浅谈大数据盛行之下 审计何去何从

李扬梅

（上海大学，上海 200000）

一、研究背景及研究现状

随着大数据在我们日常生活中的应用和普及，在企业会计领域，通过应用大数据使得总分公司财会部门连接在一起的“财务共享服务中心”的会计和报告管理方式也逐渐流行起来。财务共享服务中心（financial shared service center,FSSC）是指将企业或集团分散在世界各地、适用于不同法律规则、不同会计体系的实体经济会计业务放在同一个“共享中心”中来完成。通过财会业务集成化处理，增加了财会业务的处理效率，方便了报表中处理勾稽科目业务人员之间的沟通和协调，保证了会计记录和会计报告的标准规范性和结构统一性。

有赖于“共享中心”的出现，原本冗余的总公司—分公司层层向下的财务部门管理模式销声匿迹，不再需要在每一个分公司和办事处设立会计部门，从成本角度来说，节省了系统成本和人工成本。虽然这种“财务共享中心”模式益处多多，但还是会在一定程度上受制于某些国家和地区的法律规定；此外，构建一个完善的财务共享中心需要较多的前期成本投入，中小型企业若是强行“共享”反而得不偿失。在此基础上，我们可以观察到，熟练运用财务共享中心模式且从中获益较多的大多是位列“世界500强”名单之上的企业。有关数据表明，在2018年之前，有近三分之二的“世界500强”企业都建立了自己的财务共享中心，随着这股潮流的引进，我国的一些大中型企业也随之建立了财务共享中心。不得不说，“财务共享中心”是每一个积极寻求上进的企业财务模式的必经之路。

在理论与实践共同发展的背景下，针对“财务共享中心”模式，理论界的学者也展开了各式各样的理论研究。在众多学者的研究中，顾洪菲做了实证研究。她从数据结构、数据量及数据处理方三个方面分析了大数据对审计及审计效果的影响。与此同时，她还从分析学的角度出发，以使用者的体验来阐述，讲明了大数据环境下的审计数据方法。丁璐认为，大数据和云计算对审计产生了长足的影响，从某种程度上来说，大数据和云计算间接促进了大数据审计的产生与发展。具体来说，她是以地税征管审计为实例，从审计数据的取得、组织方式及审计数据分析三个方面分析了大数据对审计的影响。从文献中可以看到，国内已有研究的学者大多还囿于传统财务核算模式，在核算模式下分析大数据审计，针对大数据时代的审计进行探讨，只有少部分学者是在财务共享模式下对大数据审计方面进行研究。因此，在财务共享模式下分析大数据审计对传统审计流程的冲击和影响是一个值得探讨的话题。

本文主要从三个方面对大数据背景下财务共享模式中审计的改变进行探讨，包括财务共享模式下审计的基本特点、财务共享模式对审计的具体影响、大数据背景下财务共享模式审计流程的构建。首先，阐述研究的背景、来源、目的、意义，以及国内研究的现状；其次，阐述在财务共享模式下审计的基本特点；再次，详细阐述大数据背景下审计流程的构建，包括审计数据的预处理和实施的具体流程；最后，总结全文，总结在大数据背景下企业财务共享模式审计受到的影响，得出结论。

二、财务共享模式下审计的特点

在大数据技术飞速发展的过程中，大数据审计主要依赖于计算机技术对数据的整合与分析，此外，数据挖掘和云计算技术的发展，也为大数据审计的应用做出了长足的贡献，为我国审计人员的工作带来了新的方法，产生了新的实践内容。在实践中可以总结出如下特点：第一，审计范围大大增加。通常来说，审计过程中需要运用想象力和推理能力，针对报表中的重点项进行合理性测试，例如，通过企业的流水线数量和设备数量来估计企业产能，进而推算企业年产量和年销量之间的合理性。应用大数据技术的审计则可以基于所获数据，利用计算机技术，对每一个重点项进行测试。第二，内控了解与控制测试之间联系更加紧密，节省审计时间，提高审计效率。项目勾稽关系直接展现在数据之间，数据较集中，从而简化了审计证据收集的程序。第三，降低了检查风险。利用大数据技术实现审计数据自动抓取、无缝抓取，从一定程度上杜绝了数据造假和舞弊的可能性，极大降低了检查风险。

三、大数据背景下财务共享模式审计流程的构建

在大数据的应用中，必不可少的一道工序就是大数据的预处理。大数据预处理可以分为三步：大数据采集、大数据清洗、大数据存储。

首先，是大数据采集。在以大数据为前提的背景下，大数据采集是首要的。在进行财务共享模式下的审计时，审计数据有三种需要特别注意的来源：一是财务共享服务中心基于云会计AIS结构模型，云平台直接对企业数据进行抓取，数据中有传统审计中重点的财务数据，也有其他业务模块中的审计相关数据。二是其他业务系统（包括外资企业中使用频率最高的SAP FI/CO模块），包括ERP、SCM及CRM等系统，系统架起了多模块之间的桥梁，如生产、销售、采购等模块。三就是外部数据，包括社交网站关键词抓取、行研报告等。这些原本庞大的工作量在云平台数据采集下有序完成，使得审计数据采集更加透明，减轻了审计人员的工作量，一举解决了手工作业的不良影响，即可能存在重大舞弊，从根源上提高了审计的数据质量。

其次，是大数据清洗。完成第一步数据采集后，需要对采集的数据进行清洗，从而管控相关数据的质量。通过检测、筛选等剔除谬误数据，解决数据中存在冲突的部分和同类数据方向不一致的问题，减少数据偏差。

最后，是大数据存储。数据清理之后，在时效内将其进行集中管理和分类存储，将剩余统计数据分类处理后在数据库中存储。这对审计工作提出新的要求：必须建立自己的审计数据仓库，以便数据能随时取用。

大数据审计和传统注册会计师独立审计在流程上不尽相同，审计目标却是一致的，都是对管理者经营成果的检验，力求证明或证伪实际经营成果与报表成果的相关性。大数据审计实施具体流程有如下五大步骤。

第一步是确定审计目标。大数据平台对数据的预处理过程会对审计方式产生一定的影响。识别和评估财务共享中心系统产生的审计风险对后续数据的分析处理具有基础性的作用，在此阶段，同时对财务共享中心系统的可信程度进行判断，从而确定审计风险的重要性水平。

第二步是识别与评估审计风险。相较于传统审计，大数据审计风险中占比最重的就是云平台的可信程度及数据有效程度。因为云平台数据联系的紧密性和相关性，大数据背景下的审计可以说是“牵一发而动全身”，如果在数据收集及清理时期有不规范的情况，不良影响将在后续审计过程中被放大。为对云平台审计数据处理过程进行风控，需采取保障措施，如可以建立云平台后台监控预警系统，或引入第三方机构对审计过程中的平台数据风险进行评估等。

第三步是制订和完善审计计划。大数据下，财务共享模式的审计范围比传统审计更加广泛，主要是在审计时间划分和审计范围分配方面需要引起重视。

第四步是审计程序的选择与执行。在目前大数据的环境下，财务共享模式审计的程序主要由三部分组成，分别是数据的分析、形成审计疑点和建立中间表。执行审计程序的过程中，应当对各类审计大数据的收集、整理和储存等进行全过程监督。

第五步是出具审计报告。在执行完审计程序的同时，也要与稽核对象的管理层和所有者进行沟通，在提出有效建议的基础上就形成的审计结论出具审计报告。

结 语

本文在对比传统审计模式的基础上，详细阐述了在大数据背景下财务共享模式审计发生的改变，同时探索了审计流程的建立。就目前来说，众多企业都通过云计算技术及大数据技术实现了财务共享模式的成功运用，解决了跨国跨地区公司之间冗杂的财务工作的流程简化问题，提高了企业的管理运营能力，但也因此给大数据时代下的审计工作带来了新的挑战。在这种情况下，我们需要不断学习，力求与新时代的需求相适应，通过审计流程的科学改进更好地发挥独立审计的作用。