大数据时代下的审计变革探讨

1、 大数据时代下的审计变革探讨 1 前言从麦肯锡公司提出“大数据时代”以来，目前商业、军事、金融、通讯等各个领域已经完全处于大数据环境下。哈佛大学社会学教授加里金说：“这是一场前所未有的数据化革命，庞大的数据资源使得各个领域都将开始量化进程。”随着时间的不断推移，越来越多的企业开始意识到大数据的重要性，数据时刻都在迅速膨胀扩充，它对企业的发展以及未来起着决定性的作用。数据对于审计工作来说是最重要的部分，审计工作必须要由全面准确的数据支撑，才能得出最准确的审计结果。大数据时代下，数据呈现出繁多性、多变性等特性，并且数据在企业渗透的越来越深，数据处理也变得更加复杂。而信息处理技术也随之换代更新，云计

2、算、网络技术等逐渐被各领域广泛应用。由此可以看出审计工作所处的信息环境和技术环境发生了巨大的改变，传统的审计模式在大数据环境下已经出现了局限性，不能满足于现在的审计需求。因此审计工作必须要顺应变化迅速改革，去满足快速变化的信息环境。2 文献综述大数据时代的不断发展和覆盖，也逐渐成为理论界的研究热点。本文对目前我国学者关于大数据环境下审计工作的研究进行了分析，主要总结为以下几个方面：一是关于大数据环境下我国政府审计的研究。应该从建立相关法律法规、搭建政府审计大数据平台、加强安全保障体系的建设、培养适应大数据时代要求的审计人员这几个方面来完善我国政府审计（刘娜，2017;钱希撼，2015）。二是基

3、于hadoop生态系统，结合文本挖掘技术提出了基于文本挖掘的审计数据分析框架。该框架是，建立融审计数据的采集、存储、分析处理、结果可视化为一体的审计数据分析框架（张志恒，成雪娇，2017）。三是对大数据时代下审计取证的研究，从观念层面对大数据时代审计环境特点的分析、审计证据特征的提炼、审计思维变革的方向、审计风险来源的识别等问题进行了初步探索（阳杰，应里孟，2017）。四是数据式审计模式的研究，从逻辑流程、网络架构和应用架构的角度对大数据环境下的数据式审计模式进行完善性设计（郑伟，张立民，杨莉，2016）。五是主要是从理论的补充、审计技术的不断创新、大数据环境下审计人员的培训、审计风险的规避等

4、方面去完善未来的审计工作（丁淑芹，2015;王群，2016;白玮，2015等）。目前理论界针对大数据环境下审计工作的研究相对较少，并且尚未形成统一的观点和理论。而从实际情况来考虑，审计理论的研究是支撑新的环境下审计工作实施的关键步骤，因此对于大数据环境下审计变革的研究具有很高的理论价值和实践意义。3 大数据时代对审计工作的影响3.1 大数据时代下数据的变化3.1.1 样本数据到全部数据的转变大数据时代下，数据量的爆发式增长和硬件存储技术的发展让大量数据成为了潜力无穷的财富。数据就相当于信息，整个数据库里面就包括各种各样的信息，如何有效地利用这些信息也是大数据时代最为重要的一步。早期的审计工作由

5、于各方面技术的限制，在面对数据量非常大的数据时，人们往往不能有效全面地分析到所有的数据，因此通常采用的一种方法就是抽样调查。但是采取抽样调查进行分析和处理，会存在忽略了少数或个别数据可能会揭示的规律或问题。而在大数据时代，数据的快速式扩张伴随着技术的不断创新。由于数据量太过于庞大，传统抽样方式已经难以代表整体，抽样分析的方式已经渐行渐远。目前比较领先的技术例如云计算技术、数据挖掘技术等应用已经可以满足处理全部数据，因而大数据要求数据分析者面向全部数据而非局部抽样数据。3.1.2 对数据的要求从准确性变为复杂性大数据环境下对数据的分析往往更侧重于数据的规模。因为数据相当于信息，数据量越大、数据种

6、类越复杂的数据必然包含着大量的信息。当以往数据量比较小时，人们通常是将数据的准确性做到万无一失，因此数据的精确性将影响到最终的结果。大数据环境下数据量过于庞大，面对海量的数据库很难保证所有的数据都是最准确的。因此目前所关注的并不是数据的精确程度，而是利用更大规模的数据去分析其能够反映出的各种信息。量的积累就会导致质的变化，通过大量数据分析出的是一种大的趋势。这种分析结果是基于非常大的数据量，特别小的数据出现不准确的现象对于最终结果的影响是几乎不存在的。因此，面对海量数据的分析处理时不必过分关注数据的精确度。3.1.3 海量数据下更加注重数据的相关性传统的数据分析比较着重于分析数据之间的因果性，

7、得出最终的分析结果。而面对数据量规模异常庞大的数据库，数据的复杂性非常高，数据的种类也非常多，分析不同数据之间的因果性就非常困难。现如今企业更为关注的是多元化发展，多元化更加重要的是信息的多元化、信息的共享，信息共享其实就是数据之间相关性的分析，因此分析数据之间的因果性并非最为重要。海量数据环境下，单一种类数据的存在性非常低，数据基数越庞大，单一数据的准确性对整个数据库的分析结果影响就越小。反之，分析数据之间的相关关系就成为更加有效的处理模式。3.2 数据变化对审计工作带来的影响3.2.1 审计对象需要重新界定随着社会的不断发展，审计工作一直适应变化，审计对象也开始进行了扩充。最初的审计对象都

8、是以会计报表或者其他反应经济活动的载体为主，为了适应经济发展，先后又出现了经营审计、管理审计、“三e”审计或绩效审计等等，以及在中国实施的经济效益审计，其审查对象都超出了原有的财政财务收支活动的范围，进而扩展到影响经济效益的生产经营管理等各个方面。那么大数据时代下，技术的不断更新并且经濟环境发生了翻天覆地的变化，尤其是信息技术的巨大变革，对审计对象必然有着更大的影响。因此为满足大数据环境下审计工作的正常进行，必须要对审计对象进行更进一步的扩充。 3.2.2 审计方法需要不断更新大数据时代的影响下，样本数据发生了翻天覆地的变化。在以前数据量相对小的时候，企业对于数据的保存通常是以纸质形式进行保存

9、，由相关的会计人员进行手工的记录。在进行审计工作时，通常审计人员也是以手工和电脑辅助的方式进行数据的取证，工作效率比较低。而大数据时代下，原始数据的量变得非常巨大，审计人员对数据处理的复杂性以及准确性无法确保万无一失，难以依靠手工去完成审计工作。而现在代替人力的已经变成更高效的计算机处理，云计算、数据挖掘等先进技术的应用为数据处理提供了更为高效、准确的基础支撑。因此，传统的审计方法已经不能适应大数据时代审计工作的要求，必须结合工作的需求不断的改进和探索更加有效的审计方法。3.2.3 审计风险变得更加复杂大数据时代下，新技术的产生也伴随着出现了新的风险。例如云计算技术所固有的风险，数据基数过于庞

10、大时，难免会出现原始数据的错误，这也是技术带来的风险以及数据透明度风险、数据存储安全风险等。因此，大数据环境下各种风险的产生也会对审计人员进行审计工作有非常大的影响，需要审计人员更加谨慎准确地完成审计工作。4 大数据环境下审计工作的变革路径4.1 必须对审计相关理论进行完善和创新理论的支撑是进行实践最关键的因素。审计工作目前的正在快速地发生着变化，必须要对审计相关理论进行快速的补充和完善。完善审计理论，需要从实践出发，对实践进行分析和总结。大数据环境下的审计理论补充，必须要对大数据审计的性质和概念进行新的界定，并且对大数据审计的职能以及任务等基本问题进行深入的分析和研究，通过全面的完善和研究建

11、立起符合大数据时代需求的全新审计理论体系。首先应结合大数据环境的特点以及新技术的产生对审计的相关理论进行界定和完善，包括大数据审计的审计对象、审计方式等。有效的审计理论能支撑支持新环境下审计工作的高效进行，还要进一步保证审计理论的发展与审计工作实际环境的变化互相配合，才能防止理论与实践脱节的现象。其次是对审计相关准则的积极补充。目前审计工作所应用的审计准则基本都是只满足于传统的审计业务，而大数据环境下，从审计对象、审计方式、审计技术等各个方面都发生了巨大变化，必须要结合实际建立新的准则来规范，保证新时代下审计工作的正常运行。4.2 不断探索更加准确高效的审计方法审计方法是审计工作中最为关键重要

12、的因素，大数据环境下，如何推进更高效的审计方法完成相关的审计业务是应该首要考虑的问题。首先应从原始数据的层面进行探索。大数据时代发生最大变化的就是原始数据，审计人员如何获取和处理海量的原始数据成为最为重要的一步。当然传统的excel软件或者相关审计软件已经无法完成如此复杂的工作，必须要采用更加先进的数据挖掘技术。针对所要审计的目标，运用数据挖掘技术能够更加准确高效地获取有效的数据。其次是持续审计方法的应用和完善。大数据环境数据的变化非常之快，企业每天的业务可能就会产生非常大的数据量，特别要强调审计工作的时效性。如果对一个企业进行审计工作的时间跨度非常大，那么极有可能新产生的数据会影响最终的审计

13、结果。因此采用持续审计方法，可以保证在审计业务的持续进行过程中，被审计单位的相关经营活动与审计数据的不断更新保持一致，就可以使得最终的审计结果更加的科学准确。最后需要更全面地应用审计云数据系统。审计云数据系统的特点就是数据的共享，通过多个渠道形成对数据的获取并存储，然后实现多个部门的数据共享。从审计的成本、效率和运用多个方面都更好地推进了审计工作的高效进行。4.3 更加全面地规避新的审计风险审计工作的准确完成，必须保证有效地规避审计风险。大数据环境下，新产生的审计风险主要存在于数据信息的安全。首先是数据信息存储的安全问题。数据信息安全要做到数据信息的硬件、软件及数据受到保护，不受偶然的或者惡意的原因而遭到破坏、更改、泄露，保证系统连续可靠正常地运行，信息服务不中断。其次在大数据环境下，数据的获取和传输过程也会出现信息安全的问题。例如数据传输过程中发生的数据泄露问题，数据的泄露有可能对企业的经营活动产生巨大的影响，不仅会对企业利益相关者带来经济上的损失，也有可能会给被审计单位自身带来重大的法律责任。因此大数据审计的巨大体系中，保障审计数据信息安全是最为重要的环节，必须