科技强审视域下大数据审计变化及人才培养

覃勤

【摘要】文章分析了科技强审视域下大数据审计的变化特征，指出应对大数据审计变化的关键是不断提高数据应用能力。针对大数据审计中的能力问题与人才问题，文章认为，积极应对大数据审计变化，要从科技强审上强化大数据审计的战略规划，并能够在完善人才培养机制上不断提升大数据应用的能力。

【关键词】科技强审；大数据；审计；人才培养

【基金课题】重庆市高等职业教育教学改革研究项目“ 基于‘ 诚信、礼制、廉洁三维视角的课程思政改革与实践———以《企业财务会计》为例”（编号：Z213183）；重庆市教委教改项目“ 数智化时代《审计基础》‘ 三融三新课程思政模式研究与实践”（编号：GZ223171）。

科技强审作为审计工作创新的重要推动力，依托大数据技术的广泛应用，优化了审计流程，提升了审计效能。而大数据的高效治理能力，在深刻洞察分析和支持业务协同上促使传统审计向现代审计转型。数据渗透到审计业务的各个层面， 不仅带来审计方法和内容的改变，更是涉及组织流程、思维理念的变革，具体反映到审计工作的影响，丰富了审计的思路，拓展了审计的空间。客观上，大数据提升了审计工作效率，使得审计更加精准化， 但同时也对审计人员提出了更高的要求，需要审计人员具备大數据的应用意识和应用能力，能够熟练掌握数据的收集、筛选、分析的方法。面对陈旧的审计技术，关键的是审计人员要加强自身素质建设，不仅应及时转变审计思维，更要不断提升审计业务能力。从组织发展角度认识，需要在大数据审计方式方法创新和能力提升上强化人才队伍建设，而审计人员也要应时而变，主动改变审计思维，积极探索审计信息化的方式方法，从而更好应对大数据审计变化带来的挑战。

一、科技强审背景下大数据审计的变化特征

1 .审计思维是以数据为核心

传统审计中，大量数据交错复杂、存储分散，受自身能力、技术条件和专业水平等因素的制约，能够获取的信息非常有限，在这种情况下，审计工作往往凭借经验、常识乃至主观的好恶对数据进行研判、分析，这样所得出的审计结论往往与真实状况大相径庭， 甚至错误百出。而面对多样化、实时性的数据，发挥大数据的技术优势，全面、多维度的分析问题，能够更加客观、准确的得出审计结论。大数据技术与审计业务的不断融合，全面改进审计工作的思路，首要的是审计人员要强化对大数据的认知，深刻理解大数据审计的内涵，不仅是一种技术替代，更是一种思维方式变革，大数据审计思维成为推动大数据审计的基础， 养成大数据审计思维，就是充分认识到数据在审计工作中的价值，改变原有事后查账的理念， 通过数据的关联性而使审计工作贯通于组织监督的全过程。作为审计人员，应消除传统固化的审计思维，保持对数据的敏感性，并通过深入把握数据内涵和外延的变化性，转变对审计数据的认识，以数据为起点思考问题。

2 .审计职能强调为组织的增值服务

传统审计旨在事后结果的监督、评价，其职能无法根本性的促进组织发展。现代审计旨在增加价值和改善组织运营，其作用发挥重在为组织的增值服务。审计工作越来越深入到组织发展的各个环节， 大数据应用既是审计的一种手段，也是审计的职能改变，即通过获取数据、分析数据、运用数据而能够达到全面的审计、持续的审计和准确的审计， 最终目标是完善组织治理流程。一是通过预防作用，完善内部控制，避免因管理缺陷带来的各种损失；二是通过检查和评价，针对管理中存在的问题，提出合理化建议，帮助组织改善经营管理，最大限度实现组织目标。大数据技术的发展改变了审计的职能定位，从对数据进行归集、标准化校验及综合分析，有力充实了审计的实证基础，使审计更具说服力。而大数据的强关联性所挖掘的数据价值，使审计工作得以从局部扩展到整体，在发现业务疑点、把握问题关键， 深挖问题根源等方面更有利于组织运营的内在规律的把握。当前，科技强审赋予了大数据审计的核心位置，凸显了大数据主导一切审计工作的发展趋势，数据的价值释放表明审计全过程、持续的评价功能及建设性作用， 由此开辟以应用大数据对审计工作进行技术赋能的新路径，增强了审计的宏观性、建设性和系统__性的功能， 使审计工作从组织运营批评者转变为组织价值的提升者。审计工作也更具前瞻性，对数据的适时和全过程的把握，能更好识别风险；从数据分析和挖掘过程中提出预测性的建议，能有效的揭示并控制风险，进而更大程度提升审计的增值服务。

3 .审计模式向协同、开放、主动的方向转变

大数据审计的技术特征是对数据的采集、处理、分析更全面、精细和动态化，而在应用上致力于组织价值提升的合理性、真实性及效益性的追求，很好满足了审计资源整合的需要。将数据分析从结构化数据拓展到非结构化数据， 实现了从经验性审计向实证型审计的转变，而审计模式逐渐由单向、封闭、被动向协同、开放、主动的模式转变。审计人员依托审计平台的数据收集和数据建模的整合数据、分析数据，构建起完整的审计流程； 而数据的广覆盖和交互性也可以打破审计职能界限，通过大数据的快捷筛选，实现全面审计，为精准查找出有价值的疑点线索提供有力技术支撑， 全方位提高审计效率。强化大数据预警分析，归纳提炼苗头性、倾向性的问题，前瞻性地发现和预警业务中可能潜在的风险，实现审计由事后监督向事前预防的转变。而依靠数据平台与业务端口的数据链接， 促使审计结构向网络化、远程化的方向发展，实现现场审计到非现场审计的转变，审计工作将不受到时间、地点以及人力的限制，极大地节约了审计成本，提高了审计效率。更为突出的是大数据审计突破传统审计视野局限， 由关注因果关系向关注相关关系的转变， 由于大数据之间内在的关联性更强， 使审计人员不必要花费较大精力去探索审计样本间的因果关系， 而可以通过对全样本数据进行关联性的分析，找出指标之间的相关性，快速挖掘出审计线索。

4 .审计方法更注重多维数据的分析

大数据在审计中的运用越来越广泛， 数据先行的审计导向， 有力驱动了审计方法创新， 可以实现跨领域、整体视角的多维度数据分析，分析结果更加全面、更具综合性， 如利用审计大数据平台与云计算的先进信息技术，实现对海量数据的分散采集、集中存储、统一管理和有效利用，挖掘数据价值，做出准确结论。审计判断不再拘泥于抽样调查，也不限于业务流程本身，而是以全体关联性数据的分析挖掘。审计依赖的是大量数据， 结果是看数据分析的深度和对数据价值的提炼。大数据审计方法改变了审计的求证渠道，多渠道的相互印证， 使得审计结论的支撑点更加牢靠， 而跨领域、跨行业、跨部门的多关联数据比对分析，更容易发现审计对象中隐藏的问题， 并且能够更全面的思考问题，改变了传统抽样审计单一思考的方法，促进审计工作的延展性和纵深性。多维数据分析将成为大数据审计工作的主流，审计工作将不受抽样条件的限制，审计人员能够收集比较全面的数据， 多维度的进行审计分析，避免了抽样过程中存在的偏见，或因抽样覆盖率不足而引起的审计结果与实际的偏差。而通过大数据技术也能更细微、深入的分析，发现隐藏在细节数据中的对审计更具价值的信息。现实情况中，数据结构和数据内容会千变万化，而数据的收集、整理和挖掘分析也会更为复杂， 但依据大数据技术更容易找出规律性的东西，从中发现审计疑点，提升审计结果精确度。与传统审计只凭手工凭证、账簿和报表的查账不同，数据驱动下的大数据审计实质上是通过检测关键数据发现例外、评估风险和控制缺陷，从可持续性分析和追踪性评价为组织决策提供服务。在整个审计流程中，注重的是对大数据的采集和综合研判， 借助数据平台和标准操作程序将是重点要求， 审计方法将更依赖数据平台和标准操作程序进行，进而达到数据的有效利用。

二、大数据审计变化检验的是数据应用能力

大数据审计是围绕数据的采集、处理、分析、挖掘等环节展开的，这些环节构建起系统的逻辑关系，服务于特定的审计目标。以数据分析为中心来达到想要的审计结果，新时期审计工作面临的是技术层面的挑战，检验的是数据应用能力， 要求审计工作紧跟数字时代步伐，进行技术革新，不仅需要审计人员具备专业的审计知识，还需熟练掌握运用大数据审计的技术。

1 .全方位采集、整理数据的能力

用数据显示真相和反映事实， 审计要达到证据的充分性与适当性，是建立于数据采集、整理工作的基础上，这样的数据必须是真实的、可靠的。审计人员只有获取和利用高质量的数据， 才能使后续的审计工作更具有价值性，避免数据质量风险，而这样的风险主要受制于业务流程和审计人员采集数据能力的高低， 主观人为上如果存在人员舞弊，数据造假等问题，而审计人员能力上又不能清晰辨别出来， 则会导致最终审计结果的误判。大數据审计面对的结构性数据和非结构性数据的复杂性， 要求审计人员具有数据采集的分辨能力，常规的审计流程可通过审计人员的经验获得，但面对大体量、多变化、多交互的大数据审计，不通过大数据平台和数据采集技术是无法完成的。为了进一步增强审计证据的充分性与适当性，在数据采集、整理的阶段，审计人员应重点关注数据的真实性和可靠性问题，更好地了解被审计单位的内部控制情况。与传统审计比较，聚焦大数据技术的采集、清洗和管理的过程，可以将分散、零乱、不统一的数据整合到一起，采集的数据具有审计样本的广泛代表性， 为后续的数据使用奠定坚实基础。

2 .多维度的数据价值分析能力

数据采集以后，便是对数据分析能力的检验，再精确、完备的数据，如果不能深入的分析查找问题根源所在，那么这样的审计也只是摆设，因此，数据分析是重中之重。数据分析是挖掘组织运营中的潜在问题，得出明确的分析结论，为战略决策提供支持。如果数据分析是__错误的，战略管理则无法实施。大数据技术融入审计业务的价值体现， 是表现为不断运用大数据研判问题、分析问题的能力，分析的核心是数据挖掘算法，从大数据中挖掘问题产生的原因，继而提取智能数据信息，预测未来发展态势。在多维分析框架下，审计人员应具备从不同视角分析数据的能力，借助一定的模型工具，从多个侧面、多种数据综合度查看数据，从而深入地了解包含在数据中的信息和规律，让数据价值充分释放，为被审计单位提供决策建议。在审计过程中，要求审计人员增强对风险因素的感知，这些风险大多隐藏于业务数据中，或存在于日常不合规的财务数据中，而借助于多维度的分析，可以达到更精准化的审计，避免审计风险。

3 .大数据挖掘应用的能力

处理大数据是一个综合的系统工程， 数据分析之后就是一个数据挖掘的问题， 挖掘并最终提炼出数据的价值才是审计的最终目标。数据挖掘是利用大量的数据进行分析和处理，从数据当中获得有价值的信息。数据价值体现在数据挖掘能力的高低， 挖掘技术无疑成为未来体现大数据价值的重要手段。各个领域若想利用数据的优势， 从快速增长的海量数据中找到价值点，就要突破挖掘技术的瓶颈，深入研究数据信息并保证决策可以获得设定的应用价值， 这将是数据应用的必由之路。由此，在数据采集变得越来越容易后，要想把数据的价值真正挖掘出来， 除了做到全面精细化的分析数据，还要最大化地提取、整理和使用数据，以促进组织优化。真正的大数据审计体现在数据挖掘的深度，首先表现为更好地服务于科学决策，其次是揭露违纪违法问题，而这些对复合型人才的专业要求较高，特别是在数据梳理、提炼过程中，更是检验审计专业能力的高低， 面对复杂的数据， 如果想取得有针对性的信息，需要依赖审计人员的综合判断能力，唯有不断增强综合判断能力，才能揭示出事物的规律，充分释放出审计大数据的内在价值。目前，对审计数据进行深度挖掘利用的水平还有待提高， 审计人员虽然掌握了一定的数据挖掘技术，但与实践的结合度还不够，而往往退回到经验式的老路，又使大数据审计成为一种摆设。

三、大数据审计变化所面对的能力与人才培养的问题

1 .大数据审计的认识不到位

从传统审计向大数据审计的转变， 需要审计人员改变多年习惯思维， 审计理念的滞后将会对大数据审计产生抵触心理，阻碍大数据审计的推广。目前，大多基层审计缺乏主动学习的积极性， 也不认为大数据审计是支持业务最迫切的要求， 而总是满足于既有的审计方法。即使采用一些大数据技术，也都是对被审计单位小数量的分析， 没有脱离开抽样调查的传统审计思路。有些审计人员把大数据审计看作计算机专业人员的事，而自身可以不参与具体数据分析，审计工作形成了大数据审计与审计业务、审计项目的分离，导致更多审计人员大数据审计能力的低下。另一方面，从所担负的工作任务来看，受限于当前审计项目、审计业务繁杂的压力，大多审计人员为完成审计任务，总习惯性使用传统的审计方式来做项目， 对应用大数据方法缺乏积极性和主动性。

2 .大数据审计人员技能有限性

科技强审突出的是审计人才能力建设，依据大数据技术，不仅强调对大数据整合和分析的能力，还强调对审计数据挖掘和应用的能力。而审计模式、审计方法的改变，要求大数据技能与审计要求相匹配，表现在能力结构上需要精通审计实务知识与掌握大数据技术的复合型人才。但当前的审计人员多以掌握传统审计技能为主，普遍缺乏计算机网络、数据库技术和大数据分析的相关技能，难以胜任大数据审计工作。基层审计人员大多仍处于初始积累经验阶段，大数据应用只是局限于简单查询，数据分析不够，缺乏大数据集合和纵横向模型建立的能力，不但是数据采集、归整的能力不够，更缺乏数据的分析能力，特别是对大体量、低密度数据的分析，由于找不到数据间内在的关联性，所以也很难得出准确的审计结论，显现出大数据审计的能力短板。

3 .大数据审计人才培养机制障碍

大数据审计对复合性人才的需求， 应加大对人才培养渠道的整合力度。然而作为人才的主要供给方，目前高校的培养模式普遍还是传统的培养思路。虽然很多高校已经意识到向智能审计转型的问题，但在教材、师资、课程设计、实践活动等方面滞后于大数据审计的要求，高校教师普遍缺乏的实践经验，使理论教学与实际操作相脱节。另一方面，校企合作由于缺少共赢的机制[ 6 ]，使得高校人才培养输送的动力不足，合作的方式单一也进一步制约了人才培养的效果。而从审计部门内部人才培训来看，人才发展的激励导向不明，也使得一些审计人员主动学习的动力不足， 能力再提升的热情不高。组织管理上需要建立一种激励机制，将大数据式审计能力提升纳入审计绩效考核体系， 通过奖惩来提升培训的效果。

四、大数据审计变化下围绕能力提升的审计人才培养路径

1 .大数据审计的思维确立

大数据审计倒逼每个审计人员转变传统审计思维， 培养和锻炼大数据审计思维是审计转型的一种责任。在审计环境发生变化下，必须深刻认识到，大数据审计是社会信息化发展的必然选择， 审计人员应积极转变传统观念，紧跟形势，将大数据思维主动融入到具体工作中，以思维创新引领工作方法创新，不断提高审计质量和效率。

2 .大数据审计的顶层规划

科技强审是从制度层面解决审计的质量问题和效率问题，利用大数据技术实现审计业務的提质增效，离__不开长远规划和总体步署， 战略性的顶层设计有利于确定审计导向和大数据审计模式， 通过顶层设计实现资源有效配置和审计结果优化，特别是要打破层级、部门的界限，形成上下联动的一体化审计架构。其次，通过人与技术有机结合，引领大数据审计向纵深发展，将大数据审计融入审计全过程。

3 .大数据审计的能力建设

大数据能力建设是科技强审重要支撑， 而能力建设关键在“ 人”的因素。因此，面对审计工作的新特点、新变化，审计的规划思路是要从能力建设为切入点，突出能力提升的人才培养机制。以新兴岗位能力要求为导向，突出能力为先的原则，促进高校人才培养体系的创新，还要建立校企合作的共赢模式。对于高校渠道，应以提升实战能力与综合素养为培养方向， 除了进一步优化和丰富审计课程， 还要加强教学的实践操作训练，通过实践操作不断提升未来审计人才的胜任能力。在校企合作上， 要通过一种利益联结机制激发多方合作的动力， 依据校企的实践平台提升未来审计人才的实际操作能力。而在审计的持久力量建设上，要突出完善内部培训机制， 首先是在人才培养规划上建立常态化的培训机制，把定期培训和长期培训结合起来，激发审计人员学习的积极性、主动性； 其次是优化培训内容，在课程的设置上使培训更加贴近实际工作需要；再次是完善培训保障，方便为审计人员做好学习计划。长期来看， 还要在审计系统由上而下建立大数据审计人才梯队，构建大数据人才框架，分类别、分层次开展大数据审计业务培训，加大人才储备量。

总之，科技强审作为一种动能，带来审计思维、审计模式、审计方式的变化，适应这样的变化，审计人员须激发起主动学习和终身学习的能力， 不仅要掌握审计的专业知识，也要提升大数据应用的能力，跟上大数据、信息化的审计技术发展的要求，不断创新审计工作思路，努力成为一名复合型审计人才。

参考文献

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［5］杨录强，王莹. 审计专业胜任能力框架与人才培养策略研究［J］.商业会计，2021，（12）：113-116 .

［6］郑水金. 大数据时代背景下审计复合型人才培养研究［J］.中国注册会计师，2022，（10）：14-17 .

（作者单位：重庆财经职业学院）