编者按

近年来，诸如人工智能、云计算、大数据、区块链以及物联网等新技术的迅速发展，不断改变着商业环境和企业运营，新的数据分析技术突破了传统的审计思路，促进审计行业的变革与创新。企业如何走向数字化转型之路？新技术形势下有哪些审计监管热点？审计行业又该如何去创新应对？本文整理自德勤华永会计师事务所（特殊普通合伙）广州分所鉴证与咨询——数字与信息科技总监招帼珍女士在我院云顶沙龙的分享，将一一解答以上问题，带来新思路和新展望。

企业数字化转型创新下的

财务报表审计应对

德勤华永会计师事务所 招帼珍

一、颠覆性的数字技术

根据Gartner最新技术成熟图，排在2018年顶峰位置的是物联网、机器人技术、众筹、人工智能等，简单而言，电商也在这个范畴内。处于顶峰意味着这个技术是研究的热点且相对成熟，比如机器人和人工智能，国内很多大型企业和外资企业已经开始铺垫，并且在不同程度上运用这些技术。

图1：招帼珍女士在云顶沙龙

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人工智能和机器人自动化

早在1700年第一次工业革命之时，就采用了机器新技术替代人工。随着研究的深入，从初期的RPA、认知计算的萌芽阶段，到现在的产业逻辑认知和计算算法，进入到了产品认知深入阶段。例如，每一个人看到的京东、淘宝的首页界面是不一样的。未来八到十年，将真正形成智慧未来，智慧城市是其中一个命题，但总体还处于起步阶段。从大框架上讲，人工智能技术在七八十年代依靠电子芯片已经实现很多应用，而今天人工智能已经深入到全方位的层面上。

企业运用的机器人、人工智能本质上是一堆程序和软件，它能够解决大量的高度重复性劳动。机器人能解决EPR中的规则化工作，处理日常应收账款、应付账款的对账、成本核算、固定资产、现金管理、存货、内审、合规、智能抽样、风险评估、数量分析等等，运用于财务、合规、供应链、HR、信息技术、税务等企业的各大领域，有助于提升企业效率。但机器人应用到企业中的前提条件是数据标准化、规范化，如果企业的数据非标准化，运用空间就会受到限制。

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云计算和大数据

云计算相对于传统的ERP，最大的不同在于它可以通过租赁服务器、数据库来降低成本，同时以更优化的环境来运营数据和应用。近两年来，很多互联网企业，包括社交、消费、电商都已经走向云的道路。云很普遍并且有其绝对优势，能够使企业的财务系统和业务系统打通，但是，财务系统是否应该上云？从稳健的角度来看，财务数据是敏感的，并且存在税务风险，因此安全性问题必须得到解决；从集成的角度来看，公有云或私有云都难以解决集成问题。但从普及程度来看，云计算、大数据已经广泛应用于企业中。

云计算和大数据，最大的特点是庞大的数据群和较高的复杂度。大数据并不意味着不同形态的数据，它在逻辑上的定义是不同形式的数据，而不仅仅是数据多。报表审计含有大量异构数据，从大量数据里找出关系很难，常常需要借助数据分析工具来揭示异常和风险点。在云计算、大数据的实务审计中，除数据量大、复杂性高两个问题外，还有很多其他审计难点。首先，数据能否得到。现有的协议并没有对企业的数据进行绝对完整性的保证，另外网络的限制也会导致数据流丢失，因此，企业数据无论是放在腾讯云、阿里云或者其他的云，准确度都无法达到100%。其次，数据是否完整。获得数据后，要做数据的完整性校验，这里的完整性指链路完整性，链路不完整是由云上的数据在业务流转过程中，发生的不合理的数据丢失所造成的。所以，除依赖审计中连续编号、加总的技术功能以外，还需要多做一层数据分析——业务流转性分析。

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区块链

区块链源于比特币的底层技术，它的名声很大，但实际上，使用区块链的企业还比较少。区块链最大的特点是去中心化，去中心化时，数据中心在哪里？区块链涉及的不是一家公司的问题，而是整个授信网络体系，区块链的授信体系比一般的体系更为复杂、数据更加分散，这是区块链难以推广的原因，也是舞弊风险高的原因。如果在区块链技术下做审计，存在性、准确性、完整性等都是审计难点。因此，要做这种审计，需要区块链专家，只有区块链专家才能够和区块链设计管理者沟通，明确知道数据库存储在哪里，而不是仅仅依靠企业提供的数据。

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物联网

物联网通过电子元件、传感器和网络连接实现数据交换，将不同的实务串联起来，实现新的商业模式。物联网技术的应用较前三个技术更为普遍，对物联网上的数据进行风险评估、收入确认、库存盘点等，必须要确定第三方数据是否可依赖，存在性、完整性、收入确认都是审计的难点。收入确认有效的评估依据常见是主营业务相关的收款流水记录，除银行流水外，第三方账单如微信、支付宝账单也可以作为审计依据。物联网利用财务数据和非财务数据识别反常现象、分化趋势或问题，提供了新的途径来精准定位风险、识别以前不能及时了解的重点领域。

图2：沙龙现场座无虚席

二、新技术形势下审计监管的

热点和要求

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新技术形式下的审计热点

传统的监管基于历史数据和基本原则，审计报送给监管机构的财务报表、税务报表等或者到客户处实地检查，面对新的数字化审计监管，针对如何将新技术渗透到客户提供的数据上或者渗透到客户的系统这一问题，传统的审计监管已经落后了。上海的监管技术较为先进，可以通过AI技术、机器学习等将已获得的客户数据进行监管评估，异常的用户会被人工智能识别。RPA就是机器人技术的应用，通过业务系统和财务系统的关联，直接将数据集成于客户的业务系统；智能合同也是审计监管的热点之一，它通过新技术读取合同的关键信息来识别合同上的异常内容。

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新技术形势下的审计要求

数字化监管的第一步是建立预防为主的合规系统，企业一旦突破了预防系统，就会被日志记录下来，从而很容易发现不合规的企业。其次是实时监控，审计一定要审内部控制，如果内部控制失效，通常情况下，财务报表和审计也是不可信的，所以审计监管技术重视实时监控的环境搭建，这有利于发现企业的问题。第三是应用大数据和新技术来提高监管水平，缩短时间的跨度。最后是提高内部流程的效率，这是审计监督必须要考虑的一点，通过反舞弊系统、反洗钱系统等监管科技手段，可以大大提高效率。

反舞弊风险预警平台是智能财务反舞弊系统，这些舞弊平台普遍可以监测出企业的舞弊端倪。在智能风险预警平台中，有四方面常见的设计考虑，包括实时系统、人工智能技术、关联数据和信息监控与保护。反舞弊本质不是因为发生舞弊去侦查，更重要的作用是事前防范，通过在系统内嵌套实时监控进行舞弊防范，同时部署数据库和操作系统，并在云端上做人工智能和大数据分析，以实时监控客户是否存在舞弊特征或审计缺陷。反舞弊系统已经应用于很多业务中，比如，刷单是一种舞弊，利用程序实时诊断这些订单，当某一个客户频繁点击，有疑似刷单行为时，系统将会提示行为无效。

三、审计行业创新展望

面对新技术的迅速发展，审计行业应该着力于根本性创新，其一，渠道创新，用创新思维、IT技术研发实时监控等工具；其二，数据分析，比如厦门国家会计学院财务舞弊研究中心所采用的前沿的舞弊数据分析技术；其三，标准化和自动化，如果不标准、不规范，就容易发生舞弊现象；其四，技术创新，比如快速感知、投入专家研究新技术等。

全面的智能数字化专业服务平台，是审计创新和数字化未来的展望。就目前而言，先有审计风险，再有对应的审计控制和审计程序，审计创新针对不同的新兴领域、新兴模式以及上述所谈的颠覆性技术，研究最新的审计风险点，并且对应在审计程序上。未来将实现智能文件识别，将公司整套数据，例如资产的数据、客户的数据、核心客户应收清单等全部导入系统，建立抽样制度、应用大数据的关联分析，找出潜在风险。此外，未来还将实现前瞻性风险识别，在现有数据上面，开拓智能性文档来做预测性分析，分析客户风险、未来收入趋势等等，最后形成企业的风险评估报告。整套操作包括审计底稿的编制全部实现自动化完成，形成完整的审计工具和过程，打造出未来真正的智能化专业服务平台。（完）

文稿整理：云顶财说记者 何巧