大数据应用于审计分析程序中的路径趋议

赖崇瑜

【摘要】在信息时代，信息的精准性、及时性愈发得到人们的重视。大数据技术的成熟，将使财务报告实时获取成为可能。将大数据以及云计算技术运用到审计实际工作中，并同时加强分析和监控，将有效提升审计报告的精准度和及时性。文章从传统审计分析程序对于大量数据采集和处理，以及对于财务数据与非财务数据、数据信息与非数据信息的协同处理方面存在的局限性入手进行探讨，分析数据化技术应用于审计分析程序方面的可能性以及发展性，结合数据化技术应用于审计分析程序方面可能存在的问题，并提出改进建议。

【关键词】大数据；审计分析程序；内部控制；

会计信息质量要求

【中图分类号】F239.45

一、传统审计分析程序的局限性

（一）受限于审计成本，对大量数据进行采集和分析存在困难

审计的初始阶段伴随着大量审计信息的收集，信息包括数据信息与非数据信息。传统的审计分析程序由于审计技术与审计成本的限制，难以对大量的数据进行收集与分析，除此之外，面对非数据信息如何与数据信息的协同处理也存在着一些困难，常常需要投入大量人力成本对非数据信息进行收集、处理和分析。随着大数据时代的到来，数据在获取流程中变得更加迅速，但相对而言，数据也变得更加庞大和复杂，并且呈现多样化，例如音频、图片等，为数据的采集带来了相当大的困难，可用性低。此外，注册会计师需要的可靠全面的审计证据，涉及到了各行各业的机密性、敏感性文件，也为信息的获取增加了难度。

（二）对财务数据与非财务数据的协同处理存在困难

财务数据的处理是审计工作的重要部分，由于财务舞弊以及其他原因，常规的审计手段难以仅凭财务数据精确地进行风险识别与风险应对，需要考虑非财务数据，甚至是环境等非数据信息。数据从财务方面分为财务数据和非财务数据，从形式上分为纸质数据和电子数据，从主体可分为公司内部数据和同行业外部数据。数据、形式、来源的多样化，使得注册会计师往往需要花费较多的时间进行处理，导致风险评估的时效性不强，效率低下，且限于形式化。

（三）电子化程度不高使得分析结果不够准确且预期值难以确定

在传统的审计分析程序中，存在着大量的非数据信息，这些非数据信息仅凭传统的审计分析程序难以量化以及与数据信息进行较好的协同处理，常常需要注册会计师进行职业判断，加之在审计过程中，收集审计证据，更加需要注册会计师依靠自身经验，识别和应对重点领域，在时间和精力的限制下，审计团队只能选择大部分的变化数据进行比较，因此得出的结论，带有主观偏向性，不能准确代表总体状况，误差较大，很难将国家政策法规、行业变动情况、经营水平等因素考虑进去。

二、大数据在审计分析程序中的应用基础

（一）会计数据电子化程度日益提高

随着ERP等系统在企业的广泛应用，会计数据电子化程度日益提高，注册会计师利用计算机进行辅助审计，验证信息的真实性，为大数据在审计分析程序的广泛应用打下了良好的基础。汇集了各个企业集团数据形成的有机整体的云平台，也为财务共享中心的建立起到了推进作用，为注册会计师获取信息提供了极大的便利，例如“四大”推出的财务机器人使业务办理的效率和准确性都有重大提升。此外，大数据也为注册会计师获取信息大开方便之门，如江苏省注协与相关公司合作，设计开发供全省行业使用的大数据信息系统。

（二）构建财务共享中心逐渐成为企业财务管理主流趋势

长久以来，由于自身组织架构的复杂性，大型企业集团的财务信息使用成本一直居高不下。且随企业规模的不断扩大，企业财务信息单位使用成本反而是递增的，财务共享中心的出现与兴起，很好地解决了这个问题，使财务信息使用的边际成本递减，发挥了规模效应。大型企业集团几乎将所有财务信息都汇集到财务共享中心，为注册会计师进行集中分析提供了便利。

（三）大数据分析技术广泛应用

随着信息技术的不断发展，财务数据收集方式日渐多样与财务数据使用成本的逐渐降低，为大数据分析技术广泛应用提供了技术保障。众多企业出于节省数据的采集与分析成本，提高数据分析精度等考量，已经在广泛地使用大数据分析技术，通过对数据的收集以及整理，对特定指标进行分析，作出预测，并调整未来的经济策略。

三、审计分析程序引入大数据的优越性

（一）获取数据更加全面为审计创造良好基础

传统审计，受限于审计成本与人力的限制，对被审企业的财务数据进行抽样审计。但是，由样本推断总体时常因为人为因素而存在偏颇，尤其是被审企业存在舞弊行为时。大数据时代，使企业的所有信息数据化，这样可供注册会计师选择的数据基数更多，获取的有效数据也就越多，审计判断依据也就更充分，以大数据为代表的新兴信息技术在审计领域的广泛应用，将使得审计准确程度增加。

（二）通过模型验证分析识别出风险点

大数据分析应用越来越广泛，使得各种模型迅速建立，注册会计师需要引入恰当的模型验证分析，识别出财务的风险点，发现财务信息的異常数据。此外，分析程序也可以帮助注册会计师更加有效的选择企业信息，将大量可靠的数据进行代入，并进行针对性的分析。

（三）提高审计的效率并降低抽样风险

在过去时代，由于纸质信息程序的复杂，并且储存水平较低，导致注册会计师进行抽取的样本数量较少，即使是正确的数据规模模型分析，得到的结果也有较大的误差。而大数据时代，虽然审计程序没变，但是可供处理的数据量大大增加，提高了结果的准确性，并且财务数据方面的结构化数据，也能被财务人员进行横纵向比较，提高审计效率。

四、大数据在审计分析程序应用中存在的问题与不足

（一）审计技术对信息技术的应用缺乏

在大数据时代，虽然大数据技术能够被广泛的运用，但毕竟时间较少，不能全部替代传统的审计工作，且大数据技术的运用才刚刚起步，应用还不够成熟，导致注册会计师部分工作还必须按照传统程序进行。

（二）审计系统以及大数据分析系统建设尚不完善

成熟的大数据分析审计系统应该满足实现审计信息化的基本要求，比如涵盖行业数据、经营数据的大型数据库，并且还可以预设要求将公司数据与数据库中的行业数据进行对比。但是现如今，大数据等相关技术在审计分析程序的广泛应用依然尚未实现，包括大数据分析系统建设以及财务数据与非财务数据、数据信息与非数据信息的协同处理、审计分析程序风险模型的构建尚不完善，部分工作还需要依赖注册会计师人工进行。

（三）同时具有审计与大数据专业知识的复合型人才不足

大数据时代的到来，使会计师事务所对同时具有计算机专业素养以及审计素养人才的需求提高了，然而实际工作中，同时具有计算机专业素养以及审计素养的人才数量远远不能满足事务所需要的总量，为大数据等新兴信息技术在审计领域的广泛应用带来了阻碍。

五、完善大数据环境下审计程序的相关建议

（一）构建大数据审计平台以及信息化共享机制

现代企业经济业务的日益复杂化以及会计披露和核算要求的日渐严格，将产生大量的数据。依据会计准则，会计数据需要保存至少10年以上。对于部分企业来说，数据的储存管理及再利用将成为企业发展过程中所面临的重要问题。面对此种局面，一种较为合理的解决方式是将审计数据进行数据化及信息化处理，搭建审计共享平台，实现远程储存以及移动计算的功能，IaaS、PaaS和SaaS三大服务模式便可实现其功能。但是不同的行业，所计算的行业指标分析模型也不一样，这就要求注册会计师要将收集到的数据进行行业分类，并针对行业特点进行数据挖掘，将主观判断改变为数据客观判断，降低主观因素影响。

（二）重视人才培养和数据安全

大数据时代的到来，使得会计师事务所对同时具有计算机专业素养以及审计素养人才的需求增多，现有财务人员能否适应新要求，将直接关系到审计行业信息化、智能化的发展进程。因此，相关高校在设置课程时，应注重学生在专业知识以及IT技能方面的培养与锻炼，努力培养专业复合型人才，以迎接新兴信息技术在传统财会领域的广泛应用而带来的新挑战。随着大数据时代的到来，数据在获取流程中变得更加迅速，但相对而言，数据也变得更加庞大和复杂，并且企业数据电子化后，也要做好安全工作，防止掌握IT技术的高端人才，对隐私问题进行攻击，破坏整个系统的安全性。

（三）加快审计标准化、规范化相关法规建设

财务数据与非财务数据的电子化与信息化，是现代企业日常经济业务活动日渐复杂背景下的必然趋势，海量数据的信息化包括未来财务信息与非财务信息、数字信息与其他信息，共同纳入信息处理系统中进行协同处理，将对信息的安全性提出更高的要求。针对信息化数据，以及大数据分析技术在审计行业方面的运用，国家应该制定相关的法律法规，填补在此方面的空白，为审计应用大数据技术提供相关的法律依据，确保审计能在大数据环境下，正常发挥审计作用，维护国家社会安全保障。此外国家还需针对行业制定各行业新标准，方便注册会计师进行对比，确保审计结果的正确性。

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