大数据视角下智能审计取证模式研究

宋夏云　周琬宇

[摘要]智能审计具有审计视角的宏观性、审计思路的科学性、审计方法的先进性以及审计资源配置的合理性等优势。大数据对智能审计的影响主要表现在业务承接、计划管理、风险评估、风险应对、审计报告等方面。智能审计取证模式的创新对策包括更新审计理念、搭建数据中心、更新审计技术方法、完善审计准则与监管、提高审计人员专业能力五个方面。

[关键词]大数据 智能审计 取证模式 应用流程

本文系教育部人文社科基金项目“基于政府官员腐败治理的经济责任审计问责体系与实施路径研究”（17YJA810007）的阶段性研究成果

大数据视角下智能审计取证模式的应用对策，

主要在于如何利用大数据技术不断改进智能审计流程方法，提高审计效率效果。

一、智能审计取证模式的应用流程和优势分析

（一）智能审计取证模式的应用流程

智能审计取证是指采用现代先进的信息技术，对传统审计模式的缺陷进行改进后所设计和实施的一种新型审计取证模式，其基本思路在于将计算机技术与手工技术结合，不断优化审计流程，提高审计工作的效率和效果，降低审计成本和风险。智能审计取证模式的三个关键要素包括数据导入、会审软件和社会对账。

智能审计取证模式应用流程（见图1）包括六个方面：

1.业务承接。智能审计取证模式下，审计人员通过各种渠道查阅行业资料、公司审计数据和以往审计资料等信息了解被审计单位，并利用相关成本收益模型、定价模型预测完成该项目需投入的成本以确定投标价，然后进行初步业务活动。只有在确定被审计单位没有诚信问题、会计师事务所具备专业胜任能力以及双方对业务约定书均无误解的前提下，才能接手该审计业务。除此之外，可以通过会审软件建立被审计单位数据库，及时调整与维护，并开放给相关人员，如政府监管人员和前任注册会计师，允许其进行监督检查并提出意见，以提高初始业务活动的效率与效果。

2.基础数据导入。数据导入是智能审计取证模式的核心要素之一。在智能审计取证模式下，注册会计师无须进行现场审计或将相关资料带回事务所，只需将被审计单位数据导入会审软件即可在事务所完成相关审计工作。被审计单位数据一般保存在ERP系统或自建数据库中，注册会计师利用取数工具与被审计单位数据端口相接，即可将被审计单位数据导入会审软件。数据导入的过程需遵循保密原则，保证被审计单位数据安全。

3.计划管理。会计师事务所应在遵循统筹全局的原则和前提下对审计资源进行配置，仅仅利用片面的信息无法编制科学合理的计划。注册会计师不能局限于原有的人员分工理念进行资源整合。在智能审计取证模式下，利用计算机技术可建立一个灵活、合理的计划管理信息系统，完成总体与具体审计计划的编制、修改以及反馈评价等工作。

4.风险评估。注册会计师利用计算机技术能够更便捷全面地获得相关信息，如被审计单位财务状况、经营状况、所处行业发展状况等，更高效地利用分析程序和检查程序了解被审计单位及其环境。除此之外，在进行小组讨论前，注册会计师可以将评估结果上传会审软件，以打破信息孤岛。这样一来，尤其是对于集团财务报表审计，将提高风险评估和审计计划的质量和效率，降低审计风险。

5.风险应对。传统审计取证模式分为账项基础审计、制度基础审计、风险导向审计等三个组成部分。在智能审计取证模式条件下，采用风险导向审计的取证思路更具有优势。因为被审计单位各方面信息更容易被获取，而且注册会计师利用计算机分析技术能更直观地发现数据间的相关关系。例如，将计算机技术应用于审计抽样比手工抽样效率更高、效果更好。尤其对于数据量大的情况，计算机能将个体自动编码，自动抽取样本，并迅速计算出所需的统计数据。将计算机技术应用于函证程序，采用搜索引擎、数据库等技术进行对账，不仅可以大大提高审计工作的效率，而且可以显著降低审计过程中的成本。在集团审计中，对于重要的组成部分，集团注册会计师需要实施审计，审计人员可将自己负责的部分上传至会审软件，由集团注册会计师统筹各个组成部分的审计信息，以降低审计风险。

6.审计报告。出具审计报告前需要完成评价审计中的重大发现、评价审计过程中发生的错报、复核审计底稿和财务报表三项任务。在智能审计取证模式下，利用计算机技术可以加强项目组成员之间的沟通协作，面对重大发现，更科学合理地解决意见分歧；在评价错报时，通过收集管理员薪酬等信息，能更全面地评价错报的影响程度；在使用分析程序时，借助数据分析技术，能更精准地复核整理并把控风险。

（二）智能审计取证模式的核心优势

智能审计取证模式的核心优势包括：

1.审计视角的宏观性。智能审计取证模式的运用可以改变审计人员视角，增强审计人员的系统观和全局观。审计小组之间的界限将被打破，審计负责人可以站在整体层面统筹整合审计资源。除此之外，还能促进小组之间的讨论沟通，促进审计成果的相互利用。

2.审计思路的科学性。智能审计取证模式的审计新思路包括：从事后审计变为事中审计和事后审计相结合；从静态审计变为静态审计和动态审计相结合。利用计算机技术，注册会计师可以实时审计、实时监控被审计单位数据，做到早发现、早沟通、早处理；从现场审计变为现场审计和远程审计相结合，通过数据导入，实现远程办公。这些转变必将提高审计质量和效率，降低审计风险。

3.审计方法的先进性。智能审计取证模式的发展必将扩展审计的方法库。注册会计师利用计算机技术可以轻易实现账目的逐笔审计，审计抽样也从手工抽样向计算机系统自动抽样转变。进行实质性分析程序时，可以通过计算机数据分析软件，实现对数据的分类整理、统计分析和展示等功能。除此之外，通过联网审计，能对函证程序进一步优化，实现同一平台信息间的交互验证。

4.审计资源配置的合理性。在智能审计取证模式下，注册会计师运用会审软件可以高效沟通审计信息，统筹进行审计工作。除此之外，建立计划管理信息系统可以帮助注册会计师系统、科学、合理、全面地识别和评估重大错报风险，将审计资源分配至高风险环节，提高资源分配的合理性。

二、大数据对智能审计取证模式的影响

大数据技术体系包括数据获取、数据存储、数据查询、数据分析挖掘和数据可视化等核心内容，对智能审计取证模式将产生以下影响。

（一）大数据与业务承接

标准审计流程的第一步是初始业务活动。注册会计师需要初步了解被审计单位以决定是否承接该项审计业务。传统智能审计取证模式在信息收集方面存在较大的局限性和滞后性。在大数据条件下，注册会计师可以利用数据库大规模地收集被审计单位信息，包括往年的审计结果、行业数据、历年财务报表等，利用大数据挖掘技术对数据进行预处理和分析。

（二）大数据与计划管理、风险评估

注册会计师对被审计单位进行风险评估时，需要了解被审计单位环境及内部控制，通过项目组讨论，找出风险点并制定审计计划。此时，利用大数据技术可以很大程度上增大数据量。按照数据结构的不同，可分为结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据。大数据获取技术如日志采集的大数据获取工具、网络爬虫技术、MEMS传感器等，可以为采集不同类型的数据提供基础。通过导入被审计单位数据，实行实时审计，由此形成大数据库。在数据收集过程中，及时处理不准确、不完整或者不合理数据，并对处理后的数据进行整理分类。在使用分析程序时，注册会计师利用大数据挖掘技术可以更好地发现影响风险水平的相关关系，更大概率地找出舞弊等特别风险。

（三）大数据与风险应对

注册会计师一般需要实施控制测试和实质性程序，将检查风险降低至可接受水平。在大数据技术条件下，确定控制测试时间时，注册会计师通过建立接口，连接被审计单位业务和数据系统，即可持续获取被审计单位信息，无须在被审计单位完成业务后再进行审计程序。根据实时建立的审计工作底稿，注册会计师更可能选择在期中进行控制测试，大大提高工作效率，有利于更好地进行工作统筹。在确定控制测试范围时，传统智能审计取证模式采用审计抽样技术，即使当今抽样审计技术较为成熟，但仍存在一定抽样风险。在大数据技术条件下，注册会计师可采用总体审计策略，利用大数据的收集和挖掘技术高效高质收集审计证据并实施审计程序。

在确定细节测试的范围如函证的范围时，注册会计师可以选择对所有相关对象进行函证，而非对高风险对象进行函证。对于管理层凌驾于控制之上的风险，注册会计师可以测试所有日常会计核算过程中的会计分录以及其他调整。在实施实质性分析程序时，注册会计师可以灵活运用大数据挖掘与分析技术。大数据挖掘技术的前提是大数据计算平台，只有基于大数据计算平台如Hadoop Mapre-duce框架以及云服务等，才能有效地解决分布式数据挖掘问题。不同类型的数据运用不同的挖掘技术。结构化数据主要采用数据挖掘和统计分析方法；文本类型的数据主要采用文本表达，自然语言处理、信息提取、摘要、分类聚类、问答系统和观点挖掘等方法；网页类型的数据主要采用网页内容挖掘、网页结构挖掘、网页用法挖掘方法；多媒体类型的数据主要使用照耀、标注、索引检索、推荐和事件检测方法；社交网络类型的数据主要使用链接预测、影响分析、关键词搜索、分类聚类和迁移学习方法（郝玉贵、徐远洒，2017）。利用大数据挖掘分析技术对被审计单位相关信息进行实质性分析程序，能更好地发现有价值的相关关系，形成证据链并进行三角验证。与此同时，能增加预期的准确性，从而降低检查风险。

（四）大数据与审计报告

注册会计师可以利用大数据技术建立智能决策系统辅助进行报告。大数据环境下，审计报告的对象不变，但是报告所利用的信息量在很大程度上增大。信息量的增大可以降低审计风险，提高审计质量。智能决策系统能通过相关算法，进行粗略判断，初步得出审计意见。依据能否获得审计证据和财务报表中是否存在重大错报等，智能决策系统能够自动得出相应的审计报告。此后，注册会计师只需利用职业判断，结合相关审计证据，对审计报告意见进行验证与修改。

三、大数据下智能审计取证模式的应用对策

运用大数据条件下的智能审计取证模式，必须树立与时俱进的审计理念。比如，树立持续审计理念，注册会计师应将事前事中审计与事后审计相结合，制作实时审计工作底稿以保证审计的实时性；树立总体审计理念，注册会计师利用大数据技术对总体数据进行审计，以避免抽样误差，提高审计质量；树立协同审计理念，会计师事务所通过建立审计云平台，将各个相关审计项目信息上传至审计云平台，并运用大数据挖掘技术进行数据分析。除此之外，更多地运用相关关系分析搜集和发现审计证据。

搭建审计数据中心，解决大数据处理问题。引入大数据分析工具组件，打造支持决策分析、风险预警、个性化分析及数据增值服务的审计数据中心。审计数据中心的数据可直接来自公司数据中心，也可根据需要从业务系统进行抽取、转换。

更新审计方法和工具，解决大数据应用问题。以往的技术方法体系主要适用于体量不大的数据。要利用大数据进行审计工作，必须更新审计理念、方法和工具。除了利用传统的关系模型，还需要引入新型数据分析模型，并加入大数据分析所需要的工具与方法，如聚类、关联分析等新方法，如此才能实现对大体量数据的深入分析和识别，评价重大错报风险。

完善审计准则和行业监管。审计准则有如下功能：一是为审计工作提供规范，衡量审计质量高低，明确审计责任。二是保护注册会计师利益，明确双方职责，促进审计行业可持续发展。因此，考虑到大数据技术对审计工作的影响，有关部门有必要对审计准则进行修订：一是注意监管标准的改变。在大数据技术的冲击之下，审计準则和审计底稿都会发生一定程度的改变。注册会计师协会需要全面考虑大数据等技术的影响，从本质上评价注册会计师工作的合法性与合理性。二是注意监管方式的改变。由于注册会计师的审计方式不断发生改变，注册会计师协会也需要及时改进监管方式，如引进大数据技术、模拟注册会计师工作过程等，以评价注册会计师工作质量。

提高审计人员专业能力。建设大数据智能审计取证模式需要有胜任能力的人员。一方面，引进大数据相关领域的人才，安排其加入审计小组，负责更新审计系统并指导审计人员操作。另一方面，对审计人员进行系统培训，帮助其建立大数据思维，指导运用大数据技术进行审计工作。

（作者单位：浙江财经大学会计学院，邮政编码：310018，电子邮箱：383882912@qq.com）

主要参考文献

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