時間：2022-12-10 14:11:22
序論：在您撰寫大數據審計論文時，參考他人的優秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發您的創作熱情，引導您走向新的創作高度。
英國NFI項目每年均對上個財政年度的數據分析和對比情況出具審計報告，不僅橫向對比各行業數據欺詐的件數和金額，還縱向對比近年來的變化情況。一方面勾勒出欺詐問題出現的高風險重點行業和重點領域，為審計項目的選擇鎖定重點；另一方面動態反映數據欺詐問題的變化趨勢，不僅發現問題，還有針對性地跟蹤某類欺詐問題是否得到了遏制，已經發現的問題是否得到了有效整改。我國審計始終強調全面審計、突出重點，但是如何發現和突出重點卻一直是審計實踐面臨的難題。不但可以通過大數據的匯總、統計功能對被審計單位的情況進行總體把握，還可以通過橫向、縱向對比，聚類、關聯分析，發現存在虛報冒領、擠占挪用、重復申報、截留套取等違法違規問題的高發行業、領域、環節、單位和部門，為審計延伸提供精確制導的坐標，為審計項目計劃提供確切實在的依據。
二、大數據分析是績效審計的利器
英國NFI通過大數據分析，不僅發現個案問題，還對同類問題的產生原因進行分析，促使相關部門和單位完善制度，堵塞漏洞，提高公共資金的使用效率和效益。近年來，隨著我國財經制度的不斷完善和加強，違反財經紀律、違法違規的問題得到了很大遏制，國家審計在繼續查處違法違規性問題的同時，也十分注重對公共財政資金使用績效進行審計。通過大數據集中分析平臺的關聯分析查詢，能夠從整體層面高效、便捷地發現諸如公共財政資金滯留的具體環節、時間；發現公共財政資金投向不符合產業政策導向；發現財政專項資金分配在地區和部門間存在的不均衡、不合理；發現財政投入的建設項目存在的進度滯后、效益與預期不符等問題。大數據提供的證據與審計抽查相比，能夠更加全面、客觀地反映某項公共財政資金產生的整體效果和存在問題。在此基礎上提出的審計意見和建議，更加充分、準確和有針對性，更能促使相關部門和單位完善制度、落實責任、加強管理，更好地實現公共財政資金的價值。
三、如何構建審計大數據平臺
1.通過立法為建立審計大數據集中分析平臺奠定基石。英國NFI的數據收集和分析工作是依據2008年7月21日修訂的數據配比法案進行的，法律授權使英國審計委員會將數據收集、整理、分析等工作成為常態，這是審計開展大數據分析的基石。目前，我國審計法授予了審計機關在審計期間獲取被審計單位數據的權力，但是審計項目是單個開展的，各被審計單位之間的數據不能完全地相互關聯，形成了一個個數據孤島；并且，審計項目一結束，被審計單位就不愿意繼續向審計機關提供數據，難以對被審計單位進行持續的審計監督。借鑒英國的經驗，我國應當從法律層面明確屬于國家審計范圍的政府部門、企事業單位、公共機構，以及使用公共財政資金的企業、單位等應當定期向審計機關提供電子數據，為國家審計進行大數據分析創造條件，從根本上解決目前存在的數據收集難、不完整、時效性差等問題，將一個個數據“孤島”連接起來，在此基礎上進行深入的關聯、對比和分析，真正發揮信息時代大數據的強大作用。
2.建立統一的數據格式標準。英國NFI項目的數據涉及相關政府部門、醫院、學校、養老金管理機構、房屋管理機構、銀行、部分私營企業等，提供的數據包括單位財務數據、單位業務數據、部分員工個人數據等，所有提供的數據均按照NFI項目指定的數據格式范圍。NFI收到各單位上傳的數據后，只需經過少量的數據清理，就可以整合到數據集中分析平臺中，對不同部門、機構、單位的數據進行對比分析。在信息化高度發展的今天，我國應當由審計部門牽頭，工信部、協會、高校等合作，建立統一的數據共享接口，在現有的審計署財務數據接口的基礎上，擴充和整合管理數據、業務數據等信息，實現大數據兼容匹配。
（一）大數據增值價值巨大，商業價值、經濟價值和社會價值不可估量，終極價值在于助力社會進步與升級。美國奧巴馬政府將數據定義為“未來的新石油”，是對其價值最生動的再現。大數據雖然價值密度低，但通過對數據的處理、整合和分析并使用，可創造出巨大的商業價值、經濟價值和社會價值。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態已不斷涌現，大數據成為經濟高速增長的新引擎，正在“吞噬”和重構傳統組織架構，必將引發政府、公共事業、制造業、流通等領域全方位變革。特別是人機“生命共同體”快速進化，大數據將為人類的生活創造前所未有的可量化的維度，成為當代文明建設的助力器，讓社會得以革新與升級，最終改變未來。
（二）大數據橫空出世，源于個人全球化、記憶數字化、社會網絡資本化的全力驅動，是IT業發展演進的歷史使然。大數據不是突然產生的，是IT技術發展的必然產物。大數據浪潮主要源于三大驅動力推動。一是互聯網、移動互聯網及物聯網等新一代信息技術，實現了信息、知識和社會關系網絡乃至“個人”全球化，為大數據提供了廣泛的數據來源。二是數據開放運動和數據民主化，實現了數據的分布式共享和全球性覆蓋，云計算等廉價、高效的存儲提取方式，讓數據成為“共享的社會記憶”，客觀上開啟了大數據時代大門。三是挖掘復雜社會網絡資本價值，加速了大數據技術的深度應用，構成了大數據的經濟驅動力。全球化、數字化和社會網絡資本化齊力推動了大數據大發展。
二、大數據：國家審計改革發展新動力
正在發生和演變的趨勢表明，大數據時代無論對于社會、組織還是個人，都是一次革命，一個巨大的挑戰，一個重大的轉型機遇和飛躍的契機。國家審計無疑也是如此。1.飛速發展的經濟社會新實踐，必將推進國家審計理論與時創新。當前，人工智能、社交網站、RFID、語義網、云計算等技術或理念風馳電掣一般闖入我們的工作生活，數據開放、軟件開源、普適計算、智慧地球等新思想令人眼花繚亂，新的技術和觀念層出不窮。在信息技術環境下，豐富多彩的經濟社會實踐，通過信息交換、權能傳遞和功效聯動等方式，將先進的信息技術、網絡技術、網絡時空觀、數據挖掘、系統集成以及多媒體等多種學科理論和技術思想深層次地植根于審計理論，刺激審計理論的變革和創新。同時，國外一些先進管理理念，如企業再造工程、虛擬組織、穆爾法則(Mooreslaw)、基爾德法則(Gilderslaw)和麥特卡夫法則(Metcalfeslaw)等，與傳統審計理論進行分化、碰撞、對接與融合，必將從廣度和深度上推進審計理論不斷繁衍與創新，審計理論將呈現多樣性、交融性和虛擬性。2.審計客體內涵和外延的擴張，必將呼喚國家審計權力邊界順勢突圍。近年來，經濟社會實踐活動中，計算機、數據庫、網絡等現代信息技術得到了廣泛運用，實物流、資金流表現向無紙化、數字化和信息流的轉變，業務處理和財務管理逐步實現自動化和網絡化，國家審計的審計內容、審計對象、審計資料、審計證據線索等都呈現出普遍電子化、數字化的特點。從而擺脫了傳統帳套、傳統財務信息、紙質的業務軌跡，從被審計單位的財務收支及有關的經營管理活動，會計資料和其他相關資料，擴展到電子數據、系統內部控制和信息系統自身；從財務數據延伸到業務數據；從內部數據關聯到外部數據，審計客體外延和內涵的擴張，突破了以財政財務收支、紙質載體為主的審計權限范圍。必然要求法律賦予審計部門數據采集、技術偵查、行政強制、訴訟等更多權力，以應對大數據時代的高科技舞弊，確保審計職能的充分發揮。3.新型大數據技術的廣泛應用，必將推動國家審計作業流程優化再造。聯機分析、數據挖掘、WEB2.0互聯網審計、云技術等大數據技術普遍運用，將所有的審計內容、審計技術、審計方法納入大數據審計之中。傳統的現場審計作業流程必將改造優化為：了解調查，獲取信息；采集數據，整理數據；進行數據轉換、清理和驗證；創建審計中間表；進行數據分析，找出審計重點；構建審計分析模型，分析數據；延伸落實，審計取證。數據分析成為審計作業的核心。信息技術還可以優化審計項目管理，如利用信息技術為審計項目管理內置一個標準的、符合質量要求的審計作業流程，用以規范審計人員的審計作業行為，使不同背景、不同水平的審計人員能夠執行相同的審計動作。通過虛擬組織形態和數據集成智能化管理，實行遠程控制審計項目，包括審計方案的控制、分工控制和授權控制，為質量控制和風險預防搭建一個良好的、高效的管控平臺。4.國家審計供需矛盾更為激烈，必將要求國家審計主體能力自我革命。審計作為綜合性經濟監督部門，覆蓋領域之廣，涉及的經濟社會活動之多，所產生和集聚的數據規模不可謂不大。大數據價值的發現和挖掘，必定給審計創造了更多需求，打開了更廣闊的市場，對審計供給能力提出了新挑戰。而決定審計供給能力的關隘就是國家審計主體能力。大數據時代，IT審計師將主導國家審計舞臺。而目前，大部分審計人員主要精通財會知識，計算機知識和技能比較欠缺，知識結構還不能滿足大數據技術的要求，數據分析與管理高端人才緊缺。審計人員除了要有專業的審計、會計知識外，必須精通信息技術，掌握網絡、數據庫、電子商務、信息系統的開發與管理和計算機輔助審計技術。優化審計人員能力結構，增強審計干部信息化審計基礎能力、數據采集處理和分析能力、監測指標和模型的構建和分析能力、信息系統內部控制測評能力，尤為緊迫。
三、大數據背景下國家審計發展路徑
無論是組織結構，還是國家文明，只有充分發揮大數據時代的價值、迎接好大數據面臨的挑戰并積極應對，才會處于不敗之地。因此，國家審計應放眼未來，以大數據審計為目標，加快改革創新步伐，搶占審計發展的突破點和制高點，迎接新時代挑戰。
（一）加快理論創新，為大數據審計落地提供實踐指南。要堅持實踐上的“摸著石頭過河”與理論上的“頂層設計”相結合，加強審計理論和實務的研究，在理論上對大數據審計的性質以及由此決定的審計職能與任務等基本問題進行深入研究，構筑起適應大數據時展的、可用于解釋和預測多種審計現象的審計理論。加強與國家信息化咨詢委員會、公安部、發改委、工信部、財政部和國家信息中心等相關部門的合作研討，多角度、更準確地把握客觀現實及政策約束；組建由學術界專家、審計研究人員和實務骨干組成的團隊，承擔把握前沿熱點、規劃審計思路等工作，為加快大數據審計實踐提供操作指南。要制定大數據審計發展的長遠規劃，堅持把大數據審計作為國家審計發展的核心戰略，從數據、制度、人才和技術等方面逐步積累基礎資源，有計劃、有步驟、長期不懈地堅持推進。要加大宣傳，營造數據審計文化氛圍，革新思想觀念，樹立正確數據觀，建立基于全數據模式、從整體到局部的審計思維模式，用大數據時代精神武裝頭腦。
（二）加快制度創新，健全完善大數據審計相關法規建設。目前，我國電子商務、網絡經濟和計算機應用相關法律法規制定相對滯后于經濟社會實踐活動，有些甚至還是盲區，導致大數據審計的法律地位和權限虛置。要加強電子商務、網絡經濟等相關立法，把電子合同、電子憑證、電子證據、電子簽名的法律效力和保管要求，數據認證機構的管理，電子信息與網絡安全等相關問題，以法律法規的形式明確固化下來，為大數據審計提供法律依據。要強化審計權威，擴大審計權限，賦予審計審查審計對象計算機信息系統的功能與安全措施，利用網絡和審計軟件進行審計，接入、采集、存儲、提煉審計對象所有數據等的權力。要堅持本土自創與模仿移植相結合，建立健全與大數據時代相適應的審計標準和準則，如制定大數據審計評價準則、技術標準，數據挖掘分析指南，信息系統輸入—處理—輸出的符合性和實質性測試的準則，云計算以及網絡審計準則等，確保大數據審計有法可依、有章可循。
（三）加快機制創新，積極構造政府主導、審計主推、IT企業參與的大數據審計聯動機制。大數據技術在國家審計領域中的推廣應用是技術進步的必然要求，但根據國家審計行業自身的特點，其無法自發地獨自實現，必須積極構造政府主導、審計主推、IT企業參與的多點支撐聯動機制，形成聚合效應。對政府而言，要積極把握大數據戰略機遇，制定積極的政策法規，提供高質量的網絡基礎設施，營造適度寬松的大數據發展環境，鼓勵企業、審計部門進行大數據相關的技術研發與應用創新，從標準、法律和意識形態層面大力引導大數據審計發展。對審計部門而言，要制定戰略數據儲備計劃，加快與被審計單位數據實時互聯互通，消除“信息孤島”，為大數據審計提供數據載體；要逐步建立完善中央和地方的審計數據中心，構建審計管理、審計業務、審計方法和評價信息資源庫，加快推進國家電子審計信息資源目錄體系和交換體系建設，實現數據大集中。對IT企業而言，要深刻洞察大數據審計的需求，提供從硬件到軟件、從產品到服務的一體化解決方案；要專注細分領域創新，提供具有審計行業特色的大數據審計專家級方案。
（四）加快應用創新，不斷研究、探索、實踐大數據審計技術方法?？梢灶A見，大數據時代，審計人員時時刻刻都需要利用信息技術手段處理各種審計業務和工作。要結合審計工作實際，認真研究并積極實踐A/B測試、關聯規則挖掘、分類、數據聚類、眾包、數據融合和集成、數據挖掘、集成學習等大數據分析技術，BigTable、商業智能、云計算、Cassandra、數據倉庫、數據集市、分布式系統等大數據處理技術，以及標簽云、Clustergram、歷史流、空間信息流等可視化技術。要深度分析挖掘審計部門的大數據價值，從“業務驅動”轉向“數據驅動”，實現審計決策和管理智能化。通過云計算的IaaS、PaaS和SaaS三大服務模式，建立國家層面的跨行業、跨領域的審計私有云和審計大數據分析平臺。要建立審計專家和信息技術專家合作的審計信息技術研發模式，加強審計大數據分析模型和軟件的研究開發。建立審計信息技術評選機制，對優秀的審計技術創新進行表彰獎勵。建立審計信息技術庫，把現有審計信息技術分類整理錄入，實現網上查詢、培訓和新技術添加功能，加快大數據審計技術的推廣和應用。
一、大數據審計思路
(一)樹立大數據審計的理念。將大數據審計的貫穿到每個審計項目中，不斷研究新思路、新經驗和新做法，以數據為核心，將數據分析與現場延伸調查相結合的方式，更精準的定位審計疑點，縮小核實范圍，提高工作效率。
(二)充實大數據審計資源。定期采集包括財政、民生等使用較為頻繁的數據資源；積極推動數據采集規范化建設；推動大數據審計方法庫的構建，使計算機審計方法的應用更為便利、快捷。
(三)強化大數據審計隊伍建設。運用計算機和大數據進行審計應動員全局力量，而不僅僅局限在計算機人員。加強復合型人才的培養，審計人員不僅要懂得數據庫的知識，還要懂得審計實務；加強數據分析能力和業務知識的學習培訓，提升綜合素質。
二、提高大數據審計的措施
(一)前期數據調查
對全市各部門(單位)所運用的業務系統和業務數據進行調查了解，摸清各部門的業務數據內容及其存儲情況，為采集業務數據和審計項目中可能涉及到跨部門數據關聯做準備。接入用友財務統一核算軟件審計端口，審計端口的接入更靈活、方便地為各審計組財務數據采集提供服務。
(二)積極配合項目組
在項目實施前積極與組長、主審進行溝通，如何開展計算機審計、項目組需要什么、項目所需要的數據、主審想得到的目的和結果。以確定審計方向和重點，并將相關的審計內容納入到審計工作實施方案。在審計項目實施過程中，對審計方法、發現的疑點、采集到的數據方面存在的問題、以及審計思路的變化，及時與主審反饋，以調整審計方法和思路，并配合項目組核實疑點。
(三)參與重點項目
年初審計計劃項目制定后，確定重點審計項目，加入到項目組中。除數據分析外，通過參與其他審計內容，熟悉財務知識、財經法規以及其他業務方面知識，盡快地提升自身業務能力，積累經驗。今后審計工作中，運用自己的思路和方法開展審計。
(四)編寫計算機審計方法
在審計項目完成后，總結項目實施過程中所采用的計算機審計方法，并編寫計算機審計方法或案例，為以后的審計項目開展打好基礎。
關鍵詞：大數據分析；內部審計應用
近年來，大數據應用更加廣泛，它改變了固有的數據分析方式，將企業經營以及與之相關聯的企業和客戶信息進行收集和分析，通過新的思維處理數據與技術的難題。據調查顯示，目前我國很多優秀企業都將大數據作為新一輪經濟增長點，從2012年開始就實現了持續增長，成了企業市場經營的巨大資料庫，提高了企業的整體技術水平和競爭能力。具體而言，大數據分析是一種能夠從各類信息中快速提取有用數據的一種新技術，對內部審計工作來說具有的意義不言而喻。下面就從大數據分析給內部審計帶來的機遇和挑戰入手，從實際出發做好應用性審計，帶動審計工作發生質的飛躍。
一、大數據分析給內部審計工作帶來的機遇和挑戰
（一）審計目標信息化技術使用的初期，內部審計工作依賴計算機技術，可以通過對數據的觀察和分析找到審計中存在的問題，為具體工作的開展提供參考。大數據分析技術的應用則將審計工作帶到了新的高度，它不僅能夠發現問題，還可以對風險進行評估，對效益進行分析，及時發現審計工作中存在的問題，降低內部控制風險，為企業發展做出預測性思考。（二）審計內容數字是傳統內部審計工作參考的重點，包括營業收入、費用支出、稅收情況等等。大數據分析則突破了原來數字化的限制，基本內涵和審計的內容不斷向外延展，打破了傳統數據結構化的樣式不足，在不同的時間范圍內可以生成復雜多變的數據，其中包括文本、音頻、視頻、xml等，構建出了審計的立體化方法。（三）分析技術大數據分析與內部審計應用的結合，最大的改變就在于技術的更新，大數據分析可以實現大數字的整合，從五大技術方面進行了完善。即可視化分析、數據挖掘算法、預測性分析、語義引擎和數據質量與管理。這些新技術可以通過標準化的形式，建立數據新模型，提取隱藏起來的內部審計信息，利用圖表展示數據分析的全過程，并做出前瞻性的判斷，從而提高數據的分析準確性。
二、大數據分析內部審計的方式
首先，數據驗證性分析朝著數據挖掘性分析轉變。即由原來的多維分析驗證數據變為挖掘性技術的使用，將數據倉庫和模型構建起來，做好聚類分析，找到規律性內容，并提取關聯性數據。例如，在電力審計過程中，可以建立起專門的數據資料庫，找到電力使用的具體數據，分析用電情況。其次，審計方式由事后發現問題變為風險預警。企業經營難免會遇到各種風險，對市場形勢進行分析，將可能存在的危機控制在萌芽階段，是大數據分析有別于傳統分析模式最大的特點。另外，大數據分析可以早期關注經濟運行情況，發掘數據敏感性波動，并集合社保審計、債務數據、經濟宏觀運行數據，實現信息庫的交叉使用，提升數據分析水平和審計能力。最后，單機審計向云審計方法的轉變。云審計是基于云數據庫設立的數據平臺，它依靠的是中心統計分析，通過網絡與“云”的對接，對審計成果進行共享。與此同時，在大數據分析云計算實施的過程中，必須堅持技術的創新與發展，建立預算、財務、執政一體化策略，設立專門的數據平臺，提高信息化技術審核的質量，做好宏觀分析。
三、大數據分析在內部審計中的應用
大數據分析與內部審計的綜合應用是信息時代技術演變的新手段，在與內部審計結合使用的過程中必須堅持全面化使用，從制度流程、機構人員、審計業務以及技術上做好配合，全面推行新的審計方法。（一）創新大數據工作模式創新是進步的源泉，大數據分析的推行，與內部審計工作的結合，都必須堅持創新原則，對預算執行審計有一個全面的認識。傳統的孤立審計已不適應大數據審計的要求，需要打破部門之間的界限，以審計項目為管理主線，成立大審計組，進行扁平化管理。結合各預算部門的財務數據，發現是否存在預算項目在連年結轉的情況下仍然安排新增預算、造成資金閑置的問題。通過對數據進行宏觀整體分析，發現是否存在預算執行效率不高、分配下達預算不及時、撥付轉移支付資金超期等情況。（二）完善跟蹤審計方式通過建設審計數據綜合分析平臺，搭建關系國計民生的重點行業聯網審計系統，用Hadoop等專業工具處理半結構化、非結構化數據，規范高效地匯集和處理大規模數據信息。例如，在地稅審計中，可利用地稅聯網審計系統，集中進行全省地稅數據整理分析，探索“數據集中采集、集中統一分析、疑點分布落實、資源充分共享”的大數據審計模式，實現全省聯動審計。此外，還要對資金分配結構、資金使用流向、資金管理情況進行總體分析，全面反映預算執行整體情況，實現對預算單位的審計監督全覆蓋。（三）實現多數據融合，落實經濟責任審計運用關聯分析，找出數據間的相互聯系，分析關聯規則，發現異常聯系和異常數據，尋找審計疑點。在經濟責任審計中，可利用財政、稅務、社保、培訓等數據在橫向和縱向之間都做好關聯性研究，做好數據的全面跟蹤分析，實施和推行經濟責任審計模式，提高審計效率。另外，在深入挖掘數據過程中，還要利用數據倉庫和模型分析統計數據變動信息，分析關聯性內容，對體制機制性問題開展研究，挖掘行業性和趨勢性問題。
四、結束語
綜上所述，大數據技術的發展對審計工作提出了新的、更高的要求，也為審計提供了新的工具。傳統的大數據分析與內部審計工作的結合不夠緊密，技術應用不夠突出，且人才缺失?；诖髷祿治龅男虑闆r，內部審計工作必須從數據、資源、人才方面逐步積累資源，創新大數據分析的思路和模式，研究技術發展的情況，并建立覆蓋公司業務流程的審計信息化管理系統，使公司各業務線在統一、透明、標準的審計監控下陽光運行，確保大數據在內部審計中的高效應用。
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左建安 南京大學信息管理系2011級碩士研究生。江蘇南京， 210093。
關鍵詞：大數據；企業并購審計；審計風險
并購創造價值，然而在并購后期企業如何將并購效益達到最佳，即如何更為有效地進行并購整合一直是并購研究的一個主要方向。同時，互聯網飛速發展，大數據已悄然而至，隨之而來的必然會是以大數據為依托的又一波并購浪潮。因此，研究大數據對企業并購審計活動及其風險的影響極具現實意義。
一、企業并購審計與大數據
1.企業并購。企業并購，一般指企業兼并和收購（M&A），是以目標企業控制權為標的進行交易，實現迅速規模擴張、增強競爭力的擴張型商業活動。隨著我國改革開放步伐不斷加快，“引進來”和“走出去”協同發展，現如今，互聯網的迅速發展為中國企業創新帶來了極大的動力與無限的可能，以阿里巴巴、騰訊、百度為代表的互聯網企業以迅雷不及掩耳之勢在我國掀起又一波并購浪潮。2.并購審計。并購審計屬專項審計，即注冊會計師在并購雙方擬定并購計劃并簽訂并購協議之后，為達到提高并購效率，降低并購風險，而提供的包括財務報告審計等專業服務的審計活動。由于并購審計不僅包含一般財務審計的目標，有的甚至關系到企業未來的發展，因此并購審計的目標更為復雜，內容更為豐富。3.大數據。隨著云計算技術的快速普及,電子信息、互聯網及移動互聯網的廣泛運用,數據已成為新時期的基礎生活資料與市場要素。大數據具有海量化、多樣化、價值高、密度低和快速化等特點,更精確地分析企業所處的行業地位、市場占有率等,使企業管理者進行管理決策更有洞察發現力及遠見。
二、大數據對企業并購審計風險的影響
根據并購審計的特點以及大數據對于并購審計的影響，大數據下并購審計的風險包括四大內容：首先是大數據對企業并購審計環境的影響，其次是大數據對企業并購審計目標的影響，再次是大數據對企業并購審計內容的影響，最后是大數據對企業并購審計技術的影響。1.大數據對企業并購審計環境的影響。大數據背景下，企業的方方面都會受其影響，就企業并購活動來說，在并購準備階段，大數據對于并購審計的影響則主要體現在企業并購環境上，例如通常來說復雜的市場環境和不斷隨市場變化的產品生命周期。大數據的發展對于外部環境的把握提供了極大的幫助。例如市場環境的變化可以通過對大數據的發掘分析，不僅大大提高了市場變化信息的及時性，審計過程中可通過市場大數據下行業中權威預測與評論等信息獲取更具準確性的參考，同時降低審計風險。而并購企業的內部環境，如公司的管理水平、企業文化的影響程度，企業監督制度及內部控制的執行情況等內容的審計也會加大并購審計的風險。大數據時代，企業往往會建立內部的數據平臺以提高生產與管理效率，在進行企業并購審計時，這些內部的大數據平臺對于審計人員準確把握主并企業與目標企業的生產會計信息，充分運用職業判斷降低并購審計風險起到重要的作用。2.大數據對企業并購審計目標的影響。企業并購的一大目標便是產生協同效應，然而是否能產生確是未知數，這也是并購審計風險的重要影響因素之一。企業并購并不僅是并購雙方有形資產的整合重組，更重要的應是優勢互補，將無形的文化與資產進行有效整合，以期企業的更大發展。因此在挑選目標企業時，大數據便能顯示出其魅力。數據是一面很好的鏡子，審計人員通過對主并企業和目標企業運營情況、發展特點、行業處境等影響企業并購協同效應因素的科學對比分析，尋求業務可持續發展的動力，使企業并購協同效應最大化，挖掘出并購后可達到的最大價值。3.大數據對企業并購審計內容的影響。企業并購審計的內容中，對于對方企業的評估審計關系到目標企業價值，對審計風險影響較大，因此并購審計中評估審計的內容至關重要。對目標企業的評估內容比較廣,比如,需要認真分析企業財務運營狀況、目標企業競爭力的強弱等；企業并購后聯合風險也是并購活動中不可忽視的重要內容，其中發展戰略是主并方選擇并購對象和類型的基礎，關系到未來企業運營狀況。而大數據對于趨勢與發展分析，特別是用有形數字所表現的信息分析具有不可替代的優勢。4.大數據對企業并購審計技術的影響。審計技術的影響因素多指審計人員的專業素養和最新技術應用。大數據對于二者的影響頗為明顯，即在信息與數據的選擇中，審計人員普遍運用抽樣技術，然而數據如何選取，選取之后如何解讀卻因人而異。但是大數據時代的來臨，數據與信息獲取更方便、更全面，甚至可以基于全樣數據運用大數據技術進行審計分析，減少了審計抽樣的風險，從而對于這一問題提供更好解決的可能。同時信息不對稱問題造成很多并購活動的失敗。大數據時代以其及時性與數據充分性著稱，因此，在大數據日益發展的情況下，信息不對稱對于并購審計風險的潛在影響不斷降低。
三、大數據背景下企業并購審計風險的控制
上述風險的防范重點主要集中在提升數據處理技術、提高審計人員素質、完善政策法律環境等方面。1.注重數據安全，提升數據處理技術是核心。首先，可以根據數據性質和審計需求設置權限等級,嚴格控制數據訪問權限，減少數據外泄的可能性。其次，大數據時代面對海量數據處理,對數據的獲取與處理不僅需要Excel或審計軟件，還要借助數據挖掘技術縮小數據量,然后再對數據進行分析，從而提高并購審計工作的效率，降低并購審計的風險。2.提高審計人員綜合素質是關鍵。并購審計中審計人員的職業判斷舉足輕重，審計人員必須提高自身的綜合素質,靈活地運用審計方法、審計工具,組合式地解決問題、應對變化。一方面要加強現有審計人員知識結構調整,另一方面要與信息技術等領域的專業人士通力合作凸顯團隊力量。3.完善并購法律制度環境是保障。大數據在并購審計中發揮更好的作用離不開完善的法律與制度環境。因此，進一步完善與企業并購相關法律法規，形成合理專業的業務規范是大勢所趨。同時，在制定相關的會計準則時，既要借鑒國際會計領域的先進成果，也要兼顧我國國情，適合我國境內各類型的企業并購，特別是新興的互聯網企業并購。
參考文獻：
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[4]企業并購審計風險及其防范措施.[J].何婭萍.時代金融,2013.7.
本文在對大數據的內涵及特征、會計學專業人才培養模式的演變、大數據對會計學專業人才培養提出的挑戰三個方面論述的基礎上提出面向大數據的會計審計專業人才的創新培養模式。
一、大數據的內涵及特征
1.大數據的內涵。目前，對于大數據的定義沒有統一定論，通常認為大數據是指以多元形式存在的、數量龐大且內容復雜的、需要專門的軟件與分析工具進行搜集、整理、發掘及分析的那些自許多來源匯集而來的龐大數據組。可以從三個層面解釋大數據：第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線;第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石;第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。
2.大數據的特征。①Volume(數據體量巨大)。據“產業信息網”相關統計，截止到2012年底，人類已生產200PB(1PB=210TB)印刷材料的數據量，歷史上全人類說過的所有的話大約是5EB(1EB=210PB)的數據量。而當前，典型個人計算機硬盤的容量為TB量級，但一些大企業的數據量已經接近EB量級，如此海量的數據對我們正確識別真實數據的能力提出了巨大的挑戰。②Variety(數據類型繁多)。相對于以往便于存儲的以文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，如圖片、視頻等多類型的數據對我們的處理及分析數據的能力提出了更高要求。
③Value(價值密度低)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。如何通過強大的算法更迅速地對數據的價值進行“萃取”成為當今大數據背景下亟待攻克的難題。④Velocity(處理速度快)。這是大數據區分于傳統數據挖掘的最顯著特征。根據IDC的“數字宇宙”的報告顯示，全球數據預計到2020年時使用量將達到35.2ZB。在如此龐大的數據面前，高效處理數據就是企業的生命。
二、會計學專業人才培養模式
1.國外會計學專業人才培養模式。①德國的FH模式。德國推行的應用型人才培養的模式被稱為FH模式。不僅注重系統的科學知識的講授，更加注重實際應用能力的培養。尤其重視學生實踐能力的考核，將學生的培養與企業實際緊密結合。②英國“三明治”模式。英國的應用型人才培養采用了實踐與學習相交錯的“三明治”模式，即實踐環節與學習環節交替進行，課程設置與招生充分結合市場。③美國“生計教育”模式。20世紀70年代的石油危機爆發后，為解決畢業生的就業問題，美國推出了“生計教育”模式。該模式下，學生在學校不僅接受教育，而且接受技能的培訓。教學方式方法靈活、校企合作、政府支持為這一模式的主要特點。
2.國內會計學專業人才培養模式。①精英教育。我國長期推行的是精英教育，盡管精英教育飽受詬病，但就會計人才的培養來看，精英教育并非一無是處。精英教育使得學生可以獲得足夠的教育資源。教師可以和學生在課堂上進行充分的互動溝通，幫助學生培養批判的精神和能力。此外，精英教育模式下遴選出的精英通常不僅在校期間學習刻苦，在進入工作崗位后也后勁十足，發展潛力巨大，能夠將在學校培養出的良好習慣和能力運用到工作實際中。
②大眾教育。隨著經濟社會的發展，我國的會計教育由精英型教育轉向了大眾化教育。這一轉變給我國的會計教育帶來了一些問題，表現在會計教育的發展嚴重滯后于會計職業界的實際，會計人才培養不能滿足市場的需求，供求出現結構性矛盾。培養目標側重于技術的培養，而忽視了通用能力的訓練;課程過分強調會計的規則性，抑制了職業判斷;教學方法上，傾向于灌輸式的教育，而缺乏必要的實踐操作。
三、大數據對會計學專業人才培養提出的挑戰
1.培養重點不明確、培養目標不清晰。我國高校會計學專業人才培養模式的重點主要以理論和科研教學為主，大多課程的安排也充斥著濃濃的文學色彩，如會計學原理、審計理論等。同時，我國大多高校會計學專業人才培養目標并不清晰，單一的追求學生理論知識的掌握，使得學生的實踐及應用能力欠缺。這兩者與當今市場對會計學專業人才的需求不對接，與當今社會職業界對會計學專業人才的要求相差較遠。
2.課程設置不合理，導致無法靈活應對大數據。會計學作為一級學科，與經濟學、數學、統計學等學科的交叉增添了會計學課程設置的多樣及多元化。但我國會計學課程設置的本身就存在著很多問題。如過分注重理論研究，不能更好地體現會計學的實用性;課程設置的層次性不鮮明;專業課程前瞻性不夠，與社會的熱點及最新發展銜接脫鉤;實踐環節設置的相對欠缺，導致對大數據處理的應用能力受限。
3.考核制度沒有得到嚴格執行。在我國專業人才培養模式中，會計學等各學科的結課考核方式以考試為主、結業考試以論文形式為主。因教學中研究氛圍的不濃，經費支撐的不足，以及部分學生為就業等現實因素的影響造成其投放在論文上的精力不夠，這都使得考核制度對會計學專業人才的培養質量的保障作用在一定程度上受到削弱，也使考核結果及論文質量受到嚴重影響。
4.開源課程等新型教育方式及新媒體模式對傳統會計學專業人才培養模式的沖擊。當今，互聯網上充斥著海量的教學資源，除了各類精品課程、教學視頻外，開源課程充分利用在線視頻進行遠程教學，為任何有意者提供學習的平臺，突破了地域和時間的限制。微博等新媒體模式與移動互聯網相結合，打破了教學的界限，將課堂討論延伸到網絡。吉姆.格雷指出，科學研究的方法除了基于實驗、基于數學理論和基于計算模擬的三種范式外，基于數據探索的第四范式正在形成。
四、面向大數據創新會計學專業人才培養模式
1.課程設置。面向大數據，創新型會計學專業人才培養中應開設數據分析、搜索引擎系統應用、信息檢索、信息處理等這些與數據的大量獲得緊密聯系的課程，增強學生接觸數據與獲得數據的可能。高校應加強對會計學相關數據庫的建設以及完善圖書館信息系統，通過這樣的方式對數據進行歸集、整理、分類，不僅可以提高對數據的大量獲取性，統一數據口徑，而且有助于在數據高速產生的狀態下數據的高效提取性，為后面數據的分析提供幫助。
大數據的多樣性特征使得我們接觸到的數據的形式各式各樣，相應在創新型會計學專業人才培養中課程設置也會多種多樣，為大數據環境下培養復合型專業人才奠定扎實基礎，可以設置專業核心課程。由于大數據的數據量雖大但價值量小的特征，因此在課程設置上應開設信息檢索、數據挖掘與數據倉庫等檢測、分析數據價值的課程，并通過采用案例教學法、課堂模擬法、角色扮法、體驗式教學法等方法，引導學生將提取出的、有價值的數據應用于中，培養學生運用數據高效解決實際問題的能力。
2.師資建設。創新型會計學專業人才培養中，師資力量是支撐學生正確獲得有用及真實數據的基礎。高校在會計學專業人才培養中應加大對大數據教學及運用的教師培養及經費支出的同時，組建“在線教育、實體操作與校企合作”三位一體的平臺，完善具有大數據特色的師資建設。高校建設中應加強對教師大數據知識與應用的培訓，與企業合作獲取高效大數據平臺建設及培訓經費的同時，加強教師接觸第一手數據的可獲取性，提升教師對數據的接受性及運用能力，改變以往教學存在的偏理論、缺乏數據感的問題。另外，高校應積極引進國外先進人才，同時選派青年教師去國外高校訪學、進修。
高校實行創新型會計學專業人才培養模式下，應舉辦會計學相關教師與其他學科教師的交叉學習與培訓，為實現會計學專業人才的跨專業聯合培養打下基礎。另外，通過建立產學研聯合實驗基地等項目，為教師更好的理解大數據、掌握先進方法、接觸前沿性知識、運用研究成果以及未來的創新發展創造良好的平臺。
3.個性化學習。創新型會計學專業人才培養中，無論課內及課外，高校教師都應該引導學生去獲取更多的數據，以作為課程教學、討論的有力支撐，做到盡可能的用數據說話。高校在寒暑期開設的相關專業模擬實習，如會計核算模擬實驗、會計崗位沙盤模擬實驗等，可以為學生更切身的接觸數據提供便利，通過實踐的反饋和思考，也可以培養學生的創新思維。大數據高速的特征加上現代開源課程等新型教育方式及新媒體模式等在線資源的沖擊，使得學生接觸數據的方式多樣。根據學生自主選擇接觸數據，然后相互交流。這增加了學生的學習興趣，而且可以激發學生的創造性。
大數據的多樣化特征下，高校應為學生提供相關專業學習的輔修課程，開通學生與其他學科專業教師的溝通渠道，舉辦“跨學科聯合培養、培養復合型專業人才”的實踐大賽數據分析大賽、基于大數據的數學建模大賽等。高校應為學生提供實驗室、計算機機房、計算機操作系統等軟硬件條件，開放式的引導學生自主參與產學研實驗基地、多校聯合培養項目以及國家政策引導下的大數據開發項目研究之中，為“跨學科聯合培養、培養復合型專業人才”的培養目標提供實踐平臺和發展空間。
