大数据审计模式在关联方交易审计中的应用流程和运行保障

饶瑾 宋夏云

【摘 要】大数据审计模式具有审计理念的先进性、审计程序的动态性、审计取证的智能化以及审计成果的有效性等技术特征。大数据审计模式在关联方交易审计中的应用流程包括：关联方交易的风险识别和总体策略、关联方交易审计的具体审计计划、关联方交易的控制测试、关联方交易的实质性程序、与被审计单位治理层的沟通、关联方交易审计的意见形成，其相应运行保障条件包括政策法规和制度保障、组织保障、现代信息技术保障和专业胜任能力保障。

【关键词】大数据审计模式;关联方交易;应用流程;运行保障

一、引言

随着全球信息化浪潮的奔涌而至，新兴技术对审计行业、审计环境以及审计流程的效率和优化产生了深远而积极的影响，大数据审计模式应运而生。2020年面对新冠疫情，大数据审计模式以其灵活且高效的特征助力审计单位开展远程审计、联网审计等业务，并取得显著成果。关联方交易风险的存在一直是影响资本市场健康运作的一大隐患。由于关联方交易中缺少独立的第三方，审计人员难以利用独立信息来源来审查财务报表披露的公允性，关联方交易成为审计业务中难度和风险都较大的一个环节。因此，现阶段亟需创新关联方交易审计方法和技术，通过运用大数据审计模式来识别非公允的关联方交易，极大程度降低审计风险。以往文献研究主要集中于大数据审计模式平台构建、大数据审计方法变革等方面，较少文献研究大数据审计模式在关联方交易审计中的运用。是以，本文基于对大数据审计模式涵义和技术特征的梳理分析，研究了该模式在关联方交易审计中的应用流程，并提出了相应的运行保障条件，其相关研究结论可供学界交流与讨论。

二、大数据审计模式的涵义和技术特征

1.大数据审计模式提出背景及其涵义。

2011年5月，麦肯锡研究机构提出了“大数据”的新兴概念，其认为大数据是一种可以被捕获、传递、集聚、分析和存储的大型数据集合，它对于全球经济的发展具有至关重要的作用。随着信息技术的不断发展，大数据也逐渐应用于审计行业，助力我国审计信息化建设。2015年12月，时任审计长刘家义在全国审计工作会议上提出“推进以大数据为核心的审计信息化建设是应对未来挑战的重要法宝”，大数据审计已然成为我国审计行业发展的必由之路。为深入推进我国大数据审计模式的应用，中国审计学会于2019年12月在北京召开了“大数据审计理论与实践研究”合作课题成果汇报交流暨专题研讨会。在“十四五”发展的新时期下，习近平总书记在全国会议上发表了有关大数据发展的一系列讲话，将大数据上升到国家建设的高度，这为大数据审计发展提供了重要的战略机遇。

关于大数据审计模式的涵义，郭江平（2020）认为，大数据审计模式下，审计人员采用数据挖掘、关联分析等技术对多行业、多领域、多范围的数据进行相关性分析，从而达到相应的审计目标。袁野（2020）认为，大数据审计利用先进技术汇集数据，融合数据、业务和技术，具有多来源、多技术、多关系、多模式、多视角的特点。王文博（2021）认为，大数据审计是指基于大数据的理念，审计人员利用大数据技术和工具，对数据展开多跨度的采集、挖掘和分析，从而提升审计发现问题、分析问题的能力。

2.大数据审计模式的技术特征。

郭江平（2020）认为，大数据审计具有四个明显的特征：审计技术分析上着重关联性、审计人员能力要求复合型、审计取证上强调效率性、审计结果实现上体现应用性。张敏（2020）认为，大数据审计呈现审计智能化、审计平台化、审计信息多维化、从抽样审计向详细审计转变、审计可视化的五大发展趋势。笔者认为，大数据审计模式的技术特征包括：审计理念的先进性、审计程序的动态性、审计取证的智能化和审计成果的多样性。

（1）审计理念的先进性。

大数据审计模式具有先进的审计理念，着重体现为审计全覆盖理念。在以往的抽样审计模式下，审计人员思维和视野局限于从局部到整体。而审计全覆盖理念下，基于大数据的特征以及大数据分析工具的運用，审计人员能够开展大数据全量审计，其不仅仅局限于企业财务数据，而是放眼于多类型的数据集合，包括物流数据、传感器数据、电话、社交媒体数据以及其它内外部等非财务数据的混合。因此，审计人员的思维和视野转变为从整体到局部，有能力检查百分之百客户的交易，从而更容易关注潜在领域，并深入挖掘风险最高的项目。

（2）审计程序的动态性。

大数据与先进的信息技术的结合，使得审计人员面对的是实时的信息范式，被审计单位的各类信息变得实时可用。并且运用大数据技术能够自动、高效地处理具有缺失值、相关值数据等特征的新数据集，形成实时更新的审计数据库以及实时传送报告。这样的自动化流程在很大程度上延伸了审计时间的维度，审计人员从事后审计逐渐转向事前、事中和事后审计相结合的模式，所实施的审计程序更具有时间上的动态性，从而实现持续审计，如此对于风险的评价就更加全面、系统。

（3）审计取证的智能化。

审计模式的革新也意味着取证模式的创新。在大范围的审计数据面前，审计人员能够实现审计全覆盖，由传统的抽样审计到总体审计;在审计信息系统中嵌入人工神经网络，通过建立审计模型对审计流程进行自动化设置，由传统的手工审计到自动化审计;通过构建大数据审计平台进行联网审计，由传统的现场审计到非现场审计;面对大数据审计项目规模的庞大，审计组织在人员配备上注重计算机人才和复合型人才，组织方式趋向扁平化、动态化、网络化，以任务为纽带进行资源配置（李成艾，2019）。

（4）审计成果的有效性。

大数据审计模式审计成果的有效性主要包括成果可视化、成果时效性以及成果可利用性。成果可视化是指，大数据技术能够将审计数据通过数据分析从而生成各类可视化结果，提高审计人员的洞察力，例如可视化仪表盘生成的交互式报告等。成果时效性是指，在获取实时更新的审计业务数据库的同时，审计工作底稿也在实时上传，项目组负责人和项目经理能够在线上及时对审计作业流程进行监督与审核，如此形成的审计结果时效性和可靠性较高，并能同步传送到负责人手中。成果可利用性是指，利用大数据审计技术所搭建的大数据审计平台能够形成审计数据库，通过保存历年审计成果及经验，不仅可以为客户提醒经营风险所利用，还可以为审计人员提升专业能力所利用。

三、大数据审计模式在关联方交易审计中的应用流程

自2008年以来，中国证监会发布了多项公告以敦促上市公司适当披露重大关联交易，这要求外部审计方正确识别关联方及关联方交易，并检查已识别的关联方交易是否得到充分的确认和披露。然而关联方交易的形式多种多样且具有复杂性，发生条件充分且不易被外部主体所发现。因此，审计人员需要运用更先进的审计模式——大数据审计模式，来准确识别和评估关联方交易中存在的重大错报风险。笔者认为，基于现代风险导向审计的理念，大数据审计模式在关联方交易审计中的应用流程包括以下几个部分：

1.关联方交易的风险识别和总体策略。

了解和识别被审计单位的关联方及关联方交易是把握被审计单位风险的必要环节。在大数据审计模式下，超大规模的数据集结合先进信息技术令审计人员能够轻松获得被审计单位全面的信息。一方面，审计人员通过接入被审单位公司的内部信息系统接口，获取公司有关关联方及关联方交易的内部数据，包括单位的管理机构设置、股权结构、资产重组等重大业务;另一方面，审计人员通过公开接口进入政府数据库、行业数据库等云平台查询被审计单位相关公告和数据，把握单位在行业网络中所体现的经营状况，并通过网络爬虫、文本分析等技术从互联网中获取信息，例如收集有关管理层的媒体报道、有关行业监管的非结构性数据，使得审计人员能够更加了解管理层的可信度。根据上述收集到的审计证据，审计人员运用数据可视化等分析技术识别关联方及关联方交易，并对被审单位关联方交易进行风险识别。数据分析工具的运用为审计人员呈现直观、客观的分析报告，审计人员能够轻松关注到被审计单位中存在异常的关联方交易，并确定重点审计范围、审计方向和审计时间，制定总体审计策略。

2.关联方交易审计的具体審计计划。

大数据审计模式下，关联方交易审计的具体审计计划的制定更加具有灵活性和创新性。首先，由于审计数据库能够实时更新，实施审计程序的时间不再拘泥于事后，分析程序的执行能够贯穿于审计业务的始终;其次，审计数据库连接单位及其所处的网络中，依托于互联网和区块链技术，审计人员能够实现全网审计，函证的范围扩大到被审计单位的所有交易对象，实行高效社会对账;再次，在安排审计项目组成员时，大数据审计取证模式要求注重配置计算机审计专业人才，尤其精通信息系统审计、数据库技术和数据分析技术的专业人才（陈汉文和韩洪灵，2019）;最后，利用自动化审计模型，审计人员有时间和精力将工作重心从收集审计证据转移到分析审计证据上来，审计重心在于对风险应对环节。

3.关联方交易的控制测试。

对关联方交易的内部控制评估包括内部控制机制的健全性和有效性，其考察内容包括被审计单位股权结构、关联方交易的认定、风险评估和监督机制等的设立及其运行情况（宋夏云和曾丹丹，2020）。基于对被审计单位企业网络和行业网络的全样本审计分析，大数据审计模式能够更加准确判断关联方交易中资产定价的公允性、交易实质的真实性，并且会计师事务所数据平台连接到被审单位的信息系统，就可以对其产生的业务财务数据选择重新执行，进一步测试出信息系统设计合理性和运行有效性。之后，基于对内部控制系统运行有效性的精确分析，审计人员深入且全面地了解被审计单位的剩余风险，进而设计合理的实质性程序。

4.关联方交易的实质性程序。

关联方交易的实质性程序包括对关联方相关的交易、账户余额和披露的细节测试以及实质性分析程序。审计人员通过建立分析性审计中间表对反映关联方交易的信息进行整合处理，能够全面获得有关该项业务的所有细节信息，并与财务报告的披露进行对比，尤其关注关联方交易的性质、类型、交易金额及定价政策等。利用区块链“全网见证”等技术，审计人员可以选择对全网交易对象进行发函询证，得到充分可靠的关联方交易证据。基于获取全量的、可靠的审计证据，审计人员运用云计算等高效数据分析工具，能够实施有效的实质性分析程序，精准高效地应对关联方交易的重大错报风险。

5.与被审计单位治理层的沟通。

审计人员和治理层之间有效的沟通具有重要意义。通过将审计数据库的风险阈值等固化到大数据审计平台中，并利用数据分析模型计算或判断关联方交易的问题及发展趋势，审计人员与治理层沟通潜在的问题并为被审计单位建立风险预警。同时，在得出审计结论的过程当中，审计数据形成各种交互式可视化报告直观反映了被审计单位关联方交易的详细情况，通过与治理层沟通关联方交易披露的规范性、真实性和公允性，可以让治理层充分履行其对财务报表的监督责任，降低财务报表的重大错报风险，也利于促进被审计单位的关联方及关联方交易的经营管理。

6.关联方交易审计的意见形成。

利用人工智能技术，对审计数据库进行以风险为导向的审计流程设置，并设定各类数据的自动化关联，使得计算机系统能够对关联方交易内容的审计工作底稿、取证单、风险应对方案的勾稽关系进行自动分析，及时发现互相对照关系中出现的异常值，并且自动出具涵盖存在审计建议、问题、项目实施基本情况的初步审计报告（曹婷，2020）。审计人员通过对初步审计报告中反馈的审计疑点进行重点分析，特别对关联方交易在企业财务报告及其附注中的披露是否符合重要性和充分性的原则进行职业判断，随后与治理层和管理层沟通异常的关联方交易事项，根据审计证据和沟通情况得出最终审计意见。

四、大数据审计模式在关联方交易审计中的运行保障条件

需求分析是大数据审计有效开展的首要条件（刘国城和陈正升，2019），同样的，对大数据审计在关联方交易审计中的运行保障条件分析能够使审计人员事前明晰目标和任务需要。基于大数据审计模式的技术特征和流程分析，笔者认为其运行保障条件有以下几点：

1.政策法规和制度保障。

政策法规和制度保障为大数据审计模式提供可实施的政策环境和标准的规范指引。目前，我国对于数据接口的制度规范为《信息技术、会计核算软件数据接口》（GB/T19581-2004）国家标准，该标准规范了会计核算数据元素、数据接口、输出文件内容和格式，能够使财务数据等信息加载、传输操作“有法可依”。同时，《国家审计数据规划》、《计算机审计方法体系》和基于企业会计准则的可扩展商业报告语言（XBRL）通用分类标准等规范的发布，也为大数据环境下数据的通用给予了法规指导。除此之外，网络下的数据交换和数据痕迹都可能被非法利用，因此审计行业需要有数据隐私安全、数据保密管理等相关制度规范的保障，实现审计、信息技术领域工作的规范化。

2.组织保障。

审计组织方式是审计人员实现大数据审计目标的有效路径。思维方式上，审计组织方式围绕大数据审计思维，以数据分析为中心进行数据逻辑关系的梳理、数据分类的整理。机构设置上，基于大数据审计平台的运作，着重加强数据质量控制机制，包括数据清洗、筛选、转换，保障数据的准确性、相关性和有效性;加强数据存储保障机制，包括数据存储、数据管理等，维护数据安全性和保密性。人员配备上，在组建审计项目队伍时集合不同学科专业人才，并建立专家讨论机制，研讨和解决大数据审计项目中出现的审计疑点、难点。

3.现代信息技术保障。

现代先进信息技术包括互联网+、物联网、5G、区块链、云计算等。互联网+、物联网和5G的联合，以其各个节点的信息连接、高速的信息传递速度和发达的信息网络，消除了单个企业的信息孤岛现象，将企业发展置于多张网络之下，使得审计人员能够获得全量的审计数据。而区块链通过“全网见证”的方式，企业的所有交易都会被如实的记录，并且每个信息产生都会盖上时间戳，信息透明公开、可追溯而且难以篡改。区块链各个节点互相验证增加信息的可信程度;时间戳的不可逆性降低了财务舞弊和重大错报的风险;公私密钥的签名对内部信息系统的控制测试增加了可信度（陈汉文和韩洪灵，2019），这为关联方交易舞弊设置了一道坚硬的屏障。云计算技术不仅整合了多种计算机资源，而且高效的计算机处理技术能够结合数据采集、数据分析进行审计取证，减少主观误判，增加审计结果的客观性。

4.专业胜任能力保障。

实施大数据审计模式的重要策略就是加强审計人员的专业胜任能力保障。

首先，大数据时代下，审计业务的规模空前扩大，并且关联方交易审计本身难度较大，这需要审计人员过硬的专业知识来分析复杂的审计数据;其次，大数据审计应用了多种先进的数据挖掘和数据分析工具，这也有赖于审计人员培养计算机技能、数据分析技能来加之运用并以专业的职业判断得出审计结论;最后，大数据环境下，对于数据存储的安全性和保密性是一项不可避免的挑战，审计数据在易于获取的同时也存在容易泄露的风险，因此这对审计人员的职业素质也提出了新的要求，更加强调审计独立性、保密性等职业道德。

五、研究结论

大数据审计模式在关联方交易审计中的应用流程包括：关联方交易的风险识别和总体策略、关联方交易审计的具体审计计划、关联方交易的控制测试、关联方交易的实质性程序、与被审计单位治理层的沟通、关联方交易审计的意见形成。基于对大数据审计模式的涵义和技术特征、大数据审计模式在关联方交易审计的应用分析，笔者认为，在关联方交易审计中运行大数据审计模式需要有政策法规和制度保障、组织保障、现代信息技术保障和专业胜任能力保障。

········参考文献·····················

[1]陈汉文，韩洪灵.审计理论与实务[M].中国人民大学出版社，2019：373-410.

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[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.

（作者单位：浙江财经大学会计学院）