论大数据时代对会计和审计的影响

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论大数据时代对会计和审计的影响

学位类型：同等学力 论文作者：姬燕燕 培养学院：国际商学院 专业名称：会计学 指导教师：汤谷良教授 2015 年 5 月学位论文版权使用授权书 本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文 的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷 本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采 用影印、缩

印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提 供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务；学校有 权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文；学校可以采 用影印、缩印或者其它方式合理使用学位论文，或将学位论文的 内容编入相关数据库供检索；保密的学位论文在解密后遵守此规 定。 学位论文作者签名： 导师签名: > ( 『年『月曰 年 f 月 、m

论大数据时代对会计和审计的影响

学位类型：同等学力 论文作者：姬燕燕 培养学院：国际商学院 专业名称：会计学 指导教师：汤谷良教授 2015 年 5 月

The big data era's impact on accounting and auditing

学位论文原创性声明

本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下， 独立进行研究工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外， 本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。 对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均己在文 中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承 担。 特此声明 学位论文作者签名:年 T 月 ^ 曰 2.4 对于我公司而言，大数据对于会计的影响 ....................... 12 2.4.1 对数据资产做战略性的规划 ........................................ 12 2.4.2 整合结构性数据与非结构性数据，扩展会计信息化程度 ................ 13 2.4.3 调整财务报告披露时间 ............................................ 14 2.5 大数据时代带来的风险及应对措施 ............................. 16 2.5.1 大数据时代带来的风险 ............................................ 16 2.5.2 应对措施 ........................................................ 17 第 3 章大数据时代对审计的影响及应对措施 ................ 17 3.1 大数据对于审计的影响 ....................................... 17 3.1.1 审计方法 ........................................................ 18 3.1.2 审计方式 ........................................................ 19 3.1.3 审计成果的应用与审计整改的后续落实 .............................. 19 3.2 审计机构在面临大数据时代的应对策略 ......................... 20 3.2.1 清晰了解并认识到大数据审计分析的艰巨性、复杂性 .................. 20 3.2.2 加大对审计系统的研发投入 ........................................ 21 3.2.3 从以往的大数据审计项目中汲取经验 ................................ 21 3.3 对于我公司而言，大数据对于审计的影响 ....................... 21

3.3.1 3.3.2 3.3.3 3.3.4 第 4 4.1

加强财政收支审计 ................................................ 21 电商平台业务的审计 .............................................. 22 改变审计报告模式及审计内容 ...................................... 22 由原有的数字审计转变为大数据审计 ................................ 23 章研究创新与展望 .................................. 25

大数据的复杂程度远超于人们想象 ............................. 25 4.2 数据的安全与隐私 ........................................... 26 4.3 大数据系统与财务系统、审计系统需更好融合 ................... 26 4.3.1 构建会计分析型大数据企业 ........................................ 26 Abstract Coming in large data, the traditional accounting and auditing profession, no matter from the accounting information, management accounting functions, or from the audit target and audit method, are subject to the unprecedented impact, also gives accounting and auditing industry has brought a new "industrial revolution". This article mainly from three aspects in financial accounting, management accounting and auditing, in-depth analysis of the influence of the era of big data, and coping strategies for these effects are given are analyzed. At the same time, in the thorough examination of the influence, the timely introduction of the concept of data assets and data mining, the data assets and data mining model structure to carry on the comprehensive elaboration, through the model and instance, will the profound influence of the large data brings to the accounting, auditing, and corresponding countermeasures of comprehensive explanation. In addition, in the era of big data, the cloud platform, combining the concept of cloud computing and Internet of things, the introduction of concept and theory, the big data platform by OCR model, on the other side under the background of big data, accounting and auditing research methods.

Keywords：Big data，Accounting，Auditing

摘要 在大数据来临之际，传统会计行业和审计行业，无论从会计信息化、管理会 计职能，还是从审计目标及审计方法上，都受到了前所未有的冲击，也给予会计 行业和审计行业带来了一次全新的“工业革命” 。本文主要从财务会计、管理会 计和审计三个方面，全面深入的剖析大数据时代对其的影响，并针对这些影响所 给出的应对策略进行了分析。同时，在全面剖析影响中，适时引入了数据资产、 数据挖掘等概念，在对数据资产和数据挖掘的模型结构进行了全面阐述，通过模 型及实例，将大数据给会计、审计带来的深远影响及相应对策进行了全方位的说 明。此外，在大数据时代，将云平台、云计算和物联网概念相结合，引入大数据 平台概念及理论，借由 OCR 模型，从另一个侧面阐述大数据背景下，会计及审计 的研究方法。

关键词：大数据，会计，审计 1 第 1 章引言 1.1 研究原因、方法 由于大数据时代的来临，给了会计、审计机关一次全新的、彻底的“工业革 命” ，其海量的数据、冗长的数据结构、看似毫无规律可循的内部数据关联性， 给经营决策带来了一定的困难。同时，由于非结构性数据与结构性数据的结合， 也使得经营决策的深度和广度上上升到了一个水平。同时，也为会计、审计的理 论完善、技术创新，提供了条件，也在研究方法上提出了更多、更高的要求。因 此引入大数据、数据资产和数据挖掘概念，就变得势在必行了。 在大数据、大数据资产和数据挖掘的背景下，如何将传统会计、审计与之相 结合，并发挥大数据的优势，为会计预测、经营决策、审计目标提供数据支撑； 通过什么样的方式能够高效的获取有用信息；以及如何能够在大数据时代转变会 计审计职能，是本文研究的原因。 本文从大数据概念、特征、目前学术研究几个层面入手，着重对大数据时代 对财务会计、管理会计和审计方面的影响进行了深入剖析，也提供了应对的策略 供参考。同时，在全面剖析影响中，适时引入了数据资产、数据挖掘等概念，在 对数据资产和数据挖掘的模型结构进行了全面阐述，通过模型及实例，将大数据 给会计、审计带来的深远影响及相应对策进行了全方位的说明。此外，在大数据 时代，将云平台、云计算和物联网概念相结合，引入大数据平台概念及理论，借 由 OCR 模型，从另一个侧面阐述大数据背景下，会计及审计的研究方法。 在过去几年来，不断的有国内外的一些学者，提出大数据对会计审计研究方 法的创新理论和实践意义。本文作者在统合已有的理论和实践意义的基础上，提 出了：确认大数据资产，并利用 OCR 技术，拓展会计信息化程度，为会计信息化 平台提供强有力数据支撑；以及利用云计算和云平台，提高审计价值等新观点。 希望这些观点可以为将来的会计、审计工作提供一些新的工作思路。 1.2 大数据的概念 继互联网、物联网、云平台、云计算之后，又一次新的信息革命到来了—— 大数据（Big data） 。顾名思义，大数据，是由数量繁多、结构复杂、类型较多 的数据构成的集合体（姜巍，马建光，2013） 。大数据之大，不仅仅是指数量多， 而更重要的，其蕴含的价值较大。因此大数据在一定的时间内，可以被企业所撷 取、分析、整理，并为企业、投资者或其他使用者所用。 产生大数据的，是来自于互联网、云计算、物联网等共同作用的结果（维克

4.3.2 借助大数据、云平台、云计算，大大提高审计效率效果 ................ 27 第 5 章总结 ............................................ 28 参考文献 ................................................ 29 致谢 .................................................... 30 个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果 ............... 31

2 托·迈克-舍恩伯格，肯尼斯·库克耶，2013，第 20-22 页） 。 一是互联网。随着互联网越来越深入人心，信息化加快了向社会各行业、各 阶层日益渗透的速度，在此过程中，也就出现了各类数据。同时，这些数据也在 日益影响着人们的生活、情感，渗透在人们生活中的点滴。通过互联网，可以加 快人们之间的了解，也能更广泛的熟知大众的需求、行为习惯等，这些都为大数 据的产生提供了前提条件。 二是云计算。云计算是基于互联网计算的，是分布式处理的进一步发展，能 够向各类互联网应用提供存储服务。同时，它也更为便捷的为受众群体提供快速、 方便的网络访问。 三是物联网。物联网是新一代信息技术的组成部门，也称为 Internet of things（Lot） 。顾名思义，就是物物相联的互联网。通过各类红外设备等传感设 备，按约定的协议，把人与物、物与物联系起来，进行信息交换和通信，以实现 智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。 物联网实现了人、机器、物三者之间的互联互通，也产生了三者之间的数据 与相对关系。这些数据不仅有结构性数据，同时伴有大量的非结构性数据。这些 数据类型较为复杂，也很庞大。 产业科技研究公司 Gartner Group Inc.是这样定义大数据一词的：大数据是 海量、高速率、及/或多样的信息资产；这种信息资产需要新型的处理模式去促 成更强的决策能力、洞察发现能力和流程优化能力（Laney 2012） 。因此，大数 据具有以下几个特征： （1）数量大——海量数据的采集、整理是个难题； （2）数据结构复杂——这些数据不仅仅有结构性数据，还有非结构性数 据。结构性数据诸如数字等，而非结构性数据诸如图片、声音、视频等。这些非 结构性数据有可能与业务相关，因此结构性数据与非结构性数据并存，不易处理。 （3）时效性——相较于滞后性的会计信息而言，大数据所提供的数据都是 具有时效性的，也就是说，数据的产生和处理是实时的，这也为经营决策提供了 更为准确的数据支撑。 （4）商业价值高，但是密度低——比如说，在海量的数据面前，也许只有 一两个是有效的；从会计信息的角度而言，在连续不断产生信息的同时，也许有 用的会计信息只有一两个或者一两部分。 1.3

大数据研究的几个层面 1.3.1 理论研究层面 理论研究层面无外乎几个方面： 一是大数据的特征及整体描述； 3 二是大数据所带来的商业价值研究； 三是大数据发展的历史沿革及未来发展趋势、走向； 四是在海量数据面前，如何能做到安全、高效的对数据进行撷取、整理、分 析、汇总等。

图 1.1 大数据涉及的理论研究层面 1.3.2 技术研究层面 ①云平台/计算 云计算主要是为数据资产提供了存储、访问的场所及渠道，换言之，云计算 提供了基础架构平台。而大数据，是建立在云计算基础上，进行应用、运行。 ②分布式处理技术 分布式处理平台，可以将不同地点、不同功能、不同数据的计算机联系起来， 在控制系统的统一控制下，数据的分析与处理据此完成。 ③存储技术 所谓存储技术，其实是为了支撑大数据的分析，与大数据的处理。比如：google 和腾讯，分别有几十万台的服务器和硬盘，还在不断的扩大其存储设备。这些扩 展大部分都是建立在廉价的服务器和硬盘之上，因此其有更多的时间去技术研 发。 ④数据挖掘 数据挖掘是大数据处理的核心。数据挖掘，又称资料勘探、数据采矿，是数 据库知识发现的一个步骤。它主要是指，从大量的、模糊不清的、随机的数据中， 找出蕴含的、事先未知的，但是又有价值的数据。 以电商平台为例。当客户在大量浏览商品，并下单购买一样商品之后，数据

价值 特征 理论 发展沿革及趋势 安全性 第 1 章引言 ............................................. 1 1.1 研究原因、方法 .............................................. 1 1.2 大数据的概念 ................................................ 1 1.3 大数据研究的几个层面 ........................................ 2 1.3.1 理论研究层面 ............................................ 2 1.3.2 技术研究层面 ..................................................... 3 1.3.3 实践层面 ......................................................... 4 第 2 章大数据时代对会计的影响及应对措施 ................. 5 2.1 大数据对于财务会计的影响 .................................... 5 2.1.1 对会计信息来源的影响 ............................................. 6 2.1.2 大数据时代对资产计量的影响 ....................................... 6 2.1.3 财务管理人员的管理职能发生了转变 ................................. 7 2.2 大数据对于管理会计的影响 .................................... 7 2.2.1 对初始成本的确定及后续成本的计量 ................................. 7 2.2.2 为决策和规划提供有利的会计数据支持 ............................... 8 2.2.3 为控制和评价管理提供准确数据帮助 ................................. 8 2.3

会计机构在面临大数据时代的应对策略 .......................... 8 2.3.1 2.3.2 2.3.3 2.3.4 2.3.5 2.3.6 建立大数据资产概念，积极响应海量数据需求。 ....................... 9 确认大数据资产，可以使得会计信息质量得以充分实现。 ............... 9 拓展财务报表表外事项及财务报告罗列项目 .......................... 10 提升财务价值，转变财务职能 ...................................... 10 保障财务信息安全性 .............................................. 10 加强数据挖掘技术在管理会计中的广泛应用 .......................... 10 4

挖掘系统就会自动跟踪该客户的浏览记录，会在客户购买结束后或是关闭浏览网 页的时候，自动保存喜好表单。 再比如，某视频网站，用户在点击直播或轮播节目的时候，数据挖掘系统就 会跟踪该用户的点击频率表、点击节目的类别等，同时也会创建“你可能喜欢的 节目”或是“你可能感兴趣的节目”一栏，根据用户的喜好，推送节目。 当然，数据挖掘需要有一定的前提：1 是海量数据作支撑；2 是有庞大的计算 机系统做工具；3 是完善的数据管理功能；4 是综合性、多领域学科的发展平台。 常用的数据挖掘方法，主要有：遗传算法、策决树、关联分析、序列模式分 析、聚类分析等。

图 1.2 大数据涉及的技术研究层面 1.3.3 实践层面 ①互联网的大数据 据了解，互联网的数据以每年 50%的速度在增长。如阿里巴巴拥有大量的交 易数据和信用数据；而腾讯则应有海量的用户关系数据。这些数据都可以作为分 析人们日常行为，从而挖掘出对企业有用的价值。 ②政府的大数据 政府部门拥有海量的原始数据，诸如天气数据、交通数据、税收数据、医疗 数据、教育数据等，但这些数据目前并没有完全被开发出来，也没有被有效利用。 而这些大数据一旦被广泛应用，其潜在价值就会被开发，数据之间的关联性也将 逐一展现，价值是无可估计的。 ③企业的大数据 企业的经营管理者，更多的是希望获得报表数据以外的，能对经营决策起到

重要作用的大数据，同时也希望能够获得具有时效性的大数据，而非是滞后性的 技术 云平台/ 计算 分布式处理 数据挖掘 存储 5 会计信息。例如：用户的 PV、VV 点播的习惯、视频观看习惯、购买行为习惯、 网站阅读新闻的习惯等。通过这些行为习惯的分析，可以对网站的整体架构布局、 零首页的内容修改、广告投放框架设计等提供数据支持。 ④个人的大数据 所谓个人的大数据，其含义在于：个人在使用互联网的过程中，其使用痕迹、 注册过的信息、保存的表单、登陆的用户名及密码等，均可以被存储在数据库中， 当然也有可能被第三方恶意盗取而使得隐私不能被保护。

图 1.3 大数据涉及的技术研究层面 第 2 章大数据时代对会计的影响及应对措施 随着大数据时代的到来，企业更注重数据的挖掘与深入分析。 对于财务而言，大数据时代与小数据时代的区别在于：1 是数据的突然增多， 且多为非结构性的业务数据；2 是面对这些海量数据，要求会计从业人员的反应 时间短，反应速度快。因此如何收集数据、整理数据、分析数据、利用数据，并 将这些有效数据进行整合、资源配置，是企业目前所需要面对的难题之一。 诚然，数据本身并不能提供任何信息，在大数据时代，如若企业不能将数据 充分收集、分析、利用，也不能对数据进行整合，会导致企业处于不利局面，不 能有效的防范和化解风险。因此本章主要从大数据时代对会计的影响、应对措施 等几方面，进行分析论证。 实践 个人大数据 企业大数据 政府大数据

互联网大数据 6 2.1.1 对会计信息来源的影响 如前述所言，大数据所带来的，不仅有结构性数据，同时还伴有非结构性数 据，且非结构性数据可能会更多。传统的会计信息，多来自于结构性数据，且结 构性数据更可被分析、利用，甚至是直接采纳。而大数据时代所带来的，更多的 是非结构性数据，这也对会计信息来源产生了一定的影响（邱杰，邱俊，2012） 。 一是非结构性数据越来越多，并广泛存在于会计信息中。非结构性数据与结 构性数据的共同存在，这是大数据时代的标志之一，同时大数据技术也可实现将 非结构性数据与结构性数据相结合，并加以分析，发现海量数据之间的相关关系， 并通过定量的方式，来反映、分析、评判企业的经营发展。 二是强调海量数据之间的相关关系而非因果关系。在大数据背景下，所强调 的是相关关系而并非传统意义上的因果关系。比如：相关关系是指会发生什么， 而因果关系是指为什么会发生。大数据往往通过相关关系来指出数据之间的关 系。 三是传统会计分析强调的是准确、精准，而大数据时代强调的则是数据使用 效果。传统会计分析认为，会计信息的精准性无比重要，同时也不接受舞弊造假 信息或是非系统性错误。但大数据时代则更多的关注会计信息分析带来的效果， 而对精准性没有那么高的要求，或者说，绝对的精准并非是大数据时代所关注的。 传统会计信息体系中，由于缺乏海量的数据所支撑，因此任何一个所获取的 数据/信息，都对会计信息产生至关重要的影响，也就需要这些信息保证其真实 性、可靠性，才不会导致会计信息的失真。所以，在小数据时代，人们会通过反 复的检查与论证、各类测试性程序和分析复核程序，来减少、避免错误的发生， 也会采用测试样本是否存在系统性偏差。尽管所获取的信息不多，但是论证这些 信息所花费的时间成本、人工成本确实不容小觑的。 在大数据时代，由于数据的繁多与复杂，因此人们不再过于担心某一数据出 现的偏差会给会计信息质量带来致命的影响，也不需要在通过耗费众多的成本来 消除这些数据的不确定性。因此大数据时代所带来的效果，往往比传统会计信息 的准确性更重要。 2.1.2 大数据时代对资产计量的影响 由于大数据在会计行业中产生越来越多效应，并逐渐被广泛使用，因此就不 得不考虑大数据对资产计量所带来的影响。 一是初始计量成本。传统会计中，初始计量成本，除历史成本外，还有可采 用公允价值计量。但是由于公允价值的非唯一性和不可靠性，又使得公允价值使 用效果大打折扣，也给投资者使用带来一定的困难。 由于大数据时代的特性，越来越多的数据产生，会使得公允价值越来越透明 2.1 大数据对于财务会计的影响 7

化，清晰化，从整体上提高了公允价值的可信度和可靠性。 二是计量单位。传统会计中的计量单位，通常采用“元” 。但是在大数据时 代，将来有可能出现非“元”为单位的计量单位，如时间、数量等。 2.1.3 财务管理人员的管理职能发生了转变 小数据时代，传统财务管理人员，其职能往往在于财务核算、财务管理，而 当海量数据出现的时候，其数据的繁多与冗长、数据分析能力的不断提高，要求 财务管理人员的职能越来越多的转向有价值的资源配置中去。 原有的职能，基本上把财务人员定位在收集单据、定制凭证、复核、结账、 报告、归档等工作中；而大数据时代，财务人员所面对的，不仅仅是财务信息、 财务单据，而更多的是海量的业务信息，如何收集信息、分析信息，并将有用的 信息放置在合理的资源中，通过高效的财务管理流程，实现有价值的财务数据， 将资源配置在增长的领域中，是财务人员转变职能的体现之一。 2.2 大数据对于管理会计的影响 管理会计，是从传统财务会计分离出来，并与之并列的、旨在为企业经营管 理服务的一个会计学科。管理会计着重点在于提高企业经营管理、提高经济效益。 因此在管理会计的核心理念中，创造价值与维护是最为重要的两点。鉴于此，管 理会计要针对管理过程中的每个具体步骤、每个具体环节采取相应的措施，且这 些措施要与之相匹配。管理会计的职能一般可分为三个方面： 一是对初始成本的确定及后续成本的计量。 二是为现时及未来的决策、规划提供会计数据支撑。 三是为控制、评价管理提供准确的数据帮助。 在大数据时代的冲击之下，管理会计的职能势必受到一些影响，也会产生一 些变化： 2.2.1 对初始成本的确定及后续成本的计量 在管理会计所提供的各类信息中，如何确定初始成本是核心。企业的经营活 动，都离不开成本的确认。同时，成本确认，也贯穿于企业预测、编制计划和预 算等各环节中。因此如何对初始成本的确定和后续成本的计量，是大数据时代对 管理会计的一大影响。 传统的成本确认和成本计量，其确认和计量的信息来自于企业内部，但在大 数据时代，就会使得这些信息发生了一些变化，同时这些内部信息对企业的需求 也是不够的。外部信息可以为企业提供更为完整的决策依据，从宏观上外部信息 提供了行业背景资料、企业所处行业的位置、竞争对手的信息和竞争定价策略、 行业供应链的结构和变化趋势等等。 那么这些外部信息，就是企业内部各系统、各环节人员所不能提供也不能控 9 运用，整合成为对企业会计有用的数据。 如：美国大数据创始公司 Clearstory Data，通过帮助企业收集、整合客户 信息、并将整合后的客户信息通过大数据进行处理，其得出的数据结论，可以帮

助企业更高效的发现潜在客户群，也可以帮助企业挖掘潜在商机，突破旧有传统 模式，找寻新的发展机会。而且通过将信息可视化，帮助企业用最直观、便捷的 方式了解和处理数据。 再比如：在我国，目前北京航空航天大学计算机学院和百度公司就共同合作 完成了大型数据处理中心的建立与应用，为百度公司及其客户群，提供大数据的 研究与实践，搭建了共享多维度的平台。 在应对大数据到来之际，企业需要从几方面着手应对： 2.3.1 建立大数据资产概念，积极响应海量数据需求。 在我国，已经有很多行业开始着手建立大数据资产，如电力、财险公司、 航空、电信等行业。通过建立大数据资产，分析用户使用行为及用户使用效果， 分门别类的制定特定人群的销售政策，加强交叉销售和追加销售；同时，通过大 数据资产，可以有效的预测用户的行为习惯和趋势，为用户提供更加人性化、有 针对性的产品和销售政策。通过数据的分析，可以准确的判断出企业在行业中的 竞争地位、提炼出适合自身发展的有价值的信息，更有针对性的找准市场定位， 了解客户的基础信息、个性化需求，以便更好的预测现有用户的发展趋势和未来 用户的销售习惯，帮助企业更高效、准确的决策未来市场。所以说，先认识大数 据资产、优先建立大数据资产概念，促使企业主动的管理网络信息资源，是企业 应对海量数据的措施之一，也能提高企业的经营效益（程平，杨周南，周欢， 2013） 。 2.3.2 确认大数据资产，可以使得会计信息质量得以充分实现。 根据市场营销学，我们得知，无论客户在哪个行业中，只要下达了订单，就 会产生客户基础信息。其实包括但不限于：客户的年龄、所处地域、个人喜好、 消费喜好及其他个性化的数据。而这些客户的基础资料一旦提交给企业，企业的 信息资料库中便生成一份客户的基础表格，也将会永久保存客户的信息。在传统 小数据时代，技术人员和职能部门人员，无法对这些客户信息的内在关联性进行 挖掘；但在大数据时代，面对这些繁多冗长的客户资料，通过大数据资产就可以 将其进行分析和处理，为企业提供更为广泛的客户群体资料，为将来的市场定位 提供优质的数据支撑。 诚然，这些大数据并非孤立存在的。而是存在于企业的会计信息中。这些信 息，不仅可以如实、精准的反映企业现阶段的财务状况，还可以帮助企业通过分 析、挖掘这些客户的行为习惯等，使得这些大数据资产得以充分发挥其作用，并 10 为会计信息质量提供保证。 2.3.3 拓展财务报表表外事项及财务报告罗列项目 众所周知，在证监会及国资委需要披露的项目中，已远远不能体现大数据所 带来的信息革命。因此，应对大数据时代，需要拓展财务报表表外事项及财务报 告披露内容。 一是在大数据时代，由于内涵与外延不断拓展，影响财务报表数据的因素也

越来越多，投资者关注度不再仅限于财务报表数据，而是很多其他表外事项。将 非结构性数据纳入到财务报表表外事项中，不仅可以从微观数据中反应出企业的 经营发展状况，更能够从宏观角度审视出企业所处的行业环境、地位、发展趋势 等，也能够更为全面的为投资者提供数据支撑。 二是大数据资产，还可以使得一些传统意义上无法定价的资产和负债，有了 定价，从而纳入到财务报告中。如环境资源和人力资源。此举提高财务报告的透 明度。 2.3.4 提升财务价值，转变财务职能 2010 年，英国巴斯大学与 CIMA 合作，对 5426 为高级财务管理专家进行了一 次全面的在线调查问卷。这些专家来自不同国家、不同地区，他们的职责也被分 为了 6 个部分，分别是：会计实务、财务报表、内部控制、会计信息、决策支持 以及风险管理。 CIMA 的这项调查显示：在会计行业中，财务的职能正在从传统的会计核算转 变为战略管理指导与支持，换言之，转变成为价值增值型。 财务职能由原有的“核算型”转变成为“价值增值型” ，需要财务人员从几方 面实现：1 是从公司宏观战略方面，对公司财务管理进行重新的定位，由原有的 “核算型”转变为“价值增值型” ，同时，充分利用公司各类资源进行管理知识 分析；另外一方面，提出财务共享中心概念，加强集团型财务管控模式，减少财 务管理层级；2 是对财务管理核算流程加以优化配置，同时对客户的资金流程加 以改造，将资源充分的优化配置。 财务职能的转变也离不开财务人员的职能转变，当财务人员逐渐从核算型转 变为价值提升型，其对业务的了解程度、对业务的主导地位也逐步显现。 2.3.5 保障财务信息安全性 云平台和云计算，给数据带来了更大的存储空间，那么使用信息变得越来越 便捷，同时如何防范恶意、非法访问，以及泄露用户数据等行为变得迫在眉睫。 因此应对信息安全，就需要建立用户身份安全认证和访问认证，从而提高信息使 用平台的可信度。并可针对信息平台进行信息系统审计，确保信息系统的安全性。 2.3.6 加强数据挖掘技术在管理会计中的广泛应用 8 制的，因此这些非结构化数据就需要大数据的挖掘和利用，将这些结构化数据与 非结构化数据加以分析，确定其内部关联性和相关性。因此基于大数据挖掘的企 业能够更为准确的确定成本和成本计量，也为企业的生产、经营、销售、管理等 环节降低风险、提高管理水平和管理效率提供了有效的数据支撑。 2.2.2 为决策和规划提供有利的会计数据支持 企业是自负盈亏的，因此在经营管理过程中，如何能够持续、稳定的增长是 企业管理会计的主要职责。现在企业的管理会计，重点是以顾客为中心，通过提

供多类别、有针对性的服务，将提高企业核心竞争力为目的，通过成本费用、利 润、资金运作等方面，来制定多种的管理方案，而管理会计通过综合评价这些方 案的优劣性，来择优选出适合企业发展需要的最佳方案（许金叶，许琳，2013） 。 诚然，不论是企业的短期经营目标还是长期经营目标，无论是短期战略还是 中长期战略，如果没有海量的数据作为支持，就不可能得出全面、准确的决策。 尤其是在越来越以数据为主的时代，对大数据的分析和挖掘，显得尤为重要。 企业经营决策的前提，是要有准确的预测，而预测的前提则是有准确的分析。 分析就来自于数据的支撑。传统的分析，基本上都来自于企业内部，而企业内部 信息已经远远不能满足分析预测，因此使得预测能力大打折扣。 譬如说：以推广流量为例。一般情况下，企业会基于历史流量推广情况和推 广渠道，得出流量推广的预测。但是由于推广渠道、推广手段的局限性，使得企 业没能把受众群体的年龄层分布、客户使用习惯，人文地理的背景资料等一些因 素加以整理和分析，这就使得推广预测的准确性大打折扣。但是在大数据时代， 这些因素都是可以整理、存储并加以分析、挖掘的。 2.2.3 为控制和评价管理提供准确数据帮助 作为企业的经营管理人员，控制和评价其管理，是管理的基本职能，也是作 为经济责任审计的一个基础。在企业内部，经营管理活动，涉及到不同部门、不 同岗位，其职能也不尽相同。一般说来，经营管理人员首先要确定管理的基本原 则，也就是哪些属于管理要求，哪些属于管理原则，而后才会对下属单位/下属 部门或人员的工作进行指导、监督和管理（邓德胜，张卫枚，张亚连，2012） 。 同样的，作为管理会计而言，其控制和评价管理也是一样，也要先确定原则 和标准。同时，原则和标准决定着从一开始实施管理到最终能否实现管理目标。 而在大数据时代，由于数据的存储、分析和挖掘，使得非结构化数据和结构化数 据的内在关联可以显现，找出并利用这种内在关联性，对于确定控制和评价管理 能够提供准确的数据帮助（毛华扬，杨洁，2014） 。 2.3 会计机构在面临大数据时代的应对策略 在大数据时代，需要我们将原本杂乱无章、零散的数据，通过合理的分析、12 成本归集。但是在激烈的市场竞争中，使得企业的产品很难严格区分这几种周期。 在大数据时代，依据数据挖掘技术，可以严格区分出产品的生命周期。最终 提高产品的成本计量的准确性，也为经营决策提供数据依据。 2.4 对于我公司而言，大数据对于会计的影响 我所在的公司，是一家典型的互联网公司。所从事的业务，涵盖各个方面： 如在自己的网站，提供各种点播、轮播节目；广告的投放；移动互联网各终端节 目的点击、下载；使用国拨资金开展各项目；有电商平台，提供 B2B2C 业务等等。 在面对复杂而又繁多的数据，作为互联网公司，在小数据时代，我们所采取 的方式就是：一方面在传播效果分析数据，在事后（通常是一个节目或者一个频 道完成点播、轮播业务之后）才能提供一些点播率（如 PV、VV 等）数据。但是

由于这些数据往往很滞后，因此不能为会计信息化平台及审计项目提供事前的数 据支撑；也不能提供预测性数据支撑；另外一方面，由于传统的会计是在月末或 季度末，开始进行财务分析，但也仅从财务数据的完整性和财务数据的可靠性方 面进行分析，很少能够结合业务数据，从点播率、观看效果、广告客户的投放率、 受众群体不同年龄分布等业务信息方面，进行财务分析。因此会计信息平台所获 取的业务资源是有限的，同时财务人员也往往不太了解业务。 为解决上述会计难点，也为了能够确保在日益变化的行业中保持领先优势； 能在数据挖掘过程中获取更多的、对经营决策提供帮助的信息；较好的将大数据 系统与现有财务系统更好的结合，都是公司所面临的困境与难题，也是公司接下 来的研究工作。 同时，由于公司处于互联网行业中，而且是一家很早介入新媒体业务的互联 网公司，同时拥有牌照方资质和各类资源的一家公司。互联网业务风云变化的特 点，就决定了公司所经营的业务需要满足公司长远目标，而其长远目标势必要依 靠管理人员精确地眼光和准确的数据分析与预测。因此，我将以公司现有情况为 例，对大数据时代的会计信息化管理做一简单的阐述。 2.4.1 对数据资产做战略性的规划 将数据看成是资产的重要一部分，也就是说，数据资产是一个整体，也是内 部资产的一个组成部分。所以对于数据资产，有个战略性的规划。主要从是三个 方面着手： 一是数据的管理与存储。解决的就是从数据如何产生——数据如何管理的过 程，也就是数据后续的记录、存储问题。 二是数据分析。随着数据越来越多，业务模式开展的越来越广泛，用户也随 之越来越多。这些数据来源于不同的类型、不同地域，内容也不尽相同，因此需 要使用数据挖掘等技术对数据进行分析，并逐步搭建会计大数据平台。 11 根据美国兰德公司的统计，每 100 家企业中，就有 85%的企业因为经营决策 的失误，造成企业经营困难。因此越来越多的企业更加重视管理会计在企业中的 作用。 但由于大数据时代对管理会计职能产生的一些影响，因此企业加强数据挖掘 技术，使得企业可以从容面对管理会计职能的变化，也能从容的面对大数据时代 海量数据所带来的复杂性、看似无相关性等特点。 数据挖掘的技术，在收集海量数据、整合数据、分析数据、剖析数据背后的 隐含含义等方面，都具有特殊的功能和技术优势。因此无论是从兼收并蓄的特征 出发，还是从数据的挖掘技术考虑，将二者有效的结合在一起，才是发展趋势。 大数据时代相较于小数据时代，其优势在于能够更为全面、广泛的对全体样 本量进行分析，而非是样本级别的分析；能够进行复杂数据类型的分析，而非精 确类型分析；能够进行相关性分析而非因果关系分析。因此这三大特征也是加强 数据挖掘技术的前提条件。 一是行业内竞争对手相关信息分析。诚如管理会计的职能变化所述，大数据 时代海量信息带来了行业内竞争对手的背景、竞争策略以及定价策略。企业能否 在行业取得领先地位，保持行业内的竞争优势，取决于对竞争对手相关信息的了 解程度。

在大数据时代，如何从多渠道获取优质信息，分析这些优质信息并从分析中 得出准确的答案，是企业的核心任务。利用数据挖掘技术，能够从海量的信息中， 将繁多冗长、毫无相关性的数据中，挖掘其内在含义，帮助企业判断竞争对手的 优势、识别竞争对手的定价策略和竞争发展趋势，确定其价值链及价值活动，是 应对大数据时代管理会计的一大运用。 二是现有及潜在客户的分析。企业最终会将产品面向市场，因此不同产品不 同的受众群体。即使是相同的受众群体，其客户之间也会存在千差万别的区别。 因此为让企业产品更好的生存在市场中，对现有客户和潜在客户的分析，也是应 对大数据时代管理会计的主要内容。 企业通过数据挖掘技术，可以更为有效的获得客户的基本资料，也能更为高 效的整合这些资料，找出客户的消费特点、行为习惯、购买习惯，以及客户所处 的人为地理特征等；将客户的市场进一步细分，预测客户需求；找出影响客户购 买的因素，以及挖掘出影响客户满意度的因素，从而能够更好的改进企业服务意 识和服务水平，在现有客户市场保有的情况下，进一步扩大市场，挖掘潜在客户， 从而提高企业的经济效益。 三是针对产品生命周期划分的分析。产品生命周期是以成本归集的对象，按 照开发期、导入期、成长期、成熟期、下降期和终结期,对整个产品的周期进行 14

通过对传统会计凭证附件的补充，使得非结构性数据得以保存，同时也可以 逐步实现会计凭证电子化。随着公司会计信息化进程的逐步深入，越来越多的会 计人员开始逐步意识到非机构性数据对会计凭证的重要意义。目前，公司已经将 部分重要的会计凭证进行电子化保存。主要的做法： 一是对原始凭证进行电子化采集。通过扫描仪或者照相机等光学设备，进行 扫描或拍照，把纸质版资料变为电子版资料。 二是利用识别算法对文字形态进行分析，判断其计算机内编码。 三是将识别出来的文字，采用通过格式保存在文本中。 （1）纸质的原始资料进行拍照或扫描后，形成电子版文档。便于保存，亦 可用于其它系统，方便资源共享与信息查询。 （2）如果在 OCR 识别过程中，出现识别信息错误或是无法识别的情况，则 需要人工进行补录。以保证信息的完整性。 当然，在电子版文档形成后，也应进行人工的校对与复核，保证资料的准确 性。

图 2.2 电子凭证形成流程 2.4.3 调整财务报告披露时间 传统的财务报告，是在业务终了后，汇总各方面数据并出具的。也就是说， 财务报告具有一定的滞后性，严重影响了财务报告的及时性与使用效率。同时受 结构性数据的不全面影响，财务报告披露内容往往以财务数据为主。也为经营决 结构性数据 非 结构性数据 原始凭证 原始凭证电子版 拍照或扫描 电子影像或图片 OCR 识 别 完整电子档案 13

三是数据再利用。也就是说，把分析得来的数据，变成驱动业务的指南针， 用数据挖掘出来的价值，直接在用于业务的开展中，为业务拓展提供数据支撑。 比如：公司内部有专门从事用户行为分析、传播效果分析的人员，其从宏观、 微观角度去收集、分析、挖掘数据价值。宏观上，利用公开场合得到的各类研究 报告，通过对比分析相似度较高的同行业数据，得到相同业务的背景数据；在微 观上，实时对点播、轮播、电商等业务进行跟踪，通过得到相应 PV、VV 数据， 以及用户购买行为习惯等数据，将上述这些数据加以分析、整合，形成一个庞大 的数据库。该数据库可直接供各相关部门查阅，通过数据，来评判业务发展之处， 其可行性报告的可信度；亦可用于预测业务发展趋势，该实时数据，为公司经营 决策提供了可靠的数据支撑。 同时，对于数据库的运行，我们也参照了 google 等公司做法，从公开市场中， 可直接购买到云平台服务，减少了技术投资，也避免了后续平台维护等技术服务 费。在云平台中，可以实现业务数据与财务数据之间的集合，也为形成数据资产 提供了场所。在此基础上，我们都数据资源进行进一步的分析、挖掘，将大数据 进行资产化，在得到有价值的数据之后，亦可推动企业的经营决策。 2.4.2 整合结构性数据与非结构性数据，扩展会计信息化程度 为了更好的实现会计大数据功能，将结构性数据与非结构性数据相结合，我 们打破了原有的、传统的会计信息系统。将非结构性数据，也引入到会计信息系 统中。这就解决了传统的会计信息仅从凭证入手，无法将非结构性数据纳入到信 息系统中；同时也改变了对非结构性数据无所适从、无从下手的局面。

由于结构性数据与非结构性数据同时并存于会计信息中，而结构性数据仅占 20%，非结构形式数据多达 80%，因此非结构性数据所提供信息量、蕴含的价值 是结构性数据无法比拟的。只有把这些原始数据通通收集起来，统一进行管理和 有效分析，才能挖掘出其潜在价值，成为会计信息化新的起点。 在现在公司财务部门，已将重要的原始会计凭证与扫描等技术得来的非结构 性数据同时保存于会计凭证中。从而保证了会计凭证的完整性，也实现了非结构 性数据电子化保存，更有利于资源的整合与配置。

数据提取 非结构性数据结构性数据 原始凭证 信息加工 图 2.1 扩展会计信息化 15 策、财务预测带来一定的负面影响。 因此随着大数据时代的到来，越来越具有实时性价值的信息的出现，更多的 财务人员与管理人员意识到：改变财务报告披露时间是迫在眉睫的。因此，在公 司内部，我们转变了财务报告的披露时间，由原有的事后财务报告转向实时财务 报告。 这主要包括：一是要实时更新业务端信息数据，将用户行为分析数据、用户 购买行为习惯、视频点播数量、广告投放平台数据等，及时进行分析与汇总，并 将数据及时上传至业务端信息库中；二是财务人员要将财务端系统与业务端数据 库系统进行关联，亦或是将业务端数据及时补充至财务数据中，以便更好的做出 财务分析；三是实时更新财务端数据及财务分析数据，以便更快捷、及时的向报 表使用者提供实时的数据。 1、 利用大数据，发挥财务预测功能 以往的财务分析和财务管理，对预测功能体现的并非淋漓尽致。大致主要受 到几方面的影响： 一是数据的滞后性，导致无法进行准确预测。如通常情况下，只有在视频中 发生点播、轮播等内容后，才能从运营商处得知收费情况，在月底方能预估出该 部分应收取的收入； 二是财务人员所涉及的业务知识较少，不能很好的将财务数据与业务数据相 结合，发挥财务预测功能。传统行业的财务人员，由于其所涉及的业务知识较少， 对业务了解情况较少，不能很好的利用业务数据，因此很难发挥预测功能。 在大数据时代，由于业务数据的实时更新，因此要求财务人员及时掌握相关 数据，发挥预测及风险防范功能，明确公司业务发展趋势及走向。大数据更能体

现财务人员的前瞻性及战略性。财务人员通过不断的收集数据、挖掘数据、分析 数据、整理数据、整合数据，向公司管理层人员及时提供高效、价值的信息，供 管理层人员参考，并作出准确的预判。 在预测方面，主要从几部分入手： 一是充分发挥数据资产概念。确定预测的评估方法及流程，明确数据资产概 念，将其作为内部资产的一部分，充分发挥数据资产的作用。 二是利用不断更新的大数据，提供风险预警、评估报告及财务预算报告，及 时为报表、报告使用者提供详尽的预测数据。 三是通过内部控制手段，提供风险识别、管理水平，对短期、中长期、长期 的风险予以评估和预警，及时提出有效的应对措施。 2、 改变财务管理方向，由单一财务管理转向综合性财务管理 根据前述所言，传统财务管理仅仅针对会计凭证、财务报表及财务报告，因 16 此其职能相对单一。面对大数据，公司在财务部门，不仅从财务核算角度进行了 调整，同时还联合多部门，将财务管理职能延伸到业务前段及技术支撑终端。比 如：目前财务管理已经拓展到从业务发起端、执行层面、技术支撑阶段以及后期 效果评价阶段，全方位的开展财务管理。将这些环节所产生的业务端数据，纳入 到会计信息化系统中，完善、丰富了财务数据。 自财务职能转变了之后，一方面财务人员更加全面、清晰的了解了业务的发 起、流程、业务数据的采集及分析过程，同时这些数据有利于财务进行全面的财 务分析。打破原有的财务分析流于表面形式的状态，而是将行业宏观发展、企业 微观发展趋势一并纳入到财务分析中，更加全面的阐述了所处行业风险、行业发 展趋势、公司的竞争能力、公司现阶段所处位置、产品的优劣势、以及财务管理 能力、公司已采取、亦或是拟采取的风险防范措施；另外一方面，财务人员获取 了相应的业务端数据，也可以及时发现业务端出现了异常、舞弊情况，尽早提示 相应部门领导相关风险，将损失减到最低。 由于公司所处互联网行业中，因此外部环境风云突变，业务变化较快，业务 拓展速度也较快，因此综合性财务管理职能的发挥，显得很有必要。 2.5 大数据时代带来的风险及应对措施 2.5.1 大数据时代带来的风险 （1）自然灾害或人为因素导致数据被摧毁，无法使用 由于火灾、地震等不可抗力因素，导致数据或系统不能正常使用。这就需要 在存储数据过程中，除了在本地存储外，还需要使用异地存储，建立应急预案， 提高应急反应速度。 （2）数据被人为修改 数据分析最终是为人所用，但由于个体对于业务、财务的理解有着差异，因 此业务决策的目的也有着差异。也就是说，如果数据本身存在人为修改或者数据 分析的不到位，不够客观、全面，那么也有被人为修改的可能性。一是个人的理

解能力存在差异，那么对于数据分析能力、数据分析所反映出的客观事实、数据 使用就会出现差异；二是受到相关利益驱使，数据分析有可能被经济利益所驱动 （艾伯特·拉斯洛·巴拉巴西，2012，第 26-34 页） 。 （3）数据独裁的风险 IBM 公司东京办事处有个标语： “计算机：迅速、精确、愚蠢；人：缓慢、粗 心、聪明” 。由此可见，计算机有很多的长处，但归根到底，计算机不是人类， 其程序也是人类所编写的，因此它不能代替人。数据也是一样的，数据及其数据 分析都是为人所用的，其价值高等优点，确实无可比拟；但是数据不能迈向极端， 因为要数据而获取数据。数据本身具有一定的狭义性，也有可能导致出现错误。18 料，更要能分析数据、透视数据、管理数据。在海量的数据库中，撷取自己所需 数据，缩小可用数据密度，提高可用数据价值，辨识出对审计决策有帮助的数据， 大数据对审计的影响主要存在于以下几个方面： 3.1.1 审计方法 审计方法(Audit method)是指审计人员通过行使审计权利、发挥审计职能、 完成审计任务、达到审计目标所采取的方式、手段和技术的总称。审计方法贯穿 于整个审计工作过程，而不只存于某一审计阶段或某几个环节。审计工作从制定 审计计划开始，直至出具审计意见书、依法做出审计决定和最终建立审计档案， 都有运用审计方法的问题。 诚然，审计方法贯穿于审计业务始终，无论是审计资料的收集、过滤筛选， 还会审计技术方法、手段的应用。而审计方式则是表明了在什么地方审、什么时 候审等。 当海量的大数据出现的时候，对审计方法和审计方式是一个冲击。 传统的审计方法，诸如：函证、盘点、检查、观察等抽样审计技术，在面对 大数据时代，这些方法已远远不能满足审计的需求。这种有限的数据对于审计问 题的判定、审计成果的决策、审计整改措施等方面，已具有局限性。同时，在内 部控制上，传统的审计方法已不能完全覆盖各行业，对于某些有特定行业诸如互 联网公司、金融小微企业等。而大数据时代的到来，使得针对这些特定公司的审 计方法得以实现。同时，也使得抽样技术得以完整化、更智能。 常规的审计工作，是采用随机抽取样本量的方法得以进行，那么可以采用较 小的投入来获得审计结论的得出，从而提高审计效率，但也由于是随机抽取样本 量，也会使得审计结论发生错误，其发生错误的可能性大小就意味着审计风险的 大小。而大数据时代的产生，使得内部审计人员越来越清晰的认识到：如果一味 仅凭着主观的意识去抽取样本量那么极有可能带来审计风险，也带来更多的财务 报表层面的风险，但却忽略了大量的业务活动，无法发现和揭示出企业内部发生、 对财务报表真实性、可靠性有重大影响的舞弊行为，从而难以对经营决策、管理 风险提供准确的评判。但是海量、低密度的数据，又很难允许内部审计人员采用 详尽的审计抽样方法，逐笔逐项的对审计证据加以评判（曾刚，2012） 。因此在 面对这样的大数据背景下，审计抽样方法向着以下几个方面发展： 一是审计抽样越来越智能化。审计抽样的系统，越来越多的吸收各类知识： 互联网金融、统计学、供应商/客户背景资料、信用等级等，使得抽样的模型更 新速度加快，抽样经验越来越丰富。审计抽样系统越来越智能化呈现给内部审计

人员，为审计人员发现审计问题提供深度支撑，也为审计决策提供客观、可靠的 依据。 19 二是抽样的系统化。通过抽样的系统，对庞大的数据库进行分门别类，提高 数据的可实用性和效率性，这些是人工抽样方法下所不能达到的效果。也是由于 有了抽样系统，为审计预测提供了详尽、可靠的依据。 三是审计抽样的系统，可具备预测功能。随着大数据越来越多的广泛应用到 各行业，审计抽样系统也将会实现：从审计数据入手，通过庞大、精密的计算， 对审计数据进行深度挖掘，找出具有某些特征的数据，缩小审计数据的范围，提 高审计效率，降低审计成本；利用已设定好的关联交易规则，预测被审计单位经 营风险的大小，协助审计人员确定重要性水平及审计重点、要点，提高审计工作 的准确性。 随着审计职能的不断变化，已由原来的主要审计财务报表等职能，转变为服 务职能，伴随着数据信息化的不断深入，大数据发展的不断应用，企业内部审计 人员已能够从杂乱无章、纷繁冗长的数据和资料中，准确挖掘出被审计单位的基 本数据特征，预测其发展趋势。 3.1.2 审计方式 传统的审计方式，系采用事后审计。同时事后审计针对的，多为财务报表审 计或者经济责任审计。我们也了解到，传统的审计方式，多采用阶段性或者周期 性审计，如年度财务报表的审计或者离任经济责任审计等。当然，审计所采用的 审计方法，也正如上述所言，多采用抽样方法，在有限的审计资料中，人为的进 行抽样分类，通常所采取的分析性程序，也多为常规性的，很难真正的起到监督 的作用。企业采用的这种事后审计方式，很难为管理层提供及时、有效的审计信 息，其滞后的信息往往给决策带来一定的困扰。 另一方面，由于以往传统审计以财务为主，忽略了经营管理、内部控制风险 等方面，其审计监督、评价的侧面很有限。而日益增长的数据、越来越快的企业 拓展速度，以及审计重要性的逐步体现，也要求审计人员转变审计方式，从阶段 性审计变为连续性审计。 连续性审计减少了审计的滞后性问题，降低了审计的风险和错误，对某些特 定的或是对内部控制时效性要求较高的企业，如互联网公司、银行、证券、金融 小微企业等，提供了较为密集的审计信息，为审计风险预测、经营决策提供了数 据支持。 3.1.3 审计成果的应用与审计整改的后续落实 审计成果是指审计人员在审计实践中经过实施审计程序，汇总工作成果而形 成的审计结论与建议，是审计机构、审计人员在依法履行职责过程中形成的工作 结晶。 众所周知，影响审计成果应用的大致有几个方面：一是公司分管领导、被审 17 因此人们不能过分追求数据，过高的依赖数据，沉迷于数据之中。一则数据本身 较为庞大，人们不可能一时之间就搜集出全部的数据；二则人类本身的富有创造

性、开拓进取的精神也都是数据本身不可取代的。 2.5.2 应对措施 基于上述原因，我们应对大数据可能出现的风险，提出以下几点应对措施： 一是数据收集阶段：熟悉业务的人员负责收集数据并为之负责。数据来源于 业务，也扎根于业务，因此熟悉业务的人员，也比其他专业人员熟悉数据。因此 收集可靠来源的数据，确保数据的真实、完整，提高数据的可信赖程度，就需要 依靠业务人员。 同时，业务人员需要对收集而来的数据负责，确保其可被用于之后的数据分 析、挖掘、整合环节中。 二是数据分析阶段：数据分析的目的，是为了从海量数据中，根据数据内部 的相关性、内部规律等，提炼出对决策有价值的数据，并为决策所用。因此，在 数据分析中，需要提出数据分析的人，对数据分析的真实性。可靠性负责。提出 数据分析的人，需要制定详尽的数据分析计划、搜集各方数据、快速分析数据， 并形成最终数据分析结论。 在决策过程中，提出数据分析的人，需要对数据分析方案的合理性、合规性、 数据的详实性、及时性做出合理判断及预估。 三是数据应用阶段：使用数据的人，需要对数据的安全性进行保密。在数据 使用阶段，第一次或首次使用人，无法判断后续阶段是否有其他人使用或利用该 数据，因此在其使用过程中，无论其使用次数、使用频率，均需要对每次数据使 用过程中的安全性负责。可以通过设置访问机制、也可以通过设置相应的控件等 方式，来确保使用过程中的安全性（IFAC，2005，p.5-59） 。 第 3 章大数据时代对审计的影响及应对措施 3.1 大数据对于审计的影响 要为企业经营决策提供准确、全方位的数据支撑，仅仅依靠会计数据是远远 不够的。无论是财务会计还是管理会计，其所提供的预测职能并不能完全满足于 经营决策需求，还需要从内、外部的监管角度，提供数据支撑。这就需要发挥大 数据时代的审计职能。 如前述所言，大数据是对所有数据撷取、管理、处理并帮助企业能够作为决 策所使用的资讯的集合。面对大数据时代的来临，内部审计工作不仅从审计方法、 审计手段，而且从审计成果的应用等方面，都将面临着一次前所未有的变革与挑 战。这就需要内部审计人员与时俱进的调整审计思维方式，不仅要能驾驭审计资 21 郭迅华，曾大军等，2013） 。主要表现在以下几个方面： 一是审计分析的综合性要求较强。大数据审计分析，不仅要求具备审计专业 知识，同时也要具备计算机科学等领域的知识，只有具备多领域知识，才能将审 计分析融会贯通。 二是审计分析的实际操作性难度较高。传统的审计分析方法，在面临大数据 时代背景，则显得不足以支撑现有的审计项目。因此，打破原有的审计分析，不 再墨守成规，进而寻求更优化的审计流程是当务之急。

三是保密程度较高。大数据的其中一个特点，就是保密性较差，在任何公开 场合均能查找到相应的资料。因此在大数据的生成、使用、报送等环节，均应关 注其保密性。 3.2.2 加大对审计系统的研发投入 美国政府 2013 年发布了《大数据研究与发展倡议》 ，是继 1993 年“信息高速 公路”之后又一重大科技部署，联邦政府已安排财政专项资金用于大数据的研发。 相对而言，我国的大数据研发还处于萌芽阶段，如何投入人力物力、投入多 少人力物力、研发方向和研发成果的应用等方面，还有待探索。对于内部审计部 门而言，立足大数据审计分析长远发展，加快大数据审计分析的投入力度是当务 之急。 3.2.3 从以往的大数据审计项目中汲取经验 一是充分认识、了解大数据审计项目的重要性。应根据被审计单位财务状况、 内部管理情况、制定实施方案，明确审计程序及审计人员。 二是注意学习，加强业务培训。在大数据背景下，审计人员的综合能力得以 体现，因此如何培养综合能力出众的审计人员迫在眉睫。 3.3 对于我公司而言，大数据对于审计的影响 如前述所言，我公司系一个互联网公司，主要从事移动互联网业务的开发与 应用、互联网广告业务、各移动客户端的推广、电商平台等业务。公司中，除自 有资金以外，还有相当一部分的财政拨款，用于项目的推广与应用。 面对日益突出的新型互联网公司业务的出现，如何开展审计工作，以及在审 计过程中如何能防范风险、为管理层人员提供优质的审计信息成为目前公司内部 审计部门工作的重中之重。因此，对于大数据时代的到来，我们主要从以下几个 方面去应对： 3.3.1 加强财政收支审计 由于财政收入款项，大多来源于国家各部委，并针对专门项目专门拨款，并 有专门账户进行核算。因此如何保证在使用过程中合规、资金使用充分，以及如 何在复杂的数据中规避风险，是内部审计部门面临的一大问题。 20 计单位/部门领导不重视；二是被审计单位/部门不予以配合，蓄意拖延审计时间， 拒绝提供审计资料；三是审计质量较差。这就受到了内部审计人员自身的问题。 如内审人员专业不够过硬，审计经验较少，审计方法使用不当，审计底稿复核人 员经验欠佳等（程学旗，李国杰，2012） 。因此如何促进审计成果的正确使用， 提高审计能力，在大数据背景下就显得尤为重要。 一般而言，审计成果的应用在审计问题较为突出、屡查屡犯的问题上。近年 来越来越多的上市公司，对审计问题的发现及整改给予了充分的重视，也应用在 闭环流程的管理中，从而提高被审计部门/单位的重视程度，也通过整改措施提

高了管理水平。 在大数据时代背景下，对审计成果主要有以下几个方面的应用： 一是加强对以往年度、以往审计报告中所获取的审计资料、审计证据加以整 理、汇总、归纳、总结，从而对公司内部的财务管理、经营管理找出内部发展规 律，共性问题及发展趋势。通过归纳总结，为管理层提供综合性较丰富、专业性 较强的审计信息，通过审计成果，为管理层做出正确决策提供强大的支撑。另一 方面，也能够促进制度完善、流程清晰、管理透明，使公司管理能力更上一层楼。 二是揭示问题的全面性。在大数据时代，一个问题的多面性，会在庞大的数 据库下暴露无遗，也为审计问题的全面性、多面性提供了数据支撑。换言之，海 量数据背景下，同一问题的不同角度、不同问题的同一规律，越来越显现无遗。 通过对问题的不同层面、不同角度加以归纳总结，提炼出满足不同管理层级人员 的使用需求。 三是有利于开展连续性审计，也有利于连续性审计整改后续落实。 四是将审计问题固化到审计系统中，有利于对同类问题提供有效预警，也有 利于跟踪该问题的整改情况便于了解发展方向。同时，从内部控制角度而言，完 善了内部控制手段。 五是将审计人员、审计复核人员、被审计单位等联系起来，将审计底稿进行 归档，以便于下次进行跟踪审计时，有侧重点的进行选择了解情况的审计人员， 以及有重点的查看被审计单位的问题。 3.2 审计机构在面临大数据时代的应对策略 大数据时代，有 4 个特点。即：Volume（大量） 、Velocity（高速） 、Variety （多样） 、value（价值） 。顾名思义，大数据时代背景下，需要审计人员具有更 强的决策力、洞察发现力和流程优化能力，提高对数据的“加工能力” ，通过“加 工”实现数据的“增值” 。 3.2.1 清晰了解并认识到大数据审计分析的艰巨性、复杂性 如何推动大数据在审计领域的应用，是现阶段一艰巨、复杂的工作（冯芷艳，23 容，显得尤为重要。 当财务管理职能转变的时候，审计的职能及审计报告的内容，也应跟随形势 的转变而转变，一成不变的审计报告将逐步被淘汰。因此公司内部审计部门，适 时调整审计报告内容，不再采用原有单一的审计报告模板。 如：原有审计报告主要针对结构性数据进行阐述，忽视了非结构性数据所带 来的价值。公司审计机构，将原有的审计报告模板进行了修订，不仅从财务角度 予以阐述及公告，更从数据之间的关联性、共性、规律性中找出对公司管理层有 价值的建议，予以在报告中披露。 3.3.4 由原有的数字审计转变为大数据审计 由于以往的审计工作，都是基于财务数字的审计。比如：财务报表审计、经 济责任审计等。基于数字的审计，系因为在小数据时代，其数据的来源较少，同

时也因为精确化的数字可以更为准确的描述被审计单位/部门的财务状况、经营 管理情况等。 随着大数据时代的到来，审计人员会站在一个更高的角度来审视财务状况， 不仅仅是针对财务数字，更多的是海量数据之间的关联性；不再依靠过去只单纯 抽取样本，而是全样本的概念。过去的实质性测试程序、风险评估方法，也在大 数据时代显得有些力不从心，因此需要调整审计方法也是当务之急。因此使用联 网审计，提高审计效率，扩展审计报告涵盖范围，是目前公司内部审计机构应对 大数据所做的事情。因此如何转变成为数据审计，是内部审计机构将要面临的挑 战之一。 （1）大数据审计标准规范 相对于《企业会计准则》及《审计准则》而言，面对数据审计，也将有一套 自己的标准规范： 表 3.1 大数据审计规范 发布时 间 发布机构发布名称主要内容 1996 年信息系统审计与控 制基金会 IT 治理模型跨越业务与 IT 之间的鸿沟， 建立面向业务目标的 IT 控 制框架 美国国家标准与技 术学院 云计算定义通过持续监测，保持其对信 息安全、漏洞、和威胁的警 觉 美国国家标准与技 术学院 联邦信息系统和 机构的信息安全 通过持续监测，保持其对信 息安全、漏洞、和威胁的警 24 持续监测觉 2009 年 12 月 美国云安全联盟云安全指南从云用户角度阐述了可能存 在的商业隐患、安全威胁以 及推荐采取的安全措施 2010 年国际信息系统审计 协会 云计算管理审 计、保证程序 1、规定审计过程中使用的模

板、流程和工具 2、审计过程中应该关注的审 计点以及遵循标准 （2）大数据审计目标、审计制度 ①大数据审计目标——对大数据使用的安全性、可靠性、有效性发表意见 一是大数据使用的安全性。由于网络虚拟化的特点，数据始终处于无边界、 流动性状态，因此其安全性受到一定的威胁。如用户信息被恶意盗取、第三方支 付平台蓄意泄露用户信息等，因此安全的大数据是大数据审计目标的首要，也是 可靠、有效的大数据的前提。在此过程中，不仅要对数据存储设备的安全性发表 意见，同时也要对提供服务的服务商本身发表意见，对企业内部处理数据、分析 数据的安全性发表意见。 二是对大数据的可靠性发表意见。可靠性主要是指：大数据的来源也就是如 何获取数据的过程的可靠性发表审计意见。具体而言，如果数据本身失真、遗漏、 重复、模糊不清、含义不明等，那么这些采集而来的数据，即使是通过高效的数 据分析模型得出的结论，也必将是不可用的，其结果往往会偏离期望值。因此确 保数据的有效、真实，数据之间有很强的关联性、时效性。 三是对大数据的有效性发表意见。通过对数据的采集、挖掘、分析、整合， 从而得出有价值大数据，是业务部门数据分析的全过程。这个过程可以被检验出 这些数据是否有效、可使用的重要一步。大数据库中，不仅包括以往年度的数据， 也包含很多现阶段的数据，因此数据的有效性主要取决于数据的质量和数据分析 的合规性、合理性。内部审计人员通过数据分析，确定审计项目、审计目标、审 计实施方案、具体计划等，来对数据的有效性和准确性发表意见。 ②涉及到的审计制度 按照内部控制要求，审计一般分为：外部环境、整体架构、执行层面。同样， 对于大数据审计，其涉及到的审计制度也无外乎三类：整体层面、流程控制审计、 环境审计。诚然，整体层面审计的，是整体战略、规划；流程控制审计所涉及的 是运营流程；环境审计所涉及的包括流程、信息安全、基础设施等方面。 25 当然审计过程中，还应遵循相关人员复核，层层把关，确保数据的准确。可 靠、有效。 （1）大数据审计对象 就像全过程审计一样，大数据审计一般针对业务生命周期进行全过程审计。 包括：数据的采集、数据分析、数据挖掘、数据存储等。 ①数据的获取 数据的获取，，是云平台云计算获取数据的过程。获取过程就包括数据的整合、 转换、加载等过程，同时由于云平台是开放式平台，任何一家企业都可以购买云 服务，也可以在云平台中存储企业的资料，因此需要区分数据的不同权属，分门 别类的进行管理。才能保证数据的安全可靠。 ②数据的分析 大数据分析的审计，主要是针对数据是否进行异地备份，防止丢失或盗取等。 ③数据的存储 正如前述所说，云平台是开放式平台，因此数据具有开放性。在存储中必须 保证数据的安全性，因此需要建立数据的访问机制，避免出现他人恶意访问、蓄

意攻击数据的情况发生。并且，数据需要做到实时监控，建立数据加密机制，为 审计提供必要的措施。 ④数据的使用 大数据的使用，是基于云平台的使用。因此审计过程中，要关注该数据是否 与日常业务端系统、财务系统进行关联，并共享数据；是否有相应的数据保护措 施，避免人为、刻意的修改等。 第 4 章研究创新与展望 上述会计、审计领域所遇到的大数据问题，是新的问题，展望未来，以下几 个问题也将值得被思考： 4.1 大数据的复杂程度远超于人们想象 大数据时代给人们的工作带来了前所未有的庞大数据，以及呈规模的大量样 本，但同时大数据空前复杂的特征，使得会计和审计人员，不得不去面对更加复 杂的数据样本和数据对象，其具有典型性的特征，诸如：复杂、数据所提供的价 值良莠不齐、相关性及关联性多样等，导致会计人员和审计人员，在从事会计工 作和审计工作的时候，其对象维度增加，很多传统的会计方法和审计方法使用起 来变得异常困难。然而，由于目前仍旧缺乏综合型人才，对大数据的复杂性和大 数据与会计、审计之间关系的复杂性理解程度较低，内部规律认识不足，加上缺 少业务数据方面的知识，极大的制约了人们对大数据使用能力。综上所述，如何 22 在审计的过程中，只有加强对大数据的研究，提高驾驭大数据的能力，才能 完善财政拨款全过程的监督。通过对可能出现问题的预测及曾经出现问题的预 警，强化预算执行的事中审计监督，确保问题能够得到及时的纠正与解决。同时， 通过建立这几年的审计基础资料库，将这些问题得以系统化的体现，为今后的审 计工作、经营决策提供了确凿的基础。 3.3.2 电商平台业务的审计 电商平台业务（B2B2C） ，也是目前互联网公司开展的又一新型业务。该业务 有几大特点： 一是流程是虚拟的。换言之，业务流程中的各类单据、凭证，将以文件的形 式出现。仅有在 B2B2C 结算环节才会出现对账单。 二是服务过程是虚拟的。在电商平台中，我们给电商提供的服务全部都是虚 拟化的。比如虚拟的摊位、虚拟的装修等。 也鉴于电子商务平台的特点，因此给大数据时代的审计的带来了一定的影响。 如： 审计对象的复杂化。传统的开展审计过程中，审计人员更多的关注财务系统， 以及与财务系统相关联的财务系统的稳定性等。但是在大数据时代，由于数据平 台的出现，其与审计系统的关联性、以及数据平台的稳定性、数据分析的正确性 等，都成为了新的审计对象。 审计环境的虚拟化。传统的审计环境，都是在看的见、摸得着的情况下进行 的。比如说，已打印好的会计凭证、纸质版的会计附件、盖章并签字的会计报表 等，审计人员可以通过查询会计凭证、登陆财务系统等，来开展审计工作。在电

子商务平台中，由于其虚拟化的特点，因此面对的是网络交易系统，其交易过程、 交易对象等的不确定性，决定了审计环境的虚拟化特点。 审计目标的多样性。由于传统的审计工作，主要是以查找错报、漏报为主， 因此是在一定时间内，完成一段时间的财务报表审计工作。着重查看其编制原则、 会计处理方法是否符合现行企业会计政策；是否存在漏报情况等。而在大数据时 代，由于数据繁多，因此传统的审计目标以不再满足，取而代之的，是多元化的 审计目标：揭示审计过程中发现的舞弊；揭露不符合关联交易原则中的舞弊情况； 增加利益相关性的审查等审计目标。 综上，由于电商平台的虚拟性，给了审计工作很多的挑战与机遇。也只有驾 驭了大数据，才能全面而深入的进行审计分析挖掘，在海量的数据中发现可疑问 题，更好的揭示和改正审计问题，防范电商平台审计风险。 3.3.3 改变审计报告模式及审计内容 单一审计报告已不再适用于大数据时代，因此改变审计报告模式及审计内 26 将大数据进行量化，非结构性数据转换成通用的文本并为之人们所用，解决其复 杂性给人们使用带来的困难，解释数据之间的内部关联性和相关性，是重要的研 究课题。 4.2 数据的安全与隐私 由于数据广泛存在于互联网上，也由于互联网的特性，因此数据的安全性就 成为了一个研究课题。数据越有价值，那么就会越成为被盗取、恶意侵害的对象。 同时随着大数据的激增，数据面临着巨大的威胁和风险。然而传统数据的保护方 式，以远远不能满足大数据时代的要求，也无法对网络大数据进行保护。因此， 面对这些大数据，有很多问题需要去解决，诸如：如何保护商业隐私，如何设定 访问程序并保证访问程序不得恶意侵害等（Ben，2012，p.20） 。 4.3 大数据系统与财务系统、审计系统需更好融合 大数据系统，是基于业务系统的，也是由业务人员进行维护的。因此如何能 保证大数据系统与财务系统、审计系统相融合，其数据接口如何维护、数据对接 方式、以及当数据系统进行更新维护时，如何能保证财务数据与审计数据的稳定 性，不受数据维护更新的影响，也是将来研究的课题之一。 4.3.1 构建会计分析型大数据企业 构建会计分析型大数据企业，需要借助大数据研发平台。 大数据研发平台，其含义有很多，主要有以下几点： 表 4.1 数据研发中心基本内容 序号特征解释 1 数据的集成与

交换中心 是集基础与应用为一体的综合开发与集成应用平 台 2 搭建平台 提供一系列完整语义的数据处理功能，提供对流 程、表单、应用程序界面、数据等完整的搭建方案 （由一系列的程序模块及数据组成） 3 强兼容性数据 仓库 在同一框架下，把不同生产厂商、不同格式、不同 标准及分布在不同位置的数据统一在一个系统内 4 定义完备的功 能仓库 支持和管理以多种方式（组建、插件、流程、动态 库、程序片段和脚本）提供的功能，并对这些功能 以一种一致的方式进行调用和执行 5 应用集成系统 采用柔性设计理念，系统能够被快捷的搭建起来， 且能适应需求的变化迅速做出调整 理论上的数据中心体系架构，是一种面向服务的系统架构，换言之，各类 29

参考文献 [1] 姜巍，马建光，大数据的概念、特征及其应用[J]，国防科技，2013 年第 2 期，第 10-13 页。 [2] 维克托·迈克-舍恩伯格，肯尼斯·库克耶，大数据时代：生活、工作与思 维的大变革[M]，中译本，浙江人民出版社，2013 年，第 20-22 页。 [3] 邱杰，邱俊，中国会计信息化两大数据标准比较研究[J]，会计之友，2012 年第 19 期，第 53-55 页。 [4] 许金叶，许琳，构建会计大数据分析性企业[J]，会计之友，2013 年第 24 期，第 97-100 页。 [5] 邓德胜，张卫枚，张亚连，我国企业环境管理会计实施现状及其对策——基 于企业中高层管理人员的问卷调查，财经理论与实践，2012 年第 1 期，第 55-58 页。 [6] 毛华扬，杨洁，让管理会计信息化插上大数据翅膀[N]，中国会计报，2014 年第 4，第 11 页。 [7] 程平，杨周南，周欢，云会计下会计信息安全探析[J]，会计之友，2013 年 第 26 期，第 28-31 页。 [8] 艾伯特·拉斯洛·巴拉巴西，爆发，中译本，中国人民大学出版社，2012

年，第 26-34 页。 [9] 曾刚，积极关注互联网金融的特点及发展-基于货币金融理论视角[J]，银行 家，2012 年第 11 期，第 11-13 页。 [10] 程学旗，李国杰，大数据研究: 未来科技及经济社会发展的重大战略领域 ——大数据的研究现状与科学思考，中国科学院院刊，2012 年第 6 期，第 647-657 页。 [11] 冯芷艳，郭迅华，曾大军等，大数据背景下商务管理研究若干前沿课题， 管理科学学报，2013 年第 1 期，第 2-9 页。 [12] Big Data, [13] IFAC，Exposure Draft: International Guidelines on Environmental Management Accounting (EMA)， PP5-59，2005. [14] Ben jaminWoo ,Worldwide Big Data Technology and Services 2012-2015 Forecast，2012. [15] Palla G.，BarabsiALVicsek T.，Quantifying the social,group evolution，Nature，PP664-667，2007.

30 致谢 此论文的顺利完成，得益于我的导师汤教授。他精湛的学术，给予了我毕业 论文设计阶段无私的帮助。从论文的选题、到资料的收集；从开题报告到最终顺 利完成毕业论文，汤教授都给予了我耐心的指导与悉心的照顾。论文阶段，恰逢 我孕期，由于身体的不适，我一度想要延后我的毕业论文，是汤教授的鼓励，激 励了我，让我有信心、有决心的完成我的毕业论文。经过这段时间的坚持不懈， 我终于完成了学业并顺利完成毕业论文。这意味着我的研究生生涯将要告一段 落。 同时，我要感谢我的老师和同学们。你们无私的帮助，让我受益匪浅。 最后，感谢我的家人和朋友，你们一直以来的默默奉献，让我没有后顾之忧 的完成学业。

2015 年 5 月

27 软件服务商，都可以在该系统架构中，把研制出来的软件，以服务的形式，面向 各类企业用户。同时，该系统架构也提供与其他各类软件之间的接口，便于数据 的查询与使用。 4.3.2 借助大数据、云平台、云计算，大大提高审计效率效果 4.3.2.1 大数据与云平台、云计算结合的条件 通过上述内容，大数据与平台、云计算结合的条件，无非有两点： 一是大数据研发平台与审计系统相结合。大数据时代，需要一个内部审计的 系统平台，结合大数据研发平台，把数据进行资源整合，并根据一定的规律进行 整理。在开展审计工作之前，可以对被审计单位的某些资料提出查询要求，经授 权开通后，可以进行查询和使用数据。 二是庞大的云计算能力和数据处理能力。因为数据的庞大与复杂，因此对数 据的处理能力提出了更高的要求。传统的数据处理能力，以不能满足日益增长的 数据需求和越来越复杂的数据处理方式。比如说，要查询某个客户的资信情况， 就需要对该客户一直以来有合作的关联客户进行查询，经过系统的分析，得出该 客户的资信情况。 根据现行情况，无论是私有云还是公有云，都不需要自己搭建云平台，利用 现有的云平台，加载其云计算，就可以满足大数据时代的要求（Palla G.，2007， p.664-667） 。 4.3.2.2 对现代审计带来的新课题 一是审前准备阶段。 在内部审计立项、审批阶段，通过大数据、云计算和云平台，审计项目负责 人和审计人员，可以了解到以往年度被审计单位的审计情况、参与的审计人员、 审计问题及后续整改落实情况；同时也可以了解到以往年度审计工作中发现的内 部控制关键点和风险评估情况，不仅对行业宏观情况加深了了解，同时也对企业 内部发展情况、审计重视情况、问题整改情况、后续落实情况有所了解。

在制定审计具体方案的时候，可以通过大数据、云计算和云平台，可以通过 数据平台和数据分析，了解被审计单位的收入、成本、经济往来情况以及费用控 制情况。同时通过对往来款项的检查，可以了解与被审计单位有经济业务往来的 客户、供应商联系方式、资信情况、银行账户信息和税务信息等，为制定具体审 计方案提供了信息支撑。 二是审计实施阶段。在大数据时代，通过云计算、云平台，可以丰富各类数 据资料，而不仅仅单纯依靠会计凭证、凭证附件、合同等；此外，各类数据资源 可以集中反映某项经济往来或某项经济业务存在的风险或预测到风险。 在合同的审查方面，通过大数据，可以对合同方的资信情况、纳税情况、经 31 个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果

个人简历： 姬燕燕，女，1983 年 3 月 23 日生。 2007 年 1 月毕业于中国人民大学，获管理学学士学位。 2009 年 7 月进入对外经济贸易大学攻读会计学专业研究生课程班学习。 已发表的学术论文与研究成果： [1] 姬燕燕.预算管理的企业会计内部控制对策分析.经济视野，2013，9。 [2] 姬燕燕.论 ERP 管理系统对财务会计和管理会计合二为一的影响.经济视野， 2014，2（下） 。

28 济往来情况、经营发展情况、银行账户信息等多方面进行考核，并将考核的情况 纳入到企业的财务平台或数据平台中，任何的舞弊将会在大数据时代暴露无遗。 此外，在招标过程中，可以对项目负责人这段时间的经济往来情况进行监督 和检查。通过该人员的银行账户信息，可以监测到其在这段时间的消费时间、消 费场所以及消费的金额。当其消费能力远超于工资收入的时候，那么该人员的舞 弊情况就显露无疑。这也是大数据时代和云平台所带来的信息支撑。 审计的功能远远不止审查监督这么简单，在很多时候还发挥着提高效率和效 果的作用。比如： 在提高效率方面，以前需要耗费几个人几天的时间去选取样本量，填写抽查 凭证单据，现在可能仅需要一个人就能完成凭证单据的填写，因此投入更少的人 力花费更少的精力，却获得更多的收益，这是大数据时代、云平台和云计算所带 来的一次革命。 在增加价值方面，审计部门亦可以通过大数据和云平台、云计算，来增加本 部门价值，为公司增收节支做出贡献。 第 5 章总结 大数据的崛起与发展，为企业会计、审计工作带来了前所未有的挑战与机遇， 面对这些新的契机，如何利用大数据为人们所用，如何拓宽眼界将大数据与会计、 审计工作相结合，真正为企业提供实时的经营决策参考，是任何一个企业都面临 的问题。同时，在管理工作中，企业也应将大数据作为资产，纳入到内部资产中， 进行统一管理，为推动会计、审计工作的转型，提供数据支撑。



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