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摘 要：本文结合当前信息化审计发展模式的潮流，从大数据应用的角度出发，探讨了大数据审计模式应用的前景。本文的分析包含了大数据审计发展技术趋势分析和大数据审计发展挑战分析两个部分，结合当前大数据应用相关领域的热门技术以及我国审计工作发展现状，充分探讨了其应用前景。
关键词：大数据审计;技术应用;挑战分析
审计工作智能化发展的趋势意见愈发明显，无论是在实务界、学术界、监管机构层面，审计工作发展的重点都已经向审计工作的智能化发展、自动化发展方向靠拢。相关研究的重点集中于人工智能技术的引入、大数据技术的应用，会计、审计信息化系统的对接等各方面。其中，大数据技术在审计工作中的应用成为了近年来在相关领域突破最快，应用前景最为广泛的一项研究内容。
基于上述原因，本文拟从大数据审计的角度出发，对大数据审计模式的应用前景进行分析，具体来看，本文的研究将对大数据审计的应用发展趋势，和可能面临的潜在挑战进行分析。
一、大数据审计发展技术趋势
信息化技术的发展与进步使得审计工作由传统的人工为主模式转变为智能化操作为主模式，具体来看，审计智能化趋势的发展包含了一下几项技术的发展趋势：
（一）机器学习趋势
机器学习是使得电脑能够像人一样进行自主学习知识的一门重要技术，运用该项技术可以让机器通过知识学习逐步发展为人工智能，为人类解决实际生活工作中的各项问题。利用训练好的历史数据模型，机器可以灵活地选择函数形式进行数据拟合，这使得机器能够获得比传统计量统计学方法更强大的预测能力和准确性。这项特征使得机器学习技术运用于审计工作变得十分有价值，国外学者Bao利用机器学习技术预测上市公司舞弊概率，得到的新模型相对于传统的逻辑回归模型而言准确率高5倍。
正因为拥有传统记录统计学方法不具备的优势，机器学习技术在审计工作中具有十分广阔的应用前景，从短期来看，其主要的审计工作应用场景包含了业务承接、风险评估、内部控制测试环节的各项预测工作。
（二）自然语言处理趋势
自然语言处理技术的关键理念在于让计算机学习并处理人类语言，实现语音层面的人机交互功能，目前在人工智能的应用领域是一项应用前景十分广阔的技术。目前自然语言处理技术已经被用于提升审计工作的智能化水平。在具体的应用上，该技术被用于机器人或系统对人类语音读取、识别能力的锻炼。
自然语言处理技术能够帮助审计师分析大量的审计资料文本，借助对人类语言的识别能力，人工智能可以从海量文字信息中提取对审计工作而言有价值的信息，从而降低审计人员阅读海量文字提炼信息所需的时间。在审计实务工作中，尽管审计准则要求审计人员对被审计单位提供的各种文件、资料，获取的审计证据等都需要一一进行阅读与分析，但实际上受限于高昂的审计成本以及所需付出的巨大精力，审计人员往往只对上述内容的极少一部分进行仔细阅读与分析，因此审计风险也不可避免的增加。而运用自然语言处理技术，审计人员可以从上述工作中获得解放，计算机或人工智能可以在较短的时间内完成海里文字信息的阅读与分析工作，并为审计人员提供有用的信息，以方便其做出审计判断。
二、大数据审计发展挑战
（一）大数据获取成本高
大数据技术的运用中，开发者或使用者能否以较低的成本取得大数据信息是该项技术发展与应用的价值考验，过高的数据获取成本可能使得大数据技术所创造的收益价值降低。然而，目前从许多企业在大数据技术的应用现状上来看，大数据信息的获取成本仍然居高不下。在审计实务中，被审计单位往往只会提供一部分与审计工作相关的电子数据，而且这些数据局限于财务数据范畴，依靠这些有限的数据信息被不适合开展大数据分析工作，因此审计人员要想利用大数据技术进行对比分析、统计分析，就需要通过自己的渠道获得更多外部数据，这其中包括了利用爬虫进行网络数据抓取或其他数据获取方法。但这些方法都会产生高昂的成本，除了存储成本之外，人员成本、数据清洗成本等都是不菲的开支。此外，外部公开数据的不可获得性以及较高比例的数据噪音也使得大数据获取成本显著增加。由于我国审计业务的智能化、信息化发展尚处于起步阶段，对于大数据获取等缺乏有用的经验，因此很难在较短的时间内通过低成本的方式获取足够的内部、外部数据，以满足机器进行對比分析，拟合模型的需要。
（二）观念与习惯难以转变
对于企业或会计师事务所而言，大数据审计模式的应用属于审计乃至财会行业的巨大变革，这无疑将改变人们已经既定形成的习惯，遭遇来自内部的改革阻力。自上而下的审计模式转变，员工需要重新学习新知识，从零开始几类经验，这必然会使得部分员工形成抵触心理。同时，自下而上的审计模式转变，则需要员工说服管理层予以支持，而管理层则需要考虑技术转变、审计方法改变是否会产生更多的经营成本，是否对现有的市场分额造成影响，在未能取得实际的成效之前，员工将很难获得管理层的支持。从目前我国审计行业的市场发展与竞争现状来看，事务所之间的竞争还处于客户争夺阶段和成本竞争阶段，尚未进入到技术竞争阶段，因此未来大数据审计模式的应用是否会遭遇巨大的变革阻力，还是一个较大的未知数。
三、结语
从上面的分析可以看出，目前大数据审计模式在我国的发展与应用，主要体现在机器学习技术和自然语言处理技术两个方面，该两项技术若顺利投入应用可以有效解决传统审计工作中预测性分析不准确、海量文字信息处理难度大的问题，提高审计效率和审计有效性。然而，目前我国大数据审计模式的应用发展过程中，仍然面临大数据获取成本较高、行业从业人员观念与习惯难以转变等挑战。未来大数据审计模式的进一步发展，需要首先克服上述挑战，再进一步对相关技术进行发展与完善。
参考文献：
[1]边莹.大数据环境下审计人才的培养研究[J].中国乡镇企业会计，2020（10）：224-225.
[2]陈耿，郑晶茹，韩志耕.信息技术对审计的影响研究[J/OL].长安大学学报（社会科学版）：1-9[2020-10-22].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/61.1391.C.20201010.0855.002.html.
（重庆康华会计师事务所（特殊普通合伙）
关键词：大数据审计;技术应用;挑战分析
审计工作智能化发展的趋势意见愈发明显，无论是在实务界、学术界、监管机构层面，审计工作发展的重点都已经向审计工作的智能化发展、自动化发展方向靠拢。相关研究的重点集中于人工智能技术的引入、大数据技术的应用，会计、审计信息化系统的对接等各方面。其中，大数据技术在审计工作中的应用成为了近年来在相关领域突破最快，应用前景最为广泛的一项研究内容。
基于上述原因，本文拟从大数据审计的角度出发，对大数据审计模式的应用前景进行分析，具体来看，本文的研究将对大数据审计的应用发展趋势，和可能面临的潜在挑战进行分析。
一、大数据审计发展技术趋势
信息化技术的发展与进步使得审计工作由传统的人工为主模式转变为智能化操作为主模式，具体来看，审计智能化趋势的发展包含了一下几项技术的发展趋势：
（一）机器学习趋势
机器学习是使得电脑能够像人一样进行自主学习知识的一门重要技术，运用该项技术可以让机器通过知识学习逐步发展为人工智能，为人类解决实际生活工作中的各项问题。利用训练好的历史数据模型，机器可以灵活地选择函数形式进行数据拟合，这使得机器能够获得比传统计量统计学方法更强大的预测能力和准确性。这项特征使得机器学习技术运用于审计工作变得十分有价值，国外学者Bao利用机器学习技术预测上市公司舞弊概率，得到的新模型相对于传统的逻辑回归模型而言准确率高5倍。
正因为拥有传统记录统计学方法不具备的优势，机器学习技术在审计工作中具有十分广阔的应用前景，从短期来看，其主要的审计工作应用场景包含了业务承接、风险评估、内部控制测试环节的各项预测工作。
（二）自然语言处理趋势
自然语言处理技术的关键理念在于让计算机学习并处理人类语言，实现语音层面的人机交互功能，目前在人工智能的应用领域是一项应用前景十分广阔的技术。目前自然语言处理技术已经被用于提升审计工作的智能化水平。在具体的应用上，该技术被用于机器人或系统对人类语音读取、识别能力的锻炼。
自然语言处理技术能够帮助审计师分析大量的审计资料文本，借助对人类语言的识别能力，人工智能可以从海量文字信息中提取对审计工作而言有价值的信息，从而降低审计人员阅读海量文字提炼信息所需的时间。在审计实务工作中，尽管审计准则要求审计人员对被审计单位提供的各种文件、资料，获取的审计证据等都需要一一进行阅读与分析，但实际上受限于高昂的审计成本以及所需付出的巨大精力，审计人员往往只对上述内容的极少一部分进行仔细阅读与分析，因此审计风险也不可避免的增加。而运用自然语言处理技术，审计人员可以从上述工作中获得解放，计算机或人工智能可以在较短的时间内完成海里文字信息的阅读与分析工作，并为审计人员提供有用的信息，以方便其做出审计判断。
二、大数据审计发展挑战
（一）大数据获取成本高
大数据技术的运用中，开发者或使用者能否以较低的成本取得大数据信息是该项技术发展与应用的价值考验，过高的数据获取成本可能使得大数据技术所创造的收益价值降低。然而，目前从许多企业在大数据技术的应用现状上来看，大数据信息的获取成本仍然居高不下。在审计实务中，被审计单位往往只会提供一部分与审计工作相关的电子数据，而且这些数据局限于财务数据范畴，依靠这些有限的数据信息被不适合开展大数据分析工作，因此审计人员要想利用大数据技术进行对比分析、统计分析，就需要通过自己的渠道获得更多外部数据，这其中包括了利用爬虫进行网络数据抓取或其他数据获取方法。但这些方法都会产生高昂的成本，除了存储成本之外，人员成本、数据清洗成本等都是不菲的开支。此外，外部公开数据的不可获得性以及较高比例的数据噪音也使得大数据获取成本显著增加。由于我国审计业务的智能化、信息化发展尚处于起步阶段，对于大数据获取等缺乏有用的经验，因此很难在较短的时间内通过低成本的方式获取足够的内部、外部数据，以满足机器进行對比分析，拟合模型的需要。
（二）观念与习惯难以转变
对于企业或会计师事务所而言，大数据审计模式的应用属于审计乃至财会行业的巨大变革，这无疑将改变人们已经既定形成的习惯，遭遇来自内部的改革阻力。自上而下的审计模式转变，员工需要重新学习新知识，从零开始几类经验，这必然会使得部分员工形成抵触心理。同时，自下而上的审计模式转变，则需要员工说服管理层予以支持，而管理层则需要考虑技术转变、审计方法改变是否会产生更多的经营成本，是否对现有的市场分额造成影响，在未能取得实际的成效之前，员工将很难获得管理层的支持。从目前我国审计行业的市场发展与竞争现状来看，事务所之间的竞争还处于客户争夺阶段和成本竞争阶段，尚未进入到技术竞争阶段，因此未来大数据审计模式的应用是否会遭遇巨大的变革阻力，还是一个较大的未知数。
三、结语
从上面的分析可以看出，目前大数据审计模式在我国的发展与应用，主要体现在机器学习技术和自然语言处理技术两个方面，该两项技术若顺利投入应用可以有效解决传统审计工作中预测性分析不准确、海量文字信息处理难度大的问题，提高审计效率和审计有效性。然而，目前我国大数据审计模式的应用发展过程中，仍然面临大数据获取成本较高、行业从业人员观念与习惯难以转变等挑战。未来大数据审计模式的进一步发展，需要首先克服上述挑战，再进一步对相关技术进行发展与完善。
参考文献：
[1]边莹.大数据环境下审计人才的培养研究[J].中国乡镇企业会计，2020（10）：224-225.
[2]陈耿，郑晶茹，韩志耕.信息技术对审计的影响研究[J/OL].长安大学学报（社会科学版）：1-9[2020-10-22].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/61.1391.C.20201010.0855.002.html.
（重庆康华会计师事务所（特殊普通合伙）