大数据时代基于云会计的审计实施框架构建

【摘 要】 大数据、云会计技术的应用与融合在改变企业会计信息化建设模式的同时也改进和提升了传统的审计工作。从审计范围、审计数据、审计风险、审计技术、审计人员等方面分析了大数据、云会计技术对审计产生的影响，建立了大数据时代基于云会计的审计实施框架，并详细阐述了该框架下审计业务开展的具体流程。

【关键词】 大数据； 云会计； 审计业务； 实施框架

中图分类号：F239.1 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2015）24-0134-03

一、引言

近年来，云会计的出现促进了企业会计信息化的进程与发展，引起了企业的普遍关注与积极应用。大数据具有数据量大、类型多样、处理速度快及巨大的商业价值等特点，它能够帮助企业作出更加精准、有效的经营管理决策，使得大数据的应用水平成为现代企业建立核心竞争力的新来源。大数据时代，企业在转向云会计应用，改变会计信息化建设应用模式的同时，传统的审计工作也面临着较大的挑战与变革。

“互联网+”时代下，大数据、云计算等新兴技术的发展对审计工作的影响已经引起了学者们的关注。秦荣生（2013）分析了云计算环境下内部控制评审、云审计平台建设、信息安全审计、收集审计证据和实施审计程序等面临的问题。文峰（2011）在比较云审计与传统审计的差异后，认为云审计模式下的审计程序如果由专业的云软件开发商来进行能够提高软件的兼容性和客观性，但是云审计平台存在数据安全性不高、使用成本高、数据建设和维护开支较大等问题，而云审计平台的构建、数据维护、服务升级等可以通过高度的商业化实现产品质量和服务水平的提升。许金叶等（2013）基于物联网背景分析大数据审计的目标、审计的依据、审计内容、企业三层审计制度等内容，认为审计单位必须依据审计标准，对大数据业务操作流程进行审计，以确保大数据的安全性、可靠性与有效性。王帆等（2014）在对互联网云审计系统进行理论分析的基础上，从云审计运行层次及过程两个角度探究云审计系统的运行机理，构建了云审计系统评价体系并运用AHP模糊综合评价法进行评估，从而指导审计机构与被审计单位共同建设云审计系统，提高审计工作的效率与效果。

纵观现有的研究发现，关于大数据、云计算环境下的审计相关研究还主要集中在环境对审计的影响、审计模式和审计内容等方面的探讨，而关于审计框架的构建与实施方面的相关研究还涉及较少。鉴于此，本文在分析大数据时代云会计对审计影响的基础上，建立了大数据时代基于云会计的审计实施框架，并阐述了该框架下审计业务开展的具体流程。

二、大数据时代云会计对审计的影响

对审计数据的全面掌握、充分挖掘和技术的广泛运用，将会极大地改变现有审计项目的作业模式，并大幅提升审计效率。在“互联网+”时代，企业如果要适应快速变化的市场，就需要提高自身对大数据、云计算等新技术的敏感性，以提高企业的核心竞争能力，这就必然会对审计范围、审计数据、审计风险、审计技术和审计人员等方面产生较大的影响。

（一）对审计范围的影响

从审计发展历史来看，审计工作经历了从“抽样审计”到“全量审计”的演变，即“样本=总体”。大数据时代的到来对抽样审计产生了影响，而且这种影响在不断扩大。在传统的审计中，由于受到人力和时间的限制，无法做到对所有审计数据的收集和分析，所以审计人员在审计工作中一般采用的是审计抽样方法，选取具有代表性的数据获得最多的审计信息。目前，大数据时代的到来，大数据挖掘技术的应用，使审计工作逐渐能够从海量数据中挖掘潜在有用的信息，这就要求审计单位有较强的数据分析、处理和存储能力，使得审计人员不再依赖于审计重要性水平进行重点检查，审计项目更具全面性、整体性。

（二）对审计数据的影响

在传统的审计模式下，审计人员可以对获取的财务数据和业务数据等结构化数据依靠技术手段进行审计分析，而对年度工作报告、规章制度和合同等非结构化的数据还须通过审计人员翻阅来进行分析。大数据时代的到来，使得在云会计环境下可以存储大量具有存储容量大、增长速度快、价值密度低等特点的多种非结构化数据，如文档、图片、视频和音频等。由于非结构化数据的复杂性和差异性，要进行数据分析将会变得异常困难、复杂。因此，审计人员应该逐渐转变审计分析思路，由以结构化数据为主转变为结构化数据与非结构化数据并重的方式。

大数据时代下审计数据之间的关系由“因果关系”转变为“因果关系与相关关系”并重，而且更加注重数据间的相关关系分析。传统的审计过程中，审计人员往往是根据自身的审计经验来设计分析思路，随后再去收集被审计单位的数据来验证不同数据之间的勾稽关系，做出勾稽关系表，从而发现审计疑点或问题，这主要体现了数据之间的因果关系。在大数据时代，由于数据量较大、类型复杂，且考虑的领域较多，因此需要在相关关系分析的基础上，来对审计疑点进行预测与分析。在云会计环境下，将审计方法模型融入到云平台中，从而数据可以根据已有的方法模型来判断被审计单位业务的真实性和合规性，这一方式体现的即是相关关系，而不再是因果关系。大数据时代下的审计工作将会促进传统审计方法向数字化、自动化与智能化的方向发展。

（三）对审计风险的影响

云会计下的审计可以通过构建互联网上的云平台，以完成对信息和数据的传输、存储等，使得审计人员摆脱了对纸质材料的依赖，但也出现了一系列新情况，诸如传统审计下可视审计线索消失、数据在输出和存储的保密性等方面的审计风险加大。审计环境日益严峻，审计对象也越来越复杂，审计证据较难获取，使得云会计环境下的审计风险也有所增加。

（四）对审计技术的影响

传统审计中，审计人员实行的审计技术已不能满足大数据时代的需求，以前主要采用的是审计线索跟踪技术（如检查、函证、询问等），但在现行的审计模式下，审计线索具有不可见性、数字化、网格化及流动性等特点。因此，审计人员必须掌握新型应用技术，掌握云环境下获取审计证据的技术手段，确保审计质量。由于当代的舞弊技术手段很多，目前利用数据库管理系统的SQL查询分析功能、利用审计软件以及利用联机分析处理（OLAP）等审计数据分析技术，隐藏的审计线索不能够被轻易发觉。在大数据时代，数据量成倍递增，对海量数据管理技术提出更高的要求。云会计环境下，审计人员使用基于云的数据挖掘技术和数据仓库技术，通过云平台来跟踪审计线索，从结构化、非结构化的海量信息中挖掘相关审计证据。

（五）对审计人员的影响

传统的审计人员除了掌握财务或审计等专业知识，大多都是凭积累的“经验”来进行审计工作。然而，在大数据时代，基于云会计的审计工作对审计人员的要求更为严格、苛刻。审计人员既要了解数据的变化及数据处理技术，也要能够充分、及时地从海量复杂的数据中，辨认出与审计业务相关的、重要的数据，并得到最佳的审计证据。此外，审计人员还需要了解审计软件的设计、开发与运维等方面的知识，最好还能够了解当前宏观经济形势，收集行业数据，关注整个审计行业的发展趋势。

三、大数据时代基于云会计的审计实施框架

大数据时代云会计环境下审计的主要任务是通过构建一个支撑平台，实现对审计数据的分析和处理。云平台中的审计需要应用数据挖掘技术，将审计系统和数据挖掘技术结合起来，找到结合的突破口。运用数据挖掘技术对被审计单位信息系统在运行过程中产生的大量业务数据与财务数据进行深入的分析，对审计数据进行初步的挖掘与筛选，形成可疑数据，运用分析方法以及操作方法，对被审计单位的经济活动进行判断，取得审计线索。基于这样的理解和分析，本文根据审计的作业流程，构建了一个大数据时代基于云会计的审计实施框架，如图1所示。

大数据时代云会计环境下的审计是按照统一的行业审计模型，通过云平台数据中心来实现数据采集、数据转换、模型和方法制作，并利用数据之间的相关关系得出相应的审计线索。审计部门可以从云平台数据中心，调出被审计单位的数据，并通过云平台审计系统进行数据的分析和处理。

（一）审计准备阶段

审计单位在接受客户委托之后，首先要明确审计目标、审计业务的性质和范围；然后对被审计单位的经营规模和组织结构、经营情况及经营风险、内部控制情况、关联方及交易情况、以前年度审计情况等方面进行详细的了解；最后，制定初步的审计工作方案，再通过上级审批，确定审计方案。在云会计环境下，审计人员对被审计单位上传到云平台的数据资料进行分析，并实施审计程序的相关流程得到审计证据。根据制定的审计工作分析方案，对审计业务进行需求分析，将审计需求转化为数据挖掘具体问题。

（二）审计实施阶段

审计实施阶段包括数据采集、数据处理、审计数据库的形成、审计业务分析等步骤。

数据采集阶段是审计实施阶段的前提和基础。在被审计单位的ERP系统、业务管理系统（EIS）中，根据已有的数据挖掘问题和审计目标，采集与审计需求相关的财务数据和业务数据，上传至审计终端，采用数据库连接件将被审计单位ERP系统和审计系统通过计算机网络直接相连，使得审计单位与被审计单位的信息共享到一个平台之上，筛选出正确、合理、可靠的审计数据，形成数据层。

在数据处理阶段，互联网、物联网及移动互联网等各种媒介让数据层中的数据借助云会计平台以及大数据处理技术和方法（Hadoop、Storm Apache Drill、HPCC、Mapreduce等）进行规范化的处理。首先对采集来的原始数据进行抽取、筛选、清理、集成和转换，建立数据仓库；然后通过ODS、DM、OLAP等数据分析与数据挖掘技术，找出有价值的信息，以保证后续的审计业务分析顺利完成。在基于云会计的审计实施框架中，系统运行的过程还经历了审计单位和被审计单位云平台数据的交互运行过程。首先，被审计单位从云平台安装审计数据采集软件客户端，并与会计信息系统连接，在审计单位发出审计数据采集请求之后，被审计单位通过云会计平台实时向云端传输审计数据。然后，审计单位可以通过云平台储存的被审计单位的数据来获取相关的审计数据，继而进行数据分析处理，运用审计数据获得真实、可靠的审计证据。

审计数据库是整个审计实施框架的核心内容之一，没有审计数据库就没有办法进行基于云会计的审计工作。数据库是由数据通过逻辑数据模型进行组织和重构，并在数据仓库中进行存储和管理。审计数据库使用多维数据模型进行数据建模，在基于云会计的审计数据挖掘平台中，数据库的访问信息目录由元数据提供，而元数据则是关于数据的数据。这个目录可以帮助审计人员准确地定位源数据和数据库中的内容，也可以对数据仓库服务器中的数据进行存储和更新，还可以在进行数据汇总时作为目录，普通用户可以通过查询该目录来了解和访问数据。

大数据时代基于云会计的审计，其核心工作是借助云平台对审计数据的深度分析。云平台中的模型方法将输入的原始数据转化为审计需要的信息以发现审计线索或支持审计取证。审计业务分析阶段，审计人员从云平台获取处理过的审计数据，根据正确的设定值计算，判断审计业务的性质。在对其进行确认验证后，得出具体结果。在完成上述工作后，使用得到的审计线索或者问题，完成对被审计单位经济活动是否真实、合法的判断。

（三）审计终结阶段

审计人员根据被审计单位的相关经济活动产生的数据通过云平台的相关审计模型方法处理之后形成审计证据，并对其筛选、归类和整理，然后针对被审计单位作出综合评价，出具审计报告初稿。这一阶段的主要工作还包括：检查期后事项、检查或有事项、评估客户持续经营能力等。然后，审计报告初稿经过上级审查通过后，最终确定审计报告。出具审计报告并提出审计意见后，被审计单位必须遵照执行。最后，需要对各种审计数据资料进行整理归档，将向被审计单位调阅的资料全部归还给被审计单位。

四、结语

大数据、云会计技术对审计行业既是挑战，又是机遇。大数据技术有助于实现财务数据和非财务数据的相互印证，为审计工作的科学性、合理性、准确性提供有力的支持。审计数据分析操作过程的有效性、科学性会直接影响到审计数据分析工作的质量，并有可能影响到审计结论的正确性、合理性。本文分析了大数据时代云会计对审计的影响，构建了大数据时代基于云会计的审计实施框架，阐述了该框架下的审计工作流程。在大数据时代，基于云会计的审计工作，存储了海量的结构化、非结构化的审计数据，隐藏于其中的数据，可能会更好地帮助审计人员开展审计工作，挖掘有效的数据将可以降低审计的盲目性，扩大审计工作的审查范围，提高审计的工作效率和质量。

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