大數據應用于審計分析程序中的路徑趨議

賴崇瑜

【摘要】在信息時代，信息的精準性、及時性愈發得到人們的重視。大數據技術的成熟，將使財務報告實時獲取成為可能。將大數據以及云計算技術運用到審計實際工作中，并同時加強分析和監控，將有效提升審計報告的精準度和及時性。文章從傳統審計分析程序對于大量數據采集和處理，以及對于財務數據與非財務數據、數據信息與非數據信息的協同處理方面存在的局限性入手進行探討，分析數據化技術應用于審計分析程序方面的可能性以及發展性，結合數據化技術應用于審計分析程序方面可能存在的問題，并提出改進建議。

【關鍵詞】大數據；審計分析程序；內部控制；

會計信息質量要求

【中圖分類號】F239.45

一、傳統審計分析程序的局限性

（一）受限于審計成本，對大量數據進行采集和分析存在困難

審計的初始階段伴隨著大量審計信息的收集，信息包括數據信息與非數據信息。傳統的審計分析程序由于審計技術與審計成本的限制，難以對大量的數據進行收集與分析，除此之外，面對非數據信息如何與數據信息的協同處理也存在著一些困難，常常需要投入大量人力成本對非數據信息進行收集、處理和分析。隨著大數據時代的到來，數據在獲取流程中變得更加迅速，但相對而言，數據也變得更加龐大和復雜，并且呈現多樣化，例如音頻、圖片等，為數據的采集帶來了相當大的困難，可用性低。此外，注冊會計師需要的可靠全面的審計證據，涉及到了各行各業的機密性、敏感性文件，也為信息的獲取增加了難度。

（二）對財務數據與非財務數據的協同處理存在困難

財務數據的處理是審計工作的重要部分，由于財務舞弊以及其他原因，常規的審計手段難以僅憑財務數據精確地進行風險識別與風險應對，需要考慮非財務數據，甚至是環境等非數據信息。數據從財務方面分為財務數據和非財務數據，從形式上分為紙質數據和電子數據，從主體可分為公司內部數據和同行業外部數據。數據、形式、來源的多樣化，使得注冊會計師往往需要花費較多的時間進行處理，導致風險評估的時效性不強，效率低下，且限于形式化。

（三）電子化程度不高使得分析結果不夠準確且預期值難以確定

在傳統的審計分析程序中，存在著大量的非數據信息，這些非數據信息僅憑傳統的審計分析程序難以量化以及與數據信息進行較好的協同處理，常常需要注冊會計師進行職業判斷，加之在審計過程中，收集審計證據，更加需要注冊會計師依靠自身經驗，識別和應對重點領域，在時間和精力的限制下，審計團隊只能選擇大部分的變化數據進行比較，因此得出的結論，帶有主觀偏向性，不能準確代表總體狀況，誤差較大，很難將國家政策法規、行業變動情況、經營水平等因素考慮進去。

二、大數據在審計分析程序中的應用基礎

（一）會計數據電子化程度日益提高

隨著ERP等系統在企業的廣泛應用，會計數據電子化程度日益提高，注冊會計師利用計算機進行輔助審計，驗證信息的真實性，為大數據在審計分析程序的廣泛應用打下了良好的基礎。匯集了各個企業集團數據形成的有機整體的云平臺，也為財務共享中心的建立起到了推進作用，為注冊會計師獲取信息提供了極大的便利，例如“四大”推出的財務機器人使業務辦理的效率和準確性都有重大提升。此外，大數據也為注冊會計師獲取信息大開方便之門，如江蘇省注協與相關公司合作，設計開發供全省行業使用的大數據信息系統。

（二）構建財務共享中心逐漸成為企業財務管理主流趨勢

長久以來，由于自身組織架構的復雜性，大型企業集團的財務信息使用成本一直居高不下。且隨企業規模的不斷擴大，企業財務信息單位使用成本反而是遞增的，財務共享中心的出現與興起，很好地解決了這個問題，使財務信息使用的邊際成本遞減，發揮了規模效應。大型企業集團幾乎將所有財務信息都匯集到財務共享中心，為注冊會計師進行集中分析提供了便利。

（三）大數據分析技術廣泛應用

隨著信息技術的不斷發展，財務數據收集方式日漸多樣與財務數據使用成本的逐漸降低，為大數據分析技術廣泛應用提供了技術保障。眾多企業出于節省數據的采集與分析成本，提高數據分析精度等考量，已經在廣泛地使用大數據分析技術，通過對數據的收集以及整理，對特定指標進行分析，作出預測，并調整未來的經濟策略。

三、審計分析程序引入大數據的優越性

（一）獲取數據更加全面為審計創造良好基礎

傳統審計，受限于審計成本與人力的限制，對被審企業的財務數據進行抽樣審計。但是，由樣本推斷總體時常因為人為因素而存在偏頗，尤其是被審企業存在舞弊行為時。大數據時代，使企業的所有信息數據化，這樣可供注冊會計師選擇的數據基數更多，獲取的有效數據也就越多，審計判斷依據也就更充分，以大數據為代表的新興信息技術在審計領域的廣泛應用，將使得審計準確程度增加。

（二）通過模型驗證分析識別出風險點

大數據分析應用越來越廣泛，使得各種模型迅速建立，注冊會計師需要引入恰當的模型驗證分析，識別出財務的風險點，發現財務信息的異常數據。此外，分析程序也可以幫助注冊會計師更加有效的選擇企業信息，將大量可靠的數據進行代入，并進行針對性的分析。

（三）提高審計的效率并降低抽樣風險

在過去時代，由于紙質信息程序的復雜，并且儲存水平較低，導致注冊會計師進行抽取的樣本數量較少，即使是正確的數據規模模型分析，得到的結果也有較大的誤差。而大數據時代，雖然審計程序沒變，但是可供處理的數據量大大增加，提高了結果的準確性，并且財務數據方面的結構化數據，也能被財務人員進行橫縱向比較，提高審計效率。

四、大數據在審計分析程序應用中存在的問題與不足

（一）審計技術對信息技術的應用缺乏

在大數據時代，雖然大數據技術能夠被廣泛的運用，但畢竟時間較少，不能全部替代傳統的審計工作，且大數據技術的運用才剛剛起步，應用還不夠成熟，導致注冊會計師部分工作還必須按照傳統程序進行。

（二）審計系統以及大數據分析系統建設尚不完善

成熟的大數據分析審計系統應該滿足實現審計信息化的基本要求，比如涵蓋行業數據、經營數據的大型數據庫，并且還可以預設要求將公司數據與數據庫中的行業數據進行對比。但是現如今，大數據等相關技術在審計分析程序的廣泛應用依然尚未實現，包括大數據分析系統建設以及財務數據與非財務數據、數據信息與非數據信息的協同處理、審計分析程序風險模型的構建尚不完善，部分工作還需要依賴注冊會計師人工進行。

（三）同時具有審計與大數據專業知識的復合型人才不足

大數據時代的到來，使會計師事務所對同時具有計算機專業素養以及審計素養人才的需求提高了，然而實際工作中，同時具有計算機專業素養以及審計素養的人才數量遠遠不能滿足事務所需要的總量，為大數據等新興信息技術在審計領域的廣泛應用帶來了阻礙。

五、完善大數據環境下審計程序的相關建議

（一）構建大數據審計平臺以及信息化共享機制

現代企業經濟業務的日益復雜化以及會計披露和核算要求的日漸嚴格，將產生大量的數據。依據會計準則，會計數據需要保存至少10年以上。對于部分企業來說，數據的儲存管理及再利用將成為企業發展過程中所面臨的重要問題。面對此種局面，一種較為合理的解決方式是將審計數據進行數據化及信息化處理，搭建審計共享平臺，實現遠程儲存以及移動計算的功能，IaaS、PaaS和SaaS三大服務模式便可實現其功能。但是不同的行業，所計算的行業指標分析模型也不一樣，這就要求注冊會計師要將收集到的數據進行行業分類，并針對行業特點進行數據挖掘，將主觀判斷改變為數據客觀判斷，降低主觀因素影響。

（二）重視人才培養和數據安全

大數據時代的到來，使得會計師事務所對同時具有計算機專業素養以及審計素養人才的需求增多，現有財務人員能否適應新要求，將直接關系到審計行業信息化、智能化的發展進程。因此，相關高校在設置課程時，應注重學生在專業知識以及IT技能方面的培養與鍛煉，努力培養專業復合型人才，以迎接新興信息技術在傳統財會領域的廣泛應用而帶來的新挑戰。隨著大數據時代的到來，數據在獲取流程中變得更加迅速，但相對而言，數據也變得更加龐大和復雜，并且企業數據電子化后，也要做好安全工作，防止掌握IT技術的高端人才，對隱私問題進行攻擊，破壞整個系統的安全性。

（三）加快審計標準化、規范化相關法規建設

財務數據與非財務數據的電子化與信息化，是現代企業日常經濟業務活動日漸復雜背景下的必然趨勢，海量數據的信息化包括未來財務信息與非財務信息、數字信息與其他信息，共同納入信息處理系統中進行協同處理，將對信息的安全性提出更高的要求。針對信息化數據，以及大數據分析技術在審計行業方面的運用，國家應該制定相關的法律法規，填補在此方面的空白，為審計應用大數據技術提供相關的法律依據，確保審計能在大數據環境下，正常發揮審計作用，維護國家社會安全保障。此外國家還需針對行業制定各行業新標準，方便注冊會計師進行對比，確保審計結果的正確性。

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