未来智库 > 大数据论文 > 【浅析大数据、云计算技术对审计的影响】
    目前,大数据伴随着云计算技术的发展,正在对全球经济社会生活产生巨大的影响。大数据、云计算技术给现代审计提供了新的技术和方法,要求审计组织和审计人员把握大数据、云计算技术的内容与特征,促进现代审计技术和方法的进一步发展。
       一、大数据、云计算的涵义与特征
       随着云计算技术的出现,大数据吸引了全世界越来越多的关注。哈佛大学社会学教授加里金( 2012) 说: 这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。
       ( 一) 大数据的涵义与特征
       数据( data) 这个词在拉丁文里是已知的意思,也可以理解为事实。2009 年,大数据概念才逐渐开始在社会上传播。而大数据概念真正变得火爆,却是因为美国奥巴马政府在2012 年高调宣布了其大数据研究和开发计划。这标志着大数据时代真正开始进入社会经济生活中来了。
       大数据( big data) ,或称巨量资料,指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具,在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。互联网数据中心( IDC)认为大数据是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术,用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有4 个特点: 第一,数据体量巨大( Volume) ,从TB 级别跃升到PB 级别。第二,处理速度快( Velocity) ,这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三,数据种类多( Variety) ,有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式。第四,价值密度低,商业价值高( Value) 。存在单一数据的价值并不大,但将相关数据聚集在一起,就会有很高的商业价值( 金良,2012) 。
       大数据时代,不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法,还促使人们思维方式的改变。大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变,这些转变将改变人们理解和研究社会经济现象的技术和方法。
       一是在大数据时代,不依赖抽样分析,而可以采集和处理事物整体的全部数据。19 世纪以来,当面临大的样本量时,人们都主要依靠抽样来分析总体。但是,抽样技术是在数据缺乏和取得数据受限制的条件下不得不采用的一种方法,这其实是一种人为的限制。过去,因为记录、储存和分析数据的工具不够科学,只能收集少量数据进行分析。如今,科学技术条件已经有了很大的提高,虽然人类可以处理的数据依然是有限的,但是可以处理的数据量已经大量增加,而且未来会越来越多。随着大数据分析取代抽样分析,社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据,现在可以收集过去无法收集到的数据,更重要的是,现在可以不再依赖抽样分析。
       二是在大数据时代,不再热衷于追求数据的精确度,而是追求利用数据的效率。当测量事物的能力受限制时,关注的是获取最精确的结果。但是,在大数据时代,追求精确度已经既无必要又不可行,甚至变得不受欢迎。大数据纷繁多样,优劣掺杂,精准度已不再是分析事物总体的主要手段。拥有了大数据,不再需要对一个事物的现象深究,只要掌握事物的大致发展趋势即可,更重要的是追求数据的及时性和使用效率。与依赖于小数据和精确性的时代相比较,大数据更注重数据的完整性和混杂性,帮助人们进一步认识事物的全貌和真相。
       三是在大数据时代,人们难以寻求事物直接的因果关系,而是深入认识和利用事物的相关关系。长期以来,寻找因果关系是人类发展过程中形成的传统习惯。寻求因果关系即使很困难且用途不大,但人们无法摆脱认识的传统思维。在大数据时代,人们不必将主要精力放在事物之间因果关系的分析上,而是将主要精力放在寻找事物之间的相关关系上。事物之间的相关关系可能不会准确地告知事物发生的内在原因,但是它会提醒人们事情之间的相互联系。人们可以通过找到一个事物的良好相关关系,帮助其捕捉到事物的现在和预测未来。
       ( 二) 云计算的涵义与特征
       云计算概念产生于谷歌和IBM 等大型互联网公司处理海量数据的实践。2006 年8 月9 日,Google首席执行官埃里克施密特( Eric Schmidt) 在搜索引擎大会首次提出云计算的概念。2007 年10 月,Google 与IBM 开始在美国大学校园推广云计算技术的计划,这项计划希望能降低分布式计算技术在学术研究方面的成本,并为这些大学提供相关的软硬件设备及技术支持( Michael Mille,2009) 。
       目前全世界关于云计算的定义有很多。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,是通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。美国国家标准技术研究院( NIST) 2009年关于云计算的定义是: 云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池( 资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务等) ,这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。根据这一定义,云计算的特征主要表现为: 首先,云计算是一种计算模式,具有时间和网络存储的功能。其次,云计算是一条接入路径,通过广泛接入网络以获取计算能力,通过标准机制进行访问。第三,云计算是一个资源池,云计算服务提供商的计算资源,通过多租户模式为不同用户提供服务,并根据用户的需求动态提供不同的物理的或虚拟的资源。第四,云计算是一系列伸缩技术,在信息化和互联网环境下的计算规模可以快速扩大或缩小,计算能力可以快速、弹性获得。第五,云计算是一项可计量的服务,云计算资源的使用情况可以通过云计算系统检测、控制、计量,以自动控制和优化资源使用。
       ( 三) 大数据与云计算的关系
       从整体上看,大数据与云计算是相辅相成的。大数据主要专注实际业务,着眼于数据,提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法,强调的是数据存储能力。云计算主要关注计算,关注IT 架构,提供IT 解决方案,强调的是计算能力,即数据处理能力。如果没有大数据的数据存储,那么云计算的计算能力再强大,也难以找到用武之地; 如果没有云计算的数据处理能力,则大数据的数据存储再丰富,也终究难以用于实践中去。
       从技术上看,大数据依赖于云计算。海量数据存储技术、海量数据管理技术、MapReduce 编程模型都是云计算的关键技术,也都是大数据的技术基础。而数据之所以会变大,最重要的便是云计算提供的技术平台。数据被放到云上之后,打破了过去那种各自分割的数据存储,更容易被收集和获得,大数据才能呈现在人们眼前。而巨量的数据也只能依靠云计算强大的数据处理能力,才能够淘尽黄沙始得金。
       从侧重点看,大数据与云计算的侧重点不同。大数据的侧重点是各种数据,广泛、深入挖掘巨量数据,发现数据中的价值,迫使企业从业务驱动转变为数据驱动。而云计算主要通过互联网广泛获取、扩展和管理计算及存储资源和能力,其侧重点是IT 资源、处理能力和各种应用,以帮助企业节省IT部署成本。云计算使企业的IT 部门受益,而大数据使企业的业务管理部门受益。
       从结果看,大数据与云计算带来不同的变化。大数据对社会经济带来的变化是巨大的,涉及到各个领域。大数据已经与资本、人力一起作为生产的主要因素影响着社会经济的发展。数据创造价值,而挖掘数据价值、利用数据的推动力就是云计算。云计算将信息存储、分享和挖掘能力极大提高,更经济、高效地将巨量、高速、多变的终端数据存储下来,并随时进行计算与分析。通过云计算对大数据进行分析、总结与预测,会使得决策更可靠,释放出更多大数据的内在价值。
       二、大数据、云计算技术对审计的影响分析
       审计技术和方法的发展是随着科学和管理技术的发展而发展的。现代审计技术和方法体系是在原始的查账基础上从低级向高级、从不完备到比较完备发展起来的。在业务和会计处理手工操作阶段,审计实施的是账表导向的审计技术和方法; 当内部控制理论和方法全面应用于业务和会计处理时,审计实施的是系统导向的审计技术和方法; 当风险管理理论和方法全面应用于业务和财务管理时,审计实施的是风险导向审计技术和方法; 与风险导向审计技术和方法并行的是,计算机技术广泛应用于业务和会计处理时,审计实施的是IT 审计技术和方法。目前,面对大数据、云计算技术的产生和发展,审计人员需要应时而变来适应由此而带来的变化,分析大数据、云计算技术对审计方式、审计抽样技术、审计报告模式、审计证据搜集等技术和方法的影响。
       ( 一) 大数据、云计算技术促进持续审计方式的发展
       传统审计中,审计人员只是在被审计单位业务完成后才进行审计,而且审计过程中并不是审计所有的数据和信息,只是抽取其中有的一部分进行审计。这种事后和有限的审计对被审计单位复杂的生产经营和管理系统来说很难及时做出正确的评价,而且对于评价日益频繁和复杂的经营管理活动的真实性和合法性则显得过于迟缓。随着信息技术迅速发展,越来越多的审计组织对被审计单位开始实施持续审计方式,以解决审计结果与经济活动的时差问题。但是,审计人员实施持续审计时,往往受目前业务条件和信息化手段的限制,取得的非结构化数据无法数据化,或者无法取得相关的明细数据,致使对问题的判断也难以进一步具体和深入。而大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展,使信息技术与大数据、云计算技术较好交叉融合,尤其对业务数据和风险控制实时性要求较高的特定行业,如银行、证券、保险等行业,在这些行业中实施持续审计迫在眉睫。如审计组织对商业银行的审计,实行与商业银行建立业务和数据系统的接口,在开发的持续审计系统中固化了非结构化数据结构化和数据分析模块,该模块可以在海量贷款客户中挖掘、分析出行业性和区域性贷款风险趋势,实现在线的风险预警,并将发现的风险数据、超预警值指标及问题登记为疑点,并建立实时审计工作底稿,按照重要程度进行归类、核实或下发给现场审计人员进行现场核实,以较好处理非结构化数据的利用和数据的实时分析利用问题。
       ( 二) 大数据、云计算技术促进总体审计模式的应用
       现时的审计模式是在评价被审计单位风险基础上实施抽样审计。在不可能收集和分析被审计单位全部经济业务数据的情况下,现时的审计模式主要依赖于审计抽样,从局部入手推断整体,即从抽取的样本着手进行审计,再据此推断审计对象的整体情况。这种抽样审计模式,由于抽取样本的有限性,而忽视了大量和具体的业务活动,使审计人员无法完全发现和揭示被审计单位的重大舞弊行为,隐藏着重大的审计风险。而大数据、云计算技术对审计人员而言,不仅仅是一种可供采用的技术手段,这些技术和方法将给审计人员提供实施总体审计模式的可行性。利用大数据、云计算技术,对数据的跨行业、跨企业搜集和分析,可以不用随机抽样方法,而采用搜集和分析被审计单位所有数据的总体审计模式。利用大数据、云计算技术的总体审计模式是要分析与审计对象相关的所有数据,使得审计人员可以建立总体审计的思维模式,可以使现代审计获得革命性的变化。审计人员实施总体审计模式,可以规避审计抽样风险。如果能够收集总体的所有数据,就能看到更细微、深入的信息,对数据进行多角度的深层次分析,从而发现隐藏在细节数据中的对审计问题更具价值的信息。同时,审计人员实施总体审计模式,能发现从审计抽样模式所不能发现的问题。大数据、云计算技术给审计人员提供了一种能够从总体把握审计对象的技术手段,从而帮助审计人员能从总体的视角发现以前难以发现的问题。
       ( 三) 大数据、云计算技术促进审计成果的综合应用
       目前,审计人员的审计成果主要是提供给被审计单位的审计报告,其格式固定,内容单一,包含的信息量较少。随着大数据、云计算技术在审计中广泛应用,审计人员的审计成果除了审计报告外,还有在审计过程中采集、挖掘、分析和处理的大量的资料和数据,可以提供给被审计单位用于改进经营管理,促进审计成果的综合应用,提高审计成果的综合应用效果。首先,审计人员通过对审计中获取的大量数据和相关情况资料的汇总、归纳,从中找出财务、业务和经营管理等方面的内在规律、共性问题和发展趋势,通过汇总归纳宏观性和综合性较强的审计信息,为被审计单位投资者和其他利益相关者提供数据证明、关联分析和决策建议,从而促进被审计单位管理水平的提高。其次,审计人员通过应用大数据、云计算技术,可以将同一问题归入不同的类别进行分析和处理,从不同的角度、不同的层面整合提炼以满足不同层次的需求。再次,审计人员将审计成果进行智能化留存,通过大数据、云计算技术,将问题规则化并固化到系统中,以便于计算或判断问题发展趋势,向被审计单位进行预警。最后。审计人员将审计成果、被审计单位与审计问题进行关联,并进行信息化处理,在进行下次审计时,减少实地审计的时间和工作量,提高审计工作的效率。
       ( 四) 大数据、云计算技术促进相关关系证据的应用
       审计人员在审计过程中,应根据充分、适当的审计证据发表审计意见,出具审计报告。但是,在大数据、云计算环境下,审计人员既面临巨量数据筛选的考验,又面临搜集适当审计证据的挑战。审计人员在搜集审计证据时,传统的思维路径都是基于因果关系来搜集审计证据,而大数据分析将会更多地运用相关关系分析来搜集和发现审计证据。但从审计证据发现的角度来看,由于大数据技术提供了前所未有的跨领域、可供量化的维度,使得审计问题大量的相关信息能够得以记录和计算分析。大数据、云计算技术没有改变事物间的因果关系,但在大数据、云计算技术中对相关关系的开发和利用,使得数据分析对因果逻辑关系的依赖降低了,甚至更多地倾向于应用基于相关关系的数据分析,以相关关系分析为基础的验证是大数据、云计算技术的一项重要特征。在大数据、云计算技术环境下,审计人员能搜集到的审计证据大多是电子证据( 秦荣生,2013) 。电子证据本身就非常复杂,云计算技术使获取有因果关系的证据更加困难。审计人员应从长期依赖因果关系来搜集和发现审计证据,转变成为利用相关关系来搜集和发现审计证据。
       ( 五) 大数据、云计算技术促进高效数据审计的发展
       直到今天,审计人员的数字审计技术依然建立在精准的基础上。这种思维方式适用于掌握小数据量的情况,因为需要分析的数据很少,所以审计人员必须尽可能精准地量化被审计单位的业务。随着大数据、云计算技术成为日常生活中的一部分,审计人员应开始从一个比以前更大、更全面的角度来理解被审计单位,将样本= 总体植入审计人员的思维中。相比依赖于小数据和精确性的时代,大数据更强调数据的完整性和混杂性,帮助审计人员进一步接近事情的真相,局部和精确将不再是审计人员追求的目标,审计人员追求的是事物的全貌和高效。围绕大数据,一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现。在实施审计时,审计人员应利用大数据、云计算技术,使用分布式拓朴结构、云数据库、联网审计、数据挖掘等新型的技术手段和工具,以提高审计的效率。
       ( 六) 大数据、云计算技术促进大数据审计师的发展
       大数据、云计算时代,数据的真实、可靠是大数据发挥作用的前提。这客观上要求专业人员来对大数据的真实性、可靠性进行鉴证,审计人员可以扮演这种角色,或者称为数据审计师。能对大数据真实性、可靠性进行鉴证的数据审计师应该是计算机科学、数学、统计学和审计学领域的专家,他们应有大数据分析和预测的评估能力。数据审计师应恪守公正的立场和严守保密的原则,面对海量的数据和纷繁复杂的相关关系,选取分析和预测工具,以及解读数据及数据计算结果是否真实、可靠。一旦出现争议,数据审计师有权审查与分析结果相关的运算法则、统计方法以及数据采集、挖掘和处理过程。数据审计师的出现是为满足以市场为导向来解决数据真实性、可靠性问题的需求,这与20 世纪初期为了处理财务信息虚假而出现的审计人员一样,都是为了满足新需求而出现的。
       三、强化大数据、云计算技术审计应用的建议
       大数据云计算技术的产生和发展,不断影响审计技术和方法的发展。审计组织和审计人员在大数据、云计算技术的冲击下将发生重大的技术和方法的变革,审计技术和方法朝着数据化、及时性、智能化和预见性方向转变和发展。为了应对大数据云计算技术对审计技术和方法发展的影响,审计理论界、实务界和行业组织应未雨绸缪,采取各种措施积极应对。
       ( 一) 制定大数据、云计算技术审计应用的长远发展战略
       大数据、云计算技术在审计领域中的推广应用是技术进步的必然要求,但应根据审计行业自身的特点,制定大数据、云计算技术审计应用的发展战略,在较短的时期内实现审计行业和实务的大数据化。这需要审计行业苦练内功,在现有的审计信息化成果的基础上,通过全行业艰苦不懈的努力才能完成,是一项广泛涉及到技术和业务的复杂系统工程,必须在发展战略指导下有计划、有步骤地实施( 马革,2012) 。在战略框架指导下,审计行业协会应从数据、人才和技术等方面采取积极推进,逐步积累基础资源。只有具备雄厚的审计大数据资源、强大的云计算和云存储能力以及切实有效的审计数据分析模型和软件等基本要素条件,才能真正实现大数据、云计算技术在审计领域的有效运用。
       ( 二) 加快大数据、云计算技术应用的审计法规建设
       现行法律、法规和审计准则没有明确规定应用大数据、云计算技术,因此审计应用大数据、云计算技术缺乏法律依据。大数据、云计算技术应用的合法性问题是审计立法面临的一项重要而迫切的课题。只有拥有符合其发展规律的法规支持,大数据、云计算技术应用才能成为审计人员依法审计的基础。不解决与大数据、云计算技术等信息技术应用相关的审计法律依据问题,大数据、云计算技术应用就很难在审计领域中真正展开。无论是云审计中大数据的采集、存储制度化、规范化,还是大数据分析结果及相关电子证据的法律地位,都是大数据、云计算技术在审计领域应用中必须要解决的问题。这是大数据、云计算技术在审计中充分发挥作用的重要前提。
       ( 三) 建立行业云审计平台和大数据审计分析平台
       要实施大数据、云计算技术在审计中的应用,审计行业应建设云审计平台和大数据审计分析平台。建设云审计平台和大数据审计分析平台是一项基础性的工程,对促进大数据、云计算在审计中的应用具有重要意义。云审计平台和大数据审计分析平台是以审计大数据为中心,实现远程存储和移动计算,减少数据移动带来的损耗。云审计平台和大数据审计分析平台可以通过云计算的IaaS、PaaS 和SaaS 三大服务模式实现相应的功能( 张为民,2009) ,发挥审计行业优势,构建跨行业、跨领域的行业云审计平台,以SaaS服务模式为依托,建立大数据审计分析平台。
       ( 四) 加强大数据审计分析模型和审计软件的研发
       不同行业需要不同的大数据分析模型和开发环境,审计行业需要加强适合自身特点的大数据分析模型和软件的研究与开发。审计数据分析可以分为查询型分析、多维分析和挖掘型分析等类型。由于大数据涵盖内容广泛,在解决具体审计问题时,所需的高端人才除了数据分析专家,根据不同问题也可能需要地理、生态、数学和统计、社会网络和社会行为心理等领域专家参与。大数据审计分析模型和审计软件不仅要有审计功能,而且应有预测功能。大数据审计分析模型和审计软件的预测功能,是把数字算法运用到海量的数据分析上来预测事情发生的可能性。审计人员从依靠自身判断做决定到依靠数据做决定的转变,也是大数据做出的最大贡献之一,其职业判断建立在相关关系的基础上,不会受到偏见和成见的影响。
       ( 五) 提高对大数据、云计算技术的认识和利用能力
       目前,虽然利用大数据、云计算技术开展审计工作已经获得很多审计人员的广泛认可,但由于我国审计工作起步时间不长,大部分审计人员的知识结构较单一,对大数据、云计算技术了解、接触少,习惯于用传统的审计方法( 邓川等,2012) ,总认为审计不用大数据、云计算技术,同样可以查出问题线索。在信息化环境下,数据量巨大且都以电子数据的形式存在,只有加强大数据、云计算技术的应用才会促进审计工作的顺利开展。审计组织要加强对大数据、云计算技术的培训以及培养审计人员发现和研究大数据、云计算技术的能力。大数据、云计算技术应用是审计人员综合能力的体现。审计人员只有拥有了良好的大数据、云计算技术,才能在审计工作中将数据利用发挥到极致。
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