大数据时代财务审计发展策略研究

大数据时代财务审计发展策略研究 黄晓敏 作者简介：黄晓敏（1993-），女，福建宁德人，汉，本科，审计师，古田县纪委监委派驻机构协调中心，研究方向：审计     【摘要】大数据时代，数据量呈爆发式增长，类型与结构日益多样。传统财务审计方式在效率提升、层级改善和技术创新方面，难以满足现代审计需求。为应对大数据环境下的审计挑战、提升审计效能，本研究将从多层面深入探究，梳理大数据技术对财务审计的影响及行业发展趋势，剖析现有财务审计的技术与应用难题，提出针对性改良方案，构建完整体系框架，为大数据推动财务审计革新提供理论与实际参考。     【关键词】大数据；财务审计；数据质量；采集技术     引言     信息技术发展推动大数据时代到来，数据规模激增、处理能力提升，深刻改变了各行业运行机制。在此背景下，大数据技术为财务审计提供了海量数据基础，助力审计分析走向精准化、高效化，同时也促使传统审计方法的问题日益凸显。大数据复杂多元的特性对审计技术、方法及人员能力提出新挑战。推动财务审计在大数据环境下的转型，以更好发挥其在风险管理和资金控制中的作用，已成为行业亟待深入研究的重点议题。     一、大数据时代财务审计的机遇     在大数据时代背景下，数据量呈现指数式增长趋势，数据类型也从传统的结构化数据逐渐转变为半结构化、非结构化数据，这给财务审计领域带来了新的发展机遇，极大地扩展了审计工作覆盖面，并且冲破了传统抽样审计模式所存在的局限性，借助先进的数据分析工具，审计人员可以对财务信息展开全面系统的评价，从而有效地找出潜藏的风险点，而且还能明显改善审计效率和精确度，依靠前沿的数据处理技术，利用大数据技术改进了审计流程，使审计工作具有随时获取并高效分析大量数据的能力，超越时间和空间的约束，极大提升了工作效率。如今的审计方式正在慢慢从静态分析转向动态监测，给企业风险防控提供了更为准确可靠的依据。利用大数据技术整合多源、多样数据，深入分析其关联，有助于审计人员从全局视角掌握企业财务状况，为管理层提供科学决策依据，推动审计模式从传统合规审计向风险导向审计转变。     二、大数据时代财务审计面临的挑战     （一）数据质量存疑，审计结论失准     大数据环境下财务审计遭遇的明显难题主要是数据品质存在不确定性，这会波及审计成果的精准度，审计数据的来源比较繁杂，既有企业内部各个业务系统的数据，又有来自外部合作方以及第三方网络平台的多渠道数据，数据在被收集、存放并加以处理的时候很容易受多种因素影响而产生问题，有人为篡改或者虚假生成之类的现象；数据完整性不足，因系统间交换机制不健全和采集规则不合理导致关键要素缺失；数据录入错误、格式不统一等现象频发，增加审计风险。由于财务审计高度依赖数据的真实、完整与准确性，数据质量的保障至关重要，否则难以获得可信的审计结论。     （二）采集技术复杂，数据获取受阻     数据采集过程受多重因素制约，由于大数据存在多源且明显异质的特点，使得高质量数据获取变得困难，不同种类的数据源（结构化数据库、半结构化日志文件以及非结构化的文本和图像）需要采用专门的采集手段来满足各自的需求，企业内部财务信息被分散储存在多个独立的信息系统里，各个系统的接口协议标准不一，这加大了数据整合技术上的难度，在外部数据获取方面同样存在授权许可、隐私保护以及法律法规限制等诸多难题，有些敏感数据由于版权或者商业机密保护的原因不能被有效采集。     （三）分析深度不足，数据价值浪费     当下审计领域的研究深度存在欠缺，造成大数据资源的价值潜力没有被完全发挥出来，大数据虽然给财务审计提供了诸多的数据支持，但是现有的分析工具和技术手段比较单一，不能够全面地挖掘出数据的深层含义。传统审计方法多停留于数据表象与浅层关联，缺乏对大数据内在规律与潜在模式的系统挖掘能力。而大数据分析融合统计学、机器学习、数据挖掘等多学科技术，对审计人员的专业素养提出更高要求。然而，当前多数审计人员的数据处理能力仍较为有限，多局限于基础操作，难以深入把握数据背后的经济运行逻辑与业务实质。     （四）人员能力欠缺，审计推进缓慢     当下审计人才的专业素养同大数据时代的发展需求存在较大差距，在财务审计方面，从业人员不仅要全面掌握财务分析知识，而且要熟练运用大数据处理技术和多种统计模型，现有的审计团队知识结构与专业水平大多无法符合现代审计工作的实际需求，传统审计方式往往依靠纸质文档或者少量电子数据资源，没有做到对大数据技术的有效融合，多数审计人员虽具有信息技术基础，但在将财务审计与大数据结合上缺乏深入理解和实践经验，年轻审计人员在理论到实践转化过程中亦显不足。     三、大数据时代财务审计发展的有效路径     （一）应用智能校验，保障数据质量     大数据的复杂性使其潜在的数据质量问题，可能严重影响审计结论的准确性。因此，需借助智能校验技术保障数据质量。     在数据采集时，应构建多维度审核机制。对于结构化数据，除设置格式和值域约束外，还要加入业务逻辑验证规则。如录入企业应收账款信息，要确保金额为正、小数位数合规，并结合客户信用期限和历史交易记录，使用预设的信用风险评价模型综合检验，超期未结账且无审批记录时自动预警。     针对半结构化合同文本解析难题，采用自然语言处理技术（NLP）提取条款信息，与标准化模板关键要素对比分析。对于非结构化图像数据（如发票影像），用光学字符识别技术（OCR）转为可读文本，再用正则表达式等工具校验核查。     从数据治理角度，开发智能化数据质量管控系统，包含异常检测、缺失值填充和重复记录清理模块。异常检测模块用孤立森林算法（Isolation Forest），通过创建随机二叉树划分样本空间，找出异常数据点；缺失值处理模块根据变量特性制定填充策略，数值型变量低缺损率用均值或中位数补全，高缺损率用回归模型预测填补；重复项识别模块结合哈希函数和布隆过滤器技术，用哈希指纹筛选疑似重复记录，再通过聚类分析进一步检验去重。     （二）搭建智能平台，提升采集效率     为了提升运营效率并且适应多种不同的数据来源，创建智能化的数据采集体系就变得十分重要，由于目前的技术环境比较复杂，而且数据来源也很多样化，所以创建专门的数据管理平台能够有效地改善资源统筹以及信息获取的能力，在制定统一的数据接入标准的时候，可以将开放API 和标准化协议结合在一起，同时还要和有关机构一起设计涵盖财务，运维等多个领域的数据字典，明确各个字段的定义，取值范围以及业务逻辑之间的联系，对于传统的关系型数据库而言，MySQL 或者Oracle，可以通过JDBC 或者ODBC 接口来完成高效的数据提取，而对于像MongoDB，Redis 这样的非关系型数据库，则要开发出专门的适配组件，从而保证不同平台之间能够顺利地进行数据交互。把多种数据采集渠道通过集成化手段整合到智能化平台当中，网络爬虫模块凭借分布式架构达成多节点协同运作，进而明显加快数据获取速度，可以利用Scrapy框架来开发爬虫程序，而且Selenium 自动化测试工具能够有效地应对动态网页数据抓取技术方面的难题，对于企业内部系统里的数据处理需求，可以借助ETL 工具提供可视化的流程界面，审计人员借助拖拽就能方便地执行数据抽取，清洗以及加载等配置任务。     （三）融合先进算法，挖掘数据价值     当前审计数据分析不够深入，可以采用高级算法改善分析精确度，在数据预处理环节，需要整合多种降维和特征提取手段，除了传统的主成分分析之外，还可以加入独立成分分析（ICA），从而做到把数据中的独立分量有效地分开，提取出更有代表性的核心特征，在特征选取这一块，可以混合使用ReliefF 和递归特征消除（RFE）这两种方法，前者依靠考察特征同目标变量之间的相关程度以及它同其他特征之间的冗余情况来判断各个特征的重要性，后者则是通过迭代的方式创建模型并逐步去除掉那些无关紧要或者效率较低的特征，最后选出最合适的特征子集，在执行审计分析的时候，可以全面应用机器学习和深度学习这类算法，DBSCAN 聚类算法就是其中之一，它按照密度驱动的方式来自动找到样本簇的结构，不需要事先指定聚类的数量，而且对于异常值和噪声数据有着很强的抵抗干扰的能力，在财务领域里非常适用，可以用来检测异常交易模式。     （四）开展虚拟实训，增强审计实力     要想适应大数据审计领域对专门人才的需求，创建虚拟实训平台很有意义，此平台的开发要融合虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，营造出沉浸式的学习环境，而且还要凭借Unity3D 或者Unreal Engine 这类游戏引擎，搭建起近乎真实的公司办公地点以及审计实践环境。当设计模拟的审计任务时，必须包含真实的公司业务流程以及财务数据，牵涉到采购，生产，售卖和会计核算等所有环节，在制造业的审计情景当中，审计人员能戴上VR 设备踏入虚拟的工厂，真切感受到车间机器的运作情形，掌握原材料存货状况，查阅相关业务文件、财务凭证等，从而明白实际审计工作中具体的操作步骤以及要点。创建系统化的实训评判与回馈体系，融合过程性与结果性评判要素，形成综合性的评判体系。过程性评判依靠行为数据搜集技术，利用行为分析模型对学员在实训环节的操作规范性，问题解决能力，团队合作表现予以量化评判，结果性评判围绕实训报告，数据分析成果，审计结论等主要产出，采取统一评判标准来完成评判，而且引进专家评判制度，由行业资深人士对实训作品展开专业评判并给予改善意见。在回馈机制方面，按照个人差别制定个别化指导计划，为每个学员制作专属能力分析报告，精准显示学员的知识把握程度，技能应用水准，思维品质特性，而且给予针对性的学习资料和改良途径提议。     四、结语     本研究主要针对大数据时代财务审计所遇到的机遇与挑战，通过系统地的分析提出了不少有针对性的策略。就数据质量而言，可以利用智能校验技术来达成数据标准化的目的，想要提升数据采集效率，可以创建集成化的智能平台，再搭配先进的算法以加强分析能力，运用虚拟实训环境去改善审计人员的专业素质，这样不仅可以解决数据失真的问题，而且还能改善审计流程的运行效率，拓宽分析的角度，加强从业人员的能力，进而全方位地提升审计工作的精准度，执行效率以及智能化程度，此类依靠大数据技术展开的革新操作给行业未来的进步提供了重要的借鉴意义。展望未来，从业者必须持续深化大数据技术同审计实务之间的融合机制，在实际操作中不断完善有关理论框架和技术体系，顺应数字化转型的趋势，促使财务审计领域达成高质量的变革与发展。 参考文献 [1] 赵凌霄. 大数据时代财务审计的发展与创新路径——评西北工业大学出版社《现代审计及其在大数据时代的发展研究》[J]. 价格理论与实践,2024,(10):232. [2] 包茵瑛. 论大数据时代的审计发展趋势[J]. 审计与理财,2022,(01):20-21. [3] 薛克兰. 大数据时代财务审计面临的挑战与应对分析[J]. 经济管理文摘,2021,(20):154-155. [4] 姜凯, 陈文煊. 大数据时代商业银行财务审计创新探索[J]. 审计与理财,2021,(09):28-29.