基于大数据背景浅谈后续审计

一、引言

2017年12月，习总书记在中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习中强调：“推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。”

在大数据的持续推动之下，内部审计发展更甚，2018年9 月，胡泽君审计长在全国内部审计工作座谈会中强调，要充分地认识到，加强内部审计工作是推进国家治理体系和治理能力现代化，实现审计全覆盖，推动实现经济高质量发展的需要。

二、文献综述

大数据对于社会进程、国家经济发展等产生了深刻的影响，这种影响在审计领域体现为，秦荣生（2014）分析了大数据、云计算技术对审计方式、审计抽样技术、审计报告模式、审计证据搜集等技术和方法的影响。在数据式审计模式的完善方面，郑伟等（2016）从逻辑流程、网络架构和应用架构的角度对大数据环境下的数据式审计模式进行了完善性设计。

后续审计是指内部审计机构为检查被审计单位对审计发现的问题所采取的纠正措施及其效果而实施的审计。基于后续审计的实施，文光伟等（2004）以理论引导实践，探讨了后续审计应如何实施以及在实施过程中应当注意的关键点，孔亚平等（2017）对于内部审计人员是否重视后续审计工作、是否建立了后续审计规定、开展后续审计的时间以及上次审计结论的合理程度等进行探究。

从上述文献中可以看出，学者们对于后续审计的研究大多基于传统的后续审计流程方法 。大数据时代，后续审计的转型有助于完善内部审计流程，能够为内部审计的顺利实施提供保障，能够在很大程度上实现企业价值的增加。基于此，本文进而分析大数据背景下后续审计所面临的机遇与挑战。

三、大数据背景下后续审计转型面临的挑战与机遇

（1）后续审计转型面临的机遇

1.样本完整性提升

就审计方法而言，在传统的抽样审计过程中，内部审计人员采用适当的抽样方法从被审查和评价的审计总体中抽取一定数量有代表性的样本进行测试，以样本审查的结果来推断总体特征并作出相应的结论。而这一审计方法的实施，具有一定的 风险性，即根据样本得出的结论，与对总体全部项目实施与样本同样的审计程序得出的结论有可能存在差异。

随着大数据在审计工作中的不断应用，这一风险被大大降低。大数据带来了审计技术的变革，无论是云计算方法的使用，还是数据挖掘手段的运用，均使得审计样本更加完整，并且为实施详细审计创造了可能，体现了总体审计的思想与处理方法。 在大数据的推动下，审计人员对审计数据的全面性、时效性以及相关性有了更高的要求，也对传统技术条件下可能会忽略的个别或少量数据所揭示的特别规律或重要问题有了更全面的关注。

2.非现场审计实施

传统的后续审计，是在分析了被审单位对整改建议的落实情况、确定审计重点之后来进行现场审计，对重点关注问题进行现场检查。相较于传统的现场审计方式，大数据环境下，联网审计又称在线审计为非现场审计的实施提供了可能。

后续审计人员通过采取非现场审计的模式，充分利用计算机网络系统与数据库资源与被审单位联网获取相关审计资料，能够实时、批量处理被审计对象相关业务。在打破时间与空间限制的基础上，足不出户就能够实现对被审计单位发现问题改进情况的连续监督，同时能够对其整改过程中的数据资料运用、人员作为情况等进行实时核查。

3.审计成本降低

大数据带来的后续审计成本的降低主要体现在监督成本、人力成本以及时间成本的减少。

首先，非现场审计的实施降低了审计的监督成本。在传统的后续审计模式下，监督成本高的主要原因是，被审计单位在内部审计人员提出整改建议之后，对于存在问题的改进并没有一步到位，而是在后续审计人员再次提出相关问题整改建议之后再次进行整改，同一问题的屡查屡犯、屡犯屡查提高了审计的监督成本。非现场审计在监督方面，可以由以前单一的事后监督转变为对整改过程及结果的监督进行可持续的跟踪改进，从根本上减少监督不到位的情况，降低审计成本。

其次，计算机辅助后续审计能够降低审计的人力成本。计算机辅助审计可以协助审计人员处理被审计单位相关审计资料，这一运用会使企业减少对审计人员的雇佣，从而降低企业人力成本如：减少了审计人员的通讯费、资料费、工资、福利及奖金的发放等。

最后，审计人员利用网络进行沟通降低了时间成本。传统审计模式下，后续审计人员均为现场检查，审计力量的投入如果不能够合理分配，则有可能造成资源浪费或重大问题无法被检查出来。因此，借助于网络，审计人员不在现场也能够进行沟通，节省了时间，节约了相关资源。

（2）后续审计转型面临的挑战

1.数据真实性难以保障

与传统的后续审计不同，大数据背景下的后续审计，其审计证据往往是系统化数据而非实物性的凭证等，系统化数据相较于凭证等纸质载体证据其真实性更加难以判断。

同时，企业对于财务数据的采集也逐步转变为采用数据采集系统，数据采集系统是否真实可靠更需要多加考量。数据采集系统从源头上决定了数据的真实性，因而，不论是选择数据采集系统还是企业自身构建这一系统，都需要与企业的业务流程相适配。若是系统的选择不适当，或是企业在数据采集系统的设计中出现模块与模块之间勾稽关系不明确、环节与环节之间不相匹配，而且对于上述情况并没有相应的改进措施，很容易在源头上造成数据混，有损其真实性。除了数据采集系统这一源头会影响数据的真实性外，企业财务人员在将数据录入企业财务管理系统中所产生的失误，也会导致最终该结果出现不易被发现的偏差。

数据真实性受损，直接影响审计结果是否真实公允，错误的审计结果会导致利益相关者做出错误的经济决策。尤其对于后续审计而言，错误的数据可能会导致审计人员在被审计单位并没有采取纠正措施改正存在问题的情况下，误认为其整改到位，从而出具不恰当的后续审计报告。

2.数据存在安全风险

随着大数据的广泛应用，各种网络病毒、恶意程序也相伴而生，数据安全更需要重点关注。在审计领域，数据的安全性贯穿于数据的汇集、传播、存储等过程之中。

从数据的汇集过程来看，审计人员在审计过程中所使用的数据分析软件是数据汇集的媒介，现如今分析工具多种多样，如果相关软件公司没有严格的保密制度，那么在软件的使用过程中会有极大概率导致数据泄露。从数据的存储过程来看，在实施全面审计的今天，面对庞大的审计数据，云存储平台为审计人员提供了便利。审计数据是企业的核心内容，包括了企业的财务数据与非财务数据，如：企业的营业利润、员工薪酬、客户信息等。存放大量审计数据的云平台一旦遭受网络攻击，企業核心机密就有被泄露的风险。核心数据一旦被竞争对手获取，后果不堪设想。

3.人员素质有待提高

面对审计环境日新月异的变化，对于审计人员的专业能力和个人品质有了更高的要求。需要审计人员具备跨界学习的能力、大数据思维、增强审计敏感度，同时也需要审计人员做到不偏不倚，对于审计数据严格保密，不泄露相关审计信息。

参考文献

[1]孔亚平，何秀灵，沈广茹. 开展后续审计存在的问题及对策[J].企业改革与管理，2017，（22）： 103.

[2]文光伟，荆新，王进. 后续审计的理论与应用[J].审计研究，2004，（1）： 40-43.

[3]秦荣生. 大数据、云计算技术对审计的影响研究[J].审计研究，2014，（6）： 23-28.

[4]郑伟，张立民，杨莉. 试析大数据环境下的数据式审计模式[J].审计研究，2016，（4）： 20-27.

[5]秦荣生. 数字经济时代：内部审计的机遇[J].中国内部审计，2018，（10）： 22-23.

作者简介：沈雨亦奇（1994-），女，汉族，陕西省西安市，审计硕士在读，内部审计方向，兰州财经大学会计学院，甘肃省兰州市，邮编730020。