會(huì)計(jì)師事務(wù)所的大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型

應(yīng)里孟 陽杰

【摘要】為應(yīng)對大數(shù)據(jù)帶來的審計(jì)環(huán)境變化，提高審計(jì)質(zhì)量和盈利能力，大型會(huì)計(jì)師事務(wù)所正在謀求大數(shù)據(jù)審計(jì)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。然而，其在轉(zhuǎn)型中還面臨著審計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量較低、審計(jì)技術(shù)能力有限、大數(shù)據(jù)審計(jì)人才短缺、審計(jì)投入規(guī)模較大等諸多現(xiàn)實(shí)障礙。為此，會(huì)計(jì)師事務(wù)所可以從數(shù)據(jù)采集與積累、技術(shù)開發(fā)與使用、資金和時(shí)間投入、人力資源儲(chǔ)備和無形資源支持等路徑，逐步構(gòu)建大數(shù)據(jù)審計(jì)能力，從而實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù);審計(jì)轉(zhuǎn)型;會(huì)計(jì)師事務(wù)所;審計(jì)技術(shù)

【中圖分類號】F239.4? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2020）05-0100-9

一、引言

大數(shù)據(jù)正不斷拓展著企業(yè)的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，導(dǎo)致審計(jì)環(huán)境發(fā)生變化，客觀上要求審計(jì)人員利用大數(shù)據(jù)及其分析技術(shù)帶來的審計(jì)技術(shù)、審計(jì)方法和審計(jì)思維變革，邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)審計(jì)，以滿足現(xiàn)代審計(jì)信息用戶對高質(zhì)量審計(jì)的需求[1] 。

從制度層面來說，無論是世界范圍內(nèi)的還是我國的審計(jì)準(zhǔn)則制定機(jī)構(gòu)或行業(yè)協(xié)會(huì)，都在不遺余力地指導(dǎo)、推動(dòng)注冊會(huì)計(jì)師行業(yè)的大數(shù)據(jù)審計(jì)發(fā)展，為會(huì)計(jì)師事務(wù)所（簡稱“事務(wù)所”）向大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型營造有利的行業(yè)環(huán)境，并提供明確的政策支持、技術(shù)指導(dǎo)和路徑指引。本文提出“大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型”概念，是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)審計(jì)帶來了若干審計(jì)創(chuàng)新的綜合效應(yīng)，這些創(chuàng)新帶來了新的參與者、制度、實(shí)踐、價(jià)值觀和信念，它們改變、威脅、取代或補(bǔ)充了組織、生態(tài)系統(tǒng)、行業(yè)或領(lǐng)域內(nèi)現(xiàn)有的游戲規(guī)則，目的是強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)審計(jì)對于事務(wù)所的影響不只是技術(shù)層面的改變，更是戰(zhàn)略層面的方向性變革，并且必須采取綜合行動(dòng)來應(yīng)對數(shù)字技術(shù)的挑戰(zhàn)。那么，是什么因素驅(qū)動(dòng)事務(wù)所向大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型？在轉(zhuǎn)型中會(huì)遇到什么障礙？如何實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型？這些問題值得研究。因此，本文擬通過對幾家典型事務(wù)所的調(diào)研，就這些問題進(jìn)行初步的理論解答。

二、大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型的動(dòng)因

（一）環(huán)境動(dòng)因

大數(shù)據(jù)帶來審計(jì)技術(shù)環(huán)境變化，是推動(dòng)事務(wù)所向大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型最直接的外部動(dòng)因。我國企業(yè)從20世紀(jì)80年代初開始啟動(dòng)會(huì)計(jì)電算化進(jìn)程，進(jìn)入20世紀(jì)90年代后開始逐漸使用ERP系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)一體化，邁向會(huì)計(jì)信息化階段。進(jìn)入21世紀(jì)，企業(yè)借助互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展浪潮，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)化應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)財(cái)務(wù)開始出現(xiàn)。之后，“互聯(lián)網(wǎng)+”、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈和人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展，進(jìn)一步推動(dòng)了企業(yè)信息化的縱深應(yīng)用，財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)深度融合，越來越多的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)被自動(dòng)采集并整合進(jìn)企業(yè)信息生態(tài)系統(tǒng)。同時(shí)，與企業(yè)業(yè)務(wù)相關(guān)的外部數(shù)據(jù)也更加廣泛。例如，社交媒體、博客中記錄了大量用戶對商品的評價(jià)信息。這些數(shù)據(jù)進(jìn)一步充實(shí)和完善了企業(yè)信息生態(tài)系統(tǒng)。隨著企業(yè)信息生態(tài)系統(tǒng)的拓展，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和新增的非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通過整合形成的大數(shù)據(jù)，能夠更加完整地記錄經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)的軌跡，企業(yè)的信息鏈條不斷延伸，可以支持審計(jì)人員對企業(yè)的經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)進(jìn)行更廣泛、更深入的分析。

大數(shù)據(jù)改變了采集、存儲(chǔ)、報(bào)告和使用業(yè)務(wù)信息的方法，進(jìn)而對企業(yè)經(jīng)營、內(nèi)部控制、財(cái)務(wù)報(bào)表編制和財(cái)務(wù)報(bào)表審計(jì)的方式和方法帶來了重大影響。特別是大數(shù)據(jù)帶來的深度變革，使會(huì)計(jì)正面臨著潛在范式轉(zhuǎn)變，這無疑會(huì)對審計(jì)流程和審計(jì)模型產(chǎn)生重大影響。面對新的企業(yè)信息生態(tài)系統(tǒng)，審計(jì)人員在進(jìn)行財(cái)務(wù)報(bào)表審計(jì)時(shí)必須轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)審計(jì)，否則占大數(shù)據(jù)絕對主體地位的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)將無法納入審計(jì)人員的視野，而這些數(shù)據(jù)恰恰隱含了豐富的審計(jì)證據(jù)。因此，為了適應(yīng)大數(shù)據(jù)帶來的全新審計(jì)環(huán)境，審計(jì)人員需要利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)、云計(jì)算技術(shù)對審計(jì)技術(shù)和方法進(jìn)行變革，不斷創(chuàng)新審計(jì)取證思維和模式。

（二）質(zhì)量動(dòng)因

大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型的內(nèi)在動(dòng)力是審計(jì)人員對提高審計(jì)質(zhì)量的承諾。大數(shù)據(jù)審計(jì)正在使審計(jì)模式回歸詳細(xì)審計(jì)，其技術(shù)能力有望提高審計(jì)質(zhì)量。

1. 更全面的數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)不僅導(dǎo)致了數(shù)據(jù)特點(diǎn)的變化，而且數(shù)據(jù)使用方式也變化明顯。技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步意味著審計(jì)人員比過去更容易采集、轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ)和分析完整數(shù)據(jù)集，并能對全部交易和記錄的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)測試，而非抽樣測試。由于大數(shù)據(jù)中的絕大部分為非結(jié)構(gòu)化的非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，審計(jì)人員可以突破過去從交易層面和賬戶層面開展審計(jì)的方式，運(yùn)用新工具來提取數(shù)據(jù)，從而對更廣泛、更深入、非傳統(tǒng)意義上的審計(jì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行描述性分析、診斷性分析、預(yù)測性分析和規(guī)范性分析，更加深入地洞察所探究的問題，進(jìn)而提高審計(jì)質(zhì)量[2] 。

2. 更準(zhǔn)確的審計(jì)判斷。傳統(tǒng)審計(jì)大量依賴于審計(jì)人員通過經(jīng)驗(yàn)積累的審計(jì)判斷，無法克服審計(jì)人員在審計(jì)判斷中普遍存在的過度自信、錨定效應(yīng)、偏見、歧視等問題。而且審計(jì)人員在進(jìn)行審計(jì)判斷時(shí)更多地依賴于直覺，而非數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)借助高質(zhì)量的算法模型和可視化技術(shù)，可以克服人為限制，提高決策的速度、準(zhǔn)確性、一致性和透明度，從而帶來更加客觀的審計(jì)判斷結(jié)果。隨著人工智能的出現(xiàn)，審計(jì)人員將可以采取所謂的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策來輔助其判斷，甚至在某些環(huán)節(jié)或某種程度上替代其進(jìn)行判斷，從而從根本上改變其決策方式。借助于人工智能，可以實(shí)現(xiàn)在審計(jì)業(yè)務(wù)中不斷“學(xué)習(xí)”，形成一個(gè)自我完善的審計(jì)知識(shí)庫，讓審計(jì)系統(tǒng)“越用越聰明”，這無疑有助于提高審計(jì)判斷的準(zhǔn)確性。

3. 更高效的審計(jì)過程。審計(jì)大數(shù)據(jù)分析可用于單個(gè)審計(jì)任務(wù)的自動(dòng)化以及整個(gè)審計(jì)周期。許多審計(jì)任務(wù)是結(jié)構(gòu)化的、重復(fù)的，因此可以將其自動(dòng)化。Kokina和Davenport[3] 發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)的審計(jì)工作有結(jié)構(gòu)化的任務(wù)（39%）和半結(jié)構(gòu)化的任務(wù)（41%），只有小部分為非結(jié)構(gòu)化的任務(wù)（20%）。在大數(shù)據(jù)審計(jì)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以支持完成部分半結(jié)構(gòu)化的任務(wù)。將審計(jì)流程最大可能地自動(dòng)化，就可以將審計(jì)人員的時(shí)間釋放出來，集中用于那些半結(jié)構(gòu)化的需要充分運(yùn)用審計(jì)判斷的任務(wù)。例如，自動(dòng)化的審計(jì)大數(shù)據(jù)分析如果發(fā)現(xiàn)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，但又無法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)確認(rèn)，就會(huì)通過“例外報(bào)告”的形式發(fā)送給審計(jì)人員，然后審計(jì)人員只需對例外情況進(jìn)行審計(jì)即可[2] 。

4. 更直觀的審計(jì)結(jié)果?？梢暬夹g(shù)是大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要組成部分。如果數(shù)據(jù)分析結(jié)果以復(fù)雜的數(shù)據(jù)報(bào)告形式呈現(xiàn)給用戶，那么用戶依然需要花費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行解讀，并且這對用戶的專業(yè)性要求很高。而利用數(shù)字化儀表盤形式呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，主要運(yùn)用簡潔大方、色彩鮮艷、布局合理的圖表、圖形形式，非常有利于用戶快速了解問題之所在，減輕信息過載問題。通過可視化技術(shù)，審計(jì)人員可以更容易地識(shí)別基于文本的數(shù)據(jù)中可能未被注意的模式、趨勢、相關(guān)性和異常值，從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)更復(fù)雜和風(fēng)險(xiǎn)更高的審計(jì)領(lǐng)域，更有效和高效地理解實(shí)體及其環(huán)境。更重要的是，審計(jì)人員可以利用可視化結(jié)果與客戶的審計(jì)委員會(huì)或董事會(huì)、管理層進(jìn)行無專業(yè)障礙的溝通，從而提高審計(jì)溝通效能。

5. 更高質(zhì)量的審計(jì)證據(jù)。更高質(zhì)量意味著審計(jì)證據(jù)更加充分、適當(dāng)。充分性是衡量審計(jì)證據(jù)量的方面的指標(biāo)，它是基于審計(jì)人員對重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)評估所需審計(jì)證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)作出的判斷。大數(shù)據(jù)審計(jì)的分析測試對象是交易和余額的總體數(shù)據(jù)，審計(jì)證據(jù)的充分性并不是需要關(guān)心的主要問題。大量新形態(tài)的審計(jì)證據(jù)不斷被納入進(jìn)來，成為傳統(tǒng)審計(jì)證據(jù)的補(bǔ)充或替代。適當(dāng)性是衡量審計(jì)證據(jù)質(zhì)的方面的指標(biāo)，可以為審計(jì)人員形成審計(jì)意見提供相關(guān)性和可靠性方面的支持。傳統(tǒng)評價(jià)相關(guān)性和可靠性的方法可能不再適用。但是，相關(guān)性將可能繼續(xù)由審計(jì)人員的判斷來決定，這種判斷將受到規(guī)范化方式評價(jià)的影響，因?yàn)樵S多審計(jì)測試將通過規(guī)范化方式進(jìn)入計(jì)算機(jī)程序，這些程序是當(dāng)前所不存在的。相比而言，可靠性可能會(huì)提高，因?yàn)橐话阃ㄟ^正式模型完成的自動(dòng)化數(shù)據(jù)提取和利用比手工程序更加可靠。

（三）市場動(dòng)因

不斷拓展審計(jì)服務(wù)空間、提高盈利能力是推動(dòng)事務(wù)所向大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型的市場動(dòng)因。大數(shù)據(jù)分析能力已經(jīng)引領(lǐng)新的商業(yè)模式并重塑行業(yè)競爭力。對事務(wù)所而言，運(yùn)用大數(shù)據(jù)并不只是為了審計(jì)而審計(jì)，它在完成審計(jì)工作的同時(shí)，也衍生出了更多的鑒證和咨詢服務(wù)機(jī)會(huì)。目前，以國際“四大”為代表的事務(wù)所在大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能服務(wù)方面能力的提升，并非單純地為了服務(wù)于審計(jì)目的，而是為了拓展更廣泛的鑒證和咨詢服務(wù)空間，創(chuàng)造利潤更加豐厚的新業(yè)務(wù)，甚至拓展到其他專業(yè)的技術(shù)服務(wù)公司的市場范圍。

大數(shù)據(jù)具有改進(jìn)客戶服務(wù)的能力，因?yàn)樵絹碓骄?xì)的大數(shù)據(jù)可以支持審計(jì)人員為客戶提供更多個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的價(jià)值更勝以往，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)一般都愿意通過為客戶提供免費(fèi)服務(wù)來積累必要的數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)積累，可為企業(yè)進(jìn)入新領(lǐng)域帶來重大機(jī)會(huì)。例如，蘋果公司利用其獨(dú)特的數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)勢和產(chǎn)品平臺(tái)，通過Apple Pay進(jìn)入金融領(lǐng)域;阿里巴巴和京東通過利用商家交易的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)建立自己的信用評分系統(tǒng)，向在其平臺(tái)上運(yùn)營的商家和用戶提供小額貸款。這就可能導(dǎo)致大型事務(wù)所以大數(shù)據(jù)審計(jì)為入口，通過主動(dòng)放棄在傳統(tǒng)審計(jì)領(lǐng)域的高收費(fèi)模式、降低審計(jì)收費(fèi)來獲取客戶流量，從而使中小型事務(wù)所的“低價(jià)攬客”行為不再有效，給主要依靠審計(jì)收入的事務(wù)所帶來極大的盈利壓力。

在上述情況下，事務(wù)所只能選擇盡可能早地進(jìn)行大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型。一方面，利用大數(shù)據(jù)審計(jì)發(fā)展的戰(zhàn)略性機(jī)會(huì)搶占行業(yè)發(fā)展先機(jī)，綜合利用大數(shù)據(jù)審計(jì)帶來的符號價(jià)值和功能價(jià)值，爭取更多的客戶流量，贏得可能的“彎道超車”機(jī)會(huì)。另一方面，通過大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型帶來的服務(wù)能力提升，逐步擺脫對傳統(tǒng)審計(jì)收費(fèi)的依賴，逐步拓展其他鑒證和咨詢服務(wù)。例如，利用對客戶業(yè)務(wù)流程、風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域和內(nèi)部控制的深刻洞察，為其提供優(yōu)化建議，以控制財(cái)務(wù)報(bào)告、欺詐、壞賬、稅務(wù)、控制缺陷和運(yùn)營業(yè)務(wù)等風(fēng)險(xiǎn)，提高運(yùn)營效率和績效;利用大數(shù)據(jù)分析的預(yù)測能力，更好地幫助客戶預(yù)測未來可能出現(xiàn)的問題并對其經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)作出戰(zhàn)略決策;利用事務(wù)所的信息技術(shù)能力，提供關(guān)于企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)、IT治理等方面的鑒證或咨詢服務(wù)。

（四）戰(zhàn)略動(dòng)因

應(yīng)對審計(jì)行業(yè)競爭態(tài)勢變化進(jìn)行戰(zhàn)略調(diào)整是推動(dòng)事務(wù)所向大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略動(dòng)因。為應(yīng)對大數(shù)據(jù)時(shí)代的新變革和新競爭態(tài)勢，目前國際“四大”不僅在大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈上進(jìn)行重大投資，還與高科技公司合作開發(fā)出了一系列的創(chuàng)新性審計(jì)工具和新興業(yè)務(wù)，如表所示。

德勤已經(jīng)開發(fā)了信息化、智能化程度很高的大數(shù)據(jù)審計(jì)工具。2016年，德勤宣布將與人工智能企業(yè)Kira Systems合作，開發(fā)能夠進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的文本挖掘軟件Argus，以便快速地從非結(jié)構(gòu)化的商業(yè)文檔中提取信息，以支持其審計(jì)和咨詢服務(wù)。2018年，德勤服務(wù)于審計(jì)業(yè)務(wù)的智能財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)平臺(tái)Spotlight正式上線，該平臺(tái)可以支持審計(jì)流程全面數(shù)字化、自動(dòng)化和標(biāo)準(zhǔn)化。德勤的Cortex大數(shù)據(jù)平臺(tái)，可以無縫集成數(shù)據(jù)的采集、準(zhǔn)備和分析，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘。

普華永道使用的名為Aura的全球ERP系統(tǒng)，可以保證每一個(gè)審計(jì)階段的質(zhì)量和一致性，特別是在識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)方面的功能強(qiáng)大，可以保證全球?qū)徲?jì)網(wǎng)絡(luò)中的審計(jì)團(tuán)隊(duì)都使用一種一致、聚焦和高效的方式對風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)進(jìn)行審計(jì)。普華永道自主開發(fā)的基于商業(yè)智能的Halo，可以實(shí)現(xiàn)對會(huì)計(jì)分錄的智能分析，目的是取代通用審計(jì)軟件ACL和IDEA，并成為僅使用一套算法來分析和保證數(shù)據(jù)的下一代軟件應(yīng)用程序。此外，普華永道還運(yùn)用了審計(jì)信息溝通工具Connect，存貨盤點(diǎn)工具Count，函證信息管理系統(tǒng)Confirmation System，數(shù)據(jù)溝通、提取和傳輸工具集Extract Platform。2017年，普華永道與硅谷人工智能公司H2O.ai合作開發(fā)的GL.ai，使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來分析總賬中的異常和異常的會(huì)計(jì)活動(dòng)。

安永承諾投入4億美元用于開發(fā)審計(jì)創(chuàng)新工具，包括新的審計(jì)支持工具（如大數(shù)據(jù)分析）。安永已經(jīng)開始對大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈技術(shù)將如何對財(cái)務(wù)報(bào)表審計(jì)產(chǎn)生影響制訂應(yīng)對計(jì)劃，目前主要使用的是名為EY Canvas的在線審計(jì)平臺(tái)，該平臺(tái)中嵌入了EY Helix大數(shù)據(jù)分析套件。安永也有自己專用的機(jī)器人過程自動(dòng)化系統(tǒng)，用于幫助其自動(dòng)執(zhí)行部分日常審計(jì)業(yè)務(wù)，并正在嘗試人工智能新應(yīng)用，例如利用無人機(jī)搭載的計(jì)算機(jī)視覺功能輔助審計(jì)中的庫存盤點(diǎn)。

畢馬威已與技術(shù)企業(yè)（如McLaren）合作，設(shè)立了1億美元的投資基金，旨在通過開發(fā)大數(shù)據(jù)分析能力來推動(dòng)審計(jì)轉(zhuǎn)型并為客戶創(chuàng)造價(jià)值。2016年，畢馬威宣布和IBM建立合作伙伴關(guān)系，使用IBM的Watson認(rèn)知計(jì)算技術(shù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)來支持審計(jì)中的“判斷驅(qū)動(dòng)過程”。2017年，畢馬威結(jié)合其戰(zhàn)略聯(lián)盟企業(yè)的技術(shù)力量，成功上線了名為KPMG Ignite的人工智能工具組合，著眼于通過高級數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，目的在于支持其客戶決策。

一般來說，大型事務(wù)所的客戶有更好的大數(shù)據(jù)環(huán)境，這就要求大型事務(wù)所在大數(shù)據(jù)審計(jì)技術(shù)方面進(jìn)行重大投資。較小規(guī)模事務(wù)所的客戶擁有良好大數(shù)據(jù)環(huán)境的可能性相對較低，并且通常較小規(guī)模事務(wù)所也沒有冗余資源對大數(shù)據(jù)進(jìn)行重大投資。這會(huì)導(dǎo)致“強(qiáng)者恒強(qiáng)”，較小規(guī)模的事務(wù)所將會(huì)逐步被邊緣化、低端化，甚至被淘汰出審計(jì)行業(yè)。更為嚴(yán)峻的是，隨著機(jī)器人過程自動(dòng)化（RPA）應(yīng)用帶來的審計(jì)自動(dòng)化程度的提高，審計(jì)行業(yè)的專業(yè)門檻不斷降低，對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的專業(yè)能力則有望成為該行業(yè)新的競爭優(yōu)勢?，F(xiàn)在國際審計(jì)職業(yè)界有這樣一種認(rèn)識(shí)，如果事務(wù)所沒能有效應(yīng)對新一代信息技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)，現(xiàn)在的高科技公司（如FinTech）就可能會(huì)抓住機(jī)會(huì)進(jìn)入審計(jì)市場。這將使本已競爭激烈的事務(wù)所之間的競爭更加白熱化。

顯然，面對國際“四大”在大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)方面的“裝備競賽”，高科技公司對審計(jì)行業(yè)的“虎視眈眈”，其他事務(wù)所如果沒有及時(shí)跟上大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展步伐，其生存空間會(huì)越來越狹窄。對事務(wù)所而言，向大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型有望為其帶來雙重戰(zhàn)略價(jià)值：符號價(jià)值和功能價(jià)值[4] 。功能價(jià)值主要體現(xiàn)在提高審計(jì)質(zhì)量方面，而符號價(jià)值卻容易被忽視，其主要體現(xiàn)在通過大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型，向利益相關(guān)者提供一個(gè)清晰的信號，表明事務(wù)所擁有先進(jìn)的技術(shù)和方法或者跟上了行業(yè)主流，即作為一種“羊群效應(yīng)”，從而為事務(wù)所帶來良好的聲譽(yù)和品牌形象。下圖說明了大數(shù)據(jù)審計(jì)的戰(zhàn)略角色。

當(dāng)功能價(jià)值和符號價(jià)值都很高時(shí)，大數(shù)據(jù)審計(jì)可能是事務(wù)所提升內(nèi)部價(jià)值和市場形象的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)換器;當(dāng)功能價(jià)值較高時(shí)，大數(shù)據(jù)審計(jì)可能成為提高生產(chǎn)力的良好績效增強(qiáng)器;當(dāng)符號價(jià)值較高時(shí)，采用大數(shù)據(jù)審計(jì)可能是一種形象建立器，可以向利益相關(guān)者發(fā)送積極的信號;當(dāng)功能價(jià)值和符號價(jià)值都不高時(shí)，事務(wù)所可能不會(huì)積極尋求大數(shù)據(jù)審計(jì)的價(jià)值，而是采取防御的立場[4] ，即形成一種被動(dòng)防御器。

三、大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型障礙

（一）審計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量較低

審計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量是保障審計(jì)質(zhì)量的前提，評價(jià)審計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量是開展大數(shù)據(jù)審計(jì)面臨的最大挑戰(zhàn)之一。審計(jì)人員只有獲取了滿足審計(jì)大數(shù)據(jù)分析目標(biāo)需求的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，才能充分挖掘出大數(shù)據(jù)審計(jì)的巨大潛力。高質(zhì)量的審計(jì)數(shù)據(jù)應(yīng)具備以下特征：

1. 可用性。在開展大數(shù)據(jù)審計(jì)時(shí)，審計(jì)人員面臨的首要障礙就是缺乏滿足審計(jì)大數(shù)據(jù)分析要求的數(shù)據(jù)源。審計(jì)人員通常是通過數(shù)據(jù)接口，根據(jù)事先對所需數(shù)據(jù)的定義，從客戶系統(tǒng)中提取所需的數(shù)據(jù)。但在實(shí)際審計(jì)業(yè)務(wù)中，許多數(shù)據(jù)可用性明顯不足。從技術(shù)角度來說，目前主流審計(jì)軟件的數(shù)據(jù)接口能夠?qū)氲膬H是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，企業(yè)系統(tǒng)內(nèi)部和外部占比更高的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則無法導(dǎo)入。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不能在審計(jì)系統(tǒng)中融合，從而影響了審計(jì)大數(shù)據(jù)分析的廣度和深度。此外，在企業(yè)系統(tǒng)內(nèi)部普遍存在“信息孤島”，數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)且缺乏明晰的數(shù)據(jù)體系規(guī)劃，這也給審計(jì)人員的數(shù)據(jù)采集帶來了困難。從客戶角度來說，審計(jì)人員并非“經(jīng)濟(jì)警察”，他們對審計(jì)的認(rèn)識(shí)很大程度上還局限在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)鑒證方面，而且從數(shù)據(jù)安全性和系統(tǒng)安全性角度考慮，他們也擔(dān)心審計(jì)人員是否有可能非法使用或泄露超出傳統(tǒng)審計(jì)范圍的敏感數(shù)據(jù)，往往會(huì)猶豫是否應(yīng)該向?qū)徲?jì)人員完全開放其信息系統(tǒng)。

2. 可靠性。審計(jì)所用數(shù)據(jù)如果不可靠，數(shù)據(jù)量再大、數(shù)據(jù)類型再豐富，對審計(jì)大數(shù)據(jù)分析也不會(huì)有價(jià)值。對內(nèi)部數(shù)據(jù)來說，其可靠性主要依賴于客戶的內(nèi)部控制系統(tǒng)，因而需要評估控制數(shù)據(jù)采集或生成的相關(guān)內(nèi)部控制的設(shè)計(jì)和運(yùn)行是否可信。大數(shù)據(jù)審計(jì)中，外部數(shù)據(jù)是對內(nèi)部數(shù)據(jù)的補(bǔ)充或替代，其來源非常關(guān)鍵。一方面，從審計(jì)證據(jù)的特點(diǎn)來說，外部數(shù)據(jù)通常會(huì)比內(nèi)部數(shù)據(jù)更可靠。例如，銀行數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)交易平臺(tái)數(shù)據(jù)。另一方面，外部數(shù)據(jù)更加魚龍混雜、虛實(shí)難辨。例如，消費(fèi)者在社交媒體上發(fā)布的信息就可能存在很大的主觀性，通過這種信息來推斷企業(yè)的產(chǎn)品和銷售情況，有可能產(chǎn)生偏差。因此，區(qū)分大數(shù)據(jù)中的“惡意”和“有效”數(shù)據(jù)將會(huì)變得越發(fā)重要。

3. 相關(guān)性。用于審計(jì)大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)雖然越多越好，但無論是從大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)角度，還是從經(jīng)濟(jì)角度來看，都不支持將所有數(shù)據(jù)“眉毛胡子一把抓”[2] 。如果分析的是不相關(guān)的數(shù)據(jù)，那么這種審計(jì)大數(shù)據(jù)分析將是徒勞無功的。所以，審計(jì)人員必須對審計(jì)大數(shù)據(jù)分析所需數(shù)據(jù)范圍進(jìn)行規(guī)劃，并且能夠充分理解可以采集的企業(yè)內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)來源，這對審計(jì)人員的財(cái)務(wù)審計(jì)能力和大數(shù)據(jù)技術(shù)能力均提出了很高的要求。

4. 安全性?？蛻魧?shù)據(jù)安全性的考慮是審計(jì)數(shù)據(jù)采集面臨的重要障礙。例如，客戶有可能擔(dān)心審計(jì)人員會(huì)損壞或篡改系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。此外，一些客戶可能擔(dān)心將公司的數(shù)據(jù)導(dǎo)入審計(jì)人員的審計(jì)系統(tǒng)，會(huì)引發(fā)數(shù)據(jù)安全漏洞問題（如被未經(jīng)授權(quán)的第三方訪問）。還有一種特殊情況是，一些國家和地區(qū)對數(shù)據(jù)安全和隱私方面有著特殊的法律和監(jiān)管要求，在某些情況下，會(huì)禁止將數(shù)據(jù)從客戶所在地移到客戶司法管轄范圍之外的地方，從而限制了審計(jì)人員獲取所需數(shù)據(jù)來開展審計(jì)大數(shù)據(jù)分析的能力。這對那些集團(tuán)審計(jì)或多地點(diǎn)審計(jì)的影響更加明顯。如果審計(jì)人員要采集涉及個(gè)人信息的數(shù)據(jù)，還需遵循我國法律法規(guī)對個(gè)人信息保護(hù)的有關(guān)規(guī)定。

（二）審計(jì)技術(shù)能力有限

如果能夠獲取合乎質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的審計(jì)數(shù)據(jù)，接下來有可能面臨處理大型數(shù)據(jù)集（針對數(shù)據(jù)規(guī)模和復(fù)雜性方面）的挑戰(zhàn)。這種挑戰(zhàn)是相對于當(dāng)前基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的審計(jì)軟件及其配套信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施而言的。大數(shù)據(jù)審計(jì)的數(shù)據(jù)處理通常包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)分析等步驟，其中每個(gè)步驟的技術(shù)要求都遠(yuǎn)超傳統(tǒng)審計(jì)，這也是事務(wù)所向大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型所面對的新挑戰(zhàn)。

1. 審計(jì)數(shù)據(jù)采集。大數(shù)據(jù)審計(jì)需要用到的審計(jì)數(shù)據(jù)包括客戶內(nèi)部和外部的各類數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)來源多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，增加了數(shù)據(jù)采集的難度。一些客戶可能使用的是眾多拼湊在一起的系統(tǒng)，包括大量的過去沿用下來的系統(tǒng)，或者使用的是多個(gè)小型應(yīng)用。這些問題使得審計(jì)人員難以高效地只使用一種格式來獲取數(shù)據(jù)。特別是對于那些使用專用系統(tǒng)或者各種獨(dú)立的非集成化系統(tǒng)（如從不同系統(tǒng)中獲取不同的數(shù)據(jù)集）的客戶來說，數(shù)據(jù)獲取的挑戰(zhàn)更大。如果審計(jì)人員沒有恰當(dāng)?shù)亻_展數(shù)據(jù)采集，并對所獲取數(shù)據(jù)的可用性保持合理判斷，那么將需要投入大量的時(shí)間和工作來理解各類系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并嘗試用各種手段、花費(fèi)大量時(shí)間來采集所需的數(shù)據(jù)。如果客戶的技術(shù)部門不能有效配合審計(jì)人員完成數(shù)據(jù)采集，則不利于審計(jì)人員的審計(jì)大數(shù)據(jù)分析。

2. 審計(jì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。在大多數(shù)情況下，客戶的數(shù)據(jù)需要轉(zhuǎn)移到事務(wù)所的審計(jì)系統(tǒng)中，除了與數(shù)據(jù)安全和隱私相關(guān)的問題，事務(wù)所是否具有足夠的信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施來存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)，也是一個(gè)需要關(guān)注的重要問題。事務(wù)所的審計(jì)系統(tǒng)通常是基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，因而只能存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這并不能適應(yīng)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)要求。為應(yīng)對大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)要求，需要從審計(jì)系統(tǒng)的存儲(chǔ)架構(gòu)著手，建立一個(gè)主題導(dǎo)向的（根據(jù)商業(yè)概念進(jìn)行建模）、集成的（標(biāo)準(zhǔn)化）、支持更新的（允許新版本）和不易丟失的（未經(jīng)修改和保存）數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)湖。對系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)進(jìn)行重新設(shè)計(jì)，完善配套的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施，非常艱巨且成本高昂，這是影響事務(wù)所大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵障礙。

3. 審計(jì)數(shù)據(jù)清理。隨著可用審計(jì)數(shù)據(jù)規(guī)模、程度和復(fù)雜性的急劇增加，帶來了更多的數(shù)據(jù)冗余（如某些數(shù)據(jù)點(diǎn)在不同系統(tǒng)中重復(fù)采集）、數(shù)據(jù)不一致（如在不同系統(tǒng)中采集的相同數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)據(jù)值不一致）、數(shù)據(jù)丟失（如數(shù)據(jù)字段是空白的）、數(shù)據(jù)不協(xié)調(diào)（如在不同系統(tǒng)中對相同數(shù)據(jù)的定義不同，從而不能與其他系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)建立聯(lián)系）等問題。如果不對審計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，就會(huì)降低數(shù)據(jù)集的代表性，并可能扭曲從數(shù)據(jù)中得出的推論和結(jié)論。為了保證審計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量，提高審計(jì)大數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性，在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理前，有必要對數(shù)據(jù)庫中的損壞、遺漏、不準(zhǔn)確、不一致或不相關(guān)的記錄進(jìn)行檢測、糾正、過濾或刪除。然而從技術(shù)方面來看，對充滿噪音、實(shí)時(shí)產(chǎn)生、類型多樣、相互關(guān)聯(lián)和不太可靠的大數(shù)據(jù)進(jìn)行清理是極具挑戰(zhàn)性的。

4. 審計(jì)數(shù)據(jù)集成。大數(shù)據(jù)審計(jì)還必須應(yīng)對客戶內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)進(jìn)行集成的相關(guān)挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)集成是將從各種數(shù)據(jù)源或同一數(shù)據(jù)源中的不同數(shù)據(jù)表采集的數(shù)據(jù)組合在一起，借以獲得用于大數(shù)據(jù)分析的最終數(shù)據(jù)集的過程。大數(shù)據(jù)分析通常要匯集各種在線活動(dòng)數(shù)據(jù)，如社交媒體、購物網(wǎng)站中的用戶評論等信息，這些信息對某一事項(xiàng)可能有多種不同的解釋，也可能存在較大的模糊性。匯集這些數(shù)據(jù)顯然超出了當(dāng)前數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)的能力。根據(jù)大容量數(shù)據(jù)的可用性和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)類型的多樣化，要智能化地整合這些數(shù)據(jù)并創(chuàng)造新知識(shí)，依然是一大關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

5. 審計(jì)數(shù)據(jù)分析。一旦數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、清理和集成工作完成，接下來就是數(shù)據(jù)分析。當(dāng)前審計(jì)系統(tǒng)針對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)分析和建模方式，將不再適用于非結(jié)構(gòu)化的非關(guān)系型數(shù)據(jù)。從大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)之間的差異視角來看，盡管兩者有相似的目標(biāo)，即通過對數(shù)據(jù)的分析來發(fā)現(xiàn)審計(jì)線索，但它們在數(shù)據(jù)分析方法和數(shù)據(jù)組織方面存在差異。因此，過去的數(shù)據(jù)建模方法不再適用，更多的是進(jìn)行基于算法的審計(jì)決策。隨著大數(shù)據(jù)審計(jì)可用數(shù)據(jù)的增加，需要廣泛地進(jìn)行并行處理，也需要新的分析算法，對數(shù)據(jù)分析速度、成本的要求也隨之提高。如何對復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模、學(xué)習(xí)、分析和挖掘，實(shí)現(xiàn)深度分析、學(xué)習(xí)和知識(shí)發(fā)現(xiàn)，需要對基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和模型問題的解決方法進(jìn)行集成。在分析完成階段，需要充分運(yùn)用可視化技術(shù)來支持用戶更加直觀、高效地理解分析結(jié)果，方便審計(jì)人員進(jìn)行審計(jì)判斷，以及與利益相關(guān)者進(jìn)行溝通。

（三）大數(shù)據(jù)審計(jì)人才短缺

從審計(jì)工作的特殊性來說，要將大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)整合到審計(jì)中，審計(jì)人員應(yīng)該具備通過大數(shù)據(jù)分析來獲取審計(jì)證據(jù)、得出審計(jì)結(jié)論、獲取對客戶更加有價(jià)值的洞察的能力。這些技能通常包括：①從審計(jì)使用的視角來理解大數(shù)據(jù)分析工具的收益和局限性;②當(dāng)使用大數(shù)據(jù)分析或其他技術(shù)時(shí)能運(yùn)用職業(yè)懷疑;③開發(fā)使用大數(shù)據(jù)分析工具所需的恰當(dāng)?shù)膶徲?jì)程序，包括控制測試和實(shí)質(zhì)性測試;④考慮并恰當(dāng)評價(jià)通過大數(shù)據(jù)分析工具和程序發(fā)現(xiàn)的異常、偏差和其他結(jié)果，決定是否需要開展額外的審計(jì)測試和獲取額外的審計(jì)證據(jù)，使得審計(jì)證據(jù)充分、適當(dāng)，借以形成審計(jì)結(jié)論;⑤評價(jià)在大數(shù)據(jù)分析工具和程序中使用的信息對審計(jì)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)是否充分和適當(dāng)，包括數(shù)據(jù)是否有一個(gè)可靠的來源、是否完整和準(zhǔn)確;⑥確保審計(jì)程序既能可靠地滿足審計(jì)目標(biāo)，又能避免過度依賴這些程序進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、計(jì)算或處理，進(jìn)而獲得輸出和結(jié)果方面的知識(shí)。

雖然隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的持續(xù)發(fā)展，以及大數(shù)據(jù)分析能力的提升，大部分的審計(jì)工作最終將會(huì)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，但以上六類代表性的技能要求明顯離不開審計(jì)人員的人工技能需求，至少在較長的時(shí)期內(nèi)，這些審計(jì)技能是難以被人工智能所取代的[2] 。然而，掌握這些技能對于傳統(tǒng)審計(jì)人員來說并不容易。因此，缺乏具有適當(dāng)技能的大數(shù)據(jù)審計(jì)人員是實(shí)現(xiàn)這些大數(shù)據(jù)審計(jì)全部潛力的主要制約因素。

（四）審計(jì)投入規(guī)模較大

與大數(shù)據(jù)審計(jì)實(shí)施相伴的大規(guī)模投入，依然是不得不考慮的重要影響因素之一。從大數(shù)據(jù)審計(jì)的技術(shù)能力來看，大量的傳統(tǒng)審計(jì)工作將實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，這無疑會(huì)有助于降低這部分工作的成本。但大數(shù)據(jù)審計(jì)需要投入成本更高的專用審計(jì)資源，從而帶來更高的審計(jì)成本。大數(shù)據(jù)審計(jì)新增的成本主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：

1. 技術(shù)成本。技術(shù)成本涉及數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)分析相關(guān)的成本增加。大數(shù)據(jù)審計(jì)需要對事務(wù)所現(xiàn)有的信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行更新?lián)Q代，而這種更新?lián)Q代并非傳統(tǒng)意義上對軟、硬件的常規(guī)更換，而是一種在數(shù)量和質(zhì)量方面的全面躍升。如果大型事務(wù)所選擇自建大數(shù)據(jù)分析的計(jì)算架構(gòu)和基礎(chǔ)設(shè)施，自主開發(fā)智能審計(jì)作業(yè)云平臺(tái)，雖然在技術(shù)方面不存在很大的障礙，但由于系統(tǒng)建設(shè)周期長，平臺(tái)的后續(xù)維護(hù)、開發(fā)、升級成本高，技術(shù)能力有限且技術(shù)開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)高，因此平臺(tái)的可持續(xù)性是一個(gè)不得不考慮的問題。如果選擇與技術(shù)公司聯(lián)盟，則可能有助于降低技術(shù)成本和技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。對小型事務(wù)所而言，往往無法承受這么高的投入，所以可能會(huì)選擇共享“審計(jì)云”平臺(tái)，使用共享軟件或付費(fèi)軟件來開展大數(shù)據(jù)審計(jì)。這種技術(shù)成本相對較低，但技術(shù)能力又會(huì)受到限制。

2. 人力成本。大數(shù)據(jù)審計(jì)需要新的技術(shù)和管理能力，就需要招聘大量滿足大數(shù)據(jù)審計(jì)要求的新人才，并對現(xiàn)有員工進(jìn)行專門的培訓(xùn)。擁有大數(shù)據(jù)專業(yè)知識(shí)的審計(jì)人員比擁有財(cái)務(wù)報(bào)表專業(yè)知識(shí)的傳統(tǒng)審計(jì)人員的人力成本要高得多。從人才市場的供需角度來看，大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)和管理人員的供給少、需求大，以數(shù)據(jù)科學(xué)家為代表的高端人才更是極度稀缺，導(dǎo)致這方面的人員招聘成本高且難度很大。在大數(shù)據(jù)審計(jì)實(shí)施初期，可能不僅不會(huì)減少審計(jì)人員的數(shù)量，反而會(huì)增加對初級審計(jì)人員的需求，因?yàn)橐屗麄儊硖幚砗蜆?biāo)記異常值，促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)，幫助改進(jìn)審計(jì)模型的效率。從對現(xiàn)有審計(jì)人員進(jìn)行培訓(xùn)的角度來看，這類人員的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和技能都是通過傳統(tǒng)審計(jì)業(yè)務(wù)積累的，已經(jīng)形成了較為固定的思維定式，要讓他們使用大數(shù)據(jù)審計(jì)取證的新思維和新技能，需要在培訓(xùn)方面安排大量的時(shí)間和投資。

大數(shù)據(jù)審計(jì)帶來的審計(jì)成本增加，可能會(huì)進(jìn)一步帶來審計(jì)收費(fèi)的增加，這對于事務(wù)所在審計(jì)市場中的競爭是不利的。然而，大數(shù)據(jù)審計(jì)所開展的傳統(tǒng)財(cái)務(wù)報(bào)表審計(jì)業(yè)務(wù)，可能并非事務(wù)所轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)審計(jì)的主要目的，因?yàn)槠湎Ｍㄟ^大數(shù)據(jù)審計(jì)開發(fā)更多的高附加值的鑒證和咨詢業(yè)務(wù)，用來補(bǔ)償其在傳統(tǒng)審計(jì)業(yè)務(wù)中增加的審計(jì)成本，為此其甚至?xí)鲃?dòng)降低審計(jì)收費(fèi)。

四、大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型路徑

從轉(zhuǎn)型的內(nèi)在要求來看，大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型并非純技術(shù)層面的改變，而是要求事務(wù)所進(jìn)行一次根本的制度性變革，并采取綜合行動(dòng)來應(yīng)對各種挑戰(zhàn)。借鑒大數(shù)據(jù)分析能力框架[5] ，本文建議事務(wù)所通過以下路徑來逐步形成大數(shù)據(jù)審計(jì)能力，從而實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型。

（一）數(shù)據(jù)采集與積累

數(shù)據(jù)采集與積累是事務(wù)所開展大數(shù)據(jù)審計(jì)的前提。未來注冊會(huì)計(jì)師行業(yè)的核心競爭力之一將體現(xiàn)為擁有大規(guī)模的高價(jià)值數(shù)據(jù)庫。審計(jì)人員的數(shù)據(jù)采集能力直接受制于客戶系統(tǒng)的規(guī)模和質(zhì)量。進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，客戶本身就存在利用大數(shù)據(jù)的強(qiáng)大內(nèi)生動(dòng)力，這給審計(jì)人員提供了充分的數(shù)據(jù)源。因此，事務(wù)所首先應(yīng)該考慮如何開發(fā)數(shù)據(jù)接口，從客戶系統(tǒng)中獲取更加合乎審計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求的各類數(shù)據(jù)。首先應(yīng)在數(shù)據(jù)量上進(jìn)行擴(kuò)大，也就是實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在審計(jì)系統(tǒng)的匯總集成。利用數(shù)據(jù)量來支持審計(jì)系統(tǒng)能力的提升，將會(huì)持續(xù)較長的時(shí)間。

隨著事務(wù)所技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的完善，審計(jì)人員數(shù)據(jù)采集能力的提高，大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)能力的提升，或者在中注協(xié)的組織和推動(dòng)下，建立起行業(yè)共享的大數(shù)據(jù)庫，事務(wù)所可利用的外部共享數(shù)據(jù)、行業(yè)共享數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)部的各類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)會(huì)越來越多。這時(shí)，有的放矢地制定相應(yīng)的審計(jì)大數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，并就如何采集和清理數(shù)據(jù)提供簡易可行的指南，對于保證采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量就變得至關(guān)重要。

從大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)來說，數(shù)據(jù)積累越多，審計(jì)大數(shù)據(jù)分析的作用就會(huì)越大。事務(wù)所要積累豐富的審計(jì)數(shù)據(jù)，在技術(shù)上并不存在障礙，但受制于客戶的意愿和相關(guān)法律法規(guī)的約束。事務(wù)所在用審計(jì)軟件開展業(yè)務(wù)時(shí)，客戶往往會(huì)要求審計(jì)人員在分析完成之后將數(shù)據(jù)刪除，也會(huì)在審計(jì)項(xiàng)目約定書中明示相關(guān)的保密性和安全性要求。所以，事務(wù)所要積累客戶數(shù)據(jù)，一方面可能需要中注協(xié)組織制定行業(yè)數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)及使用規(guī)范，以消除客戶對事務(wù)所為什么留存數(shù)據(jù)、如何保證數(shù)據(jù)的保密性和安全性等方面的顧慮;另一方面，還需要建立嚴(yán)格的質(zhì)量控制規(guī)范，與客戶協(xié)商數(shù)據(jù)使用條款，向客戶闡明留存數(shù)據(jù)對其可能帶來的附加價(jià)值。

（二）技術(shù)開發(fā)與使用

對事務(wù)所而言，如果不以拓展新的鑒證和咨詢服務(wù)為目的，僅為審計(jì)目的而投入大量資源進(jìn)行軟件開發(fā)和硬件升級，其經(jīng)濟(jì)動(dòng)機(jī)會(huì)大打折扣，畢竟在激烈的審計(jì)市場競爭下，傳統(tǒng)審計(jì)業(yè)務(wù)對事務(wù)所的邊際貢獻(xiàn)越來越低。但從其他鑒證和咨詢服務(wù)市場拓展需求角度來看，事務(wù)所還是有必要在技術(shù)開發(fā)方面進(jìn)行大量新的投資的，具體可以從以下兩條路徑進(jìn)行技術(shù)開發(fā)。

1. “拿來主義”，整合應(yīng)用。大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展日新月異且門檻較高，如果事務(wù)所自己開發(fā)審計(jì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，不僅進(jìn)程緩慢，而且成本、失敗風(fēng)險(xiǎn)高。所以，現(xiàn)階段事務(wù)所應(yīng)從自身?xiàng)l件出發(fā)，不宜盲目地“自主創(chuàng)新”，也不要特別強(qiáng)調(diào)將新的大數(shù)據(jù)應(yīng)用嵌入自己的審計(jì)系統(tǒng)，而是要選擇整合應(yīng)用。市面上可供選擇的用于審計(jì)自動(dòng)化的工具頗多，這些工具既可以獨(dú)立使用，也可以結(jié)合起來使用。例如，Python和R都是免費(fèi)的開源軟件，可用于對賬、分析性程序和內(nèi)部控制測試等工作。Hadoop及其生態(tài)系統(tǒng)和分布式并行處理框架這兩類技術(shù)都被廣泛用于大數(shù)據(jù)中，可用來處理點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、來自傳感器的地理定位流數(shù)據(jù)以及網(wǎng)站日志數(shù)據(jù)。其他重要的大數(shù)據(jù)技術(shù)包括NoSQL數(shù)據(jù)庫、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。

2. 引入外援，借力優(yōu)勢。隨著注冊會(huì)計(jì)師行業(yè)越來越快地向咨詢行業(yè)拓展，已經(jīng)開始在技術(shù)咨詢領(lǐng)域與技術(shù)公司發(fā)生正面競爭。但大型事務(wù)所在技術(shù)方面的專業(yè)化程度并不一定優(yōu)于規(guī)模小但在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈和人工智能等特定技術(shù)領(lǐng)域有技術(shù)優(yōu)勢的公司。典型的如國際“四大”一開始也是選擇的大數(shù)據(jù)審計(jì)軟件或平臺(tái)，但因發(fā)現(xiàn)其效率不高，最終選擇與先進(jìn)的自主開發(fā)技術(shù)公司合作，取得了非常明顯的效果。畢竟在這個(gè)技術(shù)日新月異的時(shí)代，技術(shù)公司的創(chuàng)新速度遠(yuǎn)超事務(wù)所。而面對繁重的日常審計(jì)業(yè)務(wù)，以目前國內(nèi)事務(wù)所信息系統(tǒng)審計(jì)隊(duì)伍的力量，是沒有充足的時(shí)間來研究和應(yīng)用前沿大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)的。所以，與合適的技術(shù)公司建立聯(lián)盟關(guān)系，借力其專業(yè)優(yōu)勢，是一條可行之路。

（三）資金和時(shí)間投入

除了數(shù)據(jù)和技術(shù)，事務(wù)所還需要在資金和時(shí)間方面進(jìn)行充足的投資。鑒于大數(shù)據(jù)及其相關(guān)技術(shù)和工作的新穎性，事務(wù)所目前尚未探索出一種標(biāo)準(zhǔn)程序來實(shí)施這些活動(dòng)。雖然許多事務(wù)所決策層在各種場合對于加大信息化建設(shè)投入多有提及，但尚未形成明確的發(fā)展規(guī)劃，也未有明確的預(yù)算安排。這對于大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型非常不利。而且，大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型是一個(gè)長期過程，在每個(gè)階段都可能要探索較長的時(shí)間，事務(wù)所是否有扎實(shí)的定力、足夠的耐心、充分的時(shí)間朝著既定目標(biāo)不斷探索，是事務(wù)所決策層需要慎重考慮的。在此過程中，難免會(huì)出現(xiàn)某一時(shí)期大數(shù)據(jù)審計(jì)投入和產(chǎn)出比達(dá)不到預(yù)期的情況，如果沒有足夠的戰(zhàn)略定力，繼續(xù)在資金和時(shí)間方面進(jìn)行投入，很可能導(dǎo)致大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型功虧一簣。

（四）人力資源儲(chǔ)備

事務(wù)所是知識(shí)型、技術(shù)型企業(yè)，人力資源是其生存之基、發(fā)展之本，也是核心競爭力所在。前三類資源屬于事務(wù)所需要著力構(gòu)建的有形資源，而這些有形資源作用的發(fā)揮離不開人力資源[6] 。事務(wù)所在大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型中，需要著力建立一支技術(shù)型和管理型人才隊(duì)伍。

1. 技術(shù)型人才隊(duì)伍建設(shè)。技術(shù)型人才主要是能夠通過審計(jì)大數(shù)據(jù)分析獲取新洞察的相關(guān)人員。這類人才類別比較廣泛，并不局限于審計(jì)領(lǐng)域，更重要的是在機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)清理、統(tǒng)計(jì)分析和理解編程范式（如MapReduce）方面的能力。事務(wù)所在技術(shù)型人才隊(duì)伍建設(shè)中，不僅需要傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)、審計(jì)、稅務(wù)等專業(yè)背景的財(cái)務(wù)審計(jì)人才，更需要考慮以下四個(gè)方面的人才：①設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)系統(tǒng)和相關(guān)流程的數(shù)據(jù)架構(gòu)師;②設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)解決方案和構(gòu)建產(chǎn)品的數(shù)據(jù)工程師;③通過數(shù)據(jù)分析獲得洞察的數(shù)據(jù)科學(xué)家;④具有某一技術(shù)或職能特定業(yè)務(wù)知識(shí)的“業(yè)務(wù)翻譯”，能夠?qū)?shù)據(jù)科學(xué)家獲得的洞察轉(zhuǎn)化為對財(cái)務(wù)報(bào)表相關(guān)項(xiàng)目的影響。此外，數(shù)據(jù)可視化是一項(xiàng)重要的技能組合，對于發(fā)現(xiàn)價(jià)值的“最后一公里”挑戰(zhàn)至關(guān)重要，它可以由數(shù)據(jù)科學(xué)家和“業(yè)務(wù)翻譯”人員執(zhí)行，也可以是獨(dú)立的角色。數(shù)據(jù)可視化人員需要?jiǎng)?chuàng)造性地運(yùn)用視覺設(shè)計(jì)技能，創(chuàng)建有效的用戶界面，提升用戶體驗(yàn)。通過與技術(shù)型人員的有效搭配，組建起一支能勝任大數(shù)據(jù)審計(jì)的團(tuán)隊(duì)。

2. 管理型人才隊(duì)伍建設(shè)。雖然事務(wù)所可以通過聘請新人或?qū)ΜF(xiàn)有員工進(jìn)行培訓(xùn)來組建技術(shù)型人才隊(duì)伍，但管理型人才所具備的管理技能并不具備很強(qiáng)的通用性，而是個(gè)體在同一組織長期工作中形成的技能，并且是適合該組織的高度專門化的。這些技能是建立組織成員之間強(qiáng)有力的人際紐帶的支持。簡言之，管理技能是隱性的，因而在不同事務(wù)所之間存在異質(zhì)性。事務(wù)所當(dāng)前亟需解決的是建設(shè)一支大數(shù)據(jù)審計(jì)項(xiàng)目管理人才隊(duì)伍。大數(shù)據(jù)審計(jì)項(xiàng)目管理者需要深刻理解如何運(yùn)用、在何處運(yùn)用由大數(shù)據(jù)審計(jì)技術(shù)團(tuán)隊(duì)所獲取的新洞察。只有這樣，大數(shù)據(jù)審計(jì)項(xiàng)目管理者才有理解大數(shù)據(jù)的能力，預(yù)測客戶將來可能的需求，幫助事務(wù)所拓展新的鑒證和咨詢業(yè)務(wù)，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)審計(jì)的潛能。反之，如果大數(shù)據(jù)審計(jì)項(xiàng)目管理者不能預(yù)見通過大數(shù)據(jù)審計(jì)獲取新洞察的潛力，那么從大數(shù)據(jù)中獲取的新洞察將很難發(fā)揮出應(yīng)有的作用。

（五）無形資源支持

無形資源被認(rèn)為是企業(yè)績效的核心貢獻(xiàn)力量，并且在企業(yè)之間存在高度的異質(zhì)性[6] 。其中，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策文化和組織學(xué)習(xí)強(qiáng)度被認(rèn)為是可以讓企業(yè)從大數(shù)據(jù)中獲取收益的異質(zhì)性資源[5] 。

1. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策文化。事務(wù)所的企業(yè)文化建設(shè)對于大數(shù)據(jù)審計(jì)項(xiàng)目的成功至關(guān)重要。例如，一些企業(yè)的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目通常沒有產(chǎn)生應(yīng)有的效果，主要是與企業(yè)文化有關(guān)，而不是因?yàn)閿?shù)據(jù)質(zhì)量問題或缺少技術(shù)。企業(yè)文化具有抑制（或促進(jìn)）組織從大數(shù)據(jù)中獲取收益的能力。雖然不同行業(yè)的許多組織采集了巨量數(shù)據(jù)，但僅有少部分的組織能夠從其數(shù)據(jù)分析投資中獲取實(shí)際收益[7] 。這是因?yàn)榇蟛糠值慕M織是依靠過去的經(jīng)驗(yàn)或其高層經(jīng)理人的直覺進(jìn)行重要決策的。因此，事務(wù)所要實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)審計(jì)項(xiàng)目的全部潛能，至關(guān)重要的就是在事務(wù)所內(nèi)部形成一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策文化。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策文化就是組織成員（包括高級經(jīng)理層、中層管理者和基層員工）都是基于從數(shù)據(jù)中獲取的洞察進(jìn)行決策。審計(jì)人員的決策如果受到事務(wù)所某些人員的職位影響，是不太可能做出準(zhǔn)確、客觀判斷的。而且，由于事務(wù)所中所有級別的員工都需要做出某些決策，這就需要數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策文化能夠影響到事務(wù)所的所有成員，無論他們的工作頭銜如何，都有能力根據(jù)從數(shù)據(jù)中獲得的某些證據(jù)來做出良好的決策。

2. 組織學(xué)習(xí)強(qiáng)度。在快速變化的市場條件下，事務(wù)所如果僅靠以前的有形資源和人力資源積累，是難以獲得持續(xù)競爭優(yōu)勢的。一家企業(yè)如果能夠根據(jù)外部環(huán)境的變化來重構(gòu)資源，就有可能獲得持續(xù)競爭優(yōu)勢[6] 。同時(shí)，企業(yè)的這種能力可能會(huì)受到組織學(xué)習(xí)強(qiáng)度的影響[8] 。因此，如果事務(wù)所想讓大數(shù)據(jù)審計(jì)為其帶來持續(xù)競爭優(yōu)勢，就需要加強(qiáng)組織學(xué)習(xí)，只有不斷學(xué)習(xí)、利用和探索新知識(shí)，建立充足的知識(shí)儲(chǔ)備，才能應(yīng)對技術(shù)、市場條件的不斷變化。這些知識(shí)儲(chǔ)備與從大數(shù)據(jù)中獲取的洞察相結(jié)合，可以支持當(dāng)事人做出明智的決策。大數(shù)據(jù)審計(jì)無論怎么發(fā)展，都不可能自動(dòng)解決審計(jì)中的所有問題，而是僅僅提供審計(jì)線索或建議，最終還是需要審計(jì)團(tuán)隊(duì)成員運(yùn)用自己的知識(shí)來解決問題。

五、結(jié)語

推動(dòng)事務(wù)所向大數(shù)據(jù)審計(jì)轉(zhuǎn)型不只是制度層面的規(guī)定，更是事務(wù)所順應(yīng)大數(shù)據(jù)技術(shù)環(huán)境要求、保障審計(jì)質(zhì)量、拓展更廣泛盈利空間、應(yīng)對新的行業(yè)競爭的必由之路。在轉(zhuǎn)型過程中，還存在需要面對并著力突破的諸多障礙，主要包括審計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量較低、審計(jì)技術(shù)能力有限、大數(shù)據(jù)審計(jì)人才短缺、審計(jì)投入規(guī)模較大。事務(wù)所要系統(tǒng)地構(gòu)建大數(shù)據(jù)審計(jì)能力，還需要從數(shù)據(jù)采集與積累、技術(shù)開發(fā)與使用、資金和時(shí)間投入、人力資源儲(chǔ)備和無形資源支持等方面采取綜合行動(dòng)。

大數(shù)據(jù)審計(jì)畢竟是一種新生事物，無論是在國際還是在國內(nèi)，都沒有一部具有可操作性的指南。大部分的資料還停留在觀念普及上，沒有具體的實(shí)踐指導(dǎo)價(jià)值。如果只是在審計(jì)過程中進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，從技術(shù)方面來說難度并不是很大。主要問題是，如何將大數(shù)據(jù)分析與審計(jì)相結(jié)合，需要有具體的大數(shù)據(jù)審計(jì)指南或者審計(jì)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用指引之類的文件來指導(dǎo)。本文建議中注協(xié)多借鑒前述機(jī)構(gòu)的經(jīng)驗(yàn)，集合行業(yè)的精干力量，盡快制定出涉及大數(shù)據(jù)審計(jì)的實(shí)務(wù)應(yīng)用指引，待大數(shù)據(jù)審計(jì)經(jīng)驗(yàn)積累到一定程度，再著手修訂相關(guān)的審計(jì)準(zhǔn)則條款。

【 主 要 參 考 文 獻(xiàn) 】

[ 1 ]? ?陽杰，應(yīng)里孟.大數(shù)據(jù)時(shí)代的審計(jì)證據(jù)與審計(jì)取證研究[ J].財(cái)會(huì)月刊，2017（1）：115 ～ 124.

[ 2 ]? ?陽杰，應(yīng)里孟.審計(jì)大數(shù)據(jù)分析人才需求及其培養(yǎng)——基于CDIO理念的模式建構(gòu)[ J].財(cái)會(huì)月刊，2019（4）：108 ～ 119.

[ 3 ]? ?Kokina J.，Davenport T. H.. The emergence of artificial intelligence： How automation is changing auditing[ J].Journal of EmergingTechnologies in Accounting，2017（1）：115 ～ 122.

[ 4 ]? ?Grover V.， Chiang R. H. L.， Liang T. P.， et al.. Creating strategic business value from big data analytics： A research framework[ J].Journalof Management Information Systems，2018（2）：388 ～ 423.

[ 5 ]? ?Gupta M.， George J. F.. Toward the development of a big data analytics capability[ J].Information & Management， 2016（8）：1049 ～ 1064.

[ 6 ]? ?Teece D. J.， Pisano G.， Shuen A.. Dynamic capabilities and strategic management[ J].Strategic Management Journal，1997（7）：509 ～ 533.

[ 7 ]? ?Ross J. W.， Beath C. M.， Quaadgras A.. You may not need Big Data after all[ J].Harvard Business Review，2013（12）：90 ～ 98.

[ 8 ]? ?Grant R. M.. Toward a knowledge-based theory of the firm[ J].Strategic Management Journal，1996（S2）：109 ～ 122.