注冊會計師傳統審計向大數據審計轉型的思考

摘要："隨著大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等技術的不斷提升，審計環境發生變化，出現了大數據審計替代傳統審計的現代化審計模式，但目前我國傳統注冊會計師審計尚未完成大數據審計轉型。基于國內外會計師事務所審計現狀的比較，從數據質量、人力資源和技術開發3個方面分析國內注冊會計師審計轉型過程中存在的問題并提出相應對策。

關鍵詞："注冊會計師審計;大數據審計;審計模式;審計流程

0"引言

中共中央辦公廳、國務院辦公廳發布的《2006—2020年"國家信息化發展戰略》中指出，“信息化是充分利用信息技術，開發利用信息資源，促進信息交流和知識共享，提高經濟增長質量，推動經濟社會發展轉型的歷史進程”。各行各業的信息化水平都在不斷提高，信息化環境使審計模式發生改變，大數據審計將成為審計的主流模式。為促進注冊會計師傳統審計向大數據審計轉型，本文針對轉型過程中存在的問題提出相應的解決措施。

1"國內外會計師事務所大數據審計現狀

1.1"國際四大會計師事務所

大數據審計改變了傳統注冊會計師審計模式，國際四大會計師事務所（普華永道、安永、畢馬威、德勤）不斷投資人工智能及區塊鏈開發，以適應信息化發展下的審計需求。國際四大會計師事務所使用的審計工具都能實現風險評估、實時監控、數據分析和信息共享，它們還針對不同的業務類型開發新的工具，雖然技術運用的領域不同，但都涉及人工智能、區塊鏈等技術。

1.2"國內八大會計師事務所

通過對國內外會計師事務所進行問卷調查發現，國內八大會計師事務所（天健、立信、信永中和、大華、天職、容誠、大信、致同）已將現有的大數據技術與審計工具相結合，但其研究進展不能代表國內整個行業的大數據應用水平，大部分中小會計師事務所的大數據審計建設長期缺位"[1] 。國際四大會計師事務所與國內八大會計師事務所使用的審計工具及其功能比較見表1。

2"注冊會計師審計轉型問題分析

國內注冊會計師審計正處于向大數據審計轉型階段，識別轉型過程中的問題是突破瓶頸的關鍵。經分析國內注冊會計師大數據審計現狀，發現其在數據質量風險、人力資源、技術開發3個方面存在問題。

2.1"數據質量

結合社會實際綜合考慮，將數據風險劃分為數據質量風險、數據標準風險、數據安全風險、數據來源風險、組織風險和管理架構風險"[2] 。國內會計師事務所存在的數據風險主要是數據質量風險，包括數據采集風險和數據安全風險。目前國內會計師事務所數據審計的基本流程為數據采集—數據存儲—數據預處理—數據分析—數據可視化—發現審計線索—審計事實確認—審計證據，在此基礎上對數據質量風險進行分析，見圖1。

""2.1.1"數據采集風險

審計數據質量是審計質量的關鍵，數據標準是審計數據質量的保障。NBD-PWG（美國國家標準與技術研究院大數據公共工作組）對大數據標準的規定中，所覆蓋的行業、項目廣泛，審計行業有統一數據標準，審計人員能夠快速獲取標準數據。在審計數據采集標準更新不及時、發展滯后的情況下，由于數據庫及其設計的多樣性、不同領域信息間存在壁壘，審計人員獲取數據較為困難"[3] 。國內審計人員要運用ODBC（開放數據庫互連）接口、Excel人工匯總、直接復制等多種采集方式獲取審計數據，在采集過程中會出現獲取的數據為亂碼、數據丟失、數據空白、數據重復等現象，存在數據采集風險。

2.1.2"數據安全風險

1.數據存儲風險

國內大部分中小會計師事務所將數據儲存在服務器或計算機中，隱藏了數據存儲風險。數據存儲風險是指數據在保存過程中存在的風險，包括內部風險和外部風險。內部風險來源于會計師事務所內部，審計人員安全意識不強、會計師事務所管控制度不完善等導致系統訪問權限機制失靈，未經訪問授權的審計人員可能會擅自登錄系統，篡改數據。外部風險是指網絡黑客惡意攻擊系統，導致數據丟失、數據泄露等嚴重后果。

2.數據分析風險

數據分析風險是指審計人員在數據分析過程中因數據特點、審計工具缺陷和審計人員主觀判斷而出現的風險。"數據類型多樣且大量的特點使審計人員難以篩選數據，易導致“虛數真審”，影響審計效率;國內缺乏精準的分析工具，審計人員僅能通過簡單的描述性統計得出結論，易忽略審計線索，影響審計效果;大數據審計仍然要求審計人員運用職業判斷能力進行決策，主觀判斷的準確度決定了數據分析風險水平。

2.2"人力資源

2.2.1"復合型審計人才缺乏

隨著企業數字化轉型的推進，審計人員應先對被審計單位進行信息系統審計，對其信息系統的安全性、穩定性和有效性做出評價。 2020年百強會計師事務所信息技術人員分布情況見圖2。由圖2可知，62家

百強會計師事務所有信息技術人員，較多的會計師事務所缺乏信息系統審計師、信息系統安全專業認證人員、OSTA高級軟件工程師等信息技術人員，難以保證獲取的數據質量。

此外，國內會計師事務所缺乏具備數據分析能力的復合型審計人才。在大數據時代，數據類型、審計主體、取證模式、審計工具等發生變化，數據分析成為審計方法的核心"[4-5] 。會計師事務所面臨的問題之一是審計人員缺乏綜合運用大數據分析的能力。大數據審計需要審計人員能夠綜合運用審計工具進行描述性、關聯性和預測性分析，同時要求審計人員具備洞察力和職業判斷力，甄別和選擇適當的數據分析方法。

2.2.2"高校培養計劃滯后

目前部分高校將審計與大數據分析專業結合，但其課程設置的有效性及滿足市場需求的程度有待商榷。高校審計專業教學更注重傳統審計理論與實務學習，數據分析、數據挖掘、人工智能審計等相關課程涉及較少，畢業生要在工作崗位上重新學習和適應大數據審計實務。部分高校設置了數據分析專業，但審計與數據分析二者之間“脫軌”，無法滿足大數據審計的復合型需求。

2.3"技術開發

2.3.1"技術開發處于起步階段

大數據技術本身還處在不斷探索發展的過程中，國內現有的審計工具在實務中的應用尚不成熟，有些功能還處于研發階段。審計工具是大數據技術的載體，審計人員對于審計工具的感知直接影響其使用頻率，新型審計工具若不能滿足審計人員的需求，就難以提高審計人員的使用頻次。

2.3.2"技術開發成本高

為創造大數據審計的條件，會計師事務所必須置備相關審計工具，獲取大數據審計工具的途徑包括研發和采購。自主研發的方式能夠滿足會計師事務所的個性化需求，但在研發階段需要人力、物力的持續投入，且存在較大風險;一次性采購大數據審計工具也會產生較大的支出。除了獲取成本高，這2種方式在后期維護、升級環節也會產生高額費用。

3"注冊會計師傳統審計向大數據審計轉型的措施

3.1"完善審計行業大數據標準體系

為降低數據采集風險，國家應當推進完善審計行業大數據標準體系的工作。審計行業大數據標準體系要統一現有財務系統與審計系統采集接口，對采集接口設置適當的粒度，避免粒度過大造成“虛數真審”，以及粒度過小影響數據互通性和審計效果。此外，審計行業大數據標準體系的內容要及時更新和修訂，為數據采集的順利實施提供保障。

3.2"設置大數據審計職業資格證書

為推動會計師事務所開展大數據審計工作，財政部可以增設與大數據審計相關的職業資格證書。大數據審計職業資格考試的知識體系應當包括傳統審計和大數據審計知識，職業資格證書的考試科目設置要將理論與實操結合起來。本身已獲取注冊會計師資格證書的人員可以直接報考大數據審計相關理論和實操科目，尚未獲取注冊會計師資格證書的人員要報考全部內容，通過該資格考試的人員能夠從事大數據審計工作。

3.3"推進國內會計師事務所數字化轉型

3.3.1"與多方合作構建大數據審計平臺

會計師事務所可以與國家主管部門及行業協會合作完成技術開發，提高研發效率，降低研發和維護費用。工業和信息化部應當出臺大數據審計平臺建設的財政優惠政策，進一步加強對中小會計師事務所革新的支持。各地大數據局應貫徹落實黨中央對大數據審計平臺建設的戰略部署，針對當地實際情況統籌安排，制訂詳細的大數據審計發展計劃。各級注冊會計師協會應切實保障審計平臺的研發和維護工作，給予會計師事務所技術支持，并加強大數據審計人才的培訓和指導。在構建大數據審計平臺時，會計師事務所應當從技術角度控制數據質量風險，技術人員要根據數據標準和數據庫類型設計采集接口，關聯適合注冊會計師審計的數據源，采用存量大、安全性高、互通性強的存儲方式，融入更多大數據技術，從而保障數據分析的準確性。

3.3.2"完善會計師事務所大數據審計相關規范

會計師事務所內部風險是造成數據安全風險的原因之一。會計師事務所應當完善相關管控制度，實施規范管理，規定只有經過授權審批獲得權限的人員才能登錄系統或查詢相關數據，嚴禁外部計算機隨意接入內部服務器。會計師事務所還應明確權責關系，建立懲戒措施，同時要加強員工數據安全教育，定期對員工使用審計工具的風險情況進行考評。

3.3.3"加快復合型審計人才隊伍建設

在具備技術和制度支撐的條件下，會計師事務所還應當提高審計專業隊伍質量。技術型人才主要是能夠通過審計大數據分析獲取新洞察的相關人員"[6] 。一方面，會計師事務所在對外招聘時，要注重選用信息技術和大數據審計人才，對內要加強員工專業培訓，提升員工大數據審計相關技能水平;另一方面，實質性分析程序的方法被數據分析替代，審計人員應當主動轉換審計思維，由驗證型審計轉為發掘型審計，主動使用大數據審計工具，逐步降低對Excel的依賴程度，增強數據分析的綜合能力。

3.4"改進高校人才培養計劃

為了滿足市場對復合型人才的需求，高校可以與審計實務界建立人才聯合培養機制，使課程設置及時對接審計實務發展前沿。高校在注重傳統審計課程的同時，應以需求為導向，為會計師事務所提供人才資源和人才儲備，將數據分析、數據可視化、編程、人工智能審計等相關課程融入課堂，制訂具有前瞻性的培養計劃，并為學生提供數字化水平較高的實習平臺，以應對人力資源風險。

4"結語

大數據審計技術的全面應用，將為審計行業帶來質的提高和效率的大幅提升。目前，我國已經具備較先進的大數據技術和基礎審計工具，但大數據技術尚未實現在審計全行業應用，國內會計師事務所存在數據質量、人力資源、技術開發3個方面的相關問題。會計師事務所及多方亟須合力，從規范制定、平臺構建、制度建設、人才培養等多方面推動注冊會計師傳統審計向大數據審計轉變，以期在未來實現智能審計。

參考文獻

[1] 韓天佩."大數據技術在財務報表審計分析程序中的應用現狀及應對[D].北京：北京第二外國語學院，2021.

[2]張悅，楊樂，韓鈺，等.大數據環境下的審計變化、數據風險治理及人才培養[J].審計研究，2021（6）：26.

[3]楊蘊毅，呂天陽.標準化是審計數據采集的必由之路[J].審計觀察，2018（5）：42- 45.

[4]陳漢文，韓洪靈.審計理論與實務[M]."北京：中國人民大學出版社，2019.

[5]李曉羽，唐嘉尉.注冊會計師審計模式變更：基于大數據背景的研究綜述[J/OL].重慶大學學報（社會科學版）：1-9[2022-03-10].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/50.1023.c."20220227.1018.002.html.

[6]應里孟，楊杰.會計師事務所的大數據審計轉型：動因、障礙與實現路徑[J].財會月刊，2020（5）：100-108.