大数据背景下企业审计工作面临的挑战及对策分析

2024-06-08刘小旋

中小企业管理与科技 2024年6期

刘小旋

（新沂市审计局，江苏徐州 221400）

1 引言

在信息时代，大数据已经成为推动社会进步和经济发展的关键因素。特别是近年来，随着互联网技术的突飞猛进和数据采集技术的日益成熟，企业在运营过程中产生的数据量急剧增加。根据2021 年发布的《国家大数据战略行动纲要》指出，大数据作为新时代的重要资源，对于提高国家竞争力和维护国家安全具有重要意义。在这样的背景下，企业审计工作作为保障企业财务健康和运营透明的重要环节，其作用和影响日益凸显。然而，大数据时代也对传统的审计工作提出了新的要求和挑战。审计人员在面对庞大的数据集时，常常因为能力不足而难以进行有效的数据分析和处理；同时，传统的审计方法在当前的大数据环境下显得力不从心，难以满足审计工作的新需求；更为关键的是，数据准确性的验证难度也随之增加，对审计质量和效率构成了挑战。为了应对这些挑战，确保审计工作的准确性和可靠性，已成为当前企业审计工作中不可或缺的一环。在此背景下，本文旨在通过深入分析大数据背景下企业审计工作的特点、面临的挑战及其对策，以期为审计领域的发展提供理论支持和实践指导。

2 大数据背景下企业审计工作的特点

2.1 数据量巨大

在大数据时代，企业审计工作的一个显著特点是所处理的数据量巨大。随着信息技术的快速发展和企业信息化水平的不断提升，企业在日常运营中产生的数据急剧增加，这些数据不仅量大，而且类型多样，包括结构化数据如财务报表、交易记录，以及非结构化数据如电子邮件、社交媒体交流和视频等。这种数据的海量性为审计工作提供了更广泛的审计证据，但同时也对审计人员的数据处理能力和技术水平提出了更高的要求。在处理这些大量数据时，审计人员需要运用更为先进的数据分析工具和技术，如数据挖掘、机器学习等，以高效、有效地从中提取有价值的信息。这不仅需要审计人员具备较强的技术能力，还需要他们能够理解和分析各种类型的数据，从而确保审计结论的准确性和可靠性。因此，数据量的巨大不仅改变了审计证据的获取方式，也提高了审计工作的复杂性和技术性[1]。此外，大数据环境下的数据量巨大特点还意味着审计工作需要更高的效率和效果，审计人员必须在有限的时间内处理和分析大量数据，这对审计的时间管理和资源分配提出了挑战。因此，如何有效管理和利用这些大量的数据，成为大数据背景下企业审计工作需要重点解决的问题之一。

2.2 审计范围广泛

在大数据背景下，企业审计的另一特点是审计范围变得更加广泛。这不仅仅体现在审计对象的数量和类型上，还包括审计方法和目的的多样性。随着大数据技术的应用，审计不再局限于财务报表的准确性验证，还扩展到了运营效率、风险管理、内部控制等多个层面。审计的视角更加全面，能够涵盖企业的方方面面，包括但不限于财务数据、业务流程、市场营销、客户满意度等方面。在这种广泛的审计范围内，审计人员需要具备更加丰富的知识背景和更强的分析能力。他们不仅要对财务会计有深入的了解，还需要对市场营销、信息技术、数据科学等非传统审计领域有所掌握。这是因为在大数据环境下，各种非财务数据与企业的经营绩效和风险管理紧密相关，审计人员需要通过分析这些数据来评估企业的整体健康状况。此外，审计范围的广泛性还体现在对企业外部环境的考虑上。在大数据时代，企业的运营和管理不仅受到内部因素的影响，还受到外部环境，如市场趋势、行业标准、法律法规变化等多种因素的影响。因此，审计工作需要对这些外部因素进行评估和分析，以全面理解其对企业财务和运营的潜在影响。

3 大数据背景下企业审计工作面临的挑战

3.1 审计人员能力不足

在大数据背景下，企业审计工作面临的一大挑战是审计人员能力不足。首先，审计人员对大数据技术的掌握不足。随着大数据技术的迅速发展，审计人员需要具备相关的数据分析技能，如数据挖掘、机器学习等，以便能够有效处理和分析大量复杂的数据。然而，当前许多审计人员的技能和知识结构仍然停留在传统审计方法和工具上，对新兴的大数据分析工具和技术了解有限，缺乏足够的操作经验和实际应用能力[2]。其次，审计人员数据处理能力不足。大数据环境下的审计工作需要处理海量的数据，包括结构化数据和非结构化数据。审计人员不仅需要能够使用专业的数据分析软件进行数据处理，还需要具备高效管理和分析大数据集的能力，以从中提取有价值的信息。然而，许多审计人员在这方面的能力不足，难以应对大量数据的处理和分析要求，这直接影响到审计工作的效率和质量。再次，数据理解和分析能力不足。在大数据背景下，审计不仅要关注数据的数量，更要重视数据的质量和深层次的信息。审计人员需要能够理解复杂数据背后的业务逻辑和经济实质，通过分析数据之间的关联性，识别潜在的风险和问题。然而，由于缺乏相关的培训和实践经验，很多审计人员在这方面的能力不强，难以深入挖掘数据的内在价值，影响了审计结论的准确性和可靠性。最后审计人员对跨领域知识的应用能力不足。大数据审计不仅涉及财务会计领域，还涉及计算机科学、数据科学、统计学等多个领域的知识。这要求审计人员具备跨学科的知识背景和综合应用能力，以便能够更好地理解和分析涉及多个领域的复杂数据。但实际上，许多审计人员的知识结构较为单一，缺乏必要的跨领域知识，难以有效应对大数据审计中遇到的复杂问题。

3.2 审计方法落后

在大数据背景下，审计方法落后成为企业审计工作面临的一大挑战。首先，传统审计方法对大数据的适应性不强。传统审计依赖于样本抽检和历史数据分析，而在大数据环境下，这种方法难以有效处理和分析海量、实时更新的数据。传统方法在处理大数据所具有的高速度、大容量、多样性和真实性（即大数据的“四V”特性）方面显得力不从心，导致审计效率低下，无法全面捕捉到所有潜在的审计证据和风险点。其次，缺少对新兴数据类型分析能力。随着企业信息化程度的提高，非结构化数据（如电子邮件、社交媒体内容、视频等）在企业运营中扮演着越来越重要的角色。然而，传统审计方法主要针对结构化数据设计，对于非结构化数据的获取、处理和分析能力不足，导致这部分重要信息在审计过程中被忽视，无法为审计决策提供全面支持[3]。最后，审计方法落后还在于对动态环境的适应能力不足。大数据环境下，企业数据和市场环境变化迅速，这要求审计方法能够灵活适应这种变化，实时更新审计策略和计划。然而，传统审计方法通常较为僵化，一旦审计计划确定，便难以根据新的数据和情况进行调整，这种缺乏灵活性的方法无法满足大数据时代审计的需求。

3.3 数据准确性验证难度增加

在大数据背景下，数据准确性验证的难度显著增加，这一挑战在企业审计工作中表现尤为突出。首先，企业在运营过程中会涉及来自不同渠道的数据，包括内部系统生成的数据、社交媒体数据、第三方数据服务提供的数据等。这些数据的真实性、准确性和完整性各不相同，给审计人员在验证数据准确性时带来了极大的挑战。审计人员需要对各种数据源进行深入分析和验证，确保审计依据的数据质量，这不仅增加了审计工作的复杂度，也大幅提升了审计成本。其次，数据量的海量性使得全面验证数据准确性变得更加困难。大数据时代的企业审计不再是基于抽样的方式进行，而是需要处理和分析大量甚至是全部的数据集。在如此庞大的数据量面前，通过传统的手段对每一条数据的准确性进行验证几乎是不可能的任务。即使利用自动化工具和技术辅助审计，也难以完全保证数据验证工作的全面性和准确性。最后，非结构化数据的增加也为数据准确性验证带来了新的问题。与结构化数据相比，非结构化数据如文本、图片、视频等更难以进行标准化处理和分析。审计人员在验证这些数据的准确性时，需要投入更多的时间和精力，同时也需要依赖更高级的技术和工具。然而，当前审计实践中对非结构化数据处理和分析的能力仍然有限，这直接影响了审计工作的有效性。

4 大数据背景下企业审计工作的对策分析

4.1 提高审计人员能力

面对大数据背景下审计人员能力不足的挑战，提高审计人员能力成为了企业审计工作的关键对策。首先，需对审计人员进行系统的培训和教育，使其掌握大数据技术和数据分析技能。这包括数据挖掘、机器学习等前沿技术的学习，以及对于新兴大数据分析工具的操作训练。培训内容应涵盖从基础理论到实际应用的全过程，注重理论与实践的结合，通过案例分析、模拟审计等方式，提高审计人员的操作经验和实际应用能力。其次，为了应对数据处理能力不足的问题，企业应鼓励审计人员学习和掌握多种数据分析软件和工具。这不仅仅限于传统的审计软件，还包括能够处理大数据集的高级分析工具和平台。企业可以组织专门的技术培训，引入专业的数据分析师进行授课，教授如何利用这些工具进行高效的数据管理和分析。同时，通过实际操作演练和项目实战，审计人员能够在实际工作中更加熟练地应用这些工具，从而提升处理海量数据的能力。再次，针对数据理解和分析能力不足的问题，企业应当加强审计人员在数据科学、统计学等领域的知识培养。这涉及审计人员对数据背后业务逻辑和经济实质的深入理解，以及对数据之间关联性分析的能力提升。企业可以通过开展跨部门学习、引入外部讲师、参加专业研讨会等多种方式，促进审计人员的跨领域学习和知识交流。此外，通过建立与数据分析相关的内部分享机制，鼓励审计人员分享成功案例和分析经验，也是提升团队整体分析能力的有效手段[4]。最后，为了解决审计人员在跨领域知识应用能力不足的问题，企业需要构建一个多学科背景的审计团队，将财务审计、信息技术、数据科学等不同领域的专家纳入团队中。这样做可以促进团队内部的知识互补，提高审计工作的全面性和深度。同时，企业还应鼓励审计人员参与专业认证和继续教育，如获得注册信息系统审计师（CISA）、认证数据分析师（CDA）等资格认证，这不仅有助于提升个人能力，也有利于提高审计团队的整体专业水平。

4.2 创新审计方法

面对大数据背景下审计方法落后的挑战，要求企业不仅要更新传统审计方法，还需引入新的审计技术和理念，以适应大数据时代的需求。一种创新的做法是采用基于数据分析的审计方法，利用大数据技术如数据挖掘和机器学习来自动化地识别异常模式和潜在风险。这种方法能够处理和分析大规模数据集，提高审计效率和效果。为此，企业需要开发或引入适合的数据分析软件和工具，训练审计人员熟练使用这些工具进行数据分析，确保他们能够有效识别出审计中的关键风险点和异常交易。为了解决传统审计方法在处理非结构化数据方面的不足，创新的审计方法还应包括非结构化数据分析技术的应用。利用自然语言处理（NLP）、图像识别等技术，审计人员可以有效分析文本、图片和视频等非结构化数据，提取出有价值的审计信息。这要求企业投入资源研发或引进相关技术，并对审计人员进行相应的技术培训，以确保他们能够有效利用这些技术进行审计分析。同时，创新审计方法还需强调审计过程的实时性和动态性。借助大数据和云计算技术，企业可以实现对数据的实时收集和分析，审计人员能够即时获取审计数据并作出快速反应。这种实时审计方法能够及时揭示和解决问题，为企业提供更加及时和准确的审计服务。因此，企业应建立动态更新的审计策略和计划，确保审计方法能够灵活适应企业环境和市场变化。

4.3 强化数据质量管理

首先，建立和完善数据质量管理框架是基础。这包括制定明确的数据管理制度、标准和流程，涵盖数据的收集、存储、处理、分析和维护等各个环节。通过设立专门的数据质量管理团队，负责监督执行这些制度和流程，确保数据在整个生命周期内的质量得到保障。其次，对数据来源进行严格筛选和验证是提高数据准确性的关键步骤。针对不同数据源的特点，开展定期的数据源审查和评估，排除那些不可靠或质量低下的数据来源。对于第三方数据，要求提供数据来源、收集方法和质量控制措施的详细说明，必要时进行现场审核，以评估其数据质量和可信度[5]。再次，采用先进的数据处理和分析技术，能够有效提高数据准确性。引入数据清洗、数据匹配、异常值检测等技术，对原始数据进行预处理，消除数据错误和不一致性。利用数据分析工具和算法对数据进行深入分析，识别和校正潜在的数据问题。最后，数据质量反馈机制的建立也是保证数据准确性的有效手段。通过建立数据质量反馈渠道，鼓励审计人员、数据使用者和数据提供者积极报告发现的数据问题。结合数据质量监控工具，实时跟踪数据质量状况，一旦发现数据质量问题，立即采取措施进行修正。这种持续的改进过程，有助于不断提升数据质量。