一、引言
2017年12月,習總書記在中共中央政治局就實施國家大數據戰略進行第二次集體學習中強調:“推動實施國家大數據戰略,加快完善數字基礎設施,推進數據資源整合和開放共享,保障數據安全,加快建設數字中國,更好服務我國經濟社會發展和人民生活改善。”
在大數據的持續推動之下,內部審計發展更甚,2018年9 月,胡澤君審計長在全國內部審計工作座談會中強調,要充分地認識到,加強內部審計工作是推進國家治理體系和治理能力現代化,實現審計全覆蓋,推動實現經濟高質量發展的需要。
二、文獻綜述
大數據對于社會進程、國家經濟發展等產生了深刻的影響,這種影響在審計領域體現為,秦榮生(2014)分析了大數據、云計算技術對審計方式、審計抽樣技術、審計報告模式、審計證據搜集等技術和方法的影響。在數據式審計模式的完善方面,鄭偉等(2016)從邏輯流程、網絡架構和應用架構的角度對大數據環境下的數據式審計模式進行了完善性設計。
后續審計是指內部審計機構為檢查被審計單位對審計發現的問題所采取的糾正措施及其效果而實施的審計。基于后續審計的實施,文光偉等(2004)以理論引導實踐,探討了后續審計應如何實施以及在實施過程中應當注意的關鍵點,孔亞平等(2017)對于內部審計人員是否重視后續審計工作、是否建立了后續審計規定、開展后續審計的時間以及上次審計結論的合理程度等進行探究。
從上述文獻中可以看出,學者們對于后續審計的研究大多基于傳統的后續審計流程方法 。大數據時代,后續審計的轉型有助于完善內部審計流程,能夠為內部審計的順利實施提供保障,能夠在很大程度上實現企業價值的增加。基于此,本文進而分析大數據背景下后續審計所面臨的機遇與挑戰。
三、大數據背景下后續審計轉型面臨的挑戰與機遇
(1)后續審計轉型面臨的機遇
1.樣本完整性提升
就審計方法而言,在傳統的抽樣審計過程中,內部審計人員采用適當的抽樣方法從被審查和評價的審計總體中抽取一定數量有代表性的樣本進行測試,以樣本審查的結果來推斷總體特征并作出相應的結論。而這一審計方法的實施,具有一定的 風險性,即根據樣本得出的結論,與對總體全部項目實施與樣本同樣的審計程序得出的結論有可能存在差異。
隨著大數據在審計工作中的不斷應用,這一風險被大大降低。大數據帶來了審計技術的變革,無論是云計算方法的使用,還是數據挖掘手段的運用,均使得審計樣本更加完整,并且為實施詳細審計創造了可能,體現了總體審計的思想與處理方法。 在大數據的推動下,審計人員對審計數據的全面性、時效性以及相關性有了更高的要求,也對傳統技術條件下可能會忽略的個別或少量數據所揭示的特別規律或重要問題有了更全面的關注。
2.非現場審計實施
傳統的后續審計,是在分析了被審單位對整改建議的落實情況、確定審計重點之后來進行現場審計,對重點關注問題進行現場檢查。相較于傳統的現場審計方式,大數據環境下,聯網審計又稱在線審計為非現場審計的實施提供了可能。
后續審計人員通過采取非現場審計的模式,充分利用計算機網絡系統與數據庫資源與被審單位聯網獲取相關審計資料,能夠實時、批量處理被審計對象相關業務。在打破時間與空間限制的基礎上,足不出戶就能夠實現對被審計單位發現問題改進情況的連續監督,同時能夠對其整改過程中的數據資料運用、人員作為情況等進行實時核查。
3.審計成本降低
大數據帶來的后續審計成本的降低主要體現在監督成本、人力成本以及時間成本的減少。
首先,非現場審計的實施降低了審計的監督成本。在傳統的后續審計模式下,監督成本高的主要原因是,被審計單位在內部審計人員提出整改建議之后,對于存在問題的改進并沒有一步到位,而是在后續審計人員再次提出相關問題整改建議之后再次進行整改,同一問題的屢查屢犯、屢犯屢查提高了審計的監督成本。非現場審計在監督方面,可以由以前單一的事后監督轉變為對整改過程及結果的監督進行可持續的跟蹤改進,從根本上減少監督不到位的情況,降低審計成本。
其次,計算機輔助后續審計能夠降低審計的人力成本。計算機輔助審計可以協助審計人員處理被審計單位相關審計資料,這一運用會使企業減少對審計人員的雇傭,從而降低企業人力成本如:減少了審計人員的通訊費、資料費、工資、福利及獎金的發放等。
最后,審計人員利用網絡進行溝通降低了時間成本。傳統審計模式下,后續審計人員均為現場檢查,審計力量的投入如果不能夠合理分配,則有可能造成資源浪費或重大問題無法被檢查出來。因此,借助于網絡,審計人員不在現場也能夠進行溝通,節省了時間,節約了相關資源。
(2)后續審計轉型面臨的挑戰
1.數據真實性難以保障
與傳統的后續審計不同,大數據背景下的后續審計,其審計證據往往是系統化數據而非實物性的憑證等,系統化數據相較于憑證等紙質載體證據其真實性更加難以判斷。
同時,企業對于財務數據的采集也逐步轉變為采用數據采集系統,數據采集系統是否真實可靠更需要多加考量。數據采集系統從源頭上決定了數據的真實性,因而,不論是選擇數據采集系統還是企業自身構建這一系統,都需要與企業的業務流程相適配。若是系統的選擇不適當,或是企業在數據采集系統的設計中出現模塊與模塊之間勾稽關系不明確、環節與環節之間不相匹配,而且對于上述情況并沒有相應的改進措施,很容易在源頭上造成數據混,有損其真實性。除了數據采集系統這一源頭會影響數據的真實性外,企業財務人員在將數據錄入企業財務管理系統中所產生的失誤,也會導致最終該結果出現不易被發現的偏差。
數據真實性受損,直接影響審計結果是否真實公允,錯誤的審計結果會導致利益相關者做出錯誤的經濟決策。尤其對于后續審計而言,錯誤的數據可能會導致審計人員在被審計單位并沒有采取糾正措施改正存在問題的情況下,誤認為其整改到位,從而出具不恰當的后續審計報告。
2.數據存在安全風險
隨著大數據的廣泛應用,各種網絡病毒、惡意程序也相伴而生,數據安全更需要重點關注。在審計領域,數據的安全性貫穿于數據的匯集、傳播、存儲等過程之中。
從數據的匯集過程來看,審計人員在審計過程中所使用的數據分析軟件是數據匯集的媒介,現如今分析工具多種多樣,如果相關軟件公司沒有嚴格的保密制度,那么在軟件的使用過程中會有極大概率導致數據泄露。從數據的存儲過程來看,在實施全面審計的今天,面對龐大的審計數據,云存儲平臺為審計人員提供了便利。審計數據是企業的核心內容,包括了企業的財務數據與非財務數據,如:企業的營業利潤、員工薪酬、客戶信息等。存放大量審計數據的云平臺一旦遭受網絡攻擊,企業核心機密就有被泄露的風險。核心數據一旦被競爭對手獲取,后果不堪設想。
3.人員素質有待提高
面對審計環境日新月異的變化,對于審計人員的專業能力和個人品質有了更高的要求。需要審計人員具備跨界學習的能力、大數據思維、增強審計敏感度,同時也需要審計人員做到不偏不倚,對于審計數據嚴格保密,不泄露相關審計信息。
參考文獻
[1]孔亞平,何秀靈,沈廣茹. 開展后續審計存在的問題及對策[J].企業改革與管理,2017,(22): 103.
[2]文光偉,荊新,王進. 后續審計的理論與應用[J].審計研究,2004,(1): 40-43.
[3]秦榮生. 大數據、云計算技術對審計的影響研究[J].審計研究,2014,(6): 23-28.
[4]鄭偉,張立民,楊莉. 試析大數據環境下的數據式審計模式[J].審計研究,2016,(4): 20-27.
[5]秦榮生. 數字經濟時代:內部審計的機遇[J].中國內部審計,2018,(10): 22-23.
作者簡介:沈雨亦奇(1994-),女,漢族,陜西省西安市,審計碩士在讀,內部審計方向,蘭州財經大學會計學院,甘肅省蘭州市,郵編730020。