大數據技術在會計事務所審計的應用重點及有效對策

王斌

【摘要】大數據時代，數據信息越來越復雜，體量越來越大，大數據技術在會計師事務所的應用也較傳統審計工作而言有了更理想的效果。文章首先梳理了會計師事務所大數據技術應用的幾個方面，接著探討了大數據技術在會計師事務所應用中面臨的風險，最后提出優化事務所大數據應用的有效對策，希望能夠有所借鑒。

【關鍵詞】大數據技術；會計師事務所；審計

【中圖分類號】F812.42；F239.4

大數據背景下，社會經濟進行著“數字化”轉型，審計工作面臨著更高的要求，而傳統的審計思路和方法面臨著一定的挑戰，如審計資源和證據線索收集困難、審計時間長、審計流程繁瑣等問題。大數據技術無疑是解決這些問題最有力的工具。在“數據即資源”已成為社會共識的環境下，利用大數據技術審計將是審計行業未來發展的必然趨勢。因此，我們必須探索大數據技術在會計師事務所的應用，以提高審計效率和審計質量，提升會計師事務所的企業形象。審計師需要認識到數據時代背景下審計工作面臨的重重挑戰和困難，從而制定更有效的應對策略。

一、會計師事務所大數據技術的應用領域

（一）數據挖掘分析

不同于傳統的數據驗證性審計，大數據技術在審計領域的應用應側重于數據挖掘分析，雖然數據挖掘分析技術不可能完全替代傳統的審計程序和技術，但它可以是強大的推動者，允許審計師執行傳統上不可能的程序和分析，不再局限于數據驗證，而是試圖探索各類不同數據之間的更多關系，優化審計工作效率和質量。在現代風險導向審計模式下，數據挖掘分析可應用于審計工作的各個階段。

在承接審計業務并對被審計單位展開了解的階段，通過文本挖掘技術對被審計單位進行相關半結構化數據的分析，可以一定程度上知悉被審計單位內部員工之間、與外部供應商及客戶之間的往來信息主題、時間等，從而了解被審計單位的多方關系情況。

在計劃審計階段和重大錯報風險識別評估階段，審計師可以通過對行業外部數據的抓取分析，與被審單位相關數據進行比較，結合宏觀因素及被審單位自身因素判斷差異合理性，從而識別審計風險，合理規劃審計工作的范圍，科學安排審計工作的重點，為審計工作的開展指明方向，實現資源最優配置，節約審計成本。

在審計師應對重大錯報風險執行實質性程序階段，數據挖掘分析的應用更為廣泛，又比如在控制測試程序中，被審單位要做的不僅僅是傳統概念上的內控管理，還需對信息系統日志數據進行內控測試，以此獲得充分的審計證據對內控設計運行的有效性做出全面分析。

（二）實時跟蹤審計

由于大數據所呈現出的自動化和及時性特征，實時數據監測開始應用到各個領域，在審計領域同樣得以使用。過去的審計往往是事后審計，在經濟活動記錄發生后再進行審查工作，這就導致了審計師發現問題并反饋異常往往存在滯后性，審計工作開展缺乏時效性，很難實現及時的風險警示。結合大數據技術的應用，會計師事務所可及時地持續地獲得被審數據，并快速展開非現場的跟蹤審計，更便捷和高效地分析和識別可能存在的風險因素，從而及時預警，避免發生重大事故風險，實現對經濟損失的控制，更好地履行審計的監督職能。例如，把大數據技術和BIM 技術對海量招標數據的分析，利用到某大型工程建設項目招投標階段進行跟蹤審計，以此監測監督項目招標過程，防止出現擾亂公平交易的暗箱操作人為干預現象，如交易各方互相串標、投標人圍標等維護健康投標環境。

（三）多維多域數據聯動

在大數據技術迅猛的發展勢態下，審計信息也愈發多維化，除了傳統的結構化信息之外，還有海量的文本、音頻、視頻、圖像信息等多維度的數據，審計師可以通過訪談問詢中的音視頻信息、年審報告中的文本信息等多維度的數據分析被審單位內部成員的情緒態度，側面佐證被審單位的可持續經營情況。另外，多領域數據交叉引用交叉驗證的情況在審計工作中是不可避免的，通過多領域數據統一表示和多維分析，最大程度利用現有數據信息，以獲得更豐富、更詳細的分析結果，并在后續應用中發揮更突出的作用。例如，為了分析和明確中國的宏觀經濟和社會風險，往往需要綜合分析政府債務審計數據、經濟數據、社保數據和金融行業數據等，以獲得更準確的結果并進行風險預警。

（四）機器學習的應用

機器學習是自動化分析模型構建的人工智能的一個子集。機器學習使用這些模型來執行數據分析，以了解模式并做出預測。機器被編程為使用迭代方法從分析的數據中學習，使機器學習成為一個自動化和連續的過程。

一些審計公司已經在測試和探索機器學習在審計中的作用，學術界正在研究將機器學習應用于財務報表審計的其他方法，尤其是在風險評估過程中的應用。例如，語音、面部識別等機器學習技術可用于訪談調查中實現謊言測試，即在對被審計單位進行口頭取證的時候可以通過這類技術，推斷被訪者是否存在欺騙隱瞞行為，諸如響應的延遲、面部緊張等信息都會被機器學習技術捕捉處理并給出參考結論。語音和面部識別技術在一定程度上協助審計人員了解審計證據的真實性可靠性，從而決定是否要進行進一步審計。

（五）審計分析模型與審計軟件開發

為了更好地提高會計師事務所的服務價值，會計師事務所應重點發展數據分析模型和審計專業軟件，為大數據技術的應用創造良好的應用條件。

在構建審計分析模型時，根據被審數據之間的鉤稽關系，設定限制條件、計算公式、判斷依據形成具有邏輯的表達式，用于審計分析，對被審單位經濟活動記錄的真實性做出科學判斷。搭建好的分析模型可以反復應用到不同場景的分析當中，審計師可以結合實際情況，選擇合適有效的分析模型以提升審計工作效率。

在開發和應用審計軟件時，有必要考慮審計工作五大階段全流程可能涉及到的各種功能。除了發現和更正審計目標中存在的缺陷外，還需要體現風險預警功能，從而更好地實現審計功能，突出大數據技術的應用效果。

（ 六） 云審計

云審計是大數據時代的又一重要表現之一，是云計算的概念和技術手段在審計領域的延展應用。在云審計中，會計師事務所和被審計單位均處于客戶端的位置，云端是虛擬的網絡后臺，是處理數據的位置。從而，使交易雙方在一個共享的可配置計算資源池中按需獲得巨大的、不同的應用程序和服務的可用性。打破了原始審計工作對位置的限制，解決了大數據審計過程中會計師事務所本地系統存儲空間有限的問題，并使相關組織的數據共享效應更強，從而解決了信息孤立的問題。基于云審計的外包存儲空間減輕了事務所存儲管理數據的負擔，審計工作從而更加便利，還能通過提供相對低成本、可擴展、可遠程操作的平臺來減少事務所的維護負荷。因此，未來大數據技術在會計師事務所的應用還應關注云審計平臺的建設。

二、大數據技術應用面臨的問題

大數據為審計工作提供了豐富的數據資源和全維度的智能分析視角，也給審計工作帶來了一系列困難和挑戰：

（一）數據來源不清晰

大數據時代，財務造假的手段也會隨著技術的更迭而更迭。例如，被審計單位人為設置一些機器人自動造假程序，在錄入數據后系統可以自動篡改數據；又或者業務數據系統的接口并未與目標數據庫連接，數據沒有傳輸到正確的位置；甚至還有可能出現整個服務器都是虛假的情況。種種手段將導致審計師拿到的被審數據是不真實的不完整的，在收集的數據質量不佳的情況下，數據分析從源頭上就是失效的，最終造成審計結果與真實情況發生偏離。

因此，會計師事務所應當對數據庫采取必要的驗證分析程序后，才能進行數據提取及后續審計工作。然而，現仍缺乏充分的IT 手段來核實被審計單位提供的電子數據來源可靠性，審計師只能通過后期的延伸調查來驗證。

（二）數據提取處理復雜

一方面，不同行業不同組織使用的數據存儲設備不同，數據格式有很大差異；另一方面，隨著被審單位使用軟件類型增多，比如一些企業財務部門使用金蝶或用友軟件，而業務部門使用CRM 軟件或BPM 業務流程管理軟件，數據存儲形式、數據屬性越發多樣化，數據間缺乏溝通。在被審數據缺乏統一標準的情況下，數據整理困難，多領域數據關聯分析方法在實際應用過程中仍然面臨阻礙。另外，在收集一些被審計單位之外的第三方數據的過程中，例如網絡媒體、社交APP 等，也會面臨系統攻擊或者違法等問題，給事務所帶來額外的麻煩。

（三）數據分析能力及意識不足

數據分析的風險主要體現在審計師的分析思維和方法上。當審計師不熟悉業務，數據建模能力較弱時，他們很可能在實際分析中出現邏輯錯誤，導致數據分析結果的偏差。如果直接使用錯誤的數據分析結果，存在更大的風險，因此審計師需要謹慎。另外，如果審計師缺乏大數據分析意識，審計的重點集中在現場審計上，往往會忽視一些基礎數據的收集和分析，缺乏全面、準確的數據作為支撐，使得現場審計工作缺乏方向性指導，導致審計結果與真實情況可能存在較大的差距。例如，審計部門的工作人員在收集相關審計數據時，更注重財務數據的收集和處理，而忽略了一些業務數據的動態和分散特性，導致業務數據不完善，這對執行業務監督和風險評估極為不利。

（四）數據安全存在漏洞

在數據生命周期各個環節都面臨著數據丟失、泄露和破壞的安全隱患。數據的丟失和泄露會給被審單位及其他利益相關者造成巨大損失，同時也會嚴重危害會計師事務所的權威性和公信力。另外，在新型數據托管模式——云審計模式下，客戶端對數據沒有直接的物理所有權，因此會計師事務所也會面臨不法分子入侵云審計平臺盜取數據等不同程度的數據安全問題。由此在云審計中，客戶端為了避免數據的安全性風險和完整性風險，審計服務對于確保外包數據的完整性和可用性，以及實現云計算的數字取證和可信度驗證至關重要。

（五）數據價值密度低

傳統數據都是高價值密度的、結構化的，隨著互聯網概念的不斷滲透，計算機、服務器、數據庫、光纖網絡和通信技術等現代信息技術越來越成熟并廣泛應用于不同領域發揮了切實的作用，數據變得越來越多樣，一些諸如音視頻材料、系統日志等半結構化的、非結構化的數據日趨增大，大數據也變得越來越冗余且繁雜，數據價值的密度逐漸走低，數據的清洗使用變得愈發困難。在處理時間和分析能力受限的情況下，如何快速篩選出高價值含量的數據信息，從而高效完成審計工作是審計師面臨的另一大挑戰。

（六）大數據平臺搭建受阻

不同于事務所自行研發設計供自己內部使用的審計軟件，審計全覆蓋大數據平臺旨在一個平臺上完成各行各業被審數據的查詢，完成各種主體性業務分析和疑點展現，提供全覆蓋的數據決策支持。一方面因為各單位采用的數據存儲設施不同，數據格式會有所差異，從而大量非標準化的數據集中到一個大數據平臺，使得前期數據格式處理變得復雜。另一方面，現階段建立審計大數據平臺的技術人員和真正掌握復雜會計和審計準則的財務人員的知識并不能夠完全對接，因此建立一個適用的共享相關信息的審計大數據平臺往往需要技術開發人員與審計專業人士的反復溝通、不斷改進，增加了建立全覆蓋大數據平臺的難度。

三、優化事務所大數據技術應用的有效對策

（一）建立健全大數據時代審計制度

在大數據時代的背景下，電子商務行業在經濟互動層面上更加頻繁，導致了從會計師事務所收集信息數據更加困難。在這種情況下，會計師事務所應建立健全的審計體系，優化審計方案，對數字化認證組織進行全面審計，還應根據審計工作的實際情況構建相關制度，繼續探索能夠適應當前大數據時代的企業審計方法，并在審計體系中構建一定的針對性標準規定。這樣，不僅可以明確大數據環境下審計數據分析工作的理念、流程、經驗和方法，而且還可以有效防止在收集審計工作數據信息時出現不必要的問題。此外，監管機構和標準制定者也需要考慮如何將大數據技術使用方面產生的諸多影響納入其監管和決策過程，重點圍繞個人信息保護、數據安全等方面完善相關法律法規建設。

（二）優化數據安全管理

確保審計數據信息的安全是大數據環境下審計數據分析的基本條件。會計師事務所應加大人力、財力和物力的投入，優化數據和信息的安全管理。一方面，要保證存儲數據的真實性和安全性，優化審計數據信息存儲平臺的管理機制；另一方面，要保證數據是在安全的環境下傳輸的，做好數據信息傳輸方面的保障工作。例如，構建一個數據信息分析系統，對審計數據實施分級管理，建立數據信息的相關授權，做好數據訪問控制，確保各級數據信息的安全，并應針對敏感數據采取有針對性的保護措施，以防止數據信息被盜或篡改。

（三）推進數據可視化技術

數據可視化以簡潔直觀的方式顯示數據，同時還允許在大型數據集中更快地進行數據挖掘。目前逐漸有會計師事務所和私人企業正在使用Tableau、Power BI 等可視化工具。使用這些工具，信息可以以注意力集中且充分的方式進行總結和呈現。報告的讀者只需簡單地看一眼視覺演示即可獲得所需的信息。隨著創新步伐的不斷加快，數據可視化可能成為許多會計師和審計師工作的必要組成部分。會計師和審計師需要使用大量數據，不僅要報告過去，還要及時提供有關企業未來的保證和見解。需要使用動態分析或可視化工具來提高他們的意見和建議的影響力。因此，會計師事務所必須采用并實施動態報告和可視化技術，以處理大數據問題。

（四）構建審計全覆蓋大數據分析平臺

在大數據背景下，企業的審計工作必須有相應的大數據信息處理平臺作為技術支撐。該平臺的主要功能包括數據收集、數據分析和處理、審計模型的建立、問題研究、數據存儲等。由此基于這一個大數據平臺設計形成數據來源、數據定義、審計模型展示的三重統一，讓被審單位的財務部門和相關業務部門進行集中數據上傳，可以大大縮短數據采集的時間，加快數據查詢速度，并確保數據采集的全面性。在數據分析和處理階段，大數據平臺的強大計算能力可用于更準確地捕獲數據節點并提高核算效率。然后，通過構建用于審計分析和評估的可視化數據模型，可以更直觀地發現被審單位存在的問題，并實現準確的驗證。而數據的價值性主要通過大數據技術的分析和處理。所以企業必須搭建大數據平臺，利用審計邏輯和思維，對數據平臺進行建設，促進審計成果轉化。

（五）建設高質量審計工作團隊

就目前的情況而言，審計工作主要由審計業務人員進行，但大多數員工本身的審計能力不達標，加之不熟練的大數據技術實踐，審計工作的時間大大延長。在大數據時代背景下，專業的編程人員、IT 技術人員，數據分析人員是會計師事務所不可缺失的人才。只有這樣，審計工作才能跟上時代和社會的發展。因此，會計師事務所應加強工作隊伍建設，同時對內培養審計人員的專業素質，利用多樣化的培訓活動，提高審計師的數據處理水平和業務素養。

（六）創新組織管理方式

會計師事務所應當積極調整適應于大數據時代的新型組織管理方式，才能實現大數據技術的效能最大化。在傳統模式下會計師事務所采取垂直化的管理模式，以企業為單位形成審計項目組“單打獨斗”的開展審計工作，不同項目組之間是割裂的，每個項目組都是“全能”的，導致事務所無法整合資源，形成專業化運營。在大數據背景下，會計師事務所的新型組織形式應當是以數據處理為中心，圍繞此中心開展現場小組、協調小組、質控小組、技術支持小組等業務的工作（見圖1）。數據中心持續不間斷工作接收各方傳來的數據，按照各方所需進行加工處理，實時輸出結果并反饋到各業務小組，工作內容專業劃分后使審計工作在效率和質量上做到極致。另外，在非現場審計與現場審計的分散核實工作中，應當建設有利于雙方彼此反饋及時交流的流程制度，從而保障現場延伸審計工作質量。

在大數據背景下，會計師事務所必須開拓新領域，構建以數據為基礎、平臺為支撐、人才為保障的審計模式，提高審計質量，為會計師事務所健康發展奠定重要基礎。隨著審計在未來變得更加自動化，審計師還可以向客戶提供有價值的見解，例如客戶在關鍵指標和基準方面的表現與同類公司相比較，除了審計服務之外，還可以提供相關咨詢增值服務。

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責編：吳迪