审计工作在大数据下面临的变化

 

早期审计工作主要是详细检查每个交易项目、账户余额和披露，更多的是跟踪会计信息的所有项目。自20世纪50年代以来，完全实质性测试的审计工作方法一直受到注册会计师的质疑，认为这些工作没有考虑到环境风险因素，增加了实践风险。自20世纪80年代末以来，风险导向审计风靡一时。风险分析、控制测试、抽样、流程图、重要性等概念已成为审计工作的主流。然而，风险导向审计过于重视基于环境的风险测试和评估，而忽视了实质性测试。虽然大量复杂的固定测试程序可以降低执业风险，但对于个性鲜明的审计对象来说，发现问题的可能性大大降低。此外，注册会计师已成为工作机器，分析测试和专业判断变得稀缺。这种被动工作降低了注册会计师的专业能力，影响了审计质量。大数据的出现使得获取被审计单位的所有交易事项、账户余额和披露成为可能，审计工作本身可能面临巨大的变化。

 

（一）审计工作基本概念的变化

 

就审计范围而言，审计准则的制定是考虑被审计单位不可能进行100%测试的假设。然而，在大数据环境下，数据的提取、处理和分析更多地依赖于数据中包含的字段。通过过滤字段，可以从大规模的数据源中提取有效的信息，为处理繁琐信息提供了可用的手段。审计范围可以从被审计单位的抽样会计信息转变为综合审计测试。

 

在大数据审计环境下，审计工作的时间安排将更加合理和准确。一方面，数据分析和处理能力的提高缩短了审计工作进展、预期性质等事项的沟通，有利于审计工作的合理安排。另一方面，审计工作的时间安排更倾向于数据分析，现场审计时间将被压缩。

 

（二）审计工作信息质量的变化

 

审计质量的来源在于审计证据的分析和相应判断的质量，这并不取决于审计证据的处理。在大数据下，数据信息容量大，不仅可以提高审计证据的可靠性，而且可能导致虚假信息和无效信息进入替代信息源，影响审计质量，审计质量对注册会计师和其他审计人员提出了更专业的要求。但从长远来看，审计工作可以将大数据分析背景与现场审计相结合，准确发现可能导致财务报告错误报告的问题，提高审计工作的质量。

 

（三）审计工作业务流程的变化

 

在互联网和大数据集成的背景下，审计工作更多地依赖于自动控制和自动信息系统下产生的信息，因此审计人员需要投入更多的精力来设计不同的整体审计策略和具体的审计策略，不同的业务流程、不同的控制环境和不同的信息规模。对于信息系统相对简单，在清楚地识别相应的内部控制并确定有效运行后，审计人员应相应地减少内部控制的实质性程序。对于信息系统更复杂的环境，审计人员应使用更多的审计技术和审计工具来进行审计工作。