试析大数据审计证据的基本特征_黄江海
大数据时代的审计证据与审计取证分析
大数据时代的审计证据与审计取证分析作者：荆雪来源：《现代营销·经营版》2019年第10期摘要：大数据时代中，人、事、物的数据化程度随着技术的提高而不断提高，从而引发了技术变革向数据驱动的转变，即“利用计算机审计”变为“利用大数据审计”这样一种审计取证模式的环境变革。
审计取证过程中，总体思维、相关思维、容错思维、规则思维以及预测思维等可以提高审计证据的充分性、可靠性、相关性，这些新型特征可以降低大数据时代的信息、技术和认知风险。
本文主要针对于大数据时代的审计证据与审计取证展开简单的分析与探讨，希望能够为有关专业人士带来一定的参考与借鉴。
关键词：大数据时代;审计证据;审计取证分析大数据时代拥有不断增长的信息数据，而现代信息技术的飞速增长可以让互联网、物联网和社交网络不断产生大量的信息数据，这些数据具有高频性、多样性、海量性、价值性等许多特点。
因此，为了高效的推动企业的运营和发展，提高企业的工作效率，许多企业通过严格的审计取证工作和大数据技术，拓展企业经营业务，有利于企业工作的高效开展。
以下主要围绕着大数据时代的审计取证的相关特点展开简单的分析与探讨：一、审计取证环境：大数据时代的审计取证相关特点云计算、互联网和计算机等新兴信息技术的技术化环境不断发展，使得采集、存储、运输和加工信息数据的效率大大提高，同时信息数据的加工成本不断降低，技术的不断发展让事、物、人不断被数据化，因而人们进入了大数据时代。
尽管大数据时代的审计证据变得非常复杂，然而审计证据从非企业财务信息等大数据主体中得到补充与丰富，同时审计证据的充分性、相关性、可靠性等特征更加明显，审计取证的效率大大提高。
大数据时代，信息存储和处理成本逐渐降低，使得审计取证模式由技术驱动变为数据驱动，提高了审计工作的效率。
二、大数据时代中审计证据的相关特点（一）可靠性可靠性包括可验证性、真实完整性和客观性。
审计证据的可验证性指通过其他审计证据来检验某一审计证据的可靠、真实程度。
大数据时代的审计证据与审计取证分析
大数据时代的审计证据与审计取证分析近年来，随着互联网科技的快速发展，各类企业的信息化程度与数据规模不断扩大，大数据已经成为了企业运营与管理的重要场景。
同时，随之而来的是大数据时代下审计工作的巨变。
传统人工审计已经不能胜任如此巨大的数据量和复杂程度，审计工作者需要借助现代工具和技术，开展更加高效的审计工作。
本文将从审计证据与审计取证两个方面，探讨大数据时代的审计工作。
一、审计证据审计证据是审计人员收集、分析和评估以支持其审计结论的所有信息。
传统的审计证据包括会计凭证、财务报表、现场检查、询问等方面。
在大数据时代，审计证据的范畴发生巨大变化，可以大致分为以下几种类型：（一）数据本身作为审计证据在大数据时代，审计人员收集的第一手证据大多是数据本身。
例如，企业的销售数据、库存数据、财务数据、记录员工工作数据等等。
审计人员需要对数据进行收集、存储、处理、分析和评估，最终得出审计结论。
这种方法更加高效，可避免盲目猜测和个人主观判断。
（二）数据挖掘技术数据挖掘技术是从海量数据中发现隐藏的关系、规律和模式的过程。
这种技术可以通过各种算法来自动发现数据间的关系，为审计人员提供更多有价值的审计证据。
例如，可以通过数据挖掘技术来发现采购、销售属性之间的关联、异常的库存情况、员工行为模式的不合规情况等等。
（三）数据可视化数据可视化是将数据转化为视觉元素，以帮助人们更好地理解数据，并从中发现隐藏的规律或者异常情况。
利用数据可视化技术，审计人员可以通过对数据进行分析和比对，来揭示企业经营、财务状况、业务和风险情况等方面的隐性信息。
例如，利用趋势图、柱状图、饼状图等来展现销售、库存、人员行为等方面数据的变化情况。
审计取证是通过收集并查证相关证据，为审计工作提供支持，从而保证审计结论的公正性和可信度。
在大数据时代，由于数据规模大、数据类型复杂，传统的手工审计已经不能满足审计工作的需求。
因此，如何应用现代信息技术，高效地收集并证明审计证据已成为大数据时代下审计取证的重要方向。
浅析大数据时代的审计证据与审计取证
浅析大数据时代的审计证据与审计取证随着信息技术的不断发展和进步，大数据时代已经到来。
在这个时代，数据量巨大，数据来源广泛，数据类型多样，数据处理速度快，数据对于企业和社会的重要性日益突出。
在这样的背景下，审计工作也面临着巨大的挑战和机遇。
审计证据和审计取证作为审计中的重要环节，也面临着新的情况和问题。
本文将对大数据时代的审计证据和审计取证进行简要分析。
一、大数据时代的审计证据在大数据时代，数据已经成为审计工作的重要依据之一，审计证据的采集、分析和评价都受到了新的挑战和影响。
大数据时代的审计证据具有以下特点：1. 数据量大在过去，审计人员需要从有限的数据中选择样本进行抽样检查，以了解企业的运营状况。
而在大数据时代，企业的数据量很大，审计人员能够获得更全面的数据，从而更准确地了解企业的运营状况。
2. 数据来源广泛大数据时代，数据来源非常广泛，包括企业内部系统产生的数据、外部市场数据、社交媒体数据等。
审计人员可以通过这些不同来源的数据，更全面地了解企业的经营情况，并找到更多的审计证据。
3. 数据类型多样在大数据时代，数据类型多样，除了传统的结构化数据外，还有半结构化数据和非结构化数据，这就给审计证据的收集和利用带来了新的挑战。
审计人员需要不断学习和提高自己的数据分析能力，以更好地利用不同类型的数据作为审计依据。
4. 数据处理速度快在大数据时代，数据的处理速度非常快，审计人员需要及时获取数据、进行分析和评价，以保证审计工作的及时性和有效性。
审计人员需要不断提高自己的数据处理能力和分析技能，以适应大数据时代的审计工作需要。
在大数据时代，审计取证也面临着新的情况和挑战。
审计取证是审计人员获取审计证据的主要手段，其重要性不言而喻。
大数据时代的审计取证具有以下特点：2. 数据真实性和完整性在大数据时代，数据的真实性和完整性成为审计取证的两个重要问题。
审计人员需要对数据的来源和采集过程进行详细的审查和分析，以确保数据的真实性和完整性，才能作为有效的审计取证。
大数据时代的审计证据与审计取证分析
大数据时代的审计证据与审计取证分析随着科技的不断发展，大数据已经成为各行业的热门话题。
大数据具有规模大、种类多、时效性强等特点，这些都对审计工作提出了新的挑战和机遇。
审计证据与审计取证在大数据时代需要更加注重数据的质量、分析和应用能力。
本文将从大数据时代的背景出发，探讨大数据时代审计证据与审计取证分析的重要性、现状和未来趋势。
一、大数据时代的审计背景随着互联网、物联网、移动互联等技术的不断发展，各类数据的规模呈现爆炸式增长。
大数据的概念也因此应运而生，它是指数据规模巨大，来源多样，变化快速，具有高度价值密度和复杂度的数据。
大数据的兴起对传统的审计工作提出了新的挑战和机遇。
传统审计工作依赖于少量的样本数据进行抽样检查，而在大数据时代，审计人员需要利用大数据分析技术，对海量的数据进行全面、深入的分析。
1. 数据的全面性在传统审计中，审计人员只能通过少量的样本数据进行抽样检查，难以对整个数据集进行完整的审计。
而在大数据时代，审计人员可以利用大数据分析技术，对全量的数据进行分析，从而得到更加全面、准确的审计证据。
2. 数据的实时性在大数据时代，数据的产生和更新速度非常快，传统审计方法已经无法满足实时审计的需求。
而通过大数据分析技术，审计人员可以及时获取最新的数据，保证审计工作的及时性。
3. 数据的多样性大数据包含了结构化数据和非结构化数据，如文本、图片、音频、视频等形式。
这些多样化的数据形式对传统审计工作提出了新的挑战，需要审计人员具备一定的数据处理和分析能力。
4. 数据的关联性大数据中的数据之间存在着复杂的关联关系，需要审计人员利用大数据分析技术，找出其中的关联规律，从而深入挖掘潜在的审计风险。
目前，大数据时代下的审计证据与审计取证分析已经成为了审计工作的重要内容。
很多审计机构和企业已经开始引入大数据分析技术，对审计证据进行更为全面、深入的分析。
一些大数据分析软件、平台也逐渐走入了审计工作的日常。
目前大数据时代下的审计证据与审计取证分析还存在一些问题和挑战。
浅析大数据时代的审计证据与审计取证
浅析大数据时代的审计证据与审计取证
随着信息技术的发展和应用，大数据时代已经到来。
在这个信息爆炸的时代里，大数据为审计带来了启示性变化。
审计证据和审计取证也是发生了改变。
本文将介绍大数据时代下的审计证据和审计取证。
审计证据
大数据时代的审计证据是基于数字化数据的，数字化数据不仅丰富而且是实时的。
审计师可以通过利用大数据技术获取和分析大量的数据来获得审计证据。
这种技术需要审计师具有大数据的分析能力。
审计师在分析数字化数据时，要关注一些关键的数据因素：数据来源的真实性和准确性、数据的完整性、数据的时效性和数据的可靠性。
当审计师拥有这些数据因素下的数字化数据时，他们可以通过数据挖掘、模型分析等方法来分析这些数据，寻找审计异常，发现反常现象及潜在违规行为。
大数据时代的审计取证已经发生了一定的改变。
审计师需要掌握先进的技术来获取审计证据，以提高审计效率。
数字证据在获取、保护和审理方面都更为方便。
数字证据具有自动化处理、数据覆盖面广、数据数量大和数据保留期长等特点，易于进行数据分析和数据挖掘，也便于审计师进行日常管理和实时监测。
总结
在大数据时代，财务审计与信息技术结合的不断深化，审计证据的获取和审计取证也随之发生了改变。
数字证据的应用使得审计师能够更好地处理大量数据，更快地找到问题和违规行为。
数字证据在财务审计上的应用，让审计师更好地评估企业的财务状况，并针对性地采取相应的措施，预防和降低企业的审核风险。
同时，审计师需不断提高自己的数字化能力，适应大数据时代的跨领域操作。
浅析大数据时代的审计证据与审计取证
浅析大数据时代的审计证据与审计取证在大数据时代背景下，企业和组织的数据规模呈现爆炸式增长，传统的审计方法和取证方式已经不能适应新的环境。
审计证据和审计取证也必须进行相应的变革和升级。
下面将从以下几个方面来浅析大数据时代的审计证据与审计取证。
一、数据特点决定了审计证据的变化大数据时代的数据特点主要有三个方面：数据量大、数据类型多样和数据生成速度快。
与传统的审计相比，这些数据特点给审计证据的获取和分析带来了新的挑战。
传统审计多依靠手工抽样方法来获取审计证据，这种方式效率低且易产生偏差。
在大数据时代，审计证据的获取需要借助强大的数据挖掘和分析工具，通过对庞大的数据集进行全面、系统、随机的抽样，确保获取的审计证据具有充分性和代表性。
二、数据源的多样化对审计取证提出了新要求大数据时代企业和组织的数据来源分布在各个方面，如生产、营销、财务等各个领域都会产生大量的数据。
这些数据的来源也十分多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
传统的审计取证主要依靠企业内部的财务报表和相关文件，但在大数据时代，审计取证的范围需要扩展到更多的数据源，包括企业自身的数据系统、互联网上的公开数据、社交媒体等。
审计师需要具备较强的技术能力，能够获取和分析不同类型的数据，将这些数据转化为有价值的审计证据。
在大数据时代，数据的泄露和安全问题成为较大的风险。
审计取证需要保护数据的机密性和完整性，防止数据被篡改或丢失。
审计取证还需要满足数据保护法律法规的要求，如个人隐私保护、商业机密保护等。
审计师在进行取证时需要通过加密、备份和访问控制等安全措施来保护数据的安全。
在大数据时代，审计证据和审计取证的获取离不开数据分析技术的支持。
数据分析技术可以帮助审计师从大规模的数据中提取有价值的信息和洞察，对数据进行异常检测和模式分析，从而发现潜在的问题或风险。
数据分析技术可以提高审计的效率和准确性，减少人工错误和主观意识的影响。
大数据时代对审计证据与审计取证提出了新的要求和挑战，需要审计师具备多方面的技能和知识。
大数据时代的审计证据与审计取证研究
大数据时代的审计证据与审计取证研究作者：赵丽娜来源：《智富时代》2018年第11期【摘要】随着社会发展，人类已经进入到大数据时代，对各行各业产生重要影响。
针对于审计证据和审计取证而言，要充分利用先进技术，有利于提高工作效率和质量，取得良好效果。
文章从不同方面展开论述，在优化过程中促进该项事业更好发展。
【关键词】大数据时代；审计证据；审计取证网络无时无刻都在产生数据，为了更好的进行分析，从中得到有价值信息，需要借助大数据技术，其具有处理速度快、海量性、真实性、多样性等特征，可以满足不同需求。
要坚持与时俱进理念，对审计证据和审计取证进行研究，不断提升整体水平。
一、大数据时代审计取证环境大数据是一种技术化环境的产物，主要是依靠互联网、云计算、社会计算等新信息技术的发展，信息采集、传递、存储、和处理能力得到大大增强，投入成本在不断降低，减少不必要的人力物力财力，使得经济效益有所提升。
在大数据环境下，任何人、事、物都可以被记录，转化为数据的形式。
很大程度上减少了人员工作量，只需要熟悉操作流程就可以迅速完成任务，提高结果的精确性，避免人为主观因素影响。
由此可见，大数据环境下对于审计取证发展有着促进作用，所以要和具体工作有机结合在一起，这样才能发挥出有效作用，实现更好的发展。
二、大数据时代审计证据的特性（一）充分性充分性是审计证据数量方面的衡量标准，也就是说人员获取证据能力越强，就能够保证信息有效性。
一方面是内部非财务信息的利用，企业为了增强市场中核心竞争力，自身信息化水平在不断提高，凭借先进手段收集信息，将其和系统中的其他非财务信息相结合，可以帮助人员了解整体状况。
另一方面是外部非财务信息的利用，具有来源范围广、种类多的特点。
通过收集处理可以为审计证据起到互补性作用。
根据产品市场行情，对企业生产计划做出调整，这样才能获得更大经济效益。
所以要充分利用各方面信息，成为制作决定的重要参考依据。
（二）相关性首先是及时性。
浅析大数据时代的审计证据与审计取证
浅析大数据时代的审计证据与审计取证随着信息技术的不断发展，大数据时代已经到来。
大数据时代的出现，给审计工作带来了极大的挑战和机遇，审计证据和审计取证也将随之发生改变。
本文将从大数据时代的审计证据和审计取证两个方面进行浅析。
一、大数据时代的审计证据大数据时代，数据已成为审计中最重要的证据之一。
审计中的数据可以分为结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指可以用表格或数据库表示的数据，如财务报表、会计凭证等；非结构化数据是指不规则的、无法用表格或数据库表示的数据，如电子邮件、合同文本、视频等。
在大数据时代，审计证据的审计分析工具也在不断发展进步。
审计分析工具可以帮助审计人员更快速、高效地对大量数据进行筛选、分析和挖掘，帮助审计人员找出潜在的异常情况和风险点。
通过大数据分析技术，审计人员可以更深入地挖掘数据背后的信息，从而更好地揭示企业的真实情况。
大数据时代的审计证据还需要注重数据的完整性、可靠性和真实性。
在大数据时代，数据的完整性和真实性是审计人员需要特别关注的问题。
因为大数据时代的信息量巨大，数据的完整性和真实性面临更大的挑战。
审计人员需要通过数据验证、数据源追溯等手段，保障审计证据的完整性、可靠性和真实性。
大数据时代，审计取证也面临诸多新的挑战。
大数据时代的审计取证需要审计人员具备更多的技术能力。
审计人员需要掌握大数据分析技术、数据挖掘技术等新技术，才能更好地应对大数据时代的审计取证需求。
大数据时代的审计取证需要更加注重数据的保护和隐私保护。
在处理大数据时代的审计取证过程中，审计人员需要遵循相关法律法规，保护数据的隐私和安全，确保审计取证的合法合规性。
大数据时代的审计证据与审计取证在不断发展进步，审计人员需要不断学习和提升自己的技术能力，才能更好地适应大数据时代的审计工作。
相关法律法规和准则也需要不断完善和更新，以适应大数据时代的审计挑战。
探究大数据时代下的审计证据及审计取证
探究大数据时代下的审计证据及审计取证【摘要】在IT技术飞速发展新时代充斥在网络系统内部数据信息急剧膨胀，如何应用这些数据信息成为各行各业积极思考与解决问题之一，其中审计工作与数据信息的融合一方面可充实审计素材，另一发面可提高审计工作效率，推动审计工作与时俱进。
本文通过探析大数据时代下审计证据及审计取证，以期提高审计工作质量。
【关键词】大数据;审计证据;审计取证审计工作主要是指专业机构遵照法律法规针对企业事业组织、国家各级政府、金融机构相关重大项目资金流通情况进行综合审查的经济独立监督工作。
作为监督机制一部分，审计工作开展时间较长，主要负责收集、评估与重大項目相关数据信息，针对经济现象、经济活动进行认定，秉持实事求是原则对审计过程、结论及报告审计结果负责。
审计工作标准不得侵害关系人权益，根据职业团体会计准则、标准、规章、法律控制审计尺度，在标准化工作流程下传递审计结果。
其中，审计有关数据信息贯穿审计工作始末，其质量关乎审计工作合理性、科学性、精确性。
基于此，本文立足大数据时代，探析审计证据及审计取证方略，以期助推新时代审计工作科学发展。
一、大数据时代下审计证据及审计取证环境相较于传统审计工作环境，大数据时代中存在诸多变量，其与小数据并无明显界限，将小数据包含其中，具有多元、庞大、动态、真实、复杂等特点，有突出价值性，使审计工作环境随之发生改变，客观上为审计证据及审计取证带来机遇与挑战：机遇在于以互联网为依托大数据推动审计工作朝着信息化、智能化方向发展，应用IT技术便可处理海量审计证据，将人力从繁重证据收集工作中解脱出来，为审计取证带来便利，同时IT技术精确严谨，可提高审计证据分析质量，规避人为因素对审计取证带来的消极影响，配合应用智能扫描、云存储、在线传输、远程通信等技术，使大数据应用效率得以提高;挑战在于“数据化”过程需先进设备、技术手段予以支持，如建立审计日志采集中心，经GIS针对审计对象数据信息予以记录，应用LBS分析重大项目实施轨迹，应用RFID进行管理，通过功能不同传感器监控重大项目实施过程，源源不断收集审计证据，使审计工作环境得以优化。
大数据下针对审计目标与审计证据获取的相关思考
大数据下针对审计目标与审计证据获取的相关思考作者：谢玉华来源：《商情》2020年第12期【摘要】随着我国大数据技术的出现及运用，我国审计工作面临着较大的发展挑战，审计目标和证据的获取也出现了较大的变革。
下面该文主要论述了大数据下的审计目标与审计证据的获取，希望能够有效推动审计工作的长远可持续发展。
【关键词】大数据，审计目标，审计证据，获取在大数据模式下，人们的生活模式也出现了较大的变革，互联网技术和智能技术都被广泛运用到不同的行业中。
大数据技术在审计工作中占据较为重要的位置，充分发挥大数据技术的作用能够提升审计证据的获取效率，还能推动审计目标的快速有效完成。
基于此，本文主要针对大数据模式下的审计目标与审计证据获取进行了深入分析。
一、研究分析大数据下的审计目标通过相关调查不难发现，审计目标与审计行为之间存在较为紧密的关系，审计行为是以审计目标为中心开展的工作，能够有效推动审计工作的顺利落实。
结合当前的审计工作关系不难发现，审计工作本身就是一种比较常见的行为，审计部门就是指从事这一行为的部门，审计部门工作人员的各项行为都是通过了相关的授权，因此，审计工作的审计目标主要是受到授权人的影响。
大数据模式下，我们可以把审计目标分成两大类，一类是总体的审计目标，另一类是较为具体细化的审计目标。
所谓的审计总体目标就是指在我国法律规定下的审计目标，主要是为了把企业风险控制在合理范围内，并进一步提升企业的经济收益。
审计的具体目标则是在总体目标下的进一步细致划分。
具体目标包含一般审计目标和项目审计目标，前者是所有项目审计都需要满足的目标，后者是结合不同项目制定的目标。
二、大数据时代审计证据的特征在大数据模式下，人们的生活、工作等信息数量在逐渐增加，审计工作难度也在不断增加，为此我们应该充分发挥大数据技术的自身作用，不断优化审计工作模式，借助大数据审计进一步完善传统审计工作流程。
借助大数据技术采集相关证据，能够有效提升证据的真实有效性。
大数据环境下的审计证据收集与分析策略
大数据环境下的审计证据收集与分析策略
徐大地
【期刊名称】《理财（审计）》
【年(卷),期】2024()5
【摘要】大数据给当代审计工作带来了深刻影响。
一方面,作为企业经济活动的数字记录,大数据成为审计的重要证据来源。
从传统的会计凭证扩展到各类内部管理系统和外部环境数据,大大拓宽了审计证据的范围。
大数据证据具有实时性强、容量大、种类多的特征,可提供更广泛、及时和相关的信息,有力支撑审计判断。
另一方面,大数据时代也给审计工作带来了新的挑战。
如何在海量数据中有效识别关键证据、提高数据处理能力、应对数据真实性问题等,都成为审计机构和审计人员亟待解决的难题。
本文通过分析和探讨大数据对审计证据收集和分析的影响,旨在找到应对大数据环境的有效策略,为审计机构和审计人员进行大数据审计提供参考。
【总页数】3页(P21-23)
【作者】徐大地
【作者单位】沛县审计局
【正文语种】中文
【中图分类】F23
【相关文献】
1.大数据环境下基层审计机关电子审计证据质量探究
2.基于大数据环境的审计取证方式和审计证据特性探究
3.大数据环境下企业审计工作面临的挑战及策略分析
4.
大数据的审计证据收集和分析方法探讨5.互联网环境下审计证据的收集和分析研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
大数据背景下的审计研究
大数据背景下的审计研究摘要：无论对于任何行业，大数据如今都成为了热点问题，而随着大数据技术的越来越可行以及审计数据处理需求量的大幅度增长，加上被审单位全面信息化的背景，大数据驱动的审计将影响未来审计的走向。
本文根据大数据的特点以及审计理论及实务开展的现状，分别阐述了大数据技术及环境对审计理论研究、对审计取证以及对审计数据分析方面的影响，提出了我国在大数据背景下的研究展望。
关键词：大数据；审计；证据；数据分析一、引言国家审计署前审计长刘家义强调的“免疫系统〞需要对数据进行高效处理，而近年来，随着我国经济开展速度的快速增长，必将为未来的审计带来更加巨大的任务压力，运用大数据、云计算技术的智能审计平台，智能化、自动化的审计能够帮忙审计人员大大提高审计效率以及能力。
随着“审计全覆盖〞理念的实施，审计机关审计任务日趋繁重，不仅审计资源严重缺乏，对审计能力提出很大挑战，同时也影响审计质量，难以躲避审计风险。
2008年10月出台的?国务院关于加强审计工作的意见》代表着国家首次在文件中将大数据审计列入审计信息化工作重点。
这将为大数据审计提供重要的大数据生态圈和共享制度保障。
大数据具有5V特点：Volume〔大量〕、Velocity〔高速〕、Va－riety〔多样〕、Value〔低价值密度〕、Veracity〔真实性〕。
当下，数字化建造、智慧建造等项目建设环境，为数据驱动的审计提供了数据资源，一些信息集成技术和各类大数据分析技术又为数据驱动的审计提供了技术上的可行性。
大数据审计旨在将“数据孤岛型、业务封闭型、模式单一型〞向“数据一体化、业务一体化、模式一体化〞的方向推进开展。
二、大数据环境对审计开展文献回忆随着现代信息技术的开展，数据逐渐开展为需要新处理模式才能更好地支持决策的制定、发现数据下隐藏的问题和提高效率能力的海量〔Volume〕、高增长率〔Velocity〕和多样化〔Variety〕的信息资产。
大数据的产生将成为现代审计和会计的一个转折点。
大数据时代下审计风险与审计证据变化探析
【摘要】目前大数据技术已经渗入到各行各业，对经济发展和企业经营产生了深远的影响，审计工作也在其影响下将侧重点进行转移，面临环境和应用方法的改变。
文章从大数据时代下财务审计工作的特征入手，结合审计过程中的两个核心要素——审计风险和审计证据的变化进行讨论，并有针对性地提出应对措施，希望能够为审计工作的改革转型提供一定的理论借鉴。
【关键词】大数据时代；审计证据；审计风险【中图分类号】F239大数据时代的到来让越来越多的企业逐渐认识到信息科技的重要性。
当前，大数据对社会的发展和对未来的影响越来越大，甚至产生决定性的作用。
对于审计工作来说，最重要的要素就是数据，因此大数据对审计领域的影响也不容忽视，主要表现在数据的数量和性质方面的繁多性、多变性以及处理数据技术的更新换代，特别是对于审计风险和审计证据来说，在大数据背景下都发生了新的变化，因此目前传统的审计方法已经无法满足审计工作的需求。
大数据应用于审计工作既符合国家“审计全覆盖”的战略要求，也符合审计行业自身的发展趋势，因此需要审计人员重新分析审计相关因素的影响变化，不断进行改进完善，以适应大数据信息的快速变化。
一、大数据环境下的新型审计特征（一）传统审计到全局审计的转变数据就是信息，数据就是资源。
大数据背景下，爆发式增长的数据量和日渐成熟的硬件技术相结合，使海量数据变成了宝贵的财富。
在传统审计模式中，由于技术、硬件等方面的限制，在处理数量庞大的数据，特别是外部数据时，审计人员通常无法获得审计对象的所有信息，从而无法对获取到的资料进行全面分析比对，因此大多数审计人员会采用抽样审计的方法。
由于抽样审计的随机性特点，传统的审计方法难免会有局限性，无法保证绝对的覆盖范围，可能会忽略对审计结论产生决定性作用的单体数据，同时由于抽样中主观因素的影响，审计过程中可能会伴随营私舞弊的风险。
大数据时代的到来，信息处理技术随之迭代升级，多方面的科技发展（如云计算、实时采集、数据共享、数据挖掘等）也促使审计范围从以前的局限观演变成未来的全局观，从而增强了审计结果的可信度和完整性。
审计证据的基本特征
审计证据的基本特征
审计证据的基本特征是指在审计过程中，用于支持审计结论的相关信息、记录或资料。
审计证据是审计师根据专业判断对企业财务状况和业务活动进行审查和评价的依据，对审计工作的信力和可靠性具有重要影响。
审计证据具有以下基本特征：
2.充分性：审计证据应具有足够的数量和广度，能够满足审计目标的要求。
充分性规定了审计证据的数量和质量必须能够支持审计师对审计对象事项的准确评价。
3.可信度：审计证据应具有高度可信度，能够体现审计对象真实情况和真实原貌。
可信度是验证审计对象的财务状况和业务活动是否真实可靠的重要依据。
4.相关性：审计证据应与审计目标之间存在密切的关联。
相关性意味着审计证据能够证明审计目标的实现情况，并能够支持审计师对审计对象的评价和判断。
5.有效性：审计证据应能够有助于达到审计目标。
有效性需要审计证据能够满足审计工作的需求，能够支持审计师形成准确的审计结论。
6.公正性：审计证据应当客观、中立和公正，能够确保审计师对审计对象的评价不受个人主观因素的影响。
公正性是审计证据可信度的重要保障。
大数据时代的审计证据与审计取证分析
大数据时代的审计证据与审计取证分析随着信息技术的不断发展，大数据时代已经悄然到来，各类企业和组织都在不同程度上开始应用大数据技术来管理和分析海量的数据。
在这个大数据时代，审计证据和审计取证的分析也面临了新的挑战和机遇。
本文将就大数据时代的审计证据和审计取证进行分析和探讨。
一、大数据时代的审计证据1. 数据规模庞大在大数据时代，企业和组织所产生的数据规模已经远远超出了传统的数据处理能力。
大规模的数据不仅来自于企业内部的信息系统，还包括了外部的社交媒体、互联网等各种来源。
这种规模之大使得审计人员需要更加专业的技能和工具来处理数据，准确地找到审计证据。
2. 多样化的数据类型除了数据规模庞大之外，大数据时代的数据类型也变得更加多样化。
传统的审计证据通常是以结构化的数据形式存在，如数据库里的表格数据。
现在的数据不仅包括结构化的数据，还包括了非结构化的数据，如文本、图片、音频和视频等。
审计人员需要运用更加多样的手段和工具来分析这些数据，以获取审计证据。
3. 实时性要求在大数据时代，数据的获取和处理要求更加实时。
企业和组织需要及时地了解到数据的变化和发展趋势，以便做出及时的决策。
这就要求审计人员在进行审计证据的收集和分析时，也要能够随时随地地获取数据，及时地进行分析和判断。
二、大数据时代的审计取证分析1. 数据挖掘技术在大数据时代，审计取证的分析已经不再是单纯地依靠手工的方法来进行，而需要运用数据挖掘技术来发现隐藏在海量数据中的关键信息。
数据挖掘技术可以帮助审计人员从大规模的数据中发现模式和规律，以及异常和风险，进而找到审计取证的线索和证据。
2. 数据可视化数据可视化是一种通过图表、地图等形式将数据呈现出来的技术。
在大数据时代，审计取证的分析也可以借助数据可视化技术更加直观地展现数据之间的关系和变化。
这样不仅可以帮助审计人员更快地发现问题和异常，还可以让审计结论更加清晰地呈现给审计委员会和其他利益相关者。
3. 数据分析工具大数据时代为审计取证的分析提供了更多的数据分析工具。
大数据技术在工程造价结算审计中的应用
大数据技术在工程造价结算审计中的应用【摘要】随着大数据时代的到来，现如今已经渗透到了各个行业当中，而各大行业无不希望通过大数据的力量来实现各自的蜕变。
现今工程造价结算审计仍然依靠着传统的方式进行，时效性和准确性都无法满足当今工程造价管理领域的需求。
面对现阶段庞大的工程造价结算审计信息数据进行处理和分析，为管理人员决策提供依据和参考，仅仅依靠人工的处理技术是远远不够，要创新应用大数据挖掘技术来充分利用工程造价海量的数据价值，这不仅提高了造价结算审计工作的效率，还可以促进造价结算审计工作快速健康发展。
【关键词】大数据；工程结算；审计随着大数据时代的不断发展与成熟，在工程造价结算过程中仅仅使用审计中的传统方法很难适应大数据下的环境。
审计流程中的核心的部分就是信息与数据，而影响审计未来发展的核心技术项目之一就是大数据审计建设。
审计人员将在大数据审计建设的基础上，利用信息技术和数据分析在非常规审计程序上获取更加充分、适当的审计证据，这将是实现审计全覆盖的一个有效的方法和途径。
新时期信息时代下，大数据运用在工程造价结算审计目前所存在的问题及相关对策仍需结合现实案例进一步的深入研究。
1.大数据审计研究现状大数据审计是顺应时代和社会发展的产物，是随着大数据时代的到来以及大数据技术的发展而产生的一种新的审计方式。
审计首先是一项经济监督活动，即对被审计单位信息的真实完整性、经济行为的合规性进行鉴证[1]。
而审计机关遵循大数据的理念，运用大数据的技术和工具运用到审计工作的方法，可以称之为大数据审计。
由于大数据所使用的方法更加复杂高级，对数据的洞察更加敏锐和深刻，因此大数据的应用能够提高审计人员发现问题，评价分析的能力，为审计工作带来了很大的便利。
随着大数据时代的来临，原始数据的规模变得非常巨大，必须借助更高级的计算机处理、云计算、数据挖掘等先进技术才能完成审计工作，这使审计技术方法上的革新成为了必要，审计环境也相应地发生了巨大的变化，传统审计模式已经难以满足需求，必须向大数据审计模式转型升级。
浅析大数据时代的审计证据与审计取证
浅析大数据时代的审计证据与审计取证随着互联网的快速发展和信息技术的普及应用，大数据时代已经到来。
大数据时代给各行各业带来了许多机遇，同时也带来了许多挑战。
在财务审计领域，大数据时代对审计证据与审计取证也提出了新的要求和挑战。
大数据时代的审计证据更加丰富多样。
在过去，审计人员主要依靠会计凭证、合同协议、银行对账单等文化记录来获取审计证据。
但在大数据时代，企业往往会把各种交易数据、客户数据、市场数据等大量数据进行采集和存储，这些数据可以作为审计证据的一部分。
审计人员可以通过对大数据进行分析和挖掘，从中获取更多的审计证据，从而为审计工作提供更加全面、准确的依据。
大数据时代的审计证据更加难以获取和分析。
由于大数据量大、数据类型复杂等特点，审计人员需要具备一定的信息技术和数据分析能力，才能够进行大数据的获取和分析。
大数据时代的数据存在着数据隐私、数据安全等问题，审计人员需要严格遵守相关的法律法规和审计规范，确保审计证据的合法获取和安全保护。
大数据时代的审计取证更加依赖于数据分析。
传统的审计取证主要依靠审计人员的经验和专业知识，通过文件调阅、询问访谈等方式来获取取证证据。
但在大数据时代，由于数据量庞大、数据类型复杂，审计人员需要借助数据分析工具和方法，通过对数据的挖掘和分析，来获取审计取证所需的关键信息。
数据分析能够帮助审计人员快速筛选、提取审计取证的关键数据，减少了审计人员的工作量和工作时间，提高了审计工作的效率和准确性。
大数据时代的审计证据和审计取证需要审计人员具备新的技能和素质。
审计人员不仅需要具备扎实的会计、审计知识，还需要具备信息技术和数据分析的能力。
只有具备了这些新的技能和素质，审计人员才能够适应大数据时代的审计工作，从而提供更加高效、准确的审计服务。
大数据时代的审计证据与审计取证具有丰富多样、难以获取和分析、依赖数据分析等特点。
审计人员需要积极适应和应对大数据时代的审计要求和挑战，不断提升自身的能力和素质，提高审计工作的质量和效率。
大数据时代的审计证据与审计取证分析
大数据时代的审计证据与审计取证分析随着大数据时代的到来，审计工作也面临了新的挑战和机遇。
大数据给审计工作带来了更多的审计证据和审计取证分析的可能性，使得审计工作更加准确、高效和全面。
本文将就大数据时代的审计证据与审计取证分析进行深入探讨。
大数据时代的审计证据更加丰富和全面。
传统审计主要依靠会计记账凭证、财务报表等有限的数据来源。
而大数据时代，审计师可以利用互联网、社交媒体、物联网等大数据平台来获取更多的审计证据。
审计师可以通过互联网搜索公司的行业信息、竞争对手的相关数据、产品销售情况等，从而更全面地了解被审计单位的经营状况。
审计师还可以利用社交媒体等平台获取公司管理层的言论和行为，以获取关于公司治理和风险管理的更多信息。
这些多样化的数据源为审计师提供了更多的审计证据，有助于发现潜在的审计风险和问题。
大数据时代的审计取证分析更加精细和高效。
传统审计取证主要通过样本抽样和数据抽查的方式进行，效率较低且易产生偏差。
而大数据时代，审计师可以利用大数据分析技术来进行取证分析，极大地提高了审计工作的效率和准确性。
审计师可以利用数据挖掘算法对大量数据进行筛选和分析，通过数据关联分析、异常值检测等方法，发现潜在的异常交易和不合规行为。
审计师还可以利用数据可视化技术将复杂的数据呈现为直观的图表和报告，使审计结论更具说服力和可解释性。
这些技术的应用使得审计师可以更快速地识别出审计风险和问题，提高审计工作的效率和质量。
大数据时代的审计也面临一些挑战和问题。
大数据的采集和处理需要专业的技术和工具支持，对审计师的技术水平提出了更高的要求。
审计师需要不断学习和掌握新的数据分析技术和工具，以应对复杂的审计工作。
大数据涉及的数据量庞大且复杂，容易出现数据不一致、缺失等问题，给审计师的取证工作带来了困难。
审计师需要具备解决数据清洗和合并问题的能力，以确保审计证据的准确性和完整性。
大数据时代涉及的数据隐私和安全问题也需得到重视，审计师需要关注大数据采集和处理过程中的隐私保护和数据安全问题。
审计证据的内容、质量特征与基本方法PPT课件( 66页)
03.07.2019
niexj
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本节内容的重点与难点
一、审计证据的内容 二、审计证据的质量特征
（1）审计证据的充分性 （2）审计证据的适当性
在现代经济生活中，审计师必须 跳出会计记录获取其他信息，否 则审计师就不能识别财务报表的 重大错报风险。
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案例1：印尼KDP项目审计：哈佛大学 Benjamin教授取证方法
调查组获得的证据：
(1) 材料数量； (2) 材料的价格； (3) 人工的工时和单位时间工资； (4) 计算的道路工程不明支出。
检验分析时使用中间价格。
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案例1：印尼KDP项目审计：哈佛大学 Benjamin教授取证方法
（3）计量工资和工时 调查工人
为公路施工劳动是有偿的，还是义务的？ 每日工资和工作时间是多少？ 建设项目不同路段的计件工资是怎么安排的？
调查组和现场工程师依靠以往经验和修建“试 验公路”的经验推断工人能力。
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案例1：印尼KDP项目审计：哈佛大学 Benjamin教授取证方法
（4）计量项目不明支出
估算实际数 = 数量×单价 报告数 项目不明支出 = 报告数－实际数
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案例1：印尼KDP项目审计：哈佛大 学Benjamin教授取证方法
当时审计就被认为是验证财务报表数据与会计记 录和文件的一致性。McKesson & Robbins案暴露 了这种观念的局限性，美国证券交易委员会 （SEC）此后强制要求审计师突破会计资料对存 货监盘和对应收账款函证。
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审计月刊/2016/08/总第340期
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近
年来，随着信息技术与经济社会的交汇融合，数据开始迅猛
增长，且已成为国家基础性战略资源。
大数据环境下，审计工作需要充分利用大数据。
本文拟就大数据审计证据的基本特征进行剖析。
一、传统审计理论有关审计证据的基本特征
最高审计机关国际组织审计准则对审计证据的定义为审计证据是为审计人员或最高审计机关提出的意见、结论或报告提供基础的信息。
国际会计师联合会审计准则对审计证据的定义为：审计证据是注册会计师为了得出审计结论、形成审计意见而使用的所有信息，包括财务报表依据的会计记录中含有的信息和其他信息。
我国国家审计准则定义审计证据，是指审计人员获取的能够为审计结论提供合理基础的全部事实、包括审计人员调查了解被审计单位及其相关情况和对确定的审计事项进行审查所获取的证据。
一般传统审计理论认为，审计证据具备客观性、合法性、相关性和充分性等基本特征。
客观性，是指审计证据必须是客观存在的事实材料，反映被审计事项的特征。
审计证据必须是客观存在的真实情况，是不以人们主观意志为转移的客观事实。
任何个人所想象、推测或臆造的情况，都不能成为或作为审计证据。
客观存在性是审计证据最本质的特征。
合法性，是指审计取证行为应当遵循法定权限和程序的要求，证据具有法律上的效力。
审计证据的合法性要求审计人员在取证时要遵循合法的程序，实施合法的手续，采取法律上认可的技术方法。
相关性，是指审计证据与审计事项及其具体审计目标之间具有实质性联系，即在分析审计证据的相关性时，既要考虑审计证据与审计事项之间的相关性，也要考虑审计证据与该事项具体审计目标之间的相关性。
充分性，是指审计证据足以证明
审计事项并形成审计结论。
对每一个具体的被审计事项究竟需要多少证据才能证明其事项，形成准确的审计结论，要具体问题具体分析，只有证据充分，且证据与证据之间相互衔接，才能形成审计结论。
审计证据所具有的基本特征与审计本质、基本功能、审计目标、审计环境、相关法律规定和审计工作质量
◆黄江海/湖南省岳阳市审计局
摘要/大数据对审计工作将逐渐产生深远影响，有必要不断进行深入观察和研究。
本文就大数据审计证据的基本特征问题进行剖析，提出大数据审计证据具有客观性、合法性、相关性、充分性、复合性和可验性六大基本特征。
关键词/大数据审计
审计证据
基本特征
试析大数据审计证据的基本特征
理论研讨
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DOI:10.15882/ki.sjyk.2016.08.003
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审计月刊/2016/08/总第340期
要求等密切相关。
二、对大数据和大数据审计的基本认识
新一轮信息技术革命与人类经济社会活动的交汇融合，引发了数据爆炸式增长，大数据的概念应运而生。
大数据是信息技术中具有颠覆性的技术变革，然而到目前为止，全社会对“大数据”概念的认识并没有达成一致。
人们对大数据概念理解的不一致和认识上的分歧实际上反映了现有的大数据概念与现实需求的脱节，特别是与政府需求的脱节。
从推进国家信息化发展的角度看，能利用大数据提升全民数据意识、发展数据文化、释放数据红利、打造数据优势才是硬道理。
随着信息技术的大力发展及其变革，大数据技术的产生，给审计工作带来了机遇和挑战，对审计环境产生了一定的影响。
特别是随着《促进大数据发展行动纲要》提出的发展目标的逐步实现，审计可充分利用大数据从传统的抽样审计转变为全面审计，审计范围从单一业务转变为全景式审计，为审计全覆盖创造了有利条
件，同时审计工作需要更多依赖数据及数据的分析技术和方法，这对相应技术手段、管理机制、法律制度、人员素质和风险防范等提出了挑战。
近年来，国家审计已经对数据这一重要资源给予了高度重视。
2013年6月审计署发布的《关于印发特派办审计数据综合利用指南——计算机审计实务公告第47号的通知》中，对审计数据归集和处理、审计数据管理和共享，审计数据分析技术和方法等均做了详细规定。
审计利用的数据多数是结构化数据或部分半结构化数据，尤其是作为审计证据的电子数据，即有内部数据也有外部数据，更多的是内部数据。
内部数据主要是从被审计单位信息系统直接采集得到的电子数据，一部分是在上述数据基础上按照一定规则进行格式转换，或经过审计数字化等其他处理而得到的电子数据；外部数据主要是从相关部门单位数据库中提取的相关数据。
审计工作利用获取的数据进行关联分析形成相应的审计证据。
在大数据环境下，审计工作可利用集合形成的大数据，构建多元异构、跨领域跨行业的大数据，特别是利用政府层面集合形成的
大数据，这些数据将不仅包括结构化数据、同时也包括半结构化数据和非结构化数据，审计将依据审计目标的需要，更多的采用先进和必要的数据挖掘技术手段，从相关的大数据中获取有价值的信息为审计工作而用，不断推动大数据环境下的审计工作。
三、大数据审计证据的基本特征
大数据审计，其审计证据同样具有传统审计下审计证据的客观性、合法性、相关性和充分性等基本特征，不同的是赋予了一些与大数据相关的新内涵。
客观性方面，形成审计证据所利用的数据必须是客观存在的数据，不是人为臆造生成或者主观变造的；通过大数据挖掘分析出来的相关数据结果，揭示的也应是某些客观事实。
合法性方面，审计利用大数据应遵循合法的程序及采用合法的手段；使用的数据分析技术方法也应是合法的或者是业界普遍认同的。
相关性方面，形成审计证据所利用大数据和对数据分析获得的分析结果应与审计事项和审计目标相关，要在对被审计事项的审计中实现相应审计目标中有价值。
充分性方面，形成审计证据的大数据及其分析结果，据此证明被审计事项的相关情况并形成相应结论时，要有足够的数据量或者充分的证明力。
同时，大数据审计证据还具有一些新的特征，本文将之表述为复合性和可验性。
复合性指大数据审计证据是针对具体审计事项和审计目标的需要，通过对多个不同来源的数据库或信息相互关联，从中挖掘分析形成的。
大数据审计证据不是从单一来源的单一数据库或信息中形成的审计证据。
过去和现在常通过导入被审计
理论研讨
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单位的相关数据，及使用AO系统或其他信息化技术进行相应分析取得的一些审计证据，它不能称为大数据审计证据。
只有为满足具体审计目标的需要，通过对多个不同来源的数据库数据关联分析挖掘，或者通过挖掘分析、多维分析、查询分析产生一些形成审计证据的中间数据后再与其他相关数据相互关联形成的审计证据，才能称其为大数据审计证据，这种审计证据的数据是有一个比较复杂的挖掘分析复合形成的过程，并且也是用传统审计技术方法无法获取的。
可验性，指大数据审计证据的相关数据及其获取过程是事后可以通过业界普遍认同的技术方法或者相应的认知语言进行验证的。
大数据审计依赖的相关数据全部是数字化信息，即使除数字信息之外的模拟信息，也采用了相应的数字技术对信息进行数字化加工处理、存储和表示，数据通过相应的信息技术和大数据技术等以磁盘、磁带、光盘、磁盘阵列等数据存储介质作为载体记录保存着，数据信息是海量的、无形的，必须借助相应的信息技术和数据挖掘分
析技术才能让人认知理解，审计从大
数据中获取的大数据审计证据，也必
须能够使用相应的技术方法进行认
知，同时，审计应用大数据分析技术，
从非结构化到半结构化，从半结构化
到结构化，从结构化到关联数据体
系，从关联数据体系到数据挖掘，从
大量的、不完全的、有噪声的、模糊
的、随机的实际应用数据中，提取隐
含在其中的、人们事先可能并不明确
的，但又潜在有用的信息、知识和线
索，发现审计疑点线索，对这些线索
进行核实确认形成审计证据，是个比
较复杂的过程，形成大数据审计证据
及其形成过程事后也必须是可以进
行重复获取的，也就是可进行相应的
验证。
因此在大数据审计证据的取
证过程中，为了便于日后认知和验证
有关审计证据，审计人员应对电子数
据的采集、分析处理过程以及计算分
析时编写相关数据库查询语句等及
时作出必要记录，一并作为大数据审
计证据一个不可缺失的部分。
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