大数据审计的发展态势、总体策划与流程分析.docxVIP

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大数据审计的发展态势、总体策划与流程分析

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刘国城陈正升

【摘要】大数据审计是智能信息处理时代的必然产物，是实现审计全覆盖的基本要求。通过国内外比较发现，我国大数据审计理论成果相对丰硕，但实务发展相对迟缓，且相关文献缺乏与其他学科的深度融合。文章以“数据科学”与“信息科学”等学科理论的渗透与交融为研究视角，以大数据分析为研究重心，首先分析大数据审计的学术积累与实践发展，其次基于全局视角对大数据审计实施全局策划，最后分析大数据审计的流程设计方案，尝试促进审计理论由单一学科阐释转向交叉领域研究的有机演化，力求丰富交叉学科一体化整合分析的大数据审计研究思想。

【关键词】大数据技术;大数据审计;数据建模;数据挖掘

【中图分类号】F239.44?【文献标识码】A?【文章编号】1004-5937（2019）08-0030-06

2015年12月，时任审计长刘家义在全国审计工作会议上提出“推进以大数据为核心的审计信息化建设是应对未来挑战的重要法宝”;2016年6月，审计署印发《“十三五”国家审计工作发展规划》提出“拓展大数据技术运用，探索多维度、智能化大数据审计分析方法”;2017年10月，习近平总书记在中国共产党第十九次全国代表大会报告中提出“改革审计管理体制”“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”等论断与要求。大数据审计是智能信息处理时代的必然产物，是实现审计全覆盖的基本要求。目前，我国有关大数据审计的实务进展相对缓慢，文献成果缺乏厚度与深度，而且还极为缺乏相对成熟的大数据审计规范与标准以对审计实践进行全方位指导。本文在分析大数据审计国内外发展态势的基础上，探索大数据技术与现代审计之间的协同机理，旨在研究大数据审计策略实施的动力支持。

一、大数据审计的发展态势

（一）国内外理论研究梳理

2011年5月，McKinseyGlobalInstitute指出，大数据是可被捕获、传递、集聚、储存和分析的数据的大型聚集，它现在已经成为全球经济各个部门和功能的一部分。国外有关于大数据审计的学术研究较为零散，尚未形成体系。Lohr[1]认为，利用大数据技术将提高审计决策的质量，且审计判断将更多依靠数据驱动而非经验驱动。Costonis[2]指出，大数据审计面对的难题主要为非结构化数据的性质及其数据选择。Moffittetal.[3]认为，大数据将颠覆性地改变审计人员的判断和收集审计证据的方式。Schoutenetal.[4]认为，运用预测模型具有检测模式异常的功能，运用机器学习可以成功解决以传统规则为基础的审计系统缺陷。Settyetal.[5]认为，大数据的引入，导致数据分析的重心向模式识别转变。Yoonetal.[6]指出，大数据将用来降低审计师对客户端数据的依赖，并提供独立的基准评估审计证据。HusseinIssaetal.[7]指出，审计人员可以在客户风险、欺诈风险、内部控制、持续审计等业务评估中运用数据挖掘技术分析外部数据。DanielleLombardietal.[8]认为，大数据时代，模式识别、数据挖掘、自然语言处理等技术将提高数据分析的预测能力。MichaelAllesetal.[9]基于理论证据研究大数据技术纳入财务报表审计的优势与障碍，并确定可能使审计师受益的大数据的具体方面。国外相关理论并未深入探索大数据技术在审计领域中的应用策略，而是更加注重于大数据对当今审计理念的冲击，即大数据思想将引发审计判断与决策、审计技术与方法以及审计功能与效率等方面的宏观层面变革。

当前，国内“大数据审计”理论积累相对丰富。截至2018年1月，中国知网收录的“大数据+审计”学术论文累计231篇，其中核心期刊论文51篇（CSSCI期刊论文11篇）。国内相关文献主要集中于：（1）基于大数据的现代审计理念变革。例如，具体分析大数据对CPA审计的影响[10-11]，剖析大数据对政府审计理念的冲击[12]，基于技术特征与应用特征阐述新时代下大数据审计的内涵[13]，立足大数据时代背景分析大數据技术对环境责任审计的影响[14]。（2）基于大数据的现代审计方式转变。例如，基于数据共享、数据标准化、数据多样性与审计人员能力研讨财政审计数据的分析模式[15];基于大数据价值链视角探讨审计工作的创新模式[16];分析大数据环境下商业银行审计非结构化数据的采集存储与处理[17];阐述基于DBSCAN聚类的大数据审计抽样，并基于大数据下财务共享服务模式建立IT审计的实施路径[18]，提出大数据审计环境下政府审计采购的技术方式与组织模式[19]。（3）基于大数据的现代审计平台构建。例如，将大数据审计平台分拆为采集、