云审计时代会计师事务所审计框架探索

河北金融学院 胡安琴

云审计时代会计师事务所审计框架探索

河北金融学院 胡安琴

信息化技术的快速发展导致云计算的兴起，审计行业需要创新转型到“云审计”时代。本文在剖析传统会计师事务所审计模式的基础上利用SOA架构、可扩展的商业报告语言（XBRL）及大数据等信息技术，构建了一个以云审计为平台的会计师事务所审计框架系统。

云审计 SOA架构 XBRL 审计框架系统

一、引言

自21世纪初云计算在欧美的兴起后，随着国内互联网信息产业的快速增长，云系统逐渐成为各个企业信息存放地，当然也包括会计相关的信息系统。正因为如此，传统的审计模式面临较大的瓶颈，需要创新、变革以适应新的市场环境和技术环境，未来审计将逐渐被“云审计”所替代。所谓云审计，是借助互联网云计算的帮助，通过企业云终端的各种信息系统，协同审计过程中所有相关的各种审计资源——审计人员、软硬件设备、相关程序等——以大幅提高审计效率的同时，优化审计过程，达到全面有效的审计效果。计算机云技术的发展决定了未来审计模式的颠覆，云审计必将是主流模式。按照国家的电子政务意见中的“金审工程”（审计信息化系统建设项目简称）的要求，随着金审工程的一期、二期、三期的逐步推进，政府相关审计正在逐渐逼近云审计。但是会计师事务所在此方面受制于资金、管理等多重因素困扰，信息化进程相对落后，比如国际四大会计事务所，信息化审计进程仍旧以现场审计为主，审计效率不高。本文基于上述现状，深入剖析传统的会计师事务所审计模式发现其潜在问题，在此基础上利用SOA架构、可扩展的商业报告语言（XBRL）及大数据等信息技术，构建了一个以云审计为目标的会计师事务所审计框架系统。

二、传统会计师事务所审计模式

作为审计行业的核心组成部分，会计师事务所的审计需要适应市场的发展，尤其各种信息技术的适时运用十分重要。可是事与愿违，当下会计师事务所的审计停留于现场审计或联网办公外，很少涉及云审计相关的高度信息化，自动化、信息化程度不高，协同、效率低下成为传统会计师事务所审计的绊脚石，导致相关审计质量受到限制。传统会计师事务所审计业务模式见图1。

图1 传统会计师事务所审计业务模式

（一）数据收集阶段缺少自动化或者自动化程度相对较低，且采集范围相对较窄传统的会计师事务所审计相关的会计信息数据或其他信息数据的资料途径相对单一，一般以企业ERP为代表的各项信息系统，且以人工手动导出各种与审计相关的信息资料，比如各种会计资料、合同文本、发票信息、函证信息等等。对于此类问题，主要源自于事务所所提供服务对象的差异化和自动化程度。被审计对象单位的行业、规模不同，他们对应的内部控制，内部风险管理体制以及IT硬件系统都大相径庭，这些因素某种程度上制约了会计师事务所的自动化、信息化进程，很难借助先进的信息技术去实现各项信息的自动化采集工作。

（二）数据分析缺乏创新且方法单一目前主流的会计师事务所审计辅助软件大多以定制的程序模块为主，比如四大中德勤的Aura、通用软件为IDEA或一审通，主要利用模块实现与审计工作底稿的关联、归档，经常借助以办公软件EXCEL实现工作底稿的编写和数据的链接，通常EXCEL还支持审计过程中的相关计划关联、内部控制评价及审计报告的出具等功能。目前主流的会计师事务所审计辅助软件大多是独立于单一的审计项目，分散的管理信息系统难于成为一体化，信息孤岛导致审计人员在处理数据过程中采用的方法形单影只，难以协同集中管理跨行业或跨部门的所有数据，对于云审计需要的大数据软硬件支持明显不足。

（三）外部沟通协同效率低下对于会计师事务所而言，在审计过程中的沟通协同主要分为与被审计单位的协同沟通及与被审计单位互有业务来往或关联的外联单位之间的协同沟通。在第一类与被审计单位的治理层、管理层及相关岗位员工沟通协调过程中，主要以现场谈话、报考会或者是一对一采访等方式展开。在这个过程中，审计项目人员需要集中大量的人力、物力去与被审计单位沟通，消耗会计师事务所自身资源的同时也占用了被审计单位的有效资源，协调沟通过程中的分歧可能带来预期外的审计分析。第二种构成过程中，审计项目人员主要的方式是书面函证与被审计单位业务往来或者管理的企业；若涉及高风险项目，则可能需要亲自前往进行书面函证。如此一来，可以发现相关时间成本及资金成本都会无意中加大，而得到的回函可能又差强人意，可谓“赔了夫人又折兵”，这样的沟通在浪费资源的情况下又得不到高质量的审计证据。上面各种传统会计师事务所所采用的审计方法，费时费力还不能确保审计的效率和质量。针对此类问题，若企业能够采用XBRL语言标准与自身会计信息化的无缝对接，则可以在建立企业内部统一数据信息标准的基础上，构造出企业的统一数据库和数据云平台。在此背景下，XBRL语言在每个企业的运用将会使会计师事务所在进行项目审计过程中节省大量人力物力，能够快速便捷的获取企业ERP等信息系统中的各种会计信息及其他信息，提高审计效率的同时又有利于审计人员进行审计线索挖掘和相关风险评估及应对。

三、现代化的云审计生态系统构建

通过上文分析可以发现传统的会计师事务所的审计模式并未跟进时代步伐，在大数据及云时代面临了转型，云审计将是顺应信息化技术突飞猛进变化的新产物。未来会计师事务所的审计模式将围绕一个开放式的云审计平台。在这个云审计平台上建立一个审计生态系统，在此生态系统平台中，与审计相关的事务所、被审计单位及其有业务往来的单位等各个业务单元在云平台的统一数据交换标准下，实现数据互联，以简化数据采集及函证工作。在大数据的帮助下，会计师事务所可以利用云平台深度挖掘获取充分、可靠的相关审计证据，进一步加强了云审计生态系统中相关环节的紧密连接。“云审计”生态系统框架见图2。

图2 “云审计”生态系统框架

（一）生态系统中各个环节遵循统一的数据交换标准会计师事务所审计信息化、自动化落后的主要原因在于事务所与被审计单位不能通过有效的媒介实现事务所与被审计单位相关会计信息及其他信息的数据连接或交换，而主要的模式依然是上文所述的手动式或手动式自动化实现的。在此背景下，若能通过某一信息时代的信息交换技术实现两者之间的互联交换，则会提高会计师事务所审计效率的同时给其双方带来大量的时间及资金的节约。当下，XBRL语言的发展为笔者的假想提供了可靠的技术支持。XBRL(可扩展商业报告)语言是利用互联网的跨平台操作实现企业各种财报编制、对外披露和使用等功能的一种计算机新语言。通过该语言，将企业适用的财报编制基础（各种会计准则）与计算机语言实现了无缝对接，用于各种非结构化的数据实际运用中，比如财务信息交换的最新公认标准和技术。对于处于被审计单位的各个企业来说，可以将企业会计信息化工作进一步满足XBRL语言的通用分类标准，这样在统一企业内部数据标准的基础上去构建、完善企业的数据标准平台。

（二）开放标准接口的数据采集中间件利用开放式的云审计生态系统，传统审计模式下的各种会计信息及其他与审计相关的信息将逐渐摆脱纸质化，取而代之的是各种电子存储数据——采集的来源依然是企业的ERP等信息系统。对于来源不变的数据采集，云审计模式下的采集方式是利用云生态系统平台上遵守统一数据交换标准的各个数据采集接口，各种符号采集接口标准的中间件将被审计单位信息系统中各种结构和类型的数据进行预处理，将有效的形成此云平台可识别与可交换的各种有价值与审计相关的各种会计信息与其他信息。

（三）基于SOA架构的在线函证服务作为审计过程中获取充分、适当审计证据的主要方式，函证的有效性是确保审计质量与适时降低审计风险的关键所在。在我们构建的以云审计作为基础的审计生态系统平台上，在线函证也是此平台的核心组成之一。基于此平台，项目组审计人员在审计过程中实施实质性程序到函证环节时，通过云平台发送各种电子询证函（安全性此处需要注意）至与被审计单位业务往来的外联企业。其后，在收到可靠真实的电子回函后，确认授权后便可实现各种审计数据间的差异或对比分析，进一步提高会计师事务所所获得证据的可靠性。目前审计人员可以在线函证的适用情况包括但不限于以下几个目标被询证对象：银行、证监会、税务局、保险公司、财政部，以及供应链上下游有业务往来的外联企业。基于面向服务的体系架构，在线函证服务可以利用此先进技术构建一个高层的架构系统，在涵盖所有“服务”组合的基础上，各外联单位的“服务”之间又具备松散耦合和统一接口定义，提供了随需应变的动态机制和灵活性。对于该模式的在线函证模式，会计师事务所可以通过计量付费的云服务模式实现对各外单联有效、规范化管理，吸引众多的与审计相关的单位或者机构加入该审计的审计生态系统平台当中。

（四）借助大数据实现分析和深入挖掘各种审计线索信息化时代的快速发展，将企业账簿等以实体为载体所记载的各种会计信息和其他信息转移到了计算机硬盘当中，通过互联网和云技术的发展，最终呈现了数据在云平台的大数据。为此，审计面临的大数据以悄然而至，如何在大数据时代背景下，借助云平台来分析数据和挖掘审计线索将变得尤为重要。

（1）大数据量处理的应对策略。大数据时代，顾名思义以规模庞大的数据量为其最关键的特征，这样会计师事事务所在云审计过程中也将面临大量的数据存储及处理等现实问题。因此，大数据时代所要求的海量存储及即时读取的技术要求需要相应的技术支持，目前流行的对象或分布式等存储架构可有效满足大数据的有关要求，比如谷歌的文件系统等。对于大数据所要求的即时读取、处理的时效性要求，目前计算机并行处理技术的成熟可以有效满足快速分析、处理数据的要求，比如当下时髦的MapReduce。从此角度来看，现在成熟的各种云技术，在大数据时代能够很好的为云审计提供各种技术支持和解决方案，包括云存储、云计算分析等各种与审计相关的技术要求。

（2）多源数据分析的应对策略。对于云审计模式来说，云平台中所有涵盖的数据除了上文所述的被审计单位各种数据及预期相关联的企业数据外，还包括各种宏观、产业及各种市场公开的与审计相关的数据。多途径来源的数据之间具有一定的关联性，审计人员对比分析、关联分析可以精确掌握审计数据中各种潜在的差异，为寻找充分适当的审计证据提供帮助，更有可能发现隐藏较深的某些审计风险。常见主流分析方法有：同行业数据横向对比分析、被审计单位当下与过去数据纵向对比分析、被审计单位与关联单位的关联分析等。当然，针对云技术尚处于初创期的发展阶段，相关数据依然面临了较多的不确定性，多源大数据的关联性分析和审计线索挖掘技术尚需进一步发展。

（3）数据类型多样化的应对策略。虽然我们可以通过有关技术语言实现各种现实数据的统一标准化，但是大数据所要求的标准化语言在现实当中依然在很多时候得不到满足，比如各种文档、音视频、图片等各种非结构化的数据就很难被统一标准化。非关系型数据库（NoSQL）将能有效的解决现实中我们遇到的此类非结构化数据的标准化处理问题，主流的非关系数据库有Google的BigTable等。

改变传统的会计师事务所的审计模式，建立一个云审计生态系统将是顺应技术发展的必然选择。但是针对这些系统庞大的工程需要来自各方面的配合与支持。首先，政策方面需要以财政部及国税局为代表的有关政府部门积极推进；其次，会计师事务所在实施过程中需要紧密联合各云相关的运营商、服务商制定各种有效的标准，以便项目的进一步推进；再次，监管方面，中国注册会计师协会需强化职能，尤其需加强对数据安全和云责任相关单位的监管。

［1］王海洪：《大型会计师事务所审计信息化调查研究》，《商业会计》2015年第6期。

［2］周迟：《云审计在社会审计中的运用研究——基于风险导向审计的视角》，《中国内部审计》2015年第1期。

（ 张芬）