试析大数据环境下的数据式审计模式

作者简介:
郑伟,北京交通大学经济管理学院、中国邮政储蓄银行审计局;张立民,北京交通大学经济管理学院;杨莉,审计署计算机技术中心。

原文出处:
审计研究

内容提要:

02


期刊代号:V3
分类名称:审计文摘
复印期号:2016 年 10 期

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      数据式审计模式是信息化条件下审计对象从传统纸制账目转变为电子数据后采用的审计取证模式。近年来,信息化环境持续发生变化,审计对象已经向大数据方向发展。面对这种变化,数据式审计模式研究也应有所发展和推进。分析和总结大数据环境下的数据式审计模式,将有助于提升审计能力,帮助审计人员更好地开展大数据审计工作。

      一、文献综述

      1.大数据与审计关系研究

      中国科学院院士李国杰(2012)认为,大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。中国工程院院士邬贺铨(2013)指出,大数据泛指巨量的数据集,因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。一般而言,“大数据”的特征可以归纳为4个V(李国杰、程学旗,2012;严霄凤、张德馨,2013):容量大(volume big),数据量级已从TB发展至PB乃至ZB,可称海量、巨量乃至超量;多样性(variable type),数据类型繁多,越来越多为网页、图片、视频、图像与位置信息等半结构化和非结构化数据信息;生成速度快(velocity fast),数据是高速产生并高速计算处理的,数据是生成为一个可实时查询的连续数据流,可根据需求提供有用信息,而不是批量生成;价值高和密度低(value high and low density),能够从基于机器学习、统计模型以及图算法的深入、复杂的数据分析中获取可对未来趋势和模式提供预测性分析的重要洞察力。大数据已经在宏观经济研究方面、农业领域、商业领域、医疗保健领域、社会安全管理领域、科学研究领域等众多领域取得应用成果(李国杰,2012)。大数据甚至改变了经济预测范式,经济预测不再以经济统计指标为唯一来源,基于互联网产生的大数据都可以用于经济预测,利用搜索数据和社交媒体数据可以提高预测和实效性(蔡跃洲,2015)。

      国际学术界和实务界对大数据与审计的研究至今为止比较少。T.M.Persons(2013)在美国政府审计论坛上提出审计要考虑大数据发展趋势的影响。Kyunghee Yoon等(2015)认为大数据因其充分性、可靠性和关联性的特点,将成为传统审计取证方式的有力补充。Juan Zhang等(2015)分析了由于大数据的特点,造成持续审计在数据一致性、完整性、识别性、聚合性和机密性方面存在问题并提出了解决方案。国内学术界和实务界对大数据审计的研究始于2013年。刘碧湘(2013)分析了大数据对计算机审计的机遇和挑战,提出利用大数据推进计算机审计,要解决保障数据质量,建立公共分析数据平台,加强对审计人员的培训和建立合理的审计结果评价体系等问题。秦荣生(2014)认为大数据技术主要着眼于“数据”,负责提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法,而云计算技术主要关注“计算”,负责提供IT解决方案,大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。鲁清仿、梁子慧(2015)从科学范式的角度研究了大数据对风险导向审计模式的影响,认为大数据降低了审计师审计取证的成本,打破了分析取证的技术限制,使得审计证据更加充分适当,有助于减少审计风险。国内学术界对大数据与审计关系的研究日渐丰富。

      2.数据式审计模式研究

      石爱中、孙俭(2005)创造性地提出了数据式审计模式的观点,认为信息化条件下,审计工作的对象从传统纸质账目转变成了种类繁多的电子数据,对数据式审计模式的涵义和特点进行深入的阐述,提出数据式基础审计可以简单描述为系统内部控制测评加数据审计,开创了这一新型审计模式的研究。董博坤(2007)在此基础上结合杭州预算执行审计实际,提出实现数据式审计模式路径的三个重点,分别是构建审计数据综合分析系统,把握审计关键环节和强化审计应用。徐瑾(2009)从一般计算机技术、计算机辅助审计技术、审计信息化建设到审计人员专业技术素质对对数据式审计的实施路径和发展方向进行了进一步的研究。王锴(2011)认为数据式审计模式是风险导向审计模式的发展,数据式审计模式的切入点是直审数据库(数据及其形成机制),并就此提出数据库审计技术。数据式审计模式研究逐渐成为计算机审计研究的重要研究方向。

      以往对数据式审计模式的研究,均以传统数据环境为基础,数据式审计模式的关键环节即内部控制测评和数据审计均建立在相对封闭和结构化数据环境下,审计分析方法以传统计算机辅助审计技术为主,难以满足当前大数据环境下的审计数据分析需求。当前互联网数据可供审计分析利用的越来越多,被审计单位的业务数据量越来越大,审计机关内部的数据亟待整合利用,如果仅仅满足于传统环境下的数据分析处理,将难以适应大数据环境下的数据式审计模式的挑战。而且,综合目前的大数据审计研究来看,现有的研究主要是分析大数据给审计带来的机遇与挑战,较少深入分析大数据环境下如何有效推进数据式审计。本文试图从分析大数据环境对数据式审计的影响入手,研究大数据环境下数据式审计的可行性和路径,探索如何运用主要的大数据技术开展数据式审计工作。

      二、大数据环境下数据式审计模式的影响和可行性

      (一)大数据环境给数据式审计模式带来的影响

      1.数据式审计模式的发展历程

      审计模式,又称审计取证模式,主要经历了账项基础审计模式、制度基础审计模式和风险基础审计模式等阶段。账项基础审计模式是将反映经济业务的纸质账目作为审计取证切入点的审计模式,大量运用详查法,后来逐渐发展了抽查法。制度基础审计模式是将控制经济业务及其记录的内部控制制度作为审计取证切入点的审计模式,审计的重心被前移到内部控制制度。风险基础审计模式是在制度基础审计基础上,通过在审计全过程引入风险分析方法,增加风险因素作为另外一个切入点而形成的一种审计模式。在纸质环境下,审计取证模式已经发展到制度基础审计模式和风险基础审计阶段。而信息化环境下,相应的审计取证模式发展为数据式系统基础审计模式,即对系统内部控制和电子数据进行审计。随着大数据环境的到来,数据式审计模式进一步发生变化。

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