大數據技術的應用為審計工作打開了新局面

審計作為經濟監(jiān)督的重要手段，其效能提升與技術進步密切相關。當前，傳統(tǒng)審計受限于數據處理效率與分析維度，在數據驗證全面性、風險預警時效性、結論可追溯性等方面面臨挑戰(zhàn)。而大數據技術的海量處理、實時分析、關聯挖掘等特性為破解這些問題提供新路徑。

大數據技術與審計融合的基礎

大數據技術與審計工作的融合是二者在目標導向與技術需求上的內在契合所推動的必然趨勢。從技術特征看，大數據技術具備三個核心優(yōu)勢：其一，對海量數據的處理能力能夠突破傳統(tǒng)審計對抽樣數據的依賴，實現全量數據的覆蓋與分析。其二，實時分析能力可通過動態(tài)數據流的捕捉與計算，改變傳統(tǒng)審計事后核查的滯后性。其三，關聯挖掘能力能識別數據間的隱性關聯，為審計提供更全面的風險線索。

從審計工作的核心需求看，其本質是通過數據驗證與風險識別保障經濟活動的真實性、合規(guī)性。傳統(tǒng)審計受限于技術手段，常面臨數據分散導致的驗證效率低、風險識別依賴經驗判斷、流程監(jiān)督覆蓋不全等問題。而大數據技術上述特征恰好能回應這些需求：對海量數據的處理能力可解決數據分散與抽樣偏差問題，使審計范圍從樣本擴展至總體；實時分析能力將風險識別從事后追溯轉向事中預警，提升監(jiān)督時效性；關聯挖掘能力則通過多維度數據交叉驗證，彌補單一數據來源的局限性，增強審計結論的可靠性。

大數據技術在審計中的具體應用場景

多源異構審計數據的整合與清洗審計數據的來源具有顯著的多樣性特征，既包括企業(yè)內部的財務系統(tǒng)數據如記賬憑證和報表等，還包括銷售訂單、采購記錄等業(yè)務系統(tǒng)數據以及涉及行業(yè)監(jiān)管信息、市場交易數據等外部公開數據。這些數據因來源不同，常呈現Excel表格、數據庫文件、文本日志等多種類型格式，同時在標準如金額單位、時間格式等方面也會表現出不一致。此外還伴有如重復記錄、無效字段等冗余度高等問題。對此，傳統(tǒng)審計需耗費大量人力進行手工整理，效率與準確性均受限。大數據技術通過以下方式化解這一痛點：首先，利用數據抽取技術自動從不同系統(tǒng)抓取數據，避免人工操作的遺漏；其次，通過格式標準化工具統(tǒng)一數據字段定義與存儲格式，消除數據孤島；此外，運用異常值檢測算法識別并剔除重復、矛盾或明顯偏離正常范圍的記錄，提升數據質量。

審計風險的動態(tài)監(jiān)測與預警審計工作的一個重要目標就是找出在經濟活動中可能存在的風險。傳統(tǒng)審計方式主要依靠事后抽樣檢查，很難做到及時干預風險。大數據技術借助搭建動態(tài)的風險監(jiān)測模型有效地填補了這方面的不足。比如，相關分析方法能夠深入探索財務指標和業(yè)務行為之間隱藏的聯系。如果短期內出現大量超期未回款情況且這類業(yè)務行為異常集中，系統(tǒng)將其自動標記成高風險信號。另外，時間維度的分析方法會重點關注數據時間方面特點。比如，分析交易時間分布或者成本波動周期，通過深夜頻繁轉賬和季度末突然大幅增加則識別可能存在的人為調節(jié)或舞弊行為。上述方法的運用讓審計工作從過去的事后檢查錯誤轉變?yōu)槭轮蓄A警風險，從而提高風險防控的及時性。

審計結論的交叉驗證與追溯審計結論是否可靠主要取決于數據夠不夠充分和驗證到不到位。傳統(tǒng)審計因為數據量和分析方法的限制，往往只從單個數據源得出結論，容易因為數據偏差而判斷錯誤。大數據技術能覆蓋全部數據的優(yōu)勢能給交叉驗證提供基礎。比如，借助合同中的約定金額、交付時間數據，還有物流中實際發(fā)貨記錄等數據，以及稅務里開票金額數據，能進一步判斷交易是不是真實的。另外，把項目預算數據和實際支出明細關聯起來，也能檢查資金用得合不合規(guī)。大數據技術還能記錄整個審計過程，涵蓋收集數據、清洗數據到分析數據，形成能夠進行追溯的審計日志，進而讓審計結論更容易解釋，還能為后面復核或者確定責任提供清楚依據，提高審計結論的準確性和可信度。

大數據技術在審計中深化應用的路徑

技術適配性的精準提升審計業(yè)務具備數據敏感程度高、合規(guī)規(guī)范嚴的特性，這對大數據技術的適配水平提出了更高標準。對此，有兩個方向需要重點推進。首先是加強算法的隱私保護能力。審計工作接觸大量企業(yè)財務、客戶交易等敏感數據，傳統(tǒng)的集中分析模式存在數據泄露隱患，這時可依靠特殊技術手段如聯邦學習，以便在不轉移原始數據的情況下，僅通過交換模型參數完成聯合分析，既滿足審計需求又保障數據安全。另一個關鍵是提升非結構化數據的處理能力。如今在審計中常見的合同文本、圖像憑證等非結構化數據占比持續(xù)增加，過去的技術多集中于結構化表格分析，現在需要轉變思路，運用自然語言處理技術提取合同金額、履約期限等文本關鍵信息，用圖像識別技術解析掃描件里的數字與簽章，以此彌補非結構化數據利用的不足。據此，大數據技術便能更加精準匹配審計場景的特殊需求。

審計人員數據能力的協同培養(yǎng)要想深化對大數據技術的應用，還需同步提升審計人員的能力。具體來說，需從知識、思維、實踐這三個方面去構建協同培養(yǎng)的體系。首先，在知識結構方面對審計人員重點開展基礎數據分析工具使用能力的培養(yǎng)。其次，實踐能力也很關鍵，要針對典型審計場景來設計培訓內容。此外，轉變思維模式，推動審計人員從過去依賴經驗轉向依靠數據，加強用數據決策意識。

配套制度與標準的完善配套制度與標準的不完善很可能導致出現大數據審計應用無序的情況，所以需要結合行業(yè)規(guī)范開展適配保障體系的構建。這其中首先需重點關注責任界定規(guī)則，明確技術誤差和人為失誤的責任邊界，既避免因為技術濫用而產生過度依賴的問題，也能防止責任不清晰影響技術推廣。其次，要重點關注數據采集標準的制定。需要明確審計數據的完整性、準確性、時效性指標，具體會涉及交易時間、金額、參與方基本信息，還有數值精度要求以及實時數據和歷史數據的采集頻率，進而減少因數據質量問題對分析結果的影響。另外，要關注分析結果評價標準。需設定具體量化閾值，為結論判定提供統(tǒng)一依據。完善的制度和標準將為大數據技術在審計中的深入應用提供更清晰行為指引。

大數據技術和審計在目標導向、技術需求方面有內在契合性，其實時分析、海量數據處理、關聯挖掘特性能很好地滿足審計的數據驗證、風險識別、流程監(jiān)督等需求，為審計模式轉型提供技術支撐。與此同時，大數據技術可借助多源數據整合、風險動態(tài)監(jiān)測、結論交叉驗證具體場景，提高審計的效率和準確性，為審計工作打開新的局面。當然，還需要更深入地實現算法與審計場景精準匹配，不斷優(yōu)化人員培訓體系，以適應技術迭代需求，推動在行業(yè)層面的制度和標準的統(tǒng)一，進一步提升大數據技術的應用效果。

作者單位：山東省菏澤市單縣審計服務中心