王 真
（浙江东方职业技术学院）
互联网、大数据、人工智能的推行正影响着审计行业，审计的工作内容和模式正面临变革。
（一）从事后审计转变为事中审计
传统的财务审计工作是从被审计单位所有经济业务发生之后以及一个会计年度的财务工作结束后才进行，而且因为审计时间的限制和审计人员数量的限制，审计人员只能结合风险评估和重要性原则，有针对性地选取部分业务进行审计，具有时间的滞后性和范围的局限性等缺点，很可能导致审计人员无法及时有效地发现被审计单位的错报或舞弊行为。而且传统审计中，会计师事务所往往会派遣审计人员到被审计单位开展审计工作，与财务部、销售部、采购部等相关人员进行现场沟通，并查看车间、仓库相关物件，对合同、发票、账簿、收付款单、出入库单等资料进行手工核对并拍照，这样必然会耗费双方大量时间、精力，导致工作效率低下。
随着大数据技术推行，会计师事务所的审计工作从事后审计将逐步向事中审计过渡。例如将区块链与审计结合，会计师事务所嵌入被审计单位区块链中，那么在被审计单位交易活动在全网进行广播确认时审计人员可通过信息管理数据库远程读取数据资料，在审计终端开展审计工作，而无需到达现场，从而实现事后审计向事中审计转变、现场审计向实时远程审计转变，节约了差旅成本，提高了审计效率。
（二）从抽样审计转变为详细审计
审计人员根据职业判断选取任意抽样、统计抽样等抽样方法从总体中抽取部分样本进行测试，然后根据测试结果来推断总体特征，抽样审计会产生抽样误差，可能造成审计人员判断失误，降低审计结论的准确性和可靠程度。传统审计工作中被审计单位业务凭证繁多，为了提高审计效率，会计师事务所都会采用审计抽样的方式审计。大数据信息技术的融入将会解决这一难题，可利用人工智能手段开展整体审计。
（三）由人工审计模式转变为人机协同模式
会计师事务所审计人员的审计模式逐步由人工审计模式向人机协同模式转变，人机协同模式依次由机辅人判模式、机判人审模式向自主机判模式过渡（江其玟、施心语，2022）。
传统的人工审计模式下，审计人员大多通过手工计算和分析的方式开展风险评估、细节测试、实质性分析程序等，借助的审计工具较少，大多采用EXCEL辅助审计。机辅人判模式主要还是以人为主导，审计机器人只能够完成结构化程序。审计人员运用审计智能化技术完成目标票据信息的识别和提取、结构化数据的采集和清洗、财务指标的计算和验算等传统的手工审计工作。优点是能够将审计人员的一部分工作精力转移到专业判断上来，缺点是人机交互只嵌入部分业务流程中，机器的操作灵活性具有一定的局限性。机判人审模式下审计机器人已具备思考学习、综合判断和正确决策的能力,除了能完成结构化工作外还能依据审计证据和测试结果对审计业务得出审计意见，与审计人员共同生成审计报告。自主机判模式下以机器为主导，审计人员只要设置好预期目标、基本要求和条件等，审计机器人能够自主处理结构化、半结构化和非结构化任务，开展完整的业务流程。
本文以某市72家大中小型会计师事务所为调查对象，将典型的大数据技术工具的使用情况作为调查内容，设计调查问卷，对会计事务所的审计程序信息化情况进行调查。调查结果进行汇总得出表1。
从表1可以看出采用数据库、Python、PRA等审计机器人、区块链等技术的会计师事务所还是比较少的，几乎所有事务所偏向于应用EXCEL作为主要审计工具，大多数事务所采购了审计大师、中普审计软件进行辅助审计，审计程序信息化程度较低。目前，会计师事务所的审计智能化仍处于起步阶段，机辅人判模式尚未得到充分落实。调查出的具体原因是数据库、Python、Hadoop的使用都是需要简单的编程语言基础的，而审计人员很少有编程语言的基础。PRA等审计机器人近年来在大所刚刚兴起，并未得到普遍关注。且大部分会计师事务所安于现状，没有充分认识到互联网+对审计的冲击，不愿意对信息化进行过多的关注，很多审计师习惯按老思路行事，没有精力或是懒于创新审计智能化实现路径。
表1 问卷调查汇总表
（一）风险评估程序智能化策略
风险评估程序，是指审计人员通过询问、观察、检查和分析等手段了解被审计单位及其环境，以判断企业是否存在重大差异或缺陷风险，识别和评估由于舞弊或错误导致的财务报表层次和认定层次的重大错报风险。
会计师事务所可以通过录音或录像的方式询问被审计单位管理层和内部相关人员，然后运用语音识别平台等工具将其转换成文字，再用自然语言处理技术提取关于被审计单位的经营状况、内控体系、组织架构等方面的重要信息，进行处理分析，为制定重要性水平提供基础。
在进行风险评估分析时运用Python语言爬虫技术对网易财经、巨潮资讯等网站的相关行业数据、相关行业宏观政策、法律法规等外部信息进行抓取并整合共享数据库行业情况，初步了解当年被审计单位相关行业形势，再抓取企查查、爱企查等网站被审计企业的工商信息、股权架构、经营信息及涉诉等基本情况，分析被审计单位的经营状况。Python不需要审计人员懂计算机原理，也不需要理解复杂的编程模式，只要在万能代码中替换想爬的网页链接、文件位置，就可以根据代码自动抓取网站上的信息。
数据爬虫可以使用Python语言运行的request模块，在Python爬虫通用公式里，用到requests和lxml里的etree两个库。审计人员只需确定要爬取的网站的链接URL和请求头headers，请求头的内容是从网站上的源代码处复制过来的，可帮助爬取信息时筛选出无用信息。
审计人员抓取到合适的数据后可通过智能分析可视化软件Power BI建立数据模型，并对相关数据进行对比、验证与预测。
（二）细节测试智能化策略
细节测试中最重要也最容易与信息技术结合的就是函证程序，传统的函证在实施过程中会出现过程繁杂、耗时、风险大、控制不良的问题，回函速度和效率也没有保障。传统的函证工作流程包括：（1）确定被函证的范围和对象；
（2）确定函证时间；
（3）选择函证方式；
（4）发函并控制函证全过程；
（5）回函并整理分析和评价函证结果。函证流程比较繁琐复杂，而且询证函发出后，会计师事务所将会对函证的后续传递及回函失去控制，增加了不确定性风险，且没有可控措施。被函证方如果消极对待函证工作，将会降低回函质量和速度，影响审计效果。将区块链与审计结合，克服了传统函证方式回函速度慢、效率低的缺点，降低了函证的成本，增加了函证的安全性和可靠性。所以会计师事务所可以将区块链技术与审计相结合，建立区块链电子函证应用平台。
4)在一定的工程边界条件及设计原则下，新方案饱和烟气的加热功率要比常规方案小10.511 6 MW，此部分热量可用于预热冷风，折算为机组增加的发电功率2.185 4 MW，新方案可利用的饱和烟气余热功率为10.570 4 MW，在考虑烟气余热用于凝结水系统和不考虑烟气余热用于凝结水系统两种情况下，机组效率分别增加0.231%、0.164%，节能效果更好。
区块链是一种将数据区块按照时间顺序连接成链式数据结构，并以密钥方式保证不可篡改、伪造的分布式账本。其本质是一个共享数据库，包含分布式数据存储、点对点传输认证、非对称加密、共识机制、工作量证明、时间戳等计算机信息技术。存储于其中的数据或信息，具有“全程留痕”“不可伪造”“公开透明”“可以追溯”“集体维护”等特征。区块链系统中的每个数据包都承载着相关交易信息和验证信息，都会以时间戳的形式写入其所属区块中，每个区块又包含区块头和区块体用来记录详细数据和元数据，被所有其他节点认证，具有不可撤销性，大大提高了数据的准确性和可靠性（见图1）。
图1 区块链原理
审计端与被审计单位通过智能合约在区块链上签署《业务约定书》，并在节点上索取被询证单位、事务所等企业信息、生成对应的电子版哈希值上链同时与被询证银行签署相关协议信息；
事务所根据约定书从链上选择本次询证的内容，将发函方、回函方、函证主体信息等封装生成区块链电子函证，利用私钥对函证进行数字签名，被审计单位核实信息后，从链上通过分布式网络向签署函证业务协议的被询证单位发送消息，请求执行发函事件。当被函证单位人员侦测到审计人员发函请求事件时，触发发函成功事件，并通过银行系统接口或被询证单位会计信息系统将被审计单位的相关数据嵌入审计人员发函请求合约中，通过公钥进行验签并加盖签章（方雪婷，2021）。审计人员侦测到函证响应事件后，对发函请求合约中的数据进行核实，核实无误触发回函成功事件，区块链网络通过共识机制推选出记账节点，各节点基于哈希值和时间戳验证等机制将通过验证的函证打包生成区块链并全网广播，完成函证记账（见图2）。
图2 区块链函证流程
（三）实质性分析程序智能化策略
实质性分析程序与细节测试都属于实质性程序，有效的分析程序可以识别财务报表认定层次的重大错报风险，将认定层次的检查风险降至可接受的水平。审计工作应当创新技术与审计方式，将数据挖掘、数据清洗、数据分析等技术运用到实质性分析程序中，以此减少审计人员的人工工作量，节约审计成本，降低审计风险，提高审计效率和效果。
以检查分析并评估被审计单位税务风险为例，审计师需要根据职业判断和重要性水平确定大量的相关税务风险预警指标，例如增值税税负率变动率、毛利率变动率、营业收入变动率、营业成本变动率、成本费用利润率、利润总额变动率等，分析的相关指标越多，就越有利于得出正确的审计结论。审计人员根据税务风险预警指标计算公式计算被审计单位税务风险指标值，然后再计算出相关行业指标值，用（企业指标值-行业指标值）/行业指标值计算出偏离度，最后根据职业判断分析被审计单位可能存在的错报风险和税务风险（见表2）。审计人员利用传统的分析程序计算企业指标值时，首先需要手动在本年和上年度的资产负债表、利润表、现金流量表、纳税申报表等表格中找到相应的计算元素金额，然后再根据公式计算出企业指标值，费时费力，工作量繁重，而且效率较低易出错。在计算行业指标值时审计人员几乎很难收集到行业指标计算元素，税务风险分析工作难以完成。
表2 税务风险指标计算及风险评估
1.搭建共享数据库系统，自动计算企业指标值
会计师事务所应结合数据库技术搭建共享数据库系统，将会计师事务所与被审计单位内部联网，实现被审计单位的财务信息、业务数据共享。审计人员可以将不同指标的计算公式添加到数据库中，并从数据库中正确、可靠、快速地精准检索和提取被审计单位相应的数据元素，构建数据模型，完成数据验证和指标计算，如此可大大提高审计效率和准确度。
2.通过大数据平台获取行业指标值
行业指标值的计算和获取可以采用数据挖掘、数据清洗技术获取并整理出目标行业的财务数据，例如可以借助中联集团开发的大数据平台数据集设计器，将上市公司行业分类与年度财务报表进行左连接，再通过数据过滤器过滤出被审计单位目标行业的财务信息，然后对相关财务指标元素进行分组、聚合，最后输入相关函数及税务风险指标计算公式得到目标行业财务指标值，得到目标行业财务指标值之后审计师便可以计算偏离度，判断被审计单位的税务风险。该数据平台采用的是可视化的界面，操作简单、快捷、易掌握，适合没有编程基础的审计人员。
（1）数据挖掘
将上市公司行业分类与年度财务报表进行左连接，挖掘出相应年度所有A股上市公司的行业财务信息（见图3）。
图3 A股上市公司的行业财务信息
（2）数据筛选
在数据过滤器中添加过滤条件，字段中选择所属证监会行业名称，参数类型选择常量，数据输入要筛选的目标行业名称（见图4）。
图4 所属证监会行业
（3）指标元素分类聚合
将行业指标中用到的指标元素拖动到聚合界面进行分组聚合，函数选择sum求和函数，由此得到目标行业相应的聚合指标元素。例如计算2020年度目标行业毛利率指标，则需将指标元素营业收入和营业成本分别拖入聚合界面进行聚合（见图5）。
图5 指标元素分类
（4）指标值计算
计算指标值时需要根据计算公式把用到的年度指标元素拖动到表达式框内，再用round函数对金额进行四舍五入。以2020年度行业营业成本变动率为例，其表达式为：round(([2020A股利润表_非金融_营业成本2020年]-[2019A股利润表_非金融_营业成本2019年])/[2019A股利润表_非金融_营业成本2019年]*100,2)（见图6）。输入该表达式，便可得出2020年度目标行业的营业成本变动率。
图6 所属证监会行业指标参数
得到企业指标值和行业指标值后，就会计算出偏离度，审计人员就可以根据职业判断分析出被审计单位的可能存在的舞弊和错报，有效识别潜在的风险。
大数据信息技术极大提高了审计工作的可靠性、安全性和效率性，所以在审计工作中进一步推行大数据信息技术将成为大势所趋。审计行业现在更加需要具备计算机信息技术、审计专业知识、管理知识、财务技能等综合性能力的人才。会计师事务所需要建立“审计专业+信息技术”的思维模式，在培养审计人员审计专业技能的基础上，也要增加计算机信息技能储备，会计师事务所可以聘请计算机编程Python、Hadoop、数据库SQL sever、MySQL等专业老师定期为审计人员培训，提高审计人员的大数据运用水平，培养综合性人才。还可以引进计算机技术、大数据技术、人工智能等专业人员，打破不同专业间的界限，丰富审计队伍结构，增强专业人才的互补性。
传统的审计模式成本高、效率低、可靠性低，已经不能适应当今审计工作的要求。大数据技术的兴起，克服了审计工作的难点，使审计人员从繁杂枯燥的任务中解脱出来，但也为会计师事务所和审计人员带来了新的机遇与挑战。会计师事务所应深刻认识到大数据技术的重要性与必要性，进一步在审计流程和审计模式中融入区块链、数据库、数据挖掘和可视化分析等多种信息化技术，优化审计工作。
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