大数据背景下的高素质审计人才培养问题研究

■邵宇萍 王国夫

大数据背景下，数据对审计业务的支持作用，使得传统审计逐步走向“数据审计”，审计的思维、方法和内容都将发生改变。面对数据技术应用所带来的工作新要求，审计人员如何迅速、准确地掌握数据和处理数据，既涉及到审计人员的自身素质问题，也涉及到审计人才的培养问题。基于大数据审计的方式方法创新，亟待加强高素质的审计人才队伍建设。

一、大数据应用对审计人才培养提出了更高的目标要求

在大数据时代，快速的获取数据，有效的存储与处理数据，极大地扩展了审计视野和监督深度，使审计走向适时、全方位的现代审计，自然地对审计人才提出更高的目标要求。

1.大数据的理念带来审计思维的改变。

受制于有限的数据采集、分析技术，传统的审计模式往往停留在财务账目上，审计思维局限于会计资料，数据来源单一，数据分析缺乏说服力，没有全面性的数据做支撑，很难达到最佳的审计效果。大数据审计不仅突破抽样局限，而且借助量化与非量化的数据延伸，能够形成复合、整体、连贯性的立体审计，从审计计划阶段介入，对收集到的数据进行全面的对比分析，实现审计的全覆盖，不仅大大拓展了审计范围，而且增强了审计结果的信度和效度。而审计材料的采集、分析也不是通过传统账簿和报表来进行，而是依据高度概括性、关联性强的电子数据，数据来源包涵了多层面的交互性影响。在此情况下，审计主旨不再局限于财务审计，而是从绩效审计出发，着重于监督全过程的实时监督和全面监督。基于全覆盖模式，大数据为审计人员带来的是整体性的审计思维，这种思维要求通过大数据技术全面性掌握审计数据，进行“全貌”性问题分析。应对大数据带来的挑战，审计人员需要建立以数据为核心的审计思路，以数据价值为出发点思考问题。为此，审计人员必须要保持对数据的敏感性，通过积极培育大数据理念而树立起大数据审计思维，学会利用大数据发现问题，以便更好提升审计质量和效率。

另一方面，大数据有助于审计人员建立起关联性的审计理念。大数据的关联性更强，而这种关联也必然反映出事物发展的因果关系，审计人员利用数据分析可以更好把握这种关联性，发现事物发展趋势和感知风险，而仅以传统手段是很难从大量数据中梳理出这种关系。大数据强化了审计的关联思维，为应对这种变化，审计人员应出数据分析出发，进行思维创新，紧紧抓住数据间的关联度，提高审计效率和质量。

2.大数据审计的技术特征要求复合型素质的人才培养。

传统审计技术主要表现为现场的手工审计，审计人员主要审查被审计单位的会计账簿和原始凭证，数据的审阅、计算、处理等环节仅限于当前提供的账簿。但在大数据背景下，数据的形式、数量、结构已打破账簿边界，数据结构化和非结构化的存在，已经远远超过了传统数据的管理范畴，数据来源更加丰富，数据积累更加巨大，而传统审计技术是难以发现这些数据的藕连关系，并从这些关系中发现问题。围绕数据存储、数据挖掘、数据处理与分析，需要高素质的复合型人才，在数据整合、精益化和动态化把握中能够游刃有余的利用大数据技术，高效而有效率的完成审计任务。为此，审计技术必须变革，审计人员的技术水平必须提高，在业务能力上必须具备综合素质而能够处理复杂问题，成为复合型的审计人才。

3.大数据审计职能的转变改变审计人才培养目标。

传统审计只在于依靠局部数据推测结果，采取的大多是人工抽样方式，审计人员完全凭借个人的工作经验去得出审计结论。然而当前面对错综复杂的社会利益关系，仅凭经验是难以适应审计要求的。大数据背景下，审计工作中遇到的审计数据越来越庞大，利用传统手工分析不仅耗费大量的人力和时间，而且这种分析方法也难以理清数据间的关系。运用大数据技术，不仅仅是审计技术的提升，而且改变了审计职能，改由审计职能转变迫使人才培养导向和使用标准的转变。随着大数据技术应用，审计职能的转化将更强调效率和精准度，跨越管理边界，审计人员可以充分利用采集来的各方面数据建立统一审计平台，而不需要孤立的分别获取各个部门相关数据，也可以通过联网做到实时审计，能够快速地发现问题，锁定审计疑点，从而大大提高审计效率。在审计的全面性上，由于大数据分析是建立全样本数据基础上，审计人员可以跳出会计核算的局限，在更高层次和更深领域发挥审计建设性的职能，达到审计准确性与完整性的统一。在审计的针对性上，利用大数据审计方法，审计人员可以使有效数据精准对接查找问题，锁定审计目标。而具有针对性的审计将更有利于抓住审计的重点，让审计有的放矢，提升审计效率。

当然，审计职能的转化必然带来审计人才选拔使用的改变，强调数据化审计的思维和专业技术特征，要求人才素质必须适应大数据时代的要求。

二、大数据背景下审计人员的职业能力架构

大数据背景下，数据的收集、运用和价值挖掘都离不开高素质的审计人才，显然，审计质量高低离不开审计人才培养，而人才培养需关注目前审计人员职业能力的新变化。

1.大数据思维。

大数据思维已渗透到审计工作的各个方面，在大数据应用上，价值思维体现了审计的服务功能，即时思维体现了审计的预防与控制的效率，创新思维体现了审计质量和整体结构布局的优化，尤其强调人才队伍的建设问题。在审计实践中，审计人员应培养自身的创新思维，将数据分析与核查方法、方法创新结合，提高自己驾驭数据的能力。

2.职业能力。

一是综合知识的掌握能力。数据交互性特征使得审计工作不再是单一的财务数据分析，还包括其他诸如法律、金融、经营、销售等相关联的信息，审计人员既要拥有夯实的财务专业知识，还要掌握数据清洗、数据挖掘、数据分析等应用技术，同时也要掌握相关领域中的其他知识，而只有具备了这些综合知识素养，才能够应对现代审计工作的要求。

二是数据的采集和清理能力。数据采集和清理是审计工作的第一步，审计效率和质量也是看第一步的效果。借助于大数据技术和大数据平台，将各行业各部门的数据整合起来，可以从更广泛领域采集到全面性的数据，转换成为审计工作需要的数据，而数据清理也更具有代表性、客观性。审计人员所要做的是运用大数据平台采集数据和清理数据的能力，不仅能利用现有数据平台收集数据资源，还要能理清各种数据对自身审计工作的支持度有多高。剔除那些不完整的、错误的或重复的数据是一种能力检验。

三是数据分析能力。依托网络化管理及数据平台将相关数据资源进行整合分析，是审计工作的关键一环[3]，最终决定审计效能，因此对人才的数据分析与判断的能力要求较高，不会分析，再丰富的数据资源也会变得毫无意义。在这种变化下，提炼和分析数据直接对应的是审计人员的分析能力，这已不是简单的统计方法，需要灵活使用各类数据存储与分析软件，结合定性分析及云数据库等技术来完成，这也成为审计人员的核心技能。

3.团队协调能力。

大数据审计旨在将业务封闭向数据一体化、业务一体化的方向推进，审计模式也不再局限于某个单位、行业或地区，数据获取为多层面的交互，这不仅需要自上而下的顶层设计，而且还需要团队间良好的协作，协调沟通和组织能力。包括审计人员与大数据专业技术人员、审计团队成员以及与被审计单位之间都存在着沟通协作的问题，审计人员要能够有一定的语言表现能力。具有过硬的审计专业知识，还要具备不断加强的沟通协作能力。

三、大数据背景下审计人才培养问题分析

1.人才培养的导向不明确。

审计人员对大数据审计认识还不够到位，而这种认识主要来自大数据的审计理念和思维的淡薄，大多人员仍停留在传统的审计思路和方式上，一些审计人员抱着传统的工作模式，完全凭借个人的工作经验，问题的根源仍然在于如何确立认识上。目前，审计人才建设已成为审计工作创新转型的一大瓶颈问题，而转型的关键在于审计人才导向和确立正确的培养方向，大数据时代数据思维和数据处理能力应成为培养的主要内容和任务。

2.人才培养机制问题。

审计人才培训中缺乏整体性的规划，培训标准与培训目的性都不够明确，缺乏长远的人才培训目标；人才培养渠道缺乏，造成人才知识体系和能力结构单一。而在人才培养机制的背后还反映出一些支持机制缺乏的问题，如在人才交流方面存在着人才流动性差、人才资源得不到合理配置的问题，人才晋升机制不合理严重制约着审计人才的成长，激励机制缺失带来对继续学习和能力提升的动力不足。

3.人才培养体系不健全问题。

在人才培养体系上，大多数高校对审计专业的培养方向集中于财务审计内容为主，依旧以传统审计业务能力为培养目标，信息技术能力缺失。从课程设置上，普遍是以社会审计主体和财务审计内容为核心进行设置，缺少相应的拓展和支撑课程。在信息技术课程方面，很多学校虽然开设了计算机基础课程，但关于大数据、人工智能的相关课程几乎很少，而企业不愿意为人才培养作长远的投资，政府在人才培养上也缺少制度性的规划。

四、大数据背景下高素质审计人才的培养路径

1.立足于审计大数据思维的培养方向。

应对当前的审计变革，大数据思维是审计工作的起点，审计人员需要建立以数据为核心的审计思路，审计人才的培养应以确立大数据思维为培养方向，在掌握业务流程和梳理各行业的数据逻辑关系中，创造性地开展数据建模工作，无论政府、企业行为还是高校人才培养，都要以思维创新引导技术创新，推动工作效率效果提升。

2.立足于社会需求人才培养机制的建立。

当前审计工作已上升到国家治理的层面，从人才需求方面更要调整人才结构，而体制问题具有保障作用。审计机关需要加大审计人才再学习的激励措施和通过人才交流和晋升机制的健全，强化人才大数据能力提升的自觉性和动力性，并通过不断提高信息化知识素养，使人才培养实现一专多能。而体制建设需要在选人、用人、晋升方面突出强调人才培训的导向标准，以数字化为突破点，不断培养和造就与信息化形势发展相适应的审计人才。

3.立足于大数据审计能力的培养。

审计能力的培养最主要通过审计人员具体的技术培训和专业培训而获得，包括专业知识讲座、经验交流及发挥继续教育是重要途径，审计机关应加大人员组织特训的力度，并邀请有关的专家现场授课、指导，加大培养力度，多层面、多途径培养复合型审计信息化人才队伍，在整体范围内形成良好的再学习氛围。

4.立足于大数据审计人才培养制度的建立。

建立健全教育培训制度，确立教育标准是培养大数据审计人才的重要保证，通过制度强化培养方式、培养内容的创新，而形成人才提升的自觉性。审计人员应当在树立大数据审计意识的基础上，加入计算机软硬件及大数据审计等方面的学习内容，促使审计人员将审计知识与计算机技术进行有效结合。一是针对计算机专业人才的培养和使用，特别着重于数据管理、数据分析、数据挖掘等方面的培训；二是建立计算机审计学习平台，通过平台自主学习而提升审计人员的大数据应用能力，掌握数据采集、数据整理、数据分析的技能。经过培训学习后，在具体工作中各尽其责、相互配合，形成本单位集政策研究、数据分析和现场核查于一体的审计团队。

另一方面，建立大数据审计人才培养体系。从政府层面来看，可设置大数据审计执业资格考试以推进大数据审计人才专业化发展。从企业层面来看，通过加强培训，从内部管理上建立审计团队，培养审计人员的大数据思维，提高大数据审计能力。从高校层面来看，可以设立大数据审计等相关专业、开设相关课程，提升学生对信息化工具的利用能力，满足大数据审计发展对人才的需求。

总之，人才培养是大数据技术应用到审计工作中的支撑力量，当前社会利益交织的复杂性和审计业务的复杂性要求专业的复合型人才，既要掌握审计专业知识，又能掌握大数据技术。在人才培养上，不仅要求人才结构的战略性调整，而且在人才培养的制度化、体系化方面也要有创新性举措。