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    會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)智能化路徑探析★

    2022-11-22 05:27:16
    國際商務(wù)財(cái)會(huì) 2022年21期

    王 真

    (浙江東方職業(yè)技術(shù)學(xué)院)

    一、大數(shù)據(jù)技術(shù)對審計(jì)工作的影響

    互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能的推行正影響著審計(jì)行業(yè),審計(jì)的工作內(nèi)容和模式正面臨變革。

    (一)從事后審計(jì)轉(zhuǎn)變?yōu)槭轮袑徲?jì)

    傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)審計(jì)工作是從被審計(jì)單位所有經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)發(fā)生之后以及一個(gè)會(huì)計(jì)年度的財(cái)務(wù)工作結(jié)束后才進(jìn)行,而且因?yàn)閷徲?jì)時(shí)間的限制和審計(jì)人員數(shù)量的限制,審計(jì)人員只能結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)評估和重要性原則,有針對性地選取部分業(yè)務(wù)進(jìn)行審計(jì),具有時(shí)間的滯后性和范圍的局限性等缺點(diǎn),很可能導(dǎo)致審計(jì)人員無法及時(shí)有效地發(fā)現(xiàn)被審計(jì)單位的錯(cuò)報(bào)或舞弊行為。而且傳統(tǒng)審計(jì)中,會(huì)計(jì)師事務(wù)所往往會(huì)派遣審計(jì)人員到被審計(jì)單位開展審計(jì)工作,與財(cái)務(wù)部、銷售部、采購部等相關(guān)人員進(jìn)行現(xiàn)場溝通,并查看車間、倉庫相關(guān)物件,對合同、發(fā)票、賬簿、收付款單、出入庫單等資料進(jìn)行手工核對并拍照,這樣必然會(huì)耗費(fèi)雙方大量時(shí)間、精力,導(dǎo)致工作效率低下。

    隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)推行,會(huì)計(jì)師事務(wù)所的審計(jì)工作從事后審計(jì)將逐步向事中審計(jì)過渡。例如將區(qū)塊鏈與審計(jì)結(jié)合,會(huì)計(jì)師事務(wù)所嵌入被審計(jì)單位區(qū)塊鏈中,那么在被審計(jì)單位交易活動(dòng)在全網(wǎng)進(jìn)行廣播確認(rèn)時(shí)審計(jì)人員可通過信息管理數(shù)據(jù)庫遠(yuǎn)程讀取數(shù)據(jù)資料,在審計(jì)終端開展審計(jì)工作,而無需到達(dá)現(xiàn)場,從而實(shí)現(xiàn)事后審計(jì)向事中審計(jì)轉(zhuǎn)變、現(xiàn)場審計(jì)向?qū)崟r(shí)遠(yuǎn)程審計(jì)轉(zhuǎn)變,節(jié)約了差旅成本,提高了審計(jì)效率。

    (二)從抽樣審計(jì)轉(zhuǎn)變?yōu)樵敿?xì)審計(jì)

    審計(jì)人員根據(jù)職業(yè)判斷選取任意抽樣、統(tǒng)計(jì)抽樣等抽樣方法從總體中抽取部分樣本進(jìn)行測試,然后根據(jù)測試結(jié)果來推斷總體特征,抽樣審計(jì)會(huì)產(chǎn)生抽樣誤差,可能造成審計(jì)人員判斷失誤,降低審計(jì)結(jié)論的準(zhǔn)確性和可靠程度。傳統(tǒng)審計(jì)工作中被審計(jì)單位業(yè)務(wù)憑證繁多,為了提高審計(jì)效率,會(huì)計(jì)師事務(wù)所都會(huì)采用審計(jì)抽樣的方式審計(jì)。大數(shù)據(jù)信息技術(shù)的融入將會(huì)解決這一難題,可利用人工智能手段開展整體審計(jì)。

    (三)由人工審計(jì)模式轉(zhuǎn)變?yōu)槿藱C(jī)協(xié)同模式

    會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)人員的審計(jì)模式逐步由人工審計(jì)模式向人機(jī)協(xié)同模式轉(zhuǎn)變,人機(jī)協(xié)同模式依次由機(jī)輔人判模式、機(jī)判人審模式向自主機(jī)判模式過渡(江其玟、施心語,2022)。

    傳統(tǒng)的人工審計(jì)模式下,審計(jì)人員大多通過手工計(jì)算和分析的方式開展風(fēng)險(xiǎn)評估、細(xì)節(jié)測試、實(shí)質(zhì)性分析程序等,借助的審計(jì)工具較少,大多采用EXCEL輔助審計(jì)。機(jī)輔人判模式主要還是以人為主導(dǎo),審計(jì)機(jī)器人只能夠完成結(jié)構(gòu)化程序。審計(jì)人員運(yùn)用審計(jì)智能化技術(shù)完成目標(biāo)票據(jù)信息的識(shí)別和提取、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集和清洗、財(cái)務(wù)指標(biāo)的計(jì)算和驗(yàn)算等傳統(tǒng)的手工審計(jì)工作。優(yōu)點(diǎn)是能夠?qū)徲?jì)人員的一部分工作精力轉(zhuǎn)移到專業(yè)判斷上來,缺點(diǎn)是人機(jī)交互只嵌入部分業(yè)務(wù)流程中,機(jī)器的操作靈活性具有一定的局限性。機(jī)判人審模式下審計(jì)機(jī)器人已具備思考學(xué)習(xí)、綜合判斷和正確決策的能力,除了能完成結(jié)構(gòu)化工作外還能依據(jù)審計(jì)證據(jù)和測試結(jié)果對審計(jì)業(yè)務(wù)得出審計(jì)意見,與審計(jì)人員共同生成審計(jì)報(bào)告。自主機(jī)判模式下以機(jī)器為主導(dǎo),審計(jì)人員只要設(shè)置好預(yù)期目標(biāo)、基本要求和條件等,審計(jì)機(jī)器人能夠自主處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化任務(wù),開展完整的業(yè)務(wù)流程。

    二、會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)智能化現(xiàn)狀分析

    本文以某市72家大中小型會(huì)計(jì)師事務(wù)所為調(diào)查對象,將典型的大數(shù)據(jù)技術(shù)工具的使用情況作為調(diào)查內(nèi)容,設(shè)計(jì)調(diào)查問卷,對會(huì)計(jì)事務(wù)所的審計(jì)程序信息化情況進(jìn)行調(diào)查。調(diào)查結(jié)果進(jìn)行匯總得出表1。

    從表1可以看出采用數(shù)據(jù)庫、Python、PRA等審計(jì)機(jī)器人、區(qū)塊鏈等技術(shù)的會(huì)計(jì)師事務(wù)所還是比較少的,幾乎所有事務(wù)所偏向于應(yīng)用EXCEL作為主要審計(jì)工具,大多數(shù)事務(wù)所采購了審計(jì)大師、中普審計(jì)軟件進(jìn)行輔助審計(jì),審計(jì)程序信息化程度較低。目前,會(huì)計(jì)師事務(wù)所的審計(jì)智能化仍處于起步階段,機(jī)輔人判模式尚未得到充分落實(shí)。調(diào)查出的具體原因是數(shù)據(jù)庫、Python、Hadoop的使用都是需要簡單的編程語言基礎(chǔ)的,而審計(jì)人員很少有編程語言的基礎(chǔ)。PRA等審計(jì)機(jī)器人近年來在大所剛剛興起,并未得到普遍關(guān)注。且大部分會(huì)計(jì)師事務(wù)所安于現(xiàn)狀,沒有充分認(rèn)識(shí)到互聯(lián)網(wǎng)+對審計(jì)的沖擊,不愿意對信息化進(jìn)行過多的關(guān)注,很多審計(jì)師習(xí)慣按老思路行事,沒有精力或是懶于創(chuàng)新審計(jì)智能化實(shí)現(xiàn)路徑。

    表1 問卷調(diào)查匯總表

    三、審計(jì)程序智能優(yōu)化策略

    (一)風(fēng)險(xiǎn)評估程序智能化策略

    風(fēng)險(xiǎn)評估程序,是指審計(jì)人員通過詢問、觀察、檢查和分析等手段了解被審計(jì)單位及其環(huán)境,以判斷企業(yè)是否存在重大差異或缺陷風(fēng)險(xiǎn),識(shí)別和評估由于舞弊或錯(cuò)誤導(dǎo)致的財(cái)務(wù)報(bào)表層次和認(rèn)定層次的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)。

    會(huì)計(jì)師事務(wù)所可以通過錄音或錄像的方式詢問被審計(jì)單位管理層和內(nèi)部相關(guān)人員,然后運(yùn)用語音識(shí)別平臺(tái)等工具將其轉(zhuǎn)換成文字,再用自然語言處理技術(shù)提取關(guān)于被審計(jì)單位的經(jīng)營狀況、內(nèi)控體系、組織架構(gòu)等方面的重要信息,進(jìn)行處理分析,為制定重要性水平提供基礎(chǔ)。

    在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估分析時(shí)運(yùn)用Python語言爬蟲技術(shù)對網(wǎng)易財(cái)經(jīng)、巨潮資訊等網(wǎng)站的相關(guān)行業(yè)數(shù)據(jù)、相關(guān)行業(yè)宏觀政策、法律法規(guī)等外部信息進(jìn)行抓取并整合共享數(shù)據(jù)庫行業(yè)情況,初步了解當(dāng)年被審計(jì)單位相關(guān)行業(yè)形勢,再抓取企查查、愛企查等網(wǎng)站被審計(jì)企業(yè)的工商信息、股權(quán)架構(gòu)、經(jīng)營信息及涉訴等基本情況,分析被審計(jì)單位的經(jīng)營狀況。Python不需要審計(jì)人員懂計(jì)算機(jī)原理,也不需要理解復(fù)雜的編程模式,只要在萬能代碼中替換想爬的網(wǎng)頁鏈接、文件位置,就可以根據(jù)代碼自動(dòng)抓取網(wǎng)站上的信息。

    數(shù)據(jù)爬蟲可以使用Python語言運(yùn)行的request模塊,在Python爬蟲通用公式里,用到requests和lxml里的etree兩個(gè)庫。審計(jì)人員只需確定要爬取的網(wǎng)站的鏈接URL和請求頭headers,請求頭的內(nèi)容是從網(wǎng)站上的源代碼處復(fù)制過來的,可幫助爬取信息時(shí)篩選出無用信息。

    審計(jì)人員抓取到合適的數(shù)據(jù)后可通過智能分析可視化軟件Power BI建立數(shù)據(jù)模型,并對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比、驗(yàn)證與預(yù)測。

    (二)細(xì)節(jié)測試智能化策略

    細(xì)節(jié)測試中最重要也最容易與信息技術(shù)結(jié)合的就是函證程序,傳統(tǒng)的函證在實(shí)施過程中會(huì)出現(xiàn)過程繁雜、耗時(shí)、風(fēng)險(xiǎn)大、控制不良的問題,回函速度和效率也沒有保障。傳統(tǒng)的函證工作流程包括:(1)確定被函證的范圍和對象;(2)確定函證時(shí)間;(3)選擇函證方式;(4)發(fā)函并控制函證全過程;(5)回函并整理分析和評價(jià)函證結(jié)果。函證流程比較繁瑣復(fù)雜,而且詢證函發(fā)出后,會(huì)計(jì)師事務(wù)所將會(huì)對函證的后續(xù)傳遞及回函失去控制,增加了不確定性風(fēng)險(xiǎn),且沒有可控措施。被函證方如果消極對待函證工作,將會(huì)降低回函質(zhì)量和速度,影響審計(jì)效果。將區(qū)塊鏈與審計(jì)結(jié)合,克服了傳統(tǒng)函證方式回函速度慢、效率低的缺點(diǎn),降低了函證的成本,增加了函證的安全性和可靠性。所以會(huì)計(jì)師事務(wù)所可以將區(qū)塊鏈技術(shù)與審計(jì)相結(jié)合,建立區(qū)塊鏈電子函證應(yīng)用平臺(tái)。

    4)在一定的工程邊界條件及設(shè)計(jì)原則下,新方案飽和煙氣的加熱功率要比常規(guī)方案小10.511 6 MW,此部分熱量可用于預(yù)熱冷風(fēng),折算為機(jī)組增加的發(fā)電功率2.185 4 MW,新方案可利用的飽和煙氣余熱功率為10.570 4 MW,在考慮煙氣余熱用于凝結(jié)水系統(tǒng)和不考慮煙氣余熱用于凝結(jié)水系統(tǒng)兩種情況下,機(jī)組效率分別增加0.231%、0.164%,節(jié)能效果更好。

    區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N將數(shù)據(jù)區(qū)塊按照時(shí)間順序連接成鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu),并以密鑰方式保證不可篡改、偽造的分布式賬本。其本質(zhì)是一個(gè)共享數(shù)據(jù)庫,包含分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、點(diǎn)對點(diǎn)傳輸認(rèn)證、非對稱加密、共識(shí)機(jī)制、工作量證明、時(shí)間戳等計(jì)算機(jī)信息技術(shù)。存儲(chǔ)于其中的數(shù)據(jù)或信息,具有“全程留痕”“不可偽造”“公開透明”“可以追溯”“集體維護(hù)”等特征。區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的每個(gè)數(shù)據(jù)包都承載著相關(guān)交易信息和驗(yàn)證信息,都會(huì)以時(shí)間戳的形式寫入其所屬區(qū)塊中,每個(gè)區(qū)塊又包含區(qū)塊頭和區(qū)塊體用來記錄詳細(xì)數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù),被所有其他節(jié)點(diǎn)認(rèn)證,具有不可撤銷性,大大提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性(見圖1)。

    圖1 區(qū)塊鏈原理

    審計(jì)端與被審計(jì)單位通過智能合約在區(qū)塊鏈上簽署《業(yè)務(wù)約定書》,并在節(jié)點(diǎn)上索取被詢證單位、事務(wù)所等企業(yè)信息、生成對應(yīng)的電子版哈希值上鏈同時(shí)與被詢證銀行簽署相關(guān)協(xié)議信息;事務(wù)所根據(jù)約定書從鏈上選擇本次詢證的內(nèi)容,將發(fā)函方、回函方、函證主體信息等封裝生成區(qū)塊鏈電子函證,利用私鑰對函證進(jìn)行數(shù)字簽名,被審計(jì)單位核實(shí)信息后,從鏈上通過分布式網(wǎng)絡(luò)向簽署函證業(yè)務(wù)協(xié)議的被詢證單位發(fā)送消息,請求執(zhí)行發(fā)函事件。當(dāng)被函證單位人員偵測到審計(jì)人員發(fā)函請求事件時(shí),觸發(fā)發(fā)函成功事件,并通過銀行系統(tǒng)接口或被詢證單位會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)將被審計(jì)單位的相關(guān)數(shù)據(jù)嵌入審計(jì)人員發(fā)函請求合約中,通過公鑰進(jìn)行驗(yàn)簽并加蓋簽章(方雪婷,2021)。審計(jì)人員偵測到函證響應(yīng)事件后,對發(fā)函請求合約中的數(shù)據(jù)進(jìn)行核實(shí),核實(shí)無誤觸發(fā)回函成功事件,區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)通過共識(shí)機(jī)制推選出記賬節(jié)點(diǎn),各節(jié)點(diǎn)基于哈希值和時(shí)間戳驗(yàn)證等機(jī)制將通過驗(yàn)證的函證打包生成區(qū)塊鏈并全網(wǎng)廣播,完成函證記賬(見圖2)。

    圖2 區(qū)塊鏈函證流程

    (三)實(shí)質(zhì)性分析程序智能化策略

    實(shí)質(zhì)性分析程序與細(xì)節(jié)測試都屬于實(shí)質(zhì)性程序,有效的分析程序可以識(shí)別財(cái)務(wù)報(bào)表認(rèn)定層次的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn),將認(rèn)定層次的檢查風(fēng)險(xiǎn)降至可接受的水平。審計(jì)工作應(yīng)當(dāng)創(chuàng)新技術(shù)與審計(jì)方式,將數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析等技術(shù)運(yùn)用到實(shí)質(zhì)性分析程序中,以此減少審計(jì)人員的人工工作量,節(jié)約審計(jì)成本,降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn),提高審計(jì)效率和效果。

    以檢查分析并評估被審計(jì)單位稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)為例,審計(jì)師需要根據(jù)職業(yè)判斷和重要性水平確定大量的相關(guān)稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo),例如增值稅稅負(fù)率變動(dòng)率、毛利率變動(dòng)率、營業(yè)收入變動(dòng)率、營業(yè)成本變動(dòng)率、成本費(fèi)用利潤率、利潤總額變動(dòng)率等,分析的相關(guān)指標(biāo)越多,就越有利于得出正確的審計(jì)結(jié)論。審計(jì)人員根據(jù)稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)計(jì)算公式計(jì)算被審計(jì)單位稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值,然后再計(jì)算出相關(guān)行業(yè)指標(biāo)值,用(企業(yè)指標(biāo)值-行業(yè)指標(biāo)值)/行業(yè)指標(biāo)值計(jì)算出偏離度,最后根據(jù)職業(yè)判斷分析被審計(jì)單位可能存在的錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)和稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)(見表2)。審計(jì)人員利用傳統(tǒng)的分析程序計(jì)算企業(yè)指標(biāo)值時(shí),首先需要手動(dòng)在本年和上年度的資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表、現(xiàn)金流量表、納稅申報(bào)表等表格中找到相應(yīng)的計(jì)算元素金額,然后再根據(jù)公式計(jì)算出企業(yè)指標(biāo)值,費(fèi)時(shí)費(fèi)力,工作量繁重,而且效率較低易出錯(cuò)。在計(jì)算行業(yè)指標(biāo)值時(shí)審計(jì)人員幾乎很難收集到行業(yè)指標(biāo)計(jì)算元素,稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析工作難以完成。

    表2 稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)計(jì)算及風(fēng)險(xiǎn)評估

    1.搭建共享數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),自動(dòng)計(jì)算企業(yè)指標(biāo)值

    會(huì)計(jì)師事務(wù)所應(yīng)結(jié)合數(shù)據(jù)庫技術(shù)搭建共享數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),將會(huì)計(jì)師事務(wù)所與被審計(jì)單位內(nèi)部聯(lián)網(wǎng),實(shí)現(xiàn)被審計(jì)單位的財(cái)務(wù)信息、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)共享。審計(jì)人員可以將不同指標(biāo)的計(jì)算公式添加到數(shù)據(jù)庫中,并從數(shù)據(jù)庫中正確、可靠、快速地精準(zhǔn)檢索和提取被審計(jì)單位相應(yīng)的數(shù)據(jù)元素,構(gòu)建數(shù)據(jù)模型,完成數(shù)據(jù)驗(yàn)證和指標(biāo)計(jì)算,如此可大大提高審計(jì)效率和準(zhǔn)確度。

    2.通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)獲取行業(yè)指標(biāo)值

    行業(yè)指標(biāo)值的計(jì)算和獲取可以采用數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)清洗技術(shù)獲取并整理出目標(biāo)行業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),例如可以借助中聯(lián)集團(tuán)開發(fā)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)器,將上市公司行業(yè)分類與年度財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行左連接,再通過數(shù)據(jù)過濾器過濾出被審計(jì)單位目標(biāo)行業(yè)的財(cái)務(wù)信息,然后對相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)元素進(jìn)行分組、聚合,最后輸入相關(guān)函數(shù)及稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)計(jì)算公式得到目標(biāo)行業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)值,得到目標(biāo)行業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)值之后審計(jì)師便可以計(jì)算偏離度,判斷被審計(jì)單位的稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。該數(shù)據(jù)平臺(tái)采用的是可視化的界面,操作簡單、快捷、易掌握,適合沒有編程基礎(chǔ)的審計(jì)人員。

    (1)數(shù)據(jù)挖掘

    將上市公司行業(yè)分類與年度財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行左連接,挖掘出相應(yīng)年度所有A股上市公司的行業(yè)財(cái)務(wù)信息(見圖3)。

    圖3 A股上市公司的行業(yè)財(cái)務(wù)信息

    (2)數(shù)據(jù)篩選

    在數(shù)據(jù)過濾器中添加過濾條件,字段中選擇所屬證監(jiān)會(huì)行業(yè)名稱,參數(shù)類型選擇常量,數(shù)據(jù)輸入要篩選的目標(biāo)行業(yè)名稱(見圖4)。

    圖4 所屬證監(jiān)會(huì)行業(yè)

    (3)指標(biāo)元素分類聚合

    將行業(yè)指標(biāo)中用到的指標(biāo)元素拖動(dòng)到聚合界面進(jìn)行分組聚合,函數(shù)選擇sum求和函數(shù),由此得到目標(biāo)行業(yè)相應(yīng)的聚合指標(biāo)元素。例如計(jì)算2020年度目標(biāo)行業(yè)毛利率指標(biāo),則需將指標(biāo)元素營業(yè)收入和營業(yè)成本分別拖入聚合界面進(jìn)行聚合(見圖5)。

    圖5 指標(biāo)元素分類

    (4)指標(biāo)值計(jì)算

    計(jì)算指標(biāo)值時(shí)需要根據(jù)計(jì)算公式把用到的年度指標(biāo)元素拖動(dòng)到表達(dá)式框內(nèi),再用round函數(shù)對金額進(jìn)行四舍五入。以2020年度行業(yè)營業(yè)成本變動(dòng)率為例,其表達(dá)式為:round(([2020A股利潤表_非金融_營業(yè)成本2020年]-[2019A股利潤表_非金融_營業(yè)成本2019年])/[2019A股利潤表_非金融_營業(yè)成本2019年]*100,2)(見圖6)。輸入該表達(dá)式,便可得出2020年度目標(biāo)行業(yè)的營業(yè)成本變動(dòng)率。

    圖6 所屬證監(jiān)會(huì)行業(yè)指標(biāo)參數(shù)

    得到企業(yè)指標(biāo)值和行業(yè)指標(biāo)值后,就會(huì)計(jì)算出偏離度,審計(jì)人員就可以根據(jù)職業(yè)判斷分析出被審計(jì)單位的可能存在的舞弊和錯(cuò)報(bào),有效識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)。

    四、提高審計(jì)人員信息技術(shù)水平

    大數(shù)據(jù)信息技術(shù)極大提高了審計(jì)工作的可靠性、安全性和效率性,所以在審計(jì)工作中進(jìn)一步推行大數(shù)據(jù)信息技術(shù)將成為大勢所趨。審計(jì)行業(yè)現(xiàn)在更加需要具備計(jì)算機(jī)信息技術(shù)、審計(jì)專業(yè)知識(shí)、管理知識(shí)、財(cái)務(wù)技能等綜合性能力的人才。會(huì)計(jì)師事務(wù)所需要建立“審計(jì)專業(yè)+信息技術(shù)”的思維模式,在培養(yǎng)審計(jì)人員審計(jì)專業(yè)技能的基礎(chǔ)上,也要增加計(jì)算機(jī)信息技能儲(chǔ)備,會(huì)計(jì)師事務(wù)所可以聘請計(jì)算機(jī)編程Python、Hadoop、數(shù)據(jù)庫SQL sever、MySQL等專業(yè)老師定期為審計(jì)人員培訓(xùn),提高審計(jì)人員的大數(shù)據(jù)運(yùn)用水平,培養(yǎng)綜合性人才。還可以引進(jìn)計(jì)算機(jī)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能等專業(yè)人員,打破不同專業(yè)間的界限,豐富審計(jì)隊(duì)伍結(jié)構(gòu),增強(qiáng)專業(yè)人才的互補(bǔ)性。

    五、結(jié)語

    傳統(tǒng)的審計(jì)模式成本高、效率低、可靠性低,已經(jīng)不能適應(yīng)當(dāng)今審計(jì)工作的要求。大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起,克服了審計(jì)工作的難點(diǎn),使審計(jì)人員從繁雜枯燥的任務(wù)中解脫出來,但也為會(huì)計(jì)師事務(wù)所和審計(jì)人員帶來了新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。會(huì)計(jì)師事務(wù)所應(yīng)深刻認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要性與必要性,進(jìn)一步在審計(jì)流程和審計(jì)模式中融入?yún)^(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘和可視化分析等多種信息化技術(shù),優(yōu)化審計(jì)工作。

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