大数据技术在会计师事务所审计中的应用成效及优化建议.pdf

SHANG YE KUAI JI 商业会计2023 年第 18 期39审计监督COMMERCIAL ACCOUNTING大数据技术在会计师事务所审计中的应用成效及优化建议【摘要】随着企业数字化转型的深入，学会利用大数据技术和工具开展审计工作，成为对会计师事务所和审计人员的基本要求。文章分析了会计师事务所应用大数据技术取得的成效和存在的问题，进而提出提高社会审计工作质量的对策和建议，包括构建标准化的数据库来收集和处理数据、加强对审计人员大数据技术的培训、构建完善的大数据审计实施体系等，以期为大数据审计的应用提供参考建议。【关键词】大数据技术；会计师事务所；大数据审计；成效及建议【中图分类号】F239 【文献标识码】A 【文章编号】1002-5812（2023）18-0039-04黄寅（安永华明会计师事务所（特殊普通合伙）广东广州 510623）一、引言在大数据时代，利用“大智移云物区”等最新的信息技术辅助审计，对来源分散、格式多样、数量巨大的数据进行分析、处理，是大数据时代审计发展的新趋势，而大数据审计建设更是当前的一项基础性审计工程，深刻影响着审计工作发展的方向。因此，研究大数据技术在审计工作中的具体应用，探讨其实施的效果、发现其存在的问题，并提出改进的思路，对我国社会审计工作有着重要的实践价值，具体包括：帮助审计人员认识到提高自身专业素质的重要；帮助会计师事务所管理层从信息技术角度对审计项目进行全面的管理；为审计人员利用大数据技术构建大数据审计平台提供参考等。因此，本文对会计师事务所应用大数据技术取得的成效和存在的问题进行了分析，进而提出提高审计工作质量的对策和建议，包括构建标准化的数据库来收集和处理数据、加强对审计人员大数据技术的培训、构建完善的大数据审计实施体系等，以期为大数据审计的应用提供参考建议。二、会计师事务所审计项目的一般流程会计师事务所在开展社会审计工作时要制订一系列完整的审核流程，具体如图 1 所示。在审计计划阶段，审计人员通过审计作业管理平台建立项目管理流程，从时间、人员安排、各审计流程以及审计风险等维度保证能够按时高质量完成审计项目。在风险评估阶段，审计人员利用数据分析工具识别重大账户风险、识别并评估舞弊风险、识别重大交易类别和了解业务的实际情况。在设计和执行审计程序阶段，设计应对项目风险的数据分析程序和问题的应对流程，并从提升审计效率的角度设计和开发自动化工具，从而减少用于基础性工作的时间，将更多的精力投入到高风险领域。在出具报告阶段，审计团队利用自开发的自动化数据校验工具并完成审计报告。三、会计师事务所应用大数据技术的成效一些大型会计师事务所经过多年的数字化审计理念的沉淀和经验积累，探索出一套大数据审计的思路、程序和方法。如下页图 2 所示。图 1会计师事务所一般审计流程OMMERCIALCACCOUNTING2023 年第 18 期商业会计 SHANG YE KUAI JI40审计监督（一）形成了更完善的项目管理流程会计师事务所可将所有审计项目集中于审计作业管理平台，包括所有成员的工作底稿，从而监控项目进度。审计合伙人、项目经理和项目成员也可通过该平台对审计底稿提出修改建议和反馈，实现多地区项目成员协同工作。该平台按照审计标准流程设计了项目关键节点，确保项目按时、按质完成。（二）打造了更便捷的数据采集方式和更高效的数据清洗整合方式1.更便捷的数据采集方式。在审计的过程中，收集数据、确保数据的完整性以及验证财务数据和业务数据的一致性是不可缺少的流程。为了保证获取财务数据的完整性，将工具插件复制到客户内网的电脑，并连接到相应的 ERP 系统，在知晓 ERP 系统版本、数据库、服务器名称、端口号、用户账号和密码后，即可进行数据的采集工作。其实现原理是根据客户输入的数据库服务器信息，连接客户ERP 对应数据库，通过工具内部已定义的 SQL 查询语句查找对应模块（如总账模块、固定资产模块）数据表，并以 zip加密格式保存至本地。区别于传统的取数方式，该方法可以避免数据量超过百万行时 Excel 无法承载的问题，能够快速、完整地收集财务数据。2.更高效的数据清洗和整合方式。所需数据（包含结构化和非结构化数据）收集整合后，需要进行一系列的筛选和检查，剔除冗杂重复、无价值的信息，按照设置数据类型进行精准的细分归集从而提高数据分析的准确性。目前会计事务所的数据处理软件可以将包括财务、业务数据等的结构化数据直接导入到大数据审计软件，并进行分析处理。需注意的是，对半结构化和非结构化的数据进行分析的大数据技术还处于探索阶段。数据分析方式如图 3 所示。（三）提高了发现风险的能力会计师事务所通过审计数据分析工具，对业务数据和财务数据进行整合、分析、评估，结合项目所处行业的风险特征和职业判断，从而对审计结果产生影响，其具体应用表现在：1.在风险评估阶段的应用。在此阶段，审计人员利用数据分析工具识别重大账户和披露相关认定、识别并评估舞弊风险、识别重大交易类别和了解业务。在识别重大账户阶段，利用数据分析工具识别重大账户分析功能，输入可容忍误差。该分析自动标出达到或超过可容忍误差的账户，将其作为规模识别的初始标准。对于余额小于可容忍误差的账户，如果单个账户或多个账户合并有可能产生接近或大于可容忍误差的错报，则属于重大账户，数据分析工具会统计记账分录行数量、手动记账分录行、财务数据的业务来源、制单人、借项和贷项总金额等，从而帮助判断单个账户或多个账户合并是否为重大账户。在识别重大交易类别阶段，利用数据分析工具中的识别重大交易类别功能，通过多角度分析交易，以及将多组交易分解成具有共同特征和相似风险的交易类别，从而判断交易是否为重大交易类别。2.在程序执行阶段的应用。在程序执行阶段，会计师事务所利用数据分析工具执行实质分析性复核程序，通过对所收集的各类数据进行内在逻辑关系分析，发现各类数据间的内在逻辑关系是否存在特殊情况或异常，有针对性地检查重点审计事项，识别被审计单位是否存在重大错报。以存货成本为例，针对其重大错报风险，事务所执行了以下分析性复核程序：（1）对比月度收入活动，根据往年的历史主营业务成本和存货数据的比率关系，设定一个预期比率关系，再分析审计期间的主营业务成本和存货数据比率的实际结果是否与预期值存在显著差异。（2）对于当期新产品，使用单位成本分析方法，与普通产品相比，分析该新产品单位成本分布是否存在显著差异。（3）对于相同的存货，对比本期和上期的单位成本，就本期单位成本的变动图 2大数据审计的审计思维模式转变图 3数据分析方式 SHANG YE KUAI JI 商业会计2023 年第 18 期41审计监督COMMERCIAL ACCOUNTING设定预期和适当的偏差阈值。（4）对于借项和贷项活动，利用分析工具“识别了解入账模式”功能，按天分析做账规律和金额分布，确定活动最为活跃和最不活跃的日期，特别注意期末和接近期末的活动。分析工具多维度评估风险是否导致了重大错报，帮助审计人员做出更加高效、准确的审计判断。（四）实现数据直观可视化在审计过程中，审计人员通过利用大数据技术中的数据可视化分析功能，可以使审计人员对所需数据进行可视化处理，从而形成更为直观的形式，比如图像、图形等。数据可视化技术的应用原理如图 4 所示。在审计工作中，大数据审计技术会应用到内在逻辑对应关系可视化和高层次信息可视化两种可视化分析。一是在审计人员获得所需的财务数据后，运用可视化工具，将财务数据与其他各种类数据进行内在逻辑对应关系可视化转化。二是根据审计人员的需要，运用更高层次的可视化技术，将数据进行高层次的筛选和比较后，提取出更加直观、有效数据。采用图形形式的可视化可以帮助审计人员更加直观地发现数据的异常情况，从而做出审计判断，不仅解决了审计人员计算机能力不足的难题，审计效率也得到更大程度的提升。四、大数据技术运用存在的问题及原因（一）大数据技术运用存在的问题1.风险评估环节的问题。（1）审计数据质量保障程度低。一是在目前的审计过程中，没有对审计人员的有效制约；二是审计数据在传送、储存的程序中，由于事务所数据技术安全性不够高，会出现信息泄漏和遗失情况；三是审计工作结束后，缺乏严密的系统来保障其数据安全，可能造成黑客窃取审计数据的后果。（2）收集的审计数据难以处理。因为各类数据的类型种类多，包括文本、图片、电子邮件等的收集，数据数量庞大且筛选难度较大，以其目前阶段的技术水平无法满足审计工作更高的要求，所以在收集数据后，如果只运用大数据技术来获取审计证据，那么很难保证数据处理的准确合理，从而影响审计人员的审计判断，并且审计人员无法详细准确地了解每项数据对客户的影响，难以对数据进行精准筛选。2.实质性程序执行存在的问题。（1）审计程序重细节测试而轻分析测试。现阶段，会计师事务所大数据审计系统的开发还处于初始阶段，一些功能尚未完善。目前大数据审计软件仅仅支持部分数据分析工作，一些质量较低、信息不完整性的数据，依旧需要通过人工比对来寻找审计线索，并采取传统的审计人员问询对审计疑点进行实质性测试。（2）大数据审计分析软件的功能有限。从社会审计过程来看，对大数据审计软件的使用尚停留在基本功能阶段，如抽凭、查询等，一些高级功能还未开展，从而导致审计人员仅仅对大数据审计软件导出的表格进行人工分析。同时，审计人员仍然选择采用表格的基本功能对数据进行人工分析，但是表格的基本功能处理非结构化数据的能力较为有限，难以满足审计工作的要求，这样就无法通过对半结构化与非结构化数据的多维关联分析，难以实现对数据的充分分析。目前，社会审计主要以全球在线审计平台和全球分析工具套件为主。在提取被审计单位数据时，全球在线审计平台能使审计人员获得相一致的数据。而全球分析工具套件主要用来分析交易数据，比如，审计人员可以通过对关键交易数据的变化发现其异常变化。（二）大数据技术存在问题的原因分析1.缺乏用于收集和处理大量数据的标准化数据库。大数据的获取方式和来源都是多样化的，这就导致了不同类型的数据在结构上不一致，不同途径获得的信息可能存在内容冲突等问题，造成审计人员对各类数据处理的困难。同时，客户多样化的海量数据，给数据规范化带来了很大的挑战。而且，在收集审计工作数据时，不能只收集内部数据，对包括如上游供应商、行业竞争者和司法数据在内的外部数据也提出了要求，但这些数据非常敏感，因此收集此类数据存在一定难度。同时，会计师事务所现阶段能收集到的数据质量较低，其处理分析数据的能力还不够，使得大部分数据也无法转化为审计证据。此外，在面临多样化的海量数据时，需要有一个储存容量非常大的数据库来储存收集到的数据，保证数据的完整性，从而提高处理分析数据的准确度，显然目前会计师事务所尚不具备这个条件。图 4数据可视化技术的应用原理OMMERCIALCACCOUNTING2023 年第 18 期商业会计 SHANG YE KUAI JI42审计监督2.大数据技术相关规定不健全。目前，在法律、准则方面，大数据技术在审计中的应用还缺少标准化的规定，对大数据技术下审计工作的应用尚无明确的运行方法，也没有切实可行的指导性建议。此外，现阶段一些会计师事务所在进行大数据审计的过程中数据保护还存在安全方面的缺陷，使得不法分子能够运用计算机技术获取企业的有价值数据，从而导致被审计单位机密数据泄漏，威胁到数据的安全。因此，需要国家出台相关规定来支持大数据审计技术，从根源上保护大数据并且约束各类不法行为，从而提高数据安全性。五、推进大数据技术审计应用的建议（一）构建标准化的数据库来收集和处理数据现阶段数据类型种类多、数量庞大且筛选难度大，再加上数据处理和分析保障机制不完善，为此，需要构建标准化的数据库来收集数据和进行数据处理，同时对权限等进行统一管理。具体而言，会计师事务所可借助计算机专业人员的帮助，与大数据交易平台合作，运用数字建模逻辑、多维度数据建模等计算机知识构建标准化和规范化的审计数据库，同时需要动态地更新所需的各类数据。对数据分类汇总后，设计索引号或目录进行搜寻，审计人员可较高效率地查询到所需数据，同时他们也可以通过设置计算机程序从而进行多维度、高深度的数据分析。通过数据的分析和处理，审计人员可以在较短的时间内发现审计线索和风险点，缩短审计工作时间，提高审计工作准确率和效率。此外，为了保护被审计单位机密信息和数据的安全性，数据库要对访问用户进行权限设置，同时对机密数据进行加密设计，实现对网络异常行为的实时监控，防止不法分子窃取数据行为的发生。（二）加强对审计人员大数据技术的培训审计人员对大数据技术的认识水平以及自身专业知识技能的不足，在很大程度上制约了大数据审计的推进进程。为了改变这种现状，首先，审计人员要从主观上提高学习大数据技术的主动性，加强对有关大数据技术知识技能的学习，可以通过报名培训班、网络教学、聆听讲座等学习途径，将线上学习和线下学习相结合，将理论提升和实际操作相结合，提高审计业务水平。其次，会计师事务所可以在培训审计人员的体系中设置培训大数据技术的课程，通过聘请计算机专家或教师对审计人员进行大数据技术的培训，同时也可以建立大数据技术实践应用的考核制度，促进审计人员对大数据技术的学习。最后，目前社会层面缺乏大数据技术的复合型人才，会计师事务所可以联合高校，加强校企合作，设置大数据审计专业方向，加大大数据审计人才的培养力度，满足事务所对人才的需求。（三）构建完善的大数据审计实施体系基于目前大数据审计技术仍然处于初步阶段，在整体实施上还没有一个切实可行、完善的体系设计。如果只有技术理论而没有完善的实践体系，那么大数据审计只能是纸上谈兵，难以落实到行动，提高审计效率更是奢望，所以应构建完善的大数据审计实施体系。一是构建大数据审计技术操作平台，做好基础设施建设，对审计工作流程、工具栏设计进行详细规划。二是根据不同审计阶段的不同要求，设置好运用大数据审计技术实施的内容。在审计计划阶段，会计师事务所首先要对被审计单位有一个整体把握，运用大数据审计系统对被审计单位进行初步的了解和分析，从而制定出完善合理的审计工作计划。在审计实施阶段，要运用大数据审计系统构建好会计师事务所与被审计单位之间的数据动态交互平台，双方在此平台上对结构化数据和非结构的数据交流，被审计单位也应及时对会计师事务所所需数据进行更新。在审计报告阶段，根据以上两个审计阶段所获取的数据信息，会计师事务所进行综合性分析，做到对被审计内容的整体把控，并对一些重要事项和特殊事项进行重点关注，最后出具审计报告正式稿。综上内容可以看出，利用大数据技术以及相关分析手段，能够更加全面地获取审计数据信息，并且显著提高审计证据的准确度、可靠度以及精密度，审计人员可通过大数据分析技术从海量数据信息中提取与审计相关的有价值的数据信息，并在此基础上开展审计工作。通过构建标准化的数据库来收集和处理数据，加强对审计人员大数据技术的培训，构建大数据审计完善的实施体系，就可以更好地推进大数据技术审计的应用，降低大数据环境下面临的审计风险，提高审计质量。【主要参考文献】1 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