景飞燕  苏州市吴中区乡镇审计服务中心

摘要：在大数据时代，信息的数字化改变了传统生产方式，对产业的转型升级起到了不可磨灭的作用。随着信息化建设的深入，基于数字化信息的数据库崛地而起，数字化演变为数据化，成为大数据时代的必然趋势。财务审计作为外部审计的重点，有利于被审计单位财务信息的披露，有助于利益相关者合法权益的保障。因此，研究数据化条件下的财务审计，是强化审计机关监督职能的必要措施，是提升我国审计市场水平的有效途径。本文以大数据的特征为中心，剖析数据化条件下的财务审计现状，并提出创新财务审计的对策，以推动我国财务审计的转型升级。

关键词：数据化；财务审计；创新

2014年10月9日，国务院颁发《关于加强审计工作的意见》，明确规定在实践中运用大数据技术，加大数据综合利用力度。随后，审计署审计长刘家义在2016年全国审计工作会议上提出，要推进以大数据运用为核心的信息化建设，提升数字化审计和大数据关联分析能力。然而，就我国目前情况而言，上至审计署，下至县审计局，还无法得心应手运用大数据开展财务审计，严重影响着审计机关的宏观调控职能。为了提高财务审计效率，防止国有资产流失，必须推动数据化条件下的财务审计创新，促进大数据审计发展，为“十三五”期间我国审计行业的转型升级保驾护航。

一、数据化条件下的财务审计现状

(一)缺乏审计创新意识

虽然我国审计机关一直致力于审计质量的提高，但创新意识的缺乏，使得财务审计转型之路举步维艰。一方面，对数据化认知不到位。众所周知，我国已经进入大数据时代，会计分录、银行回单、增值税发票等都以数字化形式呈现，但数字化并不等同于数据化，后者是前者的更高阶进程。多数审计机关并未意识到这点，片面地认为数字化信息的作用在于分享和阅读，还没有认识到建立数据库的必要性，以及运用大数据助推财务审计的意义，甚至个别机关根本不知道数据化是什么，自然不会在财务审计中运用。另一方面，对财务审计创新认识不足。在现实生活中，审计机关已然察觉数据化时代的到来，以及数据化对财务审计提出的挑战，但由于不思进取的惰性、瞻前顾后的畏惧，部分审计机关安于现状，一开始从思想上就拒绝创新，反映到实际行动上就是不作为。此外，在有作为的审计机关中，部分存在创新认识不足的问题，简单地认为创新就是改变审计模式，这种想法是有失偏颇的，使得财务审计的创新并不能适应数据化时代的发展。

(二)审计模式待改进

在数据化条件下，财务审计存在着审计模式待改进的问题，主要表现在三个方面。一是审计策略。在数据化时代，审计范围将从“抽样审计”转变为“全量审计”，在制定审计策略时，审计机关容易忽略审计范围的变化，仍以传统审计程序为导向，所确定的重要性水平未考虑数据库风险，重大错报风险领域忽略信息系统。二是审计方法。在过去，由于审计资料的繁多和审计资源的有限，财务审计主要采用随机抽样方法。虽然该方法从理论上而言十分科学，但在实践中不免出现偏差，如被抽中的样本恰好都存在问题，使得财务审计存在较高的抽样风险。随着数据化时代的到来，抽样审计的弊端愈发突出，全面审计成为可能，审计机关仍使用抽样审计的现象应当及时改善。三是审计方式。数据的传播性和储存性，引领审计机关无需实地调取资料，以计算机审计替代手工操作审计。就现状而言，部分审计机关仍采用传统审计方式，原本可以异地审计的内容依然现场审计，导致审计资源的浪费和审计效率的低下。

(三)数据分析不到位

大数据的“4V+1C”特征，使得数据的收集、整理、储存、计算、分析发生本质变化，给财务审计带来了巨大挑战。一是数据量巨大（Volume）。通过各种渠道收集的数据，其规模极为庞大，整理、分析、掌握这些数据，需要审计机关耗费大量资源，然而审计时间非常有限，一旦数据处理不当，便会影响全局。二是数据类型多样（Varity）。数据不仅包括会计分录、发票金额等结构化数据，还包括销售合同、办公系统等非结构化数据，审计机关对非结构化数据的综合分析以及利用能力亟待提高。三是价值密度低（Value）。虽然获得的数据量巨大，但真正有助于财务审计的却相当有限，审计机关难以在广泛的数据中找到重点，如何结合专业判断和机器算法挖掘数据价值，是创新财务审计的当务之急。四是数据变化高速（Velocity）。在这个互联网高速运转的时代，数据变化极快，时效性较低，前一天、前一小时甚至前几分钟收集的数据，都可能发生翻天覆地的变化，使得财务审计所基于的数据丧失准确性。五是数据来源多（Complexity）。大数据存在众多来源渠道，如会计系统、行业网站、统计局等，审计机关在收集数据时，难免会出现收集不到的情况，这给数据分析造成不利影响。

(四)信息化水平较低

首先，大数据技术利用不足。虽然大数据技术能够助推财务审计创新，但由于我国大数据技术还处于初步阶段，多数审计机关对大数据技术的作用不甚了解，未能意识到这些技术对审计效率和质量的提高，意识上的不重视阻碍了大数据技术的实践。此外，这项技术在我国才刚刚兴起，诸如Hadoop、Spark、Storm等并不为审计机关所掌握，甚至根本没听过，更别提将其运用于财务审计。其次，数据库平台有待打造。在数据化时代，电子数据高度集成，审计机关缺少一个数据库平台，项目组的数据共享不易达成，以小组为单位的分散审计难以有效发挥。同样，各级审计机关也未集约分享数据，跨省、跨级别参考无法实现。最后，审计软件亟须改进。在数据化条件下，传统的审计模式无法适用，鼎信诺、用友、中普等审计软件的部分功能已然落后，审计模型只有审计功能，而没有预测功能。继续沿用落后的审计软件将不能疑点定位，如何更新审计软件，改进功能板块，是财务审计转型升级的燃眉之急。

(五)综合性人才匮乏

虽说审计机关可以借助大数据技术，但数据的收集、整理、分析，以及审计意见的得出等环节，都需要人为感知判断。审计知识的专业性、大数据技术的复杂性、财务资料的保密性，对审计人员的综合素质提出了严格要求。整体而言，多数审计人员能掌握盘点、函证、抽样等基础知识，但对于审计报表的编制、资本化利息的计算、关联方往来款的梳理等难点，能够掌握且熟练运用的人屈指可数。此外，无论是审计软件的操作，还是大数据技术的运用，都需要高超的计算机水平。审计人员熟悉软件中的常用功能，但对不常用的功能不甚了解，一旦遇到特殊情况，只能求助于他人或重新学习。审计软件况且如此，更别说难度极高的大数据技术，真正掌握这项技术的审计人员寥寥无几。在数据化时代，数据的处理和传播极快，单一的数据可能不具备价值，但整合后的数据，价值将成倍增加。审计人员可能并未意识到这点，将数据无意中泄露，或意识到这点，故意透露以谋取私利，财务审计中的保密性工作需要加强。

二、数据化条件下财务审计的创新对策

(一)树立创新意识，引领审计创新

创新是一个国家和民族进步的灵魂，更是我国审计事业的力量源泉，党的十八大报告共出现58次“创新”，尤其强调创新意识的重要。为了推动财务审计转型升级，必须优先树立创新意识，引领财务审计创新。其一，审计机关应当区分数字化和数据化，深层理解数据化内涵，认识到大数据审计的必要性，从意识上迈出财务审计创新的第一步。其二，大力宣传财务审计创新，纠正错误片面认知，以正式文件下达通知，将创新工作与绩效评估挂钩，以此提高审计机关开展创新的积极性。

(二)改进审计模式，降低风险水平

审计模式是顺利开展审计工作的保障，是实现特定审计目标的基础，数据化条件下的财务审计创新，应当以审计模式的创新为重点，从审计策略、审计方法、审计方式三方面细化。审计策略的创新，主要是审计范围和审计程序，根据样本的特征和程序的必要，部分业务从“抽样审计”变为“全量审计”，并将信息系统纳入审计范围。审计方法以及审计方式的创新，需要有点有面、点面结合，抽样审计和全面审计贯穿，现场审计和异地审计互补，手工审计和计算机审计相融。

(三)深化数据分析，提高审计效率

首先，审计机关应当清楚地知道需要哪些数据、来源渠道有哪些，以及哪种渠道的权威性最高，以保证能够获得数据且准确无误。其次，摸清被审计单位行业特征、经营模式、系统运作，了解财务信息特点，有助于审计机关在数据整理、计算、分析过程中的资源节约。再者，全面分析后台数据结构，加强非结构化数据综合利用，定位重点信息和疑点数据，从而提高数据分析效能。最后，确保数据的时效性，一旦数据增长或更改，审计机关应当及时更新数据，原来的数据也可以保留，但必须标明新旧版本。

(四)加强信息建设，打造数据平台

第一，加强审计机关对大数据技术的认识，聘请专家开展技术培训，并印发操作手册，指导大数据技术的运用，以提高大数据技术的利用水平。第二，打造双重数据库平台，审计机关内的平台以项目为分类，实现项目组的数据共享，审计机关间的数据集约以地域为标准，实现跨省、跨级别参考。第三，根据审计模式的变化，更新审计软件功能，加大审计模型的开发和应用，使其不但具备审计功能，还具有预测功能。

(五)优化人才机制，培养审计精英

综合性人才，是二十一世纪最宝贵的资源，是产业转型升级的主导者。因此，为了推动数据化条件下的财务审计创新，必须优化人才机制，培养审计精英。一方面，开展学习培训活动，结合最新审计知识和信息技术，以理论教导和实际演练为形式，并通过考核促进审计人员学习，从而弥补专业知识欠缺之处，提高计算机实操能力。另一方面，建立大数据审计行为制度，规范审计人员行为，尤其是保密性原则的遵守，一旦发现审计人员泄漏数据，根据其主观意识严惩不贷。

综上所述，在数据化时代，传统的财务审计已然无法有效开展，只有不断创新，融合大数据审计，才能实现审计行业的转型升级。本文围绕大数据特征，从创新意识、审计模式、数据分析、信息建设、人才培养五个方面，研究数据化条件下的财务审计创新，提高审计效率，履行监督职责，希望能够对审计机关有所帮助。

参考文献

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[3]张宜平等.探索改进大数据环境下审计方法[J].审计月刊, 2017（3）