区块链技术对审计模式优化的探索

来源：核心期刊咨询网时间：2022-06-24 11:0312

摘要：来源：广西广播电视大学学报 2022年2期 作者：伍晓云 李国助 单位：广西开放大学 [摘 要]审计的目的就是在日常业务当中发现风险并加以防范。对比于传统审计，大数据审计的数据形式更加多样化，技术手段更加新颖，对数据的分析能力更高效快捷。区块链技术为大数据时代的

　　来源：广西广播电视大学学报 2022年2期

　　作者：伍晓云 李国助

　　单位：广西开放大学

　　[摘 要]审计的目的就是在日常业务当中发现风险并加以防范。对比于传统审计，大数据审计的数据形式更加多样化，技术手段更加新颖，对数据的分析能力更高效快捷。区块链技术为大数据时代的审计行业提供了新的工作思路，它突破了事后审计的局限性，将审计监督提前至事前和事中，实现了审计全覆盖。文章探讨如何应用区块链技术优化审计模式，对区块链技术的优势和劣势进行了分析，为区块链审计的落地实施提供理论参考。

　　[关键词]区块链;大数据;審计

　　一、前言

　　(一)研究背景

　　信息时代，大数据的发展是必然趋势，通过数据集合和智能分析，有效提升了数据的统计和分析效率，使相关行业的发展进入了快车道。2014年，审计行业开始运用大数据技术提高审计收集信息、核查数据和评判分析能力。经过近几年的发展，大数据审计已经正式应用于国家各类审计项目当中，在应用的过程中，速度虽然更快了，但也存在不足。

　　区块链技术的集成应用在新的技术革新和产业变革中起着重要作用。我国在区块链领域拥有良好的基础，要加快推动区块链技术和产业创新发展，积极推进区块链和经济社会融合发展。区块链技术与大数据审计相融合，既有技术基础，又有国家政策的支持。在加快推动区块链创新发展的前提下，区块链技术与大数据审计的融合发展将推动审计行业的创新发展，区块链技术在审计领域的应用是今后审计行业发展的大趋势。

　　(二)相关研究进展

　　纵观区块链技术在国内外的审计行业的发展，我国的审计署以及世界审计组织都积极开展对“区块链+大数据”审计的探索。在国外，普华永道(PwC)、德勤(DTT)、毕马威(KPMG)、安永(EY)等四大会计师事务所就迅速组建了专门的区块链研究小组并开发出了新的审计系统。区块链技术将对现行的大数据审计升级换代，创新审计工作模式。

　　当前，区块链在我国的发展主要体现在以下几个方面：一是审计署成立了审计标准委员会，并建立了审计数据收集标准和分析标准，对形式多样的审计数据制定了标准的归集方式，方便计算机对原始数据的建模分析;二是依靠“金审”三期项目应用系统打通了被审计单位的数据通道，解决了长期困扰审计人员的数据孤岛和数据重复的问题;三是利用区块链技术提升大数据审计的数据标准和收集的时效性、准确性，让区块链审计逐步成为未来主流的审计方式。

　　(三)研究路线和成果

　　文章在介绍了大数据审计和区块链审计概念的基础上，通过分析当前大数据审计的缺陷与风险，有针对性地运用区块链技术解决大数据审计的技术难题，并阐述了区块链审计的发展趋势和不足之处，以期运用区块链技术，对大数据审计进行优化升级，进一步提高审计监督力度，为区块链审计的落地实施提供了理论参考。

　　二、基础概念

　　(一)大数据审计

　　大数据审计是运用大数据和云技术，对大数据库中储存的数量庞大、来源分散、形式各异的数据信息进行清洗、分类、整合、分析和判断，并以此来替代人工审计的风险评估，并结合现场审计，得出审计结论的一种信息化审计模式。相较于传统审计，大数据审计的数据形式更加多样化，技术手段更加新颖，对数据的分析能力更高效快捷，是目前审计行业的主要审计形式。

　　(二)区块链审计

　　区块链是一项新兴技术，目前应用于比特币、数字货币等金融行业。将区块链技术的分布式账簿、非对称加密、时间戳、共识机制和智能合约等技术应用于大数据审计，与大数据审计的融合[1]，称为区块链审计模式。

　　三、大数据审计的不足

　　伴随着大数据、云计算等信息技术的迅猛发展，国家加大了大数据中心的建设力度，审计行业也顺应时代的发展，积极开发了大数据审计平台，旨在运用大数据技术来提高审计的信息收集、筛选、分析和运用能力。如今大数据审计已经得到了广泛应用。虽然大数据审计充分体现了便捷、准确、高效等优势，但也存在不足，主要体现在以下几个方面。

　　(一)电子审计证据的真实性、安全性难以保证

　　大数据时代，数据管理采用的是中心化存储模式，中心数据库容易被黑客入侵，数据容易被篡改。因此，确保数据的安全性就成了大数据审计工作的重点，同时也需要花费大量的人力、物力和时间来验证数据的真实性。

　　(二)大数据库之间尚未相互连通，无法相互验证

　　出于安全性的考虑，现有的各大数据库之间是独立的，这导致审计人员在调取数据时会出现大量的重复数据，这就增加了数据筛查的难度。同时，数据之间无法相互验证，导致数据的真实性、准确性难以把控。

　　(三)数据形式多样，难以整合分析

　　大数据环境下，数据、软件、网络、计算分析无处不在。信息化程度越高，数据就越密集。数据形式不一致、口径不一致，使得数据过滤清洗越困难，分类整合越不清晰，分析判断越复杂。大数据审计尚未建立统一的数据标准，审计人员还需要花费大量的时间进行数据转换方可导入系统进行统计分析，这使得审计人员的工作量不降反增，难以提高效率。

　　(四)数据收集滞后，难以实现实时审计

　　大数据审计的目标主要是审查财务报表是否真实客观和查错防弊[2]。由于大数据审计只对已经发生的业务数据进行分析核验，审计监督局限于事后，因此得出的审计结果不能对正在发生的业务进行指导，难以实现事前和事中的监督，在“预防+监督”机制方面仍有欠缺。

　　(五)主观干预较强，缺少统一标准

　　大数据审计是审计人员根据大数据筛选出的审计问题，结合现场审计结果得出结论的一种审计方式。由于人工抽样选择的样本不全面或不具有代表性导致审计结论的不够准确。大数据审计过程还需要依赖审计人员的经验判断，审计人员会受到内外因素的影响，导致得出的审计结论不够客观。当前的大数据审计还难以实现统一标准的自动化审计。

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