大数据技术与审计实践

(北京工商大学 北京 100024)

习近平总书记说，大数据是工业社会的“自由”资源，谁掌握了数据，谁就掌握了主动权。大数据是一种非常重要的战略资源，通常指具有以下体积、多样性、速度和准确性四个特征的结构化或非结构化数据集合。从反应的数量N和在每个反应中测量的变量的数量P两个维度分类，大数据主要可分为三类：“小P大N”，“大P小N”和“大P大N”。据此，我们可以判断哪种技术是最合适的，了解主要可用的大数据技术，并确定在给定环境下哪些信息是合适且关键的。大数据还指可以从各种类型的数据中快速获取有价值的信息的技术。这些技术能从零散分布在信息中的数据中推断出非线性关系和因果效应，进而快速提取有用的信息。计算机科学家从揭示完整记录中的模式的角度来处理大数据，让我们快速地从数据方面发现事情的本质。

一、大数据技术在审计研究中的应用

大数据审计是审计师运用大数据技术对各类电子数据、文件进行审计，是计算机审计的延伸和发展，是对多行业、多领域、多种形式海量数据的电子审计方式。大数据审计既要处理结构化数据，又要处理大量的非结构化数据。一些领先的审计公司已经开始使用大数据。回顾以往文献，我们可以发现，大数据技术在审计中的应用可以分为以下几个方面。

一方面，大数据技术的应用可以帮助审计人员预测财务困境，帮助其判断公司未来的财务生存能力。这将改善审计所需的持续审计评价。运用大数据模型有助于避免在破产前发布未经修改的意见的代价高昂的错误。会计事务所可以通过向他们的客户提供修改的意见，以及来自大数据模型的客观结果，从而增加持续经营评价的独立性。这些模型的使用也可能提高审计持续经营评价部分的效率。内部审计师往往比外部审计师有更长的时间视野，使得他们可以进行更具前瞻性的财务危机预测，内部审计团队的意见补充会提高预测准确性，同时为高级管理层和董事会提供有价值的信息。更长的范围预测和意见给管理。更多的时间来进行战略变化，以降低财务困境风险。

另一方面，传统的计算机审计，是通过电子数据采集转换对数据进行验证，通过构建查询分析、多维分析等方法模型进行数据分析，而大数据分析技术能够使审计数据分析逐步由传统的验证性分析向挖掘性分析转变。外部审计师可以通过使用大数据财务舞弊模型来改进他们的舞弊风险评估，例如基于Logistic回归的著名F评分欺诈模型。审计师往往很少有真正的欺诈经验，而这些大数据的财务欺诈模型是利用过去欺诈的数据开发出来的，可以为审计师提供更有价值的信息。例如，在金融审计中运用数据挖掘中决策树的关联规则和挖掘方法，可对不良贷款与正常贷款之间相互错分的规律进行研究，创建对不良贷款和正常贷款具有较强分类能力的条件属性指标，从而增加分类预测模型的可理解性，并在一定程度上揭示商业银行信贷资产风险等级分类的相关规律；在税收征管审计中，利用聚类方法，根据聚簇规则，可将纳税户进行分组，使组内纳税户具有最大的相似性，组间纳税户具有尽可能大的相异性，从而产生聚类标准，并按照标准对纳税户进行分行业、分税种聚类分析，确定纳税群体的总体情况和特征，为审计目标和审计重点的建立提供依据。内部审计人员也可以使用这些模型来提高对需要调查的情况的关注。

此外，过程挖掘，分析业务系统的事件日志，已被证明在真实世界数据集上测试时改进审计结果。大数据视频、音频和文本信息处理还可以改善会计和审计功能。在线新闻、社交媒体和其他在线资源中出现的负面情绪等情感信息都可能会审计，具有潜在的分析价值。例如，对公司电子邮件进行情感分析可能有助于审计师了解被审查的公司并揭示欺诈风险较高的领域。Ravi等(2015)回顾了一项分析安然电子邮件的研究，揭示了男女员工在使用情感词方面的显著差异，尤其是那些关于信任的词。这些都可以通过运用大数据技术进行分析，进而帮助审计团队了解其客户并降低计划审计时面临的风险。另外，对电子邮件进行大数据情感分析也可能帮助内部审计员识别诸如遵从或控制违规和未经授权的活动等风险。大数据情感分析也是一种利用新的和有价值的信息为审计服务(外部或内部)增加价值的机会。

二、大数据技术对审计的影响

(一)提高了审计工作的效率

大数据时代，信息实时更新对如何在这样的环境下提供审计和保证服务提出了挑战，需要实时的审计过程。而大数据技术非常适合于快速分析和适应新的数据，可以自动地和计算地有效地处理具有缺失值或不相关或高度相关数据等特征的新数据，进而提高连续审计的工作效率。这为审计师为公众提供实时审计报告带来了可能。

(二)改变了审计证据的形式，增加了审计证据的充分性

传统意义上的审计数据大多是指金额、数字，通常是关系型的、结构化的二维表数据。而大数据是指在不同时间生成的复杂、异构、多样化的数据，包括网页、文本、音频、视频等。审计行业有越来越多的数据可供使用，增加了多样性和准确性。大数据技术的应用使得审计师可以实现审计全覆盖，而不再是抽样调查，可以获得更加充分全面的证据。在审计过程中使用的工具集中添加大数据技术将增加价值，且大数据根据充分性、可靠性和相关性的审计证据标准框架运行，为审计职能提供了一个互补的证据来源。

(三)转变了审计目标和分析思维模式

大数据技术的应用，使得审计目标逐渐转向发现疑点、评估风险、关注效益等方面，审计不仅可以发现企业的违规问题及风险，更加可靠地揭示制度缺陷，评估内部控制体系，还可以依据大数据洞察行业的发展趋势，做出前瞻性思考。由于大数据具有高度的数据混杂性，数据内涵更深更广，主要反映事物间的相关关系而非因果关系，因此审计师在分析思维模式方面也需转变，要降低对因果逻辑关系的依赖性，注重对相关关系的开发和利用。

总之，在审计中使用大数据技术有很多机会，特别是严格的分析程序与传统的审计技术和专家判断相结合时。审计可以从治理近期大数据财务危机和财务欺诈模型的改进中获益。情感分析和自然语言处理是需要更多研究的其他有前途的审计工具。大数据技术的应用对审计目标、审计效率、审计分析思维等均有影响。但大数据技术在审计中的实践应用中仍面临很多机遇与挑战，如审计数据的安全性、审计模式的适用性、大数据审计人才的需求等。