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审计大数据分析人才需求及其培养

作者：阳杰应里孟

来源：《财会月刊·下半月》2019年第02期

摘要[]审计大数据分析（ADA）是大数据时代审计取证的核心技术和方法。ADA工作的

艺术性、审计职业判断需求和团队内部沟通的需要，要求培养能够在审计与大数据分析之间穿

针引线的复合型ADA人才。经分析认为，ADA人才更应由审计专业来培养。本科层次的

ADA人才培养目标是，培养能以创造性方法来完成对ADA项目全过程的构思（C）、设计

（D）、实施（I）和运作（O），从大数据中发现有意义的模式和关系，为审计判断和决策提

供支持的专门人才。参照CDIO大纲，细化分析对ADA人才具体的知识、能力和素质的要

求，并以ADA人才培养目标为指引，以CDIO标准为依据，从专业培养理念、课程计划制

定、设计一实现经验和实践场所、教与学的新方法、教师发展和考核评估等六个方面建構了

ADA人才培养模式。

关键词[]大数据分析;人才培养;CDIO;审计教学;ADA

中图[分类号]F239.4

文献[标识码]A

文章编号[]1004-0994（2019）04-0108-12

一、引言

大数据技术正在深刻地改变审计环境和审计取证模式。ACCA和IMA联合发布的《数据

革命》报告认为，与历史上历次产业革命一样，数据革命可能是人类发展历史上的一次重要转

折的信号。在此背景下，审计人员要能运用大数据分析技术和方法，从高速增长、高速流动、

变化无常、结构复杂、种类繁多但潜含价值的大数据中获取审计证据，否则可能再次面临“进

不了门，打不开账”的窘境，甚至有被其他专业更加精通大数据技术的人员取代的风险。特别

是伴随大数据而来的人工智能和区块链技术的兴起，一度使审计职业将大概率被计算机取代的

言论甚嚣尘上。

目前，以“四大”会计师事务所为代表的审计职业界开始采纳并运用大数据技术，还融入了

人工智能技术，可以完成部分审计判断任务。然而，对于如何在审计工作中对大数据进行分

析，以及大数据分析会给审计工作带来何种影响，仍然知之甚少。当前具有审计专业背景的大

数据分析人才极度稀缺，更是我们不得不直面的严峻现实，断言计算机将取代审计职业为时尚

早。对此，IAASB、AICPA、CPACanada和ICAEW于近年密集发布了一系列关于在审计中运

用大数据分析的指南或实务提示。这些官方文件的发布，凸显了审计职业界对大数据分析的深

切关注，也力证了大数据分析已是审计人员的必备能力。

然而，这些文件提示多是探讨大数据分析技术和方法及其应用于审计工作的可能性，以及

大数据分析对审计模式、审计流程及审计准则的影响，并未对审计大数据分析（AuditData

Analytics，以下简称ADA）人才应具备的知识、能力和素质要求做出界定，也未涉及人才培

养问题。学术界虽有研究探讨了大数据分析师应该具备的能力体系，以及应该如何将大数据分

析内容融入现有的会计课程体系等问题，但也未论及ADA人才培养。那么，为何要培养ADA

人才以及应该如何培养ADA人才是大数据时代亟待解答的课题。为此，本文在分析ADA特

点及其人才需求动因的基础上，借鉴工程教育改革的CDIO理念，探寻可能的答案。

二、审计大数据分析及其人才需求动因

大数据之所以能够带来数据革命，得益于技术基础设施、数据存储、转换、操作和分析的

工具及技术的发展。大数据分析为审计取证工作带来了强有力的技术支持，也在改变审计取证

的方式和方法，传统审计人才已难以胜任，培养新型ADA人才已迫在眉睫。

（一）审计大数据分析

数据分析有DataAnalysis和DataAnalytics两种表达方法。DataAnalysis指的是通过经典

统计理论、技术、方法和工具来处理数据，借以获取有用的信息，可称为传统数据分析。进入

大数据时代，传统数据分析已不再适应大数据需求，这时就需要新的理论、技术、方法和工具

的支持。为与传统数据分析区分，DataAnalytics被用来指代大数据分析。大数据分析是通过

采集和准备大数据，综合运用统计及其他量化分析方法来开展描述性、诊断性、预测性和规范

性分析，从大数据中获得知识和洞察，并用可视化方式将结果呈报给用户，以支持用户决策和

行动。

在审计工作中运用数据分析由来已久。自审计模式从详细审计转向抽样审计之后，数据分

析程序就成为审计取证环节中不可或缺的手段。不过，由于数据可用性和分