大数据背景下审计面临的挑战及对策分析

刘同山，杨婉琳，高伟

摘要：随着科技的进步，计算机技术和信息技术也在快速发展。信息数据的急剧增长促使大数据技术应运而生，大数据技术不仅使人们的工作和生活方式产生深刻变化，还促进了各个行业、领域的信息技术快速发展，产生大量的信息数据。面临技术的突飞猛进和众多外界高冗余信息，审计的方式得到空前提高，但也带来新的挑战。文章针对审计工作过程中所出现的数据采集困难、审计风险改变和复合型人才短缺问题进行深入分析，积极采取提升审计技术升级、构建审计平台和建设VR审计实验室相关措施，以期推动审计创新发展。

关键词：大数据；审计；挑战；对策

中图分类号：G642        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）33-0061-03

随着云计算、物联网、区域链技术、5G技术的兴起，信息网络技术日渐成熟，促进各行业领域向信息化方向发展，影响着企业的生产经营模式。“人工操作+Excel软件处理”的传统审计方式，已经难以应对数字经济快速发展和国家治理体系提升的环境下，对企业进行审计的需求[1]。充分利用大数据提供的信息资源，可以最大限度地扩展审计工作的功能，确保审计工作结果的准确度和真实性，加快审计工作的整体转化。将大数据技术应用到审计领域对其有着不小的挑战。本文首先分析大数据在审计领域应用的必要性、切实性以及在此背景下审计所面对的多方面挑战，最后提出针对这些挑战的解决措施。

1 使用大数据技术进行审计的应用分析

1.1 国家政策导向

近些年，随着国家信息化水平的不断提升，国内对此格外重视。在2014年10月国家就曾颁布相关文件，提出要将信息技术与审计工作相联结，要求审计工作信息化，意识到信息技术将会带来深刻变革。随着大数据技术的发展，国务院、中共中央办公厅于2015年12月颁布的相关文件中明确提出“要求大数据技术与审计工作相结合，构建大数据审计工作模式”。由此可以看出，推动大数据审计，是走向审计强国的必由之路。

1.2 大数据技术自身优势

基于大数据时代的发展，重心不是获取大量数据信息，而是如何专业化地分析、处理这些海量信息，从而发挥其应有的作用和价值，使各领域都能借助大数据技术实现海量数据信息的优化分析和处理，满足原有的应用需求。从当前大数据技术的发展和应用来看，普遍采用数据挖掘技术、数据分析和云计算等技术，这些大数据技术可以有效地应用于获取海量信息。大数据迎来了一个大变革时代，它改变了我们的生活、工作，甚至我们的思维。越来越多的行业对大数据的应用保持着非常乐观的态度，越来越多的用户正在尝试或考虑如何利用类似的大数据来解决问题，从而提升自己的业务水平[2]。

1.3 大数据的特点

信息技术的飞速发展推动大数据时代的到来。大数据具有低数据密度、多种类型数据、巨大数据量和高处理速度的特征。同时，大数据也被认为具有复杂性、便捷性、规模性、经济性、客观性这几个特点。审计工作所面临的数据信息量庞大，传统的审计手段已经无法应对，将大数据技术运用于审计，充分发挥出大数据的特点，将审计手段与大数据特点相结合对被审计单位的财务收支、经营数据、业务系统等进行取证，使审计人员能够获得全面数据，提高审计的准确性和审计质量。同时，大数据技术将代替传统决策方式，更多地运用相关分析手段，对数据进行整体分析和处理，这样对未来发展动态和情况进行预测，进一步了解存在的问题，精细化管理模式，确保审计工作更加具有针对性和科学性[3]，减少传统审计人员对因果逻辑关系的依赖，更好地发现可疑点，帮助准确揭露违法行为，从而使审计结论更加准确。其中，大数据和传统审计的对比，详见表1。

1.4  不受时空限制

大数据背景下，审计工作的主要形式是利用计算机进行审计操作，审计人员在计算机端获得相应操作权限后，就可以连入网络数据库中，进行远程审计，不需要出差前往被审计单位，也不受时间的限制，增加了审计的灵活性，提高了审计效率。同时，审计人员不用长时间出差，缓解了工作和生活压力。审计人员在电脑前利用数据管理系统就能够收集到行业数据信息，节约了审计时间和审计成本。

1.5  扩大审计数据源

在传统审计模式下，审计人员的关注点更多集中在财务金融系统上，而且由于数据量多，工作人员较少，能真正被归入审计范围的数据有限，只能选择抽样审计。然而大数据审计不仅可以收集结构化数据，还可以收集文本信息，图像与视频，音频等非结构化数据。对多维化数据的收集，扩大了审计范畴[4]，便于全方位分析相关数据信息，提升发现可疑点的效率，提高审计质量。

2 大数据审计所面临的挑战

2.1 审计风险改变

大数据时代下，给审计工作带来各种潜在价值和机遇的同时，也使得审计风险变得复杂化和多样化。审计风险包括数据自身风险和审计过程风险。在以往传统审计过程中，数据存在瞒报、漏报和恶意篡改的风险，時至今日，虽然大数据技术发展迅速，但也无法杜绝此类现象发生，由此还产生出审计过程风险，比如审计与被审计单位之间的系统存在差异，导致最终的结果出现不一致，使审计人员面临极大的数据使用风险，而且数据机房、数据库等软硬件设备没有做好网络安全、防火墙和权限配置工作，在数据的传输、存储过程中遇到数据泄密和数据丢失的风险[5]。

2.2  数据采集困难

大数据审计的重要特征就是采集多维化数据进行分析，所以采集的数据范围也将扩大。不仅包括审计单位的内部数据，还涉及外部数据，因此，能否选取所需的数据，是进行数据分析的关键。在实践中，一方面有些被审计单位由于保密性、安全性、隐私性和法律法规性等原因，只提供部分数据，然而进行大数据审计分析，少量的数据是不够的，分析的结果难以保证真实性；另一方面，部分数据特别是非结构化数据受审计系统条件的制约，难以纳入审计。此外，在数据收集过程中，由于没有统一的系统，数据的定义也很模糊，数据重复、数据不匹配以及数据丢失的情况时常发生。并且对于现有的技术水平和审计人员的职业能力来说，数据的选择、归类，清洗等工作成本和时间成本也将限制数据的收集。

2.3  复合型人才紧缺

大数据技术发展迅速，深刻改变了审计技术和方法，如何创新性地使用大数据审计方式进行工作，这对审计人员的能力水平提出了高标准和新要求。因此，现如今的大数据审计工作需要的是同时具备大数据技术和会计审计知识能力的复合型人才。目前的高校培养此类人才的课程少之又少，基本上还是传统培养模式，分别培养会计和审计人才。虽然很多高校意识到大数据审计人才的重要性，但也面临着缺资源、缺教材、缺教师的问题。

如果在现有的审计老员工的身上寻找突破，也是困难重重，因为让他们现在才开始学习新的知识，尤其是先进技术，他们能力是一方面，思维观念难转变也是一个原因，从传统的审计模式转为大数据审计模式，很多人会心里抵触[6]。所以，大数据审计手段的普及也不够高效。培养大数据审计人才，是从根本上改变审计模式，提高审计效率，紧跟时代步伐。加大高校投资力度，建立起“政产学研用”一体化的人才培养模式[7]是人才队伍建设的重点考虑方面。

3   大数据背景下审计面对挑战的措施

3.1  推进审计技术方法升级，降低审计风险

在大数据时代，数据的不安全性和海量性致使审计风险变得复杂化和多样化。对于审计过程中的数据易修改、不可靠、难追溯等诸多问题，可采用“区块链+审计”技术。区块链技术是由若干区块组成，每个区块间相互链接，保持互通。每个节点会对交易的相关信息进行记录，而且记录的数据会分布到每一个节点，审计人员可以实时访问区块链上的数据，尽管有可能有些数据被篡改或删除，但不可能对每一个节点进行操作，所以审计人员只要发现其他节点上保存的原始数据就会一目了然。同时设计智能合约系统，若数据交易的双方想要修改数据，均由合约系统完成，把运行的结果存在超级账本当中[8]。这保证了审计数据的可靠性，反映出数据的真实性，有效地降低了审计风险。

此外，使用区块链技术也可追溯数据源头，保障数据有效性。传统审计工作需要第三方单位提供的函证，来证明数据的真实，但第三方函证也未必真实可靠，错误的回函会造成审计人员发表错误预判，对审计工作的信誉造成危害。而正是区块链技术对数据的可追溯性，审计人员可不必使用三方函证，也可判断数据真实性[9]。

还需要指出的是，区块链上的数字签名技术，是将手写签名数字模拟化，通过密钥生成算法得到一对密钥，其中公钥是账户地址，由随机数字组成，他人很难推断用户身份，从而保证用户隐私。也是通过这一对密钥能够保证信息是由公钥拥有者所发送的，确保身份正确；保证信息没有被篡改，说明信息的完整性；也可确保该信息是由拥有公钥者发出的，内容的不可抵赖性[10]。确保交互访问的安全，有效降低审计风险。同时，也为了防止权限人员在对区块链上的数据操作时产生冲突，以区块链的形式按时间顺序记录文件的每个签名，当发生修改冲突时，只允许一个用户在区块链的末尾添加新的签名，以实现签名的唯一性，解决了不同组用户对同一文件同时生成签名的问题，有效解决数据共享公共审计方案[11]可能产生的问题。

3.2  构建审计平台，提高数据采集效率

审计工作最重要的环节就是对数据的采集。由于审计范围涵盖多个领域，所采集到的数据也都来自不同的平台、单位和业务系统，这些不同领域的数据库技术、数据格式和业务标准存在较多差异，对数据采集的效率和质量有着极大的影响。

因此，构建大数据审计平台，使其应用于不同的系统、技术当中，同时引用大数据分析技术，高速的数据挖掘功能为用户提供各种运营改变时的实时解决方案，并通过更直观的视觉分析和显示技术呈现大数据分析的结果，便于审计人员查看和理解[12]。全维度分析被审计部门不同范畴、不同维度的内外数据，还能够将那些仍然具有审计意义的新线索发掘出来，提高采集效率，是当前重要的科研内容。加强顶层设计，由审计部门设计和制定统一标准，同时由政府和相关部门协作，大力宣传，推进审计业务规范化，促进各领域依据标准，制定相同技术方案，打破“信息孤岛”局面，使各部门实现数据的互联互通。确保收集到的数据内容和格式一致性、标准化，能有效提升数据收集的效率，减少审计人员的工作负荷。

与此同时，也要注意平台的安全性。方便了与被审计单位之间的信息交流，也应其注重安全性，做好漏洞监控机制，对于恶意篡改、攻击等行为，及时预警。做到提升效率的同时，保证数据安全，如图1所示。

3.3  建设VR审计实验室，培训人才队伍

虚拟现实技术是由计算机仿真技术构建的一种接近真实的交互式三维虚拟环境；与传统审计培训相比，在此环境下，能够为用户提供视觉、听觉等多种感官刺激，大大增强培训效果。虚拟现实具有沉浸式、互动性、现场性特征，为教育培训揭开新的篇章，同时也带来教学革新。

VR审计实验室中设计知识学习、软件实操、案例演练、审计模拟实战和可视化审计数据报表模块，如图2所示。（1）其中知识学习模块应涵盖大数据技术，审计等相关知识。学习者进入虚拟课堂，可以通过观看视频和虚拟教师讲解的形式，使身心沉浸在课堂学习环境中，有助于集中注意力和提高学习兴趣。在知识学习模块中，由于资源巨大，查找困难，可嵌入搜索引擎，为用户提供多字段组合查询，为用户快速、精准地查询结果[13]。對于审计老员工而言，也可抵消心里抵触情绪，在新颖的学习模式下，更易接收新知识，快速培养综合型人才。（2）软件实操模块中存储大量数据库原始数据，让审计人员有数据可操作，避免对真实数据扰乱和错误操作。对于虚拟数据，审计人员可以根据所学知识进行探究，实践，即使操作错误也可撤销或重新开始。（3）案例演练模块中引用大量真实案例，让培训人员经历从开始至结束审计的整个过程，强化前期知识的学习和操作。（4）模拟实战模块，为培训人员模拟真实的审计环境，深切感受审计现场的氛围，有助于解决工作实际问题，提升审计经验[14]。（5）可视化数据报表模块式中的数据报表是以动态的、立体的图形形式显示出来，能够展现出丰富的细节，更加清楚地显示出数据可疑点，预测未来发展前景，提升审计人员的判断力。同时，避免只有专业会计人员能看懂，区别对待；通过可视化技术也可方便用户观看和理解。VR审计实验室打破了培训时间、空间以及人力物力的限制，实现培训模式质的飞跃。

4 结语

总而言之，大数据背景下，审计工作面临诸多挑战，使得审计工作复杂化。要想应对挑战，就应当综合挑战，结合时代特征，对审计工作进行创新。将大数据等技术应用于审计，有机结合，相互补充，实现“一加一大于二”的效果。着眼未来发展趋势，聚焦于机器学习，智能化审计等前沿技术，VR审计实验室也将组合AR、MR技术与审计培训进一步加深，增加更多培训项目，模拟出更加真实的审计场景，实现复合型人才的快速培养，构建出规格化的审计平台，实现对审计工作的不断提高。

参考文献：

[1] 邢春玉，李莉，张莉.内部审计：从数字化到智能化[J].财会月刊，2021（2）：100-105.

[2] Qiao G F.Application research of big data technology in audit field[J].Theoretical Economics Letters，2020，10（5）：1093-1102.

[3] 張弛.大数据技术在企业信息化管理方面的应用[J].软件，2021，42（6）：151-15003.

[4] 张楠.大数据时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].电脑知识与技术，2022，18（3）：10-11.

[5] Li Zhang.Research on Audit Data Analysis under the Background of Big Data[J].电子研究与应用，2021（3）：28-33.

[6] 张敏.大数据审计：五大趋势与五大挑战[J].会计之友，2020（8）：2-11.

[7] 吕天阳，杨蕴毅，邱玉慧.审计大数据的提出、特征及挑战[J].财会月刊，2018（5）：142-150.

[8] 韦智勇，周立广.基于区块链的身份认证系统设计与实现[J].软件工程，2020，23（11）：37-40.

[9] 王莉莉，李小莉.数字经济下区块链技术与审计工作的融合[J].会计之友，2021（21）：152-157.

[10] 蔡晓晴，邓尧，张亮，等.区块链原理及其核心技术[J].计算机学报，2021，44（1）：84-131.

[11] Huang L X，Zhang G X，Yu S，et al.SeShare：Secure cloud data sharing based on blockchain and public auditing[J].Concurrency and Computation：Practice and Experience， 2019：e4359.

[12] 吴勇，何长添，方君，等.基于大数据挖掘分析的财务报表舞弊审计[J].财会月刊，2021（3）：90-98.

[13] 韩昊.大数据视域下终身教育信息化平台建设探究[J].软件，2021，42（9）：8-10.

[14] 王晓峥，马施.审计模拟实验室建设探讨[J].审计研究，2013（6）：19-26.

【通联编辑：王力】