大数据时代审计工作的开展研究

聂倩雯

（太原学院财会系 山西 太原 030032）

0 引言

大数据时代的到来为企业内部审计工作带来了一定的发展机遇，审计工作方法已从过去的抽样审计发展为全数据审计，内部审计涉及企业的管理，是企业内部控制的主要组成部分。在大数据环境下，传统的审计模式已经跟不上企业发展的步伐，这就对企业内部审计提出了越来越高的要求。此外，审计工作面临着海量数据，审计思维和工作方式的创新与转变更有利于企业的健康持续发展，因此，对大数据时代下审计工作的创新与开展进行深入研究具有很重要的意义。

1 大数据概述

从管理与技术两方面来定义大数据。在技术方面，大数据表面上是指大量数据的收集，实际指涉及的数据量太大，以至于无法在合理的时间内通过人脑甚至硬件、软件工具获取、处理与分析。就管理方面而言，主要是分析大数据潜在价值与挖掘出的可能性[1]。大数据技术体现出4个特征。

（1）数据量大：如今存储的数据量正在急剧增长，主要源自互联网的巨大使用量。随着时间推移，存储单元已从GB变为TB，乃至现在的PB与EB水平，数据存储量达到PB以上才能称为大数据。到2021年全球互联网用户已达52亿，且随着信息技术高速发展，用户量仍在爆发式增长，巨大的网络使用量产生了越来越多的数据，迫切需要功能强大的数据处理平台来对这类大规模数据进行统计、分析、预测和实时处理[2]。

（2）种类复杂：广泛的数据来源决定了数据的多样性。数据是一个完整的概念，可根据不同划分方式分为多种类型，按数据关系可分为结构化数据、半结构化数据与非结构化数据；按数据源分类，可分为文本数据、视频数据等。近年来，随着通信技术的发展，数据种类大大增加，而复杂的数据为数据分析和处理带来了困难，必然导致技术变革[3]。

（3）高速处理：大数据技术可以快速从海量数据中获取高价值数据信息，故通过大数据算法可以快速处理数据。在生活中每个人都与互联网相连，数据随时都在生成，产生的数据需要及时处理，故大数据对数据处理速度有非常严格的要求[4]。

（4）价值：其是大数据的核心特征，有价值的数据只占现实生活中产生的数据的一小部分。大数据技术的最大价值即从海量不相关的数据中，挖掘出有价值的可以预测未来趋势的数据，对其进行深入分析发现新规律[5]。

2 大数据时代信息处理对审计工作的影响

2.1 构建公共数据服务平台，促使审计数据高效融合

在审计工作中，内部审计工作的内容与过程的复杂性是影响内部审计工作准确性的难点。利用大数据技术可以搭建企业公共数据服务平台，通过数据分析平台和企业现有的经济数据进行相关性分析，整合所有数据，通过分析找出数据之间的关系，从而找出审计中的可疑点，使内部审计工作流程得到合理重构，基于大数据技术的审计工作业务流程见图1。同时，企业信息子系统与信息系统之间形成了完美的联系，构成了一个相互独立、相互联系的整体，改变了部门与部门之间信息不相通的缺陷，从而使内部审计人员便捷地根据需求获得全面有效的数据，有利于企业部门间的信息交换，促进审计数据高效融合，降低企业的人力、资金成本，提高企业经营效率[6]。

2.2 促进大数据审计软件的设计开发

大容量是大数据技术的一个关键特征，故将其应用在审计工作中对审计软件有着较高要求，一些传统的软件与工具已经不能满足大数据的需求，使大数据不能正常存储与运行[7]。审计工作日益繁重，审计单位信息数据也在不断增加，无形中增加了审计人员工作压力。大数据技术能及时存储与运行数据，快速对海量信息进行处理分析，提高了审计人员工作效率。企业应加快对大数据审计软件的设计开发进程，要注意审计软件必须具有安全性特点，能够保证其数据信息安全稳定，使大数据审计工作得到高效运行[8]。

2.3 构建信息技术应用体系

新时代背景下，企事业逐渐意识到审计信息化建设的重要性，加大审计信息化建设力度，在实践中，通常根据建设需求，结合实际情况，确定信息技术应用范畴，并将大数据技术与数据挖掘技术用于审计信息数据的收集与整理分析中，快速发现数据之间的潜在关系，从而展现出企业盈利情况等相关数据信息，使审计工作发挥出其在企业战略管理中的有效价值，基于数据挖掘方法的内部审计流程见图2。此外，企事业逐步开始建立健全监督机制来评价信息技术应用质量，及时发现并解决信息化建设中存在的问题，使信息技术应用体系的构建与审计目标兼容，有效提高信息技术在审计工作中的应用质量，促进信息技术应用体系的建设步伐[9]。

3 大数据时代审计工作开展路径

3.1 Excel与SQL语言相结合

Excel不仅是一种常用的办公软件，还是一种高效便捷的大数据分析工具，可以完成对审计数据的分析，从而直观发现审计线索并确定审计数据。审计工作中Excel主要应用于试算平衡表的编制，具体思路如下：（1）在Excel中创建工作簿，包括未经审计的表格、资产负债表、试算平衡表、利润与现金流量表、当期与前期调整表；（2）填写未经审计的报表与两份调整报表，输入所需区域的调整分录，并核对金额；（3）在试算表中计算当期与以往各期的借方、贷方以及期末金额，并核对金额；（4）通过Excel的链接功能，可以自动计算审计财务报表中的项目金额并验证其正确性。该方法可帮助审计师避免因项目的高复杂性与短时间而造成的低效率与错误，从而减少表格编制时间，提高表格编制效率[10-11]。

此外，还可将Excel用于审计工作中的审计数据预测，即利用Excel中的函数模型对采集的审计数据进行分析与预测，使用该函数模型应注意以下几点：（1）如果观测数据在一定时间范围内相对稳定，便可使用平均函数模型来预测未来周期的大致数据；（2）如果观测数据具有明显的线性特征，便可使用回归模型来分析未来周期的理论值；（3）如果观测数据没有明显的线性特征，就需要使用平滑模型来分析未来周期的理论值。该方法在审计工作中的应用可以预先发现隐患并及时采取预防措施[12]。

因为Excel没有结构化，故不能像数据库那样使用复杂的操作与语言，这时就要与SQL语言相结合。SQL语言具有强大的查询功能，适用于大多数关系数据库，可使审计人员在较短时间内完成审计工作。SQL语言在审计工作中的应用思路如下：（1）以被审计单位数据库相关数据收集为基础，利用SQL语言进行统计整理，发现并汇总数据间潜在的关系，便于审计人员观察审计证据；（2）使用Select语句查询数据库中数据是否缺失或重复，核实不同表格中的有关数据是否统一，检查有关数据是否在合理范围内，针对上述问题筛选数据中的异常部分，在此基础上进一步开展审计工作；（3）使用修改、添加与删除语句对信息进行编辑，此项操作主要用来集中检查并清理过时信息等[13]。

将Excel与SQL语言两种大数据技术联合用于审计工作中，可使审计工程更加便捷快速，审计结果准确性更高。

3.2 以BP神经网络技术为基础，构建人工智能审计系统

传统的审计工作局限于计算机输出结果的审计，并未对计算方法与数据处理系统进行审计。随着人工智能技术的进步，经济犯罪往往与计算机系统相结合，较为隐蔽，审计范围越来越复杂，人工审计方法已不能满足新型经济环境的需要，因此有必要对智能审计系统进行研究。当前，神经网络算法在许多领域得到了广泛应用，其中最合理、最准确的是人工神经网络算法，以其为基础构建人工智能审计系统（见图3），实现了对审计工作整个流程的全面审计[14]。

如图3所示，该系统利用智能识别管理系统、决策支持系统以及专家系统对审计工作进行梳理、审核与推测，这3个系统是人工智能审计系统的核心；利用分布式移动网络连接互联网外部数据；利用数据挖掘系统对海量数据进行分析总结；利用GIS系统处理地理信息空间数据；利用可视化/多媒体系统对审计结果进行输出。通过选择两个不同类型企业进行实证研究，结果发现该人工智能审计系统错误率分别为16%与5%，在审计工作中表现出较强的预测判断能力。

3.3 利用云计算技术构建审计信息化模式

以往企业都是通过采购安装审计软件或配置较高的计算机来实现审计信息化，费用投入较大，将云计算技术应用于审计工作中，可以享受与审计软件相同的服务，大大降低审计信息化建设成本。可以利用云计算技术从以下3个方面完成审计信息化模式构建：

（1）基础服务模式构建：在利用云计算技术构建信息管理模式时，应先对现有的存储设备、服务区搭建以及数据口建设进行完善。基础服务模式构建完成后，企业只需根据实际需求对相应设备与设备服务进行评估并购买，而云计算服务商将根据用户使用需要建立适当的基础平台，并通过专业运行维护管理，在这种服务模式下，企业自由规划审计内容与形式，且设备出现问题也可在第一时间解决，从而保证企业审计信息化建设的稳定性。

（2）平台服务模式构建：云计算服务商会根据客户需求，采用服务器软硬件与计算机技术，对服务内容与服务模式进行个性化设计定制，为客户提供相应服务，在这种模式下，企业可以根据自身实际情况针对性定制审计管理系统，提高了审计工作管理的灵活性。

（3）软件服务模式构建：该服务模式既包括软件服务提供者与供应商提供的基本服务，以及运行后的管理等，同时能根据企业实际业务，通过互联网向相应的服务提供商购买服务内容，企业只需根据服务时间长短以及服务功能等支付适当金额，软件服务模式的构建有效创新了审计工作管理服务模式。

此外，可以以云计算的这3个服务模式为基础建设云审计平台，云审计平台是以审计大数据为中心，实现数据的远程存储与移动计算，审计机构与被审计单位能够通过云审计平台实现电子数据的交互运行，改变了传统的审计模式（见图4）[15-16]。

5 结语

综上所述，本文以大数据技术概念与特征为切入点，简要分析了利用大数据技术可以在审计工作中构建公共数据服务平台，促使审计数据高效融合、促进大数据审计软件的设计开发，并提出了Excel与SQL语言在审计工作中的具体应用，以及以BP神经网络技术为基础，构建人工智能审计系统的审计工作开展路径，从而为大数据时代审计工作高效开展提供新方向。