《审计信息化研究文献综述》

审计信息化研究文献综述目录一、引言 5二、文献综述 5（一）国外文献综述 5（二）国内文献综述 7（三）研究述评 10结论 12参考文献 13一、引言随着科学技术的飞速发展，人们的日常生活正在发生巨大变化。互联网、物联网和智能终端等技术在人类生活中不断兴起，网络数据量呈现快速增长的趋势。大数据时代已经来临。通常，大数据分析具有高频率、高可靠性和高价值的特点，因此它可以处理数据库中的各种数据，而不会只在指定的有效时间范围内进行提取和分析。在大型开发环境中，企业继续增加对大数据分析和使用的依赖。在现实世界中，人们使用大数据分析来推动工作目标设定、有效的产品开发和特定的运营策略，采用大数据的方式进行取证已成为不可避免的事件。在现阶段大数据大力发展的背景条件下，企业能够利用大数据的技术手段实现对审计证据的收集，同时得到充足、有效以及直观的审计数据信息。审计师通过利用大数据技术手段来实现对企业审计风险进行预测和分析，并利用逻辑分析和因果推理探寻其中的相关性，以便对不定风险进行有效的预防。大数据的应用的同时还具有整体性、相关性以及容错性等方面的优点。利用大数据不但能够对企业的审计证据以及审计取证进行有效的分析，同样也可以明确审计取证的发展以及变革的趋势，企业需要积极的研究大数据审计工作的变革方向，并在电子审计和证据收集中寻求新的方式以及提高审计工作的准确性。通过提高审计证据收集的效率和速度，密切监视审计风险并最大化的发挥审计工作的价值，进而促进公司的健康、稳定和长期发展。二、文献综述（一）国外文献综述当前，国外学者在大数据审计方面的工作主要集中在大数据在审计工作中的应用。同时，国外信息化审计以前也进行过相关研究，并积累了更多有用的经验。在1955年研究电子数据处理技术时，他在美国开始了计算机辅助审计研究。1969年，美国成立了电子数据处理审核协会，现在更名为美国信息系统审计和控制协会（ISACA）。1.审计信息化的历程自1970年代以来，美国已开始建立许多计算机辅助审计组织，从不同角度研究计算机技术在审计领域的应用。同时，美国政府正在积极组织相关组织制定一套标准的审计规范，同时在一定程度上有效地促进了计算机辅助审计的发展。从英国国家审计的特定需求开始，英国对计算机辅助系统的研究具有很强的实用性。辅助系统可以满足不同国家的审计需求，包括大数据背景审计证据和证据收集。使用该辅助系统将大大提高国家审计的效率，并确保审核的准确性。从那时起，随着计算机的逐渐普及和西欧互联网技术的飞速发展，信息技术的发展也促进了计算机辅助审计的发展。1974年，美国国家标准局发布了《联邦信息处理标准丛书》。它在计算机条件下规范数据和信息传输标准，并提供编码一致性的要求，该系列的标准化促进了美国信息审计的发展。1979年，美国注册会计师协会（AICPA）发表了《计算机辅助审计技术》。它详细介绍了计算机技术在审计服务中的使用，并概述了适用于计算机技术的审计领域，该技术为其他国家/地区提供了将计算机技术应用于其审核工作的特定参考标准。1994年，美国国家审计署发布了《政府审计标准》。它为审核员提供了执行日常审核任务的工作指南，并帮助他们应用计算机技术来简化审计活动。Gallegos（2000）进行的一项调查显示：审计方法和技术的多样化对审计师的专业技能有不同的要求。在进行信息审核时，审核证据的有效性和可靠性是实现审核目标的先决条件，但是要获得审核证据，审核员则必须熟练使用审核方法和所使用的方法。Dina（2006）对跨国或区域类型的集体企业和会计师事务所的审计从业人员进行了调查，主要涉及到对计算机化审计流程进行更系统的调查。研究发现，审计师的人数、风险评估和管理是影响计算机技术在审计工作中应用的三个较为关键因素。OscarGuns（2011）对健康保险基金网络审计进行了调查，并提出了相应的审计模型。2.大数据在审计中的应用研究MichaelandMikados（2014）认为，在大数据的背景下，审计师需要将大数据技术应用于其审计工作。Kogan和Alles（2014）认为，大数据技术在审计中的应用将在一定程度上改变原始的审计程序。不再要求审计师使用复杂的分析程序来提高审计证据的质量。相反，审核员可以通过大数据技术执行测试，并通过分析程序在现场收集证据。这在确保审核效率的同时提高了审核质量，但对审核员处理数据的能力提出了重大挑战。Brown-Liburd（2015）认为，审计证据的充分性以及大数据时代数据增长的规模，已不再是审计人员的重要考虑因素。面对如此大量的数据，审计师更加关注审计证据的相关性，并获取与实际业务相关的审计证据。Mülleretal（2016）表示相信大数据技术对于审计师来说就像是一个“黑匣子”。他们很难了解该机制的内部运作方式。但是，数据挖掘和大数据的多维分析可以揭示数据中的差距。尽管它们是相关的，但我们无法解释这些数据背后的因果关系。简而言之，大数据技术更加关注数据之间的相关性，而不是数据之间的因果关系。（二）国内文献综述中国的学者对于在大数据时代背景下，将大数据应用于审计工作方面的研究则相对于发达国家来说起步较晚，因此，对于国内相关的文献大致分为两类，分别是审计信息化的研究分析以及大数据在审计中的应用。1.审计信息化的研究计算机技术在审计工作中的应用在提高审计效率和促进审计发展方面发挥了重要作用。2001年，国家审计局首次在金审计项目中建立了国家审计信息系统，以有效地监测国家审计基金的余额，提高中国国家审计的质量。2004年10月，国家审计署建议使用黄金审计项目，倡导新主题“计算机技术的研究与应用”，并将计算机技术的实际应用结合到审计工作中，因此，在后来中国的信息化审计模式的研究发展迅速。石爱中，孙俭（2005）认为，在信息技术的背景下，审计工作已经从传统的纸质单据转变为各种电子数据。曹洪泽，刘强（2006）提出了如何利用信息系统开发和应用的理论和方法进行计算机辅助审计。陈伟，尹平（2007）从计算机审计的基本原理开始，在此基础上，他们对计算机辅助审计的成本和收益进行了比较研究，并详细介绍了进行在线审计的可行性。王松艳，徐晓蓉（2010）根据审计工作的实际需要，针对当前制度、人才缺口和法律问题提出了针对性的建议。郑卫（2010）从创新审计模式，加快建立审计相关法律法规，提高审计师专业水平等方面提出了计算机审计的发展方向。宋英（2011）从审计组织在审计工作中面临的实际问题开始，积极寻求改进审计技术的新方法。陈伟，SMIELIAUSKASWally和刘思峰（2012）从IT审计绩效评估的角度分析了影响IT审计绩效的关键原因，并量化了影响IT信息化的绩效评估，并建立用于动态分析的网络审计实施模型提供了有效的方法。张平（2006）从审计信息化的基本理论基础入手，结合了信息审计面临的实际问题，并提供了在实施过程中可能发生的信息审计系统的总体设计。，为特定问题提出解决方案的过程与程序。姜梅（2007年）调查了社会保障基金信息审计系统的总体结构，并提出了可用于构建社会保障基金信息审计系统的数据收集、数据传输和相关的预警分析等关键技术。张永杰（2012）提倡社会保障基金网络审计系统的设计理念，指出社会保障基金网络审计的运行过程。邱玉慧，吕天阳，杨蕴毅（2014）是计算机审计的实际应用，审计部门以大数据为背景构建审计数据和证据收集平台，审计部门可以利用计算机知识帮助学习，提供了计算机辅助审计成为现实的途径。罗忠莲（2014）分析了中国社会保障基金在线审计的现状，指出了中国社会保障基金在线审计遇到的困难，并从多个角度对网络社会保障基金进行了描述。指出来。有关审计方法的建议。例如，建立在线审计目标、结构设计和操作程序的概念2.大数据在审计中的应用研究目前国内很少有学者直接研究大数据审计理论。许多学者正在研究大数据对审计的影响以及大数据技术在审计中的直接应用。随着云计算和大数据技术的出现和快速发展，秦荣生（2014）分析云计算和大数据对原有的审计方法、审计技术及其他技术和方法产生重大影响。具体情况为，首先，云计算和大数据技术促进了从样本审计到综合样本审计的审计模型的开发。其次，云计算和大数据技术更加关注数据之间的关联。第三，云计算和大数据技术推动了审计模型的变化。鲁清仿、魏欣媛（2015）认为，大数据的出现对现有审计标准提出了挑战。在某种程度上，现有的审计标准不能完全应用于大数据时代的审计工作。刘星（2016）认为大数据审计就是大数据审计。这一阶段始于中国政府审计师在推进大数据审计方面所面临的挑战和挑战。有技术特征和适用范围，大数据的特征是起点，它着重于分析大数据审计的影响。从数据收集、数据标准化、数据库建设、数据分析创新、大数据组织模型审计以及大数据风险管理审计等方面，并介绍大数据审计的六个方面的重要问题。魏建祥（2016）认为，在大数据的背景下，数据呈指数增长。审计分析正在从样本分析变为完整的样本分析。传统审计方法和模型并不完全适合于开发大数据审计。在建立大数据审计平台架构的基础上，以省、市、县三级机构与国家，市、县三级机构为中心的联合审计模型是相互合作，相互合作的基础，并建立连接。实现“对中国政府审计的政府监督”是促进全面实施未来大数据审计的一种方式。陈伟（2016）认为，大数据给当前的审计方法带来了机遇和挑战。从大数据时代电子数据审计的重要性入手，我们分析了大数据时代电子数据审计的重要性和基本原理。基于此，大数据致力于分析和研究大数据时代电子数据面临的机遇和挑战。同时，将大数据时代的数据特征与现有的大数据分析工具结合起来，以在大数据环境中分析电子数据。在首先讨论了审计方法之后，并在最后讨论了大数据时代的审计取证的相关建议。何琰（2016）认为，大数据时代的来临和大数据技术的发展对审计信息化过程产生了重大影响。大数据技术对审计概念，审计内容和分析技术有一定影响。将大数据技术应用于审计将审计的内容从结构化数据更改为半结构化和非结构化，并将审计方法从数据确认分析更改为数据挖掘分析。积极搭建大数据审计平台，调查部门之间的互通性和全面覆盖审计监督。同时，可以挖掘详细的数据，预测和分析宏观经济状况，并不断提高对审计数据的大数据技术采用率。阳杰，应里孟（2017）相信科学技术的进步将推动人、物和物的数字化，并以大数据的形式记录人的生活痕迹。整个社会开始进入大数据时代。大数据提出了法医审计方法的新要求。循证审计需要从技术驱动的“计算机审计”取证技术转变为数据驱动的“大数据审计”。在大数据时代，审计证据的有效性、高效性和可靠性具有新的含义。审核员不仅需要在审查证据的过程中寻找因果关系，还需要使用更全面的思维、容错思维以及相关和预测性思维，并更加注意因果关系有，需要学习如何避免信息风险、技术风险以及大数据带来的其他风险。吕劲松和王忠（2014）在国家审计中主要建立了财务审计数据分析平台。他们介绍了详细的构建过程，整个平台的主要功能和特性，并解释了整个数据分析平台的功能和优势。刘荣（2015）分析了大数据对内部审计的影响，积极研究了大数据在内部审计中的新挑战和应用，建立了大数据环境下的新内部审计模型，运行了新的整体模型，并阐述详细的步骤和程序。许金叶和许琳（2013）结合了大数据审计的各种标准和准则，构建了一个3D大数据审计框架系统，该系统由大审计目标维度、审计系统维度和控制对象维度组成。整个框架系统由数据分析过程的三个方面和三层审核系统创建和描述。马志娟和梁思源（2015）全面涵盖了有关现有发展困境影响的大数据，并结合了政府责任审计和监督，并外包了环境责任理论。分析着重于有效政府建设的目的、内容、环境责任、审计监督方法以及建设环境决策信息系统，建设环境审计信息平台，扩大审计监督范围和审计规则。邱玉慧（2014年）将大数据应用于公司的基本养老保险绩效审计，并从统计数据中探索各种经验分析路径。社会保险信息系统中使用了大量的大数据和微观大数据，这些系统包括大量的被保险人，并且将分散和细分的微观数据用作具有较高分析价值的治疗信息。并评估养老金调整的实际效果李秀菊（2015）在大数据时代的前提下，从审计证据、审计程序、审计时间、审计风险和内部控制的角度分析了大数据给注册会计师审计带来的机遇和挑战，并提出了应对注册会计师审计的方法与措施。（三）研究述评简而言之，学术界对国内审计工作进行了详细而广泛的分析，在新的规范下，在大数据的时代背景条件下，计算机逐步普及，审计工作也需要适应经济、社会和政治领域层面的变化，并进行相应的转变。国家层面对于审计的相关技术需要进行引导并创新的审计资源模型。国内外学者对于大数据时代背景条件下的审计工作进行了相关的研究与分析，以分析大数据对审计的影响以及一些简单的行动思路。但是，通过分析和归纳国内外专家的研究证明，基于大数据环境的审计是具有一定可能性的。但是，这些研究并未基于大数据环境而设计出完整的大数据审计程序，还需要进一步深入的研究和分析。

结论外国学者在探索大数据审计相关方面的经验相对较为丰富，包括技术措施、制度体系和部门监督。同时，在建立大型数据中心和管理系统方面已经取得了许多研究实践和许多研究成果。这些先进的经验和成就对于中国大数据环境下审计证据和证据收集的发展具有重要的参考意义。此外，国外学者在大数据研究，大数据应用框架研究和公共领域应用研究方面也取得了成功，为中国大数据审计应用研究提供了宝贵的经验。但是，对大数据审计的应用研究，外国学者的研究结论同样也存在一些瑕疵。首先，需要进一步研究以确定国外大数据应用模型和发展路径是否适合国内需求，因为我们需要开发适合我国国情的大数据审计模型。其次，国外大数据审计的应用还处于理论阶段，关于大数据审计的专业研究很少。最后，大数据审计的应用相对有限，在大数据环境中对审计证据和法医大数据审计的研究很少。因此，将来采用大数据审计仍然需要大量工作。国内学者需要借鉴国外经验，找到适合中国大数据审计的研究方法。国内大数据审计领域的研究主要集中在基于大数据背景的审计信息研究、审计证据和取证信息的研究以及大数据在审计中的应用。对上述文献综述的总结分析表明，国内学者在大数据审计相关领域的研究取得了一些成就，但存在一些弊端。国内学术界正处于大数据审计研究的概念和理论阶段，仅对内容进行简要研究。很少有学者对大数据审计进行实践研究。从研究方法的角度来看，学者们正在使用更多的定性研究方法，很少有学者对大数据审计进行实证研究。此外，很少有将定性和定量研究相结合的研究结果。可以看到大数据审计研究中仍有发展空间。理论研究与实践相结合，定性与定量研究相结合，构建大数据审计平台，并对研究结果进行检验，将是未来学者研究的方向。

参考文献[1]ALEXANDERK，MICHAELGA，MIKLOSAV.Designandevaluationofacontinuousdatalevelauditingsystem［J］.Auditing:AJournalofPracticeandTheory，2014，33（4）.[2]Brown-LiburdH.，VasarhelyiM.A.．BigDataandAuditEvidence［J］．JournalofEmergingTech⁃nologiesinAccounting，2015（1）.[3]CASSIDYM.Bigdataisyieldingtothickdataandthat'sagoodthing，Bloomreach./2014/05/big-data-is-yielding-to-thick-data-and-thats-agood-thing/（accessed10/5/2014）.[4]GallegosF,MansonD,SenftS,etal.InformationTechnologyControlandAudit[J].2006.[5]MüllerO.，JunglasI.，VomBrockeJ.，DebortoliS.．UtilizingBigDataAnalyticsforInformationSystemsResearch：Challenges,PromisesandGuidelines［J］．EuropeanJournalofInformationSystems，2016（4）．[6]石爱中,孙俭.初释数据式审计模式[J].审计研究,2005,(04):3-6.[7]邱玉慧,吕天阳,杨蕴毅.基于大数据的企业基本养老保险待遇调整绩效审计分析——以X省为例[J].审计研究,2014,(03):106-112.[8]陈伟,尹平.基于成本效益视角的联网审计可行性分析[J].审计与经济研究,2007,(01):36-39.[9]王松艳,徐晓蓉.联网审计状态下的审计管理[J].审计月刊,2010,(10):34-35.[10]宋英.联网审计初探[J].审计与理财,2011,(08):13-14.[11]陈伟,WallySmieliauskas.云计算环境下的联网审计实现方法探析[J].审计研究,2012,(03):37-44.[33]姜梅,吴万春,邢金荣,田德新,孙可君,冯占国.社会保障基金联网审计的应用研究[J].审计研究,