工程項(xiàng)目大數(shù)據(jù)化審計(jì)工作的難題應(yīng)對(duì)

袁克貴

摘 要：面對(duì)現(xiàn)今工程項(xiàng)目多角化及交易量龐大的營(yíng)運(yùn)模式，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)更趨復(fù)雜，傳統(tǒng)審計(jì)方法，已漸漸無(wú)法跟上時(shí)代。運(yùn)用大數(shù)據(jù)資料分析的技術(shù)，協(xié)助審計(jì)人員完成判斷，并透過審計(jì)人員對(duì)資料的解讀，辨識(shí)出風(fēng)險(xiǎn)再加以審計(jì)，已是審計(jì)未來(lái)趨勢(shì)。工程項(xiàng)目審計(jì)涉及的數(shù)據(jù)量較大，若不具備分析能力，勢(shì)必降低審計(jì)效率和質(zhì)量，審計(jì)工程項(xiàng)目時(shí)運(yùn)用大數(shù)據(jù)化審計(jì)方法已是大勢(shì)所趨。

關(guān)鍵詞：工程項(xiàng)目;審計(jì);大數(shù)據(jù);未來(lái)趨勢(shì)

一、引言

2015年6月，美國(guó)會(huì)計(jì)學(xué)會(huì)的知名會(huì)計(jì)學(xué)術(shù)期刊《AccountingHorizons》，特別為了大數(shù)據(jù)議題開辟了一期?？⒁豢跉庠趯？锌隽?篇與大數(shù)據(jù)有關(guān)的研究評(píng)論，探討未來(lái)學(xué)術(shù)與實(shí)際方向的指引性文章。IAASB成立資料分析工作小組，此工作小組搜集各方意見，并確認(rèn)其未來(lái)工作方向，將積極參與IAASB的審計(jì)準(zhǔn)則制定過程，以便考量信息分析對(duì)準(zhǔn)則運(yùn)用的影響，其所隱含的意義為：將信息分析運(yùn)用于財(cái)務(wù)報(bào)表審計(jì)，已是未來(lái)不可避免的趨勢(shì)。

隨著交通科技與信息技術(shù)的發(fā)達(dá)，企業(yè)規(guī)模越來(lái)越龐大，也孕育了許多跨國(guó)企業(yè)，會(huì)計(jì)師在評(píng)估審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)所面臨的困難將越來(lái)越多。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，工程項(xiàng)目審計(jì)人員可以運(yùn)用新的技術(shù)和方法，來(lái)輔助原有的查核方法，對(duì)不同種類的信息進(jìn)行分析并評(píng)估可能的風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的審計(jì)工作，對(duì)項(xiàng)目審計(jì)方提出了新要求，需要不斷學(xué)習(xí)才能完善工作。

二、審計(jì)工作的大數(shù)據(jù)化優(yōu)勢(shì)

1.傳統(tǒng)審計(jì)的弊端

傳統(tǒng)查核工作是利用人工對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，但是財(cái)務(wù)報(bào)表是受查者的會(huì)計(jì)部門所提供的，當(dāng)中可能含有錯(cuò)誤或舞弊，因?yàn)槭懿檎呖梢愿Z改系統(tǒng)中的資料，期后事項(xiàng)也可能導(dǎo)致財(cái)務(wù)報(bào)表整體誤述，使得審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)提高。

傳統(tǒng)查核方法以抽查為主，凡是抽樣必有風(fēng)險(xiǎn)，McCray（1984）研究指出抽樣查核存在下列缺陷：①未能有效發(fā)現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，搜集證據(jù)的成本日漸提高。②采用隨機(jī)抽樣且樣本數(shù)量小，容易造成所選取樣本無(wú)法代表母體的情況出現(xiàn)。③在抽樣查核完成后，仍需額外執(zhí)行其他查核程序，造成審計(jì)時(shí)間及成本增加。④抽樣查核為事后審計(jì)，無(wú)法反映商業(yè)活動(dòng)的價(jià)值，容易誤判風(fēng)險(xiǎn)。⑤風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估易受人為主觀判斷及審計(jì)人員經(jīng)驗(yàn)影響。

2.大數(shù)據(jù)審計(jì)的優(yōu)勢(shì)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，審計(jì)人員轉(zhuǎn)為透過分析多方面的數(shù)據(jù)來(lái)搜集審計(jì)證據(jù)，審計(jì)人員的查核范圍不再只單純涵蓋財(cái)務(wù)報(bào)表中的數(shù)字，使用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以搜集多元化的信息。而大數(shù)據(jù)將信息分成結(jié)構(gòu)性、半結(jié)構(gòu)性、非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)主要是包含審計(jì)人員所做的前期底稿、歷史數(shù)據(jù)以及過往執(zhí)行查核所做的記錄;半結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)就是沒有以數(shù)字的形式記錄下來(lái)的信息，而是透過電子化的方式進(jìn)行記錄，可能跟審計(jì)項(xiàng)目無(wú)關(guān)，而是其他非財(cái)務(wù)信息;非結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)則是包含了沒有被數(shù)字化和電子化的資料，比如查核委托書、客戶聲明書查核報(bào)告、與管理階層討論的記錄等。

審計(jì)人員透過大數(shù)據(jù)技術(shù)可以將跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比較，例如可以利用政府審計(jì)數(shù)據(jù)、國(guó)稅局申報(bào)營(yíng)利事業(yè)所得稅統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、股票證券交易市場(chǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)建立大數(shù)據(jù)集合，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘性分析（分為四類：分類分析、聚類分析、關(guān)聯(lián)分析和序列分析），結(jié)合多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行交叉且宏觀的比較后，對(duì)異常的數(shù)據(jù)進(jìn)行早期預(yù)警分析。透過不斷地將結(jié)構(gòu)性、半結(jié)構(gòu)性和非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)跨領(lǐng)域的加入分析模型中，逐步提高審計(jì)人員使用大數(shù)據(jù)技術(shù)輔助查核的審計(jì)能力。

除此之外，有了早期預(yù)警的模型，審計(jì)人員可以提前針對(duì)可能發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的項(xiàng)目進(jìn)行查核，甚至在交易發(fā)生當(dāng)下對(duì)受查者所做的交易記錄進(jìn)行了解。如此可以避免審計(jì)延遲所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)，也可以使財(cái)務(wù)報(bào)表提早公布、讓投資人有更實(shí)時(shí)的信息。

三、大數(shù)據(jù)對(duì)工程項(xiàng)目審計(jì)的挑戰(zhàn)

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，“非GAAP”的事件資料量將會(huì)愈來(lái)愈巨大，但相反地，信息成本卻愈來(lái)愈低廉，而使用者手頭的分析工具則會(huì)愈來(lái)愈普及，因此對(duì)于堅(jiān)持傳統(tǒng)整理性報(bào)導(dǎo)的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則使用單位而言，必然要求審計(jì)資料的準(zhǔn)確性。

1.審計(jì)數(shù)字資料的復(fù)雜化

在審計(jì)使用大數(shù)據(jù)很可能會(huì)產(chǎn)生一些重大影響。現(xiàn)存的文獻(xiàn)表明，工程項(xiàng)目預(yù)期審計(jì)工作的專業(yè)判斷會(huì)因?yàn)樾畔⒊d而更復(fù)雜，這可能會(huì)導(dǎo)致識(shí)別重大信息的困難。水能載舟亦能覆舟，海量的資料可能隱含著更多的審計(jì)證據(jù)，但也可能混淆了工程項(xiàng)目審計(jì)人員的判斷。這也可能是使用大數(shù)據(jù)將會(huì)出現(xiàn)的一些問題，大量預(yù)期外的數(shù)字，導(dǎo)致錯(cuò)誤判斷，這是必須面對(duì)的。

2.全查取代抽樣的轉(zhuǎn)變

現(xiàn)今公司交易量龐大，審計(jì)所使用的樣本量通常僅占公司整體交易非常微小的比例，因此審計(jì)過程中若沒有謹(jǐn)慎判斷抽樣母體內(nèi)項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)實(shí)質(zhì)是否相似，使樣本具有代表性，則很容易因隨機(jī)抽出的樣本沒有問題，進(jìn)而做出母體沒有問題的推論。過去這種埋首于隨機(jī)抽樣的方式，已漸漸無(wú)法跟上時(shí)代。

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，雖然以人工作業(yè)為主的檢查方法（如：實(shí)地盤點(diǎn)、觀察等）運(yùn)用于全查的可能性仍不高，致使計(jì)算機(jī)審查作業(yè)方式運(yùn)用于檢查中，逐漸改為母體全查。過去由于搜集、儲(chǔ)存資料以及運(yùn)算能力皆有限，故工程項(xiàng)目審計(jì)方只能依賴隨機(jī)抽樣的方法來(lái)進(jìn)行，因而必須容忍一定程度的抽樣誤差，甚至因此而喪失抓取真相的機(jī)會(huì)。在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，資料流通管道均已趨向自動(dòng)化，且運(yùn)算、儲(chǔ)存能力也已大幅提升，故采用抽樣技術(shù)的理由已不復(fù)存在，特別是在工程項(xiàng)目審計(jì)方檢查舞弊等情況時(shí)，更必須使用完整的資料集合來(lái)建立舞弊偵測(cè)模型。

3.分析技術(shù)高要求化

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，很多的傳統(tǒng)審計(jì)技術(shù)和方法顯得效率低下和無(wú)法實(shí)施，大數(shù)據(jù)時(shí)代的超大數(shù)據(jù)量和占相當(dāng)大比例的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存在，已經(jīng)超越了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的管理能力，工程項(xiàng)目審計(jì)方必須使用新的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和檢索方法。圍繞大數(shù)據(jù)，一批新興的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存、數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)將不斷涌現(xiàn)。在實(shí)施審計(jì)時(shí)，工程項(xiàng)目審計(jì)人員應(yīng)使用新型的技術(shù)手段和工具，以提高審計(jì)的效率。

四、工程項(xiàng)目審計(jì)的大數(shù)據(jù)化適應(yīng)

1.大數(shù)據(jù)下審計(jì)信息的窮盡化

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已普及至各個(gè)領(lǐng)域，除了技術(shù)上結(jié)合了分散式云端運(yùn)算架構(gòu)外，分析模式更加千變?nèi)f化，從傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析到資料探勘，甚至能與文字探勘、圖像與影音分析等技術(shù)整合，同時(shí)更與來(lái)自生活周圍的食衣住行相關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)有密切關(guān)聯(lián)，例如新聞、媒體網(wǎng)站的分享上傳，或是透過智能型手機(jī)、監(jiān)視器、電子感應(yīng)器、RFID芯片卡、物聯(lián)網(wǎng)、穿戴式計(jì)算機(jī)裝置等所產(chǎn)生的各式各樣文字檔、數(shù)字檔、影音檔、圖像檔。前述四類資料來(lái)源基本上仍是以企業(yè)內(nèi)部為主（例如：內(nèi)部監(jiān)控資料、企業(yè)本身網(wǎng)站、員工電子郵件），工程項(xiàng)目審計(jì)方也需由外部社群網(wǎng)站取得資料。如除了社群網(wǎng)站上的討論意見以外，其他如：天氣報(bào)告、交通實(shí)時(shí)狀況、網(wǎng)站流量、實(shí)時(shí)新聞，甚至是利匯率、原物料價(jià)格、失業(yè)率、各類中央地方開放資料等，皆可納入工程項(xiàng)目審計(jì)方的審計(jì)信息系統(tǒng)中。通過與企業(yè)的銷售預(yù)算、成本預(yù)算的編制、定價(jià)、金融資產(chǎn)與不動(dòng)產(chǎn)評(píng)價(jià)、無(wú)形資產(chǎn)評(píng)價(jià)等進(jìn)行整合，判斷企業(yè)是否有違規(guī)作業(yè)行為。

2.數(shù)據(jù)分析工作外包與否需要權(quán)衡

當(dāng)然，工程項(xiàng)目審計(jì)單位仍可制訂一套基本揭露法則，再交由企業(yè)自行依會(huì)計(jì)準(zhǔn)則編制其他詳細(xì)信息。未來(lái)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則制訂者主要應(yīng)思考如何訂定前兩階段（訂定資料來(lái)源或認(rèn)列范圍、取得方法等）有關(guān)的準(zhǔn)則，第三階段的資料分析、預(yù)測(cè)等工作，以及第四階段的決策輔助，則盡量交由使用者或其他第三方專業(yè)單位來(lái)進(jìn)行。當(dāng)然，這只是個(gè)別學(xué)者的看法，若要真正落實(shí)，仍需長(zhǎng)期討論以形成專業(yè)共識(shí)。

3.會(huì)計(jì)核算準(zhǔn)則應(yīng)相應(yīng)做出調(diào)整

會(huì)計(jì)核算準(zhǔn)則可能會(huì)隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用而改變?？赡軐⒋蠓淖兤髽I(yè)所使用的存貨計(jì)價(jià)方法;對(duì)于資產(chǎn)使用程度的實(shí)時(shí)監(jiān)控，也可能改變資產(chǎn)折舊、折耗與減損的認(rèn)列方法;大數(shù)據(jù)的資料來(lái)源不限于企業(yè)內(nèi)部，對(duì)于現(xiàn)行會(huì)計(jì)準(zhǔn)則所要求的各種估計(jì)方法，例如折舊年限、資產(chǎn)殘值、壞賬率等，皆能整合到資料庫(kù)，達(dá)到更高的估計(jì)效率。但未來(lái)可透過大數(shù)據(jù)中的網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化代理程序技術(shù)，找出新的資料來(lái)源，形成和發(fā)展新的資產(chǎn)評(píng)價(jià)模型與價(jià)格決定模型是必然的。

五、結(jié)語(yǔ)

如果不具備分析大數(shù)據(jù)的能力，這些爆炸般成長(zhǎng)的信息量都將成為噪聲，可能會(huì)妨礙審計(jì)人員做出正確的審計(jì)結(jié)論，隨之而來(lái)的問題就是審計(jì)工作量的提升，在審計(jì)質(zhì)量不能降低的前提下，要想如期地出具審計(jì)報(bào)告就必須要仰賴新的技術(shù)來(lái)提升審計(jì)效率。工程項(xiàng)目的大數(shù)據(jù)化審計(jì)趨勢(shì)勢(shì)在必行。

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（責(zé)任編輯：何卉）