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审计观察

面向全样本空间的审计质量研究

陈耿成津辰王士通

（南京审计大学江苏南京211815）

：，

摘要抽样审计的理论基础随着大数据、云计算与人工智能等技术的兴起而遭遇巨大挑战

新的技术与环境带来了新的审计模式，即基于全样本空间的审计。本文阐述了抽样审计与审计

质量特征间的内在矛盾，由此凸显全样本审计的优势；重点关注全样本空间下的审计质量问题，

分析其质量特征；建立基于全样本空间的财务弊识别模型，研究其审计质量的相关特征及评

估指标，体现全样本审计对模型与算法的重视。

关键词：全样本舞弊识别审计质量评估指标

DOI:10.16144/j.cnki.issn1002-8072.2024.21.002

一、引言二、研究现状

早提出“大数据”概念的麦肯锡公司指出，“数据（一）抽样审计研究现状

，并已成为重——

已渗透到今天的每个行业和业务功能领域大量学者专注于研究审计抽样的理论基础—概

要的生产要素。”海量数据的收集、分析与利用正改变着率论与数理统计。审计的特点是，需要经常在无法获得

人类生产生活的面貌。它通过不断提升数据的加工处理全部信息的情况下作出判断。统计抽样面向这一特点，

、人工智能等——，这是有科

能力，实现数据的“增殖”。大数据与云计算刚好提供了合理的指标—置信度和精确度

[1]

技术的关系密不可分。围绕大数据时代所部署的技术学依据的。更进一步的，是概率论中的大数定律阐明大

不止于此。正如党的二十大会议报告强调，“推动战略性量随机现象所具备的结果稳定性，论证了审计抽样的可

新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智行性，成为抽样审计理论基础；而数理统计为抽样审计

、高端装备、绿色环保等一[2]

能、生物技术、新能源、新材料提供了具体的方法论基础。研究者还关注抽样审计的

批新的增长引擎。”在大数据时代，各行各业都在积极探具体执行标准。样本中关于获取样本数量的技术标准，

[3]

索与这些新技术的融合发展。如计划的抽样误差P，总体方差σ，可容忍的风险水平，

抽样审计作为主流方法，它的重要地位及相关基础以及与抽样结果评价有关的技术标准，包括重要性水平

理论从未动摇。如今海量数据正考验着它的存在价值，与可容忍误差的关系，重要性水平的确定，都应当得到

非结构化电子数据的高效处理同样是摆在审计行业面严格的规定[4]。抽样审计下的审计误差调整涉及确定误

。，依强调精，应

前的难题2023年1月的全国审计工作会议差，估计误差与推断误差，是实际工作中的薄弱一环

准把握审计全覆盖的重点，把教育、科技、人才作为基础