国内外大数据审计研究综述

一、国内大数据审计的相关研究

（一）政府及实务界对大数据审计的重视情况

如今，无论是政府还是相关的会计师事务所，都非常重视大数据审计。根据当今时代大数据技术的发展，中国国家审计署提出将积极地跟踪国内外大数据分析技术的新发展，并积极探索在这一背景下大数据技术在审计实践中的应用方法，要深人推进审计信息化的建设。国务院于2015年8月31日发布了《促进大数据发展行动纲要》，在这一纲要中提出了促进大数据发展的重要性。中共中央办公厅、国务院办公厅于2015年12月8日印发的《关于实行审计全覆盖的实施意见》中指出，为了实现审计全覆盖，最重要的是创新审计技术方法。构建基于大数据的审计技术方法能够提高审计工作中的效率以及审计质量。不仅如此，还能让审计监督产生的影响更深远。中共中央办公厅、国务院办公厅于2017年3月31日发布的《关于深化国有企业和国有资本审计监督的若干意见》中指出“创新审计理念，完善审计监督体制机制，改进审计方式方法”。习近平主席在2018年5月23日召开的中央审计委员会第一次会议上指出“要坚持科技强审，加强审计信息化建设”。对于社会审计，中国注册会计师协会也提出应该促进会计师事务所的信息化，提议在审计工作中加强对大数据和人工智能等技术的应用。

（二）国内学术研究情况

研究大数据审计问题具有重要的理论意义和应用价值。当前，尽管国内学术界对于大数据审计问题的研究越来越重视，但产生的研究成果仍然相对较少。对于大数据审计的研究情况主要如下。

（1）研究了大数据审计方法的原理。研究了大数据环境下电子数据审计的重要性，分析了电子数据审计的内涵及原理；在此基础上，已经研究了如何在大数据环境中进行电子数据审计，着眼于电子数据审计将面临的机遇以及需要应对的挑战，将大数据的特征与现有的大数据分析技术和工具结合，深人探讨开展电子审计可采用的方法与措施。另外，在对现有文献进行分析的基础上，将大数据环境下和现有的两种电子数据审计方法进行对比，分析了两种方法的差异。

（2）研究了在大数据环境中以模糊匹配为基础的大数据审计方法。从大数据环境中的不同位置收集到的审核数据，可能会出现相似或者重复的情况，这些数据可能是在审计工作过程中被关注的可疑数据。大数据分析能够对这些数据进行关联分析，这也为审计工作提供了极大便利。当前，常用的电子数据审计方法有SQL（结构化查询语言）数据查询、重号分析等，这些方法只能找到完全满足查询条件的数据。为了能够在审计数据中发现相似重复的数据，解决上述电子审计方法中的不足，满足电子数据审计在大数据环境中的需求，作者提出的审计方法能够进行模糊匹配，并在实验室模拟了电子数据审计的过程，实现了这种分析方法在审计过程中的应用。借助该软件，以某税收数据审计为例，分析了该方法的应用。

（3）研究了在当下环境中，基于数据可视化技术的审计方法。在大数据时代，审计人员需要具备能“洞察”数据的能力，因此数据可视化不可避免地成为了所需要的技术。

（4）研究了基于大数据可视化分析技术的审计线索特征挖掘方法。传统的电子数据审计方法一般是查找审计线索，发现被审计单位存在的问题，没有进一步挖掘审计线索的特征，分析产生相关问题的规律和原因。因此只能是发现被审计单位存在的部分问题，不能通过发现的审计线索分析出更深层次的问题。为了解决这一问题，在审计过程中运用大数据可视化分析技术非常必要，能极大改善这一现状。

（5）研究了基于网络爬虫技术的大数据审计方法。如何获得审计需要的相关数据是开展大数据审计的关键环节。分析目前大数据审计数据釆集过程中存在的问题；在此基础上，提出基于网络爬虫技术的大数据审计方法原理；最后，以某审计项目为例分析了如何采用网络爬虫技术实现所需要审计数据的采集。

（6）研究了大数据技术在扶贫审计中的应用。针对扶贫审计的需要，分析基于大数据技术的扶贫审计方法原理和利用大数据技术开展扶贫审计的有效方法，从基于大数据可视化分析技术总体分析发现扶贫相关可疑数据和基于大数据技术分析扶贫资金使用过程中的具体违规问题两个方面出发，研究了如何应用大数据技术开展扶贫审计，并在一些扶贫审计项目中进行了探索应用，从而为今后在扶贫审计项目中应用大数据技术提供理论基础和经验数据。

（7）研究了基于大数据技术的经济责任审计。根据经济责任审计的必要性，从大数据环境下的经济责任审计数据源和现场审计所需数据的收集范围人手，对大数据环境下的经济责任审计所采集的数据进行了详细分析，阐述了在大数据环境下进行经济责任审计所需的关键数据分析方法和关键数据分析的内容。在此基础上，给出了基于大数据技术的经济责任审计方法的原理，即基于“总体分析，分散核查”的审计思路，借助大数据技术发现审计线索，获得审计证据。

（8）研究了大数据环境下的联网审计风险控制。联网审计的研究与应用是近年来审计领域的热点问题，大数据时代的到来给联网审计带来了机遇与挑战。结合联网审计的实现原理以及大数据的特点，分析大数据环境对联网审计的影响，研究大数据环境下联网审计面临的风险；在此基础上，研究大数据环境下开展联网审计的方法以及风险控制对策。

（9）研究了以文本数据分析为基础的大数据审计方法。研究文本数据的分析在进行大数据审计中产生的应用价值。当前，根据大数据审计的需要，提出了一种以文本数据分析为基础的大数据审计方法。以此为出发点，结合Python语言实现了两种可以被实际使用的文本主句审计方法，一种是相似度分析，另一种是标签云分析。最后，在具体案例中深人分析了这两种方法在大数据审计中的实际应用。

二、国外大数据审计的相关研究

（一）国外实务界及政府应用情况

1.国外实务界应用情况

在2011年8月，国际内部审计师协会发布了《数据分析技术》，这是全球范围内的审计师都能拿来参考的审计指南，在这本书中分析了如分类分析等在审计数据中采用的相关分析技术。这也能从侧面反映，大数据在审计工作中的应用深受国外审计实务界的关注。不仅如此，在海外，审计工作社区对大数据在设计中的应用也高度重视，被美国注册会计师协会（AICPA）高度关注。在2014年8月，美国注册会计师协会发布了一份白皮书——《在数字世界里重构审计》，深人分析了在审计过程中的大数据运用对审计产生的影响，并指出相关的大数据可以作为实际审计数据的补充，提供一定辅助参考价值。在审计过程中，审计数据中的关联可以通过数据分析技术来发现，由此来找出审计线索。例如，从公司获得的某些文件和数据源的报表、会计欺诈或其他问题，从这些数据中，都能找出潜在的审计线索，这些都为大数据审计的开展奠定了基础。

美国证券交易委员会（Securities and Exchange Commission, SEC）使用大数据分析来确定内幕交易和会计欺诈，运用大数据策略来监督金融市场活动。例如，它们利用自然语言处理程序和网络分析来帮助识别违规交易活动。美国联邦住房管理局（Federal Housing Authority, FHA）运用大数据分析来帮助预测违约率、偿还率和索赔率，利用大数据技术为可能出现的场景构建现金流模型，以确定维持正向现金流所需的保费。美国社会保障局（Social Security Administration, SSA）利用大数据技术来分析海量的非结构化伤残索赔数据，通过更快、更高效地处理医学分类和预期诊断，重塑整个决策过程，更好地识别可疑的不实索赔。

为了让审计和会计专业的学生具备审计人员的科学素养等能力，大学应该安排大数据审计课程让该专业的学生学习，培训相关审计师的大数据审计能力，并让大家学习像R语言、Python、Java等大数据分析编程工具，以及其他可满足审计人员执行大数据审计工作需求的工具。此外，根据普华永道的研究可知，计算机辅助审核技术（CAAT）的使用，特别是数据审核技术的使用低于实际审核工作，应更多地关注审计师处理大数据的能力。例如，如何培训审计师进行大数据审计时的审计能力、如何开发在进行大数据审计时所需要的工具、如何在进行审计工作时使用其他学科中的软件工具进行协助，让大数据审计更高效。

当前，有用于大数据分析的经典技术。这些技术包括关联规则挖掘、数据的挖掘与聚类、集成学习、机器学习、神经网络、遗传算法、模式的识别和预测、自然语言处理，以及回归、统计、空间分析、监督学习或者无监督学习、信号处理、时间序列分析与预测等；在进行大数据分析中，还可以使用一些技术专门用来整合和分析管理，比如商业智能、元数据、石计算、Hadoop、BigTable、HBase、Mashup、MapReduce、关系数据库与非关系数据库、可视化技术等。其中，可视化技术是大数据应用程序中的重点。

2.国外政府开展大数据审计情况

2017年4月18日，世界审计组织大数据审计工作组第一次会议在南京召开。来自美国、中国、英国、印度、巴西、奥地利、挪威、俄罗斯、泰国、印度尼西亚等多个国家的代表分别介绍了本国开展大数据审计的情况。主要情况概括如下：

英国国家审计署（National Audit Office of UK, NA0UK）大数据审计的重点是增加价值，减少成本。目前是借助开源工具R语言、Shiny软件和可视化软件，应用统计、机器学习、文本挖掘和可视化等技术开展大数据审计。(www.xing528.com)

印度审计署（Comptroller and Auditor General of India, CAG）于2016年9月设立了数据管理和分析中心，广泛使用来自审计署内部、被审计单位和第三方的各类数据，采用统计、可视化等技术开展大数据审计。

巴西联邦审计署（Tribunalde Contasda Uniao, TCU）审计信息管理办公室自2006年以来一直注重审计数据的采集与应用工作。目前，已采集了巴西56个最重要的政府部门相关数据库，汇总了7TB的审计数据，供审计部门根据需要使用这些数据开展审计。审计人员可以使用SQL、审计软件ACL、R语言等软件与工具开展数据分析。

奥地利审计法院（Austrian Court of Audit, ACA）对简单的数据分析使用Microsoft Excel，对于复杂的数据分析、建模和大数据审计则采用R语言，对文本分析采用词云技术。

厄瓜多尔审计署（Office of the Comptroller General of Ecuador）从民政局、全国选举委员会、劳动部、财产登记机构、国内收人服务机构、社会保障国家机构等部门收集信息，并采用数据挖掘技术和开发相关APP（手机软件）采用这些大数据。

爱沙尼亚审计署（National Audit Office of Estonia, NAOE）尽管在审计中没有使用大数据分析的经验，但其国家的一些大学和科研机构正在开展大数据方面的应用研究。

芬兰国家审计署（National Audit Office of Finland, NAOF）局度重视大数据审计的应用。目前所有国家部门和机构都使用相同的会计系统，会计数据已电子化，审计人员已系统地使用CAATS相关分析工具开展电子数据审计，审计的对象包括传统的财务数据、电子邮件、社交媒体、视频、声音等。今后计划把机器人技术、可视化技术应用于审计之中。

印度尼西亚设计了CRISP-DM系统来开展大数据审计，采用该系统进行数据分析的步骤为：业务理解、数据理解、数据准备、建模、评价、部署。

挪威审计署（Office of the Auditor General of Norway, OAGN）采用IDEA、Microsoft Excel等工具开展数据审计，目前主要分析结构化数据，下一步准备对非结构化数据进行分析，现在正在建立数据科学和数据分析的能力，今后将使用微软的数据仓库技术（SQLServer Analysis Services）、可视化技术、开源工具R语言、Shiny等开展大数据审计。

泰国目前是采用审计软件ACL分析从被审计单位采集的电子数据。

（二）国外学术研究情况

（1）大数据分析技术。主要研究包括：美国的丹尼尔克·埃斯蒂提出，从国土安全到食品安全、能源战略甚至打击金融诈骗，运用数据驱动的决策方法都能满足需要，并且使得政府决策更加开放、负责、高效。[8]英国的维克托·迈尔·舍恩伯格及肯尼斯·库克耶提出大数据环境下全体分析可以代替抽样分析，即“样本=总体”。[9]当今社会运行在信息数据的基础上，数据不仅对于私营部门十分重要，同时也是政府机构的重要资源。政府机构可以使用最新的技术，利用大数据的力量，在不增加财政预算的前提下，提高他们的治理表现、更好地为国民服务。

（2）数据审计。美国的乔治·索托早在《构建基本会计理论的事项法》中已经阐述了与事项法有关的会计基本理论，但是因为还不具备合适的外部条件所以未被大众采纳。[10]随着信息化进程的加快，基于事项法的会计基本理论被越来越多的人接受。根据事项法会计理论，信息使用者将得到的是企业提供给他们的“事项”（经济业务单元），由信息使用者自己加工会计数据制成会计有关报表。企业信息技术的普及又一次将事项法会计理论请回了舞台，被越来越多的会计人员所采用。日本通产省信息系统审计委员会倩报处理开发协会认为，数据审计是独立的信息系统审计师在客观的角度，检查、测评被审计单位以计算机为基础的信息系统，并对相关人员提问，以达到有效利用系统和排除故障、让信息系统更加完善的目的。

（3）大数据审计。大数据审计问题的研究，无论是产生的理论意义还是应用价值，都非常重大而深远。在当今时代，尽管国外学术界非常注重大数据的研究，但在这些研究中，只有极少数与大数据审计相关。主要进行的研究如下：

第一，通过信息化的审计方式，可以让审计工作的作用更突出，实际操作也更方便，传统审计所涉及的工作量很大，当通过信息化的方式来处理这些数据时，所涉及的工作量和传统方式已不在一个纬度，所以信息化的处理是审计工作的未来发展趋势。

第二，在进行信息化的审计管理时，可以依据不同的需要进行区分，对于审计工作的不同环节，可以采取针对性的方法，对审计人员具体工作的需求也不同。

第三，通过计算机进行审计能够对审计人员的工作起到很强的辅助作用，可以通过信息化对数据进行多次对比和测试，或者通过数据模拟来进行测试和计算，从而发现内在规律，还可以把传统的审计方法和信息化的方法相结合，再对数据进行处理，更具有科学性，在逻辑上也能达到一致性。

第四，采取了多元化的方法进行研究分析，通过信息化的审计方法来发现潜在的风险，进行合理的规避和处理，同时对审计数据也能够起到很强的保护作用，不会因为数据错误或泄露造成风险。

第五，通过计算机进行审计，可以让内部审计充分发挥作用，并且通过团队的力量来解决问题，可以对审计工作不断地修正和协调，让内部审计的绩效不断提高。所以，内部审计的质量必须要通过审计人员和计算机审计充分结合，才能产生最大的效果。

从机遇和挑战两方面来分析大数据技术在审计工作中的作用，并研究在CPA审计中大数据技术的应用。尽管在审计工作中，数据审计扮演着重要的角色，但是如果在设计过程中仅依靠社会审计以及内部审计，那么得到的审计结果则不够严谨。当前，社会和内部审计人员在审核数据时面临着诸多困难，比如获得的数据不够全面、员工的素质水平不够、数据审计的投资不足、审计进度难以把控、审计收益和成本是未知数等。

在大数据时代，生成的数据量太大，许多组织缺乏存储数据的能力。另外，很难在本地存储系统上管理如此庞大的数据，因此云计算已成为大数据存储和管理的解决方案，这对大数据的存储至关重要。然而，由于采用这种方法，组织并不具备数据的控制权和物理所有权，因此，数据所有者非常担心存储系统的外包数据是否安全、完整。现研究者们已提出以下解决方案来解决此问题。

（1）对于存储在云计算中的数据，使用有效的远程数据审核方案来验证数据是否完整。

（2）对于存储在云计算中的数据，可以采用基于ID的外包数据审核方法，以确保数据的安全和完整。

（3）在云计算中，使用模型为SA-EDS的智能加密方法来保证数据的安全性。这种类型的研究可视为审计在大数据环境中的计算机信息系统。