大數據背景下的審計研究

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摘要：無論對于任何行業，大數據如今都成為了熱點問題，而隨著大數據技術的越來越可行以及審計數據處理需求量的大幅度增長，加上被審單位全面信息化的背景，大數據驅動的審計將影響未來審計的走向。本文根據大數據的特點以及審計理論及實務發展的現狀，分別闡述了大數據技術及環境對審計理論研究、對審計取證以及對審計數據分析方面的影響，提出了我國在大數據背景下的研究展望。

關鍵詞：大數據；審計；證據；數據分析

一、引言

國家審計署前審計長劉家義強調的“免疫系統”需要對數據進行高效處理，而近年來，隨著我國經濟發展速度的快速增長，必將為未來的審計帶來更加巨大的任務壓力，運用大數據、云計算技術的智能審計平臺，智能化、自動化的審計能夠幫助審計人員大大提高審計效率以及能力。隨著“審計全覆蓋”理念的實施，審計機關審計任務日趨繁重，不僅審計資源嚴重不足，對審計能力提出很大挑戰，同時也影響審計質量，難以規避審計風險。2014年10月出臺的《國務院關于加強審計工作的意見》代表著國家首次在文件中將大數據審計列入審計信息化工作重點。這將為大數據審計提供重要的大數據生態圈和共享制度保障。大數據具有5V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Va－riety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。當下，數字化建造、智慧建造等工程建設環境，為數據驅動的審計提供了數據資源，一些信息集成技術和各類大數據分析技術又為數據驅動的審計提供了技術上的可行性。大數據審計旨在將“數據孤島型、業務封閉型、模式單一型”向“數據一體化、業務一體化、模式一體化”的方向推進發展。

二、大數據環境對審計發展文獻回顧

隨著現代信息技術的發展，數據逐漸發展為需要新處理模式才能更好地支持決策的制定、發現數據下隱藏的問題和提高效率能力的海量（Volume）、高增長率（Velocity）和多樣化（Variety）的信息資產。大數據的產生將成為現代審計和會計的一個轉折點。在大數據環境下，審計的目標并未發生改變（DianeJ.Janvrina,MarciaWeidenmierWatsonb，2017），但是無論從理論還是規范層面看，大數據都將在未來應用于審計工作（Littley,2012;MoffittandVasarhelyi,2013;SettyandBakhshi,2013等）。HelenBrown-Liburd,HusseinIssa,andDanielleLombardi（2015）建議：審計人員可以在客戶風險、欺詐風險、內部控制、持續審計等業務評估中利用數據挖掘技術分析外部數據。并且由MichaelAlles（2016）等提出了大數據審計對比傳統審計的優勢、大數據納入審計實踐的成本、大數據環境中審計人員的素質要求、大數據和數據分析進入審計實踐的階段和最佳方法等主要研究方向。我國也正在展開探索大數據審計特點和實現研究（楊凱茜，2015），以及開展模式的研究（徐鶴田，2017），秦榮生（2014）分析了大數據、云計算技術對審計的影響。國內不僅在CPA審計領域對實施大數據審計進行探索（龍子午,王云鵬，2016），并且還嘗試站在國家治理和政府審計的視角下實施大數據審計（方皓，2016；馬德輝，2017）。

三、大數據背景下審計證據文獻回顧

在大數據時代，通過利用數據挖掘等技術可以提高決策的質量，并且審計判斷將更多依靠數據驅動而非經驗驅動（Lohr，2012）。KyungheeYoon,LucasHoogduin,andLiZhang（2015）等人對審計證據的充分性、可靠性和相關性三個方面的影響進行了研究，認為大數據將降低審計師對客戶數據的依賴性，并提供獨立的基準來評估內部審計證據。這與我國劉榮麗（2017）認為的大數據環境要求計算機審計工作從“驗證型審計”方式轉變為“發掘型審計”方式思想不謀而合。由于大數據包括例如RFID數據、GPS數據的出現，審計證據的性質和概念在發生著變化，并且正在探索新型的審計證據如何應用于傳統審計流程中（HelenBrown-Liburd，MiklosA.Vasarhe－lyi，2015）。國內對于大數據背景下的審計證據的基本特征進行了剖析（黃江海，2016），對于大量的信息化數據的采集方式以及思路有了一定的創新及實踐，例如基于C#采用VisualStudio2008對TXT格式的數據的采集、對Excel表中的數據和Ac－cess數據庫中數據的采集（陳琦，陳偉，2015）。綜上可得國內外對于新型審計證據的本質和特征已有較為深入的研究，但是未來審計中包含的證據將使用到包括工業工程、統計學、計算機等很多領域的知識，各種類型的大數據采集模式研究還缺少成果。

四、審計數據分析文獻回顧

大數據如今遍及全球各個角落，審計大數據指的是多種類型的數據集合，其中可能包括一些組合的傳統結構化的財務和非財務數據、物流數據、傳感器數據、電子郵件、電話、社交媒體數據、博客以及其他內部和外部數據（ChristineE.Ear－ley，2015）。傳統的數據分析工具開始難以對海量數據進行有效處理而亟需新的數據分析方法和工具。MinCao,RomanChychyla和TrevorStewart（2015）分析了大數據分析的特點：（1）取證覆蓋面大大增加；（2）數據分析的結果從邏輯關系上來看更偏向于相關性而非因果關系。并提出面對海量數據計算分析的兩個方向：①使用需要計算資源少的簡單分析方法；②將數據分為可以被復雜分析工具管理的數據子集。在大數據應用方面MehdiSookhaka,AbdullahGania,MuhammadKhurramKhanb,RajkumarBuyyac（2015）提出了一種高效的基于云存儲系統的代數簽名特性的遠程數據審計（RDA）技術，Issa（2013）提出了一種以加權規則為基礎的審計系統，首先確定異常（違反一個或多個業務規則的情況下），然后利用高級審計人員中的專家小組知識，對提取的異常值進行排序。我國關于應用大數據分析方法的相關研究包括孫玥璠、宋迪（2015）基于孤立點分析的審計抽樣方法，李強、謝汶莉（2016）的大數據可視分析，王乾（2015）分析了大數據的價值，大數據分析在經濟社會中的應用，以及大數據分析的局限性。2013年審計署才開始對全國社會保障資金進行了統一審計，這是審計署對大數據的首次嘗試。審計署堅持多角度、分層次地對大量社保數據進行全方面的審計分析。而通過這個案例不難發現我國審計領域對于大數據的理解和使用都還處于初級階段，但是需求卻日益增長，所以國內的大數據審計領域有很多問題有待研究（顧洪菲，2015）。

五、文獻回顧述評及未來研究展望

學者們基于已有的審計理論以及大數據對其產生的沖擊，從行業宏觀整體的影響入手研究，提出了推行成本問題、從業人員素質問題和應用大數據審計的方法模式問題，然后聚焦到審計實務的實踐問題。研究已經得出以下結論：①大數據環境下的審計證據具有從“驗證型審計”轉變為“發掘型審計”的趨勢；②大數據信息的收集模式和方法還缺少成果；③對于已獲取的大數據的處理方法還處于探索階段，還未提出明確的數據處理方法。

參考文獻：

[1]JanvrinDJ,WatsonMW.“BigData”:Anewtwisttoaccount-ing[J].JournalofAccountingEducation,2017（38）.

[2]方皓.淺析“大數據”對我國政府審計監督的影響[J].商業會計，2016（09）.

[3]馬德輝.基于大數據視角的政府審計探討[J].財會通訊，2017（01）.

[4]龍子午，王云鵬.大數據時代對CPA審計風險與審計質量的影響探究[J].會計之友，2016（08）.

[5]顧洪菲.大數據環境下審計數據分析技術方法初探[J].中國管理信息化，2015（03）.

[6]孫玥璠，宋迪.大數據環境下基于孤立點分析的審計抽樣方法[J].財務與會計，2015（14）.

[7]李強，謝汶莉.大數據審計中的可視分析[J].中國內部審計，2016（02）.

[8]秦榮生.大數據、云計算技術對審計的影響研究[J].審計研究，2014（06）.

[9]王乾.論大數據分析的方法論意義[D].武漢：武漢科技大學，2015.

[10]黃江海.試析大數據審計證據的基本特征[J].審計月刊，2016（08）.

[11]徐鶴田.國家治理視野下的大數據審計工作模式研究———基于SWOT分析[J].中國內部審計，2017（01）.

[12]楊凱茜.淺談大數據審計的特點及實現———以審計署對2012年中石油的審計結果為例[J].財經界（學術版），2015（12）.

作者:潘鈺 單位:南京審計大學