我国大数据审计研究综述

2021-08-03王海洪吕登辉任美王婧王盈盈

会计之友 2021年14期

王海洪吕登辉任美王婧王盈盈

【关键词】大数据审计; 研究综述; 大数据技术; 知识学习

【中图分类号】 F239.1 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2021）14-0134-06

一、引言

数字化时代，“大智移云物区”技术在各行各业应用发展迅速，被审计单位的运行越来越依赖于信息化环境。在财政收支、财务收支以及经济活动中，大数据技术被广泛应用，大数据分析技能已经成为数字化时代会计人员不得不掌握的技能。被审计单位“大智移云物区”技术的应用促使审计工作也要紧跟形势，开展基于大数据的信息化审计。例如，电子区块链发票的开具标志着审计中经常被查的资源已经电子化。区块链技术安全性较高，随着区块链电子发票的进一步实践应用，电子区块链发票将取代纸质发票成为主流。这意味着将生成海量的电子发票信息，而且是认证数据，运用大数据技术审计如此的海量电子发票数据非常有必要而且有基础，可见是数字化时代的实务倒逼着人们去研究大数据审计。

政府部门也愈加重视大数据审计的研究与应用。2013年，审计署指出要积极关注国内外大数据审计分析技术的相关研究，寻求大数据技术在实务应用的途径，为推动审计信息化建设打好基础。2015年，国务院印发的审计全覆盖的实施意见指出要建设大数据审计工作流程，提高审计效率和效果，扩大审计监督的广度。2017年，习近平总书记提出“改革审计管理体制”“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”等要求。审计署“十三五”规划提出，我国要推进大数据为核心的审计信息化建设。在国家重视下，大数据审计成为2013年以来专家学者的研究热点，“利用大数据技术审计电子数据及计算机信息系统”“审计大数据环境下的电子数据及计算机信息系统”都是大数据审计的范畴。

迄今为止，国内专家学者对大数据审计的研究成果有哪些？中国的大数据审计现状如何？如果能有一篇综述性文章概括归纳，势必会对后面投身于该领域研究的人们以一定的启迪，可以为“专家学者的科学研究，实务界大数据审计分析工具的开发，审计机构的大数据审计战略规划，审计人员实施大数据审计分析”等奠定基础，为进一步促进大数据审计研究与实施的进程而做贡献。本文基于此选取了2013—2020年的中文文献进行研究。

二、研究文献的选取及统计汇总结果

笔者于2020年3月30日在“中国知网（CNKI）—中国期刊网”，以“大数据审计”为主题，从北大核心、CSSCI、CSCD来源期刊中按时间顺序排列检索到161篇期刊文章，从硕博库以“大数据审计”为篇名检索到11篇硕博论文，总计172篇文章（最早一篇发表于2013年）作为研究对象。

依发表机构，文章分布为南京审计大学（33篇，占比19.18%）、重庆理工大学（15篇，占比8.72%）、北京国家会计学院（5篇，占比2.91%）等高校，可以看出高等院校是大数据审计领域研究的主要阵地;依作者，文章分布为陈伟（16篇，占比9.3%）、程平（10篇，占比5.8%）、刘国城（6篇，占比3.49%）、秦荣生（5篇，占比2.91%）等，说明所选取的文章具有较高质量和研究价值;依基金项目，文章分布为国家自然科学基金（36篇，占比20.93%）、国家社会科学基金（19篇，占比11.05%）、重庆市教育委员会科学研究项目（11篇，占比6.39%），其他多为地方性基金支持项目;发表篇数从4篇到1篇不等。统计情况见图1。

这172篇文献在2013—2019年的分布为2、3、7、34、37、40、47篇，知网预计2020年57篇（包括已搜到2篇），可见近年来专家学者对大数据审计的研究成果呈现出迅速增长的趋势，在2016年成果迅速增加，172篇文章中有53篇文章引入案例分析，可見实务界大数据审计的应用也卓有成效。

161篇期刊文章总被引数2 905，总下载数184 173，篇均被引18.04次，篇均下载1 143.93次;11篇硕博论文总被引数32，总下载数9 568，篇均被引2.91次，篇均下载869.82次。依据被引次数排序，处于前三位的有秦荣生的《大数据、云计算技术对审计的影响研究》（被引555次），陈伟等的《大数据环境下的电子数据审计：机遇、挑战与方法》（被引190次），刘星等的《关于推进大数据审计工作的几点思考》（被引151次）。本文对引用较高的多篇文章做了分析，对主要研究结论进行了归纳总结。

笔者对172篇文献进行了研究与归纳，从理论与实务角度归类，综述理论层面及实务层面专家学者在大数据审计上的研究成果，这样的脉络归集可以方便读者理解当前大数据审计理论与实务层面的状态，便于作为研究基础进行借鉴。研究发现很多文献是基于具体审计主体进行的研究，为了给读者描绘大数据注册会计师审计、大数据政府审计、大数据内部审计的具体研究视角、结论及差异，笔者在理论与实务归类的综述基础上又基于审计主体视角进行了文献综述，主要描述大数据技术在不同主体审计中的特性。

三、基于“理论与实务角度”的大数据审计研究综述

大数据审计，无论运用大数据技术实施审计，还是对大数据环境下的系统及数据实施审计，都对传统审计理论及实务有一定的挑战。

（一）理论层面的大数据审计研究

1.大数据审计下的审计思维及审计模式

大数据下，要转变思维方式，确立全量信息思维、持续审计思维、风险导向思维、智能审计思维、以人为本思维等。

秦荣生[ 1 ]等大多数学者认为审计工作全过程的思维都要进行转变，概括为：要改变传统审计抽样思维为全量信息思维，即对被审计单位业务财务活动的全部数据信息及多维度数据进行审计研判分析;建立持续审计思维，即对被审计单位的业财活动实施持续的动态监督;改变传统分析方法为智能审计思维，即借助高度智能化的平台进行数据处理分析;注重人员能力，坚持人本思维，即大数据技术对审计人员的职业能力提出了更高的要求，要不断提高审计人员综合素质。郑志元[ 2 ]认为大数据环境下，转变审计思维要结合样本的整体性、分析的逻辑性和结论的相关性，进而从较为宏观的层面提出大数据时代下审计人员应该确立全量信息思维等。阳杰和应里孟（2017）则从微观层面强调审计取证过程中的思维转变，提出在审计证据获取过程中要运用容错思维（即从利用精确数据向接受混杂数据转变）、相关思维（即更加关注相关关系，而不是因果联系）、预测思维（即借助大数据技术构建审计分析模型，进行趋势预测）。

分析可知，大数据环境下，转变审计思维已是必然趋势，其中全量思维即总体性思维是区别于传统审计思维最明显的特征。审计思维的转变影响审计模式的转变，大数据全量思维是否影响风险导向审计模式，是否意味着抽样审计将被取代？综合各方研究来看，大数据环境下，仍然要以风险导向审计作为基本原则，对被审计单位的风险进行全面考量。商思争（2018）提出虽然大数据技术使全样本审计成为可能，但仍然存在非抽样风险、检查风险等，且这些风险并不会因为大数据技术完全清除，就逻辑而言，大数据环境下的审计仍然要以风险导向审计为基本内核，遵循风险导向审计模式。抽样审计是依托风险导向审计模式而存在的，其是否被取代分为两种观点：一种认为面对大数据海量复杂的特点，审计抽样依然重要;另一种认为大数据环境下可以搜集被审计单位所有业财数据，审计抽样会被大数据分析取代。笔者认为两种观点并无实质性的矛盾，形成两种观点的差异主要是站在大数据发展的不同阶段，认为审计抽样依然重要的是基于大数据技术并未在审计领域高度应用（即当前审计全覆盖尚未实现），认为审计抽样将被取代是基于大数据高度应用于审计领域之后的长远趋势。

2.大数据审计下的风险评估及应对

大数据审计相较传统审计，增加了新的风险因素，需要采用大数据技术降低新因素导致的审计风险。

虽然风险导向审计模式基本原则并未发生改变，但是大数据技术对审计风险以及风险评估和应对程序产生了影响。学者提出大数据环境下要转变风险评估和应对的理念，由于数据范围的扩大，相较于传统的风险评估程序，大数据环境下的风险评估可以综合多渠道数据进行风险识别，分析提炼出更多相关线索，根据相关线索发现可疑的风险点，风险评估的效果得到了进一步提高。鲁清仿和梁子慧[ 3 ]认为大数据审计中风险评估理念需要转变，传统审计是在小样本环境下根据先行假设风险评估程序进行风险评估，大数据下不必作出预设和假设，可以基于企业提供业务时产生的海量数据，运用大数据技术挖掘交易过程中蕴含的审计价值进行风险评估。

当前学者的研究一般认为大数据技术对审计风险的影响是双向的，大数据技术一方面使得影响审计风险的因素变得更加广泛，另一方面也为防范审计风险提供了诸如分级保护等更多的技术手段。陈伟[ 4 ]分析认为大数据技术在审计领域的应用，由于网络环境的复杂性，带来了新的审计数据采集、传输、存儲、分析的风险，而这些新风险可以通过完善数据采集手段、改进数据存储方法和安全管理工作、采用分级保护方式进行数据应用管理、加强业务连续性管理与控制来降低。

3.大数据审计下的审计质量及效率

相较于传统审计，大数据技术影响下审计效率、质量都有所提高。

大数据环境下，全样本审计成为可能，可获得数据的广度和深度都有所提高，审计人员因此能够搜集到更为广泛的审计证据，降低了信息不对称造成的不利影响，审计人员了解的内容越多，留给被审计单位进行财务舞弊的空间就越小，使得审计风险能够有效降低，提高审计质量。当前学者对大数据技术在提高审计质量效率方面的作用持积极态度，认为大数据环境下提高审计质量的途径主要是大数据审计实现全方位管理、全要素管理和全过程管理。黄舒[ 5 ]提出大数据技术（例如网络爬虫工具）可以帮助审计人员更加快速地从多渠道获取审计证据，特别是在获取部分外部非财务证据时效率得到大的提升，进而可以降低对财报审计的难度，并且大数据技术能够实现多个维度的数据分析和全过程的动态审计，使审计结论更加准确，提高审计质量和审计工作效率。

（二）实务层面的大数据审计研究

如何运用大数据技术实施审计是大数据审计实务中的重点研究内容。

1.大数据审计下的数据采集及存储技术

大数据环境下，传统的结构化数据以及图像视频文本等非结构化数据都可以作为审计证据被收集，这些体量大、结构多样的数据的获取，需要专门的大数据采集技术，而且，由于数据结构复杂多样，不能仿照传统环境下将所有类型数据转换为同一种类型数据进行存储，需要专门的数据库放置这些不同种类的数据信息。

综合研究来看，大数据审计下数据可通过网络爬虫、API等技术快速获取，编写程序获取数据可以采用Python、PHP、JAVA、R等语言，这些技术使得获取审计证据的范围和效率得到了较大提高，而为了高效率地处理经上述技术获取的不同类型的海量低价值数据，可以建立基于Hadoop的分布式文件存储系统存储这些数据。结构化数据采集方面，陈伟和孙梦蝶[ 6 ]认为由于审计领域尚未建立完善的数据共享与数据访问机制，极大地影响了审计的取证效率，进而以国有企业领导人经济责任审计为例，运用Python爬虫工具从相关渠道收集被审计单位的招标和投标数据，为后续数据分析奠定了基础。数据存储方面，陈智斌等[ 7 ]提出基于Hadoop软件框架，运用具体高扩展性的HDFS、Hive、HBase等组件是今后海量审计数据存储的趋势。

在数据采集与存储中，陈智斌等[ 7 ]提出审计人员要特别关注新技术的合规性合法性问题，以网络爬虫技术来说，要注意使用该技术的边界范围，不进行非法数据的获取。

2.大数据审计下的数据处理分析方法与大数据分析工具

大数据背景下的数据因呈现规模更大、种类多、更复杂的特点，其分析工作也应进行相应的提升转变，学者的研究多认为大数据环境下要运用诸如描述性统计、聚类分析、分类分析、关联分析、回归分析、趋势分析等方法通过分析采集到的审计证据的相似性、相关关系、因果关系、变动趋势等进行审计推断。此外，当前学者也更多地提出机器学习在审计分析中的应用。

田程涛[ 8 ]从统计分析技术入手，以央企领导人经济责任审计为例，深入分析了大数据技术的应用：一是使用描述统计方法，针对收入成本、利润费用及其结构，判断盈利能力;二是使用关联分析法，审计判断企业的生产经营活动特点，通过将各年度报表中的业财数据进行关联分析，判断各要素投入比率情况;三是使用多元回归分析，审计该集团收入等相关财务指标的合理性。陈大峰和陈海勇（2019）提出基于大数据趋势审计的概念，使用大数据技术对供应链各单位或所处行业的业财数据进行收集对比、统计分析，研究不同会计期间的效益趋势，验证前期发展趋势，预测后期发展趋势，进而判断被审计单位相关数据的合理性。

机器学习属于人工智能技术之一，其核心是让机器通过数据获取知识，随后进一步加工分析數据之间的规律，审计中可以获取很多图像、音频、视频等非结构化数据。吴雯洁（2019）提出，可以在审计中运用机器学习技术分析图像中的文字，对冗余数据精准分类，获取更多有效信息，利用机器分析软件迅速完成审计推断，提高审计效率。

当前，实务界开发了一些大数据分析工具，陈伟和SMIELIAUSKAS WALLY[ 9 ]提出有三类工具：第一类是以Mahout、Dryad等为代表的批处理工具，这类工具多是基于Apache Hadoop框架，集成了聚类、分类、频繁模式挖掘等算法;第二类是以Storm和StreamCloud、SQL-stream、S4等为代表的流处理工具，可以用于对诸如网上浏览记录进行数据挖掘;第三类是以Google's Dremel、ApacheDrill等为代表的交互式分析技术，用户可以使用这类工具以图表或表格的形式查看、比较和分析数据。

3.大数据审计下的分析性审计程序

分析性审计程序是审计中常用的方法，运用大数据技术实施分析性审计程序各个流程节点的任务是大数据分析性审计程序的特征，相较传统分析性审计程序，大数据分析性审计程序效率更高。

吴雯洁（2019）研究了养老金绩效审计中的大数据分析性审计程序，基于分析性审计程序的流程节点分析了大数据技术应用后的效果：通过爬虫技术从广西养老金公众平台采集到14个地区的232.5万名离退休人员的养老金，利用关联技术分析数据之间的联系，得出分析性审计的目标是鉴证国家给民众提供的养老金服务质量（这个分析性目标不是事先确定的，而是通过大数据分析挖掘到的），运用聚类分析技术将数据按属性归类，明确期望值，利用趋势分析方法计算可认同差异，利用回归分析方法分析导致差异的原因，最终发现和形成审计证据。

4.大数据审计下的可视化分析

可视化技术将数据之间的关系以图表图形等直观形式展现，吴雯洁（2019）提出大数据可视化技术包括数据的报表和分析两种模式。大数据审计中，审计人员可以采用Python、R等语言编制程序，将爬虫搜集到的数据绘制散点图、折线图、热力图、标签云等多类型的图文，以更简洁清晰的方式表达海量被审计数据信息中内在因素间的关联关系，帮助审计人员更加直观地发现疑点。陈伟和高嘉文（2019）研究了可视化技术在大气污染防治审计中的应用，并以某地大气污染防治情况审计为例，提出基于R语言实现大数据可视化分析，采用热力图整体掌握被审计地区的空气质量情况，用时间序列图监测空气质量变化情况，用标签云对资金支出数据进行分析。

5.大数据审计下的大数据平台建设

大数据审计的前提是建立大数据共享审计平台，该平台中存储所有经过验证的数据。吴雯洁（2019）提出建立非关系型分布式数据库，运用NOSQL技术保存审计中需要的大数据，创建分布式数据处理系统管理大数据。此外，当前研究认为应该建立云端共享审计平台来提高审计获取数据和分析数据的能力，具体应用可结合XBRL（可扩展商业报告语言）、SOA架构和大数据分析等技术，构建云审计平台。秦荣生[ 1 ]认为云审计平台的建设应以审计所需的海量数据为中心，实现数据的远程存储和可移动计算，同时还要配套搭建大数据分析平台，建立大数据审计模型实施大数据分析。赖丽珍[ 10 ]认为传统事务所审计数据多靠人工采集，数据分析方法较少，协同效率较低，进而提出为结合XBRL、SOA架构和大数据分析等技术，企业可将XBRL通用分类标准与本单位的财务信息化相融合，建立统一的内部数据标准、平台和数据仓库，可快速获取审计信息，提高审计效率。

（三）大数据审计面临的关键问题

虽然大数据技术在审计实务领域得到了较为广泛的应用，但是综合研究来看，大数据审计工作还面临着若干问题。刘星等[ 11 ]提出了“审计数据中心搭建、数据收集、数据处理、数据分析、组织模式和风险管理”六个方面的问题，其中包括：实现海量数据的全部采集是不实际的，如何有效确定数据采集范围、丰富获取方式;审计大数据的多样化给数据处理和标准化带来了困难，如何建立满足全覆盖的行业数据标准、数据标准转换机制;基于大数据的存储量猛增，审计数据中心如何设计和实施。

四、基于“审计主体”角度的大数据审计研究综述

（一）大数据注册会计师审计

当前大数据技术对注册会计师领域的影响主要表现为：一是会计师事务所的转型。大数据环境下会计师事务所受到的影响不仅是技术层面的，更是战略制度层面的，当前事务所面临的转型障碍主要有审计数据的质量可靠性较低、技术投入成本高等，因此事务所转型过程中要注重数据的采集、技术的开发推广等。二是搭建财务报表持续审计体系。持续审计是指将事务所的审计工作融入被审计单位经营管理的全过程，对其业财数据进行持续动态的监督。大数据环境下的财报持续审计要以传统持续审计为依托，同时要在技术层面加以改进。当前重构持续审计体系面临的难题主要有应用推广周期长、中小型企业应用经济压力大、制度规范不健全等，因此要加大技术的研发推广力度，完善相关的制度规范。

曾川（2018）从制度和技术可行性方面分析了持续审计引入大数据的必要性，提出大数据持续审计模型包括持续审计系统、被审计单位数据系统、第三方数据三个部分，认为当前模型应用存在周期长、成本高等问题，进而提出加快信息化建设、加大研发投入、加快人才队伍建设等措施进行应对。应里孟和阳杰（2020）认为由于大数据技术环境的变化，事务所及公众对提高审计质量的期望等多方因素，会计师事务所要积极转型，转型面临着审计数据的质量较低、专业审计人才短缺、审计投入规模较大等困难，事务所要系统构建大数据审计能力，从数据采集筛选、技术研发推广、人才储备等方面采取行动来积极应对。

（二）大数据内部审计

大数据技术给内部审计变革带来了机遇和挑战，机遇表现为提高了审计效率和质量、持续审计成为可能，挑战主要表现为人才队伍和机制体制不适应大数据的发展。除此之外，大数据技术在内部审计领域的影响突出表现为：一是由于不同性质行业的财务信息处理有所不同，各行业各单位应当建立适合公司自身的审计模型;二是促进了审计成果的转化，审计人员可以借助大数据持续动态的监督，分析出相关关系，进而找出经营管理过程中的财务内在规律，将规律或者得出的结论规则化，并作为判断标准，以预测趋势发现异常，改善企业内部的应用管理。

大数据技术在各行各业的内审工作中都已有了应用，专家学者结合医院、金融机构、国企等不同领域来分析大数据技术应用于内部审计中的情况。李越冬等[ 12 ]总结出适用于医院的持续审计、EPC审计流程模型（一种流程图建模语言，用其创建的审计模型可以帮助获取相关审计评估和质量状况反馈，有助于减少审计控制中的多余环节）以及多准则模型（一个定量的审计分层附加价值模型，能够衡量预防性维护计划的绩效和医院的附加价值），借助计算机软件工具对组织内各个系统进行自动持续测试，通过分析、评估、确定异常、收集证据等方式审计医院海量数据的安全存储，运用EPC审计模型将内部审计执行阶段作为重点，关注医院是否做到针对有效治疗，同时利用智能审计从多维度衡量医院某部门或项目的绩效及价值。王李（2016）结合大数据应用于银行小微信贷业务内部审计情况，提出银行应当构建大数据管理平台，运用WEKA系统、数据挖掘K-Mean自动聚类技术确认客户的聚类细分，对客户信用情况、业务季度数据等进行提取，实现抽样审计与全量审计相结合的新型审计模式。

（三）大数据政府审计

大数据技术对政府审计的主要影响：一是政府审计依托相关政府部门的权力，实现相关业务部门间的数据对接和系统互联，数据范围得到进一步扩充，借助大数据技术真正实现了多部门联动和数据的多渠道收集，信息共享，充分利用业务间的相互关系，消除了信息孤岛，提高了审计的效率;二是借助大数据技术，改变了传统审计覆盖面较低的不足，促使审计全覆盖的实现，包括部门的全覆盖和流程的全覆盖。诸如数据处理分析等方面所用技术与其他领域审计并无太大差异。大数据技术在政府审计的应用领域包括预算执行审计、社保基金审计、扶贫审计等。在预算执行方面，某市审计局自2016年起，将大数据技术运用到预算执行审计的全覆盖工作，取得较好的效果，通过运用“总体分析、系统研究、发现疑点、分散核实”的大数据审计模式，连续对收入、往来支付、沉淀资金清理等开展审计，揭示了许多传统方式下很难发现的隐蔽问题[ 13 ]。社保基金审计方面，刘娜（2017）借助案例研究，发现借助大数据技术审计机关可以从民政、地税、就业等其他相关部门高效收集数据，依据数据的特点建立数据模型，开展数据处理分析，发挥国家审计的预防功能;在扶贫资金审计方面，陈伟（2018）提出，审计机关可以将采集来的数据与公安、民政、工商等其他部门行业中的数据构成大数据分析体系，分析被审计单位是否做到“真扶贫、扶真贫”，提高扶贫资金的使用效率，有助于精准扶贫工作的顺利进行。

五、研究结论及展望

大数据审计，即运用大数据技术对电子数据或信息系统审计或者对大数据环境下的系统或数据审计，理论上：一是冲击了传统的审计思维，要确立全量信息、持续审计等思维，全样本审计将取代抽样审计，但仍要坚持以风险导向为基本原则;二是数据范围扩大使得风险评估程序模式有所改变，同时也提高了风险评估和风险应对的效率效果;三是影响审计质量和效果，大数据技术一方面使得影响审计风险的因素变得更加广泛，同时也为提高审计质量防范审计风险提供了新的技术手段。实务上：一是数据采集范围的扩大，除了结构化数据，还要重视非结构化数据的采集，采集可以运用网络爬虫技术等，数据存储可以建立基于Hadoop的分布式文件存储系统;二是数据处理分析可以运用聚类分析、关联分析、机器学习、趋势分析等多种方法，以发现相关关系，揭示异常数据;三是大数据审计分析程序与传统分析程序基本流程一致，但是加入大数据技术后效果提高;四是建立云审计平台和大数据分析平台是开展大数据审计的基础。

大数据技术对不同审计主体的影响可概括为：一是面对大数据对技术层面和制度层面的影响，会计师事务所要积极转型，注重数据的采集、技术的开发推广等，搭建财务报表持续审计体系。二是各行业各单位应当建立适合自身的内部审计模型，促进审计成果的转化，将规律或者得出的结论规则化，改善内部的应用管理。三是借助大数据技术，政府审计实现相关业务部门间的数据对接和系統互联，消除信息孤岛，提高审计效率，促使审计全覆盖的实现。

大数据技术为审计工作的发展提供新的思路和途径，大数据审计的规范化值得继续研究，区块链等技术为大数据审计工作提供更多可能，区块链审计也成为研究新方向。当前做好大数据技术在各审计领域的普及应用，将更好地发挥审计监督的作用。

【主要参考文献】

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[3] 鲁清仿，梁子慧.大数据对风险导向审计影响的研究[J].河南师范大学学报（哲学社会科学版），2015，42（2）：55-58.

[4] 陈伟.大数据环境下的联网审计风险控制研究[J].中国注册会计师，2018（9）：58-63.

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[6] 陈伟，孙梦蝶.基于网络爬虫技术的大数据审计方法研究[J].中国注册会计师，2018（7）：76-80.

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[9] 陈伟，SMIELIAUSKAS WALLY.大数据环境下的电子数据审计：机遇、挑战与方法[J].计算机科学，2016，43（1）：8-13，34.

[10] 赖丽珍.基于云审计平台的会计师事务所审计生态系统框架研究[J].中国注册会计师，2015（12）：88-91.