焦企業的財務報表數據，而對非財務數據重視不足。但財務風險并非單純來源于財務報表數據，還受到諸多非財務因素的共同影響，這些非財務因素對企業的長期發展至關重要。大數據分析技術可以對企業的財務數據與非財務數據進行整合，從而實現對企業風險的全方位預警，其中非財務數據包含企業的市場競爭環境、行業發展趨勢、政策法規變化、企業戰略規劃和管理層經營決策等方面的信息。例如，通過對行業數據的分析可以了解到企業在行業內的競爭地位以及市場份額的變動情況，若企業所在的行業競爭激烈且市場份額逐漸下降，將會給企業的盈利能力和財務狀況帶來不利影響。政策法規的變化同樣也會為企業帶來潛在風險，如環保政策的趨嚴可能會導致企業在環保方面增加投入，進而影響到企業的生產成本和利潤。通過對非財務數據的分析，再與財務數據分析相結合，能夠更加全面地對企業的風險狀況進行評估，讓風險預警的范圍得到拓展。

大數據分析在財務審計風險預警中的應用策略

一、應用于數據收集與整合中

企業內部的數據來源較為廣泛，涵蓋諸多部門。例如，財務部門的會計核算數據、銷售部門的銷售數據、采購部門的采購數據、生產部門的生產數據等。除上述內部數據外，還應收集大量的外部數據，例如，行業數據能夠讓審計人員了解企業在所處行業中的地位和競爭力，主要包括行業的市場規模、增長率、競爭格局等；宏觀經濟數據體現出宏觀經濟環境對企業帶來的影響，如利率、匯率、通貨膨脹率等；政策法規數據涉及企業所處行業的政策法規變化，對于企業的合規經營和發展戰略具有重要的指導意義。此外，競爭對手企業的數據信息也可以為審計人員提供參照，有助于剖析企業相較于競爭對手的差距和優勢。

在數據收集方面，收集過程應注意數據的準確性、完整性與及時性。因此，企業應積極構建規范的數據采集流程與標準，包括制定統一的數據錄人格式，明確數據采集的時間節點與責任人，強化數據質量管理，加強對數據的審核、校驗，及時發現數據的錯誤或缺失并進行修正。此外，還可通過專業的數據供應商、政府公開數據平臺和行業協會等渠道獲取一些數據。

在數據整合方面，應創建統一的數據庫或數據平臺，經過數據清洗、轉換與加載，讓不同來源的數據得以整合，以便后續在統一的環境中進行分析。以企業資源計劃（ERP）系統為例，通過實現財務數據與業務數據的實時集成，讓審計人員可以方便快捷地獲取、分析相關數據，再通過與數據供應商展開合作，將行業數據、宏觀經濟數據等導人企業數據平臺，對內外部數據進行融合分析，為財務審計風險預警提供更加全面的數據支撐。

二、應用于數據挖掘與分析中

數據挖掘作為大數據分析的核心環節，能夠從海量數據中發現其潛在的模式、關系以及規律。在財務審計風險預警中，數據挖掘技術能夠幫助審計人員探尋隱匿在數據背后的風險因素，其中關聯規則挖掘、聚類分析、分類分析等均為常用的數據挖掘方法，具體而言：關聯規則挖掘主要用于對數據之間關聯關系的探尋。例如，通過對銷售數據與采購數據進行分析，能夠明確某些商品的銷售和特定原材料的采購之間是否存在關聯關系。若某一商品的銷售數量大幅增加，相應原材料的采購量卻沒有隨之增長，那么在庫存管理或供應鏈管理方面就可能存在一定風險，應進一步查實原因。聚類分析能夠將相似的數據對象劃歸為不同類別。對財務數據進行聚類分析，可以了解企業的財務狀況是否存在異常類別。例如，對財務指標進行聚類分析，若發現企業的財務指標與其他企業相比有明顯不同，這就意味著該指標可能存在財務風險。分類分析可用于企業的財務風險預測，通過構建分類模型，依據財務指標及其他相關因素，推測企業是否存在陷入財務困境的可能性。

數據分析工具與算法也可以運用在大數據分析中，幫助審計人員從大量數據中提取有價值的信息。統計分析方法可以對財務指標進行分析，包括計算指標的均值、方差、標準差等統計量，進而對指標的穩定性和波動性作出判斷。例如，通過計算企業資產負債率的均值及標準差，可以判斷企業償債能力的穩定性。此外，還有神經網絡、支持向量機等機器學習算法，通過訓練大量的歷史財務數據，構建出財務風險預測模型，提高風險預警的準確性與可靠性。例如，將企業過去的財務指標（如資產負債率、流動比率、凈利潤增長率等）作為輸人數據，利用機器學習算法進行訓練并構建出財務風險預測模型，當有新的財務指標輸入時，該模型即可預測企業未來發生財務風險的概率。

三、應用于風險模型構建中

構建科學合理的風險模型是實現大數據分析應用于財務審計風險預警的關鍵環節，風險模型需要綜合考量企業的財務因素及非財務因素，針對企業的風險狀況展開量化評估。自前，構建風險模型的常見做法是以財務指標為基礎，通過選取反映企業償債能力、盈利能力、營運能力等方面的一系列財務指標，如資產負債率、凈資產收益率、存貨周轉率等，并依據這些指標的權重和閾值構建風險評估模型，一旦企業的財務指標突破設定的閾值，模型便會發出相應的風險預警信號。

為更全面地反映企業的風險狀況，還可以結合非財務因素構建綜合風險模型。將企業的市場競爭力、行業地位、管理層能力、政策法規影響等非財務因素納入模型中，這些因素的權重可以通過專家打分法、層次分析法等方式進行計算，從而展開綜合評估。在風險模型的構建過程中，模型的驗證與優化需要持續進行，可以通過對實際數據進行測試與分析，評估模型的準確性與可靠性，并依據評估結果對模型作出調整與改進。如果發現模型對企業的風險預警不夠準確，則需要分析其原因，并調整模型的參數或指標，以保證模型能夠真正有效地對企業的財務風險進行識別和預警。

四、應用于人才培養與團隊建設中

要保證大數據分析技術在財務審計風險預警中的應用效果，審計人員不僅應具備扎實的財務審計知識，還應熟練掌握大數據分析技術、數據挖掘方法、數據分析工具等相關知識和技能。企業與審計機構應加強對審計人員的繼續教育培訓，提升大數據分析能力，增強其在財務審計風險預警中的大數據分析應用能力，進而提高財務審計的質量和效率。

除了提升審計人員個人的專業勝任能力外，企業還應組建一支專業能力過硬的高素質大數據審計團隊，團隊中應涵蓋財務審計專家、天數據分析師、數據工程師等具有不同專業背景的審計人員。財務審計專家熟悉財務審計的流程以及標準，能夠精準把控審計的重點和方向；大數據分析師擁有良好的數據分析與挖掘能力，能夠從海量數據當中識別潛在的風險因素；數據工程師承擔數據采集、存儲以及處理等工作，保證數據的質量與可用性。各崗位審計人員彼此之間需緊密配合，確保各自的專業優勢能夠充分發揮。

在團隊建設中，構建有效的溝通機制與協作流程尤為關鍵，只有這樣才能確保團隊成員之間可以及時溝通交流，共享信息，共同完成財務審計風險預警的任務。例如，定期召開業務討論會，針對審計項目的進展情況以及所遭遇的問題展開討論，共同擬定解決辦法；搭建團隊成員之間的知識共享平臺，進一步促進審計人員間的學習與交流，提升團隊的整體業務水平。

結語

總之，在信息技術飛速發展的今天，大數據分析技術對財務審計風險預警而言具備重要的應用價值。企業通過實施數據收集與整合、數據挖掘與分析、風險模型構建以及人才培養與團隊建設等應用策略，推進大數據分析技術在財務審計風險預警中的應用，能夠有效提升風險識別的準確性、增強風險預警的及時性、提高風險預警的全面性。未來，隨著大數據技術不斷發展與完善，再加上企業對財務審計風險預警重視程度的逐漸提升，大數據分析在財務審計領域中的應用前景勢必會越發廣闊。（作者單位：成都體育學院）

（責任編輯：白利倩）