大數據審計：機遇、挑戰與實施路徑

張鳳元 董園園 郭家豪

摘 要 大數據技術自提出以來就廣受關注，國家審計作為國家治理現代化的重要組成部分，大數據審計的研究和應用成為近年來審計領域的熱點問題。文章在介紹大數據審計發展與應用的基礎上，闡述了大數據技術對審計工作在降低審計風險、提高審計質量和效率以及豐富審計信息等方面帶來機遇的同時，也帶來了諸如思維模式轉變困難、大數據審計人才難求以及大數據獲取成本高等方面的挑戰，最后給出了在大數據環境下開展審計工作的相關建議，以期能夠推動大數據審計健康科學地發展。

關鍵詞 大數據；審計；機遇；挑戰

DOI： 10.19840/j.cnki.FA.2023.03.013

* 基金項目：河南省哲學社會科學規劃項目“黃河流域返貧阻斷的審計治理機制與路徑研究”（2022BJJ101）；航空科學基金項目“基于提升航空工業核心競爭力的戰略管理審計研究”（2019ZG055003）；河南省重點研發與推廣專項（軟科學）項目“研究型審計服務國家治理的作用機制與實現路徑”（232400412073）

2014年10月《國務院關于加強審計工作的意見》提出實現信息共享，加大數據集中力度，創新電子審計技術。2015年12月《關于實行審計全覆蓋的實施意見》指出提高運用信息化技術查核問題、評價判斷、宏觀分析的能力，實施聯網審計。2015年12月劉家義審計長也曾在全國審計工作會議上明確指出“推進以大數據為核心的審計信息化建設，是應對未來挑戰的重要法寶”。2018年5月習近平總書記曾提出“要堅持科技強審，加強審計信息化建設”“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”等要求；2021年6月《“十四五”國家審計工作發展規劃》提出，要加強審計技術方法創新，運用現代信息技術開展審計。在當前新一輪科技革命孕育興起的時期，大數據、物聯網、人工智能等信息技術不斷創新突破，被審計單位的日常運轉更加依賴信息化技術，審計工作也發生了翻天覆地的變化，利用大數據技術開展審計工作不可避免。此外，大數據與審計融合帶來的新技術、新方法以及新思維使得傳統審計模式已不能滿足審計發展的需要，大數據審計成為國家審計的一大理論創新。

一、大數據審計的發展與應用

（一）大數據審計的發展

大數據具有大量（Volume）、快速（Velocity）、多樣性（Variety）、真實性（Veracity）等特征。麥肯錫管理咨詢公司認為大數據是一個數據集，在采集、存儲、分析等方面都遠超出傳統數據庫的承受范圍，具有數據規模大、流轉快、類型多等特征[1]。研究機構Gartner認為大數據是一種信息資產，為適應其規模大、增長率高以及多樣化等特點，“大數據”需要新的處理模式，具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力[2]。大數據技術的普及逐漸成為國內外的研究熱點，大數據的發展也給各學科帶來種種機遇，國家審計的不斷變革與創新使得大數據審計應運而生。文峰初步提出了有關云審計的概念和方法[3]。秦榮生認為“大數據”“云計算”技術可以使審計朝著數據化、智能化的方向發展[4]。黨的十八屆四中全會中首次提出審計監督全覆蓋，受到社會各界廣泛關注。朱玲玲認為充分利用大數據技術可以更好地促進審計監督全覆蓋的實現[5]。劉國城、陳正升認為大數據技術的出現給審計的發展帶來了挑戰，但通過梳理大數據審計的發展態勢、流程方案等，大數據審計可向好的方面發展[6]。張敏認為大數據審計在中國有難得的發展機遇，因為我國為大數據技術的發展投入大量人力物力，并且提供了寬松的應用環境[7]。多數學者認為大數據對審計帶來機遇的同時也面臨著一系列挑戰，但通過建立相應解決方法，大數據審計便能提高審計質量和審計效率。2016年及以后大數據審計開始呈現出迅速增長的趨勢，在審計風險、審計方法、審計證據、注冊會計師審計、政府審計、社會審計等方面均有涉及。

（二）大數據審計的應用

如何將理論層面的大數據審計運用到實務中是重點研究內容。呂勁松認為對于外部網絡資源數據，可以利用爬網技術將非結構化數據抽取出來并進行轉換處理，最后存儲到審計云平臺中[8]。陳偉以大數據可視化分析工具Tableau為例，研究了大數據環境下開展電子數據審計的方法[9]。吳雯潔通過爬蟲技術，將廣西14個地區、232.5萬名享受養老保險的離退休人員進行分析，最終發現并形成審計證據[10]。薛杰、楊逸云、張敏以某化工類制造企業IPO審計為例，通過爬蟲技術獲取審計證據，運用可視化儀表板展示審計的過程和結果，增強了企業年報的可讀性[11]。從上述結論可以看出，大數據技術在審計領域得到了廣泛運用，并且能夠方便審計工作的開展。

二、大數據審計的發展機遇

目前，對于大數據技術的研究和應用已然成為國內外的熱點。美國政府頒布的《聯邦大數據研發戰略計劃》中將大數據定義為“未來的新石油”。國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》中明確指出要深化大數據在各行業的創新應用。因此，大數據時代的到來為審計的革新、發展和突破提供了前所未有的機遇，主要體現在以下方面。

（一）大數據審計可以降低審計風險

在風險導向審計模式下，大數據技術與審計融合的過程中出現諸如數據采集、數據存儲與管理以及數據分析等風險，大數據技術對固有風險以及控制風險等都存在一定影響，同時也會增加審計人員對于數據采集和分析的難度，進而導致審計人員得出錯誤結論。不過由于大數據技術的出現，審計工作中的傳統抽樣方法逐漸向全樣本審計方向轉變。大數據技術下的審計抽樣不再依賴少量樣本數據，在審計工作中可以立足總體樣本數據進行決策，審計證據更加充分、適當，可以減少審計人員因職業判斷的不確定性出現的審計風險，進而降低審計風險。除此之外，審計人員可以通過改進審計證據的獲取辦法來降低審計風險，比如規范被審計單位使用的大數據審計軟件、關注被審計單位數據實效等。加強審計數據的安全性對于降低審計風險至關重要，審計人員督促被審計單位改進數據采集和存儲方法、加強數據存儲的安全管理，能大大降低大數據給審計帶來的風險。

（二）大數據審計可以提高審計質量和效率

大數據是未來提高企業競爭力、生產力和創新力的關鍵因素，大數據技術在審計領域的應用能有效提升審計工作的質量和效率。在傳統審計模式下，由于被審計單位內部業務和財務數據難以獲取，審計人員難以獲得有效的審計證據，進而影響審計證據的充分性和適當性。而大數據技術的出現使得全樣本審計成為可能，審計人員都能夠采集和存儲被審計單位更多的數據信息，再借以大數據技術將采集到的數據進行技術分析，審計證據的廣度和深度都有所提高，審計人員便能得到既充分又適當的審計證據，提高審計質量。分析程序是審計過程中常用的一種方法，相較于傳統審計方法，運用大數據技術分析審計各個流程的工作效率更高。上文提到，吳雯潔采用大數據分析程序并引入廣西養老金作為案例，案例中明確了施行分析程序的目標為養老金，對剖析目標加以預測形成期望值，借助聚類剖析方式計算可認同差異，利用偏差剖析數據的方式分析導致差異的根本原因，最終發現并形成審計證據，提高了審計工作的效率以及質量[10]。

（三）審計可視化有助于審計數據的分析

大數據可視化技術可以將數據之間的關系以更加直觀的方式呈現出來，比如動態圖、散點圖等，可以幫助審計人員更加快速、清晰地接受信息，提高審計效率。吳雯潔提出可視化技術被分為報表和分析兩種類型[10]。大數據模式下，審計人員可以利用儀表盤、計分卡或者借用Excel等方式，將收集到的報表數據加工成圖形或者表格，以更加簡潔清晰的方式將數據之間的內在關系呈現出來，審計人員運用職業判斷作出進一步分析，將無用的信息篩選出來，對有用的信息加以詳盡分析，最終形成更加可靠的審計證據。張敏提出可視化技術不僅適用于審計過程，也適用于審計報告階段[7]。在審計過程中，使用儀表盤將小組成員的進度、所需資源以及困難等實時動態地展示出來，這樣管理人員可以隨時了解和幫助項目組成員，成員之間也可以實現資源共享，提高審計人員的工作效率。在審計報告階段，審計人員可以通過圖形圖表的形式將審計成果展現出來，這樣更便于被審計單位以及大眾理解。

（四）大數據審計可以豐富審計信息

在審計工作中，只要是有用的信息都應納入數據分析中，包括內部和外部信息、財務和非財務信息以及結構和非結構化信息等。在傳統審計模式下，審計人員主要檢查被審計單位的審計流程，從被審計單位內部獲取結構化的財務信息，但財務數據多由被審計單位內部編制和提供，故審計人員難以發現被審計單位精心謀劃的舞弊行為，所以外部信息、非財務信息以及非結構化信息就顯得尤為重要。在傳統審計的基礎上引入大數據技術，能夠突破傳統審計模式所帶來的各種局限，被審計單位的競爭對手信息、內部社交媒體信息、與客戶往來電子郵件等，這些非財務數據的文本信息均可作為審計證據的補充和驗證，提高審計證據的多元化，降低財報審計的難度，提高審計工作的質量和效率。

三、大數據審計面臨的挑戰

對于審計而言，無論是在理論還是實踐上，大數據審計代替傳統審計都是大勢所趨，大數據技術給審計的發展帶來了機遇。但是大數據這一新元素的融入，也為傳統審計帶來挑戰，主要表現在以下方面。

（一）大數據審計思維模式轉變困難

大數據背景下，思維的轉變將會對審計轉型產生積極影響。但是人們長期以來形成的固有審計模式很難改變。由于大數據技術在審計領域的應用時間較短，無論是管理層還是審計工作人員，他們大多還沒有完全形成對大數據技術的應用意識，所以，隨著形勢的不斷變化，人們的思維和意識也要跟上大數據的浪潮，因此，就需要做出相應改變。但是在改變的過程中經常會遇到各種問題，這種改變如果自上而下進行，往往會受到中層或基層工作人員的阻力，因為他們需要學習關于大數據方面的新知識，拋棄多年累積的工作經驗和工作方式，除此之外還需要將二者融會貫通地運用到工作中，這對審計人員無疑是一大挑戰。若是自下而上進行改變，往往需要說服管理層接受大數據審計這一新興事物，但在利用大數據技術未取得實際成效之前，很難得到管理層的實際支持，故大數據審計的應用便僅僅停留在簡單的信息處理上。因此，審計想要跟緊大數據時代的腳步，就需要理論界和實務界的共同努力，轉變人們對大數據審計的看法，摒棄傳統審計模式的糟粕，使得審計這一行業能夠適應社會的不斷發展和創新。

（二）大數據審計復合型人才難求

隨著大數據技術的發展，包括會計、審計在內的各個領域都在發生變化，大數據審計需要既懂審計又懂大數據技術的復合型人才。然而，目前我國這方面的人才極為匱乏。一方面，高校作為人才培養主要供給方，依舊采用傳統的審計人才培養模式，課程設置、師資隊伍以及教學資源等跟不上時代的變化，不能滿足社會對大數據審計這一復合型審計人才的急需。雖然有部分高校積極響應習近平總書記“科技強審”的要求，開設智能審計、計算機審計、大數據審計等課程，但由于師資力量、教學資源不足等原因，并沒有將大數據技術和審計課程有效融合在一起，學生對于大數據審計的認識僅處于入門階段。而且，審計教學實踐也是培養高校人才中的重要一環，但多數高?！爸乩碚摚p實踐”，學生很難將書本上的知識與實務相結合。另一方面，大數據技術的迅速發展提高了審計工作效率和質量，但是也對審計人員的工作能力提出了更高要求。他們不僅需要熟練掌握傳統審計工作，還需要將大數據技術這一新興事物運用到審計工作中。但是就目前來看，多數企業的審計人員并未掌握大數據運用能力，他們雖然專業能力扎實，但是缺乏對大數據的采集、挖掘和分析運用能力，無法滿足大數據背景下社會對大數據審計復合型人才的新要求。

（三）大數據獲取成本高

大數據技術的使用的確可以提升審計工作的質量和效率，便于審計人員投入到更高層次的工作中去。但是進行大數據分析的關鍵，是能否用合適的成本獲取所需數據。就目前而言，使用大數據獲取信息的成本相對較高。首先，大數據的采集范圍廣。審計大數據的采集范圍主要來源于被審計單位與審計相關的業務以及財務方面的內部數據。另外，隨著時代的發展，非結構化、非財務的外部數據變得愈發有價值。但是審計人員面對如此浩瀚的數據，想要全部采集完整是不現實的，尤其是那些占用存儲空間大且價值不高的信息，容易增加審計成本的負擔。其次，大數據采集難度高。就內部數據而言，被審計單位所提供的材料并不完整，只有少量的電子數據，而且也僅局限于財務方面的數據，其中還存在被審計單位處理過的數據，所以這些數據并不能使用大數據技術進行處理。就外部數據而言，審計人員可以運用大數據技術在網上爬取被審計單位的公開數據，但這也會產生高額成本。如果無法爬取被審計單位的公開數據，或者是爬取出來的數據質量較差，這也會付出較大的沉沒成本。最后，大數據技術升級成本高。現如今時代發展飛快，開發的大數據審計軟件也需要不斷更新與改進，審計單位也需要與時俱進滿足客戶需要，并且根據技術的進步作出相應調整。相應地，被審計單位也需要針對技術的進步作出相應改變，這都會使大數據的獲取成本增加。

四、大數據審計的實施路徑

（一）樹立大數據意識

從1996年審計署確定了計算機輔助審計理念的誕生，到2018年習近平總書記“堅持科技強審，加強審計信息化建設”理念的確立，我國國家審計經歷了傳統的手工審計、計算機輔助審計以及大數據審計等發展階段。大數據與審計的交融需要審計人員的思維和模式做出相應改變。因此，無論是作為高層次人才培養單位的高校還是企業都應當跟上時代的腳步。對于高校而言，要改變資深教師對于大數據審計這一新興學科的看法，一些資深教師由于接受慢、操作難等問題無法接受新事物。對于年輕教師而言，他們對于新事物的接受度比較高，能夠深化大數據審計在審計學科中的學習。針對以上問題，可以通過邀請精通大數據技術的專家舉辦講座、開設有關大數據技術的培訓以及到單位進行實地學習等活動，來深化教師對于大數據審計的看法和認知。除此之外，高校僅開設有關大數據審計的課程仍遠遠不夠，還要向學生灌輸大數據技術對審計學科的重要性，培養對大數據運用的意識，讓學生能夠打心底里接受大數據審計這一交融學科。對于企業而言，無論是管理人員，還是企業的審計人員，都要適當摒棄傳統的審計工作模式，認識到大數據技術對審計工作的推動作用，從傳統審計工作模式向大數據審計模式轉變。企業也要積極推進內部信息化建設，構建良好的大數據審計環境，確保審計工作可以與時俱進。

（二）培養具有大數據審計應用能力的人才

大數據時代的到來，高校作為高層次的審計人才培養單位，需要對現有傳統的審計人才的培養方式做出相應變革。首先，高校應樹立具體和明確的培養體系?，F行大而空的人才培養體系對于高校而言并不普遍適用，無法為社會培養高層次應用型審計人才，高?？梢越Y合自身的教育資源以及優勢因地制宜、突出特色，為社會培養并輸送具有差異化的高層次審計人才。其次，高?？梢越ㄔO復合型大數據審計專業師資團隊。大數據背景下，高校想要培養高層次大數據審計人才，有賴于復合型師資隊伍的建設。復合型師資隊伍的建設可以“內培”，即高校可以定期組織教師進行培訓，深化教師信息化觀念，將大數據觀念融入到日常教學中；也可以“外引”，即對外引進審計實務經驗豐富、具有大數據技術背景的審計人才加入教學隊伍中來。最后，高校應加強實踐環節的創新。培養高層次大數據審計人才僅靠傳授理論知識還遠遠不夠，還應將所學專業知識運用到實踐中。當前，多數高校都是在前幾年向學生傳授理論知識，最后一年才開設有關審計實踐課程的教學。所以高?？梢赃\用“邊教學邊實踐”的模式對學生進行培養，這樣高校培養出的人才不僅能夠擁有專業知識和技能，也有解決實際問題的能力，能夠更好地滿足社會對于高層次審計人才的需求。

（三）開發大數據審計軟件，降低數據采集成本

相對于傳統的審計數據分析而言，大數據審計由于融合了信息技術，其分析要更復雜一些，因此，設計一些高效、省時、易操作的大數據分析軟件可以降低數據采集、存儲以及分析成本，便于今后審計工作的順利開展。大數據軟件開發的過程中應注意以下問題。首先，審計大數據軟件應將審計和大數據技術充分融合，深化大數據技術在審計中的應用，將機器學習、數據采集、數據處理以及可視化技術等運用到審計工作中。其次，審計大數據軟件的開發應該注重軟件的高效和易用性。由于大數據有大量、多樣性等特點，在審計工作中運用大數據技術會使得審計工作變得比傳統審計更復雜，因此，設計的軟件高效、易懂更便于審計人員的理解，進而提升審計工作的質量和效率。最后，審計大數據軟件應注重其通用性。目前審計業務的種類比較多，如政策落實跟蹤審計、財政審計、金融審計、企業審計和經濟責任審計等，不同的審計業務需要不同的審計數據分析方法。所以為了滿足不同行業、不同業務開展大數據審計的需要，設計的大數據審計分析軟件應能夠支持多種數據分析方法。

AFA

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（編輯：張春紅）