數字化轉型中的審前分析和審計計劃

凌 娟

財政部《會計改革與發展“十四五”規劃綱要》提出，要加快推進審計從信息化向數字科技驅動的數字化轉型。運用好數字技術處理數據，并將其與審計方法結合，從而聚焦審計風險、提高審計質量，是審計行業數字化轉型的關鍵。

一、數字化轉型中審計分析的特點

傳統審計分析中，搜集非財務數據和財務數據的方式主要通過資產負債表、利潤表、現金流量表三張報表來分析企業的盈利能力、償債能力、營運能力、投資回報能力等，利用經驗分析法、合規分析法、比例分析法、趨勢分析法、結構分析法的對比，來進行異常數據分析。現金流量表中企業在進行經營、投資以及籌資活動中產生的企業資產現金流量周轉，會影響到企業資產負債表中的總資產現金，同時也會在利潤表中有所體現；利潤表中的企業經營盈利情況，會影響到資產負債表中的企業股東的所有者權益。非財務數據包括各種報告、工作總結等。傳統審計大都是周期性審計或事后審計。審計流程包括審計準備、數據采集、數據整理與轉換、數據分析、查找疑點、疑點求證、分析評價、得出結論。傳統審計過程耗費了大量的時間、人力、精力，效率低下。事后審計模式有滯后性，削弱了審計應該達到的監督效果和預防效果。

數字化轉型中，審計分析有三個特點：

1.審計分析中廣泛應用計算機技術。審計開展工作的重點是從非結構化數據與紛繁蕪雜的結構中發現審計風險點進而找出重大錯報。隨著大數據、人工智能（AI）等技術的飛速發展，審計的過程正在進行一場深刻的變革，并且呈現出與以往任何形式的審計變革都不一樣的特點。大數據化下的審前分析也變得與傳統的審前分析有了開放、發散思維的變革。例如機器學習，簡言就是要讓電腦像人一樣思維學習知識，然后利用學到的知識解決發現的問題。其中最重要的角度之一是基于歷史數據訓練模型，利用訓練好的模型進行預測。機器學習不能局限在“可解釋性”，靈活地選擇函數形式進行組合模擬數據，這使得機器學習的預測能力強于傳統計量方法。具體應用中可以基于訓練好的模型，輸入客戶公司的數據，自動分析它們的舞弊概率、風險高低、預測的關鍵財務指標與實際指標之間的差異度等，然后自動判斷審計風險的高低，進而確定是否承接該業務；如果承接該業務，則進一步自動分析客戶主要的風險點有哪些。在控制測試環節，可以基于以前年度的內控運行數據，訓練模型，預測可能的薄弱環節。總之，機器學習技術可以幫助審計師更多地進行非現場審計、智能化審計，在提升效率的同時，大幅度提升審計的質量。

2.持續研發及應用數據分析工具。國際“四大”會計師事務所安永研發了智能數據分析工具EY Helix，包括總賬序時賬數據、應收賬款和收入數據、采購與應付賬款、存貨和成本數據、固定資產數據、職工薪酬數據等常用分析器，也包括可對針對性問題比如針對銀行存款賬戶流水真實性和舞弊風險識別問題的分析器，針對汽車行業質保金計提充足性問題的專用分析器。審計人員通過EY Helix 分析器進行項目數據分析，產出的數據分析結果加深了對被審計單位業務的理解，更全面地了解企業方方面面，識別新交易流，評估會計信息質量，聚焦值得關注的風險，識別流程中的趨勢和異常情況，及時制定有針對性的審計策略。

3.多維信息數據分析。在大數據審計模式下，審計信息將是多維的大數據。傳統審計模式下，審計師用于分析的數據主要以結構化數據為主，而且只是可用的結構化數據里很小的一部分。既然要將審計風險盡量降低，那么就不應該只局限于分析有限的信息，只要是有用的信息，都應該納入數據池，包括內部信息與外部信息、財務信息與非財務信息、結構化信息與非結構化信息等。在大數據審計模式下，通過引入大數據技術，能夠突破傳統審計模式下所面臨的各種限制，對視頻和圖像信息、音頻信息、定位信息、文本信息等方面的大數據進行整理和分析。例如，以“藍田舞弊案”為例，藍田2000年主營業務收入是12.7億元，每天銷售額大概是300萬元，估算一下，大約每天銷售100萬斤的水產品。水產品運輸需要用卡車，估算一下，大概需要200多輛輕型卡車。據此估算出來每天的人流量至少是2000人。加上公司員工，每天在養殖基地進出的人流量至少是2000人以上。審計師可以利用定位信息，遠程判斷人流量與公司披露的收入是否配比。

二、審計數據分析模型的構建及應用

數字化審計模式是在國民經濟和社會發展信息化進程中產生的一種嶄新的審計模式，審計模式的核心技術是通過研究政策和相關法規、自身業務處理流程等結合采集的電子數據，確定審計的需求，構建適合的審計分析模型，再根據該模型進行數據處理與分析，確定審計中的疑點和重點，達到審計目標。其中，審計分析模型的構建在不斷提高審計效率效果中發揮著“橋梁”作用。構建、優化審計分析模型的一般步驟：了解和掌握審計對象信息，提出審計需求；建立審計分析模型；分析被審計單位數據；建立審計分析中間表；完成分析。

審計數據分析包括三個層次：

1.以常規審計分析技術和審計專家經驗的審計：需對數據庫中的記錄進行查詢和訪問，通過SQL等語言來描述查詢的要求，或根據查詢需求而采用開發工具定制查詢軟件。這種審計分析實現的是查詢型分析。

2.以多維數據分析技術和審計分析模型為基礎的審計：審計人員先提出自己的假設，然后利用工具通過反復的檢索查詢，來驗證或否定自己的假設。這種審計分析就是驗證型分析。

3.以數據挖掘技術為基礎的審計：審計人員從大量數據中發現數據模式，預測行為和趨勢的數據分析模式，它能挖掘潛在的數據模式，發現很可能忽略的信息，為審計人員做出基于知識的、前瞻性的決策提供幫助。這種審計分析實現的是發現型分析。

三、大數據化環境下的具體審計計劃

在大數據環境下，審計人員依托大數據審計平臺，與被審計單位可通過互聯網來建立數據接口并嵌入審計模塊，從事前、事中、事后持續開展審計工作。具體審計計劃也應從這三方面展開，并達到“三維一體”的監督效果。具體審計計劃要根據總體審計計劃來制定，是對實施總體審計計劃所需要的審計程序的時間、性質和范圍做出的詳細規劃與說明。大數據化下的審計新模式的起點是從事前預防就已開始，審計人員的工作重點不再是數據采集和數據的分析，而轉移到查證重要審計疑點上，從而節約審計時間，提高了審計效率。這樣，傳統的有著明確起點和終點的具體審計流程變得簡單，轉變為大數據環境下的事前預防、事中控制、事后檢查的審計流程。

審前準備是實施審計項目的基石。了解被審計單位及其環境是執行財務報表審計的必要程序，是風險評估的基礎和前提。具體審計計劃如下：

1.了解被審計單位行業狀況、監管環境和法律環境以及其他外部的因素。考慮被審計單位所在行業的監管程度或者業務性質是否可能導致特定的重大錯報風險，注冊會計師應將了解的重點放在對被審計單位的經營活動影響的關鍵外部因素以及與前期相比發生的重大變化上；了解被審計單位的目標、戰略以及相關經營風險；了解被審計單位的性質；了解被審計單位對會計政策的選擇和運用。多數經營風險最終都會產生財務后果，從而影響財務報表可能存在的錯報。經營風險可能對各類交易以及賬戶余額、列報認定層次或財務報表層次產生直接影響。

2.風險評估。風險評估程序是注冊會計師了解被審計單位及其環境的手段，目的旨在獲取非財務信息和財務信息來識別和評估財務報表層次和認定層次的重大錯報風險。大數據審計風險評估除了考慮存在的重大錯報風險，還要對數字信息化下的會計、審計行業審計風險進行考慮，要在審計中進行實時監測的同時對相關風險進行綜合評定。

3.項目組討論。一是根據初步掌握的情況，結合以往年度發現的風險、管理層的關注領域、外部環境的變化等信息，進行綜合評估，確定本次審計的范圍、重點關注的區域、審計期間、人力安排、經費預算等；二是項目組應當討論被審計單位面臨的財務報表容易發生錯報的領域、經營風險以及發生錯報的方式，重點關注是否存在舞弊導致重大錯報的可能性；三是項目組通過討論可以使組員更好地了解在各自負責的領域中，是否存在舞弊或錯誤導致財務報表重大錯報的可能性，并了解各自實施審計程序的結果如何影響審計的其他方面，包括對確定進一步審計程序的時間、性質和范圍的影響。

4.就下列內容形成審計工作記錄：項目組對由于錯誤導致財務報表發生重大錯報或舞弊的可能性進行討論得出的重要結論；對被審計單位的環境以及對內部控制各項要素的了解要點、信息來源以及實施的風險評估程序；注冊會計師在財務報表層次和認定層次中識別、評估出的重大錯報風險；識別出的特別風險和僅通過實質性程序無法應對的重大錯報風險，以及對相關控制的評估。

5.編制審計方案。根據初步掌握的情況，結合以往年度發現的風險、管理層的關注領域、外部環境的變化等信息，進行綜合評估，確定本次審計的范圍、重點關注的區域、審計期間、人力安排、經費預算等。編制方案應考慮審計程序能否達到審計目標;是否適合各審計項目的具體情況; 重點審計領域中各審計項目的審計程序是否恰當;重點審計程序的制定是否恰當。

大數據發展下的審計，通過大數據的可存儲、可分析海量數據，將財政、稅務、金融、財務與企業信息相連并通過不同方式采集到大數據庫，當對一家企業進行審計時，可以將這家企業的數據匯入到一個數據庫中，作出風險評估之后，制定審計計劃，再根據企業實際情況選擇數據分析模型，讓大數據通過橫向（其他相同企業比較）、縱向（企業自身多年數）進行比對匯總，內部控制測試、實質性測試，準確找出審計異常點，并實施針對性的審計程序，最后出具審計報告。