大数据时代的审计证据与审计取证分析
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摘 要：大数据时代中，人、事、物的数据化程度随着技术的提高而不断提高，从而引发了技术变革向数据驱动的转变，即“利用计算机审计”变为“利用大数据审计”这样一种审计取证模式的环境变革。审计取证过程中，总体思维、相关思维、容错思维、规则思维以及预测思维等可以提高审计证据的充分性、可靠性、相关性，这些新型特征可以降低大数据时代的信息、技术和认知风险。本文主要针对于大数据时代的审计证据与审计取证展开简单的分析与探讨，希望能够为有关专业人士带来一定的参考与借鉴。
关键词：大数据时代;审计证据;审计取证分析
大数据时代拥有不断增长的信息数据，而现代信息技术的飞速增长可以让互联网、物联网和社交网络不断产生大量的信息数据，这些数据具有高频性、多样性、海量性、价值性等许多特点。因此，为了高效的推动企业的运营和发展，提高企业的工作效率，许多企业通过严格的审计取证工作和大数据技术，拓展企业经营业务，有利于企业工作的高效开展。以下主要围绕着大数据时代的审计取证的相关特点展开简单的分析与探讨：
一、审计取证环境：大数据时代的审计取证相关特点
云计算、互联网和计算机等新兴信息技术的技术化环境不断发展，使得采集、存储、运输和加工信息数据的效率大大提高，同时信息数据的加工成本不断降低，技术的不断发展让事、物、人不断被数据化，因而人们进入了大数据时代。尽管大数据时代的审计证据变得非常复杂，然而审计证据从非企业财务信息等大数据主体中得到补充与丰富，同时审计证据的充分性、相关性、可靠性等特征更加明显，审计取证的效率大大提高。大数据时代，信息存储和处理成本逐渐降低，使得审计取证模式由技术驱动变为数据驱动，提高了审计工作的效率。
二、大数据时代中审计证据的相关特点
（一）可靠性
可靠性包括可验证性、真实完整性和客观性。审计证据的可验证性指通过其他审计证据来检验某一审计证据的可靠、真实程度。真实完整性指审计证据没有被修改、破坏，真实的来自某个企业，涵盖了审计对象的所有必要信息。客观性指收集的审计证据客观存在，没有被人的主观意识所改变。
（二）充分性
衡量审计证据的标准是审计证据的充分性，审计证据越充分，审计结论越真实可信。大数据技术可以获取到高频、海量和多样的大数据，这些大数据之间相互牵制、相互作用，审计人员可以使用这一相关关系来降低传统审计的局限性，提高审计证据的充分性。
（三）相关性
大数据时代，审计人员不再重视审计证据的充分性，反而重视审计证据的相关性，通过获取相关证据来进行审计工作。相关性包括及时性和确认价值两方面。首先，及时性指采集实时的业务相关信息数据，并迅速处理相关数据，大数据时代让审计证据更加及时、高效。比如，车辆上安装GPS来实时监控和定位商品的运输轨迹。货物上装有的RFID芯片可以自动统计不同场所的货物数量和货物种类。审计人员根据电子商务网站中的商品价格来出售相关商品。处理存货和销售业务时，审计人员可以在客户信息系统中查询和追踪审计证据，并将查询到的数据融合、归纳、对比。RFID和GPS可以让企业管理人员实时清楚货物的入库和发出操作，并通过视频监控进行确认。再者，确认价值是指大数据时代中信息的相互补充、相互制约、相互关联和印证关系让企业内部和外部非财务信息之间有了确认的途径，审计人员还可以通过各种审计方法获得有关某一审计目标的审计证据，这些不同类型、不同途径的审计证据加强了企业的审计确认能力。同时，及时、准确的消息通过自动化的采集信息方法传递出来，各种传感器、GPS、RFID等提高了审计确认能力，而手工信息主观性强，信息采集延后，准确率不高，审计确认能力较低。
三、大数据时代审计取证的风险
（一）取证风险
大数据时代，电子审计取证要经过许多步骤来采集和处理相关信息数据，处理信息和建模、部署、分析全部信息数据时，审计取证工作的信息质量风险大大提高，同时海量、种类繁多、真实的大数据增加了审计取证工作的安全风险程度。信息一致风险、认知风险和完整性风险构成了审计取证的全部安全风险。由于大数据的来源多种多样，产生了信息一致风险，导致信息结构出现误差，信息冲突、不一致。此外，大数据数量众多、种类繁多，复杂的结构信息导致信息完整性风险的产生，导致信息虚假、丢失或者被恶意修改。
（二）技术风险
大数据时代主要依靠分析来明白数据的价值。分析的过程中，技术风险时时刻刻存在着。比如，目前统计分析、数据挖掘、智能计算和机器学习等信息处理技术可以精确的分析并处理关系型数据库中的数据信息，但是这些方法不适用于非结构化大数据信息。通过分析信息数据来发展审计线索，审计人员得以进行后续审计取证工作。客观存在的技术风险让信息质量得不到保证。比如，分析财务报告中的“管理层讨论与分析”板块时，可以用自然语言处理管理层语调，但无法结合信息背景。无法处理语法、词序等。信息质量风险无法通过目前最高效、最智能的大数据技术消除。
四、大数据技术中审计取证的思维模式
（一）总体思维
由于企业经营规模较小、业务量不大，企业审计最初采用详细审计方式。现代审计通过随机抽样来进行审计抽样，其中运用了统计學中的随机性原理，通过样本分析总体数据，可以合理规避个人主观意识对数据的影响，但是随机抽样结果容易出现误差，使得总体结果错误。抽样审计具有较大的风险，因为目前没有对审计样本的容量、种类、时间进行标准化规定，审计人员无法判断审计证据是否全面，无法确定由关联数据引出的审计证据的正确性。在大数据时代，审计人员掌握了全部数据，审计思维转变为总体思维，由部分代替了整体，通过动态、开放的审计方法和思维，分析、评估与审计对象有关的数据和信息，从而掌握了审计对象的总体特征。因此，审计人员通过总体思维获得了可靠、正确、相关的审计证据，让审计证据更加有效，促进了企业审计工作的发展。 （二）容错思维
抽样审计时，根据随机性原理，审计人员抽取大量样本来避免抽样造成的风险，但是这导致抽样的精确度不高。为了提高抽样的精确度，即使是小数据，审计人员也要反复清理并核对杂乱无章的数据信息，这个过程中，审计人员面临着成本上的压力，还要消耗很长时间，同时，由于技术无法满足审计人员的要求，审计工作难以进行。因此，需要从精确思维转变到容错思维，在总体思维的基础上，将杂乱的、被排除的数据统一在总体中进行评估和分析，探索总体数据中的其他有效价值。大数据中通常会遇到杂乱、无用、残缺的信息，但是这些错误可以帮助审计人员提高自己的审计观察能力，让审计工作顺利进行，并不会影响审计结果，因此审计人员要具有容错思维。
（三）预测思维
预测思维是通过已知预测未知的过程，可以评估、分析、推断、预测数据实际值与预测值的差别，判断数据的价值。小数据分析中，样本容量较小，信息不全面，信息的周期性等均导致审计预测压力增大，审计人员需要系统学习专业知识来判断并做出预测。大数据时代，通过数学模型和分析软件，可以快速、高效的处理并预测数据信息，实现了科学、规范的审计预测。预测性审计减少了分析、评估大数据的时间，让事件的发生和审计能够同步进行，从而推动审计工作的顺利进行，审计部门的监控职能更加重要。
结束语
综合上文所述我们可以知道，基于大数据时代背景下，通过大数据可以获得充分、可靠、直观的审计数据，发挥了审计取证的价值，审计人员要利用大数据中的预测价值，评估并分析企业审计风险，从而根据因果关系发现相关关系。大数据还体现了总体思维、相关思维和容错思维，通过分析企业的审计证据和审计取证，可以明确审计取证的发展方向，企业应及时顺应变革浪潮，用新思维看待电子审计取证的优点，在提升审计取证效率和速度的同时，严格监管审计风险，让审计工作价值最大化，从而有利于企业健康稳固长久发展。
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作者简介：
荆雪（1990-），女，北京人，首都经济贸易大学在职研究生在读。研究方向：会计学。
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