大數據審計綜合實訓教學改革研究

■袁 睿

一、引言

互聯網、社交網絡、物聯網、移動互聯網、云計算等相繼進入人們的日常工作和生活中，全球信息規模呈指數式爆炸增長的態勢，大數據儲量規模全球在2012年就達到 2.81ZB（或 2.81萬億 GB），假設每個人每分鐘發3條朋友圈動態，總共約要寫4.21125萬年。而2018年全球大數據儲量已達到30ZB，約是2012年的8倍。照此發展趨勢，所以大預言家凱文·凱利會說，到2050年，全球數據總量將達到100萬ZB的天文量級規模。如何應對大數據帶來的機遇和挑戰，社會上各行各業都在廣泛關注。擅長讓“數據說話”的高校審計實踐教學，自然不會放過這個機會。習近平總書記在中央政治局第二次集體學習時指出，各級領導干部要加強學習，懂得大數據，用好大數據，增強利用大數據推進各項工作的本領。如何讓學生在審計教學中掌握運用“大數據”，加大問題查證深度，對錯綜復雜的數據海洋實施相關性分析，如何尋找被審計項目存在的問題，做好責任界定，充分發揮審計的監督作用，高校審計大數據綜合實踐是輸送審計人才的必然選擇；審計人員利用大數據技術開展審計工作，既是主動適應大數據時代發展的必然，也是積極推進審計監督全覆蓋的有效途徑。大數據時代的到來，是審計人難得的機遇和挑戰，審計人需要及時轉變審計思維，更新審計理念和技術，不斷實現和大數據時代有機融合。為此，如何運用大數據方式進行審計以及對審計人員的培養，是高等學院目前需要思考的問題。

二、相關理論概述

1.大數據審計的概述及特點。

大數據審計是一個比較抽象的概念，不同的人有不同的理解。對于審計人來說，大數據的實質是對數據核心價值的再挖掘，審計人員運用大數據技術不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。對于審計行業而言，如何將各個行業和部門的不同數據收集起來，再利用大數據分析平臺對這些數據進行比對分析，發現這些數據的相互關系，發現其中的問題，是提高審計效果、效率和覆蓋面的關鍵。大數據歸結起來主要有四大特點，即：容量大、類型全、價值高、速度快。

2.大數據審計綜合實訓教學概念。

大數據審計綜合實訓教學就是建立審計信息化實訓基地，實現大數據審計教學“覆蓋”，其根本目的是通過信息化手段模擬增大審計效力、解決信息不透明問題等方面的科學研究；對在互聯網環境下所呈現出數據量大、類型繁多等諸多特征，運用大數據方式進行審計以及培養審計人員的高等學院審計教學實踐模式。

《關于完善審計制度若干重大問題的框架意見》及相關配套文件中提到：“國家審計應該創新審計技術方法，構建大數據審計工作模式，提高審計能力、質量和效率，擴大審計監督的廣度和深度。”大數據審計綜合實訓內容主要是包括審計作業平臺、信息管理平臺和聯網監控平臺的“三位一體”系統工程，所承載的教學系統功能涵蓋審計工作的各個重要環節和主要內容。該教學系統主要建設任務就是：

（1）建立信息管理平臺：是指建立涵蓋審計計劃管理、審計項目管理、審計機構管理、審計人員管理、審計對象信息、審計業務支持、電子檔案管理、審計成果管理等功能模塊的智能管理系統。

（2）建立審計作業平臺：是指建立能夠針對各種類型的審計項目，智能采集電子財務數據，提供強大的審計查詢分析工具和文書表格模板，輔助審計人員準確高效的完成審計項目并形成審計報告的應用系統。

（3）建立聯網監控平臺：是指建立利用網絡實現與財務電子賬套無縫對接，并按照國家財經法規、內部控制制度等，科學設置檢查、預警條件，自動篩選符合條件的電子數據，為審計人員提供疑點和線索的實時監控系統。

三、大數據時代高校審計綜合實訓教學發展現狀及存在問題

1.大數據審計人才培養不足。

通過大數據平臺進行審計信息化建設的同時，審計署也在加強對審計人員的業務培訓，據2016年全國審計工作會議上以及部分年度審計署部門預算決算報告獲知，審計署對干部組織大數據培訓，已達到8200多人次，但對于全國31個省、自治區大數據審計人才的需求是杯水車薪，高等院校輸送大數據審計綜合人才迫在眉睫。

2.系統的大數據審計綜合實訓教學體系未建立。

目前很多高校還沒有相關的審計虛擬仿真實驗系統，也沒有專用的審計虛擬仿真實驗室，更缺乏相關的虛擬仿真實驗教學軟件等信息化教學系統。因為沒有虛擬仿真實訓教學中心依托現代網絡與軟件技術，所以沒有形成綜合集成的審計仿真實訓教學平臺。沒有開展專項實訓、綜合實訓等多層次仿真實訓教學。沒有建立高校云平臺，實現實驗教學資源在校內、校外的共享。在審計專業培養方案的制訂過程中，由于大數據審計是一個新的專業領域，師資力量缺乏，學校設置課程考慮到的現有師資力量能否教授什么樣的課程，對于當今審計專業迫切需要設置大數據審計綜合實訓課程，沒有做過多的研究與考慮。由于培養目標不明確，未開設審計線索特征發現、數據庫技術、國內外審計軟件對比分析、Excel高級應用等課程。審計專業實驗教學的開設不具備層次性。

3.大數據審計綜合能力的高校教師缺乏。

普華永道曾指出:“高校應該為審計、會計專業的學生提供大數據審計方面的課程, 對相關審計人員提供大數據審計方面的培訓工作, 教會他們使用大數據分析程序語言與工具、數據可視化分析工具, 從而滿足審計人員開展大數據審計的需要。”因此高校審計專業需要既懂審計業務，又懂大數據分析的復合型專業教師，但在當前條件下，審計專業教師的知識結構主要以會計、審計專業知識為主，擁有大數據分析運用的計算機知識背景的專業教師很少，所以，高校既懂審計業務，又懂大數據分析的復合型專業教師亟待補充。

4.大數據審計綜合實訓教材缺乏。

目前，高校還沒有一本成熟的系統的介紹大數據審計實訓的教材，國內有計算機審計實驗之類教材，但主要是介紹審計技術、審計方法以及審計軟件的操作，所附電子數據是關于某個模塊的，不具有系統性。這種審計實訓教材沒有針對大數據審計實務設置審計陷阱，不能起到加強學生的實戰模擬的效果。學生需通過成熟的教材仿真模擬大數據審計環境，來了解如何針對一家單位完整地進行審計，掌握完整的審計流程。有了完善的大數據審計實訓教材，綜合審計實訓課程在設置時才可采用手工模擬審計實訓或大數據計算機審計實訓，或“多重”審計實訓。

四、完善大數據時代審計綜合實訓教學的建議

1.設置基于大數據的審計實訓教學課程體系。

在明確大數據審計人才培養目標的基礎上，確定審計專業實訓教學的層次和課程設置。審計專業師資力量較好的高校可以將專業培養目標定位為培養財務審計人員、工程項目審計人員和信息系統審計人員等，課程設置應當依據培養目標來確定。

學生在掌握審計應用知識、審計建模知識基礎上，依據大數據審計人才培養目標，強調學生的審計操作技能，要求學生掌握計算機數據處理知識、數據采集、數據整理、審計中間表建立、審計數據分析等；增強學生數據庫查詢知識、Acces數據庫查詢、SQL數據庫查詢、Oracle數據庫查等；引導學生在會計軟件、財務管理軟件操作知識、利用財務軟件建賬、處理會計業務和編制會計報表、財務管理分析；要求學生掌握審計軟件操作知識，利用審計軟件進行審計項目管理、財務報表審計、政府審計等工作，實力雄厚的高校，設立審計軟件對比課程效果更佳。

基于大數據審計培養目標綜合實訓課程設置模塊

2.建設大數據復合型審計專業教師隊伍。

高校開展大數據審計綜合實訓課程，需著力引進和培養一批既懂審計又懂計算機的審計專業教師，建立一支高素質的審計師資隊伍。一是走出去取經，加大高校教師培訓力度。二是建立審計專業教師掛職鍛煉機制。鼓勵高校教師到審計廳、審計局、會計師事務所掛職鍛煉，在掛職鍛煉中，審計部門、會計師事務所等單位為高校審計教師提供大數據審計實踐機會，在實踐過程中使審計教師有機會學習掌握不同行業的大數據審計業務實踐知識，提升高校審計教師的大數據教學水平。三是要完善考核激勵制度。高校審計專業應增加和強化對審計教師大數據培訓學習和應用的考核激勵制度，以激發審計教師的學習熱情和教學工作責任心。四是高校改革現有人才引進制度，建立審計專業專家庫。高校應借助政府審計、會計師事務所力量，開設大數據審計相關專業，為大數據審計儲備人才，可以聘請審計專家進入課堂，建立專家庫。將具有大數據審計從業經驗的審計人員引進到高校師資隊伍之中來。

3.加強大數據審計專業實訓教學教材數據庫的建設。

高校審計學專業應當建立自己的審計教學數據庫。建設大數據審計專業實訓教學數據庫可以從以下幾個方面著手：（1）與博科、用友、金蝶等數據大企業實現數據溝通和共享。實訓中心積極加強與企業的合作，構建產、學、研、用合作平臺，中心與大數據企業合作進行研究及開發，實現數據溝通和共享；（2）與會計師事務所進行合作，通過高校VPN通道，遠程安全連接審計專業云平臺，通過中心實訓平臺，招聘校內學生為其提供代理記賬、財務審計、稅務審計、政府審計等實際服務，學生也可以利用此平臺，實現在校審計真槍實戰，并通過高速校園網絡實現與實時宏觀經濟數據的對接，最大限度仿真現實社會審計、內部審計、政府審計，解決現實審計問題。高校老師可以將其審計過的被審單位數據，經過特殊處理和修改后形成大學審計實訓教學的數據庫；（3）改革現有高校科研獎勵制度，加大對大數據審計實訓教材編寫的投入力度。高校在科研獎勵方面主要偏重于論文和專著，而對建設實訓教學數據庫的獎勵力度往往不夠。因此，高校應當改革現有科研獎勵制度，加大對包括審計實驗教學在內的所有實驗教學的投入力度。