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如今各行各业的大数据技术应用日趋广泛，促进了社会经济的全面发展，大数据技术在企业的审计得到运用。以大数据时代为背景，研究企业审计流程，以探索符合时代发展特点的审计新方法，提出企业的审计工作中针对于大数据审计的问题，梳理大数据审计在企业审计中的技术流程，分析大数据审计在企业中的应用。
一、大数据审计的技术特征分析
为了迎合时代发展需要大数据审计应运而生，审计工作结合大数据技术形成了大数据审计技术，大数据技术与审计工作相结合衍生出来的一种创新审计模式，大数据审计技术在工作效率上高于传统审计并具有较高的审计质量。
（一）大数据审计技术组成
大数据技术由三部分构成，分别为互聯网、云计算和物联网。互联网对于大数据的来说，互联网的日益普及和信息化加速了大数据对于不同行业不同阶层的影响。在充满大数据和信息化的时代，拥有庞大数据的互联网加速了人与人之间的交流，帮助使用者更加理解信息，也可以更全面和深入地了解到公众的需求和运用互联网记录公众的行为。在互联网分布式处理的基础上，云计算技术它不仅可以为不同的互联网应用供应充足的内存来保存其数据，也可以为数据的使用者提供更方便快捷的网络访问。物联网是大数据信息技术上的新一代技术，这项技术可以通过各种红外设备和其他传感装置，人与物、物与物通过程序的设定相连接，在连接中伴随信息的交换和通信，具有智能识别、定位和通信，对网络进行跟踪、监控和管理等功能。这三项技术为大数据提供了支撑，也使大数据审计能作用于各行各业中。
（二）大数据审计技术环境
首先，云计算主要提供存储和访问数据资产的场所和渠道，云计算的作用是为大数据提供了基础的设施平台，其使用分布式处理平台连接具有不同位置、不同功能和不同数据的计算机，并在控制系统的统一控制下，完成了相应的数据分析和处理，存储技术支持大数据的分析和处理。数据的挖掘是在处理信息中关键，通过这项技术我们可以将数据库更好的应用，由此数据挖掘的主要作用是从数量庞大的模糊随机数据中提取出隐藏的、未知的、有价值的数据。而数据挖掘也需要前提条件，海量数据的支持、庞大的计算机系统工具、完整的数据管理功能、综合性、多学科的开发平台都是数据挖掘的关键。
二、大数据审计的技术流程设计
基于审计业务整个生命周期每个阶段的地位、目的和性质，大数据可能在每个阶段发挥潜在作用。审计策划阶段应重点关注公司利益相关者关注的领域，衡量运用大数据分析技术和方法的可行性，于此同时识别出公司的经营过程中有可能存在的风险，制定合理的审计计划。审计实施阶段在审计实施过程中，需要利用获取的审计大数据进行审计测试。
（一）大数据审计规划技术要点
了解被审计单位，无论被审计单位财务报表是否出现错误或舞弊，对重大错报风险的评估都是审计计划阶段的重要工作，是审计计划前期的重点内容。审计师必须了解与客户相关的各种风险因素，包括所有权结构和组织结构、价值创造过程的性质、与业务伙伴和相关方的关系以及客户运营的监管环境。鉴于被审计单位业务流程、组织结构和业务伙伴关系的复杂性，审计人员可以使用数据挖掘工具和技术来提高分析被审计单位绩效、外部关系和网络数据的能力。
在预审计的过程中，可以利用被审计单位的外部数据（已发布的财务报表、新闻报道、分析报告、股价、监管文件等）和内部数据进行对比分析，以行业数据为基准，有效识别风险。国家和行业的产出、收入和盈利能力是比较的重要基准。将国家的标准数据以及行业的外部数据分析与被审计单位的内部数据相结合，利用内外部数据集的有效组合进行数据挖掘，有助于制定更有效的审计方案，提高审计效率和质量。
在基于大数据的审计过程中，审计策划阶段最具挑战性的任务是收集和准备所需的数据，包括向公司信息部提出具体的数据要求和从外部获取相关的审计大数据。如何保证所获取数据的准确性和完整性，如何对来自多个来源、多类型的审计大数据进行预处理，将影响审计工作的有效性。
（二）大数据审计取证技术要点
关于控制的审计证据，审计实施阶段的重点工作是通过符合性测试和实质性测试，收集充分、适当的审计证据，符合性测试旨在评估内部控制设计和运行的有效性，对控制过程进行过程挖掘是数据挖掘在此阶段的重要应用。过程挖掘是对控制过程进行过程挖掘，是数据挖掘技术应用于内部控制测试收集审计证据的一种重要方法。
关于会计判断的审计证据。随着轻资产类型公司的大量涌现，无形资产在企业资产结构中的比重越来越高，与此相关的会计要素的确认、计量、记录和报告的过程等涉及复杂的价值评估和判断，科学合理利用大数据资源能够为相关价值判断提供更好的审计证据。在现场审计过程中，审计人员会进行大量的实质性测试，其中有些测试涉及舞弊审计。
收入的实质性分析程序可以使用分类数据。作为欺诈相关分析计划的一部分，大数据审计流程中的实质性测试对于公司绩效数据、收入数据库和其他客户数据库的数据挖掘具有重要的意义。
（三）大数据审计意见的确定与成果体现
审计报告阶段审计人员应评估在现场工作完成时或接近完成时;因舞弊行为导致重大错报的可能性，并做出适当回应。回应可能包括重新评估在审计计划阶段被拒绝使用的数据挖掘程序，或在审计实施阶段观察到的异常情况而开展的新数据挖掘程序。
实质性分析程序或其他收入测试可能表明需要数据挖掘，之后，对审计证据进行最终审查，从而决定审计报告最终的性质。针对上述审计计划、数据准备、审计实施过程的大数据分析程序及结果，应加强审计复核和质量监控，以确保基于大数据分析结果的可靠性。同时，充分利用可视化分析和仪表盘展示平台，构建风险预警机制，增强洞察力，提高审计效率和效果。
三、大数据审计技术在流程中的应用——以财务舞弊为例
对财务舞弊进行识别是审计工作的重点，审计管理工作需要对财务报表进行判断。财务舞弊识别的目的是提高审计人员的工作效率，快速发现审计线索，挖掘出关键的审计证据，从而判断企业财务舞弊的可能性，在舞弊风险的应用以及舞弊审计证据的收集中，大数据审计技术都发挥着重要作用。 （一）大数据审计技术对财务舞弊的识别应用
舞弊风险作为审计计划的一部分，审计人员必须以谨慎的方式讨论审计计划中的财务报表舞弊风险，完成各种分析性程序。针对可能存在舞弊的收入报告。在审计计划阶段，审计人员应执行与收入相关的分析性程序，将收入、销售量与企业的生产能力进行比较，若产能与销售量相比产能小于销售量，则表明有存在虚假销售的可能。这种基于时间维度的数据挖掘分析，為大数据环境下审计风险评估提供了新的有效思路，不是对已知指标直接进行比率分析，而是通过对多个指标的数据挖掘开发更复杂的客户增值流程和风险概况模型，有效识别潜在的舞弊风险。此外，审计计划阶段的另一个重要内容是考虑内部控制缺陷所带来的风险，要求审计人员评估内部控制的设计和执行情况。被审计单位通常编制大量的会计处理文件，以证明其内部控制设计和实施的有效性，审计师可以对这些会计过程进行系统的数据分析用来评估风险和后续测试。
（二）大数据审计技术在财务舞弊中的流程节点
审计工作进行之前我们可以通过大数据审计技术来提前调查被审单位的相关信息与资料，经批准后开通权限进行查询并使用数据，判断审计风险。在云计算技术和数据处理技术的支持下，舞弊证据的收集的效率得到了提高并且精准度相较过去得到提高，在审计证据的收集之中数据的挖掘是识别财务舞弊中非常重要的技术，审计工作在关注审计方法、审计手段之后更在于对于审计结果的应用，大数据以及其他技术发展迅速，这需要进行审计工作人员随时根据时代技术发展来调整审计思维和审计方式，不仅要能善于运用审计资料，更要充分地研究分析企业数据、透视数据、管理系统数据。在庞大的数据之下，撷取自己所需数据，缩小可用数据密度，降低可用数据的密度，增加可用数据的价值，识别有助于审计决策的数据，并对财务舞弊风险做出判断。大数据系统、财务系统和审计系统需要更好地集成大数据系统，这些系统是基于业务系统的，也由业务人员维护大数据时代，需要一个结合大数据研发的审计系统平台，把庞大的数据进行资源整合，按照一定的规则进行分类。
（三）大数据审计技术在财务舞弊中的运用
舞弊的审计证据在现场审计中，审计人员将会开展大量的实质性测试，其中的一些程序涉及舞弊审计。关于收入的实质性分析程序可能会利用分类数据，按月比较产品线或业务部门报告的收入。实质性测试作为舞弊相关分析程序的一部分，对公司绩效数据、收入数据库以及其他客户数据库的数据挖掘将具有重要的潜在意义。
要想为企业做出最优决策，仅靠会计数据还远远不够，需要大量数据以及有效信息的识别。被审计单位的财务舞弊措施比较复杂，无论是传统的财务会计的决策还是管理会计的判断，其所提供的预测功能都不能完全满足企业决策的需要，同时，也需要从内部和外部监督的角度提供数据支持，这就要求通过充分发挥大数据审计功能具体运用到财务舞弊的识别中。
四、结语
大数据审计范式的变革将改变审计人员的行为、工作过程和风险，而相关的会计和审计准则却没有跟上技术变革的步伐，大数据挖掘分析为审计人员提供了补充证据来源。然而，由于海量数据的多源异构特性，在数据质量和可靠性上存在着巨大的差异，我们需要在充分性、可靠性和相关性的审计流程标准框架下，科学地评价其适用性。
（作者单位：四川师范大学商学院）
第一作者：刘萃，1996年5月，湖南常德人，研究生，硕士，四川师范大学商学院，研究领域：审计理论与实务、内部控制与风险管理。
第二作者：何云，1968年9月，四川蓬安人，教授，博士，四川师范大学商学院，研究领域：审计理论与实务、内部控制与风险管理。
一、大数据审计的技术特征分析
为了迎合时代发展需要大数据审计应运而生，审计工作结合大数据技术形成了大数据审计技术，大数据技术与审计工作相结合衍生出来的一种创新审计模式，大数据审计技术在工作效率上高于传统审计并具有较高的审计质量。
（一）大数据审计技术组成
大数据技术由三部分构成，分别为互聯网、云计算和物联网。互联网对于大数据的来说，互联网的日益普及和信息化加速了大数据对于不同行业不同阶层的影响。在充满大数据和信息化的时代，拥有庞大数据的互联网加速了人与人之间的交流，帮助使用者更加理解信息，也可以更全面和深入地了解到公众的需求和运用互联网记录公众的行为。在互联网分布式处理的基础上，云计算技术它不仅可以为不同的互联网应用供应充足的内存来保存其数据，也可以为数据的使用者提供更方便快捷的网络访问。物联网是大数据信息技术上的新一代技术，这项技术可以通过各种红外设备和其他传感装置，人与物、物与物通过程序的设定相连接，在连接中伴随信息的交换和通信，具有智能识别、定位和通信，对网络进行跟踪、监控和管理等功能。这三项技术为大数据提供了支撑，也使大数据审计能作用于各行各业中。
（二）大数据审计技术环境
首先，云计算主要提供存储和访问数据资产的场所和渠道，云计算的作用是为大数据提供了基础的设施平台，其使用分布式处理平台连接具有不同位置、不同功能和不同数据的计算机，并在控制系统的统一控制下，完成了相应的数据分析和处理，存储技术支持大数据的分析和处理。数据的挖掘是在处理信息中关键，通过这项技术我们可以将数据库更好的应用，由此数据挖掘的主要作用是从数量庞大的模糊随机数据中提取出隐藏的、未知的、有价值的数据。而数据挖掘也需要前提条件，海量数据的支持、庞大的计算机系统工具、完整的数据管理功能、综合性、多学科的开发平台都是数据挖掘的关键。
二、大数据审计的技术流程设计
基于审计业务整个生命周期每个阶段的地位、目的和性质，大数据可能在每个阶段发挥潜在作用。审计策划阶段应重点关注公司利益相关者关注的领域，衡量运用大数据分析技术和方法的可行性，于此同时识别出公司的经营过程中有可能存在的风险，制定合理的审计计划。审计实施阶段在审计实施过程中，需要利用获取的审计大数据进行审计测试。
（一）大数据审计规划技术要点
了解被审计单位，无论被审计单位财务报表是否出现错误或舞弊，对重大错报风险的评估都是审计计划阶段的重要工作，是审计计划前期的重点内容。审计师必须了解与客户相关的各种风险因素，包括所有权结构和组织结构、价值创造过程的性质、与业务伙伴和相关方的关系以及客户运营的监管环境。鉴于被审计单位业务流程、组织结构和业务伙伴关系的复杂性，审计人员可以使用数据挖掘工具和技术来提高分析被审计单位绩效、外部关系和网络数据的能力。
在预审计的过程中，可以利用被审计单位的外部数据（已发布的财务报表、新闻报道、分析报告、股价、监管文件等）和内部数据进行对比分析，以行业数据为基准，有效识别风险。国家和行业的产出、收入和盈利能力是比较的重要基准。将国家的标准数据以及行业的外部数据分析与被审计单位的内部数据相结合，利用内外部数据集的有效组合进行数据挖掘，有助于制定更有效的审计方案，提高审计效率和质量。
在基于大数据的审计过程中，审计策划阶段最具挑战性的任务是收集和准备所需的数据，包括向公司信息部提出具体的数据要求和从外部获取相关的审计大数据。如何保证所获取数据的准确性和完整性，如何对来自多个来源、多类型的审计大数据进行预处理，将影响审计工作的有效性。
（二）大数据审计取证技术要点
关于控制的审计证据，审计实施阶段的重点工作是通过符合性测试和实质性测试，收集充分、适当的审计证据，符合性测试旨在评估内部控制设计和运行的有效性，对控制过程进行过程挖掘是数据挖掘在此阶段的重要应用。过程挖掘是对控制过程进行过程挖掘，是数据挖掘技术应用于内部控制测试收集审计证据的一种重要方法。
关于会计判断的审计证据。随着轻资产类型公司的大量涌现，无形资产在企业资产结构中的比重越来越高，与此相关的会计要素的确认、计量、记录和报告的过程等涉及复杂的价值评估和判断，科学合理利用大数据资源能够为相关价值判断提供更好的审计证据。在现场审计过程中，审计人员会进行大量的实质性测试，其中有些测试涉及舞弊审计。
收入的实质性分析程序可以使用分类数据。作为欺诈相关分析计划的一部分，大数据审计流程中的实质性测试对于公司绩效数据、收入数据库和其他客户数据库的数据挖掘具有重要的意义。
（三）大数据审计意见的确定与成果体现
审计报告阶段审计人员应评估在现场工作完成时或接近完成时;因舞弊行为导致重大错报的可能性，并做出适当回应。回应可能包括重新评估在审计计划阶段被拒绝使用的数据挖掘程序，或在审计实施阶段观察到的异常情况而开展的新数据挖掘程序。
实质性分析程序或其他收入测试可能表明需要数据挖掘，之后，对审计证据进行最终审查，从而决定审计报告最终的性质。针对上述审计计划、数据准备、审计实施过程的大数据分析程序及结果，应加强审计复核和质量监控，以确保基于大数据分析结果的可靠性。同时，充分利用可视化分析和仪表盘展示平台，构建风险预警机制，增强洞察力，提高审计效率和效果。
三、大数据审计技术在流程中的应用——以财务舞弊为例
对财务舞弊进行识别是审计工作的重点，审计管理工作需要对财务报表进行判断。财务舞弊识别的目的是提高审计人员的工作效率，快速发现审计线索，挖掘出关键的审计证据，从而判断企业财务舞弊的可能性，在舞弊风险的应用以及舞弊审计证据的收集中，大数据审计技术都发挥着重要作用。 （一）大数据审计技术对财务舞弊的识别应用
舞弊风险作为审计计划的一部分，审计人员必须以谨慎的方式讨论审计计划中的财务报表舞弊风险，完成各种分析性程序。针对可能存在舞弊的收入报告。在审计计划阶段，审计人员应执行与收入相关的分析性程序，将收入、销售量与企业的生产能力进行比较，若产能与销售量相比产能小于销售量，则表明有存在虚假销售的可能。这种基于时间维度的数据挖掘分析，為大数据环境下审计风险评估提供了新的有效思路，不是对已知指标直接进行比率分析，而是通过对多个指标的数据挖掘开发更复杂的客户增值流程和风险概况模型，有效识别潜在的舞弊风险。此外，审计计划阶段的另一个重要内容是考虑内部控制缺陷所带来的风险，要求审计人员评估内部控制的设计和执行情况。被审计单位通常编制大量的会计处理文件，以证明其内部控制设计和实施的有效性，审计师可以对这些会计过程进行系统的数据分析用来评估风险和后续测试。
（二）大数据审计技术在财务舞弊中的流程节点
审计工作进行之前我们可以通过大数据审计技术来提前调查被审单位的相关信息与资料，经批准后开通权限进行查询并使用数据，判断审计风险。在云计算技术和数据处理技术的支持下，舞弊证据的收集的效率得到了提高并且精准度相较过去得到提高，在审计证据的收集之中数据的挖掘是识别财务舞弊中非常重要的技术，审计工作在关注审计方法、审计手段之后更在于对于审计结果的应用，大数据以及其他技术发展迅速，这需要进行审计工作人员随时根据时代技术发展来调整审计思维和审计方式，不仅要能善于运用审计资料，更要充分地研究分析企业数据、透视数据、管理系统数据。在庞大的数据之下，撷取自己所需数据，缩小可用数据密度，降低可用数据的密度，增加可用数据的价值，识别有助于审计决策的数据，并对财务舞弊风险做出判断。大数据系统、财务系统和审计系统需要更好地集成大数据系统，这些系统是基于业务系统的，也由业务人员维护大数据时代，需要一个结合大数据研发的审计系统平台，把庞大的数据进行资源整合，按照一定的规则进行分类。
（三）大数据审计技术在财务舞弊中的运用
舞弊的审计证据在现场审计中，审计人员将会开展大量的实质性测试，其中的一些程序涉及舞弊审计。关于收入的实质性分析程序可能会利用分类数据，按月比较产品线或业务部门报告的收入。实质性测试作为舞弊相关分析程序的一部分，对公司绩效数据、收入数据库以及其他客户数据库的数据挖掘将具有重要的潜在意义。
要想为企业做出最优决策，仅靠会计数据还远远不够，需要大量数据以及有效信息的识别。被审计单位的财务舞弊措施比较复杂，无论是传统的财务会计的决策还是管理会计的判断，其所提供的预测功能都不能完全满足企业决策的需要，同时，也需要从内部和外部监督的角度提供数据支持，这就要求通过充分发挥大数据审计功能具体运用到财务舞弊的识别中。
四、结语
大数据审计范式的变革将改变审计人员的行为、工作过程和风险，而相关的会计和审计准则却没有跟上技术变革的步伐，大数据挖掘分析为审计人员提供了补充证据来源。然而，由于海量数据的多源异构特性，在数据质量和可靠性上存在着巨大的差异，我们需要在充分性、可靠性和相关性的审计流程标准框架下，科学地评价其适用性。
（作者单位：四川师范大学商学院）
第一作者：刘萃，1996年5月，湖南常德人，研究生，硕士，四川师范大学商学院，研究领域：审计理论与实务、内部控制与风险管理。
第二作者：何云，1968年9月，四川蓬安人，教授，博士，四川师范大学商学院，研究领域：审计理论与实务、内部控制与风险管理。