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大数据下审计人才培养研究

时间:2022-12-14 09:34:35

大数据下审计人才培养研究

大数据下审计人才培养篇1

大数据背景下,数据对审计业务的支持作用,使得传统审计逐步走向“数据审计”,审计的思维、方法和内容都将发生改变。面对数据技术应用所带来的工作新要求,审计人员如何迅速、准确地掌握数据和处理数据,既涉及到审计人员的自身素质问题,也涉及到审计人才的培养问题。基于大数据审计的方式方法创新,亟待加强高素质的审计人才队伍建设。

一、大数据应用对审计人才培养提出了更高的目标要求

在大数据时代,快速的获取数据,有效的存储与处理数据,极大地扩展了审计视野和监督深度,使审计走向适时、全方位的现代审计,自然地对审计人才提出更高的目标要求。

1.大数据的理念带来审计思维的改变

受制于有限的数据采集、分析技术,传统的审计模式往往停留在财务账目上,审计思维局限于会计资料,数据来源单一,数据分析缺乏说服力,没有全面性的数据做支撑,很难达到最佳的审计效果。大数据审计不仅突破抽样局限,而且借助量化与非量化的数据延伸,能够形成复合、整体、连贯性的立体审计,从审计计划阶段介入,对收集到的数据进行全面的对比分析,实现审计的全覆盖,不仅大大拓展了审计范围,而且增强了审计结果的信度和效度。而审计材料的采集、分析也不是通过传统账簿和报表来进行,而是依据高度概括性、关联性强的电子数据,数据来源包涵了多层面的交互性影响。在此情况下,审计主旨不再局限于财务审计,而是从绩效审计出发,着重于监督全过程的实时监督和全面监督。基于全覆盖模式,大数据为审计人员带来的是整体性的审计思维,这种思维要求通过大数据技术全面性掌握审计数据,进行“全貌”性问题分析。应对大数据带来的挑战,审计人员需要建立以数据为核心的审计思路,以数据价值为出发点思考问题。为此,审计人员必须要保持对数据的敏感性,通过积极培育大数据理念而树立起大数据审计思维,学会利用大数据发现问题,以便更好提升审计质量和效率。另一方面,大数据有助于审计人员建立起关联性的审计理念。大数据的关联性更强,而这种关联也必然反映出事物发展的因果关系,审计人员利用数据分析可以更好把握这种关联性,发现事物发展趋势和感知风险,而仅以传统手段是很难从大量数据中梳理出这种关系。大数据强化了审计的关联思维,为应对这种变化,审计人员应出数据分析出发,进行思维创新,紧紧抓住数据间的关联度,提高审计效率和质量。

2.大数据审计的技术特征要求复合型素质的人才培养

传统审计技术主要表现为现场的手工审计,审计人员主要审查被审计单位的会计账簿和原始凭证,数据的审阅、计算、处理等环节仅限于当前提供的账簿。但在大数据背景下,数据的形式、数量、结构已打破账簿边界,数据结构化和非结构化的存在,已经远远超过了传统数据的管理范畴,数据来源更加审计与理财2021.11丰富,数据积累更加巨大,而传统审计技术是难以发现这些数据的藕连关系,并从这些关系中发现问题。围绕数据存储、数据挖掘、数据处理与分析,需要高素质的复合型人才,在数据整合、精益化和动态化把握中能够游刃有余的利用大数据技术,高效而有效率的完成审计任务。为此,审计技术必须变革,审计人员的技术水平必须提高,在业务能力上必须具备综合素质而能够处理复杂问题,成为复合型的审计人才。

3.大数据审计职能的转变改变审计人才培养目标

传统审计只在于依靠局部数据推测结果,采取的大多是人工抽样方式,审计人员完全凭借个人的工作经验去得出审计结论。然而当前面对错综复杂的社会利益关系,仅凭经验是难以适应审计要求的。大数据背景下,审计工作中遇到的审计数据越来越庞大,利用传统手工分析不仅耗费大量的人力和时间,而且这种分析方法也难以理清数据间的关系。运用大数据技术,不仅仅是审计技术的提升,而且改变了审计职能,改由审计职能转变迫使人才培养导向和使用标准的转变。随着大数据技术应用,审计职能的转化将更强调效率和精准度,跨越管理边界,审计人员可以充分利用采集来的各方面数据建立统一审计平台,而不需要孤立的分别获取各个部门相关数据,也可以通过联网做到实时审计,能够快速地发现问题,锁定审计疑点,从而大大提高审计效率。在审计的全面性上,由于大数据分析是建立全样本数据基础上,审计人员可以跳出会计核算的局限,在更高层次和更深领域发挥审计建设性的职能,达到审计准确性与完整性的统一。在审计的针对性上,利用大数据审计方法,审计人员可以使有效数据精准对接查找问题,锁定审计目标。而具有针对性的审计将更有利于抓住审计的重点,让审计有的放矢,提升审计效率。当然,审计职能的转化必然带来审计人才选拔使用的改变,强调数据化审计的思维和专业技术特征,要求人才素质必须适应大数据时代的要求。

二、大数据背景下审计人员的职业能力架构

大数据背景下,数据的收集、运用和价值挖掘都离不开高素质的审计人才,显然,审计质量高低离不开审计人才培养,而人才培养需关注目前审计人员职业能力的新变化。

1.大数据思维

和整体结构布局的优化,尤其强调人才队伍的建设问题。在审计实践中,审计人员应培养自身的创新思维,将数据分析与核查方法、方法创新结合,提高自己驾驭数据的能力。

2.职业能力

一是综合知识的掌握能力。数据交互性特征使得审计工作不再是单一的财务数据分析,还包括其他诸如法律、金融、经营、销售等相关联的信息,审计人员既要拥有夯实的财务专业知识,还要掌握数据清洗、数据挖掘、数据分析等应用技术,同时也要掌握相关领域中的其他知识,而只有具备了这些综合知识素养,才能够应对现代审计工作的要求。二是数据的采集和清理能力。数据采集和清理是审计工作的第一步,审计效率和质量也是看第一步的效果。借助于大数据技术和大数据平台,将各行业各部门的数据整合起来,可以从更广泛领域采集到全面性的数据,转换成为审计工作需要的数据,而数据清理也更具有代表性、客观性。审计人员所要做的是运用大数据平台采集数据和清理数据的能力,不仅能利用现有数据平台收集数据资源,还要能理清各种数据对自身审计工作的支持度有多高。剔除那些不完整的、错误的或重复的数据是一种能力检验。三是数据分析能力。依托网络化管理及数据平台将相关数据资源进行整合分析,是审计工作的关键一环[3],最终决定审计效能,因此对人才的数据分析与判断的能力要求较高,不会分析,再丰富的数据资源也会变得毫无意义。在这种变化下,提炼和分析数据直接对应的是审计人员的分析能力,这已不是简单的统计方法,需要灵活使用各类数据存储与分析软件,结合定性分析及云数据库等技术来完成,这也成为审计人员的核心技能。

3.团队协调能力

大数据审计旨在将业务封闭向数据一体化、业务一体化的方向推进,审计模式也不再局限于某个单位、行业或地区,数据获取为多层面的交互,这不仅需要自上而下的顶层设计,而且还需要团队间良好的协作,协调沟通和组织能力。包括审计人员与大数据专业技术人员、审计团队成员以及与被审计单位之间都存在着沟通协作的问题,审计人员要能够有一定的语言表现能力。具有过硬的审计专业知识,还要具备不断加强的沟通协作能力。

三、大数据背景下审计人才培养问题分析

1.人才培养的导向不明确

审计人员对大数据审计认识还不够到位,而这种认识主要来自大数据的审计理念和思维的淡薄,大多人员仍停留在传统的审计思路和方式上,一些审计人员抱着传统的工作模式,完全凭借个人的工作经验,问题的根源仍然在于如何确立认识上。目前,审计人才建设已成为审计工作创新转型的一大瓶颈问题,而转型的关键在于审计人才导向和确立正确的培养方向,大数据时代数据思维和数据处理能力应成为培养的主要内容和任务。

2.人才培养机制问题

审计人才培训中缺乏整体性的规划,培训标准与培训目的性都不够明确,缺乏长远的人才培训目标;人才培养渠道缺乏,造成人才知识体系和能力结构单一。而在人才培养机制的背后还反映出一些支持机制缺乏的问题,如在人才交流方面存在着人才流动性差、人才资源得不到合理配置的问题,人才晋升机制不合理严重制约着审计人才的成长,激励机制缺失带来对继续学习和能力提升的动力不足。

3.人才培养体系不健全问题

在人才培养体系上,大多数高校对审计专业的培养方向集中于财务审计内容为主,依旧以传统审计业务能力为培养目标,信息技术能力缺失。从课程设置上,普遍是以社会审计主体和财务审计内容为核心进行设置,缺少相应的拓展和支撑课程。在信息技术课程方面,很多学校虽然开设了计算机基础课程,但关于大数据、人工智能的相关课程几乎很少,而企业不愿意为人才培养作长远的投资,政府在人才培养上也缺少制度性的规划。

四、大数据背景下高素质审计人才的培养路径

1.立足于审计大数据思维的培养方向

应对当前的审计变革,大数据思维是审计工作的起点,审计人员需要建立以数据为核心的审计思路,审计人才的培养应以确立大数据思维为培养方向,在掌握业务流程和梳理各行业的数据逻辑关系中,创造性地开展数据建模工作,无论政府、企业行为还是高校人才培养,都要以思维创新引导技术创新,推动工作效率效果提升。

2.立足于社会需求人才培养机制的建立

当前审计工作已上升到国家治理的层面,从人才需求方面更要调整人才结构,而体制问题具有保障作用。审计机关需要加大审计人才再学习的激励措施和通过人才交流和晋升机制的健全,强化人才大数据能力提升的自觉性和动力性,并通过不断提高信息化知识素养,使人才培养实现一专多能。而体制建设需要在选人、用人、晋升方面突出强调人才培训的导向标准,以数字化为突破点,不断培养和造就与信息化形势发展相适应的审计人才。

3.立足于大数据审计能力的培养

审计能力的培养最主要通过审计人员具体的技术培训和专业培训而获得,包括专业知识讲座、经验交流及发挥继续教育是重要途径,审计机关应加大人员组织特训的力度,并邀请有关的专家现场授课、指导,加大培养力度,多层面、多途径培养复合型审计信息化人才队伍,在整体范围内形成良好的再学习氛围。

4.立足于大数据审计人才培养制度的建立

建立健全教育培训制度,确立教育标准是培养大数据审计人才的重要保证,通过制度强化培养方式、培养内容的创新,而形成人才提升的自觉性。审计人员应当在树立大数据审计意识的基础上,加入计算机软硬件及大数据审计等方面的学习内容,促使审计人员将审计知识与计算机技术进行有效结合。一是针对计算机专业人才的培养和使用,特别着重于数据管理、数据分析、数据挖掘等方面的培训;二是建立计算机审计学习平台,通过平台自主学习而提升审计人员的大数据应用能力,掌握数据采集、数据整理、数据分析的技能。经过培训学习后,在具体工作中各尽其责、相互配合,形成本单位集政策研究、数据分析和现场核查于一体的审计团队。另一方面,建立大数据审计人才培养体系。从政府层面来看,可设置大数据审计执业资格考试以推进大数据审计人才专业化发展。从企业层面来看,通过加强培训,从内部管理上建立审计团队,培养审计人员的大数据思维,提高大数据审计能力。从高校层面来看,可以设立大数据审计等相关专业、开设相关课程,提升学生对信息化工具的利用能力,满足大数据审计发展对人才的需求。总之,人才培养是大数据技术应用到审计工作中的支撑力量,当前社会利益交织的复杂性和审计业务的复杂性要求专业的复合型人才,既要掌握审计专业知识,又能掌握大数据技术。在人才培养上,不仅要求人才结构的战略性调整,而且在人才培养的制度化、体系化方面也要有创新性举措。

作者:邵宇萍 王国夫

大数据下审计人才培养篇2

随着社会经济与科学技术的进步,我国信息化建设取得巨大成就的同时,社会经济活动更加复杂多样,对社会经济活动的监督与管理难度上升。近年来,我国政府加大了对大数据审计建设的重视程度。2014年《国务院关于加强审计工作的意见》中提出了“构建国家审计数据系统,探索在审计实践中运用大数据技术”。2016年国家审计署发布的《“十三五”国家审计工作发展规划》中提到加快审计信息化建设,提升审计能力和审计效率,加大数据分析力度,拓展大数据技术运用,提高运用信息化技术的能力,形成“国家审计云”,促进审计监督的全覆盖。2018年中央审计委员会第一次会议提出“全面推进创新,积极探索大数据、人工智能审计,向信息化要资源、要效率”。审计业务由原来的传统经济业务合规性审计拓展到经济效益审计,为了适应大数据时代的发展需求,审计人员的能力要求有原来的经济业务审计能力拓展到法律、经济与管理、计算机软件应用及数据分析等领域。在大数据的社会背景下,审计业务开展的环境、目标、内容、程序、方法发生了深刻变化,审计工作越来越全面、系统、复杂,这对我国审计人员的专业素质提出了更高的要求,不仅要精通审计专业知识,又精通计算机信息与数据处理相关技术,还要具备管理思维。高等院校(本科)作为审计人才培养的主要基地,根据教育部2020年公开数据显示,目前全国本科学生在校人数1750万人,其中民办本科高校在校人数达440万人,占总人数的25%。我国目前现有财经类本科高校93所,其中民办财经类本科高校34所,占财经类本科高校的37%,民办高校已经成为我国高等教育的重要组成部分,民办财经类本科高校培养的经济与管理人才在国家经济建设中发挥积极作用。但是民办高校目前整体办学水平与公办高校存在较大差距,在审计人才培养的过程中,民办高校如何抓住大数据发展的时代机遇,培养适应大数据时代需要的审计专业人才,成为未来民办高校发展需要解决的重要课题。

1传统审计与大数据审计对比

我国审计组织体系包括社会第三方审计、企业内部审计与政府审计。传统审计主要指会计师事务所进行的财务报表审计、企业内部审计人员进行的经济目标审计与政府审计部门展开的合规性审计。这一类型的审计主要以被审计方的历史财务数据为依据,对经济业务的真实性、完整性、有效性、合规性进行审计。传统审计在社会经济监督中发挥了重要作用,但是其固有的局限性使得在大数据时代面临挑战,在社会审计中,审计人员开始审计业务在被审计单位的业务完成之后,在时效上具有一定的滞后性;传统审计在对被审计单位的财务数据和经济业务进行审计是往往采用抽样审计的方式,无法做到全覆盖,完整揭示企业经济业务活动,存在的重大审计风险;传统审计在审计方法上,主要采用函证、重新计算、实地盘点等方式,审计效率低下。在企业内部审计中,传统审计主要着眼于内部经济业务的有效性与合规性,重点在于对企业内部经济业务的监督,主要体现监督职能。政府审计中,传统审计着眼于对财政资金使用的合法性与经济效益进行审计,对财政资金的运用进行监管,并揭露违法行为。大数据审计颠覆了传统审计中数据采集与处理的方式,重视被审计单位经济业务活动的全部数据,并依赖于信息技术的广泛应用,目前很多企业已经实现了财务数据与经济业务相结合的一体化信息系统。大数据审计事后审计转变为实时审计,注重对数据的处理,审计人员需要熟练掌握大数据分析方法,能够运用计算机审计软件开展审计业务。在内部审计中,大数据审计将由传统审计的监督评价转变为对企业的整体经济活动的综合控制,内部审计的管理职能的到增强。政府审计中,审计职业化、规范化成为未来的发展方向,通过审计环境的不断优化、管理机制的合理构建、人才培养的不断加强来实现审计效率的不断提高,从而使得政府审计能够更充分地履行自身公共受托责任,不断推动完善国家治理,随着社会经济的发展,政府审计环境与内容发生变化,政府审计人员利用大数据审计技术与方法,开展信息系统审计对提高财政资金运行效率有着重要作用。

2民办高校审计人才培养现状

根据对我国前34所(数据截止2018年)财经类本科民办高校中开设审计学专业的部分高校进行分析,从课程设置以及人才培养方案中可以看出,审计专业的人才培养仍旧处于传统审计阶段,大数据审计教学尚处于初始阶段。目前民办高校在审计人才培养的过程中存在以下问题:首先,培养目标定位不够清晰,审计专业与会计专业人才培养相似度较高,不能突出审计专业的特色。其次,审计人才培养的职业定位不够清晰,专业细分程度不够,民办高校在审计人才培养中,缺乏具体职业导向,主要按照社会审计的方向进行课程设置,但是由于社会审计需求趋近饱和,而目前我国对内部审计人才需求增加,学校人才培养与社会需求存在错位。在审计教学模式中,以传统审计人才需求为背景,主要采用实体课堂教学与事务所实习相结合的方式,并没有真正建立与大数据相关的审计人才培养模式。最后,民办高校大数据审计相关课程与设施设备存在不足,导致学校虽然有心进行大数据审计人才培养,但是由于资金与师资条件限制,转型缓慢。目前民办高校大数据审计人才培养面临的困境主要有一下几点:第一,大数据审计相关课程体系在全国范围内尚不成熟,开设大数据审计方向的高校较少,目前民办高校主要依托于会计信息系统、计算机辅助审计等相关课程,尚未开设专业、系统的大数据审计课程。第二,大数据审计业务对审计人才能力要求远高于传统审计,不仅需要具备传统审计理论与应用能力,还需要具备计算机程序与数据库应用能力,数据统计与分析能力、战略与管理思维。目前民办高校学生学习能力相对薄弱,开设相关课程增加学生学业负担,同时受课时量限制,很难讲课程进行深入细致讲解,很难达到预期目标。第三,民办高校师资水平与公办高校差距明显,表现在教师综合教学能力薄弱,不同时具备审计理论教学与大数据应用教学,专业计算机程序的应用能力较弱。一方面是因为目前的教师队伍中,以青年教师为主,职称主要是讲师,副高级以上职称教师占比较小,另一方面,具备理论教学与实践教学的"双师型"教师不足,民办高校现有教师主要以理论教学老师为主,缺乏应用型、技术型授课教师,而大数据审计相关课程将较多的依赖于这一类型的老师。

3民办高校审计人才培养探索民办高校如何抓住大数据发展时代机遇,实现从传统审计人才培养向大数据审计人才培养转型,将从以下几个方面进行探索:

3.1优化人才培养方案

人才培养方案是学校组织教学、课程设置的依据,高校在教学中需要根据社会与专业发展前景,对人才培养方案进行不断修订,保证人才培养与社会需求相一致。在人才培养方案的设计中,避免审计专业与会计专业培养方案的大量重叠,将审计专业与会计专业做出具体区分,以大数据审计人才为目标。在审计专业人才培养定位上,更加重视学生的应用能力,以岗位能力需求为导向,目前第三方社会审计中人员需求相对饱和,企业为了满足管理需求,内部审计相关更为人才需求缺口较大,可在定位上向内部审计人才倾斜。课程设置上突出审计理论与实务方向,增加大数据审计实践、实训课程,在学生能力培养上更加重视学生的应用实践能力,在大数据情景模拟实践中培养学生大数据审计能力,突出对企业内部审计的数据分析与处理能力。

3.2优化课程设置

将现有审计专业学生课程进行调整,削减与审计人才培养无关的课程,如市场营销学等,以财务审计为基础教学,内部审计为能力培养重点,在专业选修课中提供不同的审计方向,例如开设政府审计、工程项目审计、审计信息系统等相关课程以供学生自由选择,增强学生学习兴趣。在课程设置上理论与实践并重,既要重视审计理论教学,也要注重学生的审计业务能力的培养,增加实践教学课时比重,新增开设与大数据审计相关的数据统计分析课程、计算机程序与数据库课程。在课程难度上,按照由简到难的顺序开设,部分课程可以将教学时长延伸至两个学期,以方便学生进行学习掌握。

3.3完善师资队伍,提升教学水平

大数据审计需要更多的双师型教师,具备审计、财务理论教学与大数据审计实践教学能力。教师专业研究深度与教学水平关系到大数据审计人才的培养质量,民办高校可从两方面提升教师整体教学水平。一是加大高层次教师队伍的人才引进,特别是能够进行大数据审计教学的"双师型"教师,聘请企业或者事务所审计人员作为兼职教师进入学生课堂进行实践教学。二是重视提升现有教师的教学能力,打通教师职称与能力提升通道,鼓励老师自主学习大数据审计相关理论与实践技能,鼓励老师进入企业进行岗位实习或兼职,促使现有教师由理论型授课教师向"双师型"教师转变。此外,民办高校还需要加强自身管理,提升教师待遇,留住并吸引更多人才。

4总结

随着社会经济的发展以及科学技术进步,审计环境发生巨大变化,被审计单位经济业务更加复杂多样,审计难度增加,审计及时性要求更高。传统审计不能够满足需求,民办高校在审计人才培养上需要立足于社会需求,需要抓住传统审计向大数据审计契机,创新人才培养模式,将现代信息技术手段运用于审计教学与业务活动之中,完善课程体系,提升大数据审计教学能力。

作者:严海龙 单位:贵州财经大学商务学院

大数据下审计人才培养篇3

在数字经济时代,大数据在经济建设和社会生活中发挥的作用日益凸显,人们的生活也随着大数据的快速发展,正在发生着越来越深刻的变革。高校作为审计人才培养的重要基地,承担着大数据审计人才的培养重任。如何抓住大数据的时代机遇,转变传统的人才培养体系,培养满足市场需求的大数据复合型人才,已经成为高校亟待研究和解决的问题。

1传统审计面临的挑战

1.1审计时间

目前,无论是社会审计还是内部审计更多的都是在被审计单位业务完成之后开始审计工作,称之为事后审计,在时间上具有一定的滞后性,无法避免或降低被审计单位的风险和损失,远远不能满足现代公司治理对风险控制的要求。

1.2审计范围

传统的审计往往采用的是抽样审计的方式,审计范围是被审计单位的部分业务活动,审计人员根据抽取样本的审计结果来推论全部经济活动,这在范围上无法涵盖全部经济活动,不能完整地揭示企业的经济状况,推论的结果也不能真实地反映企业的现状,未抽取的活动中可能存在重大的风险。

1.3审计方法

当前,传统审计在审计方法上主要采用询问、审阅、实地观察、函证等方式获取审计证据。而这些审计方法由于审计资源有限、审计人员数量不足和专业胜任能力的影响,在审计证据的数量和证明力上都有明显的不足,对于证据之间的关联性更是难以预测。

2大数据审计专业人才培养体系构建

2.1思维培养

大数据审计的本质仍是审计,信息化和大数据是技术手段,审计人员才是大数据审计的决定性因素,人才培养要突出构建学生思维模式的重要性,认识数据分析的工具属性,将大数据技术要素与审计基础理论有机结合,培养学生数据思维的框架,引导学生从审计的开始阶段就要侧重构建基于数据分析构建整体审计思路,在理论基础学习中,将审计原理与数据分析基础并重,并根据进一步分析的需求,对企业的业务、财务数据进行数据采集、数据整理和数据分析,将数据分析贯穿到整个审计工作的全过程。

2.2课程平台建设

课程建设是人才培养的基础和核心,大数据审计的课程建设采用分阶层递进式课程框架:第1阶层,理论的导入阶段,主要培养学生基于数据思维的审计理念,培养学生构建大数据审计的框架和思路,介绍审计基本原理及大数据审计流程;第2阶层,数据分析方法阶段,主要侧重工具软件或工具平台的学习,培养学生熟悉Numpy、Pandas等专业科学计算与可视化拓展库,设置审计数据分析方法系统的课程,重点介绍如Python这类易于掌握的平台使用方法,并运用针对性算法对审计疑点进行分析;第3阶层,模拟仿真阶段,侧重审计实践教学,利用虚拟仿真实验基地培养学生进行案例分析,培养学生实际解决问题的能力。

2.2.1理论导入

理论导入阶层主要在于从传统审计理论过渡到大数据审计理论,明确大数据审计的含义、流程和原理,培养学生的大数据审计思维模式。审计学属于人文学科,信息技术属于理工科,大数据审计思维需要将两者有效结合,需要将信息技术嵌入审计专业课程,进行知识的深度交叉融合,优化审计专业课程内容,培养学生能够运用先进技术手段进行全面审计的能力。在知识结构上,除了传统的审计基础理论以外,将数据处理、大数据技术应用等信息化课程作为审计专业的重要课程,增加大数据与财务报表分析、智能化成本核算与管理等融通课程,为接下来的大数据审计分析课程奠定理论基础。

2.2.2分析方法

大数据审计分析方法是大数据审计的核心内容,也是课程建设的重心。这个阶层的课程侧重在培养学生对数据的分析和运用能力,强化学生对审计软件的操作技能,强调运用特定的算法对审计疑点进行分析。在课程设置上应当侧重数据分析方法、进阶算法、审计结果可视化等教学方向,通过分析方法的学习,培养学生统计分析、决策分析、聚类分析、关联分析等能力,从海量的数据中发现疑点,缩小范围,快速获取审计证据,提高审计效率和审计质量。

2.2.3模拟仿真教学

模拟仿真教学是大数据审计的实践教学部分,也是理论与实践的“最后一公里”。这个阶段利用学校搭建的审计实践平台,将实际企业案例融入到实践平台中(如校企合作的企业),指导学生利用前期课程中学到的信息技术手段,对案例公司进行数据挖掘、数据整理分析等,通过挖掘数据直接的规律和关系,提取数据中包含的隐藏信息,在模拟的环境中进行大数据审计。

2.3校内外动态联合实践平台

大数据背景下数据信息的保密是首要问题,出于企业信息保密的要求和行业间壁垒的现状,校内实践平台很难直接获得企业的全部信息数据,同时,也很难获得行业整体数据和环境信息。这使得校内仿真实践平台的数据往往是进人工处理后的数据,很难真实反映企业的实际情况。为了保障仿真教学的有效性,学校应积极搭建校内外动态联合实践平台,拓宽合作企业的广度和深度,可以通过与企业共建单项仿真实验项目,或者达成长期合作全面建立共享数据库等方式,最大限度地获得脱密数据,保障仿真教学的真实有效。同时,校外实训基地可以根据企业实际需求,校企双方商谈后,成立由教师和企业相关人员共同指导的学生实训小组,以企业员工的身份在企业中进行实际操作,真实地感受大数据审计在企业的实际运用,并根据审计结果对企业的风险预警、经营战略和运营的经济性等方面提出改进意见,形成互助发展、合作共生的动态联合实践平台。

3专业建设存在的瓶颈

3.1平台建设的前期投资和后期维护

目前大多数高校的数据平台都是基于会计信息系统上搭建的,并没有专门的大数据审计平台。而大数据审计平台有自己的专业要求,对机器的计算能力特别是对服务器的级别都有不同的要求,因此前期的开发或者购买,都需要给予更多的政策倾斜,投入更多的专项资金。与此同时,搭建平台使用的一些软件如Python等,存在语法规则变革和版本迭代的问题,需要不断更新和维护才能保证运算的稳定和速度。而更新维护都需要专门的计算机人员,所以相较于传统的审计教学团队,大数据审计的师资队伍中需要专业的计算机人才。

3.2师资配置失衡

大数据审计对于信息化的需求是显而易见的,对于专业计算机人才的需求也是最突出的转变。目前高校中,传统的审计教学团队只包含了审计理论知识的教师人员,几乎没有专业的信息化教师,且传统的审计教师往往不具备足够的计算机专业知识,缺乏数据分析的能力,无法进行大数据工具运用的教学。而设置理工科专业的学校,计算机教师往往侧重在计算机基础知识的教学上,如C语言、C++等,对于如何运用分析软件,如何使用典型的算法进行审计数据分析,如何显化分析结果也是甚少涉及。因此,现有的信息化教学不能满足大数据审计的专业需求,人员配备不足几乎是所有高校面临的问题。

3.3数据仿真的拟合度不足

大多数高校目前配备了如ERP、沙盘等实训软件,这类软件都没有引入新的审计理念和审计手段,通常是模拟一家被审计单位的财务数据进行审计,缺乏企业动态的数据和行业大环境数据,很难对数据进行关联性分析,也难以根据大环境进行合理预测。不仅如此,在模拟训练时,学生只能机械地使用软件自带的固定数据,没有数据收集和抓取的过程,不能满足大数据采集的实践需要。

4学科建设需要的保障措施

4.1完善学校软件环境和开发、维护团队

利用大数据技术来推动课程的改革,需要完善学校教学环境,组建专门的开发、维护团队,这样才能保障平台体系的正常运行,实现有效的教学。因此,高校需要配备充足的多媒体计算机、投影设备、实训工位台,保障实训基地的互联网接入和WiFi环境,并加强校园网络的安全防护措施,营造仿真企业财务环境和商业现状,安装教学管理系统、审计实训软件及智能化大数据审计平台等软件系统进行仿真实践。同时,高校应成立专门团队,并指定专人负责,以保障各类实训软件的正常运行和实时更新,维护服务器稳定有效的运行。在建设实践平台时,有针对性地将大数据审计思维融入实践操作中,并设计丰富、新颖的实践教学内容,构建在线课程和在线学习、互动、答疑平台,实现“线上+线下”并行的教学模式。

4.2统筹师资,优化教学团队结构

目前,兼具大数据信息知识和审计专业知识的复合型教师十分缺乏。为了从根源上改善这一现状,高校应统筹师资力量,优化教学团队,定期对教师进行信息化知识和技术的培训。对于传统的审计专业教师,学校应该建立长期的机制。统一组织能力提升的学习和培训,更新审计思维和知识结构,普及信息化审计、大数据分析等知识。

4.3深化校企合作,创建产业学院

为了契合市场需求,最大限度地缩短“最后一公里”,高校应转变传统的校企合作方式,改变单纯的派驻师生进入企业或邀请专业人士进入课堂的模式,探索构建校企合作动态联合,尝试与有一定资源和基础的企事业单位一起创建产业学院,校企共同搭建信息资源库,共享企业全部信息和数据,运用真实数据感受大数据审计的实操环境,并依据企业真实情况给出智能化结果,帮助企业进行风险预警,改善企业运营,实现真正的校企共赢互利。

作者:黄金 张志花 王卫珍