潘昕

摘要：在信息技术高速发展带动下，各行业在生产经营及处理各类服务性业务时，与大数据及云计算等技术联系日益紧密，并在一定程度上改变了企业工作模式。企业审计工作涉及企业经营管理的各项数据指标，传统模式下的审计方式已不适应大数据时代企业业务扩大化需求。为此，直面大数据下的企业审计工作挑战及机遇，关系到企业审计的精度和深度。文章围绕大数据时代下的企业审计工作展开阐述分析。

关键词：大数据；企业审计；挑战；措施

大数据时代给企业生产经营带来了革命性变化，一方面加深了企业生产经营的精细化程度，另一方面由于企业经营参数指标的增多而增加了企业审计工作的难度。基于此，大数据背景下的企业审计工作要转变思维，针对大数据的优劣势扬长避短，调整优化形成高效的审计方法模式。

一、大数据与企业审计概述

大数据含义较为广泛，英文名为big data，也称为巨量资料，是指在资料量规模巨大的状态下，通过软件等处理工具在一定时间内能够快速撷取及处理参数信息，形成辅助企业经营决策的重要资讯。大数据特征主要有大量、高速、多样、低价值密度、真实性等。大数据与计算机科学、信息科学、统计学等学科门类紧密相关，适用领域延伸到AR、BI、工业4.0、云计算、“互联网+”、物联网等。大数据概念最先由美国麦肯锡公司提出，通过短时间内集合海量数据，为人们提供数据瞬时搜索服务功能。在储存单位上，大数据从传统网络技术模式下的MB、GB扩展为TB及PB。我国在大数据布局上起步晚但发展速度快，华为及阿里等在大数据赛道上竞争优势及增长幅度都较为可观。大数据带来的数据总量倍数级增长催生了企业生产经营及传播模式的多样化，随着数据信息传播速度的加快，信息的时效性要求也更高，审计所需的相关数据信息讲求精确性，而大数据与企业审计的结合带来的不仅是价值及效率的提升，也关乎信息数据的高效安全。

企业审计涉及企业的各类业务流水信息，主要体现在财务的套账信息上。大数据下的企业审计工作除了常规会计数据信息外，还可以形成图片、视频及网络日志等其他数据形式。因大数据具备的大体量及快计算的特征，企业审计的工作内容及环境等要素会受到较大影响，基于云会计的大数据审计框架图如图1所示。企业要结合自身实际需求，寻找大数据与审计工作的结合点，确保审计工作精度，降低审计误差。

二、大数据下企业审计工作面临的挑战分析

大数据下企业审计工作在设计主客体及流程上都有较大的变化，这些变化能够带来效率上的正向改进，但也面临着诸多方面的挑战。具体而言，体现在以下几方面：

（一）企业审计工作理念方面

大数据与企业财务管理，内部控制及审计工作的结合应用过程中，数据全面记录了企业发展历程，同时在数据中记录了企业生产经营中的趋势或问题。企业审计大数据理念的强化，一是能够辅助审计人员及时获取审计所需的各项数据，二是能够通过数据潜在价值的挖掘为审计工作提供佐证。例如，企业财务及内控中的薄弱隐患点能够借助数据反映出来，从而提高审计效率及针对性。但从企业审计工作理念上看，众多企业在大数据背景下依然沿用传统审计工作理念模式，企业审计工作人员因对大数据理解不全面或有偏颇，无法真正适应大数据时代，大数据支撑下的企业审计工作价值得不到发挥，进而导致企业审计常见错误得不到纠正，企业审计的整体质量未实现大幅提高。例如，针对企业运营中的数据信息，数据背后可能显示出企业生产经营的相关问题，充分应用这些数据开展审计，能够更准确地发现企业问题。但在具体审计时，因审计理念未改变，依然采用人工方式的概率较高，反映出审计理念与大数据的割裂。再比如，受传统审计理念的影响，以往多采用事后审计方式，审计实施多在企业财务提供财务报表之后，而大数据时代全面记录了企业生产经营全过程，审计方式由事后变为连续。在此状况下，企业审计需要紧随信息数据变化而改变审计理念及方式，以确保企业经营活动的真实性及合法性。但具体到企业审计执行层面看，审计理念的转变尚需时日。

（二）企业审计取证方式方面

大数据及大数据所支撑的网络信息技术的发展进步极大扩充了数据量，海量数据信息被储存，由此也使企业审计在取证方式上由单向转为互向相关关系，进而使企业审计在内容及业务上更加复杂。受此影响，审计事务需要提取更多的数据，加大了审计的难度系数。企业审计原有取证方式主要根据因果关系判断相对关系，大数据引入到企业审计环节，一项重要的工作内容是取证数据信息之间的相关关系，通过对数据进行综合分析，筛选关联数据。这一过程对审计人员的信息筛选能力，特别是短时间提取企业经营信息的能力提出了极高要求，如审计人員需要在海量的数据信息中筛选有用关键数据，同时众多的数据参数中也掺杂了某些无用甚至虚假数据，如何取证查询电子数据的真实性，提高审计人员的职业判断能力就成为一个重要挑战。事实上，审计人员在大数据背景下较难查询信息数据的初始来源及真实度，尤其是企业规模越大产生的数据信息越多时，审计取证更加困难。基于这一环节的变化，企业审计结果或企业审计报告成果因取证的不完整会导致出现一定的片面性，难以反映并满足企业的多元业务需求情况。从实际情况看，在审计取证及审计模式方法上，以往采用的抽样审计的模式容易遗留极大的审计风险，而大数据可以借助其多元且全面的优势，对企业经营全过程进行监督，为全面总体审计提供了可能。但在总体审计模式执行中，关于审计对象及审计数据的挖掘及分析，需要同步做好审计取证方式的转变。

（三）企业审计平台方面

企业审计平台的变化也是大数据时代背景下的一个重要标志，大数据下的审计工作需要面临众多的数据，由此也形成了数据平台。数据平台及数据库需要给审计工作提供直接参考，在建立审计平台时，需要保障企业审计平台的安全性，同时保证审计平台容量性能稳定。另外，企业审计涉及企业生产经营的全过程，其中也有一些企业隐私信息，这些信息在大数据背景下主要由互联网平台作为数据储存载体，由此也增加了平台数据的风险等级。此时，如企业审计平台安全预警功能不具备或不健全，一些用于审计的数据信息安全性得不到保障。随着大数据应用的深入，企业审计工作面临庞杂的数据，在构建企业审计数据库时，大数据与审计数据之间的衔接依然存在不小难度，如在大数据平台中设置隐私数据隐藏，审计数据平台的挖掘边界被缩短，极有可能导致审计工作进程受阻。此外，大数据应用下，审计工作除了在安全性方面面临一定挑战外，因大数据带来了海量数据量，在大数据价值的挖掘及审计平台模式的选择上，也需要尽快从独立审计中走出，增强审计数据之间的关联性。

（四）企业审计人员方面

大数据背景下，企业审计在取证方式及平台上都有所变化，同时各类可供审计所用的数据资料大幅增加，审计工作效率的提高除了在审计硬件系统设备上更新外，还需要同步做好审计人员专业能力的提升。可以说，企业审计人员技术能力的提高是大数据基于企业审计最为明显的一个挑战。当前，我国绝大部分企业配备的审计工作人员主要以传统审计模式为主要工作方法，自身对大数据时代下审计工作变化准备不到位，不具备全面的素质要求。例如，面对大数据，在查找及分析上的能力不强，无法及时适应大数据时代下企业审计工作模式的变化。有些企业审计人员对大数据与审计的结合存在不小的抵触心理，不愿采用新审计模式方法，对数据的收集及分析较为滞后，依然停留在独立审计范畴，缺乏综合审计能力，在审计的准确性上达不到预期要求。简言之，大数据及其带来的有关企业审计的模式的改变，作为审计人员需要从传统模式框架下走出，能力水平与大数据时代要求契合，而高素质企业审计人才在数量上的缺乏已成为大数据时代企业审计的一大挑战。

三、大数据下企业审计工作挑战应对策略措施

（一）及时转变大数据背景下企业审计工作理念思路

大数据时代的到来不可阻挡，作为企业而言，应借势大数据寻求自身在生产经营及服务等层面的改进，着力提高生产及服务效率。对于企业财务管理及企业内部控制而言，大数据也提供了重要技术辅助。因此，企业不应回避大数据，直面企业自身在大数据环节的缺陷，面对挑战，转变企业审计工作的理念思路。具体把握如下几点：第一，大数据背景带来了丰富繁杂的审计工作量及数据信息，作为审计工作人员而言，应认识到数据信息的正面作用，同时提高数据风险防范意识，做到对数据价值充分挖掘应用，降低数据风险等级。第二，大数据下的企业信息数据极为庞杂，一些真实反映企业运行状况的数据带有一定的隐藏性，应注意对此类信息进行挖掘，提高数据挖掘分析意识。第三，企业审计理念的转变应体现在审计模式的变化上，即由传统审计模式框架中走出，结合大数据背景，以大数据审计理念为指导，引入数据信息分析工具，提高审计数据收集及时性及全面性，进而简化审计流程步骤，为开展针对性双向审计做好铺垫。第四，构建大数据企业审计模型。大数据是大势所趋，由此也带来了数据的海量增长，企业审计在应对海量数据，从中提取有价值信息时，应借助数据处理软件，构建大数据企业审计模型。在该模型中应通过数据挖掘，对企业运营状况进行阶段性总结及后续预测，让审计工作价值最大化。

（二）对企业审计电子证据取证加以规范

大数据及由此造成的数据海量化特点，给企业审计带来取证便捷性的同时，也增添了审计聚焦难度。电子信息数据带有极大的不可预见性，对其进行迁移也较为便捷，这一特点无疑大大增加了审计证据追踪难度。在大数据环境下，数据存放不确定性增加，面对众多的电子数据信息，一是需要确保数据信息的安全性，为此，需要对企业审计电子证据取证过程加以规范，提高电子信息数据的可靠性。二是要认识到数据系统电子数据信息有效性与信息收集储存之间的内在关系，对生产过程中产生的各类电子信息数据做好详细记录及入库，明确数据的来源及产生时间，获取数据时了解相应途径，形成数据追踪记录模式。三是对审计电子证据信息的处理过程进行记录，根据审计的重点及方向，确定所选用的工具及方法，形成规范的审计取证单。在取证单中应涵盖如下内容：电子数据来源，即电子数据原始来源信息系统及数据获取方式，原始数据起止时间等；电子数据处理过程，即选用相适应的工具处理原始数据；审计结论事实摘要，即在多条审计结论中梳理形成具备较高完整性的审计结论表，与审计取证单一起作为审计附件。四是结合审计结果，分点分条记录审计数据，一方面保证审计数据的安全性，不被轻易篡改，另一方面便于之后查询审计结果。为此，在规范取证方式的同时，要适时加强大数据系统安全监测，对数据的调取情况及是否发生数据泄露等隐患进行追踪。

（三）构建大数据下的企业审计配套平台

企业审计随着企业改革的推进而带有复杂性和多样性，尤其是在大数据背景下进行企业审计工作时，数据信息作为重要的审计要素，要发挥其功能价值，需要构建并完善大数据配套平台。这一环节把握如下几点：第一，做好专项资金保障。审计与大数据及云计算的结合应用，应以云审计平台搭建为前提，通过这一配套平台获取及提供审计大数据，如此可将审计数据损耗率降至最低，避免数据迁移时出现各类不规范问题。第二，企业审计组织搭建云审计平台时，因涉及了大量经费投入及使用，应做好云基础设施的监督，明确企业需要建设的各类云设施，统一云审计格式。第三，云审计大数据平台应具备安全防护及预警功能，这一方面应通过数据库调取操作权限设置及数据信息安全预警系统的构建来加以保障。大数据带来了数据信息的便捷性，但其安全性不足也一直是长期存在的问题，而企业审计数据信息又与企业发展环境安全性紧密相关，加强大数据配套平台的安全性能至关重要。在具体实施上，应针对主要的财务数据信息进行加密保护，对审计质量产生直接影响的数据采取针对性保护措施。另外，在创建大数据配套平台时，可以借鉴采用业界先进的云技术，如阿里云，百度云等，提高数据获取的效率及数据信息安全密级，最终促进审计工作的改进完善。例如，将社保大数据平台、工商信息大数据平台、地理信息大数据平台等与企业大数据审计相结合，对各类数据信息进行全面调取，从而提高企业审计的覆盖面，更好地反映企业运营状况。具体到应用及構建上，审计大数据预处理平台应设置有数据储存、数据抽取、数据转换、数据装载等功能模块，采用基于SAS、IDE、SACA、SCSI等接口作为服务器及硬盘的连接方式，引入Hadoop分布式存储系统，将并行处理及作业调度同时融入系统中，实现审计大数据的引入及弹性拓展，审计大数据分析平台示意图如图2所示。在此基础上，可借助可视化方法，形成立体化目标视图，直观形象地对审计大数据加以展示，解决审计疑点难点。

（四）培养企业审计工作复合型人才

企业审计工作涵盖面广泛，需要覆盖到众多审计环节及业务流程，这些环节流程又需要面对复杂的数据，要使数据发挥价值，应做好收集、储存及分析处理，确保审计过程的严谨性，保证审计结果的准确性。要达到这一目的，企业审计工作人员专业技能需要同步提高，为此，应培养企业审计工作复合型人才。相关要点思路如下：第一，大数据背景下的企业审计工作人员应具备信息化意识及审计操作技能，对审计的重点项及需要借助大数据求证的项目进行针对性分析。作为企业而言，在内部培养大数据审计人才的基础上可以引入外部审计力量，做好相应的培训指导。第二，着力提升大数据企业审计人员的数据综合分析能力。这一点在大数据时代下的审计工作中极为重要，审计人员应在审计思维上加以改变，重点提升自身在审计事项关联数据挖掘分析能力，通过挖掘数据信息背后的隐藏信息，满足审计工作要求。第三，审计过程可能需要对其他专业领域的知识进行迁移，作为审计人员而言，应加强这一方面的学习，通过参加专项审计及综合审计演练等，调用相关领域知识，确保审计结果准确，降低审计误差。

四、结语

企业审计伴随着企业生产经营业务的扩展而显露出一定的复杂性，在网络信息技术大行其道的背景下，大数据下的企业审计更显重要。为借势大数据，促进企业审计质量及深度的提高，应直面大数据带来的审计复杂性挑战，在审计理念思维、审计平台构建、审计取证方式規范、审计人员专业技能提升等方面不断完善补强，以发挥企业审计助推企业良性发展的作用。

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（作者单位：吉林省洮南市审计信息中心）