张志恒，李 超

（重庆理工大学 会计学院，重庆 400054）

现代风险导向审计围绕审计风险开展审计实践活动，要求将有限的审计资源集中在高风险环节，合理配置资源，以提升审计效率和效果。这就需要对审计风险进行准确的识别和评估。大数据时代背景下，审计师在审计实务工作中所面对的信息和数据复杂多样，如何在海量复杂的数据中准确识别审计风险，提升识别准确率，是当前审计领域需要解决的重要问题。

目前，对于审计风险的研究囊括审计风险成因、影响因素以及方法评估等领域，有学者关注审计风险所包含的固有风险和控制风险［1］，并研究了影响审计风险的相关因素，包括审计师的行业了解度［2］、审计人员职业道德［3-4］等，还有研究者实证分析组织管理能力［5］、外部环境和事务所内部控制［6］、审计师经验判断［7］对审计风险的影响，并对审计风险的成因进行阐述［8］。随着互联网的发展，有研究引入大数据因素［9］。在审计风险的识别与评估方法上，有学者采用业绩归因法［10］、GONE理论分析［11］、熵权理论-层次分析法［12］、模糊综合评价法［13-14］、Python爬虫［15］及孤立点算法［16］进行学术研究。

现有的审计风险识别研究较多地使用模糊综合评价法和层次分析法，针对特定公司获取其公开和非公开的财务及非财务信息，在已有财务数据的前提下，还需根据审计对象的不同进行评价项目的制定，工作量大、多定性成分的指标，而且评价量表在更换审计对象后需要重新制定，泛化能力差。……