引入大数据实现持续审计的路径与方法探析

贾子扬

【摘要】本文首先介绍持续审计，对持续审计技术的实施现状及存在的技术问题进行分析，论述了持续审计引入大数据技术的必要性，对物联网、云计算、数据挖掘等数据技术引入审计，实现持续审计的路径和方法进行系统分析，以期为构建基于大数据的财务报表持续审计模型提供理论依据。

【关键词】大数据 数据技术 持续审计 云计算

一、引言

随着大数据时代的到来，数据将会起到激发、辅助的作用，让用户获得更大的经济价值。大数据背景下市场竞争更加激烈，企业更需要及时掌握会计数据和信息来进行科学决策。由此可见，发布更安全、更有时效性、更为完整的财务报告成为企业经营管理的重要内容。因此，在这种大环境背景下，对财务报表的审计也应该由事后审计与事中审计相结合，静态审计与动态审计相结合，现场审计与远程审计相结合，而持续审计恰恰注重的是审计时间与事件发生的同步性，其目的在于及时、准确获取审计需要的数据和证据，从而使审计报告更具有决策相关性。但是目前持续审计技术的运用并不是很理想。物联网技术、云计算和数据挖掘技术的研究和运用日渐成熟，引入大数据技术来实现持续审计，不仅可以增强审计手段、拓宽审计范围，还为审计工作的拓展创新提供了新的研究思路，有助于构建出一个基于大数据的财务报表持续审计模型。

二、持续审计技术实施现状及存在的技术问题

持续审计从提出发展到现在已经历了二十余年，越来越多的企业单位开始注重其价值，国内外各界学者对持续审计也在潜心研究。经过对持续审计的研究与运用，持续审计技术也有了很好的发展和极大的提高。現有研究虽然采用了一些技术，提出了一些持续审计的模型，但是这些模型在实际中的运用却没有得到预期效果，不是很完善，在技术和环境上还存在诸多问题，范围也相对有限。

（一）持续审计功能的使用程度不高

持续审计功能主要有持续控制监控和持续数据审计。但就目前的实施情况表明，持续审计在技术层面上已经初步完成自动化和智能化。但在实际运用中相差甚远，只能完成数据的持续审计，而在持续控制方面却远远达不到预期功能效果。

（二）持续审计现有技术模型在应用上也存在问题

由于不同地区和企业的信息化程度参差不齐，在资金和技术方面也有限制，导致持续审计技术实施条件和水平相差较大。目前大部分公司的ERP系统并不完善，不能做到协调统一，企业信息化程度较低，审计自动化程度也低，这使得采用联网审计和在线审计技术为基础的持续审计不能发挥其价值。

三、持续审计引入大数据的必要性分析

（一）大数据思维要求新的审计方式与之相适应

目前，大数据已经被炒得火热，社会各界人士都在谈论着大数据，对于大数据的理解各有看法，从表面来看，大数据不外乎就是指数据的规模大，收集数据的速度快，有利于更好的分析数据，因此我们从某种程度来说大数据就是数据分析的新技术，从各种各样的数据中获取有价值信息的能力，就可以成为大数据技术。这就要求提出新的审计方式来应对。

（二）企业所处环境的巨大变化使持续审计成为必要

随着经济社会的发展，新兴行业的产生使得传统的审计方法也面临很大的挑战。对于运营规模和资金量庞大的大型企业，所需应对的风险较多。而在传统的财务报表审计工作中，审计人员数量有限，数据分析能力较低，数据种类繁杂，也不可能收集和分析所有数据，一般采用抽样分析，很难及时规避风险。而在大数据时代，我们的观念将从传统的抽样审计转变到全数据模式下的全部数据审计，从不同的角度更细致的观察研究数据的各个方面，这提高了审计质量，降低了审计风险。只要审计部门有足够的数据存储和分析能力，大数据的简单算法将比小数据的复杂算法更有效。

（三）信息使用者对信息需求的变化使持续审计成为必要

财务报告从事后报告向实时报告发展。目前，会计人员只有在企业生产经营结束后才编制财务报告，而且财务报告的编制一般需要花费三到四个月的时间才能完成，不能及时反映企业的财务信息和生产经营状况，不利于企业的长久发展。随着数据技术的发展，越来越多的企业注重到实时财务报告的重要性，这要求企业出具实时的财务报告，同时也迫切要求审计部门实时对财务报表进行持续审计。

四、引入大数据实现持续审计的路径与方法研究

与传统的财务报表持续审计分析和数据处理相类似，大数据背景下的数据也需要经过采集，存储，统计与分析，挖掘几个方面来实现。大数据背景下需要将不同过程采用的不同数据技术结合起来才能实现财务报表的持续审计，这就需要建设一个云平台。

（一）采集

大数据背景下对于财务数据的采集我们可以充分运用到物联网技术。企业的资产等可以通过运用物联网技术扫描设备二维码随时入账，对数据的质量和数据源要有严格的要求，我们可以对数据进行严格加密，要求被审计单位签订承诺书，保证所提供的电子数据真实、可靠。

（二）数据的传输与存储

云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念，通过物联网获取的财务信息数据可以通过互联网等多种途径实时传输到审计云的财务共享中心里。在这个云平台里可以保证数据的安全可靠，用户可以不用担心数据的丢失和病毒入侵。云存储对于用户端的要求也比较低，因为数据是存在云里的，不同的用户在经过授权后可以运用不同的设备对数据进行浏览。这样就可以实现财务数据在云端，用户在终端。

（三）数据分析

运用云计算，可以对存储在审计云中的财务报表数据进行总体分析而不是抽样分析，可以将多种审计方法模型植入云服务中，海量数据自动根据模型判断被审计单位财务报表的真实性和合理性，发现数据之间的相关关系，而不是因果关系，建立云计算可以大大的提高平台的计算能力，为不同的审计数据处理提供选择和可行性。

（四）数据挖掘

大数据背景下的数据挖掘跟前面的数据分析是不同的。数据分析是根据已经设定好的审计方法和模型进行分析，数据挖掘则是在现有数据上通过各种算法对报表数据进行分析，是在没有假设和模型的前提下挖掘信息，得到的数据是未知、有效和实用的，从而能起到预测的效果，进一步实现高级别数据分析的需求。数据挖掘的方法有很多，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。其中绝大部分都可以用于审计工作中。

总的来说，持续审计是在传统审计上的一种技术创新，大数据时代，物联网、云技术、数据挖掘技术的发展也日渐成熟，引入大数据的财务报表的持续审计将变得更加自动化。本文对于数据技术的研究将为构建基于大数据的财务报表持续审计模型提供理论及实践参考。

参考文献

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[3]秦荣生.大数据时代的会计、审计发展趋势[J].会计之友，2014，32：81-84.