大数据视域下企业审计工作的转型分析

摘 要：近年来，企业审计工作正经历着深刻的转型。本文探讨了大数据对企业审计工作的影响，包括对数据处理方式、审计效果、财务报表准确性的影响。本文分析大数据视域下企业审计工作的转型，提出在大数据环境下强化内部审计理念、扩展数据源、加强审计复合型人才建设的具体措施。

关键词：大数据；企业审计；数据处理；审计效果；财务报表

一、前言

随着信息技术迅猛发展，大数据时代已经悄然来临，并深刻影响着各行各业，其改变了传统企业的运营模式，也对企业审计工作提出了新的挑战并带来了新的机遇。企业审计作为保障企业财务健康和运营合规的重要手段，其工作方式也亟须适应大数据时代的变革。所谓企业审计是指客观评价企业财务报表、内部控制、风险管理等方面，提高企业财务信息的合规性。传统企业审计工作主要依赖于人工审查和抽样分析，这种方式在面对海量数据时显得力不从心，而通过引入大数据技术，为企业审计工作提供全新的视角和工具，加强了审计工作的全面性。尤其在大数据视域下，企业审计工作面临着前所未有的转型压力，海量数据的涌现使传统审计方法难以应对，审计人员只有掌握大数据分析技术，才能提高审计效率。同时，数据来源多样性增加了审计的难度，审计人员需要具备跨领域的知识，以应对不同类型数据的分析需求。基于此，本文将深入探讨大数据对企业审计工作转型的影响，分析大数据技术在审计工作中发生的转型并提出相应的转型策略，以期为企业审计工作的现代化转型提供参考。

二、大数据对企业审计工作转型的影响

1.对审计工作数据处理方式的影响

数字化背景下，发展模式趋于多样化，给企业未来发展带来无限机遇，促进企业业务向自动化方向发展。但在业务发展中，不可避免地要调整各种不同业务项目，涉及的信息量庞大，无形中增加审计工作的复杂性，也对数据存储和处理提出更高要求。传统审计工作依赖于纸质文件和电子表格，这些介质不利于长期保存，且在数据检索和分析方面存在诸多局限性。例如，审计人员在处理大量财务数据时，需要花费大量时间进行手工录入，不仅效率低下，还容易出现人为错误。同时，传统审计方法通常只关注某一特定信息来源，忽略其他可能存在的重要信息，导致审计结果过于片面。在大数据背景下，审计工作的数据处理方式发生根本性变化，大数据技术通过高效的数据存储和处理能力，使审计人员能够快速获取和分析海量数据。例如，通过数据挖掘和机器学习算法，审计人员从税务、财政、金融、海关等多个角度进行数据分析，寻找潜在的审计疑点，这种多维度的数据分析全面提高了审计的全面性，缩短了审计周期，提高了审计工作效率。

2.对审计工作效果的影响

企业内部管理工作对数字化背景下的工作人员提出多样化标准，以内部信息系统控制为例，内部信息系统控制涉及范围较广，需要经过数据传输、信息保存、开发信息系统、信息安全保护等环节，审计单位接受相关工作人员的审查，并对其进行评价，无形中提高了审计工作的复杂性。而传统审计方法主要依赖于抽样法，通过对部分样本的分析来推断整体情况，这种方法容易受到内部和外界因素的双重影响，导致数据不够精准，审计结果存在一定的误差。相比之下，大数据技术的应用为审计工作带来了革命性变化，大数据技术能快速处理海量信息，极大地提高了审计工作的效率，通过自动化数据分析工具，有利于审计人员迅速筛选关键信息，减少人为错误的可能性。同时，大数据技术能够优化复杂的审计流程，实现全样本分析，提高审计结果的精准度，确保审计结果零误差。大数据技术还能帮助审计人员更好地识别潜在的风险和问题，深度挖掘历史数据和实时数据，帮助审计人员发现隐藏在数据背后的规律，提前预警可能出现的风险，从而为企业提供可靠的审计服务。

3.对错报财务报表的影响

应用大数据技术，虽然能让企业全面分析海量数据，准确评估企业的财务状况和经营成果，但由于大数据具有较强的复杂性，进一步增加了财务报表错报的风险。大数据来源广泛，包括企业内部的各种系统和外部数据源，这些数据质量难以保证，如果数据在收集和处理过程中出现错误，将直接影响财务报表的准确性。同时，大数据分析工具虽然提高了审计的效率，但也增加了技术依赖性，如果审计人员对这些工具和算法的使用不当，或者工具和算法本身存在缺陷，易产生错误的审计结论，进而影响财务报表的准确性。此外，大数据的动态性和实时性使财务报表的编制和审计过程更加复杂，审计人员只有具备更高的技术能力和专业知识，才能应对这些挑战。信息系统在处理大数据时，受到自身原因影响，降低了信息处理的准确性，很难实现自动化信息系统管理的要求，一旦被病毒入侵，就会加大隐私信息泄露的风险。首先，信息系统的复杂性和多样性使数据在处理过程中容易出现错误，如数据在传输、存储和处理过程中可能会受到各种因素的影响，导致数据丢失、损坏或被篡改，这些错误不仅会影响财务报表的准确性，还可能误导企业的决策。

三、大数据视域下企业审计工作的转型

1.审计作业模式转变

在大数据视域下，企业使用各种信息技术，帮助企业详细展望审计相关信息，优化传统的审计作业模式，提高内部审计效果。第一，审计立项。传统审计立项主要依赖于风险评估结果，注重分析企业历史数据和业务流程，准确识别潜在风险点，并据此制订审计计划。但是，这种模式存在滞后性，难以应对瞬息万变的市场环境。在大数据技术支持下，审计立项逐渐转向对某些关键风险指标的实时监控，构建风险预警模型，实时采集和分析企业内外部数据，及时发现异常情况和潜在风险，从而实现“风险驱动”向“数据驱动”的转变。第二，审计方式。传统审计方式采用现场审计方式，审计人员需要进驻被审计单位，利用查阅资料、访谈调查等方式获取审计证据，这种方式效率低下、成本高昂且容易受到人为因素的干扰。而在大数据背景下，非现场审计方式逐渐成为主流，审计人员建立数据分析平台，能远程访问和分析被审计单位的数据，利用数据挖掘、机器学习等技术手段，快速识别异常交易、舞弊行为等风险点，从而提高审计效率。第三，审计范围。传统审计方式通常采用抽样方法，通过分析样本数据来推断总体情况，这种方式存在一定的局限性，难以保证审计结果的全面性和准确性。在大数据技术支持下，全量审计成为可能，通过全面采集企业所有数据，客观地反映企业的经营状况和风险水平，从而提高审计的覆盖面。

2.审计管理模式转变

随着企业审计信息化的发展，能够成功达到审计管理全面智能化标准，有效提高成果统计跟踪的自动性。首先，规范流程监督。传统审计流程通常依赖于人工操作和有限的数据分析，容易出现人为错误和信息滞后。而在大数据时代，规范的流程监督成为审计管理的重要组成部分，通过积极引入大数据技术，能够帮助企业实现对审计流程的全程监控和自动化管理。例如，利用数据挖掘技术，帮助审计人员实时监控企业的财务数据，及时发现异常情况，并自主触发预警系统，提高审计工作的效率，减少人为错误的发生，从而加强审计结果的准确性。

其次，合理资源配置。在大数据时代，企业审计工作需要处理的数据量巨大，传统资源配置方式已经无法满足需求。因此，更为合理的资源配置管理成为审计管理模式转变的重要内容，企业利用大数据分析技术，科学配置审计资源。例如，通过分析历史审计数据，有利于企业科学预测未来的审计需求，并据此合理分配人力、物力和财力资源。此外，企业还可以利用云计算和分布式计算技术，实现审计资源的动态调配，保证审计工作的高效进行。

最后，制订科学的管理计划。传统审计计划制订依赖于主观判断，容易出现判断偏差。而在大数据时代，企业利用大数据分析技术，全面分析企业财务状况、业务流程、风险点，从而制订科学的审计计划。如审计人员分析企业历史数据的，科学识别出高风险领域，并据此制定重点审计计划；利用大数据技术，实时监控审计计划的执行情况，并根据实际情况进行动态调整，确保审计工作的顺利进行。

四、大数据视域下企业审计工作的转型措施

1.强化大数据环境下的内部审计理念

在大数据技术推动下，数据已经不再仅是数字和信息的简单集合，而是包含文字、图片、视频等多种形态的复杂数据资源，为企业的运营决策提供了丰富的信息支持，也为审计工作带来了新的视角和方法。因此，企业必须重新审视和强化大数据环境下的内部审计理念，以适应新的审计需求，而传统审计方法依赖于抽样分析，难以全面反映企业的真实状况。应用大数据技术使审计工作能够从海量数据中提取有价值的信息，从而提高审计效率。例如，通过大数据分析，有利于审计人员实时监控企业的财务状况、运营效率、风险管理情况，及时发现潜在的问题。根据不同审计方式，大数据资源审计可划分为直接审计价值和间接审计价值两类，直接审计价值指的是那些可以直接用于审计工作的数据，如财务数据、交易记录等，这些数据直接用于审计分析，帮助审计人员发现问题；间接审计价值则是指那些不能直接用于审计，但为审计工作提供背景信息和辅助分析的数据，如市场数据、客户反馈等，这些数据可以帮助审计人员更好地理解企业的运营环境，从而提高审计的全面性。因此，企业需要重新定位内部审计工作，将内部审计工作从传统的“事后检查”转变为“事前预警”和“事中监控”，利用大数据分析，提前发现潜在的风险，帮助企业及时采取措施，避免出现严重的经济损失。

2.扩展数据源

在大数据视域下，企业在审计工作的转型过程中向第三方服务机构外包部分审计工作，这种方式能够有效扩展数据源，提升审计工作效率，但这种外包审计工作也伴随着各种风险，特别是信息泄露风险，需要企业谨慎应对。第三方服务机构通常拥有丰富的数据资源和专业的数据分析能力，能够为企业提供更全面的数据支持，如部分专业的数据服务公司可提供市场交易数据、供应链数据、社交媒体数据等，这些数据对于审计工作具有重要的参考价值。通过外包，有利于企业快速获取这些数据，并利用第三方机构的专业能力进行数据分析，从而提高审计的全面性。同时，第三方服务机构通常拥有先进的数据处理和分析工具，能够自动化处理和分析海量数据，大幅度减少审计人员的工作量。例如，数据分析平台自动识别异常交易和潜在风险，审计人员只需对这些结果进行验证，从而节省大量时间和人力。此外，第三方机构提供定制化的审计解决方案，根据企业的具体需求进行数据分析和报告生成，进一步提升审计工作的效率。然而，外包审计工作也存在一定的风险，特别是信息泄露风险，一旦数据泄露，会造成企业的财务损失和声誉损害，引发法律纠纷。

因此，企业在选择第三方服务机构时，要优先考虑那些具有良好信誉和丰富经验的公司，利用查阅行业评价、客户反馈等方式，了解第三方机构的服务质量和数据安全管理能力。同时，企业应与第三方机构签订详细的数据保密协议，明确数据的使用范围、保密义务和违约责任。协议中应包括数据加密、访问控制、数据备份等安全措施，确保数据在传输和存储过程中的安全性。企业应定期对第三方机构的数据安全管理情况进行审计，包括数据访问权限管理、数据加密措施、数据备份和恢复机制等，确保其符合企业的安全要求；企业应严格限制第三方机构对敏感数据的访问权限，确保只有经过授权的人员才能访问相关数据。企业可以通过数据脱敏、数据隔离等方式，降低数据泄露的风险。

3.加强审计复合型人才建设力度

在大数据视域下，企业审计工作转型离不开复合型人才的支持，复合型人才不仅需要具备扎实的审计专业知识，还需要掌握大数据分析、计算机操作等多方面技能。因此，企业在招聘和培养审计人才时，必须采取一系列措施，进一步优化审计队伍的年龄结构和知识结构，提升整体素质。首先，企业在招聘过程中应适当放宽专业门槛，不再局限于传统的审计专业背景，要招聘计算机技术水平较高的年轻人才，从而为审计队伍注入新鲜血液，带来新的方法。例如，企业利用校园招聘、社会招聘等多种渠道，吸引具有数据分析、计算机科学、信息管理等专业背景的毕业生，这些人才在加入审计团队后，通过系统性的培训，逐步掌握审计专业知识，成为审计工作的中坚力量。

其次，不断转变审计人员的思维方式，积极开展内部审计转型工作。传统审计思维侧重于事后检查和问题发现，而在大数据时代，审计工作需要更多地关注事前预警和风险控制。因此，企业应通过内部培训、案例分析、经验交流等方式，引导审计人员转变思维，从被动应对向主动预防转变。例如，企业定期组织审计人员参加大数据技术应用的培训课程，学习如何利用大数据分析工具进行风险预警和数据挖掘，从而提升审计工作的预见性和前瞻性。

最后，定期培训和考核，不断提升内部审计人员的专业技能。大数据技术快速发展，要求审计人员不断更新知识和技能，以适应新的工作需求。企业利用内部培训、外部进修、在线学习等多种形式，为审计人员提供持续学习的机会。例如，企业邀请大数据技术专家进行专题讲座，组织审计人员参加行业内的技术交流会，或者通过在线学习平台提供大数据分析的培训课程。

五、结语

综上所述，大数据技术应用正在重塑企业审计工作的面貌，推动审计工作从传统的抽样分析向全样本分析转变，从事后检查向事前预警和事中监控转变。企业必须适应这一趋势，通过强化内部审计理念、扩展数据源和加强审计复合型人才建设，以应对大数据时代带来的挑战和机遇。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中保持竞争力，确保审计工作的准确性和高效性。

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作者简介：张宇慧（2003— ），女，汉族，山东菏泽人，本科在读，研究方向：审计学。