大數據時代基于Python技術的審計方法研究
——Python技術在日常審計工作應用案例

吳大進

隨著全球經濟和科學技術的發展，大數據技術已經廣泛深入地應用于各個行業領域，注冊會計師行業也面臨轉型升級，由傳統的風險導向型審計模式逐漸向數據驅動型審計模式轉型。數據驅動型審計模式下審計思維、方法和內容都發生了巨大的變化，這就要求審計人員必須逐步培養起大數據審計思維，掌握大數據審計技術，才能勝任自身的審計工作。Python技術優勢在于語法簡潔、容易學習，可以用少量基礎代碼構建出功能強大、應用場景廣泛的程序，為非計算機專業的審計人員降低了編程門檻。Python技術可以在審計項目數據關聯性分析、數據綜合比對和辦公自動化方面有廣泛的應用前景，審計項目在Python技術的加持下會體現出巨大的效率優勢，同時也為大數據時代審計項目創新審計思路，拓寬審計方法提供技術可能性。

一、Python技術在圍標和串標審計項目中的應用（數據關聯性分析）

近些年招投標環節圍標和串標情況逐年增長，嚴重擾亂了正常市場秩序，直接傷害了發標人和其他投標人的合法權益。傳統的審計工作方法是人工比對、分析招投標文件，查找圍標和串標問題線索，通常每份投標文件的方案都在幾萬字左右，人工梳理不僅費時費力，而且比對結果主觀性較強，取證支撐不足，往往無法定性問題。而利用Python技術的數據關聯性分析，可精準定位問題線索，為后續進一步核實問題提供了充足的證據支撐。使用數據： 投標文件。

審計思路：第一步，運用Python的jieba分詞工具包實現中文詞組的智能拆分，將文檔內容分割成若干詞組和短句；第二步，將需要分析的若干詞組放入字典，遍歷整個字典和投標文件就可以計算出，單份投標文件所有詞組出現頻次和長度；第三步，利用詞頻數據可以直接算出不同投標文件之間的相似度，同步分析生僻詞和關鍵詞出現頻次，如果二項指標高度異常則存在圍標和串標的重大嫌疑。

應用案例：某省公共資源交易中心收到舉報材料，2021年初某市重點安置房建設項目中標結果存在圍標嫌疑，項目涉案金額巨大，投標人有38家企業。如果使用傳統的人工方式對38份投標文件進行關聯性分析，需要3-4名審計人員加班加點工作3周才能完成，而運用本審計技術僅3天時間就完成了全部38份投標文件的關聯性分析，發現其中32份投標文件施工方案相似度超過70%，比對出62項關鍵詞使用頻率呈現高度一致性和規律性（如：組價名稱“砌筑檢查井”項32份投標文件出現頻次在32-35次之間，其他投標文件均少于5次； “工程定位復測”項32份投標文件全部出現8次，其他投標文件均無）。初步鎖定涉嫌圍標的32家投標人，同舉報材料反映的9家投標人涉嫌圍標的情況大相徑庭。起初公安機關對如此短時間就反饋審計結果，且涉嫌圍標企業之多也保持懷疑態度，后經公安機關偵辦核實32家投標人全部參與該項目串通投標犯罪行為，事倍功半的效率和精準定位犯罪線索得到司法機關高度評價和表彰。

二、Python技術在公務用車審計中的應用（數據綜合比對）

公務用車一直是審計和巡視的重點領域，參照政策規范設定多個審計關注點：未按規定定點管理（定點加油，定點保險、定點維修）、未按照規定一車一卡管理、公車私用、存在賬外車輛、油耗異常等。

1.未按規定定點管理。行政事業單位和國有企業應根據《黨政機關公務用車管理辦法》等有關規定，嚴格執行公務用車“三定”要求，將所有公務用車全部實行定點維修、定點加油、定點保險。

使用數據：被審計單位財政直接支付明細表和定點單位庫。

審計思路：通過Python提取“部門經濟分類名稱”和“收款單位”關鍵字段， “部門經濟分類名稱”字段中符合 “公務用車運行維護費”的“收款單位”同定點單位名稱列表分析和比對，運用if“收款單位”not in定點單位列表（收款單位是否包含在定點單位列表）判斷語句，將不在定點單位庫內的交易記錄一次性全部提取出來。

應用案例：某市某區2019年度本級預算執行和其他財政收支審計項目運用本審計技術發現審計線索272條，涉及一級預算單位32家，其中：未在定點保險公司購買車輛保險交易記錄19條，涉及金額6.26萬元;未在定點維修單位維修車輛交易記錄251條，涉及金額74.18萬元;未在定點加油單位加油交易記錄2條，涉及金額3.00萬元。

2.未按照規定一車一卡管理。行政事業單位和國有企業應根據《黨政機關公務用車管理辦法》等有關規定，對公務用車加油實行“一車一卡”管理。

使用數據： 中石化或中石油提供的IC加油卡加油記錄表。

審計思路：通過Python提取“卡號”、“業務類型”和“交易時間 ”關鍵字段， 運用if 判斷語句和標準日期轉換函數datetime.strptime，梳理每張IC卡單日加油次數n，將單日加油記錄超過1次（n>1）的IC加油卡一次性全部排查出。

應用案例：2020年6月某省某市公安局交通警察支隊收支專項審計項目，運用本審計技術梳理和比對被審計單位204張IC加油卡加油記錄表，發現89張IC加油卡存在單日加油次數超過1次的情況，疑似未按照規定限定車牌，后經審計組進一步核實確認該單位82張IC加油卡未按照規定限定車牌號，違反“一車一卡”的管理規定。

3.公車私用。

使用數據： 中石化或中石油提供的IC加油卡加油記錄表。

審計思路：通過Python提取“地點”關鍵字段， 運用not in判斷語句，剔除本地加油記錄，提取異地加油記錄，將異地加油記錄同公務用車使用臺賬、派車單進行比對，發現異地公車私用線索。

應用案例：2019年某市園林綠化管理中心經濟責任審計項目，運用本審計技術發現2016年1月至2019年3月期間存在異地加油12次記錄無派車單，公務用車使用臺賬無記錄，疑似公車私用，包括4次加油地點系風景名勝區。后經審計組進一步核實其中9次異地加油系公車私用。

三、Python技術在辦公自動化中應用

主要代碼語句：

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審計項目經常需要處理大量的Word、Excel、Txt、PDF、CSV等文件，手動處理起來會非常復雜和耗時，而且容易出錯，對于規則明確、機械重復文件處理事項，Python提供了很多工具包可簡單便捷完成這些任務，原先幾名審計人員需要幾天才能完成的工作，Python幾分鐘就可以高效無誤完成，下面總結了幾個Python在辦公自動化中的應用場景。

1.自動處理Excel文件。Python可以使用xlwings和matplotlib工具包來對Excel進行增刪改查、格式調整、統計分析、圖表制作等操作。

2.PDF自動提取文本和表格。PDF文件通常不能直接使用，需要手工轉換為文本格式才能使用，如果有大量的PDF文件，Python可使用PyPDF2和pdfplumber工具包實現批量轉化文本和提取表格。

3.文件批量重命名。批量處理文件一直是日常審計工作中常見的繁瑣工作，使用 Python 進行大批量文件自動分揀和整理，可大大提升工作效率。

四、基于Python技術的大數據審計前瞻

除了上述介紹的審計方法，還有很多基于Python技術的審計方法值得審計人員不斷探索和研究，Python是一種跨平臺的計算機程序設計語言，最大的特點是擴展性強，第三方工具包豐富，隨著工具包不斷更新和發布，Python技術一定會被更多應用到各類審計項目之中。未來Python技術可能會在三個方面對大數據審計產生重大影響：第一，抽樣審計向詳細審計轉型， 利用Python爬蟲技術、圖像識別、數據分析和人工智能等技術，按照設定模板自動獲取被審計單位報表、憑證、原始單據、資金流等底層數據信息，實現憑證抽查智能化、自動化和全面化；第二，審計內容多維化，傳統審計范圍主要是財務和業務數據，Python技術可以將音視頻、圖像、定位信息、傳感器信息等非財務信息進行整理和分析，轉換為結構化信息從而突破傳統審計內容的限制；第三，審計過程可視化，傳統審計面對的大多是數據和文本的一維界面，很難找出數據中隱藏的規律和問題，Python技術在數據交互分析、探索性計算以及數據可視化方面都有無與倫比的優勢，可以將審計數據以圖表形式多維表達，展示更豐富的細節，便于審計人員快速分析并發現問題。

大數據時代的到來和大數據技術的發展推動了各個行業的轉型升級，也給注冊會計師行業帶來了新的機遇和挑戰，注冊會計師也應與時俱進，主動迎接挑戰，創新審計思維，轉變審計模式，善于獲取、分析和運用大數據，將大數據技術與審計業務進行有機融合，努力使自己成長為大數據時代“一專多能”的復合型審計人才。