基于大数据技术的审计流程再造：从风险导向到数据导向

刘安兵 湖北经济学院

社会经济环境和客户需求的变化推动每一次审计工作流程的演进。审计模式从账项导向到内控导向，从内控导向再到风险导向都是由于社会经济环境的变化而变化的。以大数据和云计算为代表的新兴技术正在影响和改变社会的每一个角落。随着信息技术的发展，大数据时代的到来使审计工作不得不面对被审计单位的大数据环境。在大数据环境下，被审计单位产生的数据量特别是非结构化数据量越来越多，构成也越来越复杂，审计人员如果仍然按照现有的审计流程和固有的审计程序无法有效地实现审计目标。因此，审计人员应适应现代社会经济环境的变化，认识和掌握大数据技术，重塑审计工作流程，方有可能发现财务报表审计中存在的错报，以实现审计的目标。在运用大数据技术进行审计方面，国家审计和内部审计如银行内部审计走在了前面，为我们注册会计师运用大数据技术进行审计提供了思路和借鉴。2015年12月，中共中央办公厅和国务院办公厅联合印发了《关于实行审计全覆盖的实施意见》，意见指出，创新审计技术方法是实现审计全覆盖的一个重要手段，要求构建大数据审计工作模式，提高审计的能力、质量和效率。2019年4月，审计署办公厅印发《2019年度内部审计工作指导意见》指出，积极创新内部审计方式方法，加强审计信息化建设，强化大数据审计思维，增强大数据审计能力。中国注册会计师协会也提出了在民间审计中研究大数据、人工智能等技术的落地应用，促进行业的信息化。传统的审计流程越来越不适应现代大数据发展的要求，建立以数据导向的审计流程取代或完善风险导向的审计流程是大势所趋。

一、传统审计流程存在的弊端

在传统风险导向审计模式下，注册会计师围绕财务报表重大错报风险的识别、评估和应对计划和实施审计工作，以风险的识别和评估作为审计风险控制的前提和基础。这就要求注册会计师了解被审计单位的内部因素和外部环境，将这些因素和被审计单位的报表整体或项目相联系来识别和评估风险。这种流程存在的主要缺陷有：一是被审计单位的内外部因素有很多，特别是环境和被审计单位的客户因素，注册会计师无法系统地了解并记录，导致在判断有哪些因素会影响报表从而使报表产生错报方面会出现遗漏，这样势必会使注册会计师对错报风险的识别和评估不客观不准确；二是随着智能设备、传感器以及社交协作技术的发展，数据的展现形式变得更加复杂多样。注册会计师在整个审计的过程中接触到客户的数据既有结构化数据如报表、财务、采购、销售等数据，也有非结构化或者是半结构化的数据，如被审计单位的组织结构、部门职责以及信息系统的开发、测试运行，安全管理等等。对这些信息的了解缺乏完整的数据库，无法实现数据的集成，导致注册会计师在评估和应对重大错报风险时无法将这些信息系统综合考虑，无法将其中的信息进行关联考虑，基于断片式信息评估的风险缺乏可靠性。三是在现在运用的风险导向审计模式中，要求注册会计师根据风险评估结果实施有针对性的风险应对措施。风险的评估结果无法以一种直观的易于理解的方式呈现出来，大多采用定性描述，即使采用了量化的方式也缺乏科学性，导致审计项目组其他成员在实施具体审计程序时缺乏针对性，从而影响了审计的效率和效果。

二、数据导向审计流程的构建

（一）数据导向审计的概念

在我国最早提出数据导向审计相关概念的是审计署原副审计长石爱中，他在《初释数据式审计模式》一文中指出，将大数据技术与审计工作相结合，定义为两种不同类型的审计方式。一种是数据为直接对象的审计方式，称为数据基础审计；另一种是以系统内部控制测评为基础，通过对电子数据的收集、转换、整理、分析和验证来实现审计目标的方式，称之为数据式系统基础审计，两者都是立足于数据，所以都是数据式审计。此外，审计署金融审计司原司长吕劲松从审计活动组织模式的角度，将大数据时代下的审计工作概括为是一种通过运用先进数据分析方法，进行总体分析、发现疑点，分散核查、系统研究的新型审计组织模式。两者的主要区别是前者把数据作为主要的审计对象，后者是把数据作为审计的方法和手段。大数据时代的到来，丰富了被审计单位的数据资源，被审计单位会产生和获取海量的相互关联的数据，无论是被审计单位的生产经营活动还是管理活动以及所处的监管环境、行业特征均呈现数字化特征，因此审计对象的数字化特征日趋明显。对这些数据进行获取、分析、核查即是审计的核心工作。同时，大数据本身就是一项技术，将大数据与信息技术项结合，进行数据的采集、预处理、分析并进行可视化展示以及多数据源综合分析，能够实现智能分析以更好地发现财务报表中存在的错弊行为，从而提高审计的效率并保证执业质量。本文所称数据导向审计是指：以被审计单位内外部数据为基础，依托事务所完善的数据平台，运用多样化的大数据分析技术，发现财务报表中存在的疑点，进一步核查相关数据以实现审计目标的作业模式。该概念是对各位学者的理论以及大数据技术运用实践的一次集成和发展，关注数据之间的内在联系，强调数据的引领和驱动作用，减少人为的判断决策失误。

（二）数据导向审计流程的构建

数据导向审计的流程如图1所示：

图1 数据导向审计的流程

数据导向审计流程的起点是数据的采集，随着大数据技术的发展，被审计单位数据的范围在不断拓展，这些数据资源不仅包括内部数据，也包括外部数据，不仅有原生数据，还有很多的衍生数据，而且这些数据之间相互联系，不可分割。在审计人员采集这些数据时，需要运用特定的方法，如通过直接粘贴复制、通过中间文件采集、通过ODBC接口采集以及专用模板采集等方法。可供采集的数据来源于被审计单位数据中心提供的数据、被审计单位主管部门数据中心提供的数据、通过大数据工具从互联网抓取的数据等等。需要说明的是，由于基于数据分析形成结论的准确性取决于数据系统的完整性和可靠性，要求审计人员在采集相关的数据时不仅要采集被审计单位内部的生产经营管理数据，还需要更多地采集第三方数据，以充分发挥大数据的潜力。大数据技术发展至今，采集数据变得越来越简单，如采用R语言、Python等软件。

利用大数据技术采集到被审计数据时，这些数据的质量可能存在质量问题，如数据的重复、数据的遗漏、数据的不一致、数据的不准确等等，因而需要审计人员对采集到的被审计数据进行预处理。数据预处理的基本内容包含：数据的筛选、名称转换、数据类型转换、代码转换、横纵向合并、空值处理。进行此项工作的主要目的就是为了便于审计人员进行数据的分析。

经过预处理以后，审计人员即需要对剩余数据进行分析。借助于大数据技术，审计人员可以进行数据查询、统计分析（分层和分类分析）数值分析。根据被审计数据记录中数值的分布、出现的频率等指标，对数据进行分析；通过审计抽样模块，设置相应的参数以进行审计抽样；通过对审计对象总体的全部数据进行计算并和其他相关数据进行自动比较以发现异常的变动或意外的波动；通过软件自动识别有无断号、重号等等。数据分析的主要目的就是探索被审计数据内在的数量规律性，以发现异常现象，形成审计线索，为调查和核实相关事项提供指引。随着大数据技术的愈发成熟，数据分析方法越来越多，分析结果的可利用程度也越来越高，这也是作者提出数据导向审计的主要依据。当审计人员进行数据的分析时，可以采用现在流行的大数据多数据源综合分析技术，对采集来的各行各业的数据用数据查询等方法或其他大数据技术方法进行相关数据的综合比对和关联分析，既可以量化分析，也可以定性分析，以发现更多隐藏的审计线索。审计人员也可以通过可视化分析技术将数据转换为易于理解的图表、图形。审计人员还可以将大数据技术和人工智能相结合开展数据智能分析。

审计人员通过数据分析可以发现审计疑点，如断号分析的结果显示销售发票存在断号现象，表明被审计单位存在漏记销货交易的可能，通过多数据源综合分析技术显示的诉讼费用和本年度被审计单位存在的诉讼次数和以往相比存在异常，表明被审计单位可能存在隐瞒负债的情况。针对这些疑点，审计人员需要运用询问、函询等方法对相关事项进行调查与核实，结合审计人员的职业判断形成审计证据并最终形成审计结论。

三、实施数据导向审计的基本要求

尽管大数据技术给审计人员提供了大量、多元的数据，审计人员可以运用通用或专用软件对这些数据进行分析，提高了审计的效率和效果，但是也应该认识到，开展数据导向审计也存在一定的风险，数据导向审计的开展是需要一定的条件和要求的。具体表现在以下几个方面：

1.数据导向审计的实施需要全面的数据。大数据环境下，审计人员需要访问第三方数据源，如监管机构、供应商、客户，将被审计单位的数据和第三方数据进行集成才能真正形成审计的线索，发现疑点。这需要第三方的数据是开放的，能够共享。然而，被审计单位利益相关方的信息由于各种原因在审计时并不能及时和完全获取，审计所需数据的全面性大打折扣，影响审计的查全率，从而增加审计风险。

2.数据导向审计的核心是采集和分析数据，数据的准确与否直接影响审计资源的配置。因此，实施数据导向审计需要确保数据的可靠性。大数据技术的运用并未从根本上杜绝被审计单位舞弊的风险，系统性舞弊行为仍然会存在，如虚假的销售单、销售发票和出库单，以达到虚增收入和盈利的目的，在这种情况下，即使运用大数据技术仍然难以发现舞弊。在实施数据的采集和分析之前，应当对数据的真实性进行考虑，需要对数据的生成环境进行测试。在传统审计模式下，控制测试相对于实质性程序而言具有选择性，但是在大数据环境下，对与数据生成和维护相关的信息系统进行控制测试是必要程序，其目的是了解数据的可靠性。

3.实施数据导向审计需要建立健全数据的存储和管理机制。大数据环境下，审计数据的存储方法发生了改变，存储设施、存储架构、数据访问机制等都较以往有所不同，会计师事务所可借助云计算平台或分布式文件系统对相关数据进行存储和管理。云计算能够充分利用物理设施的弹性，获得处理快速增长数据的能力，大数据有云计算平台作为基础架构，才能得以顺畅运营。云计算提供了基础架构平台，数据的分析就直接在该平台上进行。当然，会计师事务所也可以自己建立专用数据库系统以进行审计数据的采集、存储和分析。无论采用哪种方式，审计人员均应当加强数据的采集、传输、存储、数据维护、分析等整个数据生命周期的控制和保护，以降低审计风险。

数据导向审计理念是顺应大数据技术发展的潮流提出的。作为一种尝试，希望理论界加大大数据环境下审计方法的研究力度，实务界能够真正充分认识大数据时代给审计工作带来的机遇和挑战。尽管大数据技术还在发展完善之中，基于大数据技术的数据导向审计流程也还在探索之中，但是我们审计人员应具有前瞻性，以积极应对环境的变化。随着物联网、人工智能、云计算、量子技术和大数据的交叉融合发展，将有效地推动审计流程的改进和创新，这些新兴技术的发展，持续赋能数据导向审计进程，数据导向审计必将展现出强大的生机和活力。