北京
北京国家会计学院 秦荣生
当今世界，人类社会正处在新一轮科技革命的浪潮中，特别是数字技术带来的颠覆性挑战可能是人们始料未及的。数字化技术的冲击无处不在，各行各业在颠覆性数字技术的影响下发生巨变：淘宝、京东颠覆了传统商业；美团、饿了么颠覆了传统餐饮业；滴滴出行、出行365颠覆了传统出租车行业；携程、爱彼迎颠覆了传统旅游业和酒店业；特斯拉正在颠覆传统汽车行业；微信支付、支付宝颠覆了传统银行业；ChatGPT正在颠覆整个世界......数字化时代，各行各业唯有前行，别无选择。
企业数字化转型带来了客户需求数据化、产品创新数字化等新变化。面对被审计单位业务的数据化，审计人员应审时度势，更新审计观念、技术和方法，加速实施审计变革，构建一种新的审计模式，创新我国审计行业的发展道路。数字化时代的到来，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。因此，数据导向审计便应运而生，审计过程的风险评估、控制测试和实质性程序都普遍使用数据导向，为审计人员迅速、快捷地完成审计任务提供手段。
数字化时代的到来，整个审计流程的数据化就成为必然，被审计单位生产经营中会产生越来越多的数据，审计人员只有将数据收集、挖掘、分析、利用、整合才能得出客观的审计结论。在数字化时代，审计对象不再是纸质的会计账簿，也不是电算化环境下孤立的电子账套，而是被审计单位的所有业务系统和全部数据。审计所使用的数据不再局限于财务数据，而是包含大量业务数据和外部数据。面对海量业务数据，审计人员需要快速从海量数据中理解数据、挖掘数据、分析数据，并找出审计疑点。审计工作需要从“经验导向”向“数据导向”转化，数据导向审计成为审计技术与方法发展的必然趋势。
数据导向审计不同于以往的审计模式，它将数据作为直接的审计对象。数据导向审计的审计风险模型为：审计风险=数据差错风险×检查风险。数据差错风险可以分为数据技术性差错风险和数据失控性差错风险：数据技术性差错风险可能来自数据操作、传输、转换失误等因素，如不同数据工具间的数据逻辑差异，对同一个数据不同的定义和计算规则，原始数据凌乱或缺失，复杂多变的业务逻辑等，任何公司都会遇到数据差错的技术性风险；数据失控性差错风险是指缺乏内部控制或者在内部控制无效的环境下所产生的各类数据所发生的差错。检查风险是指如果存在数据重大差错，审计人员为将审计风险降至可接受的低水平而实施审计程序后没有发现这种重大差错的风险。
实施数据导向审计，应坚持“数据先行”。审计人员应广泛收集数据，逐步建立集被审计单位业务与财务数据、审计过程数据、第三方信息数据于一体的数据审计平台。审计人员应要求被审计单位每年年初报送所有预算数据，经常性收集与被审计单位相关的经营、税收、重大项目建设等数据；从工商、税务、外汇管理、海关等部门收集用于关联分析的第三方数据和行业及竞争对手的相关数据；在审计过程中收集审计所需的相关业务数据，做到“应收全收”。实现内部审计所需数据“横向到边、纵向到底”全覆盖。为实现对数据的有效分析和利用，审计人员应在数据审计平台上搭建集数据收集、挖掘、分析、利用、共享、项目管理多位一体的综合性平台，实现由定期审计与日常的分析监控相结合，由集中检查向全面分析、重点核查相结合，由抽样向整体、单一时间段向年度连续审计转变。审计人员应遵循大数据理念，运用大数据技术方法和工具，利用数量巨大、来源分散、格式多样的企业运行数据，开展跨层级、跨系统、跨部门和跨业务的深入挖掘与分析，实施总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究的审计工作模式，从中发现问题、评价判断、得出结论。
数字化时代，数据导向审计呼之欲出，审计人员应抓住机遇，迎接挑战！
文章摘自《中国内部审计》杂志2023年第6期
作者：秦荣生
单位：北京国家会计学院
编辑：孙哲
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