基于数字化审计下的审计证据及审计取证的探讨

引言

随着审计思维的发展，证据的种类日益丰富，收集和评价方法也不断演变。大数据时代的到来，进一步推动了证据的发展和应用。在大数据时代，审计记录呈现非结构化、非财务性特点，更加真实、完整、及时。然而，大数据也给收集、识别和保存证据数据带来了诸多挑战。因此，针对大数据时代审计证据的新特点，应利用云数据审计平台的数字化处理方法和工具，加强证据安全管理，完善证据采集体系，确保审计证据的安全。大数据时代的工作评估也因此变得更加高效，为发展目标提供了有力参考。

1 智能化时代下审计证据特点

1.1 审计证据的数量特点

在数字经济时代，企业运营数据正逐渐成为大数据的重要组成部分，为审计文件提供了丰富的潜在审计证据。数字环境下的海量证据具体可以从以下几个方面来解释：交易数据量大幅增加，企业逐渐实施电子办公系统，电子交易产生了大量的电子凭证；存储的数据量快速增长，企业数据存储方式从传统账本发展到电子数据库，再到云存储，存储空间需求远超纸质发票时代，云存储能够存储PB 级的数据；数据类型更加多样，包括数据库等结构化数据、XML 等半结构化数据，以及电子邮件、图像、音频文件等非结构化数据，审计能够提供多种类型的证据；数据更新频率不断增加，实时交易系统和移动终端使得数据能够快速创建和更新，为审计提供了及时证据；信息来源更加广泛，不再局限于内部系统，外部证据也可以从第三方获取，如社交网络等公共信息；证据来源广泛，正面和反面证据并存，同时，可以获取佐证审计师意见和其他证据，形成一套全面的证据体系。

1.2 调查材料的定性特征

尽管证据数量显著增加，但数字化也影响了证据数据的定性特征。必须检查证据的真实性和可靠性，信息的真实性无法直接确定，需要由审核员进行验证。证据的含义更为复杂，需要使用标准编码、相关算法等方法在证据之间建立联系。同时，证据不完整的风险增加，由于数据量大，难以收集全面证据，且存在被干扰的可能性。证据不一致和相互冲突的可能性也增加，数据源来自多个不同渠道，不一致的处理可能导致证据相互矛盾。此外，证据很容易被反驳，其消极性也会增加，数据容易被操纵，且目前证据的强度较低。证据的时效性越来越强，实时信息环境加速了历史证据价值的丧失。因此，需要建立原产地链以确保可追溯性，使用时间戳、哈希值等来维护监管链并确保可追溯性。数字环境大大增加了调查材料的数量，但也给管理证据质量带来了新的挑战。审计师在获取真实可靠的证据方面面临着新的考验。

2 大数据时代的审计取证思维

2.1 整体性思维

传统的受控材料采集主要受到随机抽样及其控制采集复杂性的制约。然而，对于规模较小的公司而言，管理相对简单，会计负担也较轻。在进行审计时，审计方法相对精确，但当公司规模扩大时，审计人员往往难以在规定时间内完成审计工作。为了弥补这一不足，我们需要运用科学随机性原则进行抽样检验，对收集到的数据进行详尽分析，并从汇总数据中提炼结论。这种方法对审计人员而言最为便捷。尽管可以采用随机抽样，但在实际操作中很难确保数据的完全随机性，以克服主观影响的弊端。随机选取的数据若存在较大误差，会导致最终处理结果与实际结果产生较大偏差。因此，审计师在选取数据时，应确保其随机性与代表性。

在大数据时代的发展中，大数据处理和分析能够显著提升审计人员的工作效率，使审计人员在短时间内获取全部信息，克服传统审计工作效率低下的弊端，并在规定的工作时间内完成任务。同时，对测试用例进行深入、细致的分析，甚至无需取样进行随机测试。此外，大数据处理还能有效避免审计错误，使审计人员在工作中取得显著进展。因此，审计人员在取证过程中的思维方式也必须转变为整体思维，以适应大数据时代的变革。

2.2 容错思想

在进行传统审计抽样时，相关检查人员应利用抽样技术不断提高实际审计的准确性，以降低随机抽样带来的风险和数据不确定性。最终，审计人员需处理少量数据，并确保其准确性。更重要的是进行彻底、可靠的会计核算和部分数据分析，同时审视最终选择结果并得出结论。若事态持续发展，将消耗大量的人力、物力，增加公司成本。在收集较为复杂的数据和一些差异较大的数据时，应关注数据的修正程度和准确性。这不仅对所使用的技术有较大影响，而且对审核的要求极高，需要长期的专业培训，且费用昂贵，给企业带来沉重负担。然而，在大数据时代，特别是随着大数据处理技术的发展，这些数据基本上能够以相同的结构化形式满足审计模式的要求。同时，大数据处理还有助于收集和研究非结构化数据以供实际使用。非结构化数据同样至关重要，因为大数据应用通常包含一些非结构化数据，而大数据的真正价值在于 9 0 % 的非结构化数据。它们的加入使得审计能够更为有效地进行，测试结果准确且具有参考价值。

3 数字化时代审计技术在审计取证和送达审计项目中的应用

3.1 数字化时代审计技术在审计取证的应用

3.1.1 多方面开展审计取证工作

在数字环境下收集证据时，必须关注各种新兴的电子证据来源。数据收集程序必须能够访问数据库、日志等结构化电子数据，以自动、高效地检索证据。同时，还需重点收集网络空间的信息，从公司网站、社交媒体等渠道获取在线证据。此外，应使用移动取证技术从智能手机、平板电脑等移动设备中检索数据作为重要证据。对于非电子证据，也可利用扫描仪识别技术进行数字化处理。确保从不同角度充分捕获证据，确保证据的全面性。

3.1.2 高效导入与分析工作

采用先进的证据高效导入技术和智能分析技术，构建统一的数据接口，快速导入各类电子证据。利用数据挖掘、文档分析等技术实现证据内容的智能分析。通过构建证据网络和进行相关性分析，寻找问题线索，并通过可视化等手段轻松验证证据。同时，可以创建评估模型并进行自动化分析，以评估证据的价值。通过数字化分析和持续优化，提高证据处理效率。

3.1.3 重视信息的准确度

审计过程中，需确保证据的真实性、完整性，以提升证据质量。应识别关键证据，避免引入虚假信息。同时，要检查收据的完整性与一致性，识别数据错误。遵循监管链原则，确保证据收集过程的有效性与合规性。此外，应完善证据安全政策，防止数据被篡改或泄露，实现证据质量的全流程控制。数字技术的广泛应用极大地拓展了审计资料收集的范围与深度，同时也给审计人员控制证据质量带来了新的挑战。因此，数字证据的管理必须不断完善，以适应数字经济时代对审计控制的新要求。

3.2 数字化审计在送达审计项目中的应用

3.2.1 准备阶段

在准备阶段，应充分利用审计前的研究分析，广泛听取各方意见，了解被审计部门的工作思路、决策内容及重要任务。根据审核现状，评估存在的问题，并制定相应的解决方案。首先，明确审计目标，并将其整理成表格，作为后续报告的指导。利用数据工程技术，将审计目标转化为计算机可处理的电子表格。其次，对被审计单位的要素进行分类，包括董事任命状况、任命决定、财务管理及当前挑战等。再次，根据被审计单位的计划与年度总结，进行层次因素分析，明确阶段性工作计划、年度工作计划等。最后，结合巡视部门未来的计划与任务，制定详细的审计计划。

3.2.2 审查和报告阶段

本阶段主要根据测试计划的具体要求，进行电子测试数据的收集、审核、传输与分析。首先，对电子数据进行深入分析，快速识别管控工作中的疑难点，明确证据收集方法。其次，审查被审计单位提供的财务资料，通过访谈员工及审计发现，核实数据并了解存在的困难。最后，聚焦审计重点，采用定量与定性相结合的方法，为被审计单位提供公正、客观的审计结论。

3.2.3 结果汇总阶段

本阶段首先需将审计结果进行数字化处理，准备相关数据表，以结构化的方式呈现审计结果，包括项目名称、行业、评估内容、常见问题及解决策略等。其次，建立数据库，全面、系统地收集一段时间内的检查结果，为生成综合报告提供数据支持。最后，对检查结果进行清晰的分析与解读，利用 OA 系统及基于门户的四层网络连接平台保障信息安全，实现机构与审计部门之间的资源共享，及时与企业及公众沟通审计结果，提升审计质量。

4 数字化时代审计技术在审计取证和送达审计项目中存在的问题

4.1 对内部审计重要性认识缺失

虽然大多数企业积极组织和支持内部审计工作，但并未充分认识到内部审计的重要性。它们往往将内部审计局限于对财务活动的控制，仅关注资金管理的合规性，并将内部审计任务交由财务部门承担。部分企业甚至未设立专门的内部审计部门，导致内部审计作用被低估，进而影响了内部审计的质量。此外，还缺乏专业的内部审计人员。

4.2 不当的审计证据收集方法

随着大数据时代的到来，数据总量不断攀升，审计数据的采集逐渐从传统的因果分析转向相关性分析，这增加了审计工作的复杂性，也迫使企业承担更多的审计任务。在此背景下，审计人员有时面临信息获取困难的问题。同时，由于大数据的背景效应，在进行数据取舍时，需要充分利用相关性分析。然而，若审计人员未掌握正确的数据分析工具，或数据采集与验证能力不足，将导致数据不清晰，影响取证过程的顺利进行，进而不利于企业审计工作的开展。

5 基于数字化审计下的审计证据及审计取证的策略

5.1 提高内部审计数据管理重视

在内部审计的数字化转型过程中，公司将更加重视信息的集成与应用，利用信息技术实现数据传输与存储。然而，这也在一定程度上对信息安全构成了威胁。因此，为确保数字化转型的顺利进行，企业必须更加关注内部审计数据的安全性与完整性。在数据集成与传输环节，增加了加密机制，并在传输端口设置了密码，以保障数据传输的安全性。同时，数据存储也受到严格控制，对不同用途、不同权限、不同负责人的数据进行加密、分类与存储，以提升数据管理的标准化水平。此外，数字化内审平台还需采取措施保障平台安全，如安装杀毒软件、设置防火墙等，以防止外部恶意攻击，从根本上确保审计数据与信息的安全。

5.2 加强信息审计环境规划

在信息时代，企业要想做好审计工作，有效防范和管理审计风险，就必须深入了解信息时代企业审计的新要求与挑战，并采取有效措施予以应对。为此，企业应加大数据审计的投入，特别是在软件和技术工具的优化与完善方面，要更新传统审计模式，综合运用信息技术和网络技术，建设综合审计平台，实现审核内容的系统化与全电脑化。同时，审计部门的系统架构也应与公司其他信息系统实现有效对接，为双方沟通提供更有针对性的支持。此外，企业还应实施有效的模块审计，如采用“Audit Hook”等持续在线审计技术模块，以加强日常监控。

5.3 加强云平台内信息安全监控与审计

管理云平台审计数据的安全至关重要。企业应更加注重信息安全策略的选择，加强软硬件安全管理，采用加密技术保障审计数据的安全。在提供审计服务的过程中，应实施适当的策略，并从多个角度选择合适的安全策略。在硬件配置方面，安全的服务器是私有云平台的关键。服务器负责控制对平台上计算设备等信息的访问。企业应配置合适的防病毒软件和病毒库，确保服务器的安全使用，从而提高云平台应用的整体质量，确保计算机不存在病毒风险。

5.4 优化证据收集方法

一是利用电子数据采集渠道，提高数据的安全性与可靠性。信息平台的质量直接影响电子信息的有效性。因此，需要追溯数据来源，了解数据所包含的基本信息，以确保数据的真实性与可靠性。其次，应记录数据收集过程和数据检索方法，并详细记录每次审查的情况，为后续数据审查提供依据。最后，应定期审查和维护系统，以防止个人信息泄露。通过上述方法，可以显著提高数据的真实性与可靠性，从而提高验证工作的准确性。

5.5 建立专业评估团队

企业应将审计工作思路和方法融入现有的审计信息架构中，创建符合业务实际、可内部使用的数据分析模型、审计工作簿和工作库。同时，各机构应加大对审计技术创新的支持和奖励力度，建立健全评价机制，鼓励更多合格审计人员探索审计技术创新，并将此与选拔评价、职业发展相结合，充分发挥审计评价机制的作用。通过上述方法，公司可以提升整个审计团队的专业技能和理论知识水平，使审计人员能够有效获取、分析和应用信息，从而提高公司审计的质量和效率。

6 结论

为了将大数据技术融入审计工作，会计部门必须规范审计证据的获取程序，减少人为错误，并建立明确的审计证据归档程序，以确保审计证据的合法性。在获取数据的过程中，需要明确获取的范围，判断是只能针对被审计单位内部的特定审计项目收集审计证据，还是可以在被审计单位之外收集审计证据。同时，要从法律法规的角度重新审视审计证据，确保审计工作符合规定，使审计工作更加合法合理，最终保证审计工作的实际效果。

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