大數據下的數據挖掘技術降低審計風險研究

王秋菲 張洛迪 欒丹

〔內容提要〕基于大數據審計對文本數據挖掘的能力，本文以上市公司YTSY審計失敗作為案例，對其2009—2015年大數據進行挖掘分析，提取新的審計證據與原審計失敗的原因進行對比，發現提取到的審計證據是該公司財務舞弊的重要證據，是導致審計失敗的主要原因。研究結果表明，數據挖掘技術可應用在審計程序中，通過對被審計單位進行大數據信息挖掘分析，提取審計證據，加強審計程序，降低審計風險，促進我國審計行業健康發展。

〔關鍵詞〕審計大數據信息挖掘財務違規

據國家統計局發布的年鑒資料顯示，2009—2017年我國審計失敗的數量逐步攀升，上市公司數量從1718升至3485家，翻了一倍多，上市公司財務舞弊數量則翻了6～7倍。究其原因，一方面是由于行業越來越多元化，傳統審計模式下對新型行業有審計漏洞；另一方面是市場的高速發展使企業舞弊手段更加復雜，許多第三方信息審計師掌握不全面，從而導致發生審計失敗。審計失敗來源主要包括14種類型，縱向研究近十年上市公司財務舞弊的類型，可歸納為4種主要類型，分別是虛構利潤、虛假記載、推遲披露、重大遺漏，總占比達到所有違規類型的81.38%（見表1）。

一、研究綜述

對于審計風險的研究，國外學者始于1957年，Norman J Haren和Philip在《蒙哥馬利審計學》中闡述了要將風險與審計程序相結合的觀點，開立了國外學術界研究審計風險的先河。我國學術界對審計風險的研究始于20世紀80年代恢復注冊會計師制度。

對于大數據審計的研究，Kyunghee Yoon闡明大數據可以作為補充審計證據，與傳統的審計證據相結合，可更好地幫助注冊會計師分析被審計單位財務報表，加強其對被審計單位的關注，降低審計風險。國內對大數據審計的研究始于2013年。魯清仿、梁子慧（2015）研究表明大數據技術打破了取證的一些技術限制，降低了審計證據獲取成本，注冊會計師通過對更多審計證據的分析，有助于減少審計風險。

對于數據挖掘的研究，自1993年初Matthew在麻省理工學院開發出第一個網絡爬蟲，是屬于一種數據挖掘技術，通過該技術可從海量大數據中獲得用戶想要的信息。國內外學者對于審計風險研究得出結論是審計風險可由大數據審計消除；在對大數據審計相關的研究中，可得出結論是大數據可降低審計風險但缺乏方法；在數據挖掘技術下可將大數據審計實現，審計工作需要關注審計風險，審計風險直接影響審計失敗的可能。因此，對大數據數據挖掘技術應用審計實例中的研究十分必要。

二、YTSY審計失敗案例分析

YTSY在2010—2012年和2014—2015年間具有財務違規事實，根據四項證監會提出的違規結果，判斷屬于前文提到的重點違規來源類型：虛構利潤與重大遺漏。其財務違規存在主要的內在動因，即經濟利益，為了擺脫ST，下屬幾個子公司通過虛增營業收入的凈利潤的手段使財務報表看起來有很強的盈利能力，企圖籌措資金彌補資金缺口。當企業存在舞弊行為時，審計師作為外部審計人員，即使擁有多年審計經驗的審計人員也會因缺乏關鍵審計信息而出現失誤，忽略重大事項的影響力，對審計內容誤判，出具錯誤審計報告。

三、數據挖掘審計程序設計與案例應用

1.數據挖掘審計程序的設計。針對以上四類大數據審計測試，運用數據挖掘網絡爬蟲技術進行信息挖掘，本文網絡爬蟲技術基于python原理，在Anaconda中運行需要審計查詢的企業代碼，代碼目的是獲取互聯網大數據中包含YTSY2009—2016年間所有的有效信息，共計758條數據。數據挖掘運行部分代碼如下。

2.數據挖掘審計程序的應用。運用數據挖掘方法對YTSY2009—2016年間的企業信息進行大數據挖掘，針對YTSY關鍵詞、關聯公司進行數據挖掘，搜索到YTMGC有訴訟未決，該訴訟關于竣工結算事項于2014年還未結束，且未達到確認收入條件，但2012—2013年YTSY子公司TCJY已確認主營業務收入，審計師應進一步實施實質性程序測試，在充分獲得審計證據后可以正確判斷該事項是否有舞弊行為。

對于傳統的審計與數據挖掘審計應用進行對比結果表明，在數據挖掘技術的審計程序下可發現被審計單位YTSY在2009—2015年間財務舞弊金額90%以上的審計漏洞，但這些在傳統審計中并未有體現，審計師無法提前了解并識別出這些風險，審計師應該利用大數據環境以及數據挖掘技術進行被審計企業的數據挖掘，以便于獲取更加可靠的審計證據，避免審計失敗。

四、數據挖掘技術降低審計風險建議

1.加強大數據審計法規建設。目前，我國針對大數據的審計并沒有頒布一套完整且規范的法規，在各個研究學者中不乏討論建設大數據下的審計法規，但并沒有出臺具體的書面制度管控，我國亟需加強在此方面的制度建設，應從審計與大數據結合的各個方面進行明確。

2.建立數據挖掘審計程序。在傳統的審計程序基礎上，應建立相應的數據挖掘審計程序與之相匹配，在審計師進入企業審計各項目與科目的同時，相應數據挖掘程序同步進行，將企業所有信息結果進行比對分析，審計師應對相互矛盾的審計證據進行分析并進入下一步實質性測試程序。

3.強化數據挖掘技術人員水平。數據挖掘技術無論是對審計數據的采集、清理和轉換，還是審計證據的分析、疑點核實、審計取證，都離不開審計人員的參與。目前，依然存在審計人員和計算機技術人員的技術與思想分離現象。計算機技術人員掌握了大數據挖掘的取證與分析方法，但如何將審計人員的思路轉化為分析思路，還需要進一步的結合。

（作者單位：沈陽建筑大學管理學院）