大数据技术在财务报表审计分析程序中的应用

李亦雯

近年来我国大数据技术发展速度较快，传统审计分析程序已无法满足新时期财务报表审计需求，需要积极运用大数据技术开展财务报表审计分析程序。为了切实发挥出大数据技术在财务报表审计分析程序中的应用价值，相关单位应结合实际情况探寻合理的大数据技术应用策略，提升审计分析的效率和质量。

在市场经济背景下，分析程序是现代风险导向审计中的主要审计程序。然而传统的审计分析程序存在一些问题，无法有效发挥出分析程序的应用价值。大数据技术中的数据获取、数据预处理、数据存储和数据分析等就可以有效改善传统的审计分析程序缺陷。但是目前部分单位在财务报表审计分析程序中应用大数据技术时，却受到某些因素影响，导致大数据技术在分析程序中的应用效果较差，需要有关单位立足现实状况设计科学的解决对策，切实提高财务报表审计分析程序的工作效率。

一、大数据、大数据技术、财务报表和审计分析程序概述

大数据被用来处理传统软硬件和IT技术无法处理的海量数据信息，这些数据信息具有爆炸式增长特征。审计分析领域认为，大数据具有数量大、类型多、速度快和价值低的特点，其中数量大是指大数据体量高于TB和PB；类型多是指大数据包含结构化、半结构化和非结构化数据。半结构化数据包括html、JSON和XML等形式；非结构化数据包括文本、音频和视频等类型；速度快是指数据信息的生成、传播和记录等速度非常快，甚至可以达到实时传送；价值低是指在海量数据信息中价值密度较低。

大数据技术是指大数据的应用技术。在大数据基础上研究如何将海量数据系统、快速且低成本地加工、分析和提取出来。大数据技术包含数据处理技术、数据分析技术和可视化技术。

财务报表是预算单位在一定时期资金和经济利润的会计报表。我国财务报表的类型、格式和编报要求都是由会计制度制定的，要求企业定期编报。财务报表是财务报告的重要组成部分。国有工业企业在报告期末应按照会计制度要求分别编制资金平衡表、专用基金和专用拨款表，基建借款和专项借款等资金报表，以及利润表和产品销售利润明细表等利润报表；国营商业企业要报送资金平衡表、经营情况表和专用资金表等。财务报表包含资产负债表、损益表、现金流量表和财务状况变动表、附表和附注等。

审计分析程序是指注册会计师在研究不同财务数据之间、财务数据和非财务数据之间的内在关系的过程中，评价财务信息是否合理。分析程序包含调查识别出的、与其他相关信息不相符或与预期数据产生严重偏离的变动因素。审计师可以通过单独或者组合执行审计分析程序进行风险评估。

二、大数据技术在财务报表审计分析程序中应用的意义

（一）数据来源和类型更加广泛

在大数据背景下，信息增长速度较快，数据规模庞大，类型繁多。再加上大数据技术的出现可以为审计人员提供海量数据和丰富的数据类型，将跨行业、跨领域的审计数据传送给审计人员，拓展审计人员的审计范围。在海量的信息中，大部分数据是以非结构化或半结构化形式存在的，比如政策文件、会议记录和历年审计报告等。这些非系统性和非结构化的数据中蕴含着大量的非财务信息。当审计人员在财务报表审计分析程序中应用大数据技术时，可以运用大数据技术在海量数据信息中提取审计证据，拓展审计证据的宽度和广度，避免出现因为审计时间紧张导致审计取证不足的情况出现。此外，审计人员可以利用大数据共享平台，对比分析被审计单位的上下游以及同行的数据信息，从中深挖有效的财务信息，探寻被审计单位的运营漏洞，提高财务报表审计分析質量。

（二）提高审计分析效率

当审计人员将大数据技术应用到财务报表审计分析程序中时，可以将大量审计数据通过预处理、存储和加工，去除无用数据信息，将应用价值高且类型相同的数据信息进行归类管理，从中提取出有效的审计证据，增强审计人员获取有效审计证据的能力。同时，大数据技术打破了时空限制，使审计信息共享更加便捷，降低了审计人员外出取证的时间，减少了审计流程，从而有效提高审计分析效率。此外，大数据技术具有良好的存储功能，可以将以往审计工作中的纸质文档转成电子形式保存下来。审计人员可以按照工作需求直接在线上调取有关数据，减少审计人员查阅获取审计资料的时间，提高审计分析效率。

（三）强化审计分析结果的客观性

当审计人员应用大数据技术开展财务报表审计分析程序时，可以通过审计分析所有数据信息得出审计结果，不用审计人员结合职业经验判断，防止审计分析结果受到人为因素影响，降低审计结果的准确性。此外，审计人员可以在审计数据采集时期和审计数据分析时期，运用网络爬虫技术、数据挖掘技术等，从海量数据中高效挖掘出价值高的审计信息，对非结构化数据信息进行审计分析，强化审计分析结果的客观性。

三、传统审计分析程序中存在的问题

（一）数据获取来源较单一

财务报表审计分析需要收集大量数据信息、非数据信息、财务信息和非财务信息等。需要的信息数量较多，类型广泛，这样才能确保审计分析结果的准确性。但是以往受到审计技术和时间成本等因素影响，导致审计人员获取的数据总量不足，类型不够丰富，影响审计分析质量。同时，财务报表审计分析程序需要审计人员运用财务数据和非财务数据之间的潜在关联对财务信息进行评判。然而相比财务信息而言，非财务信息范围较广，既包含被审计单位的内部组织机构和运营项目等，还包含有关外部同类信息。外部信息覆盖面较广，差异较大，内容杂乱，导致审计取证难度加大，增加了审计分析程序的投入成本，从而使多渠道收集非财务信息的目标无法有效实现。

（二）非财务信息处理难度较高

在审计工作中发现，非财务信息可以有效解决财务信息范围狭小的缺陷，能够将现有信息资源充分运用到审计分析程序中来，使审计人员在财务报表审计分析程序中及时发现审计问题和其他不足之处，提升审计分析效果。但是由于非财务信息是以半结构化数据或非结构化数据为主，这些数据信息无法进行量化分析，无法运用传统数据分析技术处理数据信息，导致非财务信息处理难度加大。再者，非财务信息具有延续性特征，与当年事项、过去事项以及未来事项等密切相关，如果仅仅依靠审计人员进行数据采集、分析和职业判断，会影响非财务信息处理效率。

（三）分析结果准确性较差

在财务报表审计分析程序中，审计抽样在风险导向审计实质性程序中占据重要位置，对审计质量和结果具有关键影响。但是如果审计人员开展审计抽样工作，则会按照工作需求自主过滤部分数据信息，习惯性地按照个人职业经验判断抽样信息，导致审计结果出现偏差，加大了抽样风险出现的频率。同时，对于审计抽样而言，包含统计抽样和非统计抽样，统计抽样可以科学地选择样本，可以有效降低抽样风险出现的频率；非统计抽样中的样本规模、样本分析结果等都是由注册会计师根据工作经历和专业知识判断，如果审计人员缺乏工作经验或者能力较差，则会影响审计抽样分析结果的准确性。

四、大数据技术在财务报表审计分析程序中的应用策略

（一）拓展数据采集渠道

自从大数据技术发展成熟以来，审计人员可以在开展财务报表审计分析程序之前，拓展数据采集渠道。比如运用网络爬虫技术python、Java等研发数据采集程序，按照审计分析需求从有关网络平台和财务系统中搜集需要的审计信息。

第一，审计人员可以利用大数据技术从被审计单位的內部信息系统比如财务和会计信息系统、人力资源信息系统和业务信息系统等查取有关数据信息。第二，审计人员可以运用大数据技术从外部其他数据来源渠道间接收集数据信息，比如从证监会、统计局和税务局等查找有关审计信息，开拓数据采集渠道，将不同渠道的数据源整合起来，提高数据总量，丰富数据类型，为确保审计分析结果合理性提供完善的数据信息。

（二）注重审计数据预处理工作

在财务报表审计分析程序中，审计数据预处理工作与审计数据质量具有直接关联，对后期审计数据的分析结果，深究审计数据质量异常原因具有重要影响。因此，审计人员在应用大数据技术时，应注重审计数据预处理工作。通过大数据技术将与财务报表审计分析程序有关的视频、音频和图画等非结构化数据，网页以及日志等半结构化数据进行集中整合处理，避免审计数据被篡改。同时，审计人员还可以运用大数据技术对结构不同、差异较大的海量数据信息进行系统审核，剔除内容重复、信息不完整且格式不规范的数据信息。将内容准确、完善且格式一致的审计信息保存下来，提升审计数据质量，为后期开展财务报表审计分析程序打好基础。

（三）转变审计数据储存模式

自从大数据技术在财务报表审计分析程序中得到大力推广后，审计数据储存模式出现显著改变，开始向数字化、信息化方向发展。存储构架、存储设备以及数据访问体系等也与以往不同。因此，审计人员在应用大数据技术时，应积极转变审计数据存储模式，利用云计算技术进行云审计存储，将大量审计数据存储到多态虚拟服务器中。利用现代化信息技术对虚拟服务器进行加密管理，确保数据存储的安全性。审计人员在今后组织财务报表审计分析程序时，可以直接在虚拟服务器中调取数据，提高审计分析工作的效率。

（四）创新审计数据分析方法

以往的审计数据分析方法以统计分析法、账表分析法为主。这些方法只能运用到结构化数据分析中，并且无法明确各类数据之间的直接预期关系，无法满足大数据时代对审计数据分析的要求。对此，当审计人员在财务报表审计分析程序中应用大数据技术时，应积极创新审计数据分析方法。运用数据挖掘算法和计算机辅助审计系统，采用相关系数、移动平均以及线性回归等分析方法，分析数据库中与财务报表有关的同类数据，总结数据变动趋势，对比分析比率差异。这样既能减少人为因素带来的财务报表审计分析偏差，还能改变以往重复繁杂的审计分析形式，缩短审计数据分析时间。例如，审计人员在财务报表审计分析程序中可以运用大数据技术，将与财务报表审计分析有关的非结构化审计数据整理出来。比如会议记录、访谈记录和电子邮件等。还可以运用文本挖掘技术对有关信息进行文本数据分析，并将关键信息抽取和标注出来，按照内容进行分类处理，从中提取出具有一定价值的数据信息，对有关数据信息进行可视化分析，从中探寻审计分析线索，确保审计人员能够根据现有审计分析线索准确找到审计缺陷，强化审计质量。

（五）变换审计分析结果展示形式

以往的审计分析结果展示形式主要是以构建SQL语句为主，但是SQL编写较为繁杂，对审计人员的职业能力要求较高，一般审计人员无法运用SQL语句展示审计分析结果。再加上SQL分析结果是以二维表格形式展示出来的，数据不够形象直观。因此，当审计人员应用大数据技术时，可以应用可视化分析技术比如Tableau、iCharts等展示审计大数据分析结果，将复杂的审计数据图形直观展示出来。审计人员可以通过审计数据图观察数据信息，深挖审计线索，快速分析审计结果，提升财务报表审计分析效率。

（六）构建大数据审计平台

过去的财务报表审计数据共享性较差，并且各单位的审计数据分布较为分散，导致审计数据资源流通性较差。因此，在财务报表审计分析程序中应用大数据技术时，应积极构建大数据审计平台，设计统一的数据中心和数据集成系统，将孤立的数据信息汇总起来，形成资源丰富且格式一致的审计数据库。此外，有关单位可以运用云计算技术搭建大数据审计平台。通过软件服务、平台服务和设施服务优化大数据审计平台性能，将审计数据保存到云端。实现数据备份、归档和恢复功能，拓展审计数据可存储空间，确保审计分析可以通过远程和终端操作实现同步传送，提升财务报表审计分析质量。同时，有关单位在构建大数据审计平台时，可以组织专人定期对大数据平台更新升级，加大大数据审计平台病毒查杀力度，提高大数据审计平台的安全性能，防止重要信息泄露。

（作者单位：河南经贸职业学院）