大數(shù)據(jù)對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)的影響與變革

孫濤 天健會(huì)計(jì)師事務(wù)所（特殊普通合伙）安徽分所

引言

現(xiàn)階段，信息技術(shù)的快速發(fā)展已將我們引領(lǐng)進(jìn)了一個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，充滿無限的可能性。時(shí)代的發(fā)展使我們得以獲取和處理前所未有的大量數(shù)據(jù)。其中，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)領(lǐng)域成了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要舞臺(tái)之一。大數(shù)據(jù)對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)的影響深遠(yuǎn)且多層面，尤其是對于審計(jì)效率、審計(jì)質(zhì)量以及審計(jì)決策等關(guān)鍵環(huán)節(jié)產(chǎn)生了積極的變革。然而，這種變革的過程并非一帆風(fēng)順，相反，面臨著諸多挑戰(zhàn)。為了成功適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，需要采取切實(shí)有效的對策來解決這些問題。

一、大數(shù)據(jù)的相關(guān)分析

（一）大數(shù)據(jù)的來源

大數(shù)據(jù)來自眾多且多樣的源頭。其中一部分源自傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，如ERP 和CRM 系統(tǒng)等，這些系統(tǒng)中包含了大量的交易數(shù)據(jù)。隨著社交媒體、互聯(lián)網(wǎng)搜索、在線購物、智能設(shè)備等的普及，產(chǎn)生了更多的用戶生成數(shù)據(jù)。比如社交媒體的發(fā)帖、評論，網(wǎng)上的購物記錄，以及智能設(shè)備的使用數(shù)據(jù)等。除此之外，還有公開可獲取的數(shù)據(jù)，如政府公開數(shù)據(jù)、開放科研數(shù)據(jù)等。隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，各種傳感器、監(jiān)控設(shè)備等開始大量產(chǎn)生實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅數(shù)量大，而且類型多樣，包括結(jié)構(gòu)化的表格數(shù)據(jù)，半結(jié)構(gòu)化的網(wǎng)絡(luò)日志，非結(jié)構(gòu)化的文本、音頻、視頻數(shù)據(jù)等。它們從不同的角度，描繪了真實(shí)世界的各種情況，蘊(yùn)藏了大量的信息和知識(shí)。然而，要從這些數(shù)據(jù)中提取有用的信息，需要用到大數(shù)據(jù)處理和分析的方法。

（二）大數(shù)據(jù)的特性

大數(shù)據(jù)通常具有四個(gè)主要特性，也被稱為“4V”特性，分別是：Volume（數(shù)據(jù)量大）、Velocity（數(shù)據(jù)生成速度快）、Variety （數(shù)據(jù)種類多樣）、Veracity（數(shù)據(jù)真實(shí)性）。首先，大數(shù)據(jù)的量級巨大，我們所說的大數(shù)據(jù)通常指的是那些傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)無法處理的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。其次，大數(shù)據(jù)的生成速度極快。隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)不僅數(shù)量大，而且生成速度快，往往需要進(jìn)行實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)的處理和分析[1]。再次，大數(shù)據(jù)類型多樣。因此，需要有能力處理各種類型數(shù)據(jù)的工具和技術(shù)。最后，大數(shù)據(jù)的真實(shí)性。由于數(shù)據(jù)的來源廣泛，質(zhì)量參差不齊，因此，如何確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，是大數(shù)據(jù)處理的重要問題。

（三）大數(shù)據(jù)的技術(shù)和工具

大數(shù)據(jù)的處理和分析需要一些專門的技術(shù)和工具。其中，分布式存儲(chǔ)和計(jì)算技術(shù)是最基礎(chǔ)的。例如，Hadoop 就是一種廣泛使用的分布式框架，它可以將大規(guī)模數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)在多臺(tái)服務(wù)器上，然后并行處理這些數(shù)據(jù)，大大提高了數(shù)據(jù)處理的速度。在Hadoop 的基礎(chǔ)上，還發(fā)展了許多其他的工具和框架，例如，用于數(shù)據(jù)查詢和處理的Hive 和Pig，用于機(jī)器學(xué)習(xí)的Mahout，用于實(shí)時(shí)處理的Storm 等。除了Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)，還有許多其他的大數(shù)據(jù)技術(shù)和工具。例如，NoSQL 數(shù)據(jù)庫，如MongoDB、Cassandra 等，它們可以處理大規(guī)模的非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。還有Spark，它是一個(gè)內(nèi)存計(jì)算框架，比Hadoop 有更高的處理速度，特別適合需要實(shí)時(shí)處理的應(yīng)用。此外，還有許多專門的大數(shù)據(jù)分析工具，如R，Python 的Pandas、NumPy、SciPy、Scikit-Learn 等庫，它們提供了豐富的數(shù)據(jù)處理和分析的函數(shù)，方便了分析師的工作。

二、大數(shù)據(jù)對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)的影響

（一）對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)效率的影響

大數(shù)據(jù)技術(shù)對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)效率的提高起到了重要作用。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)工作通常需要處理大量的交易數(shù)據(jù)，而且大部分工作是手動(dòng)完成的，這無疑需要大量的時(shí)間和人力。然而，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用改變了這一情況。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠處理海量的數(shù)據(jù)，且處理速度快，能夠顯著提高數(shù)據(jù)處理效率。首先，通過自動(dòng)化的數(shù)據(jù)收集和整理過程，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以節(jié)省大量的數(shù)據(jù)錄入時(shí)間。其次，利用大數(shù)據(jù)分析，可以實(shí)現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的快速處理和分析，例如，找出異常交易，發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)，這在傳統(tǒng)方法中可能需要耗費(fèi)大量時(shí)間。最后，使用機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，可以構(gòu)建預(yù)測模型，對未來的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行預(yù)測，幫助企業(yè)提前做好決策準(zhǔn)備。

（二）對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)質(zhì)量的影響

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅提升了財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)的效率，而且對提升審計(jì)質(zhì)量起到了重要的作用。傳統(tǒng)的審計(jì)通常只能對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，而大數(shù)據(jù)技術(shù)使得全量數(shù)據(jù)的審計(jì)成為可能，這無疑增強(qiáng)了審計(jì)的全面性和準(zhǔn)確性。一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)使得財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)可以處理和分析更大規(guī)模的數(shù)據(jù)。這意味著審計(jì)人員可以從全量數(shù)據(jù)中查找問題和風(fēng)險(xiǎn)，而不僅僅是樣本數(shù)據(jù)，這大大提高了審計(jì)的覆蓋率和準(zhǔn)確性。同時(shí)，大數(shù)據(jù)分析可以找出數(shù)據(jù)中的隱藏模式和關(guān)聯(lián)，幫助審計(jì)人員更好地理解和解釋數(shù)據(jù)，提高審計(jì)的深度和廣度。另一方面，通過使用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)分析方法，如數(shù)據(jù)挖掘，審計(jì)人員可以更準(zhǔn)確地識(shí)別異常交易、預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)，這在提高審計(jì)質(zhì)量方面起到了重要作用。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)到的模式來預(yù)測未來的行為，這可以幫助審計(jì)人員提前發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以提高審計(jì)的實(shí)時(shí)性。在傳統(tǒng)審計(jì)中，審計(jì)往往是一種定期的活動(dòng)，而且在審計(jì)過程中可能會(huì)出現(xiàn)延遲。然而，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析，這使得審計(jì)人員可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理問題，降低了風(fēng)險(xiǎn)[2]。

（三）對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)決策的影響

大數(shù)據(jù)在改善財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)決策過程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。其提供了大量詳細(xì)、實(shí)時(shí)的信息，使得審計(jì)人員和企業(yè)管理者能夠基于更為精確和全面的信息來進(jìn)行決策。一是大數(shù)據(jù)提供了更為全面和詳細(xì)的信息。通過收集和分析各種類型的大數(shù)據(jù)，審計(jì)人員可以更全面地理解企業(yè)的運(yùn)營狀況，從而更好地評估企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況。這種全面的理解和評估為決策提供了更為準(zhǔn)確和詳細(xì)的信息基礎(chǔ)。二是大數(shù)據(jù)使得審計(jì)決策能夠更為快速和及時(shí)。通過實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)的大數(shù)據(jù)分析，審計(jì)人員可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)和問題，從而更快地做出響應(yīng)。這種快速和及時(shí)的決策不僅可以降低風(fēng)險(xiǎn)，還可以更好地把握機(jī)會(huì)。三是大數(shù)據(jù)還使得審計(jì)決策更為精確。通過應(yīng)用如預(yù)測分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)的大數(shù)據(jù)分析方法，審計(jì)人員可以更準(zhǔn)確地預(yù)測未來的趨勢和風(fēng)險(xiǎn)，從而做出更為精確的決策。四是大數(shù)據(jù)還使得審計(jì)決策更為科學(xué)。傳統(tǒng)的審計(jì)決策往往基于審計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn)，而大數(shù)據(jù)使得決策能夠基于數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，這使得審計(jì)決策更為科學(xué)和客觀。

三、大數(shù)據(jù)下財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)變革中的問題

（一）數(shù)據(jù)處理能力不足

盡管大數(shù)據(jù)提供了海量的信息，但要從這些信息中提取有價(jià)值的知識(shí)并將其應(yīng)用于財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)決策，就需要強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。然而，當(dāng)前許多企業(yè)和審計(jì)機(jī)構(gòu)在數(shù)據(jù)處理能力上仍存在不足。首先，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是一大挑戰(zhàn)。海量的數(shù)據(jù)需要大量的存儲(chǔ)空間，并且需要高效的存儲(chǔ)和檢索方法。然而，許多企業(yè)的存儲(chǔ)設(shè)施和技術(shù)可能無法滿足大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)需求，這將阻礙大數(shù)據(jù)在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)中的應(yīng)用。其次，數(shù)據(jù)處理速度也是一個(gè)重要的問題。財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)需要及時(shí)、準(zhǔn)確的信息，這就需要快速處理大量的數(shù)據(jù)。但是，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)在處理大數(shù)據(jù)時(shí)可能會(huì)面臨效率低下的問題。最后，數(shù)據(jù)分析能力也是一個(gè)重要的問題。大數(shù)據(jù)通常包含了結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，需要復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析技術(shù)來挖掘這些數(shù)據(jù)中的信息。然而，許多企業(yè)可能沒有足夠的數(shù)據(jù)分析工具和技能，這將限制他們從大數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值的信息。

（二）技能缺口

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用需要一種全新的技能組合，其中包括數(shù)據(jù)分析、編程和統(tǒng)計(jì)等關(guān)鍵技能。但在現(xiàn)實(shí)中，現(xiàn)有的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)人員可能并未掌握這些所需的技能，因此產(chǎn)生了一種明顯的技能缺口。傳統(tǒng)上，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)的培訓(xùn)課程往往更加關(guān)注于會(huì)計(jì)理論的知識(shí)和審計(jì)技術(shù)的教授，相對而言，較少關(guān)注數(shù)據(jù)分析和信息技術(shù)的教育。然而，隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的廣泛推廣，審計(jì)人員需要具備更為深入的數(shù)據(jù)分析技能，例如理解和有效使用數(shù)據(jù)分析工具，解讀并應(yīng)用數(shù)據(jù)分析結(jié)果等。此外，審計(jì)人員還需要有能力理解和運(yùn)用各種信息技術(shù)，包括但不限于數(shù)據(jù)庫管理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及數(shù)據(jù)檢索等。這個(gè)技能缺口不僅限制了大數(shù)據(jù)在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，還直接影響了審計(jì)人員的工作效率，也更深層次地影響了整體審計(jì)質(zhì)量。因此，這個(gè)技能缺口的問題已經(jīng)成了一個(gè)亟待解決的挑戰(zhàn)。

（三）數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

數(shù)據(jù)質(zhì)量是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)。然而，實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題無疑構(gòu)成了一個(gè)無法回避的問題。首先，數(shù)據(jù)可能存在錯(cuò)誤和遺漏。在數(shù)據(jù)收集和錄入過程中，可能會(huì)出現(xiàn)各種情況，例如錄入錯(cuò)誤、信息遺漏等，這些因素可能會(huì)在某種程度上對數(shù)據(jù)的完整性產(chǎn)生影響。例如，一份報(bào)告可能因?yàn)殒I盤輸入錯(cuò)誤而導(dǎo)致數(shù)據(jù)被錯(cuò)誤地錄入，或者在數(shù)據(jù)收集過程中，某些關(guān)鍵數(shù)據(jù)可能被誤漏。這些錯(cuò)誤和遺漏可能會(huì)引發(fā)分析結(jié)果的偏差，進(jìn)而影響最終決策的準(zhǔn)確性。此外，數(shù)據(jù)的質(zhì)量也可能受到數(shù)據(jù)源的影響。例如，如果數(shù)據(jù)源本身就存在不準(zhǔn)確或者不可靠的情況，那么基于這些數(shù)據(jù)源得出的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)分析結(jié)果也可能存在不準(zhǔn)確或不可靠的風(fēng)險(xiǎn)。這樣的情況可能在使用第三方數(shù)據(jù)源時(shí)特別常見。其次，數(shù)據(jù)的一致性也是一個(gè)需要解決的問題。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)可能來自不同的數(shù)據(jù)源，每個(gè)數(shù)據(jù)源可能有自己的數(shù)據(jù)格式和標(biāo)準(zhǔn)。例如，同一公司的不同部門可能使用不同的系統(tǒng)來存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)，這些系統(tǒng)可能有各自獨(dú)特的數(shù)據(jù)格式。如果這些數(shù)據(jù)不能正確地整合在一起，可能會(huì)引發(fā)審計(jì)數(shù)據(jù)的一致性問題，進(jìn)而影響審計(jì)分析結(jié)果。最后，數(shù)據(jù)的時(shí)效性也是一個(gè)重要的問題。在快速變化的商業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)的時(shí)效性對決策的影響極為重要。然而，數(shù)據(jù)的收集、處理和分析可能需要一定的時(shí)間，這會(huì)影響審計(jì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性，進(jìn)而影響審計(jì)分析結(jié)果。

四、大數(shù)據(jù)下財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)變革對策

（一）提升數(shù)據(jù)處理能力

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，提升數(shù)據(jù)處理能力是關(guān)鍵。因?yàn)樨?cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)工作涉及的數(shù)據(jù)量大，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，如果不能有效處理這些數(shù)據(jù)，就無法真正利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢。因此，應(yīng)當(dāng)重視提升數(shù)據(jù)處理能力，使數(shù)據(jù)可以在短時(shí)間內(nèi)得到快速、有效的處理。首先，需要利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，例如Hadoop、Spark 等大數(shù)據(jù)處理框架，它們可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，并能夠提供高效的數(shù)據(jù)處理速度。此外，數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)整合等前期的數(shù)據(jù)處理工作也是非常重要的，它們直接影響到數(shù)據(jù)處理的質(zhì)量和效率。其次，應(yīng)當(dāng)建立有效的數(shù)據(jù)模型，對數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的分類和歸納，這樣可以提高數(shù)據(jù)處理的精度，也可以更好地滿足財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)工作的需求。最后，提升數(shù)據(jù)處理能力還需要注重?cái)?shù)據(jù)的安全和保密性。在處理數(shù)據(jù)的過程中，必須嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī)，保護(hù)客戶的隱私，防止數(shù)據(jù)泄露。

（二）培訓(xùn)和引入專業(yè)人才

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)人員面臨著全新的挑戰(zhàn)和需求。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)和需求，關(guān)鍵的解決辦法是提升人才隊(duì)伍的技能素質(zhì)，這既包括對現(xiàn)有人才的培訓(xùn)，也包括引入新的專業(yè)人才。首先，對現(xiàn)有財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)人員進(jìn)行針對性的培訓(xùn)，幫助他們提升在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的工作能力是必要的。這種培訓(xùn)應(yīng)該旨在彌補(bǔ)現(xiàn)有人才在數(shù)據(jù)分析、編程、統(tǒng)計(jì)等方面的技能缺口，培訓(xùn)內(nèi)容可以包括理解和使用數(shù)據(jù)分析工具、解讀數(shù)據(jù)分析結(jié)果以及數(shù)據(jù)庫管理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索等信息技術(shù)知識(shí)。除此之外，為了讓人才更好地理解和適應(yīng)大數(shù)據(jù)環(huán)境，培訓(xùn)還應(yīng)該包括大數(shù)據(jù)思維的培養(yǎng)，例如數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策、數(shù)據(jù)可視化，以及數(shù)據(jù)的安全和隱私等方面的知識(shí)。其次，對于那些高級的技能，例如高級數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)甚至人工智能等，可能需要引入具有這些技能的新的專業(yè)人才。這些專業(yè)人才可以在組織內(nèi)部建立一個(gè)專門的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)處理和分析大量的數(shù)據(jù)，提供決策支持。同時(shí)，這些專業(yè)人才也可以作為培訓(xùn)者，幫助現(xiàn)有人才提升他們的技能。最后，為了更好地引入和保留這些專業(yè)人才，企業(yè)也需要調(diào)整人才管理策略，例如提供具有競爭力的薪酬和福利，提供持續(xù)的學(xué)習(xí)和發(fā)展機(jī)會(huì)，以及建立一個(gè)良好的工作環(huán)境。這些舉措將有助于吸引和留住這些在大數(shù)據(jù)環(huán)境下具有重要價(jià)值的人才。

（三）建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理制度

數(shù)據(jù)質(zhì)量是影響大數(shù)據(jù)應(yīng)用效果的關(guān)鍵因素。為了保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，需要建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理制度。首先，需要進(jìn)行全面的數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查，找出數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤和不一致性，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)整合，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。其次，需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，明確數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估指標(biāo)，定期對數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評估和監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。此外，需要建立健全的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理流程，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)使用等各個(gè)環(huán)節(jié)，對每個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行嚴(yán)格的控制，防止數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的產(chǎn)生[4]。最后，還需要注重?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量的持續(xù)改進(jìn)，通過引入先進(jìn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工具和技術(shù)，持續(xù)提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。

結(jié)語

大數(shù)據(jù)在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)領(lǐng)域的運(yùn)用正成為一股不可忽視的力量。這一變革開啟了新的可能，引領(lǐng)了審計(jì)行業(yè)的發(fā)展趨勢。雖然面臨挑戰(zhàn)，但只要我們準(zhǔn)確把握大數(shù)據(jù)的特性及其潛力，深入理解其在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)中的實(shí)際應(yīng)用，我們便能夠充分利用這一科技力量，推動(dòng)審計(jì)工作的革新，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)審計(jì)業(yè)的飛躍和發(fā)展。