大數據審計模式在財務報表審計中的應用研究

孫芹 宋夏云

摘要：?大數據審計模式是以現代信息技術為支撐、以數據分析為核心、以風險應對程序為重點實施的一種增值型審計模式，其在一定程度上拓寬了財務報表審計的功能邊界。在財務報表審計中，大數據審計模式的應用流程包括：了解被審計單位總體情況、簽訂審計業務約定書、做審計工作計劃、應對風險、出具審計報告，其運行保障條件包括組織保障、數據庫保障、現代信息技術保障、專業勝任能力保障和政策法規保障。

關鍵詞：?大數據審計模式;財務報表;審計

0?引言

自2020年3月1日起施行的新《證券法》對上市公司信息披露的要求做了更加詳細和全面的規定，這表明監管機構和信息使用者對財務報表等信息的真實性、準確性和完整性的期望值在提高，對財務報表審計的質量和效率也提出了更高的要求。在大數據時代下，不斷涌現的現代信息技術對審計環境、審計模式和審計流程產生了深遠而積極影響。《“十四五”國家審計工作發展規劃》中指出，現階段應充分運用現代信息技術開展審計工作，創新審計技術方法和提升審計質量效率，實現科技強審。技術創新是注冊會計師行業保持進取心和先進性的助推器，更是不斷拓寬財務報表審計功能邊界的延展器。因此，運用大數據審計模式已成為注冊會計師行業提高財務報表審計質量和效率的必由之路。然而，當前研究的重點大多集中于大數據對審計的影響方面，較少有學者研究大數據審計模式在財務報表審計中的應用問題。因此，本文從大數據審計模式的提出背景和概念出發，重點分析了大數據審計模式在財務報表審計中的應用流程和運行保障條件，并基于此提出了針對性的改進對策，相關研究結論可供交流與討論。

1?大數據審計模式的提出背景和概念

1.1?大數據審計模式的提出背景

關于大數據審計模式的提出背景，2011年5月，McKinesy全球研究所提出了“大數據”這一概念，稱其為一種在獲取、存儲、管理、分析等方面都超過傳統數據庫數據處理能力范圍的數據集合。2012年3月，美國發布《大數據研究與發展倡議》，促進大數據的發展上升至國家戰略層面。2015年9月，美國會計學會（AAA）舉行的“大數據中的會計”研究會議對大數據在審計和會計做了很多探索與分析。2017年4月，世界審計組織大數據工作組第一次會議在南京審計大學召開，參會各國共同謀劃大數據審計工作的方向，致力于將大數據工作組打造成各國最高審計機關交流的平臺，科學推動大數據審計實踐。

我國對大數據審計模式的發展也相當重視。早在2013年，我國審計署就提出應著重關注國內外大數據審計技術的相關研究，為大數據技術在審計中的實際應用尋找可行途徑。2015年8月，國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》指出，“大數據”正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。2016年6月，審計署印發的《“十三五”國家審計工作發展規劃》提出，應積極拓展大數據技術在審計中的運用，探索多維度、智能化的大數據審計方法。2018年5月，習近平總書記在中央審計委員會第一次會議上指出：“要堅持科技強審，加強審計信息化建設。”2021年6月，中央審計委員會辦公室、審計署印發了《“十四五”國家審計工作發展規劃》，再一次強調“科技強審”的重要性，指出應充分運用現代信息技術開展審計，創新審計技術方法和提升審計質量效率。在數字經濟的現實和國家政策的支持下，大數據審計的時代已然到來，審計變革勢不可擋。

1.2?大數據審計模式的概念

關于大數據審計模式的概念，Earley[1]認為，大數據審計運用分析大量數據的軟件及更復雜的數據可視化工具潛在地提高了數據的表現力。George 等[2]認為，大數據和分析（Big Data and Analytics，BDA）工具的運用是審計技術的最新發展成果，大數據和分析工具與審計的結合能夠系統地提取和分析大量不同的審計數據集，包括結構化數據和非結構化數據。Zou等[3]認為，大數據審計模式是信息技術時代下審計工作的一種新思路和新要求，其在審計過程中選擇數據技術作為支撐，將大數據審計方法演變為審計過程的常態。陳偉和居江寧[4]認為，大數據審計是一種新的計算機審計模式，其內容包括電子數據審計和對計算機信息系統進行審計。袁野[5]認為，大數據審計運用先進技術匯聚了大量數據，具有數據、業務和技術“三融合”的特征，還包括多來源、多技術、多關系、多模式、多視角5個方面。王文博[6]認為，大數據審計是指審計人員運用大數據理念、大數據技術和工具，利用大量、分散、多樣的經濟社會運行數據，開展多跨度（跨地域、跨層級、跨系統、跨業務等）的挖掘和分析，以此來提升審計發現問題、判斷評價、總體分析的能力。本文認為，大數據審計模式是以現代信息技術為支撐、以數據分析為核心、以風險應對程序為重點實施的一種增值型審計模式，其在一定程度上拓寬了財務報表審計的功能邊界。

2?大數據審計模式下的審計變革

2.1?審計思維哲學

“互聯網+”、云計算、區塊鏈、人工智能等技術的涌現將審計行業帶到了大數據時代。審計人員能明顯感受到新興技術對審計行業、環境和審計流程的深遠影響，而他們對技術的感知和領悟正是大數據時代對審計思維哲學的重大變革，其在審計視角、審計方法論等方面都發生了改變。大數據以其多跨度的特點為審計數據重新賦能，審計數據不是單獨縱向的關系鏈，而是置于多維度的關系網中，令審計人員能站在一個更加宏觀的視角對被審單位的各類信息進行總體分析，其洞察力也大大提升。同時，大數據更注重問題的相關性和開放性，這也促使審計決策不再局限于封閉的因果問題，而是更多對財務數據和非財務數據進行相關性分析。在如今追求效率的時代下，大數據和先進信息技術的結合提供了更多高效的數據分析工具，審計思維也應更具靈活性和創新性，選擇何種數據挖掘和數據分析工具才能實現審計效率最大化是開展審計業務時需要考慮的重要方面。

2.2?審計取證模式

大數據審計模式是一種新的審計取證模式，不僅簡化了傳統的審計方法，而且提高了審計業務開展的時效性。傳統的審計方法主要采取現場審計、手工審計等方式獲取審計證據，不僅耗費大量審計資源，而且延長了審計周期，審計效率也較低。而在大數據審計模式下，利用人工智能技術采用機器自動化的方式獲取審計證據并進行實時數據分析，極大地提高了審計效率。審計時效性方面，傳統審計工作為事后審計，不能及時發現被審單位存在的風險，也會造成追責困難。而大數據審計模式依托大數據平臺和實時更新的數據庫，能夠實現事中和事后審計，及時對事項進行審查，且數據具有的預測分析功能還能建立預警機制，主動發現問題，避免給企業造成不必要的損失，降低審計風險。此外，大數據時代下，審計取證面對被審單位全面的信息數據（財務數據和非財務數據），取證范圍極大拓寬。

2.3?審計組織方式

面對海量的審計數據和日益提高的審計期望，傳統審計組織方式顯然無法從容應對龐大的數據信息。這種局限不僅體現在傳統審計組織方式未設置數據職能部門，而且體現在其在人員配置上缺少大數據審計人才、垂直型組織形式缺乏活力等。因此，在新時代的要求下，大數據審計組織方式是對傳統審計組織方式必要創新。大數據審計組織方式具有靈活性、開放性、科學性的特點，其烘托于大數據時代的環境之下，架構在大數據審計平臺之上，圍繞數據分析的核心進行組織方式的建設。大數據審計平臺提供的數據庫資源、信息技術工具等能夠采集并處理全樣本審計數據，同時配備能夠運用大數據審計技術開展審計業務的大數據審計人才。此外，大數據審計組織方式更扁平化的管理模式能夠加強不同業務部門的溝通，更能激發組織活力，增加組織運作靈活性。

2.4?內控有效性判定

在傳統審計流程中，應對風險所實施的審計程序包括控制測試和實質性程序。控制測試在以下兩種情形中被采用：一是被審單位預期控制運行是合理及有效的;二是僅實施實質性程序不足以提供充分、適當的審計證據。而在大數據審計模式下，控制測試的有效性判定已越來越不重要，甚至可以被取消。面對被審單位所處的關系網絡，審計人員對獲得的全量審計數據可以進行總體審計而非抽樣審計，并且運用先進的數據分析工具，審計人員直接對所有數據進行精密且高效的分析，從數據分析結果中辨識、應對風險和異樣，而無須再費精力判定內部控制的有效性。通過結合各類有效的信息技術工具，分析程序的效能得到大大提升，它能夠對數據之間相關性關系進行高效分析，因此，控制測試的必要性大大降低直至消失。

2.5?審計成果利用

當前，審計信息和證據多以電子數據形式呈現，審計技術和方法與信息技術的耦合性也不斷上升。在這樣的趨勢下，審計需求方對審計價值的期望值逐日增加，他們期望除得到一份可靠的審計報告外，還能夠獲取具有附加價值的有用信息。而通過實施大數據審計模式，能夠最大化利用審計成果，這是實現增值型審計模式的利好特點。于被審單位而言，審計人員通過利用智能審計數據庫中所設置的風險閾值，能夠為被審計單位建立風險預警機制，提示企業在今后對外經營和對內管理方面應關注的薄弱點，減少企業不必要的損失;于外部信息需求者而言，大數據審計模式能夠在現有基礎上最大限度地降低信息不對稱風險，這表現在審計質量和審計效率的不斷提高，為信息需求者提供更加具有可靠性和有用性的信息;于會計師事務所而言，通過對審計過程中同質項目問題數據庫化，能夠建立經驗數據庫，匯總和探索更有效的審計方式，并且將審計成果、審計問題和審計對象進行智能化關聯，形成一套流程化模式，提高審計效率。

3?大數據審計模式在財務報表審計中的應用流程

大數據審計模式的應用流程見圖1。

如圖1所示，在大數據時代下的財務報表審計中，大數據審計模式的應用流程應包括了解被審計單位總體情況、簽訂審計業務約定書、計劃審計工作等5個方面。

3.1?了解被審計單位總體情況

在接受財務報表審計業務前，會計師事務所首先需要了解被審計單位及其環境的基本情況。對于被審計單位的行業分析和企業分析，大數據審計模式呈現更為高效、涉及范圍更寬泛的技術特點。超大規模的數據集結合“互聯網+”、區塊鏈、云計算和人工智能等技術搭建了多種云平臺，如政府數據庫、行業數據庫等。審計人員通過公開接口進入平臺可以查詢到擬承接業務對象的相關數據，并且利用數據挖掘及分析技術對數據進行可視化整理，簡明、直觀地掌握客戶的整體系統風險。利用網絡爬蟲技術收集媒體報道、行業監管等非結構性數據，有助于審計人員更加全面地了解管理層誠信問題。

3.2?簽訂審計業務約定書

經過對被審計單位基本狀況的全面了解后，會計師事務所按照執業準則的規定，綜合考慮客戶的誠信、審計人員具有執業必要的素質、專業勝任能力、時間和資源，以及能夠遵守相關的職業道德要求等因素來決定是否接受業務。在決定接受業務委托后，注冊會計師當與被審計單位就各項條款達成一致意見后再簽訂審計業務約定書。

3.3?計劃審計工作

計劃審計工作的內容包括制訂總體審計策略和具體審計計劃。得益于海量的大數據和先進的數據采集技術，計劃審計范圍在時間和空間上都能得到一定程度的拓展。預期通過在計算機系統中進行的實時審計，審計數據和結論及時上傳審計系統，報告時間安排更加靈活。大數據審計模式可以實現大部分審計工作的自動化，運用機器自動化流程執行重復性、常規性的審計任務，使審計重點、審計資源可以集中在更具挑戰性和關鍵的任務上，尤其是那些與存在重大錯報風險相關的任務。審計計劃工作需要專業計算機技術人員對信息技術相關工作進行處理。大數據審計模式下的計劃審計工作是一個動態的過程，基于后續審計數據分析結論進行相應的重要性水平等方面的調整。

3.4?風險應對

在風險導向審計模式下，審計人員遵循“戰略環節風險識別—經營環節風險識別—剩余風險分析—重大錯報風險評估—調整具體審計目標—控制測試（如必要）—實質性程序”的思路開展審計工作。而在大數據審計模式下，審計人員直接對審計數據進行有效分析，審計流程發生顯著變化。首先，基于數據挖掘、區塊鏈、“互聯網+”等技術，全樣本審計得以實現，審計人員可以直接對被審計單位全部的財務和業務數據進行分析，如對所有交易對象進行社會對賬等，此時，風險評估程序已沒有必要實施。其次，大數據審計模式下的分析程序應用范圍和效率都大大提升，其為重大錯報風險的存在提供直接證據，通過高性能的云計算、人工智能等技術，審計人員對全樣本數據實施高效的分析程序，直接對疑點、舞弊風險等重大領域進行重點關注，此時可能需要調整具體審計計劃來合理配置審計資源。最后，由于審計人員對全樣本審計數據的分析已經十分透徹和有效，因此，再實施控制測試已無意義，審計人員對重點關注的異常值采用細節測試予以驗證，進一步考慮具體的錯弊、疑點對最終審計結論的影響。

3.5?審計報告

在審計報告階段，審計質量復核將更為及時與準確，這是因為在獲取實時更新的審計業務數據庫的同時，審計工作底稿也在實時上傳，項目組負責人和項目經理能夠在線上及時對審計作業流程進行監督與審核，與傳統期末復核的模式相比，降低了期末收尾工作的壓力，也有利于及時解決審計工作中遇到問題。此外，利用人工智能技術，對審計數據庫進行以風險為導向的審計流程設置，并設定各類數據的自動化關聯，使?得計算機系統能夠實現部分審計工作的自動化，形成初步審計報告。最終，審計人員通過與被審單位治理層與管理層的溝通，得出審計意見，形成審計報告。

4?大數據審計模式在財務報表審計中的運行保障

關于大數據審計模式的運行保障，劉星等[7]認為，大數據審計工作的開展需要具備審計數據中心建設、數據采集、數據處理、數據分析、組織模式和風險管理6個保障條件。劉國城和陳正升[8]認為，大數據審計的過程開展需要有審計人員勝任能力、審計技術運作方式、審計智能服務等運行保障。房巧玲等[9]認為，實施數據式審計的關鍵要素包括審計平臺的構建、數據質量的保障以及數據分析技術的應用。本文認為，大數據審計模式在財務報表審計中的運行保障條件主要包括組織保障、數據庫保障、現代信息技術保障等5個方面。

4.1?組織保障

隨著大數據審計范圍不斷拓寬，業務更加復雜，傳統的審計組織已然無法很好地匹配大數據審計模式的要求。因此，這需要會計師事務所在組織的機構設計和人員配備上實現相應的改革和創新。

機構設置上，一方面，大數據審計需要加強質量控制以維持工作的常態化運行，設置適應大數據審計模式的數據質量控制機構，事先設計數據質量標準融入全局籌劃，重點考評數據的真實性、采集的全面性、分析的透徹性等;另一方面，設置數據安全保障機構，面對信息獲取的多樣化和簡易化，組織機構應重視對數據安全的維護，建立數據管理系統，對審計數據的運用路徑、安全存儲管理實現動態實時監測。

人員配備上，會計師事務所應當成立數據分析團隊，推動大數據審計成果轉化。通過數據分析團隊和審計業務團隊的充分合作和互相溝通，可以構建有效的數據模型，對審計數據進行深入挖掘和智能分析，加強審計成果的運用，真正實現增值審計。

4.2?數據庫保障

在對復雜、多樣、海量的數據進行采集、處理和分析時，數據庫是建立信息網絡、高效采集數據、有效進行數據梳理的必要保障。首先，審計人員利用數據庫可以建立連接外部的接口，不僅能夠打通與被審單位信息庫的數據傳輸通道，及時并完整地掌握企業財務、業務信息，而且可以接入政府端共享平臺，獲取政府云數據并檢索所需信息。其次，當被審單位的數據庫系統與審計人員使用的數據庫系統連接時，可采用直接復制的方法高效地采集數據，同時，在數據庫中利用Hadoop、MapReduce、Spark、HDFS等分布式處理技術實現數據實時存儲、轉換和異地交換，并且可以通過過濾機制及時剔除不正確、過時的數據，改變?傳統審計中存在的對于冗雜的數據處理需要耗費大量精力和時間的弊端。最后，在大數據審計模式中，審計人員需要不斷進行審計數據驗證，以保證采集到的數據的完整性和真實性，以及后續審計處理和分析的準確性，而利用數據庫的完整性約束是檢驗審計數據的簡便方法之一。數據庫預設的數據具有邏輯上的一致性和準確性，因此能夠接入數據庫的數據在域完整性、實體完整性和參照完整性等方面可以得到直接驗證。

4.3?現代信息技術保障

現代信息技術是大數據審計的重要技術保障。通過結合先進的信息技術，傳統審計逐漸轉變為聯網審計、總體審計、持續審計等新型的審計方式。大數據時代，“互聯網+”、物聯網、5G等技術與審計的結合，是利用信息通信技術和搭建的互聯網平臺，為大數據審計模式構建各方互通、信息傳遞、高效處理的大數據平臺，如社會對賬系統。由于各個企業之間經濟網絡的交織，一項交易的函證可以對社會經濟網絡中的所有相關方進行對賬。利用5G的暢通無阻，審計人員可以實行遠程實時審計節約審計成本。云計算作為物聯網的關鍵技術之一，其形成的云資源池可以提供全面的數據，并且結合高性能的計算方法進行數據處理，形成對審計人員有用的審計證據。審計與區塊鏈技術的結合則大大提升了審計取證的可靠性，區塊鏈的節點互相驗證特點能夠增加審計信息的可信度，提高審計線索的可見性，而其不可逆性又能夠降低財務舞弊和重大錯報的風險，降低審計風險。人工智能是一種先進的認知技術，通過機器學習、機器人流程自動化能夠智能分析和理解公司存在的風險，令審計人員專注于被審單位內部控制的薄弱點，進一步優化審計流程。

4.4?專業勝任能力保障

審計人員的專業勝任能力是促進大數據審計模式運行的不竭源泉。大數據審計模式是運用現代信息技術重點實施數據分析方法的一種增值審計模式。就當下的大數據時代而言，審計工作不再僅提供單一的審計報告，而是更關注由海量數據信息構成的信息網絡，審計成果可能運用于銷售、經營、法律等多個領域，審計功能的邊界不斷被拓寬。因此，運用大數據審計模式要求審計人員具有更高的專業勝任能力，不僅要掌握扎實的會計審計知識和技能，而且要著重學習和培養數據分析能力，如可視化技術、分類和回歸技術、關聯分析技術、文本挖掘技術、流程挖掘技術、深度神經網絡技術、計算機輔助審計技術、區塊鏈和智能合同、機器人流程自動化等，努力提高綜合能力，增加自身與數據的黏合度。同時，在審計團隊的配置上注重配備計算機專業人才，審計人員的組成需要進行跨專業調度，既包括各專業的專家人才，又包含信息技術的領軍骨干，全方位提升人員素質和團隊力量。

4.5?政策法規保障

政策法規建設是規范審計工作和保障審計質量的必要頂層設計。因此，同審計遵循《中華人民共和國國家審計準則》一樣，大數據審計也需要相匹配的政策法規，以規范大數據審計模式的實務操作，充分發揮大數據審計的增值作用。

當前，國際上通用的信息系統審計標準之一是信息系統審計與控制基金會于1996年制定的IT治理模型（COBIT），該模型是國際公認且權威的安全與信息技術管理控制標準，也是IT技術人員、用戶、被審單位和IT審計師之間的橋梁[10]。鑒于我國大數據和信息技術的發展情況，審計署于2004年也推出了有關數據接口的國家標準《信息技術、會計核算軟件數據接口》（GB/T 19581-2004），該標準對于會計核算數據元素、數據接口、輸出文件內容和格式有了標準化的規定，使財務數據等信息加載、傳輸得到規范。在計算機審計方面，我國《國家審計數據規劃》《計算機審計方法體系》和基于企業會計準則的可擴展商業報告語言（XBRL）通用分類標準等規范的發布，都是為匹配大數據時代下的審計新模式而做出的新指導。

5?大數據審計模式在財務報表審計中的應用對策

對于大數據審計模式的應用對策，陳偉和居江寧[4]認為，應開發更加通用、易用的大數據審計軟件，要加強數據可視化技術在大數據審計的應用，加強大數據審計方面的教育和培訓以及制定大數據審計的相關準則、規范與指南。章軻等[11]認為，推進大數據審計，需要把握大數據發展的趨勢，把握大數據審計的特征，把握大數據審計帶來的變化。應里孟和陽杰[12]提出，會計師事務所大數據審計轉型需要加強數據采集與積累，加大技術開發與使用，加大資金和時間投入，建立技術型和管理型人才隊伍，建設數據驅動的決策文化，加強組織學習強度。為推動大數據審計模式在財務報表審計中的應用，應不斷完善大數據審計的法律法規和準則，加強對大數據審計的理論與實務研究，積極推進大數據審計的運用平臺建設，大膽導入現代先進的信息技術并加強審計人員的后續專業教育。

5.1?不斷完善大數據審計的法律法規和準則

當前能夠適用大數據審計模式的法律法規仍不夠全面，無法完全覆蓋大數據審計模式工作的規范和指導，更難利于大數據審計模式的推進，因此現階段亟須持續完善相應的法律法規和準則。

首先，對于數據標準化的建立是采集數據的首要步驟，數據標準化是建立數據聯系、實現數據互通、創造數據共享的重要保障。因此，審計署等機關單位應與信息技術等部門合作，組成跨專業、跨學科的研究團隊，加強對審計需求的梳理分析，研制大數據時代下審計行業的數據規范化標準。

其次，對于大數據審計的數據處理和分析工作，相關部門應按照審計署的總體指導思想，出臺有關數據篩選、剔除、整理、傳輸、存儲等多方面的操作規范和管理辦法。

最后，大數據審計模式下，尤其應注重對數據安全性及保密性的管理，針對不同的數據結構類型、不同的數據庫類型可建立不同的授權登錄體系、設置專門的存儲路徑等，以保障審計數據的健康流通和安全使用。

5.2?加強大數據審計的理論與實務研究

大數據審計仍屬新興事物，對于很多企業、會計師事務所而言尚浮于理想層面。無論在國外還是國內，大數據審計模式的普及程度都不夠理想，這或許是囿于相關理念未深入人心、實行成本高、操作復雜等因素。因此，目前加強大數據審計的理論與實務研究是十分必要的。理論研究上，目前我國對大數據審計理論研究成果較為豐富，主要集中于大數據對審計的影響、大數據審計理念的變革、審計方式轉變、大數據審計平臺建設等方面，而為了促進大數據審計模式更好地運用到實際工作中，可以重點研究數據分析在風險評估分析的作用、執行的程序，研究注冊會計師的心理及專業技能發展等。實務研究上，可以積極地在政府審計機關中進行大數據審計模式的試點應用，汲取經驗，形成一套操作規范或建議。在社會審計工作中，可借鑒政府大數據審計模式的經驗來推進會計師事務所審計、企業單位內部審計的應用，或者多開展大數據審計模式應用狀況等社會調研課題研究，對目前應用大數據審計的單位進行實地調研，形成調查報告，得出應用現狀和進一步改進建議，促進大數據審計模式更好發揮增值效能。

5.3?積極推進大數據審計的運用平臺建設

大數據審計平臺能夠全方位地將大數據關鍵技術融合一體，全視角呈現大數據審計模式的流程[13]。因此，構建大數據審計平臺是實現審計智能化操作的必經之路。根據審計實施階段的流程，大數據審計運用平臺應包括數據采集、數據預處理、數據分析、數據存儲4個子平臺。數據采集平臺中參照數據采集規范，對于不同結構的數據、不同類型的數據庫應采用不同的數據提取技術，如采用Oracle、SAS、MySQL等數據庫技術處理結構化數據，利用NoSQL數據庫、Hadoop等處理半結構化或非結構化數據。數據預處理平臺中，將采集到的數據輸入到清洗、轉換、裝載等幾個子單元中，將數據預處理為大數據審計工作的基礎審計證據，便于審計人員從整體把握被審單位的薄弱環節，發現疑點。數據分析平臺重點對應審計流程中的風險應對環節，在此平臺中運用云計算引擎、人工智能技術以及其他軟件工具對審計數據?進行精準分析，直接對發現的重大錯報風險進行關注，得出準確的審計結論。數據存儲平臺則是對整個審計流程下來得到的所有數據進行安全存儲和智能化應用，設置相應的授權登錄體系和存儲路徑管理，以保障審計數據的健康流通和安全使用。同時，還需設置審計數據庫、審計知識庫等將數據分類，做到對資源的最大化利用。4個平臺構成大數據審計運用平臺，發揮協同作用，能夠不斷完善大數據審計作業能力，提高審計效率。

5.4?大膽導入現代先進的信息技術

從技術層面看，大數據審計模式是一種科技賦能的增值型審計模式。例如，云計算技術提供的技術平臺將各種分散的數據聯系起來，運用強大的數據處理能力提取有用的審計數據;具備分布式特征的區塊鏈技術減少了審計數據獲取成本，可提高數據分析的可靠性;互聯網、人工智能等技術與審計的結合不斷促進聯網審計、持續審計作業模式的實現。因此，大膽導入現代先進的信息技術能夠使大數據審計模式盡其所長、盡其所利。

該措施可以從以下2個路徑實現：第一，短期戰術上，會計師事務所可以借鑒政府大數據審計模式的相關成果，購買市場上成熟的大數據審計技術產品，或者與有關大數據技術研發單位合作開發本單位審計軟件;第二，長期戰略上，會計師事務所應及時轉變審計觀念，制定大數據審計轉型戰略，?培養大數據審計人才隊伍，審計人員應形成大數據審計思維，學習先進的信息技術，成為復合型人才，從而形成自主開發的核心競爭力。

5.5?加強審計人員的后續專業教育

審計人員可以是審計技術變革的關鍵解釋者和推動者。大數據審計模式雖然帶來審計流程的部分自動化，但還需要審計人員運用大數據審計關鍵技術推進工作。此外，審計人員的專業能力對于工作中的主觀判斷至關重要。審計人員作為實現大數據審計模式的主力軍，應不斷加強后續專業教育以跟上時代的需求。對于會計師事務所來說，要加強“審計+信息技術”方面的培訓工作，增進審計人員的大數據審計知識;提供崗位實踐機會，推動審計人員將大數據審計的理論知識運用到實踐中去;建立健全考核激勵機制，鼓勵審計人員考取有關大數據審計相關的證書，并給予一定獎勵。對于審計人員自身而言，要有職業危機意識，不能過于安于現狀，而是應積極學習行業新知識、新技術，在不斷夯實專業技能的同時拓展對先進信息技術的掌握邊界，如培養和提升自己的計算機操作能力、大數據分析能力、綜合管理能力等，成為技術型和管理型兼備的人才。

6?結語

隨著大數據時代的到來，審計行業信息化的改革進程逐漸加快，這同時也提高了監管機構和信息使用者對注冊會計師執行財務報表審計的期望，而應運而生的大數據審計模式可以在極大程度上提高財務報表審計質量和效率。

首先，從大數據審計模式的提出背景和概念出發，認為大數據審計模式是以現代信息技術為支撐、以數據分析為核心、以風險應對程序為重點實施的一種增值型審計模式，其在一定程度上拓寬了財務報表審計的功能邊界。

其次，對大數據審計模式在財務報表審計中的應用流程和運行保障展開分析，認為其運行的保障條件包括審計組織、數據庫、現代信息技術、人員專業勝任能力以及政策法規等方面。

最后，為促進大數據審計模式發揮效能，提出了現階段應不斷完善大數據審計的法律法規和準則，加強大數據審計的理論與實務研究，積極推進大數據審計的運用平臺建設，大膽導入現代先進的信息技術，以及加強審計人員的后續專業教育等改進對策。

參考文獻

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