大数据在审计中的应用范文

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随着计算机技术的高速发展，其高效的运算和海量的储存为供电企业管理提供了强大的技术支持。尤其是涉及运营环节的审计工作，因为需要对大量的财务数据和经营管理数据进行分析，通过计算机的数据挖掘技术辅助开展审计工作，可以有效减少传统审计方法对审计工作的限制，有效提高审计效率。在大数据时代的今天，基于计算机数据挖掘技术的孤立点分析方法，通过建立数据挖掘模型，具有快速发现异常审计现象的特点，因此，孤立点分析在供电行业营销审计中具有深远的应用意义。

一、孤立点和孤立点分析方法

孤立点分析，是数据挖掘技术中的一项重要技术，主要用来检测审计数据中的异常数据，是针对常规审计工作中疑点数据的孤立点表现而产生的一种技术分析方法。

1.孤立点

在进行审计的海量数据集中，通常会出现一些与众不同的数据，这些数据并不是由随机偏差产生的，很有可能产生于完全不同的机制，因此在聚类分析中表现为不属于任何的类或簇，这种数据对象在聚类中被称为噪声，在孤立点分析中则叫孤立点。在审计领域中，由于审查背景的不同和模型假设的差异，对于孤立点也会得出不同的结论。

另外，操作错误、蓄意操作，以及测量、系统的错误和相关总体数据的自然偏差等，都会导致孤立点的产生，因此，审计人员需对这些情况产生的原因进行深入分析，从中筛选出有价值的审计信息。

2.孤立点分析方法

（1）孤立点分析方法的概念：孤立点分析方法是通过在给定的数据集合中找出定义不一致的数据，并检测这些不一致的数据的方法。即，给定一个有n个数据点的集和，并对其中可能出现的孤立点数目进行预期，这个数值为k，发现与剩余的数据相比是显著异常的、孤立的、或不一致的前k个对象的过程。

（2）孤立点分析方法介绍。基于距离的方法：即对数据域中的数据对象进行相异度的分析，通过对审计数据进行清洗，并检验有效性后，结合所审计的行业的特点，以公式计算出符合大多数对象之间距离的阈值，并将这个数据确定为一个孤立点。这个方法可以克服基于统计方法中数据分布特征确定的问题。

基于偏离的方法：这一方法是通过对数据对象的主要特征进行检查从而确定孤立点。在基于偏离的方法中，主要采用的是序列异常技术和OLAP数据立方体技术。前者是通过对定义样本集的一般特征进行预先定义，从而将“偏离”这些特征的样本区分出来，是一种利用审计数据集的总方差找到相异度函数的有效方法。后者则是以审计中对异常的单元进行标注下钻，从而发现更深层次的异常。

基于密度的方法：这个方法的是利用数据对象的局部密度来对孤立点进行检测。当某一数据对象周围区域的局部密度与其他邻近数据的局部密度的局部孤立点因子（Locai OutlierFactor，LOF）值越大时，则越有可能是孤立点，从而提示相关审计人员注意，其特点是对于局部孤立点的发现效果较好。

基于距离和密度的聚类和孤立点检测方法：这一方法是将距离和密度方法进行融合，利用两种方法的优点来进行准确的聚类和孤立点确定，对于高维数据中的孤立点的识别更有效。

基于人工神经网络模型的方法：这一方法使用的数据集可以是较小的通用统计数据集，也可以是现实的较大的专用数据集，因此对于大小数据的孤立点检测都能获得较好的预期效果。但这一方法对于含有放射状的孤立点数据集检测效果不好。

在审计过程中，孤立点分析技术主要用于审计数据预处理过程和异常检测两个方面。审计人员需完成对原始数据的采集、清洗、验证，使数据满足建模的需求，再根据数据的类型和特征从以上几种常用的孤立点分析方法中找出适应的孤立点算法，既可以选取其中一种，也可以将几种方法进行有效组合，以满足审计工作寻找异常数据的要求。

二、孤立点分析方法在供电行业营销审计应用中的流程

孤立点分析方法在电力营销行业审计工作中的应用，应结合供电行业的特点，根据审计的需求，选择合适的方法，一般情况下，具体工作可以遵循以下流程：

1.提出需求

在进行审计时，审计人员需根据自身的经验和洞察力对经营业务中的异常情况进行分析，找出业务及数据中的孤立点，并与数据挖掘人进行深入沟通，实现对审计需求的全面了解。在提出审计需求时，相关内容应包括业务理解和数据理解两个方面，业务理解包括审计项目目标、评估审计目标的资源、确定数据挖掘目标、生成项目计划，并根据这些需求进行相关审计人员的假设；数据理解则是对审计部门的系统和业务流程进行了解，并对原始数据进行采集分析，同时对数据质量、数据变量进行初步检测和探索。

2.检验

基于对审计需求的理解，相关数据挖掘人员需要对能否采用孤立点分析方法解决审计问题进行判断。这需要预定义相关参数和孤立点的识别规则，后通过数据清理算法清理审计数据，最终实现对孤立点的精准定位。

3.建模

进行相关审计的建模工作，需要数据挖掘人员根据实际情况，提交数据挖掘模型，并将相关的功能和作用向审计人员进行详细介绍，使审计人员熟悉模型并确定其使用方法，之后即可对数据挖掘模型进行试用。

4.挖掘、评价

在挖掘模型的基础上，审计人员对其得到的数据挖掘结果进行评价。

5.修正和完善

如对模型得出的试用结果进行评价发现模型与审计需求不相符，这时就需对模型进行相应的修正和完善，使模型迎合审计的需求。

6.重复评价

在对模型进行调整后，对模型进行重复评价，保证其符合审计需求。

7.判断

根据模型得出的最终数据挖掘结果进行检测，如果结果的异常情况在合理范围内，审计人员可以根据自身的经验对其是否达到重要性水平进行判断，如果没有达到相关水平则可不予处理。

在进行基于孤立点分析方法的审计数据挖掘模型的建立时，审计人员需对相关数据的进行深入的理解，并对审计需求和孤立点算法的融合程度进行有效把握，以此决定数据挖掘模型的建立标准。在这一过程中，需通过不断的论证和反馈才能实现挖掘模型及方案在针对性、实用性上的最优化。

在大数据时代下，孤立点分析在供电行业营销审计中的应用，是实现科学审计的重要前提。根据供电行业营销业务的特点，通过制定最佳的]孤立点分析方法，可以为相关审计工作提供最符合需求的数据、目标及审计环境，从而得到最满意的结果。当然，要实现审计目标，还需要相关审计人员具备扎实的专业技能和丰富的经验，通过对算法的科学选择和模型的精确建立，对相关数据进行深入挖掘，假设孤立点，并以此找出特殊的、反常的疑点，进一步追踪、查阅相关资料，探寻异常问题的本质，经过分析验证营销业务中是否存在舞弊、违规等行为，从而提高审计效率，降低审计风险，促进供电行业的发展。

参考文献：

[1]陈丹萍.数据挖掘技术在现代审计中的运用研究[J].南京审计学院学报，2009，02：57-61.

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中图分类号：F23文献标识码：Adoi：10.19311/ki.16723198.2016.14.056

随着科学技术的进步，数据处理方式也获得了巨大的改变，推动了大数据时代的到来。在大数据环境下，传统的审计方式已经无法满足时代的发展，因此，会计师事务所的审计工作方式发生了显著的变化。数据处理方式的进步，使审计工作的效率更高，但是也带来了一些挑战。如何应对大数据时代带来的挑战，是会计师事务所审计工作需要思考的问题。

1大数据时代下思维模式的改变

1.1数据的搜集及处理

通过大数据技术，使数据的搜集和处理方式更加便捷，从而提高了数据的价值。在传统的研究方法中，数据的获取主要是通过随机抽样的方法，虽然节省了数据的处理时间以及降低了难度，但是具有一定的局限性。这种方法出现的原因是信息的缺乏和信息技术的限制。但是，在大数据时代下，可以将海量的数据进行快速准确的处理和分析，从而提高了搜集和处理数据的效率。

1.2数据的获取及利用

在大数据环境下，不仅能够提高获取数据的准确度，而且也能够增加数据的利用效率。传统的数据研究方式中，注重获取数据的准确度，忽视数据的利用率。通过大数据技术，寻找数据的相关联系，揭示数据的内在规则，从而提高数据的价值。对数据进行解释，有利于使用者获得及时性、相关性以及高价值性的数据，从而提高数据的利用率。

2大数据时代会计师事务所审计工作面临的挑战

2.1传统事后审计方式向连续审计方式转变

在大数据时代下，数据的处理技术得到了极大的发展，对传统的审计方式也具有重要影响。传统的审计方式是事后审计，也就是说单位编制完财务报表后交给会计师，会计师抽查部分样本进行审计。这种审计方式在运作过程中较为耗时，从而增加了审计风险，使审计工作效率降低。在大数据环境下，运用数据处理技术可以将事后统计转变为连续审计，从而避免了传统审计方式的局限性。运用大数据处理技术，不仅降低审计差错，也节省了审计时间，提高审计效果。

2.2审计抽样方法向总体审计方法转变

在传统的审计方式中，由于数据的搜集、处理和分析的复杂性，使会计师通过随机抽样的方法进行数据选择。这种方式是通过对小样本的分析来推断总数据的整体情况，既能够降低数据的复杂性，也能掌握整体数据的基本情况，因此在审计工作中被广泛运用。但是，这种选择方式不能够将整体的数据情况准确的表现出来。在大数据时代，数据处理技术的进步，降低了审计数据选择的难度。会计师可以检查被审计对象的所有数据，运用大数据技术，将数据进行整体的处理和分析。审计的抽样方法逐渐被总体审计方法取代，使会计师事务所的审计工作发生革命性的改变。

2.3单一审计报告方式向综合审计成果转化

在大数据时代下，不仅仅对数据进行处理和分析，而是对数据进行解释。这种解释的信息和资料对被审计对象的工作具有重要作用。在传统的审计方式中主要是单一审计报告模式，通过财务报表出具审计报告。通过大数据技术可以使审计成果发挥更大的作用，在对审计数据进行归纳时，能够为被审计对象提供大量的相关资料，从而梳理企业财务、制度设计和经营管理等方面的逻辑关系，从而解释内在规律，对未来的发展提供了方向。审计成果不仅对企业的经营提供了信息，也能够帮助企业的有效管理。在整理宏观性、重要性和逻辑性较强的审计信息时，能够提供给相关利益者更加有意义的统计推断、关联分析和管理决策，从而完善企业内部的控制制度，提高企业的管理。

2.4搜集审计证据由因果关系分析转向相关关系分析

大数据时代的一个基本特征就是运用相关关系进行数据分析。会计师事务所在审计工作中，往往采用因果逻辑进行审计证据的搜集，这种传统的思维方式使审计工作的审计信息不够量化。在大数据时代，相关性分析更多的运用于获取审计证据。相关性分析在审计工作中，使大量的信息得到准确的分析，从而提供更加量化的审计证据。大数据技术的应用并没有改变审计证据的因果关系，而是降低这种方式的依赖性，更倾向于对相关关系分析的应用。这对长期依赖因果关系来搜集和发现审计证据的注册会计师来说，无疑面临重大的挑战。

3大数据时代下会计师事务所的应对策略

3.1制定大数据技术审计应用的长远发展战略

运用大数据技术进行审计工作的处理是时展的需要，是会计师事务所审计工作必然发展的要求。因此，应该根据审计行业的发展特点，制定长期的大数据审计应用战略，使信息技术的处理方式在短时期内实现转变。运用大数据技术在审计工作中，需要转变原有的思维方式和处理能力，是一项复杂的工程，这对审计行业提出了挑战。所以，必须在战略框架指导下，有步骤、有计划的推进数据、人才以及技术方面的管理，从而扩充基础资源。这样才能提供审计工作所需要的丰富资源、使审计数据分析模型以及软件所需要的基本要素得到有效地满足，从而实现大数据技术在会计师事务所审计工作中的实际应用。

3.2加快大数据技术应用的相关审计法规建设

法律法规使各行业工作的发展更加规范合理。随着大数据技术的不断发展，各行业的工作方式发生了巨大改变，在带来便捷的同时也引发了很多问题，例如数据处理的合法性问题。在审计行业中，《中华人民共和国注册会计师法》没有明确规定大数据技术应用的法律地位。这使大数据技术的合法性得到了质疑。因此，加快大数据技术应用的相关审计法规建设是十分必要的，对审计工作的长远有效发展具有重要影响，也是大数据技术应用于会计师事务所审计工作中的必要前提。

3.3加强大数据审计分析模型和审计软件的研究与开发

大数据分析模型和开发环境在不同行业中的需要是不同的，会计师事务所审计工作也不例外。通过大数据技术进行数据分析的平台更能够发挥审计工作的作用，使审计结果更加有效。因此，需要建设数据分析模型以及系统化的审计软件，使会计师事务在被审计对象的数据搜集、分析以及处理的过程中更加便利。加强信息基础设施建设和应用软件的功能完善，能够推动信息化进程，从而使审计师更好地了解财务报表下的交易，提高审计工作的效率。

3.4提高对大数据的认识和利用能力

随着大数据技术的不断应用，使会计师事务所的审计工作更加便利。但是，由于我国审计工作起步较晚，使审计方式仍旧以传统的审计方式为主。尤其是会计师对大数据的认识不足，对大数据技术的掌握程度不够，使审计工作仍旧处于低级阶段。会计师对大数据的认识和利用能力，不仅能够节省审计时间，也能提高审计数据的利用率，为审计对象提供更加有价值的资料。因此，全面提升注册会计师在大数据时代下的审计能力是十分必要的。一方面应该加强对会计师的培训，使他们能够熟练的掌握大数据技术；另一方面培养注册会计师利用大数据技术的能力，从而提高审计工作的效率。

参考文献

[1]唐凯，李山.大数据时代下会计师事务所的应对策略[J].商业经济，2014，（22）：2627.

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人工智能(artificialintelligence)英文简称AI，是一种通过普遍使用的计算机编程软件来模拟和呈现出模拟人类智能的科学技术。人工智能的概念最早在1956年被提出，在经过多年的研究和应用发展后，目前的人工智能已经应用在生产和生活的各个方面，例如制造企业的自动化生产线、物流行业的智能匹配配送系统等。而审计作为社会治理中重要的一环，也必然需要进入到审计智能化领域中，智能化的审计管理模式和科学化的技术手段不仅有助于实现审计的全覆盖、提升审计效率、延伸审计内涵。但在智能审计的不断发展中，由于新的审计技术带来新型风险也不断暴露，想要更好地在审计中运用人工智能技术，正确识别风险并提出相应的解决办法是必不可少的。

一、人工智能在审计中的运用情况

(一)人工智能在审计中运用的理论基础

1956年8月，人工智能在美国达特茅斯会议上被正式提出。直至近十年来，计算机和芯片行业的发展，存储条件、处理器性能的更新以及新型技术手段的出现才为人工智能领域奠定了基础。2017年，国务院办公厅正式印发的《新一代人工智能发展规划》，提出的主要面向2030年的关于推进推动我国新型下一代工业人工智能产业发展的主要战略目标之一是加快推进建立一个创新型工业国家和大力推进建设世界性的高新技术产业强国［1］。随着越来越多的行业与人工智能技术的融合，审计作为国家和社会监管的最主要途径之一，也必须与人工智能技术相适应才能更好地监管和促进各部门各企业的良性发展。人工智能技术的应用，使审计人员从重复性较强的数据计算处理、分析等工作中解脱出来，审计人员可以更好地从事其他重要工作［2］。此外，智能审计借助于人工智能技术既可以对审计的流程和模式自主学习，也能够通过实时监测及时发现异常情况并进行处理［3］。我国传统审计流程主要分为三个阶段，即审计计划阶段、审计实施阶段和审计结束阶段。在与人工智能技术相结合后，这三个阶段的模式发生了一定的改变。在审计计划阶段，人工智能技术可以帮助审计人员从多渠道，以内外部结合的方式获取信息，分析被审计单位的内外部环境、风险水平、重要性水平等因素，同时根据审计机构的人力资源数据，分析匹配最合适该项目的审计小组，确定审计范围和时间。在审计实施阶段，人工智能主要可以用于审计证据的获取和工作底稿的自动生成。除了通过直接链接被审计单位财务系统外，还可以利用数据挖掘和OCR技术等将非结构化数据转换成易分析审计证据。同时结合了人工智能的持续监测、实时数据记录和区块链技术，可以自动定时地生成审计日志，降低数据被篡改的风险。此外，还可以通过提前设置或自动抓取审计文书模板的方式，自动生成审计通知书、函证书等。在审计结束阶段，可以根据审计过程和以前的审计结论自动生成审计报告和整改方案。

(二)人工智能在审计中运用的实例分析

实际上，国际四大会计师事务所对于智能化的审计已经进行了一些探索，如德勤在2017年推出的智能财务机器人“小勤人”，随后又推出了主要面向中小会计师事务所的智能审计平台，在这个平台上审计人员可以在输入审计数据和需求之后，由平台自动分析审计风险并生成审计报告。通过对德勤公开案例的研究发现其在风险评估和选择应对措施方面遵循的还是如图1所示的基本逻辑。但在数据收集方面则基本交由“人工智能”来进行，有效地提升了工作效率。根据德勤消息，其有效地减少了审查法律合同文件，发票，财务报表和董事会会议记录的时间达50%以上。而毕马威开发的“人工智能信贷审阅工具”则更为详尽地描述了人工智能技术如何与审计过程相结合。其主要功能如图2所示。首先，利用自然语言处理技术实现信贷文本的批量秒读，和自动化快速分类。其次，识别信贷文本与相关资料中的重要信息，实现对自动化摘要处理。再次，利用深度学习模型，自动识别资料中包含的各类风险信号，提取对应的关键风险信息。随后，运用大数据技术收集整合金融机构内部和外部数据，深度挖掘风险点，进行多维度风险信息分析。最后，可视化展示内外部整合数据的风险信息，提供更直观、更具洞察力的辅助决策。总的来讲，人工智能技术在审计中运用，可以根据对各种业务类型的划分归纳，自动对所涉及的业务数据和财务数据进行了采集、初步处理、分析及实时监测，自动产生各种预测和应急预警的信息，为被审计的项目提供了线索及相关资料。这些措施有利于审计人员明确审计的重点与审计范围，科学地安排年度审计工作，将有限量的审计资源合理配置投入至公司经营业务中存在较大风险的领域，实现了审计管理工作的科学化、信息化、规范化。

二、人工智能审计带来的新型风险

大数据审计是指面对大量的数据，运用大数据技术方法和工具，开展多层次、多部门联合的数据收集、分析和验证。与传统审计相比较，大数据审计所使用的数据更多源复杂，所使用的技术方法更科学高级。而人工智能审计则是在大数据审计的基础上，将审计过程智能化和标准化，可以说大数据是人工智能审计的基础，而人工智能是大数据审计的未来提升的必然方向。而在这种发展衍生的过程中，通过分析发现会面临以下三种新型风险:

(一)数据安全风险

人工智能审计的所有构建都基于大量的数据和数据模型，所以数据安全风险既包括数据源获取是否准确与全面的风险，也包括数据泄露的风险。我国目前各地管理标准不一、信息化智能化建设水平差异较大、各地和各部门出于信息安全性考虑对大部分数据保密等情况，造成了各级审计机关之间、审计机构与被审计单位之间数据流通不畅的问题。并且在大数据时代，信息量巨大，信息结构复杂，网络中充斥着大量的虚假信息、错误信息，如果数据源出现错漏，将影响整个审计过程和审计结果。而在进行数据储存和传输的整个过程中，一旦用户的数据库和服务器遭到黑客的袭击，很有可能就会造成数据泄露。例如，成本和原材料等信息如果被外泄，该企业会在供应链的定价战略等诸多方面陷入被动的状态。

(二)人机沟通障碍风险

在审计中的人机沟通的目标就是为了使得用户和计算机软件之间能够做到尽可能方便地进行信息交换。然而目前审计机构的审计方法大多都停留在基于SQL的数据查询和基于电子表格软件的数据查询两个层面。然而这两种方法都有其无法避免的不足之处。在SQL的数据查询方法中，需要根据不同的问题特征编写较为复杂SQL语句，这对于审计人员的电脑和编程能力有很高的要求;而这种分析的结果通常以二维表格展示，当所得到的结果数据量较多时，无法直观的展示筛查结果。而在基于电子表格软件的数据查询中，大多软件无法对大量的数据进行分析，同时半结构化的数据也很难用到传统的电子表格进行分析。而当今数据量不断扩大，数据类型和结构也更加复杂，很显然电子表格软件已经无法完全满足对于大数据审计工作的需求。

(三)人工智能代替职业判断的风险

审计的职业判断，是指审计人员在对于审计准则、财务报表的编制及其职业道德操守进行熟悉和掌握的基础上，将其相关知识、技术以及实战经验进行综合应用并针对具体审计业务做出的一种有根据性地决定的判断。目前的人工智能技术运用水平下，人工智能的运行还是要依赖以往的经验判断和设定的程序语言，再通过高速的运算，最终做出类人的行为，无法取代人脑的创造性解决问题的能力和对新事物探索定义问题的能力。尤其在被审计单位或人员不配合、刻意隐瞒作假、行为言语有异常引起审计人员警惕的情况时，人工智能则完全无法对审计人员起到替代作用。在不能够保证所有被审计单位都对审计机构保持绝对信任和完全的数据共享的前提下，人工智能想要完全取代审计人员，代替审计人员的职业判断，还需要在技术和制度两方面都作出更多的努力。

三、人工智能审计新型风险的应对措施

(一)靶向数据安全风险:加密技术和“区块链+审计”

针对数据安全问题、加密及安全技术的发展。比如，基于数据仓储单元的信息安全技术、查询方凭借设定的访问授权才能对所指定的数据记录或者是数据库中的文件进行查询。伴随着大量的数据搜索收集及分析，查询方的组织属性、访问类别等信息将以“安全标签”的形式嵌入至其中的原始数据，形成唯一的新型数据单元结构。将大量的数据仓储单元安全技术综合运用于监督信息共享的平台，可以直接通过对访问授权的方式进行控制，从而有效地保证了原始数据的采集存储、流通等相关信息的完整性及其安全，使得审计过程和审计成果的应用可以变得更加高效、便捷。而区块链技术是一种基于去中心化的全新分布式记账技术，区块链的去中心化特点，减轻了存储审计数据的管理压力，降低了审计数据存储的安全风险。同时，区块链也充分利用了时间戳技术来有效保障本地客户端与远程移动终端之间的数据实时更新顺序完全相符。时间戳技术能够直接作为对区块数据“存在性”和“真实性”的事实证明，确保了应用该技术的审计系统的安全性和可靠性以及相关信息准确真实性，大大增加了审计抵御技术风险和辨别真伪能力。

(二)靶向人机沟通障碍风险:数据可视化

数据可视化的应用在很大一定程度上解决了数据分析技术难度高和分析结果不直观的问题，数据可视化主要是通过各种易于理解的手段，将复杂的数据显示出来，从而能够清晰有效地直接表达出数据中的信息，审计人员通过数据可视化就能发现隐藏在数据之下的规律。基于SQL的查询方法、基于电子表格的查询方法，以及基于数据可视化分析方法的主要优缺点如表1所示。在对交通运输、地理资源、环境保护等领域进行审计时，其业务数据包括融合了几何、像素信息的图形和影像数据。此时，数据可视化分析的优势就体现在:第一，拥有友好的人机交互功能，可以实现数据分析的操作只需系统页面的简单点击就可完成。第二，具有丰富的图像功能，有助于审计人员掌握审计要求和重点。第三，具有强大的图形分析技术，可以交互地构建和调节曲线、表面、节点等各种数学模型，可以替代一部分编程工作，提取异常的数据。

(三)靶向人工智能代替职业判断风险:机器学习与审计经验结合

机器学习是现代人工智能的一个重要组成部分，它使分析模型的建立进入自动化的程序。机器学习用模型进行数据分析，其预测是否可靠，依赖于其所输入的历史资料质量。所以，人的偏好可能影响到为了训练人工智能所需要选择的数据集、为过程所选择的计算方法和对输出进行诠释。而为了使得审计智能化和自动化，不仅要及时地搜集到所有审计的数据，还要反复进行数据处理，推导得到可以广泛应用的公式。在数据库的选择与筛选中，任何一个数据如果出现错误都有可能直接造成最终分析结论准确性的下降，但人工智能在其现有的信息化和科技水平之下，无法通过自主机器学习的方式来弥补其中这一缺陷。换句话说，目前人们只能通过培训提升审计人员的业务水平和职业道德，减少甚至消除了劣质数据的形成和产生，再通过对数据的存储分析来积累优质审计人员和专家的经验，以此来应对人工智能无法代替职业判断的风险。

参考文献:

［1］杨明增，任庆玲．现代风险导向审计模式运用及其研究［J］．中国注册会计师，2015(3):95－99+3．

［2］陈莉．加快会计师事务所信息化建设的六大任务［J］．中国注册会计师，2019(11):34－35．

［3］李强，谢汶莉．大数据审计中的可视分析［J］．中国内部审计，2016(2):79－86．

［4］宋夏云，周琬宇．大数据视角下智能审计取证模式研究［J］．中国内部审计，2018(12):71－74．

［5］许汉友，汪璐璐．智能审计本质之问［J］．商业会计，2020(23):4－8．

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中图分类号：C931 文献标识码：A

一、引言

十八届四中全会指出，政府应该修正改善会计和审计相关政策制度，使CPA在依法行使审计独立的监督权时能有所保障；随着科学技术的进步顺势提高审计工作效率，全面推进审计职业化建设。

在国家政策的引导下，大数据已成为各行业的主旋律。而在大数据环境下，云计算也已经成为目前审计理论界及实务界争相探索的方向。将云计算技术运用到审计工作过程当中来，就会形成审计工作模式的“云审计”，“云审计”模式会对审计工作方法和技术产生重大影响。在我国目前整体审计信息化程度不高的情况下，审计研究领域和审计工作者应该更深入了解云计算对审计业务带来的变革，为云审计时代的到来做好准备。

二、云计算及云审计

（一）云计算的概念及特征

云计算是一种新的IT资源使用模式，这种模型产品可以通过进入可配置的计算资源共享池向使用者按需服务，并在网络服务下以最快的速度开放“云”中存储的资源，只需要很小的管理量，或者和第三方服务商进行的交互沟通也很少[1]。它包括了云主机、空间、测试等产品。

云计算的第一个特征就是，它是一种服务模式，可以随时随地借助网络设备接入访问；第二个特征是云计算具有快速伸缩性，能够提供可计量的服务；第三个特征是其还拥有资源池，资源包括存储、处理、内存、网络带宽的虚拟机。云计算也是Web服务、网格的演化、发展。云计算具有三个层次，如表1：

（二）云审计的含义

在审计过程中运用云计算技术，产生了“云审计”这一新型审计方式，即：云计算 + 审计 = 云审计[2]。云审计就是让审计过程基于网络技术而产生的新型审计技术，不再受地理位置等客观因素的影响，审计工作直接在“云”上完成了。在云审计中，会计师事务所和被审计单位都在客户端的位置，“云”是电脑后台运行的虚拟网络，通过“云”将会计师事务所和被审计单位两边的客户端联系起来，然后进行审计受托工作。

三、云计算技术缺失下的我国CPA审计工作状况

计算机出现之前，企业内部的信息处理是手工处理的方式，因此，后期的会计信息形成的也是实体性信息，这就决定了该时期的审计工作方式也是手工的方式；随着会计信息技术的普及，企业已实现了会计处理的信息化，但审计工作还只处在财务数据的收集、分析和验证阶段；伴随着会计信息技术的成熟，企业进入ERP信息综合性系统，该系统集FM、OA、SCM、PM为一体。在这一点上，CPA规划和实施审计工作对企业信息技术进行了全面的考虑。

尽管审计信息技术的运用越来越成熟，但在运用的过程中存在问题也日渐突出。其中的一个问题就是审计质量。影响审计质量的最主要原因就是为审计工作服务的审计信息系统较为落后。审计信息系统是会计师事务所进行审计工作的重要工具，但目前该系统在审计工作过程中仅充当记录角色，而没有担当审计本身的执行、复核和监控角色[3]。总之，会计师事务所的审计系统，并未真正实行电子化审计过程，并未真正起到监管审计质量的作用。

四.现有云计算技术水平对CPA审计工作的影响

云计算技术对审计工作模式的创新将推动审计技术、审计方法的重大改进。作为提供核算、出具报告服务的审计工作，云计算技术能给该工作模式带来诸多积极影响；但任何新技术的出现都是一把双刃剑，它在带来机遇的同时也会随之产生新的问题与挑战。

（一）对CPA审计工作的积极影响

1.提高了审计工作的效率

在云审计模式下，替代传统的花费大量精力去搜集审计数据、加工分析这些数据形成审计证据，而是将被审计单位的数据信息存储在“云”中，CPA只需要将存储在“云”客户端中的数据上传到云服务器，服务器对该数据进行计算分析，如此就大大节约了CPA的工作时间，同时提高了审计工作的效率。

2.提高了审计工作在审计行业当中的可比性

在云审计设计的审计程序中，不再仅由一个或多个会计师事务所，而是由云服务提供商提供在这方面的专业服务[4]。这样所有事务所将在统一的软件操作平台下进行审计程序的完成，故不能为审计工作的日常操作带来方便，因此可以大大提高审计工作的可比性，为行业监管部门提供有力的证据支持

3.提高了审计工作的灵活性[5]

云审计环境下，审计人员可以与被审计单位协商具体审计时间，实现双方随时的必要沟通而不必进行实地接触，这种远程审计的方式对审计工作人员和被审计单位双方的工作业务提供了便利。

（二）对CPA审计工作的巨大挑战

虽然在云计算技术条件下的云审计比传统审计有了以上的积极影响，但是现阶段对云审计应用状况的研究表明，云审计在会计师事务所运用的过程中也为CPA带来了新的问题和挑战。[1]

难以发挥内部控制的作用[6]

在云计算环境下，会计师事务所审计客户企业的内部控制的范围、对象、重点及性质都发生了改变[7]，由于目前我国人才市场缺乏善于云计算方法的人才资源，且没有建立相应的审计法来支持内控体系，内部控制的难度和风险明显增加，故不能发挥内部控制对审计单位的作用。

1.实施信息安全审计相对较难

在云计算这一新的审计技术到来之际，首先缺乏的就是专业审计信息维护人员人才的培养，其次没有健全的法律法规作为信息系统的安全保障，最后我国的信息系统审计准则与发达国家相比相差甚远；而这些前提条件是我们云审计能够得到广泛应用的必要条件。因此，当前阶段云计算技术的信息安全问题急迫而重要。

2.实施审计程序过程面临更高的工作要求

风险评估程序、控制测试和实质性程序等工作的实施，在云计算的环境下，与传统的审计程序工作相比，其内部控制的检测需要更更复杂庞大的检测方法去完成，风险应对要求需要更高的风险应对水平去满足，因此新的审计程序的实施必然面临更大的挑战；另外获取审计证据的工作也将遇到更大的困难：在云计算环境下，CPA通过云审计平台进行对被审计单位采集审计数据和资料，除了采集到的电子审计数据和资料以外，无法收集其他充分、适当的审计证据。

五.强化云计算技术以改善CPA审计工作状况

一项新技术的产生与运用必然会伴随着各种问题的出现，云计算根据其自身特点及给CPA审计工作带来的巨大挑战导致存在的或有问题包括安全性、可靠性、可维护性和交互性。

为了应对云计算技术对审计工作技术和方法的影响，审计理论界和实务界应该保持警惕，采取各种措施来应对。笔者认为，可以从以下几个方面入手：

（一）逐步进行审计行业的技术变革

逐步进行审计行业的技术变革，具体包括审计环境、审计风险、审计对象、审计人员、审计证据等。例如：建立行业云审计平台。要落实云计算技术在审计中的应用，审计行业就应建立云审计平台。该平台能够通过云计算技术的云基础设施级服务、云平台级服务和云软件级服务三大服务模式来实现我们审计工作所需要的服务，进而发挥审计行业优势，搭建跨行业、跨领域的行业云审计平台系统[8]，以推动云计算在审计工作中的应用。

（二）加快推进审计工作模式的变革

加快推进审计工作模式的变革，包括改善审计工作方法、优化审计风险模型[9]。例如：加强大数据审计分析模型的创新产品开发能力。该模型的创新产品一方面不仅能进行对客户企业的审计，还能够提前预测客户企业是否进行了为规避审计行业的检查的数据操作活动。另一方面，它也可以加强审计行业的研究和开发能力，这是适合自己的大数据分析模型和软件的特点[10]。

（三）争取社会各方的支持

我国CPA审计的服务领域已经深入到经济活动的各个层面中；审计工作的技术方法提高和状况改善需要社会各方的共同努力。

1.会计师事务所应明确与第三方服务商的责任

在云计算技术环境下，审计过程由原来的主、客体关系变为现在的主体、客体和中间商的关系，分工的划分更加复杂。只有各方主体积极面对和承担属于自己的责任，才能让云审计真正发挥优势，为审计工作提供便利。

2.政府应加快大数据、云计算技术应用的审计法规建设

目前的法律法规和会计准则、审计准则没有对云计算技术在审计工作中的应用进行具体规定，因此在应用大数据、云计算技术期间缺乏一定的法律依据。要想让大数据、云计算技术应用成为CPA依法审计的重要工具，就必须得到相关法律法规的支持，因此，云计算技术的应用是我国审计法中的一个重要而紧迫的问题。

3.审计从业人员应提高自己的专业素质

在云审计模式下的审计工作要求审计从业人员不光具备财务会计知识，还应该学习计算机相关基础知识成为综合性人才，因为云审计模式的云计算技术是离不开计算机知识来开展审计工作的；如果审计从业人员不能掌握基本的计算机基础的话，可能会因为操作问题影响专业知识能力的发挥。

参考文献：

[1] 秦荣生.云计算对会计、审计的挑战与对策[J].当代财经，2013（ 1）： 76- 79.

[2] 文 峰.云计算与云审计――关于未来审计的概念与框架的一些思考[J].中国注册会计师，2011（2）：98- 103.

[3] 马革.云会计： 会计信息化的新变革[J].中国总会计师，2012 （ 8） ： 23- 24.

[4] 邓 川，杨文莺.云审计对会计师事务所的机遇、挑战及对策[J]. 财会研究，2012（10）：83- 84.

[5] 陈淑芳，李将敏.云计算对我国注册会计师的影响[J].会计之友，2014（22）：75- 77.

[6] 卢霈.云计算环境下企业内部控制的应对策略研究[J].信息技术，2013：（115- 118）

[7] 秦荣生.云计算的发展及其对会计、审计的挑战[J].当代财经，2013（1）：111- 117.