基于大数据时代的审计证据与审计取证分析

张凤霞

（山东省济宁市曲阜市鲁城街道办事处，山东 济宁 273100）

大数据时代具有频率高、实用性强、价值大的特点，能够在短时间内快速分析数据库中的信息数据。同时，随着大数据的发展，企业越来越依赖大数据。在现实生活和工作中，使用大数据可以帮助人们确定工作目标，方便产品开发，因此大数据审计和证据收集成为重要环节。

一、大数据背景下审计证据的特点

（一）充分性

充分性是以大数据背景下审计证据的数量来衡量的，即获得的审计证据越充分，审计结论越合理。大数据时代，审计人员可以突破传统小数据审计证据的固有局限性，获取更全面的审计证据，包括大量的非财务信息，往往可以证明企业财务信息的准确性和有效性。

（二）相关性

相关性主要体现在三个方面：第一，时效性。通过使用电子商务网站提供的RFID 芯片、GPS定位、产品实时报价，借助大数据技术进行处理，实时采集、快速处理，为审计提供更及时的审计证据；第二，价值的确认。丰富的内外部非财务信息为审计师提供了更多的证据确认渠道。借助信息的相关性和相互确认性，审计人员可以有效提升审计证据的价值。第三，预测价值。审计人员可以利用大数据探索不同信息之间的不确定关系，优化审计资源配置，促进审计向事件和事件的转化。

（三）可靠性

第一，可验证性。大数据时代审计证据收集渠道的多样性为审计证据的相互验证提供了途径。第二，客观上，在大数据时代，审计证据的收集越来越多地利用企业的外部信息来提高审计独立性。大数据产生的审计证据是客观的，但存在错误或错误信息。从审计的角度来看，大数据中的大部分信息都是噪音，审计人员不可能收集所有与审计相关的信息，这很大程度上取决于他们的判断。

二、大数据时代的审计目标

审计师的目标与审计行为密切相关。前者是审计工作的出发点和落脚点。从审计工作可以看出，审计是一种行为，从事审计活动的部门通常是负责人或被授权的审计部门，因此审计工作的目的是由被授权人或被委托人决定的。大数据时代，审计目标可以分为两类，即总体目标和具体目标。总体目标是指国家法律规定的主要目标，主要是控制企业风险，提高企业经济效益。总的目标是明确的。主要介绍一般审计目标和项目审计目标。总体目标是所有项目审计要实现的目标，而审计目标是根据项目设定的目标。

三、基于大数据技术的审计应用的必要性

（一）创新工作方法，提高审计人员工作的质量与效率

传统的审计方法需要大量的时间和精力，最终的结果往往是错误的、不科学的、不准确的。因为传统的审计工作是基于员工的一些样本数据。在审计工作中，没有大量的数据作为支撑，审计结果基本不准确、不科学。然而，大数据的应用改变了传统的审计方式。随着大数据技术的创新，审计人员可以获得大量数据来完成审计工作。大量的数据支撑，加上审计师自身良好的专业素质，会让审计工作更加精准、科学，也会不断提升审计师的工作质量和效率。

（二）大幅度降低审计成本

就传统审计而言，为了进行内部审计，需要定期从相关部门收集数据，不仅费时费力，还增加了企业的审计成本。在大数据技术的支持下，公司审计部门可以随时从内部、纵向获取各部门的数据信息。这是因为在大数据技术的支持下，数据信息可以跨系统、跨平台获取。这不仅使审计工作更加方便有效，也大大降低了企业的审计成本。

（三）促使数据的高效融合

利用大数据技术可以实现审计工作中信息和数据的并行分析，通过系统集成对审计数据进行简化和压缩，提取最有价值的审计数据。应用大数据技术有效整合审计数据，不仅可以提高审计人员的工作效率，还可以减少审计人员的实际工作量。

四、大数据时代审计取证的风险

（一）取证风险

大数据时代的信息收集和处理需要很多步骤，尤其是在信息处理、建模、分析、部署等环节，涉及到各种各样的信息。由于大数据本身量大、种类多、真实感强，信息质量风险和安全风险大大增加，影响了审计和取证。大数据时代，审计证据收集的信息质量风险包括信息一致性风险、完整性风险和认知风险。其中，大数据源多样性带来的风险主要是信息结构不一致、不同步。大数据的多样性是影响数据完整性风险的主要因素。由于信息结构的复杂性，很容易产生虚假、错误和伪证。

此外，电子审计证据收集存在技术风险。利用自然语言技术对企业财务报告中的“管理层讨论与分析”进行自动分析，可以有效利用管理层语气，提高证据收集质量。但在这个过程中，我们无法从技术层面把握句法和语序，无法有效解决信息背景问题。从审计师的角度来看，大数据的内部运行机制是有限的。虽然相关技术可以用来收集审计证据，但无法解释数据背后的因果关系。在实际审计过程中，如果审计对象的大数据具有高维特征，会影响统计推断，结论可能有误，容易形成“无厘头”关联，降低审计决策的可靠性，形成技术决策支持的风险。

目前，大数据在审计证据收集中的应用还处于起步阶段，缺乏成功的实践和经验证据。因此，本文从概念层面对审计证据和审计证据收集进行分析，需要加强大数据在未来发展过程中的应用价值。其中，大数据对会计师事务所经营过程中审计绩效的影响，可以有效引入大数据技术，提高企业的经营绩效和竞争优势，进而优化人员结构。

（二）技术风险

大数据时代，我们主要通过分析来理解数据的价值。分析过程中总有技术风险。统计分析、数据挖掘、智能计算、机器学习等信息处理技术可以准确地分析和处理关系数据库中的数据信息，但这些方法并不适用于非结构化的大数据信息。审计人员通过分析信息和数据，发现审计线索，进行跟踪审计，收集证据。但是同时技术风险也是客观存在的，不能保证信息质量。

五、如何运用大数据技术更好地开展审计工作

（一）建立健全数据共享机制

加强审计信息建设和应用，设立审计数据中心，集中存储和管理财务、物资、项目等业务部门的数据，实现审计信息模块与业务系统的无缝连接和结果共享。其优势在于大数据审计在线应用，定位准确，执行高效，分析全面精细。通过一线操作和后台数据分析相结合，可以提高审计工作的深度和广度，从而提高审计质量。

（二）以业务系统中的原始数据为审计基础

在审计工作中，被审计单位和部门往往以业务系统众多、数据量大为借口，按照审计人员的要求提供数据处理。然而，在转换过程中，一些数据很容易丢失，并且可能被修改的数据隐藏。因此，在采集被审计单位的数据信息时，首先要获取原始数据，然后由审计信息系统进行转换和处理，以保证数据的完整性和准确性。在收集、整理和分析的过程中，审计人员应注意数据错误，避免错误数据。实践中，如果大量数据错误不符合逻辑和规律，不仅意味着被审计单位信息系统存在问题和漏洞，还可能是关键问题和疑点。审计人员应通过分析问题集中的区域，准确发现疑点，揭示被审计单位存在的问题。

（三）构建起智能化的审计系统

建立基于大数据的智能审计系统，企业管理者必须根据这些条件和未来的发展需求，充分了解企业的经营状况。同时，为了提高审计效率，采用先进的审计理念，改革以往的数据分析方法，使审计工作更加灵活，通过深入分析找出风险防范的关键。其实在大数据盛行的今天，企业应该做到以下几点：一是根据市场和行业的发展方向，建立了信息化的内部审计操作规程和智能数据分析标准；二是通过数据分类，对企业运营的各个环节进行实时监控，实现对企业运营各个环节的审计管理。

（四）建设云审计平台，提高管理透明度

数据内部审计的意义在于使企业能够实时获取所需信息，进行有效管理。搭建内部审计平台。因此，企业必须响应大数据的发展，构建一个能够高效处理信息的云审计平台，并利用该平台对各种信息进行自动监控和深度分析，从而获得准确的审计结果。通过建立内部审计数据库，将企业研究、行政、财务等各类信息写入数据库，实现非结构化数据的共享。同时，要讲授数据分析与应用，加强内部审计组织管理，实现内部审计与整体审计的有机结合，提升企业管理能力，协调利益相关者之间的关系，使企业管理更加透明，实现内部审计绩效最大化。

（五）规避新的审计风险

审计工作的准确完成，必须有效规避审计风险。在大数据环境中，数据信息安全是一种审计风险。一是安全存储数据信息。数据安全是指保证系统连续、可靠、正常运行而不受意外或恶意因素影响的硬件、软件和信息，从而保证系统连续、可靠、正常运行而不被干扰、改变或泄露。二是在大数据环境下，数据的获取和传输也会造成信息安全问题。比如，数据传输过程中的数据泄露，会对企业的经营活动造成很大的影响，不仅会给企业利益造成经济损失，还会给被审计单位带来重大的法律责任。因此，在庞大的大数据审计系统中，它是保障数据和信息安全的重要环节。需要建立更加全面合理的制度规范，对数据和信息风险提出相应的标准和规定。

六、大数据技术中审计取证的思维模式

（一）总体思维

现代审计中，审计抽样是随机抽样，采用统计随机抽样的原则。通过综合数据分析，可以合理避免个体主观意识对数据的影响。然而，随机抽样的结果容易出错，导致结果不准确。目前，由于抽样的数量、类型和时间没有标准，审计人员无法判断审计证据是否全面，也无法确定从相关数据中获得的审计证据是否正确。大数据时代，审计人员掌握了各种数据，审计思维转变为整体思维，部分取代整体。运用动态、开放的审计方法和思维，对与被审计单位相关的数据和信息进行分析和评价，从而把握被审计单位的整体特征。通过整体思维，审计人员可以获得可靠、准确、相关的审计证据，使审计证据更加有效，促进了企业审计的发展。

（二）容错思维

在抽样调查中，为了规避抽样带来的风险，审计人员遵循随机性原则，抽样精度不高。为了提高抽样精度，审计人员还需要反复清理和检查数据中的混沌信息。在这个过程中，审计师面临着成本的压力，而且需要很长时间。同时，由于审计技术不能满足审计人员的要求，审计工作难度很大。因此，需要从精确思维转变为容错思维，基于整体思维对排除的复杂数据进行综合评估分析，从而挖掘出其他有效价值。在大数据环境下，经常会出现混乱、无用、不完整的信息，但这些错误可以帮助审计人员提高审计观察能力，使审计工作顺利进行，对审计结果没有影响。

（三）预测思维

预测思维是认识和预测未知的过程。它可以对实际和预测的数据进行评估、分析、推理和预测，并判断数据的价值。审计人员在分析小数据时，由于样本量小、信息不完整、信息具有周期性，需要系统学习专业知识进行判断和预测。利用数学模型和分析软件，可以快速有效地处理和预测数据信息，从而实现科学规范的审计预测。

七、如何应对大数据带来的挑战

（一）审计人员角度

审计人员要正确认识大数据技术，增强保密意识，谨慎对待收集审计证据的过程，避免遗漏重要线索。但是，也需要注意，不能完全信任大数据技术，应该警惕大数据中包含的错误信息。其次，审计人员必须提高计算机技能和大数据技术应用能力，努力适应大数据环境下审计证据收集、分析和解释的变化。

（二）事务所角度

一是会计师事务所要为审计师提供良好的工作环境，及时更新审计证据收集分析软件，或者投资开发事务所专用审计软件，提高大数据技术的使用效率。二是合理调整审计工作流程和程序，在保证审计证据收集和分析质量的前提下，降低审计成本。会计师事务所要培训审计师，定期组织大数据技术培训学习，提高审计师专业水平。

（三）政府角度

在审计领域，利用大数据技术收集、分析和解读审计证据已经成为现实。但是，目前政府并没有出台和颁布正式的审计法律法规，也没有详细规定和限制使用大数据技术获取审计证据，这在一定程度上限制了审计领域的发展。为降低审计风险，相关部门必须正视工作环境的变化，及时完善相关法律法规，健全审计管理制度。

结束语

大数据环境下的审计是审计人员面临的新课题。面对大量的审计数据和信息，审计人员需要与时俱进，运用有效的媒介和审计方法，筛选有用的信息，以敏锐的洞察力不断总结创新，提高应用能力。他们以大数据为背景，积极探索创新，充分发挥内部审计监督的良好做法，从而对企业起到积极的推动作用。