大数据技术在审计业务中的应用探讨

朱洪洁

中海油石化工程有限公司 山东 济南 250000

引言

大数据技术在审计工作中的应用，可以帮助审计机构更加高效、准确地完成审计工作，随着技术的不断发展和创新，大数据技术在审计工作中的应用将会越来越广泛，为审计工作的未来发展带来更多的可能性和机遇。

1 大数据技术概念与特点

大数据技术指的是用于处理和分析大量数据的一系列技术和工具，包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析、数据挖掘、数据可视化等。随着数据的爆炸式增长，大数据技术在各个领域都得到了广泛的应用。大数据技术可以帮助企业更好地理解和分析自己的业务，发现业务中存在的问题和机会，以及为企业的决策提供更有力的支持。在审计工作中，大数据技术可以用于数据采集、清洗、转换、分析、预测、报告和监测等方面，提高审计效率和准确性，同时也可以提高审计的可靠性和价值[1]。

数据技术的主要特点包括数据量大、数据类型多样、处理速度快、分析复杂、存储成本高等。因此，在使用大数据技术的过程中需要考虑数据安全、数据隐私、数据管理等问题。此外，大数据技术还需要结合各种技术和工具进行综合使用，以便实现更加高效、准确和有价值的分析和应用。由此可知，大数据技术是一种非常重要的技术和工具，对于企业的经营决策、风险管理、市场分析等方面都有着重要的应用价值。在审计工作中可以帮助审计人员提高审计效率和准确性，以及提高审计的可靠性和价值。

2 当前审计工作存在的问题

2.1 审计抽样的局限性

由于抽样是一种随机过程，样本数据的抽取可能存在误差，从而导致抽样结果与实际情况存在差异，抽样可以节约时间和资源，但抽取的样本可能无法完全代表整个总体的情况，从而导致审计结果的偏差和不准确性。此外，不同的抽样方法适用于不同的情况，选择不合适的抽样方法可能导致结果的偏差，从而影响审计结果的准确性，如果抽样的样本数据存在错误、遗漏或虚假等问题，那么审计结果的准确性也会受到影响。

2.2 审计人员主观性将会影响审计工作准确性

在进行审计工作时，需要根据一定的标准和程序进行判断，审计人员的主观判断可能受到多种因素的影响，如个人经验、偏见、利益关系等，可能导致审计人员的判断出现偏差。例如审计人员在选择抽样样本时，受到主观偏好和经验的影响，选择熟悉的部门或区域的数据，而忽略其他部门或区域的数据，那么审计抽样的结果会存在片面性，导致审计结果不可靠；审计工作需要建立在与被审计对象进行交流和沟通的基础之上完成，若审计人员过分信任被审计对象，或者因存在利益关系，都会导致沟通交流的失效，审计过程搜集到的信息不够完善，无法顺利开展审计工作。

2.3 被审计对象存在欺诈问题

被审计对象可能会通过伪造数据来规避审计，例如虚构业绩数据、虚假销售额等；可能存在信息的隐瞒问题，例如财务记录、合同文件等，导致审计过程中无法获取完整的信息[2]。此外，被审计对象可能会利用一些操作手段来规避审计，例如转移资金、将关键信息存储在外部服务器防止审计人员获取，审计人员需要结合工作经验和自身专业素养进行准确判断。

2.4 审计人员素质不佳

审计人员由于缺乏扎实的专业知识和技能，导致对相关的会计准则和财务报表分析方法不熟悉，因而审计过程中存在大量的漏审和误审，最终导致审计报告的可靠性受到质疑；审计人员应具备良好的沟通能力和合作精神，与其他部门建立有效的沟通和协作，否则会导致审计过程中出现大量的信息缺失和误解，最终导致审计结果不准确，影响审计工作的效率；审计人员需要具备良好的职业道德和专业素养，避免自身存在利益牵扯，若审计人员与企业管理层存在利益关系，会导致审计结果失真，致使企业在投资和融资等方面遭受重大损失。

3 应用大数据技术对于审计工作的改善

3.1 提高审计效率

大数据技术可以帮助审计人员自动化数据采集、清洗和转换等操作，减少人工干预和减少审计时间。例如，利用大数据技术可以快速从多个数据源中获取数据，同时使用机器学习算法进行数据清洗和转换，提高数据的准确性和一致性。

审计人员采用传统的手动审计过程中需要耗费大量的时间和精力，可能会出现漏审、误审等问题，导致审计效率低下。而应用大数据技术可以有效提高审计效率。例如某汽车销售公司需要进行销售数据的审计，包括销售额、利润、客户数量等多个指标。传统的手动审计方法需要审计人员逐项对销售数据进行审核和比对，难以做到全面、准确、及时地发现问题。而应用大数据技术，审计机构可以采用数据分析和挖掘技术，自动识别潜在风险点，提高审计效率。通过采集汽车销售公司的大量数据，包括销售额、利润、客户数量等指标。通过数据清洗和预处理，将数据转化为规范的格式和标准化的数据集，以便进行后续的分析和挖掘。

3.2 提高审计准确性

大数据技术可以帮助审计人员快速地发现潜在的异常情况和风险，并提供预警和建议，以便企业采取相应的措施来减少损失和影响。可以利用机器学习算法，可以自动识别银行的贷款违约情况，包括贷款金额、贷款人信息、贷款期限、还款能力等，这些数据可以自动汇总，以辅助审计人员进行更准确的质量审计工作。例如某大型银行的审计部门需要对贷款审批的过程进行审计，以确认银行是否遵守了相关法律法规和内部规定。在传统的手动审计方法下，审计人员需要逐个审查贷款审批的过程和记录，这样很容易漏审、误审，导致审计结果不准确。而通过应用大数据技术，审计机构可以自动分析大量的贷款审批数据，自动识别潜在的风险点，提高审计准确性，利用数据可视化技术制作各种统计图表，展示借款人的信用记录、财务状况、贷款额度等指标的分布情况，帮助审计人员发现问题和优化决策。同时，可以利用异常检测算法识别贷款审批中可能存在的异常行为，如同一借款人在短时间内多次申请贷款等。

3.3 提高审计可靠性

大数据技术可以帮助审计人员提高审计的可靠性，以便保证审计结果的准确性和可信度。例如，利用大数据技术可以对审计数据进行多维度的分析和比对，提高审计数据的可靠性和一致性[3]。

3.4 提高审计价值

大数据技术可以帮助审计人员提高审计的价值，为企业提供实用性较强的建议。例如，利用大数据技术可以进行经营绩效分析、产品市场分析和风险分析等，为企业提供更全面、深入的决策支持和报告。

3.5 提高审计自动化程度

大数据技术可以帮助审计人员实现审计的自动化，以便减少人工干预和提高审计效率。例如，利用大数据技术可以自动识别和分类异常交易和财务行为，同时自动发出警报，减少审计人员的工作量和提高审计效率。

4 大数据技术在审计工作中的应用

4.1 数据采集和清洗

审计人员需要采集企业的财务数据进行审计，这通常涉及从不同的系统和数据库中采集数据，例如从财务系统、ERP系统、会计软件等，应用大数据技术可以帮助审计人员快速地从多个数据源中获取数据，并将数据合并成一个统一的数据集，以便进行后续的分析和处理。审计工作包含对企业的供应链进行审计，这涉及从多个供应商和分销商处收集大量的数据，例如采购量、销售量、库存等，应用大数据技术可以帮助审计人员从不同的数据源中获取数据，并将数据进行清洗和转换，以便进行后续的分析和处理。此外，审计工作开展过程中需要监测企业的网络安全，以确保企业的系统和数据不受黑客攻击，大数据技术可以帮助审计人员从网络安全设备和系统日志中采集数据，并进行分析和处理，以便发现潜在的威胁和异常情况。完成审计工作后应对内容进行记录，对审计文本进行清洗和转换，以便进行后续的分析和处理，审计人员可以通过应用大数据技术自动识别和提取审计报告中的关键字和短语，并将它们转换成结构化的数据，以便进行后续的分析和处理。

4.2 异常检测和预测

对于被审计企业在检测交易中的异常情况，例如未经授权的交易、虚假交易和恶意交易等，大数据技术中的机器学习算法能够识别和分类异常交易，并自动发出警报。对于被审计企业内部控制缺陷检测，例如未经授权的访问、欺诈行为和违规操作等，可以通过应用大数据技术中的数据挖掘技术检测和预测企业内部控制缺陷，此外，审计人员应帮助企业预测未来的趋势和风险，以便及时采取相应的措施来减少损失，大数据技术中的时间序列分析技术能够实现对未来趋势的预测和风险预警，并给予有效建议。

4.3 决策支持和报告

审计人员可以使用大数据技术来帮助管理层进行经营绩效分析，例如利润分析、销售分析和成本分析等。大数据技术可以将数据以图表和图形的形式进行展示，帮助管理层了解企业的经营状况和趋势，并采取相应的措施来优化经营绩效。

还可以使用大数据技术来帮助管理层进行产品市场分析，例如产品销售量、市场份额和竞争对手分析等，帮助管理层了解产品市场的情况和趋势，并采取相应的措施来优化产品销售和市场份额。此外，大数据技术还能够实现风险分析的作用，例如供应商风险、客户风险和市场风险等，帮助管理层了解企业面临的风险和潜在的影响，并采取相应的措施来减少风险和影响。若在对采购、销售等过程进行监控的过程中发现内部控制异常情况，应用大数据技术能够帮助管理层了解企业的内部控制情况，并采取相应的措施来改进内部控制。

4.4 实时监测和预警

假设某审计机构需要对某制造企业进行审计。在过去，审计人员需要手动收集、整理企业的生产数据，然后对数据进行逐项审核，以检查是否符合审计准则和会计规定。这一过程需要耗费大量的时间和人力，容易出现漏审和误审。现在可以通过采用实时监测和预警技术，审计机构可以大大提高审计效率和准确性，利用传感器技术实时监测生产线上的机器设备状态、物流运输状态等，自动识别潜在的风险点，并在出现异常情况时自动生成预警信息，提高生产效率和决策效率；利用大数据技术和机器学习算法，可以对供应商的交易数据进行分析，自动识别潜在的风险点，并在出现异常情况时自动生成预警信息，提高风险管理和决策效率。此外，大数据技术和机器学习算法还能够实现对企业的财务数据进行实时监测，自动识别潜在的风险点，并在出现异常情况时自动生成预警信息，提高风险管理和决策效率。

5 结束语

通过本文对大数据技术在审计工作中的应用的介绍和分析，能够看出大数据技术的应用优势在于大大提高审计效率和准确性，同时也帮助审计机构更好地发现和解决潜在的风险问题。实际上，随着数字化时代的到来，大数据技术在审计工作中的应用越来越受到关注和重视。与传统的手动审计相比，大数据技术不仅可以提高审计效率和准确性，而且还可以缩短审计周期，降低审计成本，并为审计机构提供更全面和精准的审计结果。然而，尽管大数据技术在审计工作中的应用有着如此多的优势，但其应用仍然存在一些挑战和难点，比如数据安全性和隐私保护等问题。因此，为了充分发挥大数据技术在审计工作中的优势，需要不断推进相关技术的研究和创新，同时也需要制定相应的政策和法规来保障数据的安全和隐私。随着现代科学技术的不断发展和完善，大数据技术在审计工作中的应用将会发挥越来越重要的作用，并为审计工作的高效、准确和可持续发展做出更大的贡献。