大数据审计模式在财务报表审计中的应用研究

孙芹 宋夏云

摘要： 大数据审计模式是以现代信息技术为支撑、以数据分析为核心、以风险应对程序为重点实施的一种增值型审计模式，其在一定程度上拓宽了财务报表审计的功能边界。在财务报表审计中，大数据审计模式的应用流程包括：了解被审计单位总体情况、签订审计业务约定书、做审计工作计划、应对风险、出具审计报告，其运行保障条件包括组织保障、数据库保障、现代信息技术保障、专业胜任能力保障和政策法规保障。

关键词： 大数据审计模式;财务报表;审计

0 引言

自2020年3月1日起施行的新《证券法》对上市公司信息披露的要求做了更加详细和全面的规定，这表明监管机构和信息使用者对财务报表等信息的真实性、准确性和完整性的期望值在提高，对财务报表审计的质量和效率也提出了更高的要求。在大数据时代下，不断涌现的现代信息技术对审计环境、审计模式和审计流程产生了深远而积极影响。《“十四五”国家审计工作发展规划》中指出，现阶段应充分运用现代信息技术开展审计工作，创新审计技术方法和提升审计质量效率，实现科技强审。技术创新是注册会计师行业保持进取心和先进性的助推器，更是不断拓宽财务报表审计功能边界的延展器。因此，运用大数据审计模式已成为注册会计师行业提高财务报表审计质量和效率的必由之路。然而，当前研究的重点大多集中于大数据对审计的影响方面，较少有学者研究大数据审计模式在财务报表审计中的应用问题。因此，本文从大数据审计模式的提出背景和概念出发，重点分析了大数据审计模式在财务报表审计中的应用流程和运行保障条件，并基于此提出了针对性的改进对策，相关研究结论可供交流与讨论。

1 大数据审计模式的提出背景和概念

1.1 大数据审计模式的提出背景

关于大数据审计模式的提出背景，2011年5月，McKinesy全球研究所提出了“大数据”这一概念，称其为一种在获取、存储、管理、分析等方面都超过传统数据库数据处理能力范围的数据集合。2012年3月，美国发布《大数据研究与发展倡议》，促进大数据的发展上升至国家战略层面。2015年9月，美国会计学会（AAA）举行的“大数据中的会计”研究会议对大数据在审计和会计做了很多探索与分析。2017年4月，世界审计组织大数据工作组第一次会议在南京审计大学召开，参会各国共同谋划大数据审计工作的方向，致力于将大数据工作组打造成各国最高审计机关交流的平台，科学推动大数据审计实践。

我国对大数据审计模式的发展也相当重视。早在2013年，我国审计署就提出应着重关注国内外大数据审计技术的相关研究，为大数据技术在审计中的实际应用寻找可行途径。2015年8月，国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，“大数据”正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。2016年6月，审计署印发的《“十三五”国家审计工作发展规划》提出，应积极拓展大数据技术在审计中的运用，探索多维度、智能化的大数据审计方法。2018年5月，习近平总书记在中央审计委员会第一次会议上指出：“要坚持科技强审，加强审计信息化建设。”2021年6月，中央审计委员会办公室、审计署印发了《“十四五”国家审计工作发展规划》，再一次强调“科技强审”的重要性，指出应充分运用现代信息技术开展审计，创新审计技术方法和提升审计质量效率。在数字经济的现实和国家政策的支持下，大数据审计的时代已然到来，审计变革势不可挡。

1.2 大数据审计模式的概念

关于大数据审计模式的概念，Earley[1]认为，大数据审计运用分析大量数据的软件及更复杂的数据可视化工具潜在地提高了数据的表现力。George 等[2]认为，大数据和分析（Big Data and Analytics，BDA）工具的运用是审计技术的最新发展成果，大数据和分析工具与审计的结合能够系统地提取和分析大量不同的审计数据集，包括结构化数据和非结构化数据。Zou等[3]认为，大数据审计模式是信息技术时代下审计工作的一种新思路和新要求，其在审计过程中选择数据技术作为支撑，将大数据审计方法演变为审计过程的常态。陈伟和居江宁[4]认为，大数据审计是一种新的计算机审计模式，其内容包括电子数据审计和对计算机信息系统进行审计。袁野[5]认为，大数据审计运用先进技术汇聚了大量数据，具有数据、业务和技术“三融合”的特征，还包括多来源、多技术、多关系、多模式、多视角5个方面。王文博[6]认为，大数据审计是指审计人员运用大数据理念、大数据技术和工具，利用大量、分散、多样的经济社会运行数据，开展多跨度（跨地域、跨层级、跨系统、跨业务等）的挖掘和分析，以此来提升审计发现问题、判断评价、总体分析的能力。本文认为，大数据审计模式是以现代信息技术为支撑、以数据分析为核心、以风险应对程序为重点实施的一种增值型审计模式，其在一定程度上拓宽了财务报表审计的功能边界。

2 大数据审计模式下的审计变革

2.1 审计思维哲学

“互联网+”、云计算、区块链、人工智能等技术的涌现将审计行业带到了大数据时代。审计人员能明显感受到新兴技术对审计行业、环境和审计流程的深远影响，而他们对技术的感知和领悟正是大数据时代对审计思维哲学的重大变革，其在审计视角、审计方法论等方面都发生了改变。大数据以其多跨度的特点为审计数据重新赋能，审计数据不是单独纵向的关系链，而是置于多维度的关系网中，令审计人员能站在一个更加宏观的视角对被审单位的各类信息进行总体分析，其洞察力也大大提升。同时，大数据更注重问题的相关性和开放性，这也促使审计决策不再局限于封闭的因果问题，而是更多对财务数据和非财务数据进行相关性分析。在如今追求效率的时代下，大数据和先进信息技术的结合提供了更多高效的数据分析工具，审计思维也应更具灵活性和创新性，选择何种数据挖掘和数据分析工具才能实现审计效率最大化是开展审计业务时需要考虑的重要方面。

2.2 审计取证模式

大数据审计模式是一种新的审计取证模式，不仅简化了传统的审计方法，而且提高了审计业务开展的时效性。传统的审计方法主要采取现场审计、手工审计等方式获取审计证据，不仅耗费大量审计资源，而且延长了审计周期，审计效率也较低。而在大数据审计模式下，利用人工智能技术采用机器自动化的方式获取审计证据并进行实时数据分析，极大地提高了审计效率。审计时效性方面，传统审计工作为事后审计，不能及时发现被审单位存在的风险，也会造成追责困难。而大数据审计模式依托大数据平台和实时更新的数据库，能够实现事中和事后审计，及时对事项进行审查，且数据具有的预测分析功能还能建立预警机制，主动发现问题，避免给企业造成不必要的损失，降低审计风险。此外，大数据时代下，审计取证面对被审单位全面的信息数据（财务数据和非财务数据），取证范围极大拓宽。

2.3 审计组织方式

面对海量的审计数据和日益提高的审计期望，传统审计组织方式显然无法从容应对庞大的数据信息。这种局限不仅体现在传统审计组织方式未设置数据职能部门，而且体现在其在人员配置上缺少大数据审计人才、垂直型组织形式缺乏活力等。因此，在新时代的要求下，大数据审计组织方式是对传统审计组织方式必要创新。大数据审计组织方式具有灵活性、开放性、科学性的特点，其烘托于大数据时代的环境之下，架构在大数据审计平台之上，围绕数据分析的核心进行组织方式的建设。大数据审计平台提供的数据库资源、信息技术工具等能够采集并处理全样本审计数据，同时配备能够运用大数据审计技术开展审计业务的大数据审计人才。此外，大数据审计组织方式更扁平化的管理模式能够加强不同业务部门的沟通，更能激发组织活力，增加组织运作灵活性。

2.4 内控有效性判定

在传统审计流程中，应对风险所实施的审计程序包括控制测试和实质性程序。控制测试在以下两种情形中被采用：一是被审单位预期控制运行是合理及有效的;二是仅实施实质性程序不足以提供充分、适当的审计证据。而在大数据审计模式下，控制测试的有效性判定已越来越不重要，甚至可以被取消。面对被审单位所处的关系网络，审计人员对获得的全量审计数据可以进行总体审计而非抽样审计，并且运用先进的数据分析工具，审计人员直接对所有数据进行精密且高效的分析，从数据分析结果中辨识、应对风险和异样，而无须再费精力判定内部控制的有效性。通过结合各类有效的信息技术工具，分析程序的效能得到大大提升，它能够对数据之间相关性关系进行高效分析，因此，控制测试的必要性大大降低直至消失。

2.5 审计成果利用

当前，审计信息和证据多以电子数据形式呈现，审计技术和方法与信息技术的耦合性也不断上升。在这样的趋势下，审计需求方对审计价值的期望值逐日增加，他们期望除得到一份可靠的审计报告外，还能够获取具有附加价值的有用信息。而通过实施大数据审计模式，能够最大化利用审计成果，这是实现增值型审计模式的利好特点。于被审单位而言，审计人员通过利用智能审计数据库中所设置的风险阈值，能够为被审计单位建立风险预警机制，提示企业在今后对外经营和对内管理方面应关注的薄弱点，减少企业不必要的损失;于外部信息需求者而言，大数据审计模式能够在现有基础上最大限度地降低信息不对称风险，这表现在审计质量和审计效率的不断提高，为信息需求者提供更加具有可靠性和有用性的信息;于会计师事务所而言，通过对审计过程中同质项目问题数据库化，能够建立经验数据库，汇总和探索更有效的审计方式，并且将审计成果、审计问题和审计对象进行智能化关联，形成一套流程化模式，提高审计效率。

3 大数据审计模式在财务报表审计中的应用流程

大数据审计模式的应用流程见图1。

如图1所示，在大数据时代下的财务报表审计中，大数据审计模式的应用流程应包括了解被审计单位总体情况、签订审计业务约定书、计划审计工作等5个方面。

3.1 了解被审计单位总体情况

在接受财务报表审计业务前，会计师事务所首先需要了解被审计单位及其环境的基本情况。对于被审计单位的行业分析和企业分析，大数据审计模式呈现更为高效、涉及范围更宽泛的技术特点。超大规模的数据集结合“互联网+”、区块链、云计算和人工智能等技术搭建了多种云平台，如政府数据库、行业数据库等。审计人员通过公开接口进入平台可以查询到拟承接业务对象的相关数据，并且利用数据挖掘及分析技术对数据进行可视化整理，简明、直观地掌握客户的整体系统风险。利用网络爬虫技术收集媒体报道、行业监管等非结构性数据，有助于审计人员更加全面地了解管理层诚信问题。

3.2 签订审计业务约定书

经过对被审计单位基本状况的全面了解后，会计师事务所按照执业准则的规定，综合考虑客户的诚信、审计人员具有执业必要的素质、专业胜任能力、时间和资源，以及能够遵守相关的职业道德要求等因素来决定是否接受业务。在决定接受业务委托后，注册会计师当与被审计单位就各项条款达成一致意见后再签订审计业务约定书。

3.3 计划审计工作

计划审计工作的内容包括制订总体审计策略和具体审计计划。得益于海量的大数据和先进的数据采集技术，计划审计范围在时间和空间上都能得到一定程度的拓展。预期通过在计算机系统中进行的实时审计，审计数据和结论及时上传审计系统，报告时间安排更加灵活。大数据审计模式可以实现大部分审计工作的自动化，运用机器自动化流程执行重复性、常规性的审计任务，使审计重点、审计资源可以集中在更具挑战性和关键的任务上，尤其是那些与存在重大错报风险相关的任务。审计计划工作需要专业计算机技术人员对信息技术相关工作进行处理。大数据审计模式下的计划审计工作是一个动态的过程，基于后续审计数据分析结论进行相应的重要性水平等方面的调整。

3.4 风险应对

在风险导向审计模式下，审计人员遵循“战略环节风险识别—经营环节风险识别—剩余风险分析—重大错报风险评估—调整具体审计目标—控制测试（如必要）—实质性程序”的思路开展审计工作。而在大数据审计模式下，审计人员直接对审计数据进行有效分析，审计流程发生显著变化。首先，基于数据挖掘、区块链、“互联网+”等技术，全样本审计得以实现，审计人员可以直接对被审计单位全部的财务和业务数据进行分析，如对所有交易对象进行社会对账等，此时，风险评估程序已没有必要实施。其次，大数据审计模式下的分析程序应用范围和效率都大大提升，其为重大错报风险的存在提供直接证据，通过高性能的云计算、人工智能等技术，审计人员对全样本数据实施高效的分析程序，直接对疑点、舞弊风险等重大领域进行重点关注，此时可能需要调整具体审计计划来合理配置审计资源。最后，由于审计人员对全样本审计数据的分析已经十分透彻和有效，因此，再实施控制测试已无意义，审计人员对重点关注的异常值采用细节测试予以验证，进一步考虑具体的错弊、疑点对最终审计结论的影响。

3.5 审计报告

在审计报告阶段，审计质量复核将更为及时与准确，这是因为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，与传统期末复核的模式相比，降低了期末收尾工作的压力，也有利于及时解决审计工作中遇到问题。此外，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 得计算机系统能够实现部分审计工作的自动化，形成初步审计报告。最终，审计人员通过与被审单位治理层与管理层的沟通，得出审计意见，形成审计报告。

4 大数据审计模式在财务报表审计中的运行保障

关于大数据审计模式的运行保障，刘星等[7]认为，大数据审计工作的开展需要具备审计数据中心建设、数据采集、数据处理、数据分析、组织模式和风险管理6个保障条件。刘国城和陈正升[8]认为，大数据审计的过程开展需要有审计人员胜任能力、审计技术运作方式、审计智能服务等运行保障。房巧玲等[9]认为，实施数据式审计的关键要素包括审计平台的构建、数据质量的保障以及数据分析技术的应用。本文认为，大数据审计模式在财务报表审计中的运行保障条件主要包括组织保障、数据库保障、现代信息技术保障等5个方面。

4.1 组织保障

随着大数据审计范围不断拓宽，业务更加复杂，传统的审计组织已然无法很好地匹配大数据审计模式的要求。因此，这需要会计师事务所在组织的机构设计和人员配备上实现相应的改革和创新。

机构设置上，一方面，大数据审计需要加强质量控制以维持工作的常态化运行，设置适应大数据审计模式的数据质量控制机构，事先设计数据质量标准融入全局筹划，重点考评数据的真实性、采集的全面性、分析的透彻性等;另一方面，设置数据安全保障机构，面对信息获取的多样化和简易化，组织机构应重视对数据安全的维护，建立数据管理系统，对审计数据的运用路径、安全存储管理实现动态实时监测。

人员配备上，会计师事务所应当成立数据分析团队，推动大数据审计成果转化。通过数据分析团队和审计业务团队的充分合作和互相沟通，可以构建有效的数据模型，对审计数据进行深入挖掘和智能分析，加强审计成果的运用，真正实现增值审计。

4.2 数据库保障

在对复杂、多样、海量的数据进行采集、处理和分析时，数据库是建立信息网络、高效采集数据、有效进行数据梳理的必要保障。首先，审计人员利用数据库可以建立连接外部的接口，不仅能够打通与被审单位信息库的数据传输通道，及时并完整地掌握企业财务、业务信息，而且可以接入政府端共享平台，获取政府云数据并检索所需信息。其次，当被审单位的数据库系统与审计人员使用的数据库系统连接时，可采用直接复制的方法高效地采集数据，同时，在数据库中利用Hadoop、MapReduce、Spark、HDFS等分布式处理技术实现数据实时存储、转换和异地交换，并且可以通过过滤机制及时剔除不正确、过时的数据，改变 传统审计中存在的对于冗杂的数据处理需要耗费大量精力和时间的弊端。最后，在大数据审计模式中，审计人员需要不断进行审计数据验证，以保证采集到的数据的完整性和真实性，以及后续审计处理和分析的准确性，而利用数据库的完整性约束是检验审计数据的简便方法之一。数据库预设的数据具有逻辑上的一致性和准确性，因此能够接入数据库的数据在域完整性、实体完整性和参照完整性等方面可以得到直接验证。

4.3 现代信息技术保障

现代信息技术是大数据审计的重要技术保障。通过结合先进的信息技术，传统审计逐渐转变为联网审计、总体审计、持续审计等新型的审计方式。大数据时代，“互联网+”、物联网、5G等技术与审计的结合，是利用信息通信技术和搭建的互联网平台，为大数据审计模式构建各方互通、信息传递、高效处理的大数据平台，如社会对账系统。由于各个企业之间经济网络的交织，一项交易的函证可以对社会经济网络中的所有相关方进行对账。利用5G的畅通无阻，审计人员可以实行远程实时审计节约审计成本。云计算作为物联网的关键技术之一，其形成的云资源池可以提供全面的数据，并且结合高性能的计算方法进行数据处理，形成对审计人员有用的审计证据。审计与区块链技术的结合则大大提升了审计取证的可靠性，区块链的节点互相验证特点能够增加审计信息的可信度，提高审计线索的可见性，而其不可逆性又能够降低财务舞弊和重大错报的风险，降低审计风险。人工智能是一种先进的认知技术，通过机器学习、机器人流程自动化能够智能分析和理解公司存在的风险，令审计人员专注于被审单位内部控制的薄弱点，进一步优化审计流程。

4.4 专业胜任能力保障

审计人员的专业胜任能力是促进大数据审计模式运行的不竭源泉。大数据审计模式是运用现代信息技术重点实施数据分析方法的一种增值审计模式。就当下的大数据时代而言，审计工作不再仅提供单一的审计报告，而是更关注由海量数据信息构成的信息网络，审计成果可能运用于销售、经营、法律等多个领域，审计功能的边界不断被拓宽。因此，运用大数据审计模式要求审计人员具有更高的专业胜任能力，不仅要掌握扎实的会计审计知识和技能，而且要着重学习和培养数据分析能力，如可视化技术、分类和回归技术、关联分析技术、文本挖掘技术、流程挖掘技术、深度神经网络技术、计算机辅助审计技术、区块链和智能合同、机器人流程自动化等，努力提高综合能力，增加自身与数据的黏合度。同时，在审计团队的配置上注重配备计算机专业人才，审计人员的组成需要进行跨专业调度，既包括各专业的专家人才，又包含信息技术的领军骨干，全方位提升人员素质和团队力量。

4.5 政策法规保障

政策法规建设是规范审计工作和保障审计质量的必要顶层设计。因此，同审计遵循《中华人民共和国国家审计准则》一样，大数据审计也需要相匹配的政策法规，以规范大数据审计模式的实务操作，充分发挥大数据审计的增值作用。

当前，国际上通用的信息系统审计标准之一是信息系统审计与控制基金会于1996年制定的IT治理模型（COBIT），该模型是国际公认且权威的安全与信息技术管理控制标准，也是IT技术人员、用户、被审单位和IT审计师之间的桥梁[10]。鉴于我国大数据和信息技术的发展情况，审计署于2004年也推出了有关数据接口的国家标准《信息技术、会计核算软件数据接口》（GB/T 19581-2004），该标准对于会计核算数据元素、数据接口、输出文件内容和格式有了标准化的规定，使财务数据等信息加载、传输得到规范。在计算机审计方面，我国《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，都是为匹配大数据时代下的审计新模式而做出的新指导。

5 大数据审计模式在财务报表审计中的应用对策

对于大数据审计模式的应用对策，陈伟和居江宁[4]认为，应开发更加通用、易用的大数据审计软件，要加强数据可视化技术在大数据审计的应用，加强大数据审计方面的教育和培训以及制定大数据审计的相关准则、规范与指南。章轲等[11]认为，推进大数据审计，需要把握大数据发展的趋势，把握大数据审计的特征，把握大数据审计带来的变化。应里孟和阳杰[12]提出，会计师事务所大数据审计转型需要加强数据采集与积累，加大技术开发与使用，加大资金和时间投入，建立技术型和管理型人才队伍，建设数据驱动的决策文化，加强组织学习强度。为推动大数据审计模式在财务报表审计中的应用，应不断完善大数据审计的法律法规和准则，加强对大数据审计的理论与实务研究，积极推进大数据审计的运用平台建设，大胆导入现代先进的信息技术并加强审计人员的后续专业教育。

5.1 不断完善大数据审计的法律法规和准则

当前能够适用大数据审计模式的法律法规仍不够全面，无法完全覆盖大数据审计模式工作的规范和指导，更难利于大数据审计模式的推进，因此现阶段亟须持续完善相应的法律法规和准则。

首先，对于数据标准化的建立是采集数据的首要步骤，数据标准化是建立数据联系、实现数据互通、创造数据共享的重要保障。因此，审计署等机关单位应与信息技术等部门合作，组成跨专业、跨学科的研究团队，加强对审计需求的梳理分析，研制大数据时代下审计行业的数据规范化标准。

其次，对于大数据审计的数据处理和分析工作，相关部门应按照审计署的总体指导思想，出台有关数据筛选、剔除、整理、传输、存储等多方面的操作规范和管理办法。

最后，大数据审计模式下，尤其应注重对数据安全性及保密性的管理，针对不同的数据结构类型、不同的数据库类型可建立不同的授权登录体系、设置专门的存储路径等，以保障审计数据的健康流通和安全使用。

5.2 加强大数据审计的理论与实务研究

大数据审计仍属新兴事物，对于很多企业、会计师事务所而言尚浮于理想层面。无论在国外还是国内，大数据审计模式的普及程度都不够理想，这或许是囿于相关理念未深入人心、实行成本高、操作复杂等因素。因此，目前加强大数据审计的理论与实务研究是十分必要的。理论研究上，目前我国对大数据审计理论研究成果较为丰富，主要集中于大数据对审计的影响、大数据审计理念的变革、审计方式转变、大数据审计平台建设等方面，而为了促进大数据审计模式更好地运用到实际工作中，可以重点研究数据分析在风险评估分析的作用、执行的程序，研究注册会计师的心理及专业技能发展等。实务研究上，可以积极地在政府审计机关中进行大数据审计模式的试点应用，汲取经验，形成一套操作规范或建议。在社会审计工作中，可借鉴政府大数据审计模式的经验来推进会计师事务所审计、企业单位内部审计的应用，或者多开展大数据审计模式应用状况等社会调研课题研究，对目前应用大数据审计的单位进行实地调研，形成调查报告，得出应用现状和进一步改进建议，促进大数据审计模式更好发挥增值效能。

5.3 积极推进大数据审计的运用平台建设

大数据审计平台能够全方位地将大数据关键技术融合一体，全视角呈现大数据审计模式的流程[13]。因此，构建大数据审计平台是实现审计智能化操作的必经之路。根据审计实施阶段的流程，大数据审计运用平台应包括数据采集、数据预处理、数据分析、数据存储4个子平台。数据采集平台中参照数据采集规范，对于不同结构的数据、不同类型的数据库应采用不同的数据提取技术，如采用Oracle、SAS、MySQL等数据库技术处理结构化数据，利用NoSQL数据库、Hadoop等处理半结构化或非结构化数据。数据预处理平台中，将采集到的数据输入到清洗、转换、装载等几个子单元中，将数据预处理为大数据审计工作的基础审计证据，便于审计人员从整体把握被审单位的薄弱环节，发现疑点。数据分析平台重点对应审计流程中的风险应对环节，在此平台中运用云计算引擎、人工智能技术以及其他软件工具对审计数据 进行精准分析，直接对发现的重大错报风险进行关注，得出准确的审计结论。数据存储平台则是对整个审计流程下来得到的所有数据进行安全存储和智能化应用，设置相应的授权登录体系和存储路径管理，以保障审计数据的健康流通和安全使用。同时，还需设置审计数据库、审计知识库等将数据分类，做到对资源的最大化利用。4个平台构成大数据审计运用平台，发挥协同作用，能够不断完善大数据审计作业能力，提高审计效率。

5.4 大胆导入现代先进的信息技术

从技术层面看，大数据审计模式是一种科技赋能的增值型审计模式。例如，云计算技术提供的技术平台将各种分散的数据联系起来，运用强大的数据处理能力提取有用的审计数据;具备分布式特征的区块链技术减少了审计数据获取成本，可提高数据分析的可靠性;互联网、人工智能等技术与审计的结合不断促进联网审计、持续审计作业模式的实现。因此，大胆导入现代先进的信息技术能够使大数据审计模式尽其所长、尽其所利。

该措施可以从以下2个路径实现：第一，短期战术上，会计师事务所可以借鉴政府大数据审计模式的相关成果，购买市场上成熟的大数据审计技术产品，或者与有关大数据技术研发单位合作开发本单位审计软件;第二，长期战略上，会计师事务所应及时转变审计观念，制定大数据审计转型战略， 培养大数据审计人才队伍，审计人员应形成大数据审计思维，学习先进的信息技术，成为复合型人才，从而形成自主开发的核心竞争力。

5.5 加强审计人员的后续专业教育

审计人员可以是审计技术变革的关键解释者和推动者。大数据审计模式虽然带来审计流程的部分自动化，但还需要审计人员运用大数据审计关键技术推进工作。此外，审计人员的专业能力对于工作中的主观判断至关重要。审计人员作为实现大数据审计模式的主力军，应不断加强后续专业教育以跟上时代的需求。对于会计师事务所来说，要加强“审计+信息技术”方面的培训工作，增进审计人员的大数据审计知识;提供岗位实践机会，推动审计人员将大数据审计的理论知识运用到实践中去;建立健全考核激励机制，鼓励审计人员考取有关大数据审计相关的证书，并给予一定奖励。对于审计人员自身而言，要有职业危机意识，不能过于安于现状，而是应积极学习行业新知识、新技术，在不断夯实专业技能的同时拓展对先进信息技术的掌握边界，如培养和提升自己的计算机操作能力、大数据分析能力、综合管理能力等，成为技术型和管理型兼备的人才。

6 结语

随着大数据时代的到来，审计行业信息化的改革进程逐渐加快，这同时也提高了监管机构和信息使用者对注册会计师执行财务报表审计的期望，而应运而生的大数据审计模式可以在极大程度上提高财务报表审计质量和效率。

首先，从大数据审计模式的提出背景和概念出发，认为大数据审计模式是以现代信息技术为支撑、以数据分析为核心、以风险应对程序为重点实施的一种增值型审计模式，其在一定程度上拓宽了财务报表审计的功能边界。

其次，对大数据审计模式在财务报表审计中的应用流程和运行保障展开分析，认为其运行的保障条件包括审计组织、数据库、现代信息技术、人员专业胜任能力以及政策法规等方面。

最后，为促进大数据审计模式发挥效能，提出了现阶段应不断完善大数据审计的法律法规和准则，加强大数据审计的理论与实务研究，积极推进大数据审计的运用平台建设，大胆导入现代先进的信息技术，以及加强审计人员的后续专业教育等改进对策。

参考文献

[1] EARLEY CE . Data analytics in auditing：opportunities and challenges[J]. Business Horizons，2015，58（5）：493-500.

[2] SALIJENI G，SAMSONOVA-TADDEI A，TURLEY S. Understanding how big data technologies reconfigure the nature and organization of financial statement audits：a sociomaterial analysis[J].European Accounting Review，2021，30（3）：531–555.

[3]ZOU G Z ，LI J Q ，ZHAO H，et.al.Research on the status quo of big data government auditing：taking province A of China as an example[J].Journal of Social Science and Humanities，2021，3（5）：85-88.

[4]陈伟，居江宁.大数据审计：现状与发展[J].中国注册会计师，2017（12）：77-81.

[5]袁野.推进新时代大数据审计工作的思考[J].审计研究，2020（1）：3- 6.

[6]王文博.大数据审计的应用和探讨[J].现代审计与会计，2021（3）：14-15.

[7]刘星，牛艳芳，唐志豪.关于推进大数据审计工作的几点思考[J].审计研究，2016（5）：3-7.

[8] 刘国城，陈正升.大数据审计的发展态势、总体策划与流程分析[J].会计之友，2019（8）：30-35.

[9]房巧玲，龙凤娇，曹丽霞.数据式审计研究：回顾与展望[J].商业会计，2020（14）：57- 60.

[10] 许金叶，许琳.大数据审计：物联网建设的制度保障[J].会计之友，2013（33）：118-121.

[11]章轲，张冬霁，梁轩瑞，等.大数据审计中要做到的“三个把握”[J].审计研究，2018（5）：30-34.

[12]应里孟，阳杰.会计师事务所的大数据审计转型：动因、障碍与实现路径[J].财会月刊，2020（5）：100-108.

[13]刘国城，王会金.大数据审计平台构建研究[J].审计研究，2017（6）：36- 41.