0 引言 自2020年3月1日起施行的新《证券法》对上市公司信息披露的要求做了更加详细和全面的规定，这表明监管机构和信息使用者对财务报表等信息的真实性、准确性和完整性的期望值在提高，对财务报表审计的质量和效率也提出了更高的要求。在大数据时代下，不断涌现的现代信息技术对审计环境、审计模式和审计流程产生了深远而积极影响。《“十四五”国家审计工作发展规划》中指出，现阶段应充分运用现代信息技术开展审计工作，创新审计技术方法和提升审计质量效率，实现科技强审。技术创新是注册会计师行业保持进取心和先进性的助推器，更是不断拓宽财务报表审计功能边界的延展器。因此，运用大数据审计模式已成为注册会计师行业提高财务报表审计质量和效率的必由之路。然而，当前研究的重点大多集中于大数据对审计的影响方面，较少有学者研究大数据审计模式在财务报表审计中的应用问题。因此，本文从大数据审计模式的提出背景和概念出发，重点分析了大数据审计模式在财务报表审计中的应用流程和运行保障条件，并基于此提出了针对性的改进对策，相关研究结论可供交流与讨论。 1 大数据审计模式的提出背景和概念 1.1 大数据审计模式的提出背景 关于大数据审计模式的提出背景，2011年5月，McKinesy全球研究所提出了“大数据”这一概念，称其为一种在获取、存储、管理、分析等方面都超过传统数据库数据处理能力范围的数据集合。2012年3月，美国发布《大数据研究与发展倡议》，促进大数据的发展上升至国家战略层面。2015年9月，美国会计学会（AAA）举行的“大数据中的会计”研究会议对大数据在审计和会计做了很多探索与分析。2017年4月，世界审计组织大数据工作组第一次会议在南京审计大学召开，参会各国共同谋划大数据审计工作的方向，致力于将大数据工作组打造成各国最高审计机关交流的平台，科学推动大数据审计实践。 我国对大数据审计模式的发展也相当重视。早在2013年，我国审计署就提出应着重关注国内外大数据审计技术的相关研究，为大数据技术在审计中的实际应用寻找可行途径。2015年8月，国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，“大数据”正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。2016年6月，审计署印发的《“十三五”国家审计工作发展规划》提出，应积极拓展大数据技术在审计中的运用，探索多维度、智能化的大数据审计方法。2018年5月，习近平总书记在中央审计委员会第一次会议上指出：“要坚持科技强审，加强审计信息化建设。”2021年6月，中央审计委员会办公室、审计署印发了《“十四五”国家审计工作发展规划》，再一次强调“科技强审”的重要性，指出应充分运用现代信息技术开展审计，创新审计技术方法和提升审计质量效率。在数字经济的现实和国家政策的支持下，大数据审计的时代已然到来，审计变革势不可挡。 1.2 大数据审计模式的概念 关于大数据审计模式的概念，Earley认为，大数据审计运用分析大量数据的软件及更复杂的数据可视化工具潜在地提高了数据的表现力。George等认为，大数据和分析（Big Data and Analytics，BDA）工具的运用是审计技术的最新发展成果，大数据和分析工具与审计的结合能够系统地提取和分析大量不同的审计数据集，包括结构化数据和非结构化数据。Zou等认为，大数据审计模式是信息技术时代下审计工作的一种新思路和新要求，其在审计过程中选择数据技术作为支撑，将大数据审计方法演变为审计过程的常态。陈伟和居江宁认为，大数据审计是一种新的计算机审计模式，其内容包括电子数据审计和对计算机信息系统进行审计。袁野认为，大数据审计运用先进技术汇聚了大量数据，具有数据、业务和技术“三融合”的特征，还包括多来源、多技术、多关系、多模式、多视角5个方面。王文博认为，大数据审计是指审计人员运用大数据理念、大数据技术和工具，利用大量、分散、多样的经济社会运行数据，开展多跨度（跨地域、跨层级、跨系统、跨业务等）的挖掘和分析，以此来提升审计发现问题、判断评价、总体分析的能力。本文认为，大数据审计模式是以现代信息技术为支撑、以数据分析为核心、以风险应对程序为重点实施的一种增值型审计模式，其在一定程度上拓宽了财务报表审计的功能边界。 2 大数据审计模式下的审计变革 2.1 审计思维哲学 “互联网+”、云计算、区块链、人工智能等技术的涌现将审计行业带到了大数据时代。审计人员能明显感受到新兴技术对审计行业、环境和审计流程的深远影响，而他们对技术的感知和领悟正是大数据时代对审计思维哲学的重大变革，其在审计视角、审计方法论等方面都发生了改变。大数据以其多跨度的特点为审计数据重新赋能，审计数据不是单独纵向的关系链，而是置于多维度的关系网中，令审计人员能站在一个更加宏观的视角对被审单位的各类信息进行总体分析，其洞察力也大大提升。同时，大数据更注重问题的相关性和开放性，这也促使审计决策不再局限于封闭的因果问题，而是更多对财务数据和非财务数据进行相关性分析。而在如今追求效率的时代下，大数据和先进信息技术的结合提供了更多高效的数据分析工具，审计思维也应更具灵活性和创新性，选择何种数据挖掘和数据分析工具才能实现审计效率最大化是开展审计业务时需要考虑的重要方面。 2.2 审计取证模式
