大数据环境下的社会审计取证模式研究

高丽阳 冯均科

[摘要]大数据背景下，注册会计师应改变基于被审计单位本身进行查证及分析的模式，建立一种以海量数据为基础、以大数据与审计专业活动协同的大数据审计取证模式。

[关键词]大数据 审计取证模式 审计改革

一、大数据环境为社会审计带来的机遇

（一）更广泛的数据覆盖

传统审计中，审计人员只能根据一些容易获取的数据执行分析程序，尤其关注账簿数据和财务报表信息。一方面，由于数据数量的局限性导致注册会计师无法全面掌握被審计单位的情况；另一方面，由于信息可靠性所限，审计人员无法判断有限的信息是否反映了企业的真实经营情况，因而所面临的风险也大大增加。相反，大数据可以弥补这一缺陷，它能汇集各个企业、行业以及部门等的数据，更多的数据来源能为审计工作提供更广泛的线索与证据，缓解了信息的不对称，为审计工作提供更好的基础。

（二）更精准的数据分析

大数据分析提升了审计线索发现的能力。随着各种数据分析方法和数据处理工具的兴起，海量的审计数据可以通过新型的处理模式轻松地进行转换与运用，注册会计师可以从大量的数据中通过算法挖掘出隐藏于其中的重要信息，再通过对数据的分析，迅速准确地发现异常数据，有助于寻找审计疑点，使审计工作更有针对性，大大提高审计工作的效率。

（三）更及时的数据处理

随着数据处理量的爆炸式增长，传统的“批处理”方式逐渐被实时“流处理”所代替，审计人员可以快速获得有价值的信息并即时进行分析，实现从了解“已经发生了什么”到监控“正在发生什么”甚至到预测“未来将发生什么”的飞跃，控制时点不断前移，促进审计从一种经济监督工具向一种提高经济效益工具转换。

（四）更有利的数据传输

大数据本身就具有价值高的特性，将大数据适当应用于审计工作当中，数据分析的过程和结果完全可以为企业带来增值，利用大数据分析这种全新的思维方式，无须拘泥于审计层面的应用，它完全可以助力于企业的生产经营活动，甚至为国家宏观经济决策提供参考。

二、传统审计取证模式的反思

（一）传统审计取证模式的特点

审计取证模式是为了达到某一审计目的所实施的流程及采用的取证方法和方式等各要素的总称。在主流的分析中，审计取证模式按所依据的基础和技术分类，可分为账目基础审计、制度基础审计和风险基础审计取证模式。其中风险基础审计取证模式是基于对审计风险进行系统评估，根据审计风险模型确定风险应对策略，进而获取审计证据的取证模式。它较之前两种取证模式有很大的改进，将风险控制引入审计，将审计视角扩大，进而能够从更加宏观的角度对企业进行深入了解，形成审计证据和结论。

（二）当前审计取证模式的不足

1.无法克服抽样方法的固有局限性。在信息化不发达的时代，受搜集、处理数据的工具以及成本的限制，审计人员将使用抽样方法视为一种最优策略。但是在运用抽样方法时，根据样本得出的结论可能不同于对总体实施审计得出的结论，此时，注册会计师只能通过扩大样本规模来降低风险。

2.烦琐的基础性审计工作在整个审计工作中占比过大。在传统的审计取证模式中，基础性的审计工作通常占用注册会计师大量时间和精力，如完成对企业各项信息的审阅、核对、比较、分析，这些工作较为烦琐，审计效率难以提高。

3.风险基础取证模式在实践中不能降低审计成本。首先，在风险的识别和评估阶段，审计人员需要了解被审计单位的环境，还要与各方进行交流与讨论，这个过程必然要耗费大量的人力和时间；其次，风险基础审计对审计人员的要求更高，相应地就会加大人员招聘和学习培训费用；最后，当前的审计取证模式要求每个会计师事务所都独立工作且配置独立的硬件资源和软件资源，使得审计资源共享程度不高，审计成本居高不下。

4.审计时效性较差。数据的处理模式有“批处理”和“流处理”两种，批处理采用先储存后处理的方式，这种方式不能实现审计的实时监测，时效性较差；而实时的数据分析一般采用流处理技术，即不断地将原数据形成数据流，当新的数据生成时即刻处理，反馈结果。

5.审计质量未能得到有效提高。从风险导向审计产生的动因来看，现行的审计取证模式只是在特定的社会背景下为了缩小公众期望与审计结果之间的差距、降低审计风险的一种产物，并未对审计质量有根本性的提高，无法满足社会现有的需求。比如，在审计技术与成本受到限制的环境下，注册会计师在收集证据时需要在充分性和适当性之间寻求最优的解决方案，但是权衡的结果未必是最科学的，这实质上是注册会计师的一种妥协，这种妥协矮化了审计目标。

三、大数据审计取证模式的特点

（一）改变基于被审计单位本身进行查证及分析的审计取证模式

在大数据环境下，数据、信息充分共享。在整个审计流程中，注册会计师在合理的权限下可以从多个渠道获取所需资源，尤其是从行业数据平台、关联企业数据平台等外部渠道获取相关信息，此时审计活动不再依赖于被审计单位内部信息及其内部控制，广泛的信息来源以及多样的内容使得注册会计师与被审计单位之间信息的不对称性减弱，审计风险大大降低。

（二）以大数据和审计专业活动的协同为总体思路

大数据审计取证模式应扎根于海量数据。在大数据时代，数据已经成为一种关键要素，成为推动社会发展的重要战略资源，孤立的数据的价值远远小于广泛链接的数据，因此，要改变审计取证模式，必须要认识到大数据所蕴含的价值，这种价值不仅包含数据本身的价值，同时还体现在对庞大数据的分析上。在收集数据后，充分运用多维分析和数据挖掘等技术做好大数据的分析，在众多的信息中，精确地找到最重要和最关键的点，以发现问题为导向，锁定审计重点和疑点。

反过来，审计的过程与结果也应及时地反馈回大数据平台中。应转变审计观念，立足长远考虑，用更广阔的视野看待大数据和审计。大数据审计取证模式将不再局限于审计过程的一点一滴，而是通过充分利用数据分析工具，固化审计分析模型，将现有审计方法整合到大数据平台中，形成一种通用的分析模块，并且将审计的过程与结果实时反馈回大数据交换平台中，丰富大数据平台内容，达到成果共享，实现审计价值增值。

（三）尝试跟踪审计，实时监控企业的各项经济活动

在建立了大数据与审计的交互后，可以更进一步地积极尝试互联网审计，通过搭建联网跟踪平台，探索新的审计监督机制。将数据进行跨环节、跨领域、跨市场的关联，让审计渗透进经济活动的全流程，推动审计从事后审计转变为事前和事中审计，从静态分析转变为动态跟踪，在提高审计效率的同时防范审计風险，进一步满足社会需求。

四、重建审计风险模型

现代风险导向审计认为，审计风险等于重大错报风险与检查风险的乘积，虽然这个模型得到了广泛的使用，但是在大数据环境下，有必要根据新的审计取证模式重建一套适宜的审计风险模型。从信息学的角度看，审计就是将原始数据转化为审计信息的一个过程，在这个过程中经历了数据收集、传递、解释以及做出相关推论等步骤，由于其他因素的影响，这个过程并非是准确无误的。从这个角度思考，本文建立一种新的审计模型，即：

审计风险=数据获取风险*数据解释风险*数据推断风险

数据获取风险包括从数据搜集到存储之间可能产生的风险，主要包括数据收集不全面即取证不足风险、数据传递中可能发生的风险；数据解释风险指注册会计师对取得的数据解释发生偏差或错误的可能性；数据推断风险体现在注册会计师对解释后的数据进行分析、总结时发生错误的可能性。以原来的风险导向审计模型的视角看，新的审计风险模型更多地考虑了注册会计师的检查风险，而忽略了被审计单位的重大错报风险，这是因为，大数据审计取证模式不再基于被审计单位本身进行查证及分析，不再过度依赖于企业内部所提供的或暗含的信息，迎合了新的审计取证模式的需求。

（一）大数据审计取证模式流程图

本文构建了大数据审计取证模式下的流程，如图1所示。

（二）审计平台网络架构

审计平台网络架构的整体情况如图2所示。

1.以大数据分析平台为基础。大数据分析平台主要基于四个板块的构建：大数据收集系统、大数据集成系统、大数据加工系统和大数据储存系统。其中的大数据收集系统负责从被审计单位内部、其他关联企业以及审计机关甚至互联网等渠道采集各种数据，经过数据的预处理和处理进入数据存储系统，以便及时调用数据。大数据分析平台的任务是对加工好的数据进行可视化分析、数据挖掘和预测性分析等，充分解析数据，挖掘信息价值。这种模式解决了当前审计工作中存在的数据不完整、格式不统一、关联性差等问题，架构了一种贯穿于审计活动始终的平台。

2.利用信息化技术建立审计专业系统。在大数据平台的基础上，可以重点建设审计线索分析系统、业务审计分析系统和审计综合管理系统。审计线索分析系统主要采用多种分析技术，对从大数据分析平台得来的数据进行进一步的专业化分析，此时的分析不再局限于运用统计学或信息学的相关知识，而是融入会计、审计专业知识和技能，一般涉及被审计单位在整个经营活动中的问题；业务审计分析系统是更具体、更深层次的分析，它将碎片式的数据和分散的信息与企业的具体业务联系起来，是业务层面的分析；审计综合管理系统主要是对前两个系统进行整合分析，将被审计单位经济活动线索与特定业务结合起来分析、对比，同时对比以前年度的审计结果及相关信息，包括企业以往的审计整改情况，以提升审计监督效果。

3.重视数据交换平台。除了以大数据分析平台为基础、以审计专业系统为核心外，还需要建立数据交互平台，以加强海量数据与审计系统之间的信息流通与互动，在大数据的基础上进行专业化分析，同时将结果反馈回大数据分析平台，以便进行二次分析，同时便于数据自由流动和转换。建立数据交换平台可以实现大数据与审计的交互，进而尝试互联网审计，通过在交换平台中搭建联网跟踪平台，将数据进行跨环节、跨领域、跨市场的关联，实现审计全流程的穿透，推动审计从事后审计转变为事前和事中审计、从静态分析转变为动态跟踪、从现场审计转变为远程审计，从而提高审计效率，防范审计风险，满足社会需求。

主要参考文献

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