從“翻賬本”到“篩數據” 大數據時代的審計革新

當下信息技術呈現出快速發展的態勢，大數據技術給企業的工作模式以及管理方式帶來了深刻的變革。企業審計屬于企業內部管理的關鍵環節，是保障企業財務信息真實性與合法性的利器，還可以幫助企業提升運營效率。

盡管大數據技術作為一種先進的技術手段，為企業審計工作提供了豐富的數據資源，但該技術也使得企業的審計工作變得更加復雜。我們應深入探討企業利用大數據技術助力審計工作升級過程中可能遇到的問題，并提出對策，提升審計效能、實現審計全覆蓋。

大數據與企業審計的關聯及影響

大數據的概念與特征

大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產，具有“4V”特征：

Volume（大量），數據規模從TB級別躍升至PB甚至EB級別，像大型電商平臺每天產生涵蓋用戶信息、訂單詳情、物流數據等各方面的數PB交易數據。

Velocity（高速），數據產生和處理速度快，如社交媒體平臺每秒產生海量用戶動態、評論、點贊等數據，需實時收集分析以實現個性化服務和精準廣告投放。

Variety（多樣），數據類型繁多，包含結構化的數據庫表格數據、半結構化的XML和JSON格式數據以及非結構化的文本、圖像、音頻、視頻等，比如企業客戶反饋數據中既有結構化的客戶基本信息，也有非結構化的客戶意見和建議文本。

Value（價值），數據蘊含巨大價值但價值密度低，通過對海量數據挖掘分析，能發現潛在商業機會、客戶需求和風險隱患，如醫療大數據分析可揭示疾病發病規律和治療效果影響因素，為醫療研發和臨床治療提供參考。

企業審計的內涵與職能

企業審計是指審計機關依據法律、法規和政策規定，對國有以及國有資本占控股地位或主導地位的企業的資產、負債、損益的真實、合法和效益情況進行的審計監督。

監督職能體現為監督企業經濟活動是否符合國家法律法規、企業內部規章制度及行業規范，保障合法合規性，例如審計人員審查企業財務報表時，會檢查有無虛假記錄、違規核算問題。

評價職能是對企業經營管理狀況、內部控制制度有效性及經濟效益予以評價，為企業管理層提供決策依據。

鑒證職能則是對企業財務報表、經濟合同等重要經濟文件進行鑒證，證明其真實性和可靠性，為外部利益相關者（如投資者、債權人等）提供決策參考，典型如注冊會計師對企業年度財務報表審計后出具審計報告，增強財務報表可信度。

大數據對企業審計工作的影響

在大數據環境當中，審計數據的來源以及范圍出現了改變，不再僅僅限定于企業內部的財務數據，還包含了企業運營過程中所產生的各類業務數據、社交媒體數據、物聯網數據等外部數據。如此一來數據來源變得更為寬泛，審計范圍也得到了極大的擴展，就像審計人員憑借分析電商平臺的用戶評價數據，可知曉企業產品質量以及服務水平在市場中的反饋情況，對企業經營狀況展開更為全面的評估。

大數據背景下企業審計工作的現狀與突出問題

數據質量參差不齊。就數據準確性而言，數據來源廣泛復雜，在采集、傳輸、存儲等環節易出錯，像傳感器會因設備故障或信號干擾使采集數據出現偏差，人工錄入也可能因操作人員失誤造成數據錯誤，這些不準確數據會干擾審計分析，致使審計人員判斷失誤；在數據完整性上，企業收集整理數據時，受某些業務系統升級丟失部分歷史數據、外部數據供應商提供數據不完整等因素影響，導致部分數據缺失，影響審計結論可靠性；而數據一致性問題表現為企業內部不同業務系統間數據不一致，比如銷售系統與財務系統中的客戶信息，可能因更新不及時或數據同步機制不完善產生差異，給審計工作帶來麻煩，增加審計人員核對數據的工作量，降低審計效率。

傳統審計技術難以適應大數據環境。傳統審計技術主要依賴人工抽樣和手工計算，面對大數據時代的海量數據，其處理能力顯得捉襟見肘。傳統審計大多是事后審計，無法對企業經濟活動進行實時監控和審計。在大數據時代，企業經濟活動的速度和復雜性不斷增加，事后審計往往無法及時發現和解決問題。

復合型審計人才短缺。目前，大多數審計人員具備傳統的財務審計知識和技能，但對大數據技術、數據分析方法等了解較少，他們缺乏運用大數據工具進行數據采集、清洗、分析和可視化的能力，難以在大數據環境下開展有效的審計工作。審計人員在長期的傳統審計工作中形成了以財務數據為核心、以合規性審查為重點的思維模式，缺乏運用數據分析思維來發現問題、解決問題的能力。

大數據背景下企業審計工作的應對策略

建立數據質量管理體系。企業應該制定符合自身的業務特點和審計需求的數據質量標準，以此保證數據的準確性和一致性。企業在收集數據的過程中應該利用先進的數據采集技術去仔細檢查數據的來源，保證數據的真實性和完整性。除此之外，企業要定時檢查和評價數據存在的問題以及導致這些問題產生的原因，并在此基礎上提出改進方法。

引進與培養復合型審計人才。企業需要大力引入有大數據技術、數據分析以及統計學等專業知識的人才，他們可給審計工作帶來全新的理念與技術手段，提升審計團隊的整體工作水平。企業還應當定期安排審計人員參與大數據技術基礎、數據分析方法以及數據可視化等培訓課程和交流活動。在這期間，企業應著重培養審計人員的數據分析思維，引導他們從傳統審計思維朝著數據分析思維轉變。借助案例分析、小組討論等形式，讓審計人員學會運用數據分析方法發現并解決問題，提高審計工作的效率與質量。

大數據技術會不斷發展和應用，企業審計工作以后會遇到更多機遇和挑戰。研究人員多分析企業審計的實際案例，能看出大數據技術在提升審計效率和質量方面的實際價值；深入剖析大數據技術在不同行業、不同規模企業審計中的特點和具體做法，可為企業提供更多審計方面的解決辦法。

我們要重點關注大數據環境下企業審計的風險管理流程，幫助企業找到防范和應對大數據審計風險的辦法。同時，還要重視人工智能、區塊鏈這些新興技術與大數據審計的融合，進一步提高審計工作的效率和質量。