陈碧莲

摘要：大数据时代已经来临，大数据审计发展势头迅猛，如何将传统审计方法逐渐转变为大数据审计，是审计师必须思考的问题。农业审计在传统审计中的执行情况并不理想，诸多主客观因素导致农业审计难以取得有效的审计证据，而通过大数据技术，有望能够攻克此难题。大数据农业审计通过全面详细审计、高度智能化，能够有效收集更多审计证据，大大提升了农业审计的效率及效果。

关键词：大数据;审计;农业

一、大数据概述

大数据较以往小数据最大的不同，在于数据量超级庞大，以至于在合理时长内无法通过常规软件进行抓取及处理。而大数据技术下抓取的内容，不仅囊括常规的结构化数据，更多的是非结构化数据。

大数据技术蓬勃发展，至今已在各行各业得到了广泛运用，具有很高的经济价值。例如，利用大数据学习建立模型，用于预测犯罪的发生;利用关键词搜索，预测传染病的散布;利用手机定位数据、交通数据，建立城市规划，等等。大数据技术就宛如大浪淘沙，从海量数据中挖掘出关联信息。

二、大数据审计趋势

审计面对着被审计单位庞杂的海量数据，甚至很大部分是非结构化数据，例如文本信息、音频信息、视频信息等，因此运用大数据技术势在必行。

在传统审计中，受限于各方面因素，审计师主要精力用于分析结构化数据，且往往只是其中结构化数据的一小部分，例如财务数据。同时，采用的审计技术也大多通过审计抽样进行，无法避免抽样风险。上述两方面因素导致传统审计存在较高的审计风险。

而在大数据技术下，一是大数据审计可以同时抓取结构化、非结构化数据，范围涵盖文本信息、音频信息、视频信息等，例如被审计单位的章程、内控手册、生产记录、新闻报道、博客、朋友圈信息、企业间往来函、行业信息等等，均纳入数据池进行分析;二是大数据审计可以实现全面审计、详细审计，最大程度地降低审计风险，减少审计失败。

例如，在大数据审计中，通过抓取并智能分析被审计单位的相关新闻报道，可以有助于检查是否存在未记录在案的法律纠纷，进而漏记“预计负债”;通过抓取并智能分析被审计单位的股东会、董事会等高层组织会议纪要，可以初步判断企业战略、经营管理等方面是否发生了重大变革等，这些都为进一步实施审计方案提供线索。

大数据审计是未来审计发展的必经创新之路，笔者认为，在未来大数据审计中，主要存在以下两大趋势：一是实现全面详细审计，通过大数据池的收集及处理信息功能，取代目前的抽样审计，大大降低审计风险;二是审计高度智能化，审计软件能主动抓取并智能分析被审计单位的相关信息，且这些信息是多维化的，可以大大节省人力成本、时间成本，甚至可能做出的分析预测比人更精确。当然，这并非意味着审计师被完全取代，在关键环节做出的审慎职业判断，离不开有经验的审计师。

大数据审计并非天方夜谭，有识之士已经在紧锣密鼓筹备着，众多会计师事务所在努力转型。例如，目前国际“四大”会计师事务所已经在着手构建数据处理中心，主要工作内容在于数据收集、分析及反馈，一旦建成，将可以二十四小时不间断作业，并实现实时反馈。又如，国际“四大”会计师事务所利用无人机进行远程智能存货盘点，省时省力且结果更精准。

与此同时，我国各地各级审计机关，在国家审计署的大力推动下，以大数据技术为契机，积极推进“金审工程”（审计信息化建设项目）建设，提高审计工作效能、创新审计工作方式。

以广州市审计局为例，截至2021年2月底，已初步完成资源环境大数据审计分析平台的一期建设。该平台在数据采集、加工和管理方面，能够实现协同化、可视化和自动化，通过建立相关审计业务模型，能够自动进行多维度的数据比对，进而得出可视化数据结果，并提示审计风险，及时提醒审计师注意自然资源资产管理方面存在的問题。

三、传统农业审计的难点

此处的农业是广义上的农业总称，涵盖种植业、林业、畜牧业、渔业。

农业审计较之其他行业审计最大的难点，在于其存货的特殊性，会计上称其为“生物资产”，它们有生命、会变动、会“生老病死”，其价值难以核查，致使审计师的审计深度、广度不够。例如，假设被审计单位系养鱼企业，在鱼塘里究竟养殖了多少条鱼，重量是多少，几条生病几条健康等等，审计师很难判定;如果是养在大海里，就更加难以甄别。即便采用抽样技术，也存在很高的抽样风险。

这就是为何资本市场上，农业上市公司造假往往难以被识别出来，譬如蓝田股份、银广夏、万福生科、绿大地、獐子岛等等，都是很典型的例子。獐子岛的扇贝资产，号称某年度被热死、某年度被冷死、某年度被饿死……通过各种不同“死法”，企业达到任意调节净利润的目的，而审计师甚至监管机构都很难抓获确切证据证实其造假。

农业企业的管理模式往往比较粗犷，内控执行不力，内审形同虚设，对于存货（生物资产）管理甚至可以任意操纵，使得审计师面临着巨大的审计风险，传统的审计方法明显难以应对此挑战。解决这一难题的出路，笔者认为就在大数据技术应用上。

四、大数据技术对农业审计的变革

大数据技术在农业审计中具有非常广阔的应用前景。从技术实现难度来看，在风险评估和内控测试中实现审计智能比在细节测试中更容易，因为后者需要复杂的人工专业判断。而审计系统在这过程中，有赖于大数据技术的机器学习方法，可以不断得到优化。

大数据技术的应用，大大改善了传统农业审计的束手束脚局面。例如，假设审计师要对农田建设进行审计，所涉及的耕地分布广、数量多。若按照传统审计方法，需要人工查阅数目繁多的账本，需要脚踏实地走遍广袤的田野，但现实情况却是审计师人手不足、时间不够，诸多客观条件限制，致使工作人员难以有效通过审计发现问题。此时，通过使用大数据技术，上述难题便能迎刃而解。审计师可以利用GIS地理信息系统，自动抓取并比对交通、国土等公共部门的数据、打开卫星地图、启动无人机巡查，三管齐下，将历史资料与现实状况进行对比，从而寻找矛盾之处，发现蛛丝马迹，进而追索下去。湖北省审计厅在2020年就运用了上述方法对高标准农田建设情况进行审计，结果不负众望，借助大数据技术，审计师发现不少问题，比如：泥巴路虚报为水泥路通过验收;多辆青砂运输车在同一时段出现在多个不同的供砂地点，最终证实虚增工程款3亿余元等等。

又如，审计师可以利用定位信息，分析出某养鱼企业的人流量;同时将财务报告所披露的营业收入折算成运输所需的卡车进出流量，进而估算出每日人流量;然后，将上述两者进行比较，审计师可以远程判断出人流量与公司披露的收入是否配比。试想一下，假若运用该项大数据技术，当年的蓝田股份舞弊案件很容易就能被审计师分析出来。

再如，基于AI的图像识别技术，养殖企业可以引入“猪脸/牛脸/羊脸……识别”技术，能够实时有效识别每头猪/牛/羊的身份，实时监控;而某些养鱼企业植入鱼用PIT射频标记;某些企业使用鱼塘专用探头，可以探明水下有多少条鱼……以上措施既有利于企业存货管理，也方便审计师盘点。

通过利用北斗卫星导航系统对无人机的飞行路线进行规划，可以实现远程操作无人机，对农作物进行施肥浇水、以及收割前产量测算等工作。

上述例子仅是大数据农业审计好处的冰山一角，假若未来真正实现了大数据技术，那么农业审计便可以挣脱传统审计模式的桎梏，即便面对活物存货，也能数清存货数量、厘清存货价值，真正实现全面详细审计、智能审计，大大降低资本市场上农业企业财务舞弊的机会。

五、大数据农业审计转型的困难挑战

大数据技术未来在农业审计中的应用前景十分广阔，但这并非一朝一夕即可实现的场景，在实施过程中将面临诸多挑战。

一是大数据池的构建成本极高。首先，大数据平台的構建是项大工程，耗资巨大，普通的会计师事务所很可能无能力涉足;其次，各企业出于保密需要，很多信息并未对外公开披露，导致诸多关键信息无法获取;最后，大数据池的构建将与某些法律发生碰撞，很可能会产生法律违规成本。

二是大数据审计师缺口大，急需培养相关专业复合型人才。现阶段的审计人才往往仅是财会方面的单才专才，但大数据审计背景下要求既懂大数据技术又熟练掌握财会知识的复合型人才，目前人力市场上关于这一模块的人才储备明显不足。

三是审计业务的现实复杂性将导致大数据审计体系的理论设计难以兼顾周全。在现实资本市场上，被审计单位的业务繁杂多样，面临的商业情景千变万化，产品、顾客、交易习惯、行业惯例等各不相同，诸多情境都是非标准化的。但对于机械化设计的大数据审计体系而言，事先定义好的情境都是标准化的，如何将标准化的系统对接应用到非标准化的现实情境中，将是大数据技术应用在审计中的一大难题。

六、结束语

大数据技术对各行业的冲击巨大，审计也不例外，审计师应当主动拥抱这种变化。对于农业审计而言，大数据技术可以提供更迅速更有效的解决方案，从传统审计模式向着高度智能化的全面详细审计变革，大大降低舞弊风险及审计风险。

中国审计师应积极主动创新，加大在大数据技术方面的资金投入，加强产学合作，紧紧抓住此次难得的发展机遇。

参考文献：

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