汤杰

【关键词】信息化;大数据;舞弊审计;审计技术方法

结合对“舞弊三角理论”进行分析，舞弊行为发生的三要素概括为压力、机会和自我合理化，审计人员能否对三要素做出准确判断，决定了舞弊审计能否发挥前摄性的指导作用。由此可见，信息化背景下，舞弊审计技术方法体系需要遵循理论基础，以此来实现新的突破。这包括了从信息采集、资源共享、智能技术应用、业务指导等多环节来解决信息不对称的问题，在各地区、各行业的大数据平台中进行资源的统一调度及应用。由此，不仅从单位个体层面实现了审计质量的提高，同时也在总体上推动了审计全覆盖的实现，进而所形成的舞弊审计技术方法体系。

（一）识别信号体系

审计工作的起点是对被审计单位建立深入了解，在这一過程中，针对不同的信息载体可以采取不同的方法。

1.数据分析预判舞弊场景

审计人员要想获得对业务的深入了解，除了具备基本的ExceI技能外，还需要不断学习在科技发展的过程中出现的新工具，如PowerBI等。创新性的审计技术方法，增强了数据的可获取性，拓宽了数据覆盖的时间长度，建立了财务数据与人员行为之间的潜在关联。使用数据分析初步断定了舞弊场景之后，依照异常反应对企业的舞弊心理进行预判，方能为企业后续制定应对措施提出方法性的指导及建议。

2.数据分析匹配高风险业务

采购流程中易出现关联方交易，使得该流程成为舞弊行为的易发阶段。审计人员利用数据分析工具，可以识别销售额与交易频次之间的匹配关系，查验采购过程是否存在恶意拆单现象。财务样本的观察再加上相关人员的访谈，使得企业存在的内控缺陷无处遁形，由此影射出实际交易中的舞弊行为。

3.数据分析呈现多维图像

多维数据分析，实现了海量数据的挖掘分析，向审计人员传达清晰直观的图像结果。系统中庞大的数据在经过度量值及维度的筛选及重组后，呈现出了可视化的总体趋势，从而使得逐年的数据变化有迹可循，审计人员借助度量值的比较结果，后续可进行目标明确的取证工作。

（二）信号反应体系

针对已收集到的多渠道信息，审计人员可根据自身经验识别较明显的重要风险点，其次可利用大数据分析技术，挖掘更深层次的隐藏联系。结合自身的主观判断及机器的客观分析，高效整合舞弊行为的发生条件、征兆、表现等，使舞弊行为假定更具合理，陛及完整性。新技术的应用体现在：

1.数据分析指导的延伸取证

大数据分析提供了丰富的舞弊场景、风险业务、多维图像，上述信息虽然在一定程度上提高了审计效率，但为了使审计质量得到根本上的提升，仍需要审计人员对分析结果执行恰当的延伸取证。信息系统将纸质材料转化为电子数据，这是审计工作的初始切入点，紧接着便需要辅以标准化技术构建审计数据库，让数据可视化呈现，进而保障审计人员延伸取证工作的顺利开展。

2.运用智能取证技术

审计证据除了表现为易操作的结构化数据外，还有表现形式更为多样的半结构化和非结构化数据。人工智能技术可以高效处理半结构化和非结构化数据，使其转化为审计人员易识别的结构化数据。在这基础上，审计人员的思维得到极大突破，能够深挖出潜藏在这些数据背后的舞弊动机，指导后续的审计工作顺利进行。

3.搭建云计算环境

审计人员将硬件、软件等相关资源整合至云平台中，并对其进行统一的管理与调度，从而形成具备互相操作性的信息系统架构。在此之后，只需将相关业务要求融入环境中，便能形成具备科学性和高效性的审计操作系统。

根据审计活动的执行顺序，云计算环境的运行还需要两方面保障。首先是人员方面的准备，要求审计小组中有掌握相关知识的人员。以保证系统能够顺利运行，并且能对工作流程中出现的问题及时予以解决;此外，还需将被审计系统的运行程序与云服务的技术配置进行比对与联结，为审计计划的顺利执行扫除技术障碍。其次，运行维护，审计人员需要持续关注云环境下系统所产生的基础信息，并做好系统维护的安全管理工作;在这种有序的模式下，审计人员能够随时对可疑点实施有针对性的审计程序。

4.数据深度挖掘

数据挖掘，旨在从排列随机、模糊的采集数据中，提炼出有潜在应用价值的审计工作信息，其中包括聚类分析、异常分析与演化分析。聚类分析，首先选择所需信息的数量、类型与特征，系统在预处理阶段会将有偏差的结果进行剔除;其次数据对象被划分到不同的类别，密度的不同会呈现出网格形态的聚类结果;最后审计人员结合有效索引对聚类结果进行评价，由于该种评价没有客观的标准，因此需要审计人员结合自身经验做出相对合理的判断，从而得到数据的分组规律呈现。异常分析，需要同聚类分析结果进行结合对比，在这一过程中，异常数据通常呈现突出的特点，这便是审计人员后续取证阶段的疑点参考。演化分析，是对前述抽象数据进行输出表达，根据普适的规律性及特殊的差异性，可以有效指导审计人员的工作，对企业的内部控制执行情况进行揭示，并对数据的未来趋势做出合理推断。

（三）结论产成体系

1.云端完整存储

云存储技术，满足了审计人员在工作过程中随时调取并实时更新相关数据的需求。在实地审计过程中，审计人员只需建立企业系统与自身系统之间的联系，从而能够在自身系统中随时访问企业数据，避免受到固定工作地点的束缚。

2.多板块并行对照

网络环境中智能识别、传感功能、无线射频等信息技术的进步，帮助审计业务中实现多板块的流程嵌套。审计人员获取交易数据后，对其进行分析判断后所形成的结论，可以快速反馈至初始的业务节点，使得信息之间实现充分对照，形成业务处理的并行和闭环。

3.持续结果跟进

审计终结阶段，审计人员可以随时根据自身的业务需要，通过输入关键字节进一步筛选所需信息，并且将其持续提供给被审计单位，以辅助经营决策、内部管理。其表面上是缩短了审计周期，而实际上却延续了审计的监督、建议功能，让审计的效能伴随企业的整个经营周期。

综上，舞弊审计技术方法体系，以识别预警信号为起点，对高风险环节做出预判，进而在信号的指导下完成更深层次的取证，并且利用云环境下数据处理的便利来整合复杂信息，进而挖掘出舞弊动机、还原舞弊行为、做出舞弊定论，最后出具相应的审计意见以支持被审计单位合理的经营决策。然而，基于不可预测的内外部风险，上述体系在实际运行的过程中，还有诸多关键作用点。

针对该种方法体系，下文特结合“大智移云”中所涉及的大数据、人工智能、移动互联网和云计算等技术，选取作出信号反应及形成审计结论两个阶段中的四个关键作用点进一步展开说明。

（一）智能取证技术

1.取证思维

传统审计中证据采集阶段的抽样，大部分依赖于审计人员的工作经验，具有较大的主观性，容易忽视隐藏于大量数据背后的线索。而大数据优势支持下的信息采集工作，实现了多行业、多企业的财务信息整合，拓宽了审计人员的取证范围。也改变了传统的抽样思维。以自动化的机器为分析载体，有助于审计人员从全面客观的视角对数据进行可视化处理，从而大大减少因信息不对称而产生的审计风险，进而发现潜在问题，从根本上转换审计人员的取证思维。

2.数据智能处理

在数据的智能化加工处理方面，人工智能技术显现了突出优势，包括文字识别、语音识别。比如，文字识别让计算机扫描后的文件，不再单单表现为形式各异的图像，而是呈现为较高精度的统一文字，改良了传统扫描机器的非智能漏洞。以上计算机辅助审计技术的进化，均能一定程度上节约审计资源，并使得审计全覆盖的实施更具广泛性。

（二）深度挖掘技术

1.数据内部逻辑

审计人员在对财务数据进行预判的过程中，利用计算机辅助技术能够将数据内部的逻辑关系具象化。信息化建设的日渐完善，为非传统审计技术方法的应用清除了诸多障碍，使审计资源得到了充分的整合与利用。如奔福德定律在舞弊审计中展现了特定优势，其从数值统计的角度来识别会计造假及欺诈行为，既可以巧妙躲过被审计单位的视线，又可以作为实质性分析程序的重要补充，进而印证审计业务的科学性。

2.数据深层线索

机器产生的数据服务于审计活动，大数据可视化技术契合舞弊线索挖掘需求。相关数据软件建立模型后，审计人员获取模型中有效的信息表达，在結合自身专业知识、经验背景后，从各分支推断出总体的表现特点，进而识别审计线索，以发表客观独立的审计意见。由此发现企业潜在的风险隐患，为管理层的内部建设提供有价值的参考信息。

（三）多板块并行对照技术

1.关联分析

审计人员在提取信息形成审计结论的过程中，分析思路较为固化，往往是借鉴以往业务处理中得出的相关经验，对于新的信息表现形式缺乏一定的敏锐度和分析能力。而大数据系统具有关联分析的模式，可以从多角度、多层次挖掘海量信息中的相关联系，其反映的潜在问题、发展趋向为审计人员提供了有力的业务参考，不仅优化了当前工作的审计思维，也为日后的水平提升积累了宝贵经验。

（四）持续结果跟进技术

1.持续审计

以传统方式所收集的审计证据往往只呈现静态数据，其时效性不强，一旦脱离了企业的业务进程，提供的信息便极为有限。而数据更新极为迅速的业务流程，往往是舞弊行为的易发节点，需要对其施行密切的监控。如果审计人员仅能在一定时限内进行数据收集及分析，那么其产生的预警效果并不显著，使得审计效率和质量难以得到保证。而信息化所促使的持续审计针对性应用，使得审计人员通过计算机网络与被审计单位建立联系，从而获取实时数据，由此克服了审计披露问题的滞后性，充分发挥审计工作的预警效能。

2.业务互通共享

审计机关不同业务的开展具有行业上的差异性，但也具备基本流程设计上的共性。要想实现舞弊审计技术在审计工作中的高效运用，就需要审计机关作出合理的全局规划，避免审计业务的整体性和系统性遭到破坏。由此，审计机关大数据平台的运行既要遵循一般的普适规律，还得根据自身特点实现各个节点数据的互通共享。审计人员利用互通共享的成果，进一步丰富了舞弊审计经验，实现了大数据与审计业务的高度结合。

上述每一个舞弊审计作用点都是审计技术方法的叠加结果，这使得它们既有着信息技术的共性，又有着不同审计情境下的差异。完整的审计流程便是将这些信息点进行重组，形成舞弊审计技术方法体系。

（一）丰富预警信号类型

1.联网同步新兴舞弊信号

审计人员通过多种渠道对企业管理流程、经营环境进行全方位了解，联网共享的信息环境便是一大重要工具。在该环境中所反映的市场全貌、舞弊信号，显然比原有理论更具现实性和实用性。

2.提高预警信号的可追溯性

可追溯的数据一方面建立了数据传递的连续通路，另一方面也从源头上减少了筛选数据徒增的工作量，避免了审计风险的转嫁。此外，要使得数据易追溯，还需要全行业建立统一的标准，进而营造数据标准整合、高效利用的审计工作氛围。

（二）增强信号反应的灵活度

1.升级云平台相关性能

要想完善云平台的计算、分析、存储功能，一方面需要相关监管机构出台相关措施，严厉打击侵害信息系统的违法行为，以避免审计系统遭到恶意侵袭;另一方面，要求审计机关提高云环境维护意识，安排专职人员对信息系统进行动态监测，培养审计人员的平台维护意识，以实现对系统漏洞的敏锐识别。

2.定期清理系统云环境

为了缩短获取数据的时间，相关技术人员应定期对云平台进行清理，以标准化的格式对众多数据进行优化，以减少数据不准确导致后期审计工作精准性的不利影响。如针对结构各异的云环境，可以专门成立“清理团队”，在过滤掉非必要、无价值的信息后，通过撰写编码转换脚本，对剩余部分进行标准化处理。

3.深度挖掘业务规律性

资本市场发展日渐复杂与莫测，吸引着越来越多的审计人员投身舞弊审计工作之中，相应资源库中的舞弊类型、表现形式、发生场景、行为特点等也得以丰富，这为舞弊审计的日后发展方向提供了有力指引。在上述基础上，审计人员应该与信息技术人员合力对审计技术方法进行优化，避免不同的场景照搬相同的模式，应结合样本特征拓展出不同的模块，实现高效的技术重组并提供长期的技术支持。

（三）实现审计结论指导性

1.增强应对措施可信度

舞弊审计技术方法的应用主要集中在审计工作的前期、中期环节，后期审计意见的下达主要是依赖于审计人员的经验，带有较强的主观色彩，对被审计单位的建议和警戒作用是有限的。而如果能增加数据分析报告在审计结论中的份额，则能通过这一客观事实增强应对措施的落地性，有效的应对措施才是完善企业内部控制、减少舞弊行为发生的关键。

2.提高审计报告质量

信息时代发展的主导者终究是人类，因而从根本上提高审计人员的素质并非难事。首先，需要审计机关对内部的审计资源做出合理调度，尽量减少基础性工作对审计人员的精力消耗，增加开展专题培训讲座的频次，进而鼓励审计人员预留出更多的时间来提高自身的综合素质。其次，建立人才鼓励机制也是十分必要的，即增加绩效考核的度量指标，在吸引全方位多领域人才的同时，也能激励原有队伍的学习热情。最终，推进审计队伍的高质量建设，实现审计效率和质量的双重提高。

信息化的发展带来大数据处理技术的广泛应用，大数据环境在给审计工作带来障碍的同时，也激励着审计人员开发出更多的业务潜能。舞弊审计技术方法的未来发展将遵循高效利用审计大数据的方向，这要求审计机关及人员需洞察出电子数据背后的逻辑规律，让舞弊行为无处遁形，进而为企业的平稳运转、市场的长治久安提供强有力的保障。