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审计生态数智化转型的路径探析

数智化审计在审计工具和审计方法上,需要运用文字识别数据挖掘商业智能等智能化审计工具,更加注重对数据的挖掘与分析,既关注财务数据也关注非财务数据,既关注结构化数据也关注非结构化数据,通过对海量数据的提取清洗加工做到全面精准画,从而精准定位被审计单位的运行风险并进行核实

        随着互联网技术的发展,在新一代数字技术支撑和引领下,信息技术发展逐步向更深层次、更广领域延伸,数字化、智能化程度不断提高,已逐步向“智慧、智能、智通”的数智化方向转变。由于数智技术具备高创新性、强滲透性、广覆盖性的特点,以数智技术赋能审计,助力审计监督,不仅具有高效监测、主动预警的“耳目”,还具有科学分析、有效应对的“头脑〞。当前,积极探索审计生态数智化转型,已成为推进审计工作高质量发展的重要引擎。

 

数智化是审计生态转型的方向


审计生态,是指在一定的时间和空间条件下,与审计活动相关的主体、客体及外部活动的总和,涉及政治、经济、法律、科学技术及社会环境的诸多方面。审计生态在一定程度上影响着审计的广度、深度和力度。数智化即“数字化+智能化〞,是数字化和智能化的有机融合,是在数字化基础上的更高发展阶段,是一项集合信息化、数字化、智能化的巨大工程。加强科学技术运用是构建良好审计生态、提高审计质效的重要途径。审计生态数智化转型是以互联网技术为核心,以科技强审为导向,打破传统审计边界和审计工作模式,实现价值重构的审计生态体系。


“十四五”规划和2035年远景目标纲要作出“营造良好数字生态”的重要部署,明确了数字生态建设的目标要求、重点任务。2023年,中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》,提出“到2025年,基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局,数字中国建设取得重要进展”“数字治理体系更加完善”。数智化转型迎来新的发展机遇。审计向数智化转型,是以数据为关键要素,以数据赋能为主线,对审计链上下游的全要素数字化升级、转型和再造的过程,为审计高质量发展注入新动能。


从技术层面来看,数智化审计是一种基于数据技术和分析工具的现代审计平台,在数字与大数据、人工智能、云计算、5G、区块链等智能技术的支持下,打破企业“数据孤岛”现象,实现信息互联互通、智能化分析与管理,进而实现审计工作转型升级,这些新技术构成了数智化建设的数字新基建。


从业务层面来看,数智化审计有助于优化再造业务流程,重构业务运行管理体系,建立数据标准规范,整合数据资源体系,从而保障被审计单位的决策过程、业务流程、资金流向等透明化,避免出现传统财务管理、财政收支中频发的问题。在数智化审计模式下,审计人员可以运用软件工具导入分析被审计单位的财务信息,也可以运用地理信息系统进行定位检查等,对财务数据进行验证、分析,通过线上远程审计解决无法及时开展线下审计的问题。


从安全层面来看,数智化审计可以建立相应的数据安全管理和个人信息保护制度,加强“端边云网安”(智能终端、边缘计算、云计算、网络、安全保障)全程全网的数据运行和使用动态监控,安全处理数据中蕴含的商业机密、个人信息和资金数据等,实现全面审计、提升审计效率、保证数据安全性等多重效果。


从智能层面来看,数智化审计以大数据分析与处理为基本特征,以机器学习、人工智能等为核心要素,通过挖掘和分析大量数据,对数据进行快速处理、信息挖掘和多维度分析,可从整体视角对审计对象进行较为全面、立体式、多角度、多维度数据分析,更快地发现隐藏的风险或异常情况,实现全流程、一体化、智能化风险评估管理。

 

数智化环境下审计生态变革特征


在审计节点上,数智化审计是一种全链条、全过程的实时审计。当前审计中,审计人员一般是在被审计单位经济业务活动完成并形成会计信息后开始进场审计,侧重于对财政财务收支及其相关活动的真实、合法、效益进行审计。在数智化审计模式下,审计人员可以利用开发的审计系统全过程对被审计单位相关财务数据进行监督,随时挖掘和分析数据,运用软件分析可能存在的经营风险,并对问题进行反馈和记录,转变以往实施阶段性审计的状态,使事后监督向持续全过程监督转变,较好地解决审计结果与经济活动的时差问题。数智化审计为全流程审计提供支撑,让精准识别、实时追踪成为常态,让及时研判、系统解决问题成为现实。


在组织模式上,数智化审计是一种高效分工、紧密合作的复合型审计。在数智化审计模式下,按照业务流程建立统一的审计平台,并将审计人员分为前台、中台、后台三类,前台负责深入被审计单位现场,根据职业判断或线索收集证据,出具合理的审计意见;中台负责常态化监控运行,制订科学的审计计划;后台对被审计单位进行充分研究,建立审计模型开展大数据分析并提供问题线索给前台和中台人员,人员的分工更为明确,使得协同更加高效、沟通更加顺畅。


在审计内容上,数智化审计是一种突出重点、兼顾整体的多元化审计。数智化审计在审计工具和审计方法上,需要运用文字识别、数据挖掘、商业智能等智能化审计工具,更加注重对数据的挖掘与分析,既关注财务数据也关注非财务数据,既关注结构化数据也关注非结构化数据,通过对海量数据的提取、清洗、加工做到全面精准“画,从而精准定位被审计单位的运行风险并进行核实。


在审计方法上,数智化审计是一种全面覆盖、审深审透的全要素审计。数字化是把物理实体、业务流程和信息数据转化为数字形式,而数智化则更加注重对数据的分析和利用,通过分析财务数据,建立分析模型,进行全面审计。在数智化审计模式下,通过利用大数据、云计算、区块链等技术,对跨行业、跨单位的数据进行收集和分析,可以更好地研究分析行业整体运行情况,更好地对区域性、行业性风险进行识别,在提高审计效率与准确性的同时规避审计抽样风险。


在审计目标上,数智化审计是一种立足监督、服务决策的治理型审计。数智化审计在实现全过程监督的同时,其职能逐渐向防护、控制与决策支持等方面拓展,最终实现推进被审计单位提质增效的效果。通过审计系统的构建和业务流程的监管等多种形式梳理被审计单位业务流程,在审计系统中对关键节点、流程、职能职责予以关注,定义风险的类型、清单,做到防患于未然。通过日常监控和数据分析,及时发现问题,提出具有针对性的建议,为被审计单位管理层决策提供參考。

 

审计生态数智化转型面临的问题


审计业务与信息技术融合度不高。信息的有效畅通是数智化审计开展的前提。实践中,由于被审计单位的财务系统各不相同,存在多种数据格式、数据类型和数据单位,审计人员无法获得准确、完整财务数据的情况依然存在,难以保证数据的准确传递。


审计获取数据标准化不够。数智化审计需要在权限范围内收集和处理大量数据,还须充分考虑数字化工具和平台数据存储的可靠性和安全性。由于需要处理的数据来源不同、标准不一,对于数据的可靠性、准确性以及整合成本都有较高的要求。这就需要被审计单位与审计机关共同制订标准来保证数据的一致性和准确性。在审计工作中,由于数据缺失或不完整、数据来源分散、数据格式不一致等情况,从而影响数据分析的准确性和有效性。


部分审计人员技术运用能力不强。当前,一些审计人员技术水平不高、数据分析专业知识缺乏、数据安全和隐私保护的意识不强等问题仍然存在,缺少既精通财务知识又具备数据分析和处理能力的人才。在实施数智化审计时,审计人员通过运用计算机审计知识与数据分析技术,进行数据挖掘、存储、分析等,而一些习惯于传统审计方法的审计人员难以适应和接受。审计机关亟须开展专业技能培训以适应数智化审计转型。

 

审计生态数智化转型的实现路径


加强数智化审计研究应用。审计机关需研究数智化审计趋势和技术,了解先进的数字化工具和平台,以及前沿研究和应用场景,发挥数智技术对审计监督的作用,促进互联网、大数据、人工智能和审计监督深度融合。加强顶层设计和前瞻布局,强化数智化审计标准制定与推广,加快数智化审计理论研究,建立配套的网络基础设施,形成数智化审计技术平台。全面评估审计流程、数字化技术、被审计单位需求、人才和资源等多方面因素,制订数智化转型的战略日标和实施计划,包括短期目标和长期目标,并在此基础上完善操作方式,细化工具、平台、技术、人员培养日标和任务。


建立数智化审计技术平台。随着业务发展与技术变化不断调茎和更新,数智化审计转型需要选择具有可扩展性的数字化技术平台。根据审计工作目标和需求,从扩展性、数据可靠性和安全性等方面综合考量,设计审计工具应用、智慧审计、数据分析、虚拟审计、人机协同等多种模块,接入数据分析、科技表征、情报分析、人工智能等多种功能,对接被审计单位合同管理、采购管理、ERP等各类系统,实现风险评估和控制、内部管控和检查、数据分析、审计流程管理和项日管理等。运用数据分析软件,对财务报表进行比对和趋势分析,及时发现异常情况;运用自然语言处理技术对文档进行精准搜索和自动分类,提高审计质量;运用数据挖掘技术对财务数据进行抓取分析,及早发现潜在风险点,并提出具有针对性的建议。


加强数智化审计专业技能培训。根据审计人员不同的需求和能力,分类制订数字化技能培训计划、设计培训课程,采用线上视频、案例学习、团队合作等方式,通过项目实践、团队建设和资源支持等方式,加强数据科学、数字化压缩、信息安全、数据处理分析等方面的知识培训,培养审计人员数字化技能和应用能力。组织审计人员参与数据分析、情报分析、人工智能等方面的研究和项目,在实践中学习和掌握数字化技能。注重团队建设和交流,通过经验分享和交流,为审计人员提供建议和指导。


营造良好的数智化审计工作环境。积极营造有助于数智化审计开展的工作环境,包括提供技术和工具支持、建立数字化标准等,以便充分发挥数字化技术的优势。制订审计流程、工具使用等相关规范,形成高效准确的数智化审计流程,贯穿数智化审计的各环节,推进相关操作规范化。升级网络平台和设备,实现数据存储、分析、预警以及方案制订等方面的数字化。建立完善的数据共享平台,积极推动公共数据、政务数据、个人数据、企业数据等各类数据共享使用。运用数据清洗工具和技术,制定数据共享和合策略,以便统一整合、统一格式、统一编码和解释数据,使数据更加准确可靠,易于分析。

(作者单位:澳门大学 湖北省审计厅)

 


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