大数据背景下审计面临的挑战与应对措施

龙口市审计局

引言

近年来，大数据技术发展迅速，它作为一种战略资源类型，是推动经济发展的主要动力，有利于各行各业竞争力的提升，促进其工作的创新改革。在大数据审计即将覆盖全行业的趋势下，只有对传统审计方法进行更深层次的利弊分析，才能够进一步探讨如何应对审计在大数据背景下面临的挑战，更大力度开发大数据的价值，规避审计工作中地域、时间等各方面的限制，充分利用大数据能够提供的信息资源，最大限度确保审计工作最终结果的客观性、准确性，加快审计工作的全面转型。

一、大数据环境下审计的机遇

（一）扩大审计线索来源

传统的审计线索，只是收集审计证据的来源，一般包含各类账簿及财务报表等书面资料。审计人员以逆查或顺查的方式，检查内部会计核算是否处于合法合规范围内，确定财务数据是否能真实地反映被审单位经济业务。随着大数据时期的到来，这项工作可由计算机程序代替，无论是业务数据的处理还是财务报表的输出，计算机程序都可以根据要求指令完成，并且能够将数据信息完整无误地保存起来，不像纸质书面资料一样占用多位置空间，同时还便于随时翻阅查询，在很大程度上规避了时间地点的限制。

（二）降低审计成本

日常审计工作中融入大数据，众多被审单位数据资料可以上传互联网，政府、企业和事务所均能够建立相应的数据共享平台，实现电脑程序一键核对，审计人员便于利用数据管理系统收集行业数据信息，对数据进行分析、处理，短时间内发现舞弊或错报的地方，有效提升审计的针对性，节约了审计时间，同时降低成本。

（三）提升审计内容全覆盖，降低检查风险

重大错报、检查风险是影响审计风险的两大因素。传统审计出于对成本方面的考虑，全面审计不太现实，审计抽样的重要性由此得以凸显。建立数据共享平台后，审计人员可以轻松获得大量信息，审计抽样技术转向全面检查依赖于快速的数据信息处理技术，以此提高审计检查结果的精准性，有效降低了检查风险。

二、大数据背景下审计面临的挑战

（一）审计方法面临的挑战

1.大数据平台建立尚未全面覆盖

大数据审计必然要经历审计线索的收集、储存和分析等阶段才能最大限度地发挥其的利用价值。截至目前，我国大数据审计平台还没有实现全面覆盖，各单位的数据交流存在一定程度的信息不对称，审计人员往往只能采集到比较零散的审计数据，难以充分提高审计效率和质量。

2.大数据要求与传统审计技术不匹配

首先，云计算技术与传统审计技术不匹配，云计算是通过数据的效率化和互联网云集群计算能力进行传输的，在各企业和政府监管部门之间搭建大数据信息平台。而当下政府审计，仍然以人工查询为主，不仅难以满足大量数据分析需求，还影响审计效率；其次，传统审计与大数据背景下的数据安全要求不匹配，前者在数据的收集、处理和分析上还存在一定的缺陷，无法保证有效数据的安全性，而后者在审计数据的收集及汇总渠道方面更为广泛，大量的原始数据缺乏真实性和完整性；最后，物联网技术要求与传统审计技术要求不匹配，物联网技术是运用一定程序将获取的数据联系起来，进行分析，以实现对数据的监测控制，但对于传统审计来说，对物联网的运用还处于一个初级阶段，不能有效满足大数据审计要求。

3.审计取证技术在法律层面上机制尚不完善

尽管近年来国家要求全面建立审计数据库，强调审计能力建设。但截至目前，我国相应的规章制度仍为空白，与审计取证技术相关的部分在现有的法律法规中尚未有所体现。要想提升审计效率、保障审计质量，就必须将审计取证技术在法律层面的机制落实到位。

（二）审计面临的其他挑战

1.综合审计人才匮乏

大数据的广泛应用依赖于大数据和互联网的飞速发展，审计工作质量和效率在此背景下很大程度地得以提高，但同时对于审计工作人员要求也进一步提高。因此审计人员很可能面临难以独立、高效、高水平完成工作的难题，并且在工作中由于收到审计技术方法限制，导致审计效率难以提升。

2.共享信息难以保证稳定高质量

实施共享财务的人员根据信息化系统审批流程审核单据及附件，侧重于业务凭证是否与公司的要求一致、审核原始单据内容是否符合规范等。目前由于每天的主要工作是处理原始单据凭证，很容易脱离审计业务实质，从而影响企业的会计信息质量。

三、大数据背景下审计应对挑战的措施

（一）应对审计方法方面的挑战

1.建立健全审计信息平台

实现审计全覆盖的一个关键因素在于大数据平台建设，从而实现审计数据广泛使用，收集海量信息，审计人员只需用电子设备登录信息平台，避免了与被审单位频繁交涉索取信息，减少了由于信息不对等造成审计结果误差。信息平台的建设，应尤其注重安全性，做好漏洞预警机制，以防止外部恶意攻击，确保即使在漏洞受损时迅速响应预警机制，避免数据库被窃取、毁损。同时，信息平台必须保障审计数据能够全面覆盖，不断提升数据储存能力，提高审计工作质量和准确度。

2.修订完善大数据审计技术相关法律法规

从当前情况来看，计算机在审计领域的应用缺少强有力的法律支持，加强大数据审计在国家审计领域中的应用的相关法律建设迫在眉睫。完善相应的审计理论方法，才能为审计工作提供可靠可行的理论支持，同时对传统审计准则进行修订补充，建立起大数据审计理论体系，加强规范审计工作，以最大限度保障审计质量和效率。

3.建立完善计算机数据模型

本文依据总结的思路和实践经验，通过计算机编程制作出固定的审计筛选数据模型，用于解决以后在审计工作中出现类似的问题。该模型要涵盖因子分析、回归分析及判别分析等方法，对收集的审计数据进行分类与预测。同时可通过分类提取被审数据库中各类数据，模拟数据模型，并将分析出的审计值和预测值对比。上述方法可有效帮助审计人员在现实工作中发现疑点，并将其作为审计工作的重心。

（二）应对审计行业其他挑战

1.转变人才培养模式

传统审计工作只需要审计人员拥有相关的知识体系、良好的职业素养和部分实践经验即可。随着大数据平台建设，数据信息众多，在硬件设备上要加强其安全性；在人才培养上，应将计算机知识与财务知识相融合，开发综合性课程，注重学生知识理论学习的同时加强训练学生的计算机操作能力，着重培养会计、计算机综合性人才。在审计各单位中可定期组织审计人员学习最新法律法规和最新会计政策，操练会计软件，充分了解大数据在审计中的应用，并总结、记录相关经验，为以后信息技术的改进提供理论依据。

2.建立大数据技术应用的发展战略规划

未来大数据技术必然在审计领域得到广泛应用，这就需要依靠广大审计从业人员共同努力，不断创新审计方式，在总结前人经验的基础上，建立相对长远的发展规划，促进审计工作实现长远发展。仅依靠自身力量是难以实现这一目标的，在短期内也无法完全依靠外部力量实现审计的大数据化，审计机关只有在长期发展规划下的指导下，不断累积数据和技术方面的资源，通过大数据使用审计模型和软件才能将其实现。

3.组建审计监督分级协同数据分析团队

审计工作在大数据背景下面临的数据复杂多变，更高的专业性要求在审计工作中成为必要条件，审计人员必须将审计工作流程烂熟于心，且具备数据挖掘和开发的综合素质，由此凸显出人才建设的重要意义。途径之一在于建立起一支专业化的数据分析人才团队，细分为宏观分析、数据信息分析以及行业审计小组等，各小组协同配合，促进审计工作高质量、高效率开展。此外，由于每个人的能力或精力有限，很少人能胜任全部工作，所以分工上宜分为多个工作层面，例如分为技术、数据和统计分析等。明确分工不只是提升了专业化程度，还有利于审计人员明确职责，增强责任心，细分的工作组在一定程度上实现技术和思路的融合、完成决策和数据推断相互对接。分级协同数据分析团队应注意老中青结合，融合新员工的技术知识与老员工的实践经验，取其精华，加大审计实践在大数据背景下的综合应用。

结语

本文首先分析了大数据环境下审计的机遇。其次从大数据平台建立覆盖面、传统审计技术与大数据要求差异、审计取证技术机制不完善、审计人才匮乏、共享信息难保稳定等几个方面阐述了大数据背景下审计工作面临的挑战。最后从建立审计信息平台、修订完善相关法律法规、建立计算机数据模型、转变人才培养模式、组建审计团队等几个方面提出了对应挑战的解决措施。