大数据时代审计工作的创新路径及完善策略

张子浩

大数据作为一种可以快速獲取有价值信息的技术，已经被广泛地运用于各行各业，其具有计算高效、安全便捷的特点，它应用在审计行业，极大地简化了审计工作的业务流程，提升了工作效率并推动了行业的发展。但大数据技术对于审计工作来说，就像是一把双刃剑，既为审计工作带来了发展前景和机遇，同时也带来了巨大的挑战。因此审计行业需要根据大数据技术的发展趋势与要求，更新和改进业务流程，完善工作方法，推动行业不断向前发展。因此本文就大数据时代审计工作的创新路径及完善策略展开具体探究，以期为企业深化财务审计工作提供一定的参考。

大数据审计概述

大数据的概念及涵义 第一，概念。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

第二，涵义。大数据是“大量的收集数据”与“总结分析大量的数据”。即通过信息技术广泛地收集所有可靠的真实信息，通过不同的方式将其汇总，使所有重要的社会数据都包罗其中，比如国家财政开支、某个商品的销量、人均收入、某个地区的人口数量等，将这些数据收集起来并汇总分类后再通过信息技术与人为计算观察和监测当某个数据信息发生变化后，通常有哪些数据信息会随其变化而发生变化，并且要注意这种变化是上升？还是下降？具体变化幅度大约是多少？最后，将这些常见的变化现象总结汇总，当这些经验信息总结到一定量的时候，在下一次某个数据信息发生变化时，就可以大致预测，哪些数据会因此受到影响。

信息化审计的概念及涵义 第一，概念。信息化审计是依托现代互联网信息化技术，以重点关注事前、预警和疑似线索为导向、以非现场数据分析为主现场确认为辅的新的工作方式。

第二，涵义。信息化审计能有效提高审计工作的效率和效果，它是对传统审计方法和流程的一次重新构造。信息化审计需要硬件的支持，比如数据仓库以及各种审计模型。在工作中，审计人员利用被审计单位会计信息化系统建立的财务信息化数据体系，辅以信息化审计软件，对被审计单位的财务数据和审计底稿实现自动化处理，并利用智能化、信息化手段执行审计抽样、审计测试等程序。信息化审计对于完善现代化审计监督与服务体系而言有着重要意义，同时信息化审计模式对于提高审计效率而言也有着十分重要的作用。

大数据审计具备的特征

全范围 大数据查询、处理与分析技术可以使得审计人员无须对大量资料数据采取抽样审计，可以直接对所有数据进行分析，既全面又方便，可以在很大程度上捕捉漏网之鱼，在提高审计结果精准性的同时也降低了审计风险。

全关联 大数据技术可以供审计人员对被审计单位及其往来单位的数据关联进行分析，通过大数据审计系统，对比往来单位外部数据与被审计单位的各项数据之间的关联，使用大数据挖掘技术，根据相关关系建立证据链，以确保审计结论的可靠性。

无函证 在数据全关联的情况下，审计人员可以直接通过大数据审计系统掌握被审计单位与第三方相关往来的情况，不用再等待第三方的书面答复，在这种情况下，函证无须存在，这不仅减少了时间消耗与人力、物力成本，还在一定程度上避免了被审计单位与第三方单位串通舞弊行为。

跨时空 大数据审计是以大数据相关技术作为支撑的联网审计，如采用云技术的大规模数据存储和计算，通过移动互联建立一个基于智能终端的移动审计模式，从而使审计可以突破时间和空间的限制，实现跨时空关联审计，大大提高了审计的灵活性及其工作效率。

大数据审计的创新与运用路径

构建大数据审计应用平台 多个行业数据资源的审计应用全部建立在统一的应用平台之上，可以随着数据资源的积累，灵活地将新的行业数据纳入统一平台管理，提高系统的协调性和可扩展性。采用分布式高性能架构设计，支持万亿以上的数据存储、分析、挖掘、呈现及系统水平扩展，具备可用性高、安全性高的大数据审计平台；提供分布式高并行化的快速数据处理引擎、高度优化的分布式内存计算框架，有效提升数据分析性能，满足海量数据处理需求，支持多源异构审计数据源汇聚接入。

构建审计数据标准化体系 遵循国家或行业标准、标准兼容、需求主导、可扩展性等原则，“循序渐进，不断完善”地构建涵盖数据编码、数据交换、数据管控和数据安全、数据质量、数据模型、数据共享、数据开发办法、数据目录等方面的审计数据标准化体系，实现审计数据科学管控，高效支撑上层审计业务。

引入数据关联分析新技术 财务作假需要对各个不同科目进行协调，但是无论如何处理都不会无懈可击，有个别科目发生背离是在所难免的。审计人员通过应用关联分析技术就能挖掘出数据库中的相互关联的数据，进而找出隐藏在数据项之间的关系，如果数据项有异常联系的话，就会被提取出来，审计人员就会将其列为审计疑点重点分析。

融合人工智能AI的能力 融合人工智能AI的算法能力，具备图表分析、文本挖掘、知识图谱、自然语言分析等人工智能AI功能，实现包括神经网络、决策树、关联学习、聚类分析、异常检测、贝叶斯等各类人工智能算法的封装，通过全流程可视化图形界面让审计人员可以方便快捷调用AI的算法能力，进一步实现审计智能化。

建立经验共享的审计机制 在规范的数据格式基础上，共享审计经验、审计方法，将已有的审计方法、经验转变成平台中的审计模型，构建审计模型库供审计人员学习、交流和直接调用，且所有的方法模型应可以不断扩充和增加，历年累积。

推动完善大数据审计的策略

明确大数据时代审计发展目标 发展大数据审计是推动审计面貌焕然一新的根本途径，要以审计发展建设的规划为依据，以审计技术体系、制度体系和人才体系建设为依托，以数字化智能化和网络化水平为主线，全面加强大数据时代审计工作创新的组织领导，加速推动审计转型升级，尽快形成服务国内外企业的审计新体系，更好地践行审计监督建设性功能作用。

转变审计工作的固有思维方式 审计人员需要创新自己的固有思维，站在一个长期的战略角度，挖掘数据的内在价值。在现行的审计模式下，为了能够有效地降低风险，审计人员通常会采取抽样调查法对业务流程、资金周转以及资金利用情况进行调查，以此来获得适当、充分的审计证据。然后再根据抽样结果进行财务信息整体推断，包括其公允性、真实性、可靠性。虽然这种审计方式可以节省时间和成本，但是抽样调查的样本并不完全具备代表性，对审计结果的推断也容易产生误差，这样一来就会增加审计风险。因此，在当前背景下，审计人员应该使用大数据技术手段和方法实现对业务以及信息的全面调查，实现总体审计并降低审计风险。与此同时，有必要注意由事后审计向动态审计的转型，针对报表项目做出的审计，是典型的事后审计。而在大数据背景下，审计人员可以利用这种先进技术手段的优越性，化解事后审计的弊端，使得审计关系更加紧密。此种审计模式下审计人员可以有效打破时间和空间的限制，对被审计业务实时监测、全过程审计。不仅可以避免审计的时效问题，还可以通过监测发现风险点，以此来推进风险导向审计，可以提高审计效率和准确性。

重视生产经营过程的有关数据 全面客观的审计信息是实现审计目标的基础，同时也是保证信息真实以及公允的基本条件，实践中审计人员应当根据财务报表提供審计报告。在当前大数据背景下，用户更加注重被审计单位的经营以及财务信息，以此作为企业经营发展、战略制定、融资决策以及投资的信息保障。对此，审计人员应当密切关注财务以及商业信息的相关性，在审计时不再将重心放在财务数据信息的真假识别上，而是采用收集以及汇总数据的方法，对其在生产经营过程中的目标设定、企业治理和财务管理问题进行分析。然后针对这些问题提供一些整改建议，以促进被审计单位的自身建设，并不断提高市场经营效益。

加大力度研发大数据审计系统 审计工作与大数据技术的结合，离不开大数据审计平台的建设。要建立一个能够实现审计、预警的多功能网络平台，实现对审计所需的各类数据的实时共享与收集，利用大数据技术发现问题、分析问题、提出建议、解决问题，从而提高审计工作的准确性。如果在软件开发研创的过程中，审计人员能够积极参与其中，协助软件公司开发出更适合审计人员工作的软件并进行更新，就可以对被审计单位的各类数据信息进行实时监控，然后通过对被审计单位数据信息的深层挖掘，分析得出该单位所存在的问题，并快速搜寻相关的线索，强化审计监督职责。

加强实施审计风险的严格监管 首先，审计人员要从源头上保证审计数据程序的稳定性。如果信息系统本身的风险没有得到纠正，很可能对收集到的数据进行错误处理。其次，要改进审核过程。在审核过程中，审核员应遵循审核项目的计划过程，并在实施过程中不断进行修正，以确保审核过程的准确性。同时还要确保数据的安全存储，审计数据存储在大数据审计平台本身就会增加审计的风险系数，因此管理人员应严格监管数据，完善相应的技术手段，如定期测试系统运行，加强秘密保护措施。

大数据的应用已经越来越普及，对人类的影响也越来越大，大数据审计，不再只是未来趋势，而是未来已来、时不我待。这是时代命题，也是现实问题。在审计这一领域想要得到发展，就必须顺应时代的发展潮流，关注、认真研究这一重大课题，加快实现审计的大数据化，提升信息化水平，扩大审计的范围。对于现实存在的问题，我们要究其根源，解决主要矛盾，并且清除存在的次要矛盾。同时，也要抓住时代的主流和审计工作的发展方向，并不断向明确的方向前进，只有这样才能使审计在大数据环境下受益。

（作者单位：山西工程科技职业大学）