《表1 传统审计与大数据审计对比表》

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《大数据审计前沿介绍》

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2011年6月，世界著名咨询机构麦肯锡公司给出了大数据的定义：大数据指的是大小超出常规数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。尽管目前学术界对大数据概念的定义尚未达成一致，但是在大数据的基本特征上达成一致，即大数据具有“4 V”特征：价值稀疏（Value）、类型多样（Variety）、规模巨大（Volume）、速度快（Velocity）。大数据被认为具有多样性、高速性、规模性、价值性、真实性这几个特点，这些特点让接下来的数据采集工作有了保障。2017年，为适应数字化时代的发展需要，财务中的“第四张报表”诞生。德勤曾表示，“第四张报表”是一张关注于业务数据的“数字资产表”，它通过揭示用户数据与财务之间的关系，来帮助企业将数据变现，并实现事前决策[2]。然而“第四张报表”需要强大的数据来支撑，审计也就不得不与大数据结合。国家颁布的相关文件也做出了指示，如2014年10月颁布的《国务院关于加强审计工作的意见》，提出要在审计工作中结合信息化技术。推动大数据审计，是实现审计全覆盖的必经之路。大数据审计是专业审计主体以大数据为背景，依照特定的规范，运用审计科学与大数据科学的程序与方法，对被审单位的重大财务事项、经营管理活动以及相关资料的可靠性通过大数据取证而实施的一种独立的监督活动[3]。信息技术的发展也使审计工作呈现出新的特点。最突出的表现就是，传统审计主要以“数字”为主，而现代审计则更侧重于“业务”。大数据时代使审计人员能够获取更全面的数据，而后再进行数据分析，由此大大提高了审计结论的准确度。大数据审计与传统审计的差异，如表1所示。