二、大数据审计

（一）大数据的概念及特点

大数据是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集不能用传统的数据库进行转存、管理和处理，是需要通过新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增差率和多样化的信息资产。大数据主要具有以下五个特点。

（1）数据量大。数据量从TB量级跃升到PB量级，非结构化数据量快速增长。

（2）多样性。大数据的形式多样，有很多不同形式，如文本、图像、视频、机器数据等。

（3）快速。一方面，数据量增长速度快；另一方面，大数据要求实时分析，处理速度要快。

（4）真实性。数据必须是准确的、可靠的、一致的，具有可追溯性。

（5）可视化。大数据的分析结果往往难以解释。通过可视化分析工具将大数据转换成易于理解、易于呈现的图表，对于用户理解大数据及其分析结果非常重要。另外，通过大数据可视化分析，用户还可能对大数据及其分析结果有额外的、更具价值的探索和发现。

（二）大数据审计的概念及特点

在审计发展的历史长河中，先后出现了账项基础审计、制度基础审计和风险导向审计三种审计模式。以审查账表上的会计事项为主线的审计就是账项基础审计，其审计的起点是检查账证表。以内部控制测试为基础的抽样审计被称为制度基础审计，其审计的起点是了解与测试内部控制。以审计风险模型为基础进行的审计称为风险导向审计，其审计的起点是风险评估。

大数据审计是随着大数据时代的到来及大数据技术的发展而产生的一种全新的审计模式，是审计信息化的新阶段。从审计的角度看，大数据是被审计对象的海量数据集合，包括传统的财务账套数据、台账明细账形式的业务数据，以及外部相关联的结构和非结构化数据。随着信息技术的发展，被审计单位的运行越来越依赖信息化环境，审计工作发生了巨大的变化。一般可以认为，大数据审计就是通过大数据技术手段采集审计证据，对被审计单位的经营、财务、管理等各类数据的真实性、可靠性、有效性和安全性进行综合审查与评价的活动。

大数据审计具有以下特点。

（1）审计取证更充分。大数据环境下，被审计单位能够提供更多、更全面的数据，审计单位可以充分利用采集的各方面数据，建立集中统一的被审计单位数据中心。在此基础上，审计单位借助大数据分析技术构建审计大数据分析平台，通过分析“从数据入口到数据库平台”的更大范围的数据，对被审计单位的电子数据进行系统、全面的分析，以及跨部门的综合分析，从而弥补目前数据分析局限于查找单个问题的缺陷，获得更充分的审计证据。

（2）大数据可视化技术更有助于审计数据的分析。可视化技术是大数据应用的重点之一，可视化审计分析方式能够帮助注册会计师快速有效地交互分析大量的数据，所提供的洞察力有助于注册会计师更快、更准确地从复杂的被审计数据中发现审计线索。

（3）审计大数据的实时处理和快速分析将得以实现。随着云计算、人工智能等技术的发展与应用，审计大数据的实时处理和快速分析将得以实现。

（4）审计结论更科学。大数据环境下，审计证据的获取、审计报告的形成、审计意见的决策等都可以基于对大数据的分析，这使得审计结论更科学。

大数据审计过程中，防范与控制大数据环境带来的审计风险非常重要，要确保被审计单位的数据是真实的。为了得到准确、可靠的审计证据，防止大数据环境下的“假账真审”，大数据审计质量控制是一个关键问题。

（三）大数据审计技术

1.大数据智能分析技术

大数据智能分析技术是以各种高性能处理算法、智能搜索与挖掘算法等为主要研究内容的数据分析技术，如各类面向大数据的机器学习和数据挖掘方法等。它从计算机的视角出发，强调计算机的计算能力和智能挖掘能力。目前大数据智能分析技术在审计领域的应用仍不太成熟。

2.大数据可视化分析技术

大数据可视化分析技术是从以人作为分析主体和需求主体的视角出发，强调基于人机交互的、符合人类认知规律的分析方法，目的是将人所具备的、机器并不擅长的认知能力融入数据分析过程中。大数据可视化分析技术是目前审计领域应用比较成熟和主流的技术之一。

3.大数据多数据源综合分析技术

大数据多数据源综合分析技术是对采集来的各行、各业、各类大数据，采用数据查询等常用方法或其他大数据技术进行综合比对和关联分析，从而发现更多隐藏的审计线索的一种技术。大数据多数据源综合分析技术也是目前审计领域应用比较成熟和主流的技术之一。