大數據對審計風險準則影響探究

河南大學內控與審計研究所 魯清仿 魏欣媛

一、大數據對決策模型與管理理論的影響

（一）對決策模型的影響 大數據驅動著“第三次工業革命”的到來和“第四科學范式”出現。成熟于“第二次工業革命”的注冊會計師行業本質上是一個數據密集型行業，然而現行風險導向審計的理念仍是“第二科學范式”，落后于時代要求的“第四科學范式”。在以網絡數據為主導的大數據時代下，由于“第三次工業革命”新特征的影響“產業邊界模糊化、產業組織網絡化、產業集群虛擬化”，以及“第四科學范式”取代以被審計單位由交易數據所形成的運營信息系統數據為主、先驗性的風險評估理念，使得現行的審計風險準則難以適應大數據時代。數據推動著企業的創新，并使各級組織的運營更為高效；數據同時也革新了人類行為決策模式。在被審計單位不斷信息化、數據化的背景下，作為數據分析、處理的注冊會計師應更新數據決策模式與運用方式。由于大數據的體量大與多樣性，大數據可以體現小樣本不足以呈現的某些特點與規律，從而提高人們認識研究對象的能力，避免決策失誤。讓數據說話，更不是“削足適履”，摒棄為結論或適應相關程序而使用數據，及根據預設的風險評估程序以及先驗的假設來進行風險評估。決策模型從先驗性變為數據主導，從戰略決策到事實決策。

（二）對管理理論的影響 在大數據時代下，由于信息技術發展與成本降低，使得管理理論摒棄成本效益權衡原則成為可能。從數據密集型范式角度，尊重數據而不是運用拇指法則或以成本效益權衡原則為緣由任意縮小或放大審計范圍，應該要收集被審計單位的全部數據進行審計分析。大數據技術降低了注冊會計師審計證據收集、存取、分析的成本，打破了注冊會計師收集、分析與評價審計證據的技術限制，使得注冊會計師第一次考慮的是如何收集更多的審計證據來分析，而不是怎樣減少審計證據。注冊會計師不是要舍棄數據、簡化模型讓鑒證三方可以承擔審計成本，而是要想法收集以前因為技術或成本效益限制無法取得而舍棄的證據，使審計證據更充分、更適當，以減少審計職業判斷的不確定性，降低審計風險。

二、大數據對審計風險準則第1211號的影響

（一）對相關性關系的影響 《中國注冊會計師審計準則第1211號——通過了解被審計單位及其環境識別和評估重大錯報風險》（2010年）植根于小數據時代，其核心理念是：以詢問、觀察或檢查與分析性程序為手段，以小樣本為測試對象，從而得出先驗性的風險評估結論，即財務報表可能的重大錯報風險，依據審計證據與審計結論的因果聯系，進行財務報表審計。具體而言，根據程式化風險評估程序對被審計單位進行初步了解，先驗性判定可能存在的高風險審計領域，在因果以及線性關系理念支持下，收集審計證據證實或證偽之前的相關審計假設。而在大數據時代，重相關關系輕因果關系。應從大數據中探索“不知道自己不知道”的現象和規律，讓數據來說話。所以在大數據的影響下，注冊會計師應運用全樣本進行風險識別而不是推測，根據相關性找準審計風險點，進而規劃進一步審計程序，縮小審計期望差距。

（二）對內部控制環境評價的影響 目標導向下的審計準則第1211號原則性規定了注冊會計師必須從六個方面來了解與評價被審計單位及其環境。在小數據時代，由于數據收集的不可能性以及成本效益的影響，使得該方法與對象具有一定的合理性。但是，在大數據環境下，由于數據結構的多樣性以及PB級的數據體量，使得注冊會計師內部控制環境評價方法由軟性轉變到硬性，由單一數據類型轉變到多數據類型。如運用管理層的移動數據、網絡數據來評價其誠信，進而評價內部控制環境。

三、大數據對審計風險準則第1231號的影響

（一）對進一步審計程序性質的影響 進一步審計程序的性質是指進一步審計程序的目的和類型。具體而言，審計程序的目的包括通過實施控制測試以確定內部控制運行的有效性和通過實施實質性程序以發現認定層次的重大錯報。在大數據背景下，大數據分析與預測占據重要地位。數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發現知識。注冊會計師的數據挖掘以往偏重于對重大交易、重大金額以及重要領域的分析。大數據時代，審計工作可以從不同的角度對數據進行挖掘，比如：數據概化和關聯分析。數據概化在審計界的應用是指注冊會計師利用概念描述技術，將所有的財務數據概括出一般屬性特征，與正常的財務報告相比，虛假財務報告就會呈現出異常性。關聯分析是注冊會計師找出被審計數據庫中不同數據項之間的聯系，發現存在異常聯系的數據項，再進一步分析，發現審計疑點。如可以將測試直接編入公司實時系統，提供不間斷的交易監測。利用自動化欺詐監測，注冊會計師可以進行實時的風險評估，使被審計單位處于更嚴格的監管要求之下。預測分析從預測變量開始，最有效的變量有近期性和頻率。其一，近期性是指被審計的管理層或關聯方最近的一次舞弊行為，近期值越接近現在，被審計對象再次采取行動的概率越高，可以據此推斷其行動動機。其二，通過頻率可以表明某管理層作出相同行為的次數，以此推斷其再次行動的概率。因此，預測就是根據人的過去行為來預見其未來行為。在大數據背景下，大數據分析與預測以有效性與及時性沖擊了傳統的審計程序類型，對傳統審計性質的有效性產生質疑。

（二）對進一步審計程序時間安排的影響 審計準則第1231號第十二條與第二十二條分別規定了控制測試與實質性程序的時間與方法。通過期中測試的特殊規定可以了解進一步審計程序的時間安排，即為注冊會計師選擇在何時實施進一步審計程序，選擇獲取什么期間或時點的審計證據。選擇在何時實施進一步審計程序，實質上就是選擇是在期中還是期末實施審計程序。選擇獲取什么期間或時點的審計證據，實質上就是選擇是在期中還是在期末獲取審計證據，以及如何使用以前審計獲取的審計證據。注冊會計師實施審計的時間可以是期末或者期中。如果選擇在期中執行審計，注冊會計師需要考慮執行額外的審計程序，以保證剩余期間的情況符合審計結論。無論期末還是期中審計，都是注冊會計師在被審計單位完成編制財務報表后進行審計，這是“結果鑒證導向”型，而非“過程鑒證導向”型。現代風險導向審計中，控制測試與實質性測試存在滯后性的固有缺陷。事后審計方式，無法反映頻繁的商業活動的真實價值，滯后反映日益復雜的商務活動的合法性。隨著企業交易活動日趨復雜，信息技術日新月異，數據收集的便利與數據存儲成本的降低，大數據時代的到來，傳統事后審計方式向連續審計、實時審計轉變，由傳統的事后監督向事前、事中、事后全面監督轉變，拉長審計的工作鏈，增強審計的“免疫系統”功能。連續審計實現對業務數據和風險控制的“實時性”，尤其在特定行業，如銀行、證券、保險等金融行業中，連續性審計能更好地發揮作用。

（三）對進一步審計程序范圍的影響 審計準則第1231號第二十五條要求在得出總體結論之前，注冊會計師應當根據實施的審計程序和獲取的審計證據，評價對認定層次重大錯報風險的評估是否仍然適當。即對進一步審計程序范圍的規定，要求實施進一步審計程序的數量。數量的獲取基于交易抽樣，控制測試與實質性測試的實質是利用傳統統計學思想。審計思維模式是從局部到整體，即注冊會計師憑借職業判斷進行審計抽樣，再利用樣本推測整體。小數據時代采用隨機采用是一條捷徑，利用控制測試，可以減少細節測試的工作量，節約審計成本；同時，降低審計風險，使審計工作更有效率和效果。面對大數據時代，控制測試與實質性測試的審計抽樣缺陷，主要體現在兩個方面：絕對隨機性差和缺乏延展性。現實中不存在采樣的絕對隨機性。隨機抽樣意味著有限檢查，意味著復雜的生產經營和銷售系統越復雜，鑒證作用越弱。一旦采樣過程中摻入任何偏見，分析結果都會產生很大偏差。在大數據時代，審計抽樣方式逐漸被總體審計模式替代，搜集和分析所有總體數據，即“樣本=總體”。人們收集與所研究現象相關的所有可獲得的數據，而且是自動生成的。整體審計的審計思維模式不會損失細節信息，可以準確描述每一細節問題，降低審計固有風險。此外，注冊會計師只能從采樣數據中得出事先設計好的問題的答案，但不能使用調查得出的數據進行二次利用以實現計劃之外的目的。現階段的注冊會計師運用的抽樣審計方法，是通過主觀判斷和實際經驗，預判財務報表中可能出現的重大事項，再進行審查，這樣無法發現被審計單位重大舞弊行為和技術性錯誤。但在大數據時代，在“樣本=總體”的審計思維模式的指導下，注冊會計師將有更大的訪問權限，不再局限于交易樣本，而是擴展至全部的總分類賬和數據庫，看到隱藏信息，發現不當行為、例外事項以及其他任何不合理事項等異常行為的預兆。立足總體分析整體特征。大數據時代要求注冊會計師審計采用總體審計的技術手段，從而幫助注冊會計師審計站著整體的視角，發現以前難以發現，甚至未預計到的問題。在大數據背景下，全數據審計突破了審計抽樣導致的審計證據絕對隨機性差和缺乏延展性。即是對審計范圍的擴展提供可能和提出要求。

四、大數據對審計風險準則第1301號的影響

（一）大數據對充分性原則的影響《中國注冊會計師審計準則第1301號——審計證據》（2010年）定義審計證據，為注冊會計師為了得出審計結論和形成審計意見而使用的所有信息。然而無論中外的審計報告，意見段都會使用一個相同的短語：“我們的意見是或我們認為”。這一術語旨在說明：審計結論是以職業判斷為基礎的。而此根源在于審計證據只具說服性，而不具有結論性。而審計證據只具說服性的根源在于注冊會計師對所收集證據之證明力較弱。根據現行審計證據準則的規定，對審計證據的評價在于對審計證據充分性、適當性的判斷。審計證據的充分性，是對審計證據數量的衡量。現代審計是一種抽樣審計，審計證據的數量又在追求最低數量。以數量或最低數量來證實充分性的現狀的根源在于經濟學的成本效益原則。審計人員在收益最大化模型或者成本最小化模型的基礎上，以合理的時間與成本取得充分的審計證據。但是，將審計數量作為審計證據充分的充分條件，偏離了審計證據充分性的實質性內涵。從人類認識論的視角上來說，審計證據的充分性是指審計人員的一種內心確信狀態。審計人員獲取的審計證據，足以按照要求的保證水平，確信被審對象是公允表達、無重大錯報的。審計證據充分性的衡量拘泥于數量或者說最低數量，且內心確信狀態的缺失，這種以小見大的方式具有小數據時代的效率優勢，但同時也是在小數據時代的資源約束下對成本效益限制的妥協。大數據對審計技術的改革，可以破除成本效益限制，減低數據成本，提高數據質量。在大數據時代，可以通過網絡、移動通信等獲得數據，可以降低時間成本和審計證據收集成本。同時，大數據通過增強時效性、減小誤差和增強可信度，來提高數據質量。由于大數據利用的是全數據，審計證據的數量極具增大，因而在大數據的背景下，審計證據的充分性已得到合理保證，不再需要由審計證據的數量來衡量，從而影響了審計證據的充分性原則，沖擊了充分性對最低數量的依賴。

（二）大數據對數據類型的擴展 審計準則第1301號第四條明確規定：審計證據包括構成財務報表基礎的會計記錄所含有的信息和其他信息。在第五條中對會計記錄進行定義與舉例，但未對其他信息進行明確界定。在現代風險導向審計過程中，審計師需要充分了解被審計單位及其環境，而基于經營狀況和內部管理控制的證據是最有說服力的證據。因而，“其他信息”應當包括企業經營活動信息和內部控制信息。大數據即“增長+多樣+匯聚+價值”。信息供給不再限于會計數據信息、內部控制信息及企業經營活動信息，而可以分為多樣的結構化、半結構化與非結構化數據三大類。第一種是結構性數據，就是注冊會計師做過的審計底稿的歷史數據，比如何時開始的審計工作，何地進行的審計工作，項目組成員的構成等。第二種是半結構數據，就是沒有以數字的形式記錄下來，而是通過電子的形式進行的記錄。可能跟審計項目無關，而是在社交媒體上留下的痕跡。第三類是非結構性數據，這是沒有被數字化的記錄下來的數據，比如簽訂業務約定書前、實施審計程序過程中、審計報告出具后與管理層的電話聯系與當面交流等。因而大數據對審計證據準則的又一影響在于對審計證據數據類型的擴展。

［1］牛艷芳、薛巖、孟祥雨：《云計算環境下的審計業務模式變革研究》，《南京審計學院學報》2014年第4期。

［2］鄧仲華、李志芳：《科學研究范式的演化——大數據時代的科學研究第四范式》，《武漢大學學報》2013年第4期。

［3］杜明明：《大數據的內涵、特點與趨勢——關于潘云鶴院士“大數據”觀點的分享》，《浙江教育技術》2013年第6期。

［4］何其紅：《風險評估結果與進一步審計程序銜接探討》，《華北科技學院學報》2014年第6期。

［5］李國杰、程學旗：《大數據研究：未來科技及經濟社會發展的重大戰略領域——大數據的研究現狀與科學思考》，《戰略與決策研究》2012年第6期。

［6］謝盛紋：《審計證據準則修訂時應注意的幾個問題》，《當代財經》2005年第4期。

［7］鄭曉青：《現代風險導向審計之審計證據決策模型》，《財會月刊》2014年第4期。

［8］游士兵等：《大數據對統計學的挑戰和機遇》，《珞珈管理評論》2013年第2期。

［9］維克托·邁爾·舍恩伯格、肯尼思·庫克耶：《大數據時代——生活、工作與思維的大變革》，浙江人民出版社2013年版。