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大数据时代下的智能审计应用

新一代的审计师不只需要有传统的金融技能，他们也
需要 IT 方面的技能。今天，我们就来看看审计师们在这个
新时代所面对的主要问题。“大数据”指公司所有的海量数
据。这些数据通常是由机器生成的非结构化数据；也包括
那些存在于公司四面墙以外的数据。现在，大家公认“大数
据”会对生产力改进，赢利提升，风险管制带来巨大促进。
在这众多领域里，我们认为审计是“大数据”最可能有所作为
的领域之一。大数据分析帮助审计师们能更好地发现财务
报表、商业运作中的潜在风险，从而使得他们的审计工作
能更有针对性。我们开始看到大数据分析给审计带来的好
处，但只是这万里长征第一步。我们最终要达成的是在公
司的数据中心里建立一个智能的自动审计应用，它可以实
时地把分析的结果推送给审计团队。

从现有的传统审计方法到一个新的完美集成大数据分析的
审计方法，会是一个质的跃。但实现这愿景的技术在现阶
段仍不成熟。作为过渡，我们能作的是，在现有的环境里
分析海量客户数据，然后把分析结果人工地集成到审计程
序里，并让公司慢慢适应将来审计的“新常态。集成遇到的”
障碍在把大数据分析集成到审计程序的这个过程里有不少
障碍。还好，这些障碍并不能不是克服的。最大的障碍就
是数据获取。公司在保护数据上花了很多功夫，这使得审
计们要花很多时间来征求客户同意提供数据。不少情况
下，有些公司甚至基于安全理由拒绝提供数据。除此之
外，审计们也需要面对同一家公司里花样繁多的会计系统
及其它内部系统，这些系统经常存放不同用途、不同类型
的数据。要真正体现大数据分析的优势，就需要提取关键
商业过程里的各子账户信息。这显著加大了数据获取的难
度；处理的数据量也大大增加了。通过数据分析来寻找审
计证据以因应商业风险并不是件容易的事。审计师们需要
很好地在人为判断与数据分析结果间找到一个平衡。审计
分析面临的难题审计行业受很多的标准、制度监管，这些
标准与制度从制定到现在已经有不少年头了。而当时在制
定的时候，还没有大数据这个说法，更谈不上把怎么利用
大数据分析考虑在内了。而现在有了大数据。我们需要在
以下四个方面多加考量：


实质性分析过程 – 这些过程通过检查财务报表中各项目间
的联系来发现不寻常之处。然后，现有的审计标准并未涉
及如何通过大数据