楊揚

[摘要]本文通過建立大數(shù)據(jù)下審計質(zhì)量影響因素的評價指標體系，借助AHP對審計質(zhì)量的影響因素進行分層，同時利用模糊綜合評價法進行綜合分析，得出大數(shù)據(jù)下影響審計質(zhì)量的主要因素，并對其影響程度進行評價。

[關鍵詞]大數(shù)據(jù)審計 審計質(zhì)量 因素 評價 體系

大數(shù)據(jù)時代，高速的信息化發(fā)展促進了資源共

享，提高了信息數(shù)據(jù)管理的效率和精準度。大數(shù)據(jù)審計帶來了審計技術的變革，有效提高了審計工作效率，保障了審計質(zhì)量。

一、大數(shù)據(jù)審計過程中的質(zhì)量影響因素

（一）審計計劃階段

大數(shù)據(jù)背景下，審計工作的計劃階段對審計質(zhì)量產(chǎn)生影響的主要因素主要包括：對被審計單位及其環(huán)境的了解程度以及對審計風險的預估和控制措施的擬定。

了解被審計單位及其環(huán)境時，審計人員要借助軟件編程等方式有針對性、點對點地獲取所需信息，對被審計單位的背景資料、行業(yè)狀況、財務狀況等基本內(nèi)容進行高效的電子數(shù)據(jù)傳輸，獲取與被審計單位有關的電子數(shù)據(jù)信息，包括視頻、音頻、網(wǎng)絡日志及圖片等。在提高工作效率的同時，保障所獲取信息的質(zhì)量。

預估審計風險時，大數(shù)據(jù)審計將內(nèi)部控制的焦點逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)信息之間相關性的相互印證。借助計算機技術進行全樣本審計，實現(xiàn)審計對象的全面化，獲取更加系統(tǒng)和完整的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)分析透析本質(zhì)，分析細節(jié)性問題，從而降低檢查風險。此外，計算機證偽技術的引入，讓傳統(tǒng)審計工作中的舞弊行為很容易被識破，被審計單位漸漸失去舞弊動機，試圖通過漏記交易事項、修改會計記錄和支持性文件以及錯誤地使用會計原則、利用內(nèi)控環(huán)節(jié)漏洞進行舞弊的行為將成為歷史，從根源上降低審計風險，達到提高審計質(zhì)量的目的。

（二）審計實施階段

審計工作的實施階段包括對被審計單位的審前調(diào)查和溝通、審計技術運用、審計證據(jù)采集、審計底稿存儲等。在大數(shù)據(jù)背景下進行審前溝通和審前調(diào)查，一方面，云計算技術的引入，有助于審計人員完整地收集相關數(shù)據(jù)，不僅能夠?qū)Ρ粚徲媶挝簧a(chǎn)經(jīng)營過程中的內(nèi)源性數(shù)據(jù)進行收集整理，還能夠獲取與被審計單位生產(chǎn)經(jīng)營狀況相關的外源性數(shù)據(jù)，幫助審計人員高效、快速地處理大量審計基礎數(shù)據(jù)，并進行統(tǒng)計分析；另一方面，推進信息化系統(tǒng)軟件的開發(fā)并對其進行推廣和應用，幫助審計數(shù)據(jù)實現(xiàn)高度可視化，可以在一定程度上實現(xiàn)審計信息的透明化。

新興技術的發(fā)展必將產(chǎn)生多元化的審計技術，通過復雜的編程技術進行數(shù)據(jù)分析模型的構建，在對被審計單位業(yè)務設置詳細控制點的同時，還可以實現(xiàn)對可疑環(huán)節(jié)的實時監(jiān)控，進一步提高審計工作質(zhì)量。

在審計證據(jù)獲取方面，云計算終端存取數(shù)據(jù)功能可提供更詳實的數(shù)據(jù)資料，獲取審計證據(jù)相關數(shù)據(jù)的難度和成本降低。同時，利用數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)的可視化、審查手段的深度和廣度、獲取數(shù)據(jù)的大規(guī)?；案咚倩忍刭|(zhì)，也能夠大幅提升大數(shù)據(jù)下的審計質(zhì)量。

借助高度敏感的數(shù)據(jù)分析工具，能夠生成高質(zhì)量的復雜模型，提供豐富的數(shù)據(jù)模版，審計人員在使用審計底稿時，借助多樣性的數(shù)據(jù)模板和高效的數(shù)據(jù)處理方式，可以進一步提升審計工作質(zhì)量。

（三）審計完成階段

審計完成階段的工作包括審計報告及審計底稿的存儲和套用。審計工作提供的審計報告，不是一份單一的文件，而是伴隨多種形式的副產(chǎn)品一同提供給信息使用者。審計人員對大量的數(shù)據(jù)進行采集、分析和匯總，一方面可以將數(shù)據(jù)以行業(yè)研究報告的形式提供給被審計單位使用；另一方面可以對其所在行業(yè)的經(jīng)營管理模式及財務運作方式進行分析，對行業(yè)共性規(guī)律進行歸納總結，在戰(zhàn)略制定方面，為被審計單位提供數(shù)據(jù)上的支撐，幫助被審計單位規(guī)劃未來，更好地維系審計與被審計二者之間合作共贏關系。

針對審計底稿的存儲和模板的使用，審計人員可以借助智能化云端儲存功能，對審計工作底稿進行數(shù)據(jù)存儲和模板設置，在對同一被審計單位進行連續(xù)審計時，可以套用模板，從而簡化信息處理流程，提高審計工作效率的同時保證審計工作質(zhì)量。

二、大數(shù)據(jù)審計質(zhì)量影響因素的定量評價

（一）確定因素集

本文在評價大數(shù)據(jù)下的審計質(zhì)量時，分別從審計工作的計劃階段、實施階段以及完成階段來考慮建立因素集，基于各階段對審計質(zhì)量產(chǎn)生影響的具體因素定義相應權重，從而實現(xiàn)綜合判斷。將大數(shù)據(jù)下審計質(zhì)量的數(shù)據(jù)影響因素進行分層，構建影響因素評價指標體系，如表1所示。

（二）確定評價集

在此，選用五級評價集：V={V1，V2，V3，V4，V5}={很大影響，較大影響，一般，影響不大，不確定}。

對大數(shù)據(jù)下審計質(zhì)量影響因素評價指標的量化采用問卷調(diào)查法，對山西省注冊會計師協(xié)會、山西省會計師事務所、山西省審計廳、山西大學以及山西財經(jīng)大學的專家進行調(diào)查。本次調(diào)查發(fā)出問卷總計200份，問卷主要以電子郵件、信函及現(xiàn)場作答的形式進行，收回問卷131份，回收率65%，剔除部分結論偏差較大的問卷，有效問卷合計119份。

（三）確定指標權重

指標權重是指在總評價指標體系中，某一指標相對重要程度的變量。本文采用1-9標度法，在對各個評價指標進行量化的情況下，基于AHP原理，首先，根據(jù)上下層次的隸屬關系，對所有影響因素進行兩兩比較，判斷每一影響因素的相對重要程度，對每一層次中各影響因素的相對重要性進行確定；其次，建立判斷矩陣，對各層次評價指標的權重進行確定；最后，借助Matlab R2017a軟件編制用于賦權的專用程序，進行各因素重要性的層次總排序，得出權重集W。

1.二級指標影響程度的量化。針對收回的119份有效問卷，對其結果進行匯總分析，得出不同專家對評價體系中8個二級指標的評價結果：被審計單位及其環(huán)境B1、審計風險B2、審前溝通和審前調(diào)查B3、審計技術B4以及審計證據(jù)B5這5個指標，對大數(shù)據(jù)下的審計質(zhì)量有很大影響；審計報告B7對大數(shù)據(jù)下的審計質(zhì)量有較大影響，審計底稿B6和審計檔案B8這兩個指標，對大數(shù)據(jù)下的審計質(zhì)量影響程度一般。

2.三級指標影響程度的量化。同樣的方法可以得出三級指標對大數(shù)據(jù)下審計質(zhì)量的影響程度，如表2所示。

3.確定評價指標權重。

首先，構建判斷矩陣：C=（Cij）n×n，Cij表示因素Ci與Cj相對于上一級指標的重要性賦值。評價體系二級指標對一級指標大數(shù)據(jù)下審計質(zhì)量影響的判斷矩陣，如表3所示。同理，可以得到所有三級指標對二級指標的判斷矩陣。

其次，確定各層次評價指標的權重向量，對上述判斷的邏輯性進行一致性檢驗，計算出各指標的權重和綜合權重，得出綜合權重集W。

（1）計算隨機一致性指標CI：

利用相關軟件計算二級指標判斷矩陣的最大特征值，得出λmax=8.0046，這里有8個二級指標，即n=8，計算得出隨機一致性指標CI=0.00066。

（2）計算一致性比率CR：

平均隨機一致性指標RI可以通過查表得出，8階矩陣的平均隨機一致性指標RI（8）=1.41，計算一致性比率CR=0.00066/1.41=0.00047<0.1。該結果表明，二級指標所構建的判斷矩陣的一致性是合理的，可以接受。按照同樣的方法，對三級指標所構建的判斷矩陣的一致性檢驗，全部通過，由于篇幅所限，不再列示全部計算結果。

最后，借助Matlab R2017a軟件，編制用于賦權的專用程序，得到各因素重要性的層次總排序，即評價體系各級指標的綜合權重集W，具體結果如表4所示。

三、大數(shù)據(jù)審計質(zhì)量評價結果分析

基于AHP與模糊綜合評價法，本文構建了大數(shù)據(jù)下審計質(zhì)量的評價指標體系，從審計工作的三個階段考慮影響因素，再進一步細分為8個二級指標，結合模糊數(shù)學理論和層次分析法的雙重優(yōu)點，構建多層次模糊評價模型。

（一）二級指標對審計質(zhì)量影響

在8個二級指標中，被審計單位及其環(huán)境B1、審計風險B2、審前溝通和審前調(diào)查B3、審計技術B4、審計證據(jù)B5、這5個因素權重較大，占比均為0.1742，對大數(shù)據(jù)下審計質(zhì)量具有很大影響；審計報告B7占比為0.0608，對大數(shù)據(jù)下審計質(zhì)量具有較大影響；審計底稿B6、審計檔案B8兩個因素權重最小，占比為0.0341，對大數(shù)據(jù)下審計質(zhì)量影響較不明顯，該結論與最初收回的問卷情況一致。

（二）三級指標對審計質(zhì)量影響

在影響被審計單位及其環(huán)境B1的三級指標中，數(shù)據(jù)信息的針對性C2占比高達0.7500，對被審計單位及其環(huán)境B1的影響較大；在影響審計風險B2的三級指標中，審計樣本的全覆蓋C3與計算機技術證偽C5占比均為0.4286，對審計風險B2的影響較大；在影響審前溝通和審前調(diào)查B3的三級指標中，數(shù)據(jù)可視化程度C6、數(shù)據(jù)收集的完整性C7占比相同，對審前溝通和審前調(diào)查B3的影響較大；在影響審計技術B4的三級指標中，云計算技術的引入C8、審計軟件的應用C9、數(shù)據(jù)分析模型的構建C10和數(shù)據(jù)分析工具的敏感性C11四個因素占比相同，對審計技術B4都有較大影響；在影響審計證據(jù)B5的三級指標中，數(shù)據(jù)獲取的深度和廣度C14占比高達0.6483，對審計證據(jù)B5有較大影響，數(shù)據(jù)獲取的規(guī)模和速度C13占比0.2297，對審計證據(jù)B5的影響較前者次之；在影響審計底稿B6的三級指標中，數(shù)據(jù)處理的有效性C16占比0.8333，對審計底稿B6影響較大；在影響審計報告B7的三級指標中，數(shù)據(jù)信息共享性C19占比0.6000，對審計報告B7影響較大；在影響審計檔案B8的三級指標中，信息處理流程的簡化C21占比0.7500，對審計檔案B8影響較大。

綜上所述，根據(jù)層次分析法所顯示的結果，計算三級指標全部影響因素的組合權重，并對其進行總排序，排序后取權重系數(shù)前6名的因素確定為影響大數(shù)據(jù)下審計質(zhì)量的主要因素，累計權重達0.5671；同時取權重系數(shù)后4名的因素確定為非主要因素，累計權重為0.0385。具體數(shù)據(jù)如表5所示。

基于上述AHP與模糊綜合評價法的分析，大致構建起大數(shù)據(jù)下審計質(zhì)量的評價指標體系，并構建了多層次模糊評價模型，結合模糊數(shù)學理論和層次分析法的雙重優(yōu)點，確保了評價結果的科學性與合理性。

（作者單位：山西大學商務學院，郵政編碼：030024，電子郵箱：525290703@qq.com）

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