大数据在审计中的应用大全11篇

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【中图分类号】R857.3 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2017）05-0129-02

1 相关概念

大数据是一个广泛的概念，见仁见智。它可以被理解为一个数据集。容量大，类型多，来源分散，存取速度快，应用价值高，发现新知识，创造新价值，提升新信息技术和服务格局。大数据技术的意义不仅仅在于掌握海量的数据信息，更重要的是通过数据的处理来实现增值。

审计是一种对经济行为实施监督的过程活动，《审计法》规定了国家审计机关的审计监督职能。根据法律、法规和相关政策规定，公共投资审计是国家审计内容的重要组成部分。公共投资审计不仅能够督促建设单位增强项目管理和资金合理合法使用，而且能够增强投资效益，贯彻落实国家宏观经济政策，推进反腐倡廉的建设。

2 大数据信息技术在公共投?Y审计中应用的现状

公共投资审计应用大数据信息技术主要是通过比较行为的方式方法，采集各项数据，比较分析数据差异，形成审计证据。对于公共投资项目审计，结合大数据信息技术和审计监督活动，将产生巨大的综合效益。国家审计机关做了很多有益的探索，按照总体分析、系统研究、发现疑点、分散核实的模式，对文件检查记录，执行情况，实施分析等方面，不同程度地采取了信息化审计技术，这对公共投资审计应用大数据信息技术积累了有效的实践经验。[1]

2.1 投资建设项目局部大数据信息技术运用

因为每个投资项目都有具体的设计文件来定义其用途，所以项目的规模、结构、形状、功能都不一样。同时，建设项目的实物形态和各个地区以及时点所组成的投资费用存在差异，导致建设项目投资千差万别。因此，只有通过特殊程序，编制概算、预算、预算、合同价款和结算价格和竣工决算等动态控制投资，各项目分别独立计算、投资，这也给大数据信息技术在投资审计的应用带来障碍。

结合投资项目个体差异大的特点，我们在投资审计工作实践中积极探索引入大数据信息技术，局部运用成效显著。某高速公路投资项目，共有15个主线施工合同段，工程内容和条件相对类似。审计组采集建设业主HCS公路建设管理系统中的电子数据。首先，进行数据整理，包括项目类别、合同编号、合同的名称、合同类型、合同单位、签约时间、结束时间、原合同金额，合同的管理，累计数额、支付金额、单位名称、单位地址、监督单位、业主单位、招标信息、单价信息、分部分项工程量、价格数据表等。根据获得合同管理数据，投标报价数据，估价测量数据，中间计量支付、末次计量支付、变更数据、结算书数据。工程计量计价明细表一般包含名称、代码、报价单项、单价、数量等信息。审计组再利用纵横SmartCost公路工程造价系统，将异常新增单价和计量数据、变更较大的项目进行筛选核实分析，能够迅速锁定疑点。审计组对全线所有施工合同段的某共性单价如C30混凝土挡墙单价进行采集，进行加权平均，计算出C30混凝土挡墙在本工程平均水平单价。一方面可以设定C30混凝土挡墙平均单价10%、20%和30%增幅界限单价，之外的单价为不同程度异常情况，锁定审计疑点。另一方面可对比某施工合同段提出的C30混凝土挡墙新增单价，高于平均单价合理幅度之外也要分析原因。[2]

2.2 不同公共投资项目之间实现大数据联动分析

行业内不同投资建设项目的大数据信息之间存在相对固定的对应关系，如水利、房屋建筑、公路等行业的类似项目，其分部分项工程量的定额消耗水平是相对固定的，存在差异的是地区和时点价格差异，对投资项目的各种数据进行规范化、标准化统计分析，如果有不正常的项目不符合这种逻辑关系，就可以作为审计疑点。如对公租房项目，将某市建成的20个公租房项目数据进行综合分析，可以得出每个项目的综合投资指标、建安造价指标、土石方造价指标、基础造价指标、房建主体造价指标、水电安装造价指标、装饰造价指标、环境配套设施造价指标、每平方钢材、水泥、商品混凝土、空心砌块等综合消耗量指标。进而也可以得出平均水平的各项指标参数。剔除不同项目间存在的建设时点、区域位置、配套设施、周边环境等影响因素，如某公租房项目个别指标突兀，钢筋105kg/m2/混凝土0.77m3/m2，而平均水平指标为：钢筋75kg/m2/，砼0.47m3/m2。该公租房项目即可确定为审计重点[3]。

2.3 投资项目建设管理问题综合大数据分析

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[中图分类号] F230 [文献标识码] B

一、大数据的有关概念与特征

1.“大数据时代”下CPA审计的概念

大数据作为一项新的技术革命，它给人们带来了大量的数据，科学技术的创新，是信息产业的新现象。大数据具有大容量、多样性、速度性和价值性。大容量指的是数据的数量级的功能，是一个收集的大数据，数据的来源是广泛和大量的。多样性是指大数据的数据类型呈现多样化的特点，多样化指的是数据的产生和传播，因此可以说，在大数据时代，信息的生产者和传播者是每一个人的日常。速度特征是指相对于传统的数据时效性和数据的分析，大数据时代，信息通信速度，数据“保存期更短”。价值特点和前三个特点不尽相同，它表明了时代的大数据信息和数据除了量的优势，而且是一个质的保证，这里指数据的价值性和准确性。“大数据”概念下数据是可以拓展的、可估值的、开放性的，这些特性区分了大数据和传统数据。目前我国互联网经济的快速发展，大数据时代已涉及到审计工作的各个方面。

2.CPA审计在“大数据时代”下的特征

由于社会各届的积极参与，“大数据”才可能成为一个时代。大数据时代的到来也将代表信息社会的到来，因此，审计学科也要积极参与这一新时代，以品味时代的甜蜜，行业的积极调整。大数据时代下的注册会计师审计主要靠云计算信息技术审核，也被称为云审计。文峰（2011）指出，当越来越多的企业提供云服务，越来越多的企业采用云服务。秦荣盛（2014）指出，“云计算”或审计会对审计产生深远影响的大数据，将逐步改变审计技术和方法。因此，作为注册会计师审计和认证服务的事务，也应该使用云计算的概念，以提高审计技术和方法。

二、大数据时代CPA审计工作面临的挑战

1.大数据环境下审计工作的有效性和完整性受到挑战

大数据技术在审计中逐步应用，审计成果不仅有审计报告，还有大量有价值的信息和数据，这些都可以提供给被审计单位完善管理和内部控制审计，从而更广泛的应用审计成果应用。审计工作中获取的大量数据和有关资料进行总结，可以有效地获取企业财务、经营管理和制度设计等方面的内在规律和发展方向。通过大数据技术，我们可以分析被审计单位与审计问题、注册会计师与审计成果，进一步采用信息技术数据化处理，形成审计应用数据库，在下一次审计活动中，注册会计师就可以根据审计计划，通过纪录信息有针对性地按照审计目标进行审计。

2.大数据环境给审计思维模式带来挑战

一些传统的审计方法，在大数据环境下不再合适，例如传统的抽样审计。因此审计抽样方法应该向总体审计方法转变。之前没有对所有数据进行访问、处理和分析，审计方式的思维方式是以小样本性质和随机抽样分析的方式来进行，根据样本分析结果来推断审计对象的总体情况，审核过程更依赖审计抽样方法。但在大数据环境下，它可以收集和分析整个领域的数据，是一种组织和分析所有数据的通用审计方法。因此在大数据环境下，注册会计师审计单位要检查所有相关数据，将审计工作与云审计有效整合，逐步形成审计模式的整体思路。这种基于整体审计模式的思维方式，将为会计师事务所的审计工作带来巨大的挑战。

3.传统的审计技术和审计方法面临挑战

经过多年的逐步的创新和多元化发展，传统的审计工作积累了很多有效的审计手段和审计技术。例如，控制测试常用的观察，访谈，业务流程描述，而且通过测试，实质性测试，检查，库存，确认等。但是，在大数据环境下，许多传统的方法都面临着巨大挑战，审计技术和方法必须在技术创新和变革的不断进步中进行。大数据环境下，数据采集、数据存储、数据处理和分析技术将不断涌现，如果继续使用传统的审计手段和审计技术，就会降低工作效率，如果要有效利用分布式结构、云数据库、联网审计等多种技术手段，就需要不断提高审计能力。

4.大数据时代基于相关分析的审计证据收集面临挑战

在审计证据收集中，通过因果关系分析收集到的审计证据，传统的思维方式是建立在因果关系的基础上，对大数据的分析更会利用相关分析发现和收集审计证据。大数据技术从审计技术角度看，提供了一个从未有过的跨域，可用于量化的相关审计信息的维度，可以记录大量的分析。大数据分析也还是没有改变审计事项之间的关系，然而大数据分析技术的关系开发与利用，使得数据分析的因果关系减少了，而是更多的倾向于应用程序的基础上的相关的数据分析。大数据分析的重要特征是基于相关性分析的证明。这对注册会计师来说，因为长期依赖因果关系进行审计证据的收集和发现，着实面临重大的挑战。

三、大数据时代下CPA审计工作的应对策略

1.加快大数据审计技术应用的法规建设

大数据技术应用要成为会计师事务所依法审计的依据，必须有一个符合其发展规律的法规支撑。云审计数据采集与存储系统的标准化和审计数据分析结果及相关电子证据的法律地位，是大数据技术在注册会计师审计中必须解决的问题。这是大数据技术充分发挥其在注册会计师审计中的重要作用的前提。目前，云计算技术还缺乏相关的法律法规，大数据计算技术的合法化是大数据面临的一个重要而紧迫的问题，尤其是数据的安全性和保密性。因此，利用大数据进行注册会计师审计必须建立一个新的审计制度或准则，而且应该特别强调大数据审计中的审计师的责任。

2.建立行业层面大数据审计分析平台

如果要在审计中实现大数据的应用，需要建立大数据分析平台。大数据审计分析平台建设有两条路径选择：一是中国注册会计师协会审计数据资源的集合，可以满足注册会计师的审计服务需求，云存储架构和云计算技术作为基础，直接构建注册会计师行业级数据审计分析平台；二是建立省级和市级的注册会计师行业数据审计分析平台。在此基础上，各省、市注册会计师行业的大数据审计分析平台整合到注册会计师行业审计数据分析平台。如果没有行业监管，那么审计市场将是一个混乱。因此，加强对行业的监督管理，也是一项必要性工作，包括行业协会的监管和行业自律监管。最好由行业协会或行业主管部门和领导的创立，聘请第三方进行数据维护，这样同时有利于研发投入审计技术。

3.推动大数据审计分析模型和审计软件的开发

行业不同需要的大数据分析模型和发展环境也不同，注册会计师审计行业需要加强对大数据分析模型的研究和软件开发，其中要结合着自身特点。大数据审计分析平台能够真正发挥注册会计师审计领域的作用，关键是要有多个可以有效解决实际问题的数据挖掘分析模型或系统审计软件。详细的合作方式应审核实践专家提供的审核问题需要解决和明确的前瞻性需求，由专家在学术研究中和数据分析工作中加强数据分析数学模型的构建和相关软件的研发。

4.加强对大数据的理解和应用能力

大数据时代是一个新的视野，它将转变生活方式，工作和思维方式，在这场巨大的技术革命中，能够抓住机遇的人，就能成为大数据或强大的数据分析计算能力的拥有者，就可以在未来的竞争中取得胜利。但是，只有审计经验和少量的数据信息或简单的数据来进行审核工作，势必会增加审计风险。因此在大数据时代，会计师事务所必须制定长期战略目标、加强对大数据的全面认知，将云审计纳入事务所的使命和战略目标，从而实现长远利益。而且可以针对个别项目进行大数据审计试点，以培养出更加具有数据分析能力的专业的审计人员。

四、结语

总之，大数据技术的不断发展给审计工作带来了新的契机，使审计工作走向精细、科学、高效，这就要求审计人员在面对新时期的具体工作时，应该树立持续发展的理念，抓住大数据技术对审计工作带来的契机，不断在审计思路和审计方法上进行创新，最大限度地利用大数据带来的机遇，争取不断提高注册会计师在大数据时代的执业能力。

[参 考 文 献]

[1]文峰.云计算与云审计――关于未来审计的概念与框架的一些思考[J].中国注册会计师，2011（2）：34-36

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本文系河北省审计厅2016年重点科研课题：“基于云计算服务平台的大数据审计系统研究”中期研究成果（项目编号：201604）

中图分类号：F239.1 文献标识码：A

收录日期：2017年5月16日

一、引言

大数据已经成为当前一个十分流行并热门的话题，大数据时代走进人们的生活，也将成为一个不可抵挡的趋势。但是，伴随着大数据时代的到来，硬件、软件技术突飞猛进，互联网、物联网平台服务迅猛发展，审计的工作方向会发生什么样的变化，审计工作⒚媪傩乱宦值幕遇还是巨大的风险，都非常值得思考。

二、理论分析

（一）云审计的含义和特点

1、云审计的含义。维基百科给云计算下的定义是：云计算将IT相关的能力以服务的方式提供给用户，允许用户在不了解提供服务的技术、没有相关知识以及设备操作能力的情况下，通过Internet获取需要服务。将云计算技术嵌入到审计工作中，便产生了“云审计”的概念。

2、云审计的特点。云计算技术在审计过程中的运用，在很大程度上促进了审计技术的重要变革。我们将云审计与传统审计做对比，来分析云审计所具有的特点：（1）在传统审计中，审计人员需要在数据信息的收集和整理等体力劳动上消耗较多的时间。而在云审计的过程中，审计人员可以把信息储存在“云”上，大家可以通过网络终端，将需要的信息快速地整理汇总，并进行一系列的网络任务的分配，大大节省了等待的时间，实现审计时间的合理有效利用；（2）在传统审计中，审计人员需要解决由于审计软件的差异造成的系统不兼容的情况，而在云审计的过程中，专业的云软件服务商的使用解决了传统审计中各审计单位独立完成所带来的兼容性问题。另外，只需要通过一个简单云端就可以替代传统审计中大量的基础设施的投入；（3）在传统审计中，审计人员会把收集整理的数据和资料进行分类汇总，然后存储到各自的手中，其他的人员调阅查看，只能向相关的资料保管人索要。而在云审计中，资料会被分类汇总，存储在“云”这个巨大的资源平台上，审计人员通过网络云端，便可以实现资料的共享，节省了大量的时间。

（二）大数据的含义。大数据，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

（三）大数据、云计算对云审计的影响。随着科学技术的不断发展与完善，审计技术也在不断地得以发展与完善。大数据、云计算等先进技术的出现给审计带来的影响主要体现在以下几个方面：

1、持续审计方式得以不断完善和发展。在大数据背景下，信息技术的不断发展和演进推动了审计方式的变化，持续审计实现了技术上的可行性，在一定程度上解决了审计结果滞后性的问题。同时，网络技术与审计技术能够很好地融合在一起，也将更有利于某些特定行业对审计工作结果的需求实现。

2、总体审计模式的应用与发展。在大数据技术的支持下，审计人员可以利用一系列的先进手段，实现对数据的搜集、整理以及分类汇总，使审计人员可以更好地建立一种总体的审计模式，从而实现审计的革命性变革，做到有效地规避抽样审计带来的审计风险。而且通过大数据的利用，可以更全面地搜集数据，对数据做到更加细微、全面、深层次的分析，帮助审计人员发现以前未发现的问题。

3、审计成果的综合运用得以不断发展与完善。在大数据背景下，审计人员不但可以提供完整的审计报告，而且可以将收集的资料进行整理汇总并加以分析，为被审计单位提供足够的信息，使他们可以更好地对企业进行经营管理。

三、大数据背景下云审计所面临的风险

随着互联网技术的不断发展，大数据以及云计算技术在审计领域的不断应用，对我国的审计技术以及审计方式产生了很大的影响，大大提高了审计的工作效率，但是仍存在一定的风险，需要引起大家的注意。

（一）数据的安全性难以控制。云审计，需要在大数据背景下，利用互联网技术和计算机技术，并结合相应的审计软件才可以得以进行。然而，在大数据的背景下，数据存储在云端，便需要考虑由此带来的存储风险；而网络是一个庞大的环境，可以存储海量的数据，但有利就有弊，仍需要考虑网络在数据存储上带来的巨大风险。面对网络存在的安全漏洞，黑客趁机而入，由此产生各种新型的网络风险。

（二）缺乏综合性的审计人才。随着经济发展的步伐加快，各方对审计工作的质量要求也在提高，审计的工作量也在慢慢加大。但事实表明，当前我国高校中设置审计专业的机构较少，专业人才缺乏，而大多数从事审计工作的人都是从会计专业走出来的，虽然会计、审计两个专业根源上有相通之处，但是毕竟工作的出发点截然不同，会计人员对审计知识的整体认知度较低，再加上如果并没有足够的审计工作积累，审计效果一定存在不足；而在大数据的背景下，审计人员若只是单纯的了解审计知识，已经无法满足审计工作的需要。审计人员需要将计算机知识与审计知识相结合，融合在一起，这样才能满足新时代背景下对审计人员的技能要求，而现在这样两种能力兼具的人才在审计人才中的占比仍然较少。

（三）审计软件的开发和使用存在限制。一个审计软件的开发与使用，前期一定需要投入大量的人力、物力和财力，后期才可以得到正常的运转。而使用审计软件较多的单位，他们在承接一项审计事务时，收取的费用较低，与前期高额的费用形成鲜明的对比，使得一些规模较小的单位无法支撑这些审计软件的合理使用，更无法独立地对审计软件进行后期的维护。 四、大数据背景下审计风险防范措施

（一）重视数据安全。审计人员涉及到众多的数据，而且好多数据属于企业的核心数据，其安全性直接关系到国家的经济安全与社会稳定，其保密性尤其重要。面对当前的局面，应对云审计存在的数据安全问题，需做出以下防范措施：

1、提高数据的加密程度。对于数据的传输与存储，必须做到严格的加密。公司底端的人员较多、较杂，发生数据外泄的情况相对来说较多。对数据的查看与使用，设置不同的权限，使不同的角色对数据的使用与查看具有不同的限制，做到角色分类明确，可以较好地保证数据的安全。

2、提高软件系统的安全系数。大数据背景下，云审计主要利用审计软件进行运作，审计软件的安全系数直接关系到数据的安全存储。而为了有效地避免存储在云端的数据发生外泄以及云端出现病毒入侵的现象，我们应该提高审计软件的安全系数，提前防范此类事件的发生。

3、规范数据的存储。在传统审计中，对于一些数据我们会做专门的分类，在云审计过程中，我们更应该如此，对于审计数据，我们应该分类整理存储，对于一些重要的审计数据，我们更应该做一些隔离操作，由此以来做到信息的高度保密。

（二）培养专业化的审计人才团队。针对当前的审计团队的现状，各大高校应该开设审计专业，培养审计专业的优秀人才。在校期间，各大高校应该增设模拟审计实训室，使大学生在校期间就可以提前体验审计的一些流程与操作。另外，各大高校可以定期举行大学生入企业实习，或者聘请会计师事务所著名的审计人员来校讲解在审计的实际操作中会遇到的各种问题以及应对措施，使大学生在没有走出校门前，就可以积累一定的实践能力。在真正走出校门的那一刻，可以更好更快地投入到工作中去。另外，由于当前大数据、云计算的迅速发展，各大高校和机构也应考虑加大对计算机、大数据、云计算等先进专业技术的培训，尽最大的努力为社会培养出兼具审计知识、计算机知识的综合性人才，这也是时代的要求。

（三）完善审计软件的开发和使用。首先，面对审计软件费用较高与审计单位承接的业务收费不成正比的情况，我们应该降低审计软件在开发与维护阶段所产生的费用。一项新的审计软件，前期的开发肯定会耗费巨大，我们应加大宣传力度，使更多的审计单位都能够使用这款新开发的审计软件，做到开发费用的平摊，以便可以做到有效地降低审计软件的使用费用，降低审计成本；其次，对于国内审计软件开发技术的落后，我们应该加强对国外先进技术的学习和借鉴，合理地运用到自己的审计软件的开发当中去，国家也应该大力支持软件技术的学习，加大扶持力度，给先进的技术人才提供强有力的资金支持，打破现有的软件竞争机制，加大软件的竞争机制，提高我国的软件开发技术水平。

（四）完善审计取证方法。面对当前形势下审计取证困难的困扰，应当对大数据背景下的审计取证方法加以改进和完善。首先，在审计软件开发的过程中，对审计软件的接口进行统一，对相关的单位和部门进行规范，使被审计单位在日常信息的保留过程中，就以规范格式进行存储，便于审计人员提高工作效率，更加有效地进行审计；其次，要实时地对数据进行测试，确保数据可以达到及时有效的保存，确保数据具有时效性，使审计人员可以及时的、随时的对被审计单位进行审计；最后，审计人员应该加强对被审计单位的各项沟通，与被审计单位打好感情牌，这样在进行审计的时候，有利于便捷的得到需要审计的信息，减少信息收集的困难性。

主要参考文献：

[1]秦荣生.大数据、云计算技术对审计的影响研究[J].审计研究，2014.6.

[2]魏祥健.云平台架构下的协同审计模式研究[J].审计研究，2014.6.

[3]程平，白沂，贺灏璁.云会计环境下基于COBIT标准的大数据审计研究[J].会计之友，2016.4.

[4]艳玲.云审计――审计信息化的发展趋势[J].商业会计，2013.

[5]郝丹炀.浅谈金融大数据的机遇与挑战[J].时代金融，2015.11.

[6]周迎，曾凡，黄昊.浅谈云计算在医疗卫生信息化建设中的应用前景[J].中国医学教育技术，2010.

[7]陈伟，Wally Smieliauskas.云计算环境下的联网审计实现方法探析[J].审计研究，2012.3.

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（一）传统CPA审计与大数据CPA审计的对比

传统审计主要以手动操作，纸质环境为主，来进行审计。大数据审计则利用了更多新技术，两者的异同点可分析如下。

1.相同点

传统CPA审计与大数据CPA审计都必须以《注册会计师法》以及相关准则作为业务标准和职业规范，以相关的法律法规和会计准则作为判断被审计单位的财政收支是否合法的标准。并且无论是传统还是大数据审计，其审计过程都必须经过筹备、实施与报告这三个阶段，通过调查了解、签订业务约定书、评估内控、确认重要性水平、分析审计风险、编制计划、对被审计单位内控进行测试、对报表实行实质性测试、整理在审计业务中收集到的审计证据、稽核工作底稿、形成审计意见、编制报告等基本审计程序来发表审计意见。

2.不同点

从审计证据上来说，传统CPA审计主要存在于纸质上，通过查找被审计单位的账本和相关资料来获取审计证据，而大数据CPA审计则减少了繁杂的纸质任务，经远程技术在对被审计单位进行收集审计证据；从审计程序上来说，传统CPA审计主要依赖于传统审计程序，而大数据CPA审计则加入了更多技术上的支持，使其更加便利；从审计方法上来说，传统CPA审计方法是抽样审计，大数据CPA审计则可以进行总体审计；从审计时间上来说，传统CPA审计是定期进行审计，大数据CPA审计更多采用了实时审计；从内部控制上来说，传统CPA审计要求被审计单位人工操作，大数据CPA审计要求被审计单位采用自动化控制；从工作职员来说，传统CPA审计人员需要专业技能，而大数据CPA审计要求审计人员掌握操作这些信息技术的能力；从审计思维上来说，传统CPA审计先需要分析审计对象的每个部分，再对其整合，总结，大数据CPA审计打破了传统审计思维，掌握审计对象，分析数据然后进行总体评价；从审计风险上来说，传统CPA审计因为主要是抽样审计所以存在的风险较多，大数据CPA审计实现了总体审计，在一方面减少了抽样审计风险；从审计质量上来说，传统CPA审计不能保障审计数据的全面而大数据CPA审计使审计人员能运用计算机技术避免人工误差，使审计对象更加全面完整，审计质量也变得更高。

（二）大数据CPA审计的基本特征

因为有大数据的支持，总体审计得以实现，即使面对大量样本，也不再使用抽样的方法，使审计风险降低，审计结果的准确性提高。大数据使得被审计单位可以利用外部数据，这样解决了传统审计难以获得及运用外部数据的弊端，并且可以从许多的方面察觉可能会存在的问题，提高审计的精确性。大数据下环境，审计人员直接利用原始数据就可完成相应的审计工作，减少了被审计单位舞弊的可能性，并且极大的节约时间、人力和物力。因为大数据下的审计工作在互联网上运行，使得审计人员不需要去被审计单位进行调查，也不用在固定时间进行工作，仅一网计算机，便可进行工作，使审计工作更加灵活，在很大程度上提高审计效率。大数据审计使预算定额指标的分类更加细化，使得指标值之间的可比性提高。大数据审计能降低审计成本，比如，审计工作底稿要存储大约10年，运用大数据的信息技术可以将数据保存在云平台上，减少纸张使用量。审计人员还可以运用云平台进行工作，则不受时间空间的局限，降低了相应的管理费用。大数据审计使内容从财务审计转变为综合绩效审计，以往审计主要关注的是被审计单位的收支情况，这使得审计监督仅仅分析了财务数据，不能深入分析被审单位的业务指标，导致审计结果不能全面的反映被审计的单位的绩效状况，而大数据审计使分析业务的数据变得信息化，因此使综合绩效审计得以实现。

二、大数据时代下CPA审计面临的机遇和挑战

（一）大数据时代下对CPA审计面临的机遇

1.审计质量提高

传统审计采用抽样审计的主要原因是因为企业需要审计的数据信息很多而且数据的采集需要一个很长的过程和时间，这在很大程度上限制了工作效率，因此只能运用抽样审计，大数据审计则实现了全面审计，极大提高了审计质量，由于可以运用大数据，审计证据也变得更多，更准确，更全面，并且在大数据审计下所有的数据都是公开透明的，所以不存在其他因素的干扰。正因为这些原因，审计质量将大幅提高。

2.审计风险降低

大数据技术拥有强大的处理信息的能力，这个能力使得审计工作的压力大大降低而且通过大数据技术还能够得出一个更为精确的答案，使得审计工作更加全面，进而减少了审计风险。大数据的应用还会使得舞弊现象减少，因为技术的应用使审计数据更加透明化，所有的信息都可以公之于众，在此情况下，通过修改会计信息来获利变得不可行，因此大大降低了审计风险。

3.审计成本降低

大数据技术下，审计人员的工作时间和空间变得灵活，一些资料的上传录入可以保存到互联网系统中或者云数据平台，这样可以节约了空间而且还能够永久性保存，在需要查找相关资料的时候，可以直接在互联网上查找，提升了工作效率；节约了时间和空间，使审计成本在很大程度上降低。

（二）大数据时代下对CPA审计面临的挑战

1.相关审计人员需要具有数据分析能力

从传统审计转换到大数据审计，审计方式等都发生了转变，仅仅靠之前的技能是远远不够的，在使用大数据审计时，要有对数据的敏感度还要有对数据的分析能力，并且要熟练得使用有关软件，对数据能进行分析处理，进而得出真实可靠的结论。除以上能力外，审计工作还要求具备法律、经济、管理等知识和人际交往沟通的能力、信息系统运用的技术、评价内部控制能力等，审计工作是知识全面复合型人才，在现阶段审计部门里面大多都是审计业务员工，缺少专业性技术分析人员，一些大龄的工作人员可能接受新技术的速度比较慢。这严重影响了审计工作在大数据环境下的发展，所以需要提高审计人员专业技术的能力，培养审计人员的工作能力，使其了解大数据技术以及在审计工作中的应用。

2.审计应用技术落后

大数据审计不同于传统审计，它是一种全新的审计方式，大数据审计不再依靠以往通过人工收集、整理和分析来的数据，这些工作将通过计算机来实现。但是计算机并不是直接的向审计工作人员提供精准的数据，而是提供图片信息和视频等传统的显示方式这些难以将信息精确的传达，所以就需要审计人员对这些数据进行处理使其再次可视化分析但是应用信息技术时，水平不高使数据精确分析能力降低。

3.数据保密问题

大数据审计结果都是通过网络上传，因此难以保证数据的保密性，审计工作涉及的活动由于具有很高的商业价值，一些审计师可能会披露违反职业道德的数据内容以获取利益。但是在目前这种云计算方式下，把对审计工作的监督、管理的工作做好的话是十分困难，由于审计结果由第三方管理，审计相关人员可以轻松逃避责任。另一个方面是网络系统的风险问题，这要求企业需要完善自己审计系统的防御能力，能够应对各种网络风险的能力，否则系统出现漏洞就会使信息泄露并且形成不可弥补的损失。

三、大数据时代下CPA审计的发展策略

（一）加强相关专业人才的培养

大数据审计的运用需要大量的具备专业技能的人才，而现在审计人员大多都不具备此能力，所以要对审计工作人员进行专业能力技能培训，并且要使审计人员的思想观念和思维意识转变，除了培养会运用大数据审计的工作人员还要培养审计队伍中的审计人员具备对审计大数据分析和评估的技能，这是为了更好地保证大数据的准确度及可靠度。在培养过程中，要因材施教，使每位参与审计的人员都具有个性化。

（二）建立自己的数据平台

在运用大数据平台时，收集数据和收集信息时容易受到阻拦，当被审计单位要求出具审计报告且无保留意见时，在被审单位要求以及审计准则要求时会相互矛盾，这时候，如果事务所拥有了自己的数据库和自身的数据平台时，事务所可以将客户数据进行录入，然后对其进行研究，运用这些数据能更加认识企业的过去现在，预测和分析企业将来的发展情况，进而可以扩大会计师事务所的业务范围，这样会计师事务所可以开展预测、税收、咨询和企业战略等业务，能扩展经营范围，为其带来更多收益。

（三）提高安全意识，加强风险防范

因为计算机审计结果都是通过网络上传，因此难以确保数据是否完全保密，首先要对大数据云平台进行加密处理，控制用户的访问，管控大数据来保护敏感隐私信息。其次在大数据采集分析过程中实施保护，在执行过程中需要使用不同管理者。最后，要建立一个通过网状的客户端进行检测的一个异构数据中心的安全平台，以便及时发现异常，这样可以从最基础的地方对数据进行保护。

（四）完善审计组织模式

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按照维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。业界通常用四个V来概括大数据的特征，即Volume（数据体量巨大）、Variety（数据类型繁多，包括视频、图片、地理位置等）、Value（价值密度低）、Velocity（处理速度快）。

国务院在2014年10月印发的《关于加强审计工作的意见》（国发〔2014〕48号）明确提到“探索在审计实践中运用大数据技术的途径，加大数据综合利用力度，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力。” 这是国家首次在文件中将大数据技术列入审计信息化工作重点，为今后工作指明了方向。

一、大数据分析的内涵与特点

大数据分析是大数据理念与方法的核心，是指对海量类型多样、增长速度快、内容真实的数据（即大数据）进行分析，从中找出可以帮助决策的隐藏模式、未知的相关关系以及其他有用信息的过程。

大数据分析在数据处理理念上有三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。大数据分析是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉；也是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的途径。例如商业领域，淘宝等电商通过分析客户购买数据实时推荐客户可能需要的物品；金融行业通过分析各类指标数据预测市场行情走势等。

二、审计分析的主要目标和方法体系

审计人员如何将原生态的数据信息转换成审计证据，直接影响着审计目标的实现，其中的关键就是审计人员是否能对被审计单位的数据进行有效分析，因此审计的核心方法是数据分析。

审计分析的主要目标包括以下几个方面：协助把握被审计单位总体情况、协助审计人员确定审计重点、协助审计过程发现问题线索、为审计取证提供数据支持。

审计分析方法从广义角度来看，种类很多。常用的有比较法、比率分析法、账户分析法、趋势分析法、模拟法、预测法、决策法、控三、因素分析法和成本法等。

三、大数据分析与审计分析的关系

笔者认为， 大数据正以难以想象的发展速度带来新一轮信息化革命，它给我们带来新的思维变革、商业变革和管理变革。大数据成为一个时代背景，更多的分析工作成为实际上的大数据分析，从这个角度看，审计分析是大数据分析应用的一个领域。

另一方面，大数据分析是伴随着数据科学的快速发展和数据密集型范式的出现而产生的一种全新的分析思维和技术。审计分析是从分析应用领域而言的，因此，我们可以将大数据分析作为审计分析方法的一种。

大数据分析的三个特点使其更具创新性、发现性，应用到审计领域必然会刺激审计方式方法变革；另一方面，在审计工作中借以了解情况，发现问题，确定证据时也要紧紧围绕审计目标，注意相关性和结果可靠性，或者采取其他审计措施确保结论客观、公正。

四、大数据分析给审计分析带来的机遇

首先，传统的审计分析主要针对的是结构化数据，如字符、数值等，大数据分析的数据类型拓展到WEB网页、XML等半结构化数据，甚至图片、音频、视频等非结构化数据。审计内容更加广泛，审计对象的呈现更加全面。其次，由于大数据分析是全样本数据，审计人员可以跳出企业内部业务、财务数据的局限，有效利用行业、政府大数据，在更高层次和更深领域发挥审计的职能作用，凸显其宏观性、整体性和建设性。再次，传统的批量处理方式被流处理方式取代。审计人员通过利用软件和模型更快地捕捉到价值信息，实现实时分析，这将使审计人员能够更及时地发现问题，有效提高审计工作效率。最后，在大数据环境下，审计分析可以利用机器学习技术，来解决聚类问题、分类问题、挖掘频繁项集。机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。机器学习技术的引入无疑将大幅提高审计效率和审计工作层次。

五、企业内部审计分析向大数据分析转变面临的问题

大数据分析无疑给审计分析带来机遇，但是从企业内部审计角度看，审计分析向大数据分析转变还面临诸多挑战：一是实现集团企业内部资源的统一规划和使用，必须以各系统相互之间兼容互联、数据字典规范统一为前提。由于各地区、各业务板块信息化水平参差不一，碎片式的数据环境给审计部门获取、存储和利用数据造成困难。二是从庞大的外部数据中找出对审计分析有用的信息有很大难度，这里面涉及相关方面披露范围、时效、数据展现方式是否统一、口径是否规范等。三是企业发展变革快，业务系统和数据稳定性差，加大了审计部门协调资源，统筹建立审计分析平台的难度。四是面对多源异构、纷繁复杂的数据信息，审计部门不仅要有相应的采集和存储能力，更重要的是划定相关集，迅速分析和挖掘数据，审计人员的数据驾驭能力将受到考验。五是审计成果需求的压力。理论上大数据可以采用全量数据进行分析，查找风险和问题，内部审计授权方也已经提出类似要求，而实际上内部审计受数据环境、分析工具和手段等条件所限，在较长时间内还很难实现“大数据分析”，两厢对比给内部审计带来很大压力。六是审计数据的采集和使用、审计成果的分析和共享过程中的信息安全问题凸显。

六、迎接大数据环境，提升审计分析水平

内部审计肩负审查和评价组织的业务活动、内部控制和风险管理的适当性和有效性，以促进组织完善治理、增加价值和实现目标的重担，客观上要求我们必须抓住大数据的时代脉搏，趁势而上，提高审计分析能力，提升监督能力和服务水平。

（一）转变观念，认识大数据分析特点助力审计创新

大数据分析的“三个转变”，跳出了传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见，为我们提供了更多的深刻发现。提高对于大数据的认识，而不局限于它是数据域的拓展，更主要的是观念的突破，让更多审计人员拥有“大数据”思维，可以有效地提升审计分析水平、洞察发现力和流程优化能力，推动审计方式方法的创新。

（二）统筹规划，增强审计分析的软硬件支撑能力

大数据时代，企业各方面都会发生很大变化。决策将由以流程为中心转变为以数据为中心，运营模式将由以产品为中心转变为以用户为中心，组织模式由层级管理转变为扁平化管理。为顺应这些变化，提高数据化程度，打通企业各个系统，建立集中式的数据管理和运营中心是大势所趋。内审部门有必要抓住时机，统筹规划，在引入大数据分析技术和工具，逐步增强审计分析物质支撑能力的同时，促使企业建立“从事后到事中、从静态到动态、从现场到远程”的在线审计系统，尽早实现持续审计，通过实时分析强化风险预警。

（三）优化团队，提升综合分析判断能力

在大数据环境下，审计人员不仅要了解数据及其处理方式的变化，也要能处理数据、分析数据，更要透彻地了解背后的企业经营管理、业务活动，才能准确的驾驭数据。因此，内审部门需要通过新聘IT技术人员、与业务部门进行人员双向交流、在职教育培训等方式提升审计团队综合判断能力、跨专业知识运用能力、以多维分析和数据挖掘为代表的数据分析能力等。

（四）做好防范，保证企业信息安全

大数据时代，企业和个人都面临更大的信息安全问题。就内部审计来说，形势更加严峻。信息安全是内部审计重视的一项业务内容，“打铁还需本身硬”，所以内部审计更要提高安全意识。具体操作上，在审计信息系统中要做好安全监控，进行用户身份生命周期管理，对于能接触到的关键数据做好脱敏处理；审计人员在工作中要避免利用公众网络传递业务资料等。

参考文献：

[1]官思发，孟玺，李宗洁，刘扬.大数据分析研究现状、问题与对策[J].情报杂志，2015（05）.

[2]顾洪菲.大数据环境下审计数据分析技术方法初探[J].中国管理信息化，2045（03）.

篇（6）

随着互联网技术的发展，大数据对各个行业的发展都带来了影响，在信息化时代，互联网技术在各行各业中被广泛使用，事业单位需将互联网技术引入到经营的各个环节，以促进事业单位良好发展。当前我国对互联网的发展和网络建设工作十分重视。事业单位内部审计的工作量大、项目烦琐、周期较长、信息数据的处理体量较大，受上述因素的影响事业单位审计工作难以顺利进行，当前事业单位将互联网技术引入内部审计工作中，是时展的大趋势，运用互联网技术使内部审计工作更加高效、有序，内部审计工作质量进一步提高。

一、大数据时代下事业单位内部审计工作概述

1.大数据概况

大数据又称为巨量资料，这是一种使用传统方法或工具无法实现的数据处理方式，其可以处理大量的数据，而且处理的时间短、速度快、成本低，所以当前这种数据处理方式被广泛应用。目前，数据处理中新的数据采集模式被广泛应用，这种模式对数据可以实现捕捉、处理、分析、管理，海量增长的数据就是大数据。大数据往往来自互联网，一般具有时效性。大数据的主要价值在于：①可以帮助企、事业单位为消费者提供更多的产品和服务，这样进行的营销活动往往比较精准。②企、事业单位可以通过大数据实现服务转型。③互联网技术的广泛应用是时展的必然趋势。当前我国的企、事业单位都面临着互联网的压力，企、事业单位要想实现长足发展，增强竞争力，就要将互联网技术引入到经营的各个环节。

2.事业单位内部审计工作特点

事业单位的内部审计工作具有以下特点：①服务的内向性。事业单位开展审计工作是为了提高内部管理水平，这是事业单位内部审计工作的主要特点，这也是内部审计得以发展的原因，内部审计部门既是审计工作的实施方，又是事业单位组织结构中的一部分，在工作中具有较大的内向性，对内监督和评价事业单位经营的各个环节。②工作的独立性。这是事业单位内部审计得以顺利进行的前提，在审计工作实施的过程中，必须确保审计部门、审计人员、审计实施方式的独立，公平、公正的审计结果是建立在审计独立性的基础之上，为了客观而准确的完成内部审计工作，就必须确保内部审计工作的独立性，这样才能保证这项工作的客观、准确。③及时性。事业单位内部审计工作的实施前、开展中和完成后，都需要对事业单位的各个部门、组织结构、经营活动进行监督和评价，这也是审计工作的重点，有助于实现审计目标和内部管理的优化。

3.大数据对事业单位审计工作的作用

在大数据背景下，事业单位应将大数据处理技术引入到内部审计工作中，大数据对内部审计的积极作用主要体现在以下几点：①内部审计流程的细化。在大数据时代，事业单位内部审计工作需要处理的信息量日渐增加，审计人员要对数据进行处理和分析，必然在审计工作中会进行细化和分工，因为大数据时代下数据是呈几何形式增长的，这就会产生更多的数据。②内部审计效率的提高。在内部审计工作中，由于工作任务重，时间跨度长，导致审计工作效益难以提高，但是在大数据时代下，事业单位处理数据的模式优化，数据处理速度加快，从而也提高了审计工作的准确度，最终确保审计工作效率的提高。③提高了内部审计工作的预见性。大数据技术可以解决传统内部审计工作中存在的相关问题，打破内部审计工作的滞后性，应用大数据技术对海量数据进行处理、分析，可以增强对全局的把控程度，对内部审计对象进行及时、有效的关注和管理，在事业单位的监督管理中能够更加敏锐的感知风险，并及时采取应对措施，将风险的危害程度降至最低。

二、事业单位内部审计工作存在的问题

1.缺乏标准化管理

事业单位的内部审计工作一定要严格遵守流程，事业单位内部审计的工作流程大致可分为：①准备阶段。这一阶段是对审计对象进行了解，做好前期的准备工作，要细致地了解审计工作中需要重点关注的事项，编制审计工作实施方案。②实施阶段。这一阶段是审计工作正式开展的环节。审计对象已经确定，审计实施的前期工作也已经准备就绪，要实行具体的审计方法，对被审计对象进行监督和评价，这是审计工作的重要环节，这一环节的顺利开展，决定了审计结果的准确性。③报告阶段。这一阶段就是对审计结果进行分析，将审计结论形成报告，上报给单位领导层。④后续阶段。一方面在内部审计工作完成后需要对整改情况进行跟踪。另一方面在内部审计中，很多时候并没有遵循审计流程，审计程序流于形式。

2.审计方式相对滞后

落后的审计方式是阻碍事业单位内部审计发展的重要原因，合理运用审计方法对审计全过程都有着至关重要的影响，为了保证审计工作的顺利进行，选择正确的审计方法就显得至关重要。但当前事业单位的内部审计方法都比较陈旧，已经无法满足现代审计工作的发展需求，落后的审计方法将直接影响审计工作的顺利开展，阻碍了内部审计的发展。现今，很多事业单位的审计技术和方法都没有及时更新，技术发展比较缓慢，不能有效规避审计过程中的潜在风险，也不能及时、有效的提出更合理的解决办法。

3.审计人员的综合水平有待提高

事业单位内部审计工作任务重，时间跨度长，审计人员面临着工作压力大、要求高，时间紧、任务重等问题，当前审计人员的技术和能力均无法达到上述要求，导致审计工作整体水平较低，审计人员在工作中需要掌握的技能和方法都没有掌握，审计软件操作不够熟练，审计效率低，所以当务之急是提高审计人员的综合水平，打造一支业务能力强、道德水平高的专业审计团队。

三、事业单位内部审计工作的完善措施

1.加强信息化建设

事业单位的内部审计工作不同于企业，事业单位内部审计工作是对单位内部的经营事项、财务收支所进行的监督和评价，对事业单位经营管理中存在的问题提出合理的解决措施。事业单位内部审计的主要职能就是为了维护国家利益，保证事业单位内部资产的安全、完整。事业单位应提高对内部审计的重视程度，建立健全相关的制度办法，对审计工作流程进行规范，形成标准的审计流程，保证审计工作有序、规范、高效开展。为了提高事业单位内部审计的信息化建设，积极研究大数据时代下互联网审计技术，加快内部审计信息化建设的进程，建立标准化内部审计管理系统，推行“统一数据分析――分散核实反馈”的集约化运作机制，实现联网状态下的实时、持续监督，这样可以确保审计工作质量，避免其他因素的影响。需要严格执行审计流程及相关制度，保证审计工作的有序进行，计算机既定的工作程序也要及时更新进行优化，从而提高审计工作效率。

2.内部审计方法的改进

内部审计工作中也要采用计算机数据处理，采用简洁的方法，拓宽审计的范围，应用计算机审计技术，了解数据的变化情况，从而提高内部审计工作效率。为了改进事业单位内部审计工作，需要对内部审计工作的方法和技术进行更新，内部审计人员要科学把握审计过程中的关键节点，实行审计分类管理，提高审计的时效性与针对性，将监督与管理引入到审计的全过程，将资金流向的全过程纳入内部审计监督范围，对重大问题或风险不回避、不退缩、不手软，坚决查深、查透、查实。

3.提高审计人员的综合能力

内部审计中，人才是关键。内部审计人员应积极提高自身的业务能力和道德水平，强化专业技能和攻坚克难的能力。单位内部应建立内部审计专家人才库，通过多种形式促进内部审计人员素质的提高，拓展内部审计人员的发展平台。对单位的财务情况、经济情况、管理情况进行审查和评价，这样才能及时发现事业单位管理中存在的问题，提高事业单位的管理水平。

4.注意审计成果的转化

内部审计部门需将审计整改与强化管理相结合，建立健全审计联席制度，及时向人事、监察等部门通报被审计单位领导的履职情况、管理特点、薄弱环节，防止问题屡审屡犯、屡禁不止，促进审计中发现的问题得以整改。

四、结束语

目前，事业单位内部审计工作中还存在着诸多问题，在实际的工作中需要予以重视，比如：缺乏标准化管理机制、审计方法运用不当、审计人员水平有待提高等问题急需解决，这些问题都是制约事业单位内部审计发展的主要因素，所以当前事业单位内部审计工作急需改进，可以采取以下措施：加强信息化建设、改进审计方法、提高审计人员职业水平。在大数据背景下，事业单位审计工作的发展也有了新的特点，事业单位不断创新内部审计方式，提高审计工作质量，以促进事业单位健康发展。

参考文献

1.朱晓飞.行政事业单位的财务会计内部控制探索.财经界(学术版)，2017（01）.

2.郑思杰.内部审计信息化建设的风险与优化.经济师，2016（07）.

3.张羽.ERP信息环境下事业单位内部审计研究.财经界(学术版)，2016（16）.

4.张羽.大数据时代下事业单位内部审计工作的优化对策.财会学习，2016（05）.

5.韩华.事业单位内部财务审计问题浅析.经营管理者，2016（03）.

6.张新华.现代风险导向审计模式下的事业单位内部审计问题研究.中国内部审计，2015（08）.

篇（7）

中图分类号：F230 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）006-000-01

大数据时代的来临为审计风险的降低，提供了工作方法与理念创新的契机。在大数据时代背景下，我国注册会计师行业以信息数据模式为核心，利用大数据技术理念降低审计误差、完善审计模型、规范审计报告、完善审计制度以及做好审计监控工作，提升了审计风险防范与控制工作质量。

一、利用信息数据审核技术，降低审计数据与核算误差

审计数据与核算误差的出现，是造成审计风险的主要因素。大数据技术应用的核心在于数据的管理，以此为基础的信息数据审计技术的应用，对于降低审计误差可以起到以下作用：（1）提高了数据精度。大数据技术支持下，审计数据是由计算机系统在审计对象日常财务报表、报告以及会计信息中，利用信息化技术自动生成的。这种审计数据自动化生成的技术，避免了数据提取中人为操作误差的产生，进而确保了审计数据精度的提升。（2）核算过程的自动化。信息化的审计核算过程，是将数据直接输入审计模型后生成的，所以只要保证数据准确，其核算误差即可控制在模型要求范围内。（3）降低人为因素对审计风险的影响。除了计算误差外，审计对象内部对审计过程的人为性干预也是造成审计误差提升的主要原因。信息化数据技术利用自动化数据处理功能，避免了除会计师外其他人员对审计数据与核算工作的影响，进而极大的减少审计外人员人为干预因素造成的审计风险出现。

二、完善审计模型，应对审计对象的复杂性与广泛性

受到市场化进程影响，我国当前的市场经济环境更加复杂。在这种情况下，各类审计对象出现了审计内容复杂性与审计数据广泛性特点。会计师需要根据审计对象具体情况，制定出完善的审计模型进行审计工作：（1）通过网络平台获取新型模型。通过大数据网络平台，会计师可以对审计模型新技术发展进行了解；或是通过网络平台寻找专业技术人员，根据审计对象实际情况设计出专属的审计模型。新型审计模型的应用，极大的降低了审计核算错误造成的风险因素。（2）获取更加广泛的模型数据。模型完成后，审计人员可以通过数据挖掘技术寻找到与审计相关的各类数据，完善到审计模型核算中。如审计模型市场元素数据，数据挖掘技术可以对市场内隐性的干扰因素进行挖掘分析，并将其数据完善补充到模式中，提高了审计模型数据质量。（3）建立审计风险模型。审计风险模型是现代审计体系内，以降低审计风险为目标的数据模型。利用数据技术建立的审计风险模型，可以引导审计会计师合理规避审计风险的产生，提高审计工作效率与质量。

三、采用标准化模式，规范审计报告与意见内容

采用标准化模式要求撰写审计报告与意见，可以避免因语言歧义、违反现有法律等问题造成审计风险的出现。审计报告与意见的编制标准化规范要求，对于会计师审计工作提出更高的标准：（1）合法性标准。审计报告的合法性，是国家经济法规对审计工作者提出的重要标准。在网络数据平台下，审计人员可以通过网络系统实时查询审计内容的合法性，将存在违法问题的审计内容及时上报给审计委托人，并将其危害进行核算，一并编入审计报告内容。（2）公允性标准。审计报告编写中必须具有公允性特点，即报告内容必须是审计人员、审计对象与委托方，公认的、具有说服力的内容。而数据信息较之文字信息，更符合公允性特点。所以发挥大数据平台优势，在审计报告中尽量采用数据信息完成审计报告，可以进一步提高报告信息质量。

四、以信息化平台为基础，完善审计风险管理制度

完善的审计风险管理制度，可以促进风险管理质量的提升：（1）完善审计制度内容。网络信息化平台的应用，为管理制度的完善提供经验支持。数据挖掘技术可以帮助制度制定者通过对已经出现的审计失败案例的分析，并将案例可借鉴经验综合考量，用以制定新风险管理制度，或完善已有的管理制度。（2）实现制度内容量化处理。会计师将风险管理制度用于审计过程，需要将制度中的文字内容进行量化处理，用以指导审计工作的完成。如三级审核制度执行时，信息化平台可以将三级管理责任人落实到具体人员与职责范围，使三级审核制度责任管理落实到位。（3）便于管理制度自动执行。信息化管理平台将风险管理制度内容，利用软件程序化方式进行编制。会计师在利用审计软件开展审计时，违反审计管理制度的操作，软件将自动进行警示并予以制止。这种自动化执行模式，保证了风险管理制度执行的顺利完成。

五、采用云平台监控网络，做好全面的审计监控工作

大数据管理技术是基于网络平台开展的信息化管理技术。网络云技术的应用，可以使会计师事务所管理者对审计过程进行实时监控。其监控重点在于审计过程与制度执行中的风险管理监督。审计过程监控中，管理者可以通过云网络平台对会计师审计过程进行远程监督，对审计过程风险因素进行分析，降低过程失误造成审计风险的出现。在制度监控中，管理者可以通过网络系统对于审计人员违反管理制度的行为，及时进行预警报告并作出相应的处理措施。需要注意的是，这种监控工作必须是在不影响审计正常工作情况下进行，同时必须保证监管过程的独立化。

六、结束语

为了提高我国财务审计工作质量，避免因审议风险造成的审计失败问题，注册会计师在传统审计风险防范技术基础上，利用大数据时代的技术，利用信息数据、完善审计模型、采用云平台监控等措施，进行审计风险防范与控制，这些措施能有效的防范与控制审计风险。

参考文献：

[1]王亚影.注册会计师审计风险的防范与控制[J].商业会计，2014（04）.

篇（8）

中图分类号：F830 文献标识码：B 文章编号：1674-2265（2016）10-0076-05

一、大数据对审计行业的影响分析

科学研究在经历实验科学、理论科学和计算科学后，进入数据密集型科学阶段，与之相伴的就是大数据时代的到来。大数据研究的集大成者维克托・舍恩伯格认为，大数据时代的思维变革特点主要包括全数据模式成为可能、数据混杂性而非精确度是重点、相关关系替代因果关系成为关键。

大数据时代下异构数据的高度集中和处理多样化对各国金融监管机构都产生深远影响，具体到中央银行来说，一方面，改变业务数据的收集、挖掘、存储和分析处理方式，传统的数据处理技术无法满足大数据背景下海量数据资源处理需求，数据批处理、流处理和交互处理的要求提高。另一方面，在掌握大量数据资源的基础上，通过强化业务处理与金融管理的融合，能够有效提高金融数据分析、预测水平，更好地支撑风险防范、金融决策，强化央行金融服务和宏观调控职能。

大数据的运用也对审计工作产生了深刻影响。审计内容上，“样本=全体”的全数据模式使得审计全覆盖理论上成为可能，而异构数据间多维关系的充分展现既提升了审计宽度，也使得审计分析能够突破简单因果逻辑关系分析，寻找更为根本的原因。审计技术方法上，新的数据采集、存储和处理分析技术对传统的控制测试、审计抽样等形成全新挑战，云数据库、联网审计或将逐步成为审计的重要手段和方法。审计思维理念上，全量思维、允许不精确思维和预测关联性思维将逐步占据主导地位。

二、审计行业应对大数据挑战的路径――审计信息化

信息化既是顺应大数据趋势发展的必然结果，也是应对大数据挑战的必由之路。随着大数据的影响不断深入，审计行业也主动采取行动应对挑战，有计划、分步骤推动审计信息化进程，以期实现审计信息化、网络化和云端化，推动行业持续发展。

（一）信息化是审计行业应对大数据挑战的基本前提

“大数据”背景下，传统手工条件下的审计技术无法处理审计对象海量、复杂的数据集合，这就要求通过先进的信息化手段，提高对海量数据进行分析判断的水平。国家审计署刘家义审计长在2013年12月召开的全国审计工作会议上指出：积极跟踪国内外大数据分析技术的新进展、新动态，探索在审计实践中运用大数据技术的途径，为推动大数据背景下的审计信息化建设做好准备。2016年，政府信息化建设“金审”三期工程正式开启，着力推进“国家审计云”（AO云）、联网审计系统和审计数据综合分析平台建设，重点研究大数据背景下如何推动审计信息化建设继续发展，涵盖作业系统建设、数据分析团队能力打造、数据分析挖掘技术等内容。社会审计角度，中国注册会计师协会明确表示，“十三五”时期将继续深化行业信息化战略，有序推进行业信息化向云计算形态转变，通过自上而下推动式或自下而上汇聚式建立行业层面的大数据审计分析平台。

（二）信息化是充分利用大数据、推动审计方式变革的必由之路

大数据的出现，极大地拓宽了审计行业的视野，通过对海量数据进行跨系统、跨行业的横向比对验证和纵向关联分析，可以有效改善传统审计方式面临的信息不对称问题，而这一变革的实现，依赖于审计信息化的不断推进。例如，笔者通过调研发现，商业银行已经在积极开展审计信息化建设，加强对大数据的开发利用。技术上，商业银行大多根据自身业务系统量身设计审计模型、系统或平台，更新及时，集约化水平较高。如，建设银行的非现场审计集中系统（OAS）和审计管理信息（AMIS）系统，系统架构和功能设计较完善，针对性强。组织机制上，国有商业银行大多建有一套成熟的审计工作章程与体系，如工商银行和建设银行总行都设有独立的内审局或审计部，实行区域管辖或派驻制，为履行审计监督职责提供机制保障。人员上，都建有数据分析团队，负责将新技术用于管理及审计。

从各国央行应对大数据的情况来看，根据费雪委员会（IFC，2015）的报告，约有2/3的央行曾在内部正式讨论过大数据问题，视大数据为宏观经济分析潜在的有效工具，但大部分依然在使用传统的结构化数据集合，只有1/3的央行经常使用大数据资源，60%的央行认为自身尚不具备对大数据进行常规处理的条件，其中昂贵的人力成本和IT成本是主要困难。同时，2016年中央银行内审工作年会上，各国央行内审部门普遍关注大数据背景下信息技术和网络安全，认可审计信息化是内审发展的重要出路并采取了相应措施。如，美联储表示要保持大数据审计认知，开展数据分析与可视化操作等。

三、基层央行内审信息化现状与存在的突出问题

（一）央行内审信息化现状

1. 业务信息化发展迅速。审计信息化水平受制于业务信息化水平。近年来人民银行系统业务信息化整体水平迅速提升。从对济南分行辖区某地市中支业务数据和系统使用管理情况的调查来看，地市级机构中各类在用系统 140余个，部门平均在用系统30余个，大部分业务操作实现了平台化、网络化，数据也基本实现全国集中。

2. 内部审计信息化有所发展。从部门设置来看，总行内审司设有信息技术审计处，各分行一般设有信息技术审计科或信息技术审计岗。这些部门和岗位既负责组织开展信息技术类审计项目，也承担引领和推动审计信息化工作职责。从人员配备来看，陆续有计算机专业技术人员加入审计队伍，提升信息技术审计工作水平。从系统研发与应用来看，由总行研发、引进的计算机辅助审计系统①（2012年）、内审综合业务管理系统（2009）、电子依据手册和ACL审计软件②等审计工具已在总行、分行和中心支行三个层面推广使用，各分支机构也结合实际开发各类审计软件，有效推动审计信息化发展。

（二）央行内审信息化的关键要素及主要问题

审计信息化受制于业务信息化，业务信息化能够倒逼审计信息化，但不会自动触发审计信息化。深入推动审计信息化建设，必须遵循其发展规律，找出关键性因素。笔者认为，审计信息化有三个关键要素，即数据、人员和平台，三者互为条件，缺一不可。具体来说：

1. 数据的获取与使用是实现审计信息化的前提。当前人民银行审计信息化建设处于起步阶段，数据获取是首要难点：一是数据获取受制于业务信息化发展水平，在大部分业务已实现信息化情况下，依然有部分业务数据由于主客观因素无法通过信息化手段采集与获取。二是已实现信息化处理的业务数据，由于系统开发规划不统一、系统建设“多而散”、数据源繁杂等原因，要实现集中高效采集和标准化处理也存在难度。

2. 平台建设是实现审计信息化的重要步骤。以平台化思路搭建应用系统基础是相关单位和部门审计信息化成功的重要经验。从济南分行辖区工作实际来看，大部分业务审计仍然依靠现场翻阅纸质凭证和账簿的传统审计手段，平台化处理水平有限。客观来看，人民银行总行搭建的计算机辅助审计系统、内审综合业务管理系统与政府审计的相关系统定位相同、功能类似，具备充当审计平台的基本条件，但受制于数据采集工作，系统中缺乏充足数据资源，导致平台作用发挥有限。

3. 复合型人才是实现审计信息化的核心条件。业务数据与审计平台是实现审计信息化的“硬件”，而懂业务、精技术的审计人员是推动审计信息化的关键性“软件”。从2015年底辖区审计队伍人员调查结果来看，计算机特长或专业人员占比仅为3%。复合型、技术型审计人才欠缺成为制约审计信息化发展的重要因素。

四、CAATs在TCBS业务审计中的应用案例

面对大数据带来的机遇与挑战，央行审计部门积极探索信息化发展道路，其中，应用计算机辅助审计技术审计国库会计数据集中系统（TCBS）业务数据是较为成功的案例，在该领域，传统手工审计模式彻底改变。

（一）审前准备阶段

1. 采集并导入业务数据。经过沟通和协调，TCBS业务数据已经实现定期导入计算机辅助审计系统。截至2015年底，除个别数据表不全，审计系统中已涵盖了2012年3月以来的所有TCBS业务数据，具备使用辅助审计技术的基本条件。

2. 编制审计模型。成功采集数据后，内审部门成立数据分析团队，依据国库管理规章制度和审计方案，从风险、问题、不合理业务或数据入手，绘制TCBS主要风险图，梳理分析数据流程，编制审计模型，固化审计思路，目前已有各类审计模型40余个。

3. 非现场数据筛选分析。在项目开展前，通过分析TCBS数据来筛选可疑线索和明确审计重点。审计线索挖掘的整体思路为：梳理审计期内有效国库业务制度，理清主要业务风险点，对照业务数据，在系统中运行审计模型或设置审计条件③，查找可疑线索。

以XX行是否存在“有退库无缴库”违规退库情况审计为例。传统审计方式下，审计人员需根据退库业务凭证，倒查退库人缴款情况。鉴于缴款记录数量庞杂，且并不作为业务凭证留存，缴款与退款并非一一对应，基本无法凭手工翻阅记录发现这类违规情况。但使用辅助审计系统可快速发现违规线索。

筛选思路：以退款人名称为线索，匹配核对缴款明细，筛选出无缴款记录的退款记录，核实相关情况。经多次验证，该分析思路和相关数据字段有效，可形成固定审计模型留存在辅助审计系统中，审计人员可通过复制模型和修改具体参数筛选线索。

4. 明确审计重点。根据线索筛选结果，掌握被审计对象情况，确定审计重点。如，在对XX行的TCBS业务审计中，经筛选分析，发现该行审计期内实拨业务量少，大部分应是上下级调度款，现场审计纸质凭证意义不大。审计人员转而关注集中支付支出金额，运行审计模型发现集中支付支出金额占比较高，据此适时将现场审计重点转移到集中支付银行。

（二）现场审计阶段

辅助审计系统的应用也改变了现场审计模式，由抽样寻找审计线索和查证问题变成重点核实可疑线索。如，在审计重要岗位人员变动离岗是否及时办理交接手续时，传统审计方式需现场调阅审计交接登记簿，对照纸质记录逐笔核实，易出现遗漏和审计不全情况。使用辅助审计系统则可在审前筛选出审计期内TCBS系统用户变化情况，现场只需根据线索记录直接调阅相应的交接手续，比对核实及时性和准确性即可。

（三）审计整体评价

辅助审计技术有助于审计人员形成整体概念，更为客观全面地进行审计评价。如，手工抽查方式是在抽查发现不合规业务的基础上推断整体情况，做出审计评价。而辅助审计技术可以分析统计不合规业务整体数量，在此基础上做出审计评价。

辅助审计技术应用对审计模式产生了巨大影响，而其能够实现的主要原因在于该领域在数据、人员和平台三大关键要素上都有所突破和发展：首先，TCBS业务数据充分信息化以及内审部门及时全面获取数据，解决了数据困难。其次，数据分析和模型建设小组能够统筹调度审计业务骨干，短时间内开发大量有效审计模型。最后，计算机辅助审计系统的既有功能提供了成功必不可少的实施平台。

五、基层央行内审模式转型设想与具体路径建议

篇（9）

在企业管理过程中，以内部审计为手段，警醒公司风险控制管理的治理，作为内部企业管理的目标，从而达到提高经济效益。笔者通过风险控制管理与内部审计的关系，分析内部审计在其中的作用。

一、我国企业风险控制体系不健全

1.风险控制不到位

目前，企业不十分重视风险管理，或因眼前利益的驱动而被动地进行风险控制，使企业在管理中忽略了对风险进行整体地分析，无法对未来出现的风险作出及时的防护措施，导致企业无法适应外界激烈竞争的环境，难以在众多竞争者中抢占市场空间及资源。

2.内部管理体系不健全

《风险管理审计》准则虽规范了企业的风险管理，但缺乏完善的管理审计程序。又由于企业自身的发展及发展时期、环境的影响，导致了企业内部审计无法制定管理标准。同时，由于我国的企业发展不平衡，中小企业并不重视企业内部的审计工作，使企业内部的审计机构成为摆设，且内部审计管理工作也没有得到实施与开发[1]。

3.公司治理结构不完善

由于我国的内部审计制度起点比较晚，对内部设计的人才培养仍处于摸索阶段，使得目前从事内部审计工作的员工缺乏专业的审计管理知识，无法适应企业的经营管理需要。因此，我国企业内部的审计员工的整体知识储备不高。

二、内部审计参与风险控制管理的动因

随着全球经济一体化的发展，使企业在经营过程中面临许多风险，为了减轻企业的风险负担，企业内部审计部门由此衍生。在内部审计的运作中，企业管理者发现其可增加企业的生产价值和改善企业的经营状况的价值。为了提高企业的发展进程，内部审计在企业管理中的地位有增无减。

三、完善企业内部控制的风险管理对策

1.完善大数据风险控制体系

近年来，随着大数据技术的迅速发展和逐步成熟，企业的内部审计通过大数据挖掘出隐藏的价值，提升风险防控反应速度和精准的服务力度。例如，沃尔玛已经开始了网站数据库整合迁移和Hadoop集群扩展工作，通过大数据应用让消费者成为biggerspender。当沃尔玛在做出决策前，可利用大数据风险控制体系将执行成本降到最低，并创造新的消费机会。比如，A先生是沃尔玛的资深会员，其近五年来购买商品的品种、数量、型号、时间信息、支付方式信息、商品配送信息、会员卡信息、住址和联系方式，甚至包括A先生在沃尔玛的购物流程监控视频、门禁数据等线下消费信息都已被沃尔玛的信息系统详细记录。当A先生再次驱车来到最近的沃尔玛大卖场时，A先生手机移动终端的沃尔玛App已收到购物清单中80%商品的推荐信息和电子优惠券信息，App上还按商场流程标注了每件商品的具置、型号信息。当A先生支付此次费用后，沃尔玛数据端已开始更新A先生的相关消费信息，并开始预判A先生下一次需购买的商品数量，并将数据提交给APP的推荐业务[2]。

2.提高企业风险管理的自律性

随着风险管理在企业中的广泛应用，其在抗风险的作用显著，使得企业的长久发展有了合规必要的条件。企业要想将风险降到最低，就需要全方位把握公司各个分支的运营情况。

3.完善风险管理评估体系

内部审计在审计工作过程中有大量相关知识与信息作为支撑，且审计过程中可以运用各种分析法，分析及预测企业各组织结构及资产结构的风险损失、风险发生、风险发生的频率。例如，红雁池公司自2017年以来高度重视审计风险管理评估工作，通过审计查找风险点和管理漏洞。具体表现为：（1）重视审计基础工作，摒弃以往的事后监督管理模式，推行事前监督和全程监督管理模式；（2）加强内部风控制度建设，改变风控监督模式。该公司在审计过程中先对各个部门及其责任进行分类整理，细化风控制度，在关键环节提出具体措施、细则等，加强审计力度。

四、结语

内部审计部门主要是对风险管理部门和其他相关部门所进行的风险管理的再监督，同时内部审计部门还可直接作为风险管理人。在必要的情况下，内部审计可以直接进行风险管理。由于内部审计介入风险管理是一个崭新的事物，所以需要我们进一步深入探讨。

作者:邓静 单位:四川川港燃气有限责任公司

篇（10）

一、引言

工程建设项目是重资产类企业投资的主要内容，建设项目审计既是内部审计的重点领域，也是资本市场对投资进行监管的重要环节。对于以基础设施为主要资产的企业，如电信运营企业，其建设项目具有数量多、涉及面广、管理日常化等特点。传统的建设项目审计一般基于事后审计、被动式审计，依赖建设单位提供的审计资料，存在审计效率低下、制约因素多、审计质量不高等弊端。随着大数据和人工智能技术在生产和管理中的广泛应用，内部审计须坚持业务创新，摒弃传统意义上的审计思维和审计方式，运用数字化、智能化手段提升审计效率和质量，实现流程再造，构建数据驱动、敏捷高效的审计新模式，这也是建设项目审计未来发展的必然趋势。本文以通信运营商建设项目审计实践为例，探讨如何构建建设项目数智化审计方案。

二、建设项目审计特点分析

建设项目审计是对建设项目实施全过程或部分环节的真实性、合法合规性、效益性进行的独立监督和评价活动。按审计所处环节一般分为预算审计、全过程跟踪审计、工程结算审计、竣工决算审计（如图1所示），各阶段审计需求依据企业建设项目的性质及其管理规定而定。审计的内容主要包括对建设项目投资立项、设计管理、采购管理、合同管理、工程物资管理、工程管理、工程造价、竣工验收、财务管理、后评价等各环节的审查和评价。项目建设是投资形成资产的过程，为加强和完善资产监管，国有企业一般规定建设项目须通过审计方可正式竣工。建设项目审计与财务审计、经济责任审计、专项审计等其他审计类型相比，其特点包括以下方面：一是建设项目审计已融入项目管理全流程，是其中一个环节；二是对审计机构来说，建设项目审计是被动式审计，当项目流程到达审计环节时，由项目发起者提交审计申请方可安排审计；三是审计结果作为招标控制价、施工费结算、项目竣工决算的依据，审计报告是建设项目档案的一部分。基于上述特点，建设项目数智化审计必须在项目管理流程信息化基础上，将审计环节嵌入项目管理信息化流程，才可发挥审计信息采集自动化、信息处理智能化、审计成果应用及时性等优势，高效支撑项目建设投资管理需求。

三、建设项目审计信息化基本流程设计

建设项目审计作为项目建设总体流程的一部分，当项目流程进展到应提交审计环节时，方可触发审计。预算审计、结算审计属于造价审计。一个项目一般会有多个单项工程，根据合同及施工内容性质、金额确定是否必须进行，可多次报审，也可能无须报审。竣工决算审计对整个建设项目进行会计核算，只允许报审一次。全过程跟踪审计是两种审计的结合，主要区别在于审计过程的日常跟踪审查和评价、审计阶段性报告的多次出具。建设项目审计业务信息化流程如图2所示：1.项目报审。当项目流程到达可报审环节时，项目管理人员收到项目报审待办任务，打开任务后展示需要填写的项目基本信息及必需的审计资料。项目基本信息应由系统根据前期信息、所处环节自动判断填写，不能自动判断或者可由人工修改的可以在此阶段人工填写或选择，所需审计资料凡系统前期生成的应有链接列表，未生成的方可人工上传资料。对于可多次进行的预结算审计，提交审计申请时应可以建立多次报审任务，但流程将仍处于本环节；对于无须审计的项目可填写说明，选择无须审计。必需信息均填写完成并经审批同意后，提交到项目或地域对应的审计管理人员，进行资料初审。2.审计安排。审计管理人员判定审计申请符合条件后，根据内部规定选择自行审计或委托外部中介审计，依据系统设定的权限提交审批或直接派发至对应的审计中介。对于合同约定需要对单个项目发送审计委托函的情况，此阶段由系统自动生成电子委托函发送给对方,审计中介可通过门户网站收到任务待办。3.审计过程监控。审计实施过程一般分为资料审查、现场勘察、定案确认三个环节。在此阶段多数需要审计人员与项目管理人员进行多方沟通，必要时还可启动审计暂停，审计过程监控应实现三个环节的进展信息互通、审计暂停申请和审批、补充资料传递、审计时限超时预警提示等功能。4.审计报告审核。审计人员将审计报告初稿上传系统后，提交审计部门审核，一般通过审计管理人员和部门领导两级审核，并对本次审计质量考核打分。系统可内置审计报告模板，将审计发现的问题作为模板内容，并内置可选问题分级类别，审核通过的报告针对审计发现问题由审计管理人员进行归类，并纳入案例库，便于后续统计分析。5.审计问题整改跟踪。对于需要整改跟踪的重要审计问题，选择“整改跟进”选项后，审计问题将随审计报告一起发送给建设管理部门和其他配合部门，问题整改完毕后，由建设管理部门将整改结果及相关证明资料反馈给审计部门，形成问题整改闭环，并与审计报告一并归档。除上述正常流程外，还应考虑特殊情况下的审计报告调整，当审计报告已审批分发归档、后因特殊原因需重新调整时，须履行报告调整的审批流程，调整接入点一般应在上述流程的“审计报告复核”环节。与上述基本流程相匹配，还应建立对应的数据库及数据配置功能，如对中介信息数据、审计管理人员数据、审计资费数据等进行管理，实现审计任务的自动分派和审计费用的自动核算，并具备审计区域配置、审批人员及权限配置功能。

四、建设项目审计数智化应用方案

（一）建设项目审计数智化功能架构

建设项目数智化审计建立在工程项目流程各环节数据采集与分析的基础上，根据期望结果输出、数据来源确定与各信息系统间的接口开发需求。从建设项目物资信息、造价信息、转资信息、合作单位信息等方面设计关联信息输出结果，从而将物资采购管理系统、LIS库存系统、合同管理系统、ERP系统等与项目相关的物资采购审批、物资出库领用和退库信息、合同信息、转资信息等审计所须数据信息，统一接入数智审计平台，实现多系统数据在审计系统内的共享、交互分析、稽核验证等功能。建设项目数智化审计基于智能工具应用及大数据分析，从而减少人工判断误差、降低审计风险、提升管控质量，数智审计平台的功能架构如图3所示。

（二）建设项目数智化审计功能应用案例

1.报审数据的系统间稽核与校验。将物资采购管理系统、LIS库存系统、合同系统、ERP系统与报审项目相关的物资采购审批信息、物资出入库信息、合作单位信息、转资信息统一在审计系统作业流程中呈现，同时引入AI能力，实现多系统数据和报审数据的自动比对、稽核与校验，输出多单匹配表，以便审计人员对异常数据进行重点核准。比如，依据出库光缆材料规格及数量自动核对结算表中敷设各规格光缆长度工作量，依据ERP转资数量核对设备、材料安装工程量等。2.报审时效性监控预警。为解决建设单位项目经理久拖不报审、历久难审的被动局面，更好地督促建设单位及时提交结算审计和决算审计，开发基于项目流程数据的“探针式”报审及时性预警功能，即根据项目前期预设的报审时间节点，统计验收后未及时提交结算审计或决算审计的项目信息，并对报审及时性进行统计和分析，自动提醒项目管理人员及时报审，实现事后审计向事前预防、事中控制职能转变。3.结算标准与定额标准、材料价格自动比对。在系统内建立工信部颁发的信息通信建设工程预算定额标准数据库，将运用通信工程定额的项目与标准定额中的定额编号、定额名称、人工工日数量、机械及仪表使用费进行自动匹配和稽核，提示未采用定额标准的子目。引入“爬虫”技术，抓取当地造价管理机构在互联网上的材料信息价，建立材料信息库，与建设项目开、完工时间信息匹配出相应材料价格，为项目材料审计提供结算标准和依据。4.基于大数据的异常结算费用预警和分析。按专业类型将同类专业的主要工作内容依据标准定额用工进行权重赋值，并将地域差别、特殊场景一并纳入权重值考虑，审计人员录入结算工程量，逐步积累各年各市同类项目结算数据，形成各专业标准工程量费用数据库，并形成各专业平均造价指标库。审计时可输入报审工程量，查看本项目单位工程量结算单价与造价库比较结果，也可定期对全省同类项目、不同地市的结算费用单位比值进行分析比较，对异常费用自动输出预警。5.基于NLP和OCR的审计结果准确性一键核查。为减少审计报告人工审核误差、提升审核质量及效率，在审计系统中开发基于NLP和OCR的审计结果准确性的一键核查按钮。当审计中介人员审结并提交报告及相关信息后，系统调用NLP、OCR智能识别功能，完成项目审计报告及附件内容的信息识别、提取和分析，完成审计报告、支撑附件、系统页面关键数据三单匹配稽核和结果一键展示。比如，在结算审计流程中，可实现“审计报告”“定案表”“系统页面”三个维度的“送审金额”“审定金额”“审减率”一致性一键稽核。6.现场勘察的真实性、准确性监控。为加强对审计中介人员外出勘察工作的监督及管理，开发现场勘察轨迹呈现功能，对勘察照片中的日期、时间、经纬度等信息进行分析识别并展示轨迹。对进行远程站点勘察作业的项目，依靠GIS定位技术建立偏离算法模型，比对实际勘察点与应勘察点是否一致。该功能可确保审计中介人员现场勘察工作的真实性，杜绝编造虚假勘察数据的现象。

篇（11）

关键词：

财务共享服务；大数据；大数据审计；云会计；预处理

一、引言

大数据、云计算、移动互联网等技术的快速发展，使得大数据审计作为一种新的审计手段开始得到审计人员和会计师事务所的重点关注。大数据审计是以企业业务为审计对象，围绕业务收集、处理和审计业务相关大数据的一种审计手段，从而评价会计信息系统是否能够有效做到保护资产、维护数据完整并最经济地使用资源。大数据拥有数据规模大、数据种类多、数据处理速度快、数据价值密度低的4V特点，这使得大数据审计相较于传统审计手段拥有很多不同之处。同时，大数据、云计算、移动互联网等技术也使得财务共享服务模式（FSSC）作为一种新型的企业财务管理模式得到很多大型集团企业的积极关注与应用。财务共享服务模式即通过对集团企业内部的财务流程进行评估，结合大数据和云计算技术，将企业日常的、共同的、分散的、大量的、重复的、可标准化的财务会计流程从集团分公司剥离出来，交给财务共享服务中心云会计AIS进行统一处理的模式，其本质是打破企业按职能设置部门的管理方式，以业务流程为中心重新设计企业管理过程，从整体上优化企业的作业流程。在该模式下，企业财务数据被集中在云会计平台上，集团下属分子公司可根据实际业务需求选择相应服务，提高业务的动态性、敏感性和可靠性。财务共享服务模式下的大数据审计是对财务共享服务中心处理的财务流程所反映的企业业务进行审计的一种审计手段，需要在对财务共享服务中心和业务流程数据的审计过程中形成审计疑点，获取审计证据并以此得出审计结果，最终完成审计。大数据、云计算技术的发展对审计产生了诸多影响。程平（2013）等认为云会计将对审计环境、审计对象、审计证据、审计风险和审计人员等因素产生影响，并基于影响分析的结果给出了相应的对策。大数据、云计算对审计产生的影响间接促进了大数据审计的诞生与发展，丁璐（2015）等以地税征管审计为例，从审计数据的取得、组织方式以及审计数据分析等方面阐述了大数据对审计的影响。顾洪菲（2015）从数据量、数据结构、数据处理方式三个方面分析了大数据对审计数据分析的影响，并从分析学和使用者的角度阐述了大数据环境下的审计数据分析方法。许金叶（2013）等以物联网建设为应用背景，对大数据审计的目标、审计的依据、审计对象以及企业三层审计制度进行了描述。综观现有研究，大多数文献都是基于传统财务核算模式对大数据时代的审计或大数据审计进行研究，鲜有文献基于财务共享服务模式的大数据审计方面的探讨。财务共享服务模式诞生于20世纪80年代中期的美国，目前在中国得到了广泛关注与积极应用。企业财务共享服务中心的建立为实施大数据审计提供了良好的基础条件，鉴于此，本文对财务共享服务模式下的大数据审计进行研究，结合财务共享服务模式的特点对财务共享服务模式下的大数据预处理过程进行分析，并阐述了基于财务共享服务模式的大数据审计流程。

二、基于财务共享服务模式的审计大数据预处理

（一）审计中的大数据流向大数据审计的基础是企业经营业务产生的大数据，在对大数据进行预处理之前必须明确财务共享服务模式下的大数据流向。由于财务共享服务模式下建立了统一处理企业财务数据的财务共享服务中心云会计AIS，并实现了企业下属分子公司ERP、SCM和CRM等系统的无缝衔接，使得整个审计过程中大数据的流向和传统财务核算模式有了很大区别，具体流向如图1所示。财务共享服务模式下的大数据流向可以有效地避免传统财务核算模式下进行大数据审计时所面临的问题：（1）数据采集工作量大。传统财务核算模式下企业下属分子公司的数据存储在各自的会计信息系统中，在进行审计时其数据由各个分子公司流向审计数据仓库，导致数据采集工作量很大。在财务共享服务模式下，审计人员只需要在财务共享服务中心采集财务数据，通过ERP等其他业务系统采集业务数据，极大地减少了数据采集工作量。（2）数据清洗工作量大。传统财务核算模式下，企业下属分子公司的会计信息系统没有实现无缝衔接，可能存在数据接口不同等问题，在采集和业务相关的数据时，需要进行大量的数据清洗工作以提高数据质量。在财务共享服务模式下，会计业务得以标准化，可以与图1财务共享服务模式下的大数据流向ERP、SCM和CRM等其他业务系统实现无缝衔接，能够有效减少数据清洗工作量。（3）无法有效利用外部数据。传统财务核算模式下，外部数据的采集难度大，分子公司的会计信息系统和其他业务系统在实现集成前很难从庞大的外部数据中获取到对审计有价值的信息，进而无法有效利用外部数据。财务共享服务模式为企业有效利用外部数据创造了条件，能够建立起有效的外部数据采集机制，极大地降低外部数据的采集成本。

（二）大数据预处理在明确大数据流向的基础上可以对大数据进行预处理，主要包含大数据采集、大数据清洗和大数据存储三个步骤。1.大数据采集财务共享下的大数据采集的来源主要有三个：第一个大数据来源是财务共享服务中心云会计AIS，包括共享财务数据、业务财务数据以及战略财务数据，不仅有预算管理、费用报销以及资产核算等资金管理数据，还有全面预算、投融资和经营分析等战略管理数据。第二个大数据来源为企业的其他业务系统，如ERP、SCM和CRM等系统。这部分大数据主要是来自企业采购管理、生产管理以及销售管理等业务流程的业务数据。在财务共享服务模式下财务数据得以标准化，企业的ERP、SCM和CRM等系统和财务共享服务中心云会计AIS实现系统无缝衔接，使得大数据的采集变得更加容易。第三个大数据来源为企业外部数据，和企业业务相关的外部数据能够从另外一个维度反映出企业业务中可能存在的问题。2.大数据清清洗数据清洗是为了检测、剔除和改正数据中存在的错误和不一致，以提高数据质量。在财务共享服务模式下实现了财务数据录入的标准化，可以极大地减少数据清洗工作量，但为了更好地利用外部数据，数据清洗仍然是必不可少的大数据预处理流程。3.大数据存储采集到的大数据经过数据清洗后，应当予以集中管理和分级存储，建立审计数据仓库，以方便审计人员进行大数据审计时寻找或形成审计证据。

三、基于财务共享服务模式的大数据审计实施流程

（一）大数据审计的流程框架审计人员完成对大数据预处理后，就可以开始形成审计疑点并收集审计证据以完成审计目标。财务共享服务模式下的大数据审计流程分为制定审计目标、风险评估、制定审计计划、设计审计程序、执行审计程序和出具审计结果六个步骤，其流程框架如图2所示。

（二）大数据审计的实施流程

1.制定审计目标大数据审计是一种审计手段而非审计业务，在不同审计业务当中，大数据审计有不同的侧重点，因此审计人员必须结合实际情况来制定审计目标。从审计对象来看，财务共享模式下的大数据审计可以用于对企业业务的审计，也可以用于财务共享服务中心云会计AIS的信息系统审计。从审计人员来看，财务共享模式下的大数据审计可以用于企业的内部审计，也可以用于会计师事务所对企业财务状况和运营成果的社会审计。在进行业务审计时，大数据审计应当更加侧重于反映该业务的业务流程和资金流动是否正常，资源是否得到合理运用；在进行信息系统审计时，大数据审计应当侧重于证实财务共享服务模式下的云会计AIS是否能够有效做到保护资产、维护数据完整并最经济地使用资源；在进行内部审计时，大数据审计应当侧重于反映财务共享服务模式是否能够向管理层提供财务决策支持；在进行社会审计时，大数据审计应当侧重于反映在财务共享服务模式下企业是否向投资者提供了高质量的会计信息。

2.风险评估财务共享模式下大数据审计的审计风险不仅与重要性程度负相关，还与大数据预处理的流程与结果是否满足一定的处理规则有着密切联系。一旦大数据的预处理过程不符合相关规定或处理结果不满足审计要求，那么审计风险就会增加。同时，财务共享服务中心云会计AIS的可信性对审计风险也有关系，云会计AIS的可信性过低不仅会影响最终的审计结果，也会极大地增加审计风险。为了控制审计风险，审计人员应当对大数据预处理的全过程进行监控，同时通过第三方专家获得对被审计业务所处财务共享服务中心云会计AIS与ERP、SCM和CRM等其他业务系统的内部控制和可信性评估结果。在考虑审计业务自身重要性程度的基础上，结合第三方专家给出的财务共享服务系统的评估结果，最终得出可能存在的审计风险，并根据风险的种类和指标对风险进行评估定性。

3.制定审计计划在财务共享服务模式下，大数据审计的审计计划应当规划出包括审计时间、审计范围和审计人力资源在内的审计日程表，特别是大数据审计中大数据预处理过程所需的时间和人力应当在审计日程表中得到体现。其中，大数据审计的审计范围和传统审计手段相比变得更大，经过大数据预处理后形成的审计数据仓库中存储的各类数据，包括企业的业务数据和外部数据，只要与审计业务相关，审计人员都可以在其中选取审计证据，而不是只注重数据与业务的因果关系。

4.设计审计程序财务共享服务模式下的大数据审计作为一种审计手段，其审计程序主要分为三个步骤，分别是数据分析、建立中间表和形成审计疑点。（1）数据分析数据分析是大数据审计流程中最为重要的步骤，目的是找出审计疑点，并围绕审计疑点收集审计证据。在数据分析的过程中，财务共享服务中心云会计AIS与ERP、SCM和CRM等其他业务系统的无缝衔接情况需要得到审计人员的重视，同时审计人员还需要对财务共享服务中心云会计AIS稽核、结算管理、凭证制证、电子影响和档案归档等业务操作的内部控制进行审计，以确保数据分析的有效性。大数据预处理的结果在该步骤得到运用，审计人员进行大数据分析的方法主要有以下三种：大数据挖掘。大数据挖掘是排除人为因素而通过自动的方式来发现数据中新的、隐藏的或不可预见的问题的过程，主要是通过数据挖掘算法对审计数据仓库中的大数据进行进一步处理，目的是在大数据中找到或形成审计疑点。在财务共享服务模式下，大数据审计中的数据挖掘一方面是指找到财务数据和业务数据中存在的异常，另一方面是在审计数据库中将财务共享服务中心云会计AIS的财务数据和ERP、SCM和CRM等其他业务系统中的业务数据结合起来，建立起财务数据与财务数据、财务数据与业务数据、业务数据与业务数据之间的勾稽关系，形成审计疑点，发现业务当中存在的问题。多维分析。在大数据分析过程中还经常使用多维分析的方法，即通过在审计数据仓库中形成多维的数据集合体，让审计人员能够从多个角度对数据进行汇总、关联、聚类和分类等分析。在这种方法下能够更加容易发现业务中存在的问题，形成审计疑点，然后以数据集合体为基础形成审计证据。SQL查询。SQL查询是目前数据审计中最常用的数据分析方法，在大数据审计中也能得到广泛运用。通过SQL语句可以完成模糊查询或多表之间的交叉查询，从而帮助审计人员发现问题，形成审计疑点。（2）建立中间表通过大数据分析得到了能够为形成审计疑点提供帮助的数据，下一步就应当在此基础上形成审计疑点，收集审计证据以达成审计目标，完成审计。中间表是为了形成审计疑点而诞生的中间产物，是审计人员根据审计分析模型对数据标准表进行处理后形成的步骤表。根据勾稽关系或业务数据的复杂性等实际情况的不同，在形成审计疑点的过程中可能会出现一级或多级中间表，这些中间表是审计疑点形成过程的体现，也是审计人员查证审计疑点时的重要依据之一。为了获得审计疑点和可信的审计证据，审计人员必须按照一定的标准和规范来建立中间表，并通过多级中间表的处理最终形成审计疑点。在建立中间表的过程中，一般采用“投影”和“级联”的方法。（3）形成审计疑点审计疑点是通过大数据分析、中间表比对核查后找到的企业业务中可能存在问题的数据。审计人员在形成审计疑点之后，需要收集审计证据对审计疑点进行查证，并根据查证的结果得出最后的审计结果。对审计疑点的查证主要是对相关数据的真实性的检查。在财务共享服务模式下，审计人员对审计疑点的查证不需要函证，能够通过财务共享服务中心云会计AIS、企业ERP、SCM和CRM等其他业务系统以及外部数据直接进行，可缩短审计时间，增加审计效率。

5.执行审计程序按照设计好的审计计划执行审计程序，对大数据的获取、清洗和存储过程进行全程监控，结合第三方专家或机构对财务共享服务中心云会计AIS和其他业务系统的综合测评，充分发挥财务共享服务中心云会计AIS与企业其他业务系统对接带来的、财务数据和业务数据相结合的优势形成审计疑点，寻找审计证据并得出审计结果。对在大数据审计过程发现的问题应当及时向企业管理层反馈，同时还需要对这些问题进行复核和评估。

6.出具审计意见和管理建议汇总通过实施大数据审计得到审计结果，并结合大数据审计所处审计业务的业务背景和最初制定的审计目标得出最后的审计意见，然后根据审计过程中所发现的问题向被审计单位管理层提出管理建议，在与管理层进行沟通后取得其对管理建议的相关回复，最后出具审计报告。