□文/張春鈺 楊穎紅

（沈陽化工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 遼寧·沈陽）

［提要］當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷滲透到審計(jì)領(lǐng)域中，使得傳統(tǒng)審計(jì)手段面臨轉(zhuǎn)變。為了更好的了解大數(shù)據(jù)審計(jì)研究現(xiàn)狀以及發(fā)現(xiàn)存在的不足之處，本文通過對(duì)近年來關(guān)于大數(shù)據(jù)審計(jì)的文獻(xiàn)進(jìn)行梳理，指出大數(shù)據(jù)審計(jì)對(duì)傳統(tǒng)審計(jì)產(chǎn)生的多方面影響；總結(jié)學(xué)者們提出較多的大數(shù)據(jù)審計(jì)流程框架，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、分析三方面的技術(shù)方法進(jìn)行概括；并針對(duì)現(xiàn)有研究文獻(xiàn)做出總結(jié)。

引言

隨著我國(guó)社會(huì)與經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，各行各業(yè)的信息量呈井噴式的增長(zhǎng)，這給傳統(tǒng)審計(jì)工作帶來了極大的挑戰(zhàn)，采用更強(qiáng)大的技術(shù)手段來提高審計(jì)工作效率十分必要，2016年劉家義明確地提出了“要運(yùn)用大數(shù)據(jù)，創(chuàng)新審計(jì)技術(shù)方法?！标P(guān)于大數(shù)據(jù)審計(jì)的含義，陳偉、居江寧（2017）認(rèn)為大數(shù)據(jù)審計(jì)可分為大數(shù)據(jù)背景下的電子數(shù)據(jù)審計(jì)和信息系統(tǒng)審計(jì)兩方面內(nèi)容，而對(duì)于注冊(cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)來說，其工作重心更多在于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行審計(jì)，Deniz Appelbaum等（2017）提出在大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷滲透到各領(lǐng)域的今天，會(huì)計(jì)師事務(wù)所想要保持競(jìng)爭(zhēng)力同時(shí)滿足客戶的需求，注冊(cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)需要走向大數(shù)據(jù)。本文通過對(duì)近年來關(guān)于大數(shù)據(jù)審計(jì)的文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)，概括了現(xiàn)階段大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)審計(jì)產(chǎn)生的影響、審計(jì)數(shù)據(jù)的采集方法、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法、數(shù)據(jù)分析挖掘方法，以及大數(shù)據(jù)審計(jì)面臨的風(fēng)險(xiǎn)，并總結(jié)出面對(duì)不同的審計(jì)業(yè)務(wù)，大數(shù)據(jù)審計(jì)的工作流程需要進(jìn)行有針對(duì)性的優(yōu)化的結(jié)論。

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)審計(jì)影響文獻(xiàn)綜述

（一）大數(shù)據(jù)對(duì)審計(jì)抽樣的影響。目前，注冊(cè)會(huì)計(jì)師在審計(jì)工作中頻繁運(yùn)用到審計(jì)抽樣，但這種方法存在不可避免的抽樣風(fēng)險(xiǎn)，無論是在控制測(cè)試工作還是在細(xì)節(jié)測(cè)試工作中這種風(fēng)險(xiǎn)會(huì)導(dǎo)致注冊(cè)會(huì)計(jì)師發(fā)表不恰當(dāng)?shù)膶徲?jì)意見亦或是降低審計(jì)效率。秦榮生（2014）認(rèn)為利用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)可以對(duì)審計(jì)所需的數(shù)據(jù)進(jìn)行跨行業(yè)、跨企業(yè)式的收集與分析，不再采用傳統(tǒng)隨機(jī)抽樣模式，轉(zhuǎn)而使用收集和分析被審計(jì)單位全部數(shù)據(jù)的總體審計(jì)模式；顧洪菲（2015）認(rèn)為在總體審計(jì)模式下運(yùn)用數(shù)據(jù)分析，能夠消除抽樣風(fēng)險(xiǎn)使審計(jì)結(jié)果更加準(zhǔn)確，同時(shí)數(shù)據(jù)無需預(yù)處理進(jìn)一步保持?jǐn)?shù)據(jù)原本特征，從而讓數(shù)據(jù)分析更全面、更真實(shí)；張敏（2020）提出隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的不斷發(fā)展，抽樣審計(jì)重新回歸詳細(xì)審計(jì)的可能性大大提高，并且風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、內(nèi)控測(cè)試通過機(jī)器學(xué)習(xí)更易實(shí)現(xiàn)智能化。

從相關(guān)文獻(xiàn)中可以了解到，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)審計(jì)對(duì)象的總體進(jìn)行審計(jì)能夠消除抽樣風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)利用大數(shù)據(jù)分析能更加全面的找出審計(jì)疑點(diǎn)，這顯著地提升了審計(jì)工作的質(zhì)量。

（二）大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)審計(jì)取證的影響。審計(jì)人員在取證過程中受制于審計(jì)證據(jù)來源的廣泛性、多樣性，審計(jì)證據(jù)的充分性與適當(dāng)性的要求，使得審計(jì)取證面臨效率低、周期長(zhǎng)的問題，同時(shí)，成本效益原則又要求審計(jì)工作在人員與時(shí)間的配置上進(jìn)行良好的控制，這些問題通常使得審計(jì)人員極大地依賴自身的職業(yè)判斷，從而導(dǎo)致審計(jì)證據(jù)的質(zhì)量良莠不齊。魯清仿、梁子慧（2015）認(rèn)為大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)用到審計(jì)工作中顛覆了傳統(tǒng)審計(jì)取證的思維，使得審計(jì)人員能夠采集更多的信息，進(jìn)一步使審計(jì)證據(jù)更充分、更適當(dāng)，減少依賴注冊(cè)會(huì)計(jì)師職業(yè)判斷，降低了審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。Helen Brown-Liburd、Miklos A.Vasarhelyi（2015）提出在大數(shù)據(jù)技術(shù)下審計(jì)證據(jù)的充分性不再是主要問題，而如何及時(shí)獲取審計(jì)證據(jù)并利用數(shù)據(jù)分析工具有效地分析和解釋數(shù)據(jù)將是工作重點(diǎn)。陽杰、應(yīng)里孟（2017）提出在審計(jì)中使用大數(shù)據(jù)手段深度搜查審計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)以往的審計(jì)證據(jù)作出補(bǔ)充，其在充分性、可靠性兩點(diǎn)上更加優(yōu)于傳統(tǒng)審計(jì)證據(jù)。鄭石橋（2020）認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代下審計(jì)載體發(fā)生了改變，審計(jì)證據(jù)載體更加電子化，這影響了審計(jì)取證，傳統(tǒng)取證思路是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)，而大數(shù)據(jù)審計(jì)則變?yōu)椤皵?shù)據(jù)采集”、“數(shù)據(jù)分析”和“疑點(diǎn)核實(shí)”。

學(xué)者大多認(rèn)為依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)獲取的信息與以往相比無論從數(shù)量還是維度都更加豐富，從邏輯上看，在與被審計(jì)單位的內(nèi)部信息結(jié)合后，審計(jì)證據(jù)的相關(guān)性、充分性都有所增強(qiáng)。

（三）大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)事后審計(jì)的影響。以往的審計(jì)模式可以稱之為事后審計(jì)，而這種審計(jì)模式的弊端在于其時(shí)效性較差，即問題的發(fā)生與發(fā)現(xiàn)時(shí)間間隔較長(zhǎng)也會(huì)給被審計(jì)單位造成較大的損失。Paul Byrnes等（2014）認(rèn)為從企業(yè)的角度出發(fā)，如果其依靠XBRL技術(shù)便可以頻繁、連續(xù)的在線編制財(cái)務(wù)報(bào)告，而不像以往那樣每年發(fā)布一次，那么在大數(shù)據(jù)背景下審計(jì)人員很可能接近實(shí)時(shí)審計(jì)或者至少在一定期間內(nèi)頻繁的監(jiān)視和審計(jì)一個(gè)實(shí)體。黃舒（2017）認(rèn)為隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和使用，審計(jì)的實(shí)時(shí)處理和快速?zèng)Q斷將變得可能。審計(jì)人員運(yùn)用數(shù)據(jù)分析平臺(tái)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控并更可能發(fā)現(xiàn)企業(yè)的錯(cuò)誤和舞弊行為，從而及時(shí)糾正問題，提高審計(jì)工作的質(zhì)量。秦榮生（2019）認(rèn)為非現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)審計(jì)是一種新的方法，該方法通過互聯(lián)網(wǎng)與被審計(jì)單位的內(nèi)部系統(tǒng)實(shí)施連接，實(shí)現(xiàn)非現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控，提高審計(jì)工作的及時(shí)性與效率，是現(xiàn)代審計(jì)發(fā)展的新方向。

非現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)審計(jì)將會(huì)是今后審計(jì)方式演變的重要方向，現(xiàn)階段，關(guān)于實(shí)時(shí)審計(jì)的文獻(xiàn)已經(jīng)為實(shí)踐提供了可參考的路徑和可行的技術(shù)方法，同時(shí)涉及到具體業(yè)務(wù)時(shí)也還需進(jìn)一步探索和靈活轉(zhuǎn)變。

二、大數(shù)據(jù)審計(jì)流程框架文獻(xiàn)綜述

傳統(tǒng)審計(jì)工作流程總體為接受業(yè)務(wù)、計(jì)劃審計(jì)工作、識(shí)別評(píng)估重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)、應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)、出具審計(jì)報(bào)告，但在大數(shù)據(jù)審計(jì)下這一流程將發(fā)生改變。

陳偉、Smieliauskas Wally（2016）將大數(shù)據(jù)電子數(shù)據(jù)審計(jì)原理分成四大步驟：數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、數(shù)據(jù)分析、可視化展示。（圖1）

圖1 大數(shù)據(jù)電子數(shù)據(jù)審計(jì)流程圖

劉國(guó)城、陳正升（2019）認(rèn)為大數(shù)據(jù)審計(jì)的總體流程包括了數(shù)據(jù)的采集、處理、取證、可視化呈現(xiàn)四項(xiàng)基本流程。（圖2）

圖2 大數(shù)據(jù)審計(jì)流程總體框架圖

目前，在大數(shù)據(jù)審計(jì)流程設(shè)計(jì)的文獻(xiàn)中均包括了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)分析三個(gè)模塊，這對(duì)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行審計(jì)提供了一定的指引。此外，對(duì)不同審計(jì)目標(biāo)，若能根據(jù)現(xiàn)有框架進(jìn)行相對(duì)應(yīng)的匹配或許能實(shí)現(xiàn)更高的效率。

三、審計(jì)數(shù)據(jù)采集方法文獻(xiàn)綜述

大數(shù)據(jù)審計(jì)在取證時(shí)需要從被審計(jì)單位內(nèi)外部獲取各種各樣的數(shù)據(jù)，這些不同來源的數(shù)據(jù)在格式上存在較大區(qū)別，需要使用多種采集方法。陳琦、陳偉（2015）基于C#語言實(shí)現(xiàn)了將文本數(shù)據(jù)、Excel數(shù)據(jù)和Access數(shù)據(jù)庫(kù)中所需數(shù)據(jù)采集到Visual Studio 2008的相關(guān)組件中，對(duì)審計(jì)數(shù)據(jù)的采集具有指導(dǎo)作用。陳偉、孫夢(mèng)蝶（2018）將數(shù)據(jù)來源概括為三個(gè)方面：上級(jí)審計(jì)部門數(shù)據(jù)、審計(jì)部門所領(lǐng)導(dǎo)的各機(jī)關(guān)單位數(shù)據(jù)、被審計(jì)單位數(shù)據(jù)，同時(shí)提出了直接復(fù)制、通過中間文件、通過ODBC接口、通過備份與恢復(fù)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲五種數(shù)據(jù)采集方法。魏祥健（2019）將審計(jì)數(shù)據(jù)概括為結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化三類，同時(shí)給出了軟件接口、數(shù)據(jù)庫(kù)接口和底層數(shù)據(jù)直接交換三種采集方式。徐超（2020）基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)采集框架，流程包括數(shù)據(jù)預(yù)定義、網(wǎng)絡(luò)爬蟲模塊、實(shí)時(shí)監(jiān)控，并在具體案例中對(duì)企業(yè)的征信、工商、訴訟等數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了爬取。

審計(jì)數(shù)據(jù)采集是一項(xiàng)重要工作，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)審計(jì)數(shù)據(jù)的分類較為完善，方法多樣，不過非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的獲取相對(duì)困難，因此，預(yù)期需要將更多的研究集中于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集上。

四、審計(jì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法文獻(xiàn)綜述

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是大數(shù)據(jù)審計(jì)工作流程中的重要一環(huán)，面對(duì)不斷累計(jì)增多的大量數(shù)據(jù)如何科學(xué)合理的存儲(chǔ)以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效利用是推動(dòng)大數(shù)據(jù)審計(jì)的關(guān)鍵。Kumar Setty、Rohit Bakhshi（2013）提出交互式技術(shù)與Apache Hadoop平臺(tái)的結(jié)合能夠存儲(chǔ)多種結(jié)構(gòu)的原始數(shù)據(jù)并通過聚合與轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變?yōu)榭墒褂玫母袷健｀崅サ龋?016）認(rèn)為提高審計(jì)大數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)的效率，獲取的數(shù)據(jù)需經(jīng)過預(yù)先處理（集成、清洗、冗余消除）后才能儲(chǔ)存到相應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)中，可以利用Hadoop平臺(tái)，圍繞HDFS系統(tǒng)、Hbase數(shù)據(jù)庫(kù)、Map Reduce程序設(shè)計(jì)模型三項(xiàng)核心實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)管理。劉國(guó)城、王會(huì)金（2017）在大數(shù)據(jù)審計(jì)預(yù)處理平臺(tái)搭建中提出利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)儲(chǔ)存結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而簡(jiǎn)單半結(jié)構(gòu)化的利用數(shù)據(jù)分布式鍵值儲(chǔ)存，分布式表格儲(chǔ)存復(fù)雜半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則利用分布式文件儲(chǔ)存。郭紅建、梅軼群（2017）提出數(shù)據(jù)存儲(chǔ)可以通過云平臺(tái)，云平臺(tái)再聯(lián)合網(wǎng)格、分布式系統(tǒng)來共同工作，并對(duì)外提供審計(jì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和訪問功能。

關(guān)于存儲(chǔ)方法的研究，學(xué)者們熱衷于搭建功能強(qiáng)大、處理效率高的數(shù)據(jù)分類平臺(tái)，這種平臺(tái)構(gòu)想的優(yōu)點(diǎn)在于功能集成度高。當(dāng)然，這也要求操作人員需具備多種技術(shù)才能使用。

五、審計(jì)數(shù)據(jù)分析挖掘方法文獻(xiàn)綜述

面對(duì)龐大的數(shù)據(jù)，審計(jì)人員在進(jìn)行總體分析時(shí)必須使用分析能力較強(qiáng)的技術(shù)方法，這樣才能夠符合大數(shù)據(jù)審計(jì)的要求。Christine E.Earley（2015）在文獻(xiàn)中闡述了在審計(jì)中使用高強(qiáng)度數(shù)據(jù)分析給審計(jì)人員帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)并認(rèn)為，數(shù)據(jù)分析能夠提高審計(jì)質(zhì)量，更好的發(fā)現(xiàn)舞弊行為，比傳統(tǒng)CAATs技術(shù)效果更佳。Adrian Gepp等（2018）通過總結(jié)大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融欺詐、股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)等領(lǐng)域的運(yùn)用，提出審計(jì)人員也可利用數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)困境，并結(jié)合專業(yè)判斷，更好地對(duì)企業(yè)持續(xù)經(jīng)營(yíng)方面作出評(píng)價(jià)。胡榮、陳月昆（2004）、呂新民、王學(xué)榮（2007）在相關(guān)文獻(xiàn)中都提到了在審計(jì)工作中對(duì)被審計(jì)單位的大量數(shù)據(jù)采用統(tǒng)計(jì)分析、關(guān)聯(lián)分析、聚類分析等技術(shù)進(jìn)行建模并完成數(shù)據(jù)的分析和挖掘。羌雨（2016）提出利用R語言作為分析工具來實(shí)現(xiàn)可視化分析。張志恒、成雪嬌（2017）提出運(yùn)用HDFS文件系統(tǒng)、Hbase數(shù)據(jù)庫(kù)、Map Reduce計(jì)算模型搭建平臺(tái)，利用文本挖掘技術(shù)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析與挖掘。陳偉（2019）根據(jù)大數(shù)據(jù)審計(jì)案例，利用Python語言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)了多種可視化分析圖。

可以說，數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)審計(jì)最重要的一環(huán)。目前，相關(guān)文獻(xiàn)已提出了多種工具和方法，將其綜合利用能夠使數(shù)據(jù)分析和挖掘效果更好，不過還需要對(duì)程序的針對(duì)性做出優(yōu)化。

六、大數(shù)據(jù)審計(jì)面臨的風(fēng)險(xiǎn)綜述

未來隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)在審計(jì)中的不斷應(yīng)用，其風(fēng)險(xiǎn)也將逐漸暴露出來，使得大數(shù)據(jù)審計(jì)的發(fā)展面臨較大挑戰(zhàn)。Helen Brown-Liburd等（2015）通過研究大數(shù)據(jù)如何影響審計(jì)人員的判斷，提出了審計(jì)人員在信息量過多、信息相關(guān)性、識(shí)別模式等方面，面臨分析結(jié)果的信息量較大，識(shí)別無關(guān)信息難度高等風(fēng)險(xiǎn)。劉星等（2016）認(rèn)為大數(shù)據(jù)審計(jì)在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)、存儲(chǔ)與調(diào)用環(huán)節(jié)、處理環(huán)節(jié)、分析環(huán)節(jié)均存在風(fēng)險(xiǎn)。付達(dá)院和楊靜怡（2019）認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代審計(jì)人員存在三個(gè)方面的風(fēng)險(xiǎn)，即系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)、控制風(fēng)險(xiǎn)、測(cè)試風(fēng)險(xiǎn)。裴春燕（2020）將大數(shù)據(jù)審計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)概括為五點(diǎn)：一是審計(jì)人才短缺，分析能力弱；二是審計(jì)程序的針對(duì)性差；三是傳統(tǒng)思維有待轉(zhuǎn)變；四是方法技術(shù)落后；五是軟件開發(fā)費(fèi)用高。

現(xiàn)階段關(guān)于大數(shù)據(jù)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的研究多數(shù)是客觀的、充分的，文獻(xiàn)中反映出大數(shù)據(jù)審計(jì)在多個(gè)環(huán)節(jié)存在風(fēng)險(xiǎn)，也能夠了解到對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的解決方案，今后可以進(jìn)行更深入的探索與研究。

七、總結(jié)

在關(guān)于大數(shù)據(jù)審計(jì)的現(xiàn)有文獻(xiàn)中，早期學(xué)者從大數(shù)據(jù)對(duì)審計(jì)抽樣、審計(jì)取證、事后審計(jì)的影響等方面進(jìn)行研究，逐步設(shè)計(jì)出大數(shù)據(jù)審計(jì)流程框架，進(jìn)而走向?qū)?shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、分析挖掘等技術(shù)的研究，研究方面逐漸完備。而當(dāng)下的研究更多的涉及到了具體審計(jì)業(yè)務(wù)，研究方向更加細(xì)化。但是，現(xiàn)階段關(guān)于大數(shù)據(jù)審計(jì)的研究還存在不足之處，大數(shù)據(jù)審計(jì)中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集難度大，價(jià)值密度不高，還需要更好的數(shù)據(jù)采集手段。審計(jì)業(yè)務(wù)范圍大、內(nèi)容復(fù)雜，今后對(duì)大數(shù)據(jù)審計(jì)的研究可以圍繞具體審計(jì)業(yè)務(wù)對(duì)大數(shù)據(jù)審計(jì)流程進(jìn)行有針對(duì)性的優(yōu)化，以推動(dòng)大數(shù)據(jù)審計(jì)的快速發(fā)展。