大數據背景下企業審計工作面臨的挑戰及對策分析

【摘" 要】隨著大數據技術的迅速發展和廣泛應用，企業審計工作正面臨前所未有的挑戰，包括審計人員能力的不匹配、傳統審計方法的落后，以及數據準確性驗證的困難。針對這些挑戰，論文提出了提高審計人員的能力、創新審計方法，并強化數據質量管理等對策。這些對策的實施不僅能夠幫助審計人員更好地適應大數據時代的需求，還能夠促進審計工作的整體發展，為企業提供更加準確和高效的審計服務。

【關鍵詞】大數據；企業；審計工作

【中圖分類號】F239.4" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " 【文獻標志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069（2024）03-0078-03

1 引言

在信息時代，大數據已經成為推動社會進步和經濟發展的關鍵因素。特別是近年來，隨著互聯網技術的突飛猛進和數據采集技術的日益成熟，企業在運營過程中產生的數據量急劇增加。根據2021年發布的《國家大數據戰略行動綱要》指出，大數據作為新時代的重要資源，對于提高國家競爭力和維護國家安全具有重要意義。在這樣的背景下，企業審計工作作為保障企業財務健康和運營透明的重要環節，其作用和影響日益凸顯。然而，大數據時代也對傳統的審計工作提出了新的要求和挑戰。審計人員在面對龐大的數據集時，常常因為能力不足而難以進行有效的數據分析和處理；同時，傳統的審計方法在當前的大數據環境下顯得力不從心，難以滿足審計工作的新需求；更為關鍵的是，數據準確性的驗證難度也隨之增加，對審計質量和效率構成了挑戰。為了應對這些挑戰，確保審計工作的準確性和可靠性，已成為當前企業審計工作中不可或缺的一環。在此背景下，本文旨在通過深入分析大數據背景下企業審計工作的特點、面臨的挑戰及其對策，以期為審計領域的發展提供理論支持和實踐指導。

2 大數據背景下企業審計工作的特點

2.1 數據量巨大

在大數據時代，企業審計工作的一個顯著特點是所處理的數據量巨大。隨著信息技術的快速發展和企業信息化水平的不斷提升，企業在日常運營中產生的數據急劇增加，這些數據不僅量大，而且類型多樣，包括結構化數據如財務報表、交易記錄，以及非結構化數據如電子郵件、社交媒體交流和視頻等。這種數據的海量性為審計工作提供了更廣泛的審計證據，但同時也對審計人員的數據處理能力和技術水平提出了更高的要求。在處理這些大量數據時，審計人員需要運用更為先進的數據分析工具和技術，如數據挖掘、機器學習等，以高效、有效地從中提取有價值的信息。這不僅需要審計人員具備較強的技術能力，還需要他們能夠理解和分析各種類型的數據，從而確保審計結論的準確性和可靠性。因此，數據量的巨大不僅改變了審計證據的獲取方式，也提高了審計工作的復雜性和技術性[1]。此外，大數據環境下的數據量巨大特點還意味著審計工作需要更高的效率和效果，審計人員必須在有限的時間內處理和分析大量數據，這對審計的時間管理和資源分配提出了挑戰。因此，如何有效管理和利用這些大量的數據，成為大數據背景下企業審計工作需要重點解決的問題之一。

2.2 審計范圍廣泛

在大數據背景下，企業審計的另一特點是審計范圍變得更加廣泛。這不僅僅體現在審計對象的數量和類型上，還包括審計方法和目的的多樣性。隨著大數據技術的應用，審計不再局限于財務報表的準確性驗證，還擴展到了運營效率、風險管理、內部控制等多個層面。審計的視角更加全面，能夠涵蓋企業的方方面面，包括但不限于財務數據、業務流程、市場營銷、客戶滿意度等方面。在這種廣泛的審計范圍內，審計人員需要具備更加豐富的知識背景和更強的分析能力。他們不僅要對財務會計有深入的了解，還需要對市場營銷、信息技術、數據科學等非傳統審計領域有所掌握。這是因為在大數據環境下，各種非財務數據與企業的經營績效和風險管理緊密相關，審計人員需要通過分析這些數據來評估企業的整體健康狀況。此外，審計范圍的廣泛性還體現在對企業外部環境的考慮上。在大數據時代，企業的運營和管理不僅受到內部因素的影響，還受到外部環境，如市場趨勢、行業標準、法律法規變化等多種因素的影響。因此，審計工作需要對這些外部因素進行評估和分析，以全面理解其對企業財務和運營的潛在影響。

3 大數據背景下企業審計工作面臨的挑戰

3.1 審計人員能力不足

在大數據背景下，企業審計工作面臨的一大挑戰是審計人員能力不足。首先，審計人員對大數據技術的掌握不足。隨著大數據技術的迅速發展，審計人員需要具備相關的數據分析技能，如數據挖掘、機器學習等，以便能夠有效處理和分析大量復雜的數據。然而，當前許多審計人員的技能和知識結構仍然停留在傳統審計方法和工具上，對新興的大數據分析工具和技術了解有限，缺乏足夠的操作經驗和實際應用能力[2]。其次，審計人員數據處理能力不足。大數據環境下的審計工作需要處理海量的數據，包括結構化數據和非結構化數據。審計人員不僅需要能夠使用專業的數據分析軟件進行數據處理，還需要具備高效管理和分析大數據集的能力，以從中提取有價值的信息。然而，許多審計人員在這方面的能力不足，難以應對大量數據的處理和分析要求，這直接影響到審計工作的效率和質量。再次，數據理解和分析能力不足。在大數據背景下，審計不僅要關注數據的數量，更要重視數據的質量和深層次的信息。審計人員需要能夠理解復雜數據背后的業務邏輯和經濟實質，通過分析數據之間的關聯性，識別潛在的風險和問題。然而，由于缺乏相關的培訓和實踐經驗，很多審計人員在這方面的能力不強，難以深入挖掘數據的內在價值，影響了審計結論的準確性和可靠性。最后審計人員對跨領域知識的應用能力不足。大數據審計不僅涉及財務會計領域，還涉及計算機科學、數據科學、統計學等多個領域的知識。這要求審計人員具備跨學科的知識背景和綜合應用能力，以便能夠更好地理解和分析涉及多個領域的復雜數據。但實際上，許多審計人員的知識結構較為單一，缺乏必要的跨領域知識，難以有效應對大數據審計中遇到的復雜問題。

3.2 審計方法落后

在大數據背景下，審計方法落后成為企業審計工作面臨的一大挑戰。首先，傳統審計方法對大數據的適應性不強。傳統審計依賴于樣本抽檢和歷史數據分析，而在大數據環境下，這種方法難以有效處理和分析海量、實時更新的數據。傳統方法在處理大數據所具有的高速度、大容量、多樣性和真實性（即大數據的“四V”特性）方面顯得力不從心，導致審計效率低下，無法全面捕捉到所有潛在的審計證據和風險點。其次，缺少對新興數據類型分析能力。隨著企業信息化程度的提高，非結構化數據（如電子郵件、社交媒體內容、視頻等）在企業運營中扮演著越來越重要的角色。然而，傳統審計方法主要針對結構化數據設計，對于非結構化數據的獲取、處理和分析能力不足，導致這部分重要信息在審計過程中被忽視，無法為審計決策提供全面支持[3]。最后，審計方法落后還在于對動態環境的適應能力不足。大數據環境下，企業數據和市場環境變化迅速，這要求審計方法能夠靈活適應這種變化，實時更新審計策略和計劃。然而，傳統審計方法通常較為僵化，一旦審計計劃確定，便難以根據新的數據和情況進行調整，這種缺乏靈活性的方法無法滿足大數據時代審計的需求。

3.3 數據準確性驗證難度增加

在大數據背景下，數據準確性驗證的難度顯著增加，這一挑戰在企業審計工作中表現尤為突出。首先，企業在運營過程中會涉及來自不同渠道的數據，包括內部系統生成的數據、社交媒體數據、第三方數據服務提供的數據等。這些數據的真實性、準確性和完整性各不相同，給審計人員在驗證數據準確性時帶來了極大的挑戰。審計人員需要對各種數據源進行深入分析和驗證，確保審計依據的數據質量，這不僅增加了審計工作的復雜度，也大幅提升了審計成本。其次，數據量的海量性使得全面驗證數據準確性變得更加困難。大數據時代的企業審計不再是基于抽樣的方式進行，而是需要處理和分析大量甚至是全部的數據集。在如此龐大的數據量面前，通過傳統的手段對每一條數據的準確性進行驗證幾乎是不可能的任務。即使利用自動化工具和技術輔助審計，也難以完全保證數據驗證工作的全面性和準確性。最后，非結構化數據的增加也為數據準確性驗證帶來了新的問題。與結構化數據相比，非結構化數據如文本、圖片、視頻等更難以進行標準化處理和分析。審計人員在驗證這些數據的準確性時，需要投入更多的時間和精力，同時也需要依賴更高級的技術和工具。然而，當前審計實踐中對非結構化數據處理和分析的能力仍然有限，這直接影響了審計工作的有效性。

4 大數據背景下企業審計工作的對策分析

4.1 提高審計人員能力

面對大數據背景下審計人員能力不足的挑戰，提高審計人員能力成為了企業審計工作的關鍵對策。首先，需對審計人員進行系統的培訓和教育，使其掌握大數據技術和數據分析技能。這包括數據挖掘、機器學習等前沿技術的學習，以及對于新興大數據分析工具的操作訓練。培訓內容應涵蓋從基礎理論到實際應用的全過程，注重理論與實踐的結合，通過案例分析、模擬審計等方式，提高審計人員的操作經驗和實際應用能力。其次，為了應對數據處理能力不足的問題，企業應鼓勵審計人員學習和掌握多種數據分析軟件和工具。這不僅僅限于傳統的審計軟件，還包括能夠處理大數據集的高級分析工具和平臺。企業可以組織專門的技術培訓，引入專業的數據分析師進行授課，教授如何利用這些工具進行高效的數據管理和分析。同時，通過實際操作演練和項目實戰，審計人員能夠在實際工作中更加熟練地應用這些工具，從而提升處理海量數據的能力。再次，針對數據理解和分析能力不足的問題，企業應當加強審計人員在數據科學、統計學等領域的知識培養。這涉及審計人員對數據背后業務邏輯和經濟實質的深入理解，以及對數據之間關聯性分析的能力提升。企業可以通過開展跨部門學習、引入外部講師、參加專業研討會等多種方式，促進審計人員的跨領域學習和知識交流。此外，通過建立與數據分析相關的內部分享機制，鼓勵審計人員分享成功案例和分析經驗，也是提升團隊整體分析能力的有效手段[4]。最后，為了解決審計人員在跨領域知識應用能力不足的問題，企業需要構建一個多學科背景的審計團隊，將財務審計、信息技術、數據科學等不同領域的專家納入團隊中。這樣做可以促進團隊內部的知識互補，提高審計工作的全面性和深度。同時，企業還應鼓勵審計人員參與專業認證和繼續教育，如獲得注冊信息系統審計師（CISA）、認證數據分析師（CDA）等資格認證，這不僅有助于提升個人能力，也有利于提高審計團隊的整體專業水平。

4.2 創新審計方法

面對大數據背景下審計方法落后的挑戰，要求企業不僅要更新傳統審計方法，還需引入新的審計技術和理念，以適應大數據時代的需求。一種創新的做法是采用基于數據分析的審計方法，利用大數據技術如數據挖掘和機器學習來自動化地識別異常模式和潛在風險。這種方法能夠處理和分析大規模數據集，提高審計效率和效果。為此，企業需要開發或引入適合的數據分析軟件和工具，訓練審計人員熟練使用這些工具進行數據分析，確保他們能夠有效識別出審計中的關鍵風險點和異常交易。為了解決傳統審計方法在處理非結構化數據方面的不足，創新的審計方法還應包括非結構化數據分析技術的應用。利用自然語言處理（NLP）、圖像識別等技術，審計人員可以有效分析文本、圖片和視頻等非結構化數據，提取出有價值的審計信息。這要求企業投入資源研發或引進相關技術，并對審計人員進行相應的技術培訓，以確保他們能夠有效利用這些技術進行審計分析。同時，創新審計方法還需強調審計過程的實時性和動態性。借助大數據和云計算技術，企業可以實現對數據的實時收集和分析，審計人員能夠即時獲取審計數據并作出快速反應。這種實時審計方法能夠及時揭示和解決問題，為企業提供更加及時和準確的審計服務。因此，企業應建立動態更新的審計策略和計劃，確保審計方法能夠靈活適應企業環境和市場變化。

4.3 強化數據質量管理

首先，建立和完善數據質量管理框架是基礎。這包括制定明確的數據管理制度、標準和流程，涵蓋數據的收集、存儲、處理、分析和維護等各個環節。通過設立專門的數據質量管理團隊，負責監督執行這些制度和流程，確保數據在整個生命周期內的質量得到保障。其次，對數據來源進行嚴格篩選和驗證是提高數據準確性的關鍵步驟。針對不同數據源的特點，開展定期的數據源審查和評估，排除那些不可靠或質量低下的數據來源。對于第三方數據，要求提供數據來源、收集方法和質量控制措施的詳細說明，必要時進行現場審核，以評估其數據質量和可信度[5]。再次，采用先進的數據處理和分析技術，能夠有效提高數據準確性。引入數據清洗、數據匹配、異常值檢測等技術，對原始數據進行預處理，消除數據錯誤和不一致性。利用數據分析工具和算法對數據進行深入分析，識別和校正潛在的數據問題。最后，數據質量反饋機制的建立也是保證數據準確性的有效手段。通過建立數據質量反饋渠道，鼓勵審計人員、數據使用者和數據提供者積極報告發現的數據問題。結合數據質量監控工具，實時跟蹤數據質量狀況，一旦發現數據質量問題，立即采取措施進行修正。這種持續的改進過程，有助于不斷提升數據質量。

5 結語

在大數據的時代背景下，企業審計通過提高審計人員能力、創新審計方法以及強化數據質量管理，可以有效應對工作中的挑戰，提升審計效率和質量。這不僅要求審計團隊不斷適應新的技術環境，還需要企業文化和管理層對于創新和改進持開放態度。只有這樣，企業才能在數據驅動的未來中穩健前行，確保審計工作的高效和有效。

【參考文獻】

【1】高英.企業審計的重點難點及對策[J].中國商界，2024（02）：208-209.

【2】孫浩.基于大數據背景的企業審計數據統計分析提升策略[J].上海企業，2024（02）：138-140.

【3】劉晉佳.大數據背景下企業審計工作面臨的挑戰及對策研究[J].中國產經，2023（24）：92-94.

【4】呂鴻杰.大數據時代背景下企業審計工作面臨的問題及對策[J].中國鄉鎮企業會計，2023（11）：163-165.

【5】閻源.大數據背景下企業審計工作面臨的挑戰及對策[J].商場現代化，2023（02）：67-69.