引入大數據實現持續審計的路徑與方法探析

賈子揚

【摘要】本文首先介紹持續審計，對持續審計技術的實施現狀及存在的技術問題進行分析，論述了持續審計引入大數據技術的必要性，對物聯網、云計算、數據挖掘等數據技術引入審計，實現持續審計的路徑和方法進行系統分析，以期為構建基于大數據的財務報表持續審計模型提供理論依據。

【關鍵詞】大數據 數據技術 持續審計 云計算

一、引言

隨著大數據時代的到來，數據將會起到激發、輔助的作用，讓用戶獲得更大的經濟價值。大數據背景下市場競爭更加激烈，企業更需要及時掌握會計數據和信息來進行科學決策。由此可見，發布更安全、更有時效性、更為完整的財務報告成為企業經營管理的重要內容。因此，在這種大環境背景下，對財務報表的審計也應該由事后審計與事中審計相結合，靜態審計與動態審計相結合，現場審計與遠程審計相結合，而持續審計恰恰注重的是審計時間與事件發生的同步性，其目的在于及時、準確獲取審計需要的數據和證據，從而使審計報告更具有決策相關性。但是目前持續審計技術的運用并不是很理想。物聯網技術、云計算和數據挖掘技術的研究和運用日漸成熟，引入大數據技術來實現持續審計，不僅可以增強審計手段、拓寬審計范圍，還為審計工作的拓展創新提供了新的研究思路，有助于構建出一個基于大數據的財務報表持續審計模型。

二、持續審計技術實施現狀及存在的技術問題

持續審計從提出發展到現在已經歷了二十余年，越來越多的企業單位開始注重其價值，國內外各界學者對持續審計也在潛心研究。經過對持續審計的研究與運用，持續審計技術也有了很好的發展和極大的提高。現有研究雖然采用了一些技術，提出了一些持續審計的模型，但是這些模型在實際中的運用卻沒有得到預期效果，不是很完善，在技術和環境上還存在諸多問題，范圍也相對有限。

（一）持續審計功能的使用程度不高

持續審計功能主要有持續控制監控和持續數據審計。但就目前的實施情況表明，持續審計在技術層面上已經初步完成自動化和智能化。但在實際運用中相差甚遠，只能完成數據的持續審計，而在持續控制方面卻遠遠達不到預期功能效果。

（二）持續審計現有技術模型在應用上也存在問題

由于不同地區和企業的信息化程度參差不齊，在資金和技術方面也有限制，導致持續審計技術實施條件和水平相差較大。目前大部分公司的ERP系統并不完善，不能做到協調統一，企業信息化程度較低，審計自動化程度也低，這使得采用聯網審計和在線審計技術為基礎的持續審計不能發揮其價值。

三、持續審計引入大數據的必要性分析

（一）大數據思維要求新的審計方式與之相適應

目前，大數據已經被炒得火熱，社會各界人士都在談論著大數據，對于大數據的理解各有看法，從表面來看，大數據不外乎就是指數據的規模大，收集數據的速度快，有利于更好的分析數據，因此我們從某種程度來說大數據就是數據分析的新技術，從各種各樣的數據中獲取有價值信息的能力，就可以成為大數據技術。這就要求提出新的審計方式來應對。

（二）企業所處環境的巨大變化使持續審計成為必要

隨著經濟社會的發展，新興行業的產生使得傳統的審計方法也面臨很大的挑戰。對于運營規模和資金量龐大的大型企業，所需應對的風險較多。而在傳統的財務報表審計工作中，審計人員數量有限，數據分析能力較低，數據種類繁雜，也不可能收集和分析所有數據，一般采用抽樣分析，很難及時規避風險。而在大數據時代，我們的觀念將從傳統的抽樣審計轉變到全數據模式下的全部數據審計，從不同的角度更細致的觀察研究數據的各個方面，這提高了審計質量，降低了審計風險。只要審計部門有足夠的數據存儲和分析能力，大數據的簡單算法將比小數據的復雜算法更有效。

（三）信息使用者對信息需求的變化使持續審計成為必要

財務報告從事后報告向實時報告發展。目前，會計人員只有在企業生產經營結束后才編制財務報告，而且財務報告的編制一般需要花費三到四個月的時間才能完成，不能及時反映企業的財務信息和生產經營狀況，不利于企業的長久發展。隨著數據技術的發展，越來越多的企業注重到實時財務報告的重要性，這要求企業出具實時的財務報告，同時也迫切要求審計部門實時對財務報表進行持續審計。

四、引入大數據實現持續審計的路徑與方法研究

與傳統的財務報表持續審計分析和數據處理相類似，大數據背景下的數據也需要經過采集，存儲，統計與分析，挖掘幾個方面來實現。大數據背景下需要將不同過程采用的不同數據技術結合起來才能實現財務報表的持續審計，這就需要建設一個云平臺。

（一）采集

大數據背景下對于財務數據的采集我們可以充分運用到物聯網技術。企業的資產等可以通過運用物聯網技術掃描設備二維碼隨時入賬，對數據的質量和數據源要有嚴格的要求，我們可以對數據進行嚴格加密，要求被審計單位簽訂承諾書，保證所提供的電子數據真實、可靠。

（二）數據的傳輸與存儲

云存儲是在云計算概念上延伸和發展出來的一個新的概念，通過物聯網獲取的財務信息數據可以通過互聯網等多種途徑實時傳輸到審計云的財務共享中心里。在這個云平臺里可以保證數據的安全可靠，用戶可以不用擔心數據的丟失和病毒入侵。云存儲對于用戶端的要求也比較低，因為數據是存在云里的，不同的用戶在經過授權后可以運用不同的設備對數據進行瀏覽。這樣就可以實現財務數據在云端，用戶在終端。

（三）數據分析

運用云計算，可以對存儲在審計云中的財務報表數據進行總體分析而不是抽樣分析，可以將多種審計方法模型植入云服務中，海量數據自動根據模型判斷被審計單位財務報表的真實性和合理性，發現數據之間的相關關系，而不是因果關系，建立云計算可以大大的提高平臺的計算能力，為不同的審計數據處理提供選擇和可行性。

（四）數據挖掘

大數據背景下的數據挖掘跟前面的數據分析是不同的。數據分析是根據已經設定好的審計方法和模型進行分析，數據挖掘則是在現有數據上通過各種算法對報表數據進行分析，是在沒有假設和模型的前提下挖掘信息，得到的數據是未知、有效和實用的，從而能起到預測的效果，進一步實現高級別數據分析的需求。數據挖掘的方法有很多，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。其中絕大部分都可以用于審計工作中。

總的來說，持續審計是在傳統審計上的一種技術創新，大數據時代，物聯網、云技術、數據挖掘技術的發展也日漸成熟，引入大數據的財務報表的持續審計將變得更加自動化。本文對于數據技術的研究將為構建基于大數據的財務報表持續審計模型提供理論及實踐參考。

參考文獻

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