大數據下的審計方法研究
——基于企業能力指標分析為導向

(西南民族大學 四川 成都 610041)

一、引言

2014年10月，《國務院關于加強審計工作的意見》明確提出大數據背景下對審計的運用方式和模式的探索要加大數據綜合利用力度，創新電子審計技術、提高審計工作能力、質量和效率；2014年12月，國家審計署增設了電子數據審計司，主要負責電子數據審計業務；2015年8月31日，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，進一步將大數據時代的變化提升到戰略層面進行綜合考慮。2018年5月，中央審計委員會的召開為大數據審計的發展指明了要求和方向。政府各項政策的頒布已經從宏觀環境為大數據的發展提供了共享制度的保障。大數據環境下，審計證據的獲取、審計報告的形成、審計方式的革新以及審計意見的決策等都可以基于審計大數據的分析，形成可重復使用、可持續發展、可隨時更新的大數據生態圈。

隨著經濟全球化進程的不斷推進以及信息時代的迅猛發展，大數據(Big Data)已經逐漸融入社會發展的方方面面，包括醫療、交通、金融、通訊等行業。審計作為“免疫系統”，對環境具有較高的依賴性，信息網絡結構的復雜化、數據分析的精密化、信息擷取的龐大化、信息渠道的兼容化等特點都增加了審計風險的難度，審計風險越高，審計內容越多。在保質保量的審計業務環境下，容易造成消極審計，不利于審計行業的健康發展。所以，運用手工操作的傳統審計已經無法更好地滿足現代審計發展的需求，基于大數據環境的審計方法便順勢而生。

二、文獻綜述

Lynch(2008)首次在《Nature》雜志論文中提出了大數據的概念。隨著信息時代的飛速發展，大數據的研究和應用已經成為國內外的熱點。對大數據背景下的審計方法研究也逐漸從理論發展到技術探討，從概念框架發展到具體實施方法，簡單從以下幾個方面闡述：

1、大數據審計的理論研究：Michael Alles(2016)等通過對比研究，發現了大數據審計比傳統審計具有更大的優勢，提出了大數據分析與審計實踐相融合等可探究方向；Gepp(2018)研究了目前大數據在審計研究與實踐中的現狀；

2、審計與信息技術相結合的模型探究：Wally、Chen Wei(2017)提出了大數據審計的云平臺模式。首先，通過云平臺將數據源根據審計特性進行集成，并通過儲存與管理對審計大數據進行技術性分析，最后可視化展示。既結合了大數據時代的特點，同時兼顧審計方法的創新；陳偉(2017)研究了大數據環境下基于可視化技術的電子數據審計方法，并與居江寧(2018)以醫院審計為例，提出了大數據可視化技術的審計線索特征挖掘方法并對其進行了驗證。

3、審計模式的創新研究：Vasarhelyi(1991)、Bill Franks(1999)等學者已經開始研究持續審計并論證了持續審計技術的可行性；鄭偉(2016)等通過結合審計模式、審計能力及成本效益角度和供需角度對數據式審計及其可行性進行研究；孫麗(2019)提出了多專業融合、多角度分析、多方式結合的數字化審計模式。

雖然近年來學者對大數據下的審計方法有了一定研究，但是綜合來看主要集中在審計方法的理論研究、審計方法與信息技術相結合的探究以及審計模式的創新上，將審計方法與企業相結合進行研究的文獻寥寥無幾。本文以獨立審計的角度，將審計方法與企業能力指標相融合進行高質量、高效率審計的初步探究。在大數據背景下，對審計方法進行探究不僅能夠豐富審計方法的理論知識，還能夠為審計人員在進行企業審計時提供有效方法和理論依據，具有重要的理論意義和充實的實際意義。

三、基于企業能力指標分析為導向的審計方法的研究

審計從16世紀發展至今，傳統審計經歷了賬項基礎審計模式、制度基礎審計模式和風險導向審計模式三個階段，可以明顯發現審計方法隨著社會的發展和使用者的需求在不斷改變和創新。無論是審計內容、審計范圍、審計對象的變化，還是審計人員的專業性要求、政策的頒布、法律的完善。從應用層面來講，審計方法的發展反映了審計所依賴的社會環境。隨著新時代的來臨，審計方法創新的必然性毋庸置疑。雖然風險導向審計模式彌補了制度基礎審計模式固有風險不易發現等缺點，但在大數據背景下仍存在審計風險因素考慮不周全、審計程序固化、審計證據不充分、審計模式單一等缺陷。

基于企業能力指標分析為導向的審計方法能夠彌補傳統審計方法在審計內容、審計需求、審計模式、審計流程等方面的缺陷，該方法基于企業能力指標分析為導向，以企業盈利能力、運營能力、償債能力及增長能力四個指標分析為基礎，結合批處理工具、流處理工具及交互式分析工具三種大數據分析技術，從審計流程、審計模式進行創新的一種新型審計方法。

(一)優點

1、降低審計風險

大數據背景下，受網絡結構復雜、信息清洗難度增加等客觀因素的影響，審計面臨的風險逐年增加。但是，萬變不離其宗，作為獨立審計，最終的落腳點都是企業，所以從企業的財務實況作為切入點能夠使得審計結果合理保證。首先，信息技術的高速發展使得信息收集、擷取、調用、儲存更加方便、安全，有效從技術層面保證了信息質量，降低了大數據下數據的采集風險、真實性風險以及丟失風險。其次，將企業財務情況轉化為盈利能力、運營能力、償債能力及增長能力四個指標模塊，再結合行業情況，從宏觀和微觀兩個角度交叉進行定性和定量的綜合分析，能夠快速查找異常情況，有效保證數據的可靠性和相關性，降低審計風險，提高審計質量。

2、從“驗證型審計”轉化為“發現式審計”

基于企業能力指標分析為導向的審計方法能夠打破固化的審計程序，提高審計獨立性，提升審計品質。該方法是將數據歸集到企業盈利能力、運營能力、償債能力及增長能力四個集合內，一方面是將龐大的數據進行有序整理，從邏輯上先將數據進行分類，簡化信息；另一方面是將審計從“驗證型審計”轉化為“發現式審計”。傳統審計是從企業及其相關企業或單位提供的財務報表資料進行驗證，發現是否存在舞弊現象。在大數據下，審計人員可以運用信息渠道多樣、擷取方便等特點自主獲取相關信息，不再僅僅依靠企業提供的資料，提高審計質量、減少審計風險。打破傳統審計程序固化的特點，使得審計方法、審計程序更加靈活，不可探測，不可提前預知，對審計的獨立性有積極作用。

3、實現數據可視化

時代的發展伴隨著技術的革新。在大數據下，傳統審計方法的適應性在逐漸減弱，為了保證審計質量，亟待適應性更強的審計方法。大數據下審計人員通過數據可視化技術，使得數據更為直觀，更容易把控數據之間的關系，快速甄別異常數據。并有針對性地對審計對象進行審計，節省審計時間，提高審計效率。

計算機技術發展同時可以促進數據可視化技術的發展，將數據可視化運用到審計方法中，有助于審計人員對龐大且復雜的數據進行探索、甄別、擷取、分析和研究，并將數據轉化為圖表方式進行展示，為審計人員提供最直觀的結果，能夠通過比較快速查看審計中的異常數據，并對異常數據進行跟蹤，究其源頭；并且，有助于審計人員對審計內容進行進一步分析。如果數據采集不完善，那么對數據進行批處理、流處理及交互式處理時，分析只會流于表面，效果不顯著。同時，計算機技術也要不斷創新，與時俱進，才能更好處理不斷出現的新的金融工具及衍生工具。

4、降低時間成本

傳統審計成本較高、耗時較長，在企業數量不斷增加、宏觀環境日新月異的信息時代，合理的審計成本更有利于審計行業的健康發展。依托于互聯網行業的迅猛發展，將計算機技術與審計方法相結合，在數據挖掘技術和爬蟲技術愈加成熟的條件下，通過計算機技術便可以輕易獲取企業歷年的經營情況，節省了大量查看紙質資料的時間，有效縮減審計時長，降低審計成本。

5、保證持續性審計

借助審計云平臺進行交互式審計可以有效保證審計的持續性，首先將數量龐大、雜亂無章的審計數據轉化為企業盈利能力、償債能力、運營能力、增長能力四個能力指標模塊，其次對四個模塊進行可視化分析從而得到企業的狀況評估結果，最后觀察是否有異常數據等。這個過程直接可以通過審計云平臺進行操作，不需要再發函向前一個審計人員進行詢問，也不需要各種已經經過審計的企業資料作為依據，直接在平臺上進行數據分析和評估，無異常情況下可以重新開始新的一輪審計。既節省了時間，又節約了資源。

6、有機融合審計模式

隨著社會經濟結構的網狀化和行業之間的相互滲透，牽一發而動全身的緊密聯系使得審計工作的敏感度、風險性都大幅提高，單一的審計模式無法充分保證審計報告使用者對審計質量的期望。具有事后審計特點的風險導向審計模式對企業進行審計的結果往往具有滯后性，效率和有用性會大打折扣。目前，持續審計、跟蹤審計、數字化審計模式、聯網審計等多種審計模式層出不窮，各有所長。在大數據下，根據企業所處行業、所處生命周期等特點，通過信息技術將多種審計模式進行有機結合，減少識別誤差，有效甄別信息，提高審計效率。

(二)實現大數據審計方法的流程

基于企業能力指標分析為導向的審計方法是在哈佛分析框架理論的基礎上，從企業盈利能力、運營能力、償債能力及增長能力四個指標分析為出發點，結合批處理工具、流處理工具以及交互式分析工具三種大數據分析技術進行審計方法流程的建立，具體流程如下：

步驟一：數據采集

1、首次進行數據采集，審計人員需要從不同渠道包括但不限于被審計企業、互聯網信息、金融平臺等獲取有關該企業的相關信息，將得到的信息進行分類和簡單整理，分別歸集到企業的盈利能力、運營能力、償債能力及增長能力四個集合內。

2、該批數據在經過核實的情況下將上傳至事務所審計云平臺進行儲存以便隨時擷取和多次使用。

3、非首次進行數據采集，從審計云平臺直接獲取為主，同時審計人員也需要從不同渠道包括但不限于被審計企業、互聯網信息、金融平臺等獲取有關該企業的相關信息進行歸集。

步驟二：數據處理及分析

步驟一收集到的數據將分別通過批處理工具、流處理工具及交互式分析工具，該過程為不可逆的數據處理流程，總結出來就是將在第一模塊采集到的單個企業的數據從四個集合內進行一系列的計算機技術的處理，從而將零散的不可直觀的信息、復雜且數量龐大的數據進行整理并通過圖表等形式進行展示，達到數據可視化效果。

步驟三：數據儲存

在數據儲存模塊，將收集到的單個企業的全部信息按照圖片、文字、視頻、音頻四個方面進行整理。單個企業的可視化數據儲存便于資料查找和調用，起著保險及承上啟下的作用。

步驟四：審計云平臺數據儲存

該平臺的主要功能是進行所有被審計企業數據的儲存和管理。數據的獲取，除了以單個企業為目標進行數據的收集，還會將有關該企業發生的時事進行收集，即歸集微觀環境和宏觀環境的共同數據達到數據同步反映的效果，保證審計數據持續更新，為持續審計、預測審計等提供足夠且有效的數據保障。

審計云平臺將對數據進行多維度多層次的管理，單個企業可以形成一個完整的審計數據管理，也可以將同一行業不同企業進行數據可視化或數據分析，從而對行業發展進行預測，快速甄別行業中異常發展的企業。還可以就每個能力對不同行業進行細致化對比，對不同行業受外部環境的影響因子進行定量分析。

在大數據背景下，基于企業能力指標分析為導向的審計方法能夠彌補風險導向審計模式存在的缺陷，達到審計效用最大化，具有及時性、持續性、科學性、積極性等優點。

四、結語

從歷史的發展上來看，審計與企業財會是一個斗智斗勇的關系，由于社會環境的發展，多種新型金融工具及衍生工具不斷產生，審計技術、審計內容、審計程序等也在不斷完善。如果僅僅站在審計(第三方)的角度對審計進行分析，只能看到冰山一角，所以，還應該將審計結合企業的發展，從企業的發展來促進審計的發展，從審計的發展來驗證企業的發展。只有立足于審計對象的審計才能真正發展成為使用者需要的審計。

隨著互聯網行業和計算機科學技術的迅猛發展，大數據時代對審計行業的沖擊力度只增不減。將審計與大數據相結合，從大數據中探索審計發展的渠道，提升審計效率、保證審計質量、降低審計成本、培養審計人才將會成為審計方法不斷創新、不斷前進的方向。在審計需求日益增加、審計條件不斷革新的時代，將審計與計算機科學技術等不同領域進行恰到好處的有機結合，有效促進科學、高效、健康、積極的審計行業的發展。