基于大数据技术的企业财务审计风险及防范措施

关键词：大数据技术；企业财务；审计风险

一、企业财务审计风险分析

（一）数据质量和完整性风险

财务审计在大数据背景下进行财务审计时，数据的不准确性和缺失构成了对审计质量的重大挑战。数据不准确性可能由多种因素引起，包括数据输入错误、数据传输错误以及算法处理错误等。不准确的数据会直接影响审计的精确性，进而可能导致审计结果的不可靠性，影响审计报告的质量和可信度[1]。例如，如果财务数据在输入过程中因人为操作失误而被错误记录，那么基于这些不准确数据的审计分析可能会得出错误的财务状况评估，从而误导管理决策。此外，数据缺失也是审计过程中经常遇到的问题，尤其是在涉及大规模和复杂数据集的情况下更为普遍。数据缺失可能是由于数据收集不完整、存储故障或是在数据整理过程中被遗漏所导致。缺失的数据会导致审计分析不全面，影响审计结果的完整性和深度[2]。

（二）技术依赖性增强的风险

1. 系统故障的影响。随着审计过程逐渐数字化和自动化，审计活动对技术系统的依赖性日益增强。这种依赖性虽然提升了审计的效率和覆盖范围，但同时也带来了系统故障的风险，其后果极为严重[3]。系统故障可能由多种因素引发，包括硬件故障、软件缺陷、操作失误以及外部因素，例如网络攻击或自然灾害。一旦审计系统出现故障，将直接导致审计活动的中断，审计进程的延迟，以及审计证据的丢失或损坏，尤其是在电子数据未进行备份的情况下。此外，系统故障还会增加数据安全性和完整性的风险，使未经授权的第三方有机会在系统脆弱时获取敏感信息。系统故障的另一个关键后果是对审计质量的影响。数据处理和分析的中断导致审计人员无法获取完整和准确的审计证据，从而影响审计意见的形成[4]。

2. 技术进步带来的挑战。在当今这个技术飞速发展的时代，持续的技术革新是保持市场竞争力的关键。然而，对于那些依赖于高度专业化的软件和系统进行日常操作的审计行业而言，技术进步同样伴随着一系列挑战[5]。技术更新通常需要大量的资金支持，包括购置新软件、升级硬件设施以及对员工进行培训等，这对许多审计机构，尤其是中小型公司而言，是一项沉重的财务压力。此外，技术进步还可能引发与现有技术基础设施的兼容性问题。新引入的技术解决方案可能与旧系统不完全兼容，这需要额外的配置或改造工作，从而增加了成本，并且在转换期间可能会影响到审计工作的连续性。

二、基于大数据技术的企业财务审计风险及防范策略

（一）提升数据质量和完整性

1. 财务报表审计。在进行财务报表审计时，确保数据的准确性和完整性是达成审计目标的基础。大数据技术的普及导致审计过程中数据量激增，数据来源变得多样化，数据结构也变得更加复杂，传统的数据验证工具已无法满足现代审计的新要求。因此，采用高级数据验证工具成为提升数据准确性和完整性的关键步骤。这些高级工具包括数据质量管理软件、实时数据监控系统以及机器学习算法，它们能够自动识别数据中的错误和异常，保证数据的精确性和一致性。数据质量管理软件对数据进行清洗和标准化，消除冗余和不一致性。实时数据监控系统则在数据输入和处理过程中进行监控，及时发现并处理数据问题。机器学习算法通过学习历史数据模式，预测和识别潜在的数据问题。借助这些高级工具，审计数据的准确性和完整性得到显著提升，为审计决策提供了坚实的数据基础。然而，这些工具的有效实施还需要依赖专业的数据管理团队。通过定期的技术培训和经验交流，不断优化数据验证工具的配置和应用，以适应不断演进的审计环境和业务需求。

2. 定期数据质量审核。在大数据的背景下，数据生成和更新的速度极为迅速。即便数据集初始时品质优良，随着时间的流逝，数据质量亦可能逐渐降低。因此，定期执行数据质量审核成为维护数据长期品质与完整性的关键手段。数据质量审核是一个综合性的流程，它包括数据抽样、数据分析、问题诊断以及纠正措施的拟定等环节。通过精心挑选的样本数据进行深入分析，不仅可以有效节约资源，还能迅速识别数据集中的共性问题。利用统计分析和可视化工具对这些样本数据进行进一步的探究，有助于揭示数据中的异常值和不一致性。随后，对分析结果进行诊断，以确定数据质量问题的根本原因，这些原因可能包括输入错误、处理逻辑的失误或外部数据源的变动等。基于诊断结果，可以制定相应的修正措施和改进策略，例如优化数据输入界面、调整数据处理流程或更新外部数据链接。定期的数据质量审核有助于及时发现并纠正数据问题，从而不断提升数据品质和审计的精确度。此外，数据质量审核流程还应包括制定详尽的审核计划和报告，以确保审核活动的系统性和可追溯性。这为企业的管理层和审计机构提供了准确和可靠的数据支持。

（二）增强技术系统的稳定性和安全性

1. 运用冗余系统策略至关重要。在审计技术的实施过程中，确保系统的持续运作和数据的完整性是至关重要的，因此，采用冗余系统策略成为一种有效的风险缓解手段。冗余系统的设计理念是在关键的技术节点部署备用系统，以便在主系统出现故障时，备用系统能够迅速接管，确保审计工作的连续性和数据的安全性。要实施这一策略，首先必须识别审计信息系统的关键组件，包括数据库服务器、应用服务器以及网络设施等。接着，为这些关键组件配置相应的冗余系统，包括硬件冗余、软件冗余和数据冗余。硬件冗余可以通过设置多台服务器来实现，这样当一台服务器发生硬件故障时，其他服务器能够继续提供服务。软件冗余则要求在不同的服务器上安装相同的应用程序，以保证任何服务器的故障都不会影响软件的运行。数据冗余通常依赖于数据镜像或备份技术，即实时将数据复制到备份服务器，以确保数据的一致性和完整性。此外，实施冗余系统还需要定期进行系统测试和模拟故障演练，以检验冗余系统的响应速度和数据恢复能力，确保在真实故障发生时，系统能够迅速且准确地切换和恢复。

2. 更新和维护技术基础设施。随着技术的飞速进步，审计信息系统的技术基础架构亦需不断地进行更新与维护，以满足新兴的业务需求并抵御新出现的安全风险。此外，必须执行严格的访问控制和身份验证程序，限制对关键系统的访问，确保仅授权用户能够接触敏感数据和执行关键操作。通过定期的维护和升级措施，可以保证审计信息系统的技术基础架构持续保持先进水平，从而有效地支撑审计业务的顺畅运作和数据的安全性。

（三）强化数据隐私和安全措施

1. 实施严格的数据访问控制。财务审计在大数据时代的财务审计中，确保数据安全与隐私的重要性不言而喻。实施严格的数据访问控制机制，是抵御未授权访问和预防潜在内部滥用的有效策略。数据访问控制的建立，依托于一系列技术和管理措施，其核心目标是确保只有经过授权的用户才能访问特定的数据资源，并且用户的访问权限与他们的工作职责严格匹配。实施数据访问控制的首要任务是明确界定访问权限策略，为不同级别的数据和不同种类的操作制定相应的权限规则。例如，高度敏感的财务数据仅对高级审计人员开放，而其他人员则仅限于访问非敏感或汇总数据。通过采用基于角色的访问控制系统等技术手段，可以实现这些策略的自动化执行，系统将根据用户的角色自动分配和管理访问权限。此外，实施基于属性的访问控制等细粒度控制措施，可以根据用户属性和环境条件动态调整访问权限，从而提升安全性和灵活性。监控和审计数据访问活动同样是这一策略的重要组成部分，通过日志记录和行为分析工具，可以监控所有访问活动，及时发现并应对异常访问行为。借助这些措施，企业能够有效地预防数据泄露和滥用，确保审计数据的安全与隐私得到保护。

2. 加强网络安全防御措施。随着网络攻击技术的持续演进，强化网络安全已成为保护审计数据不可或缺的一环。网络安全防御的核心在于实施分层的安全策略，通过融合多种防御技术来构建一个深度防御体系。首先，部署防火墙和入侵检测系统构成了网络防御的初步防线，它们负责监控和管理进出网络的数据流，有效阻止未经授权的访问和潜在的攻击行为。其次，通过物理或虚拟方式实施网络分段和隔离，将网络划分为多个独立的子网，有助于限制攻击者在网络内部的活动范围。定期执行安全漏洞扫描和渗透测试，以识别并修复网络和系统的安全漏洞，从而避免攻击者利用这些漏洞进行入侵。此外，加强数据传输的安全性同样至关重要，采用加密技术确保数据在网络传输过程中的机密性和完整性，即便数据被拦截，也能防止信息被窃取或篡改。最后，建立应急响应和事故处理机制，以便在网络安全事件发生时能够迅速应对，最大限度地减少损失，并尽快恢复正常的运营状态。通过这些综合性的网络安全防御措施，可以有效地保护审计系统和数据免受网络攻击的威胁，确保审计活动的顺利进行和审计数据的安全性。

（四）加强审计人员技术 培训

1. 定期技术培训计划。确保审计人员拥有必需的技术专长，对于高效和精确地完成审计任务至关重要。实施一套系统的定期技术培训计划，是提升审计团队技术能力的关键策略。该培训计划应包括最新的审计技术和工具，并且要关注审计方法的最新进展。通过鼓励审计人员持续自我提升，例如提供学习津贴、鼓励参与行业会议或支持获取专业资格认证，定期技术培训计划不仅能够增强审计人员的技术能力，还能激发团队的创新精神和学习热情，从而不断提高审计工作的质量和效率。

2. 提供技术支持和资源。在审计行业，随着技术的飞速发展和大数据的普遍应用，确保审计工作的品质与效率变得越来越依赖于严格而明确的技术审计准则。这些准则不仅为审计工作提供了操作上的指导和质量保证，还确保了审计结果的公正性和可靠性。为了使审计人员能够有效运用新技术和工具，向其提供充分的技术支持和资源是至关重要的。这不仅包括提供必要的硬件和软件资源，还包括建立一个完善的支持系统，以确保审计人员在遇到技术难题时能够获得及时的协助。机构应当投资于最新的技术设备和软件，例如高性能计算机、专业审计软件以及数据分析工具，因为这些基础设施是开展高效审计工作的基础。建立一个技术支持团队，由信息技术专家和资深审计专家组成，其职责是提供技术咨询、故障排除和定期维护服务。当审计软件出现操作问题或数据分析工具发生故障时，技术支持团队能够迅速响应，解决问题，从而保障审计工作的顺利进行。此外，创建一个知识共享平台，如内部网站或论坛，可以促进审计人员之间的信息交流和经验分享，进一步提升整个审计团队的专业能力。

三、结论

数据安全与隐私保护依旧是大数据审计领域中需要特别关注的焦点。随着诸如欧盟通用数据保护条例等数据保护法规的实施，审计工作必须遵循更为严格的数据处理标准。审计机构必须增加投入，确保数据处理和存储的安全性，以避免数据泄露和滥用的风险。随着人工智能和机器学习技术的不断进步，自动化和智能化正成为审计技术发展的关键趋势，这些技术有望进一步提升审计工作的效率和品质，例如，利用机器学习模型来预测财务报表中潜在的风险。然而，这也对审计人员提出了新的要求，其必须掌握相应的技术知识，以便理解和监督这些智能系统的运行。跨领域合作将成为应对日益复杂的审计挑战的关键策略。鉴于业务和技术的快速演进，单一审计机构很难独立应对所有技术和管理上的挑战。通过与信息技术企业、高等教育机构以及国际审计网络的合作，可以实现知识和资源的共享，从而共同提高审计工作的质量和安全性。

（作者简介：毕婷婷，山东志诚会计师事务所有限公司中级会计师。）