APP下载

大数据技术在审计业务中的应用探讨

2023-03-13焦斌斌

市场周刊 2023年3期
关键词:审计工作人员分析

焦斌斌

(西安工程大学,陕西 西安 710600)

一、引言

在21 世纪,数据成为一种战略资源,如何更好利用这些资源,大数据技术成为关键的一环。通过利用大数据技术,企业可以采集更多的数据,使企业的业务轨迹更加完整地被记录[1]。但企业快速增长的数据无疑增加了审计风险,大数据技术的使用也对审计工作造成了影响。为了适应审计工作内外部的变化,文章对能否运用大数据技术在审计中实现全面调查进行分析探讨,对审计工作向大数据技术转型的发展路径提出相应的建议。

二、大数据技术

(一)大数据技术的特征

大数据技术,指通过快速分析大量数据来获得有价值信息的能力。有以下五个特点,大量(volume)、高速(velocity)、多样(variety)、低价值密度(value)、真实性(veracity)。大数据技术主要包括:数据采集、数据存储及管理、数据分析及挖掘、数据展示和应用。

(二)大数据对审计工作的影响

首先,面对企业数据种类和数量增加,传统的审计方式无法将非结构数据纳入审计范围,但企业在经营中通过大数据技术使用了这些数据,进而影响公司决策和运营,忽视这些数据无疑会造成审计证据的不充分。其次,大量的数据会放大传统审计方式的弊端,尤其是审计抽样,选样的不确定性还有审计人员主观判断的错误率都会上升[2]。因此传统审计也必须向大数据审计转型,充分利用大数据技术来适应环境的改变。

三、审计抽样的局限性

(一)抽样调查的不确定性

审计抽样有三个特点:首先,对具有相关性的审计对象总体中小于百分之百的对象实施审计程序;其次,要让每个对象被选取的概率相等;最后,能根据样本的审计结果推断出有关总体的结论。审计抽样的特点直接说明了它具有不确定性,可以控制却无法消除。会有个体不会被实施审计程序,而且每个个体不被实施审计程序的概率相同,每个个体的审计结果是不可预知的。

(二)人为因素的影响

审计抽样中的人为因素是导致审计失败的原因之一,通常情况下也是最主要的原因[3]。一些公司粉饰报表数据的手段非常简单:增加资产、增加收入和减少成本。而出现这种情况的原因有两种:一种是审计人员的执业能力不强,不具备应有的专业胜任能力和应有的关注,在审计过程中选取的抽样总体与审计目的相关性不高,或者审计程序发现了错误,而注册会计师却没能给予重视;另一种就是审计人员违反了职业道德中除专业胜任能力和应有的关注之外的其他原则,如诚信、独立性和客观公正原则。审计抽样过程中,需要注册会计师做出很多选择,选择的正确程度会影响抽样的不确定性。

四、审计中全面调查的理论可行性分析

传统的审计过程以人力为主,为了保证效率和成本可被接受而选择了审计抽样。事实上不管是人力为主,还是使用了计算器之后,都无法实现审计中的全面调查,只有在一些特殊情况下,注册会计师才会测试某类交易账户或账户余额中的所有项目。如果审计中可以实现全面调查,那么审计中抽样调查所带来的审计风险将大大减小。既然在审计中以全面调查替代抽样会对审计结果带来改善,那么难题就在于如何解决全面调查所需要的时间和成本问题[4]。

大数据技术的发展和应用恰好可以解决难题的另一半,通过下面表1 和表2 我们可以证明审计中全面调查的理论可行性。

表1 SWOT 分析表

表2 全面调查与抽样调查对比分析表

(一)审计中全面调查的SWOT 分析

(二)全面调查与抽样调查对比分析

由表1 和表2 可知只要我们能证明审计中全面调查在大数据技术的帮助下可以降低成本,并且保持效率,那么全面调查在理论上就是可行的。

五、审计中全面调查的现实可行性分析

(一)大数据技术在审计工作中的应用

1.采集审计数据

大数据时代下的企业数据类型广、数量多,尤其是非结构化数据。审计可以利用大数据技术来采集这些数据,甚至收集利用企业外部数据,例如可以在网络媒体上收集企业商品或者服务的评价,以此来判断企业在市场中的情况。没有技术条件的情况下审计人员可以采集到的数据只占总体的一部分,因此选择了审计抽样,在大数据技术的帮助下企业相关的大部分数据都可以被采集,为审计中全面调查提供了条件。

2.审计数据处理和分析

储存在数据库中的数据还需要进行进一步的处理,这就是数据集成。数据集成是将来自不同来源、格式和特征的数据以逻辑或物理方式进行集中,以全面了解数据的含义。在数据被集成处理后,就需进行数据分析,数据类型的增加需要新的数据分析和建模方式,通过对结构化数据和非结构化数据的分析发现审计线索,收集审计证据,为注册会计师发表审计意见提供更多的依据。

没有一项技术可以独立发挥作用,在使用大数据技术的同时还要其他技术的支持,例如云计算。云计算通过互联网提供强大的云计算服务和数据储存,只要不高的成本就可以通过网络上庞大的计算资源和数据中心来为大数据审计工作提供服务,证明了大数据时代审计中全面调查的可行性[5]。通过了解大数据技术在审计工作中的应用可以得知,大数据技术可以满足在审计中使用全面调查,既弥补了表1 中的劣势,又充分体现了全面调查的优势。

(二)大数据技术对审计工作的改善

1.数据分析更全面

不仅是企业的数据特点,大数据技术使企业的数据使用方式也发生了改变,使审计人员能够采集、储存和分析整个数据集合,可以分析所有交易项目和记录的公司数据,实施审计中的全面调查。除此之外,收集分析非结构化数据能够使收集的审计证据更加全面。

2.提高审计判断的准确性

在传统的审计工作中,审计人员对所审计的项目进行判断主要依赖于过去的经验。在审计过程中他们做出判断时普遍存在过度自信、锚定效应等问题,还可能受到外界因素的影响。大数据可以凭借算法模型替代审计人员的一部分工作,提高决策的速度和准确性,使审计判断结果更加客观。再加上人工智能技术的运用,可以代替审计人员进行一些简单判断,甚至不断学习,不断完善,进一步提高审计判断的准确性。

3.提高审计效率

在审计过程中有许多审计任务是结构化的、重复的,在大数据、云计算、人工智能等技术的结合下可以实现自动化分析。在自动化分析的过程中,如果发现了审计风险可以直接发送报告,如果发现了异常但又无法确认风险,可以向审计人员发出提醒,由审计人员进行进一步的审计程序。审计流程的自动化可以进一步解放更多的人力,使审计效率得到提高。

4.提高审计证据的质量

审计证据的质量取决于其可靠性和充分性。大数据审计中审计证据的可靠性显著提高,不仅仅指数量,还包括审计证据的种类。在一定范围内,可靠性和充分性成反比,所需的审计证据质量一定,审计证据的可靠性越高,充分性的要求就越高,当然,在可靠性为零时数量就没有了意义[6]。总的来说,在相关性不为零的情况下,审计证据充分性和可靠性的提高会提高审计证据的质量。

5.提高审计结果的可理解性

可视化技术是大数据技术重要的一环。因为大数据时代产生的数据种类和数量太多,即使经过了计算处理,人脑也不具备分析解释这些数据的能力,而可视化技术可以解决这个问题。借助可视化技术,可以将数据分析的结果变成清晰的图表,有利于用户的使用,降低了对用户的专业性要求,使用户可以快速地获得自己需要的信息,同时审计人员也更容易发现以文本呈现时不明显的信息,更全面地理解使用分析结果。最重要的是,审计人员可以使用可视化技术与被审计公司的董事会或管理层进行无障碍沟通,提高他们之间的沟通效率。

六、转型大数据审计面临的问题及发展路径

(一)转型大数据审计面临的问题

1.技术创新与支撑能力不强

新的审计模式需要有相应的技术来支撑,这是当前基于关系数据库系统和配套技术设施的测试软件面临的一大挑战[7]。主要体现在以下步骤:第一,审计数据的采集。可采集的数据种类多、数据量大意味着数据的来源复杂、结构多样,无疑会增加数据采集工作的难度,而客户的多样性更是对采集数据的手段提出了更高的要求。第二,审计数据的储存。传统的基础设施无法满足大数据审计模式下的储存要求,而运用云计算技术提供的储存服务建设新的数据储存设施,又存在周期长、成本高的问题。第三,审计数据的集成及分析。当前的集成技术无法处理大数据审计模式下采集的数据集,过去的数据分析和建模方式也不再适用,需要新的分析方法和建模方式,在分析完成后则需要运用可视化技术使审计结果被更加直观高效地理解使用。

2.人才队伍需要更新

新的审计模式需要审计人员掌握新的技能,学习认识新的审计工具来使自己在审计工作中持续发挥作用,不被淘汰。人才队伍的更新包括审计人员的自我更新和培养新的人才,这无疑会花费大量金钱和时间。

3.审计转型投入巨大

虽然大数据审计模式下会实现很大程度的自动化,从而降低审计成本,但审计模式转变所需的巨大投入是必须面对的重大问题。这些投入主要包含两个方面:一是技术成本。在新的审计模式下需要开发利用各种新的技术,并对部分基础设施进行更新换代。不同于“在废土上重建家园”,在传统审计模式和大数据审计模式之间还要有一个缓冲的过程,在这个过程中的持续投入而又无法立刻见到成效是小型事务所无法承担的。二是人力成本。就是前面所说的人才队伍更新的成本。大数据作为新兴技术,其现有人才的供给必然小于需求,而能够使用大数据审计的新型人才的招聘成本就会很高。除此之外对现有人员的培训,让他们获取新思维、新技能,这一过程的投入也非常大。

(二)转型大数据审计的发展路径

1.技术的开发和使用

在技术的开发过程中不可闭门造车,要关注外界的动态,保持谦虚的态度向同行甚至不同的行业学习,最大限度地减少成本。同样也可以抱团取暖,找到合适的合作伙伴来加快技术开发的速度,减轻负担,使技术能快速成熟得到应用。在新技术使用后更不能故步自封,要持续监控,保证能够及时发现问题,并解决问题,保持技术不断更新的过程。

2.资金与时间的投入

时间和资金的投入是不可避免的,首先可以考虑行业内部的合作,分摊压力;然后保持向其他行业的学习,少走弯路。转型的过程会比较长,要保持耐心和决心,要保证资金和时间的持续投入,不能半途而废。

3.人力资源的储备

提高审计人员所需要的新的素养,培养适合新的审计模式的复合型人才,单一的专业能力将不能满足新模式下的审计工作。审计人员的一些能力仍然是无法被科技取代的,更凸显了这些能力的重要性。在新的审计模式下审计人员应当提高自身的数据分析能力,能运用新技术将其进行整合。还需要有精准的判断力,在有效分析整合数据后能够做出正确的判断。

七、结语

在审计中实现全面调查必然要借助大数据技术,而大数据审计是未来审计工作的发展方向,所以在大数据时代,审计中实施全面调查是可行的。大数据审计可以降低甚至消除传统审计方法中存在的一部分风险,对审计工作水平带来很大的提升。但大数据技术现在还只是新兴技术,并不成熟,从传统审计转变为大数据审计的过程必然艰辛,在这个过程中要保持对外界环境变化的敏感,使审计工作能及时做出应对,有的放矢地采用新模式、新技术,为以后的转型打好基础。

猜你喜欢

审计工作人员分析
推动内部审计工作数字化的探究
如何做好高校基建工程跟踪审计工作
隐蔽失效适航要求符合性验证分析
让刑满释放人员找到家的感觉
会计集中核算制下的内部审计工作
电力系统不平衡分析
不得与工会组织任职期内人员解除劳动合同
电力系统及其自动化发展趋势分析
完善国有企业内部审计工作思考
急救人员已身心俱疲