① 大数据、区块链、云技术等信息技术环境快速变化导致审计有什么变化对审计师
影响如下：
大数据审计代替传统审计是大势所趋。本文在介绍人工智能和大数据等技术的基础上，提出了大数据审计的五大趋势，即：审计智能化、审计平台化、审计信息多维化、从抽样审计向详细审计转变以及审计可视化。同时，本文还指出了大数据审计面临的五大挑战，即：大数据获取成本高、观念与习惯转变困难、人才难得、审计业务的复杂性与大数据审计体系设计的复杂性。本文的研究结论对于大数据审计实践具有一定的借鉴意义。
② 大数据时代会计审计发展趋势研究
［摘要］ 社会 经济的进步，带动了 社会 各个方面的发展，当今 社会 已经处于大数据时代，大数据和云计算密不可分，大数据的关键不在于数据的收集，而是在于对数据的处理、应用，受大数据的影响，很多职业和岗位职责等都受到了影响，会计、审计工作就是如此，管理机制发生了很大的改变，所以，为了保证各行各业的会计、审计工作顺应 社会 发展需求，必须要了解其在大数据下的发展趋势。因此，本文主要对大数据时代下的会计、审计发展趋势进行了研究分析，希望能够促进会计、审计工作顺利进行。
［关键词］ 大数据；会计；审计；发展趋势
1前言
目前很多人对于大数据时代已经不陌生，因为它已经渗透到各个行业的领域当中，经过互联网和信息技术的发展，大数据的收集和应用也越来越受到人们的关注，它不仅蕴藏着各种商机以及生产率的增长，还代表着消费者的盈余［1］。会计、审计工作，作为每一个企业不可缺少的岗位和职能，它也受到了大数据发展的影响，不仅使会计审核和审计方式发生了改变，还给会计、审计业带来了变革、创新，所以了解大数据时代下会计、审计的发展趋势很有必要。
2大数据的定义及特点
2．1大数据的概念
大数据是IT行业的术语，它主要是指使用常规软件没有办法在一定时间范围内对数据进行处理汇总，需要新的方式来对数据集合进行收集、存储、分析处理［2］，从而能够为之后的决策提供依据，发现数据中的多样化信息，使数据能够得到高效的应用。
2．2大数据特点
2．2．1数字或是数据量飞速增长的互联网的发展、云计算等促进了大数据的实现和发展，目前全球网络系统的存储数据每年的增长速度在50％左右，有相关人士预测，预计在2020年，全球的数据存储量将要达到35ZB，约358750亿GB，这是一个天文数字，可见我们目前收集的数据量之大，传统的数据通常都是通过书籍、文件资料、杂志、报纸等进行存储，现在少量数据仍然以这样的存储方式存在着，大量的数据资料其实都是通过网络系统存储的数字数据，通过备份等手段，也使珍贵的资料更加能够妥善的保存［3］。
2．2．2工作、思维方式发生转变现在先进的计算机、云计算技术比较发达，处理数据的维度更加多样，计算的速度也更加迅速，但是在之前技术水平还比较低时，则只能通过有限的筛选条件通过较少的数据，进行深入的分析研究，以获得更多有价值的信息，这样的方式限制比较多，而且结果准确度也比较低，有些需要更深层次进行研究，进行说明的内容无法验证出来，即使进行随机抽样，但是由于网络数据较少，样本难以具有普遍性特质，可能得出的结果只代表了一部分现象，这使得研究的意义大打折扣。
3基于大数据时代的会计、审计发展趋势分析
3．1由会计反映过去朝着预测未来方向发展
基本所有的企业都有会计这个职位，因为企业性质的不同，会计岗位的职责也略有不同，但是主要职能还是一样的。大多数企业通常需要会计处理、反馈的是已经发生的财务方面的信息等，不会对企业未来的发展方向、方针政策等进行干预。在大数据影响下，会计人员的职能也发生了改变，对于已产生的财务损失总结分析已经不足以满足企业发展的需求，会计人员需要整合大数据，来对企业的未来发展做出合理的财务方面的预测分析，以发现更多的业绩增长空间［4］，提升企业的利润率，以及促进资金的正常流转和最大化进行投资的需求。会计人员通过对企业自身以及企业业务内容、市场发展等相关数据进行收集、存储、处理等，为企业的发展提供切实可靠的依据，帮助企业的领导者做出更有利于企业发展的决定。可以进行实施的预测措施主要有，第一，企业的会计、审计工作人员要按照工作职责和目标等，制定好相关的预测方法和流程，把将要用到用于评估的数据做好收集和存储，在需要的时候进行分析处理，做好预测工作，尤其是有关于企业自身业务方面的数据，比如生产资料、固定资产、机械设备等等，以免因为数据收集不完整，影响后期预测工作的开展；第二，由于大数据具有更新速度快的特性，所以，需要会计、审计工作人员一旦发现预警现象，要及时告知上级，然后由上级以及领导层决定是否需要对现有政策进行调整等，以免发生不必要的损失；第三，企业要充分利用大数据的优势，提升会计人员预估风险的能力［5］，消除更多发展中的隐患，促进企业平稳发展。
3．2由单一财务管理朝着综合财务管理方向发展
社会 是不断向前发展的， 社会 经济也是如此，随着 社会 经济形势不断变化，企业也会随之进行调整和变革，财务管理作为企业的重要管理部分，也会跟着进行变动，无论是管理模式还是管理思路都会有所变化，财务管理的范畴在不断加大，由生产逐渐向计划、销售、战略方针的制定等进行多方面的干预，收集相关方面的数据信息，会计、审计工作人员通过这些收集到的信息，进行专业的处理分析，了解企业的发展情况，得到有价值的信息，不仅可以为企业的发展做出预测，还可以消除企业发展中的隐患，规避风险。同时，会计、审计人员通过对数据的梳理，发现了一些问题之后，对于制定之后的财务政策也有了一定的依据，使财务政策更加合理，降低了工作的失误率，为企业的可持续发展贡献了力量。
3．3由事后财务报告形式向实时财务报告形式发展
目前很多企业的会计人员在做财务报表时，通常都是当月在做上个月的报表，甚至是上个月的财务总结，都是对于已经进行完毕的生产工作进行陈述总结，年度报表，甚至需要3个月左右才可以做出，花费的时间较长［6］，这降低了会计信息的利用率和及时性，不利于企业对于出现的问题以及埋藏的经营隐患的及时处理和规避，尤其是一些业务内容比较复杂且影响比较广泛的企业，滞后的财务报表，对于实时的生产经营活动难以做到及时调整。这侧面反映了实时财务报表的重要性，许多企业以及会计、审计人员也开始关注这一方面。实时财务报表需要依赖于大数据技术，尤其是针对一些金融、理财等行业，实时的财务报表非常有必要。在大数据时代的影响下，各个企业可以按照如下方式，进行实时财务报表的实现：第一，采购或者研发相应的大数据中心存储、处理系统，可以在单位局域网的基础上进行搭建，通过此系统对企业生产经营活动中各类信息的收集、存储、处理等；第二，建立财务报表系统，通过互联网技术，将企业内外信息互通有无，快速完成数据的更新，保证相关人员可以共享［7］；第三，相关人员要做好数据的收集和保密工作，尤其是一些比较重要的数据，一定不可以外传，数据系统主要涉及会计、审计、技术人员，各个工作人员要做好自己的本职工作，对信息进行合理的加工处理，并将做好的财务报表上传到系统的指定报表位置，从而方面管理层查询和阅读，同时此系统也方便了财务人员后续对一些 历史 数据的查询等，数据库的建立十分有价值和意义。
3．4由抽样审计形式向总体审计形式转变
之前由于受到数据少的局限，审计工作人员往往采用抽样审计的方式，完成相应的工作。抽样审计有着一定的弊端，根据样本分析的结果具有偏差的概率性比较大，一些其他的生产经营方面的内容可能会被忽略，而且比较容易存在一些徇私舞弊行为，一些风险性的内容也难以被发现、预警。时代在不断地发展，互联网信息技术日新月异，大数据的应用越来越广泛，这使得很多岗位的工作职责和内容发生着颠覆性的改变，传统的审计模式已经不再适应当下企业的发展需求。在大数据时代下，可以将业内外相关的数据进行收集、汇总、处理、分析，数据具有权威性、全面性、实时性，可以利用这些数据进行审计工作的开展，这就是总体审计模式。总体审计模式可以将与审计对象有关的全部信息进行审查，审计人员可以根据这种模式建立一个新的审计流程，这样不仅使工作规范化，还可以充分利用大数据的优势，为企业规避生产经营中存在的审计风险。
4结语
社会 经济发展较快，科学技术也在迅速发展，各行各业都会受到影响，在互联网信息技术和云计算的双重影响下，大数据的应用越来越广泛，已经渗透到各行各业。会计、审计工作也需要根据大数据的影响，进行工作职能的改变。会计、审计的发展趋势，主要有由事后财务报告朝实时财务报告等方向发展、由单一财务管理朝着综合财务管理、由事后财务报告形式向实时财务报告形式发展、由抽样审计的形式向总体审计形式进行转变［8］。大数据的应用改变了会计、审计的管理模式，但是它可以为企业领导层的决策提供更确切的依据，可以更好地规避生产经营中的风险，使企业的经营更加灵活，有利于企业的可持续 健康 发展。
参考文献
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［2］程平，白沂．基于财务共享服务模式的大数据审计研究［J］．中国注册会计师，2016，12（5）：84－87．
［3］职慧，张圣利．企业集团会计信息系统数据完整一致性审计研究———基于网络环境［J］．当代经济，2015，36（22）：138－139．
［4］周飞．浅析财会行业如何在大数据时代进行创新发展［J］．长春金融高等专科学校学报，2016，10（3）：81－84．
［5］王共科．大数据时代下的会计、审计的发展趋势［J］．中国战略新兴产业，2018（8）：108．
［6］张珺．大数据时代对会计和审计的影响分析［J］．财会学习，2016（3）：92．
［7］黄丹．大数据时代的会计、审计发展走向初探［J］．中国乡镇企业会计，2015，12（13）：196-197．
［8］马丰华．基于会计信息化环境下注册会计师审计研究［J］．商业故事，2015，16（17）：44-45．
作者：曾静 单位：西安石油大学
③ 大数据审计的概念
大数据审计是指审计机关遵循大数据理念，运用大数据技术方法和工具，利用数量巨大、来源分散、格式多样的经济社会运行数据，开展跨层级、跨地域、跨系统、跨部门和跨业务的深入挖掘与分析，提升审计发现问题、评价判断、宏观分析的能力。与数据审计相比较，大数据审计所使用的数据更多源异构，所使用的技术方法更复杂高级，对数据的洞察更敏锐深刻。
④ 大数据审计与传统审计的区别
摘要 您好，与传统审计相比较，大数据审计所使用的数据更多源异构，所使用的技术方法更复杂高级，对数据的洞察更敏锐。审计的目的是从正常中发现异常，数据类型的复杂化与数据量的急剧增加了审计工作的难度。在这样的背景下，传统审计工作必然需要寻求新的方法来优化传统审计工作。
⑤ 什么是大数据审计
就是说找到这些数据之后，然后根据一些软件自动对这些数据进行判断收集。
⑥ 大数据背景下的审计分析方法有哪些
一、“大数据”时代的数据挖掘的应用与方法
数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所以它所得到的信息应具有未知,有效和实用三个特征。因此数据挖掘技术从一开始就是面向应用的，目前数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用。它包括：数据库营销、客户群体划分、背景分析、交叉销售等市场分析行为，以及客户流失性分析、客户信用记分、欺诈发现等。审计部门的数据挖掘以往偏重于对大金额数据的分析，来确实是否存在问题，以及问题在数据中的表现，而随着绩效审计的兴起，审计部门也需要通过数据来对被审计单位的各类行为做出审计评价，这些也都需要数据的支撑。
数据挖掘的方法有很多，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。其中绝大部分都可以用于审计工作中。1. 数据概化。数据库中通常存放着大量的细节数据,
通过数据概化可将大量与任务相关的数据集从较低的概念层抽象到较高的概念层。数据概化可应用于审计数据分析中的描述式挖掘,
审计人员可从不同的粒度和不同的角度描述数据集, 从而了解某类数据的概貌。大量研究证实, 与正常的财务报告相比,
虚假财务报告常具有某种结构上的特征。审计人员可以采用概念描述技术对存储在被审计数据库中的数据实施数据挖掘,
通过使用属性概化、属性相关分析等数据概化技术将详细的财务数据在较高层次上表达出来, 以得到财务报告的一般属性特征描述,
从而为审计人员判断虚假财务报告提供依据。2.统计分析。它是基于模型的方法, 包括回归分析、因子分析和判别分析等,
用此方法可对数据进行分类和预测。通过分类挖掘对被审计数据库中的各类数据挖掘出其数据的描述或模型,
或者审计人员通过建立的统计模型对被审计单位的大量财务或业务历史数据进行预测分析, 根据分析的预测值和审计值进行比较, 都能帮助审计人员从中发现审计疑点,
从而将其列为审计重点。3. 聚类分析。聚类分析是把一组个体按照相似性归成若干类别, 目的是使得同一类别的个体之间的距离尽可能地小,
而不同类别的个体间的距离尽可能地大, 该方法可为不同的信息用户提供不同类别的信息集。如审计人员可运用该方法识别密集和稀疏的区域, 从而发现被审计数据的分布模式,
以及数据属性间的关系, 以进一步确定重点审计领域。企业的财务报表数据会随着企业经营业务的变化而变化, 一般来说,
真实的财务报表中主要项目的数据变动具有一定的规律性, 如果其变动表现异常, 表明数据中的异常点可能隐藏了重要的信息,
反映了被审计报表项目数据可能存在虚假成分。4. 关联分析。它通过利用关联规则可以从操作数据库的所有细节或事务中抽取频繁出现的模式,
其目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系。利用关联分析, 审计人员可通过对被审计数据库中的数据利用关联规则进行挖掘分析, 找出被审计数据库中不同数据项之间的联系,
从而发现存在异常联系的数据项, 在此基础上通过进一步分析, 发现审计疑点。
二、应对“大数据”时代，审计分析应做出的调整
从以上分析过程中，我们不难看出“大数据”时代的数据存贮、处理、分析以及挖掘的各个方面虽然与传统方式相比，在技术层面上有了较大的改变，但是在基本的原理方面并没有显著的改变，原有的审计分析模式没有必要因为“大数据”时代的来临而急于做出相应的改变。然而“大数据”时代在给审计分析带来机遇的同时，还是给我们带给了相当大的冲击，对此我们有必要引起相当的重视，并在日后的信息化建设过程做出相应的调整。
1、数据的存贮与处理。大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。基于块和文件的存储系统的架构设计需要进行调整以适应这些新的要求。审计部门在选择相应的存贮系统的时候，要对非结构化数据有足够的重视，做好采集的相关准备。同时随着采集数据的单位和年份越来越多，数据量必然是会有大规模的增长。即使是海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。同时，为了提高数据的处理能力，解决I/O的瓶颈问题，可以考虑各种模式的固态存储设备，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质可扩展存储系统通过高性能闪存存储都是可以考虑使用的设备。
2、非结构化的数据处理。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
3、可视化的分析。数据分析的使用者有数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
“一个平台、两个中心”建设，是审计署目前信息化建设的重要内容。通过数据中心的建设，可以在相当程度上解决数据存储与处理的问题；而数据式审计分析平台，同样可以在一定程度上实行可视化分析的相当一部分功能，但是对于越来越庞大的非结构化数据的存储和处理，将会是审计部门接下来所面临的最大的挑战。
⑦ 大数据审计的特征
一、“大数据”时代的数据挖掘的应用与方法
数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所以它所得到的信息应具有未知,有效和实用三个特征。因此数据挖掘技术从一开始就是面向应用的，目前数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用。它包括：数据库营销、客户群体划分、背景分析、交叉销售等市场分析行为，以及客户流失性分析、客户信用记分、欺诈发现等。审计部门的数据挖掘以往偏重于对大金额数据的分析，来确实是否存在问题，以及问题在数据中的表现，而随着绩效审计的兴起，审计部门也需要通过数据来对被审计单位的各类行为做出审计评价，这些也都需要数据的支撑。
数据挖掘的方法有很多，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。其中绝大部分都可以用于审计工作中。1. 数据概化。数据库中通常存放着大量的细节数据,
通过数据概化可将大量与任务相关的数据集从较低的概念层抽象到较高的概念层。数据概化可应用于审计数据分析中的描述式挖掘,
⑧ 什么是大数据审计
企业组织审计部门的“大数据”审计，更准确地说，应该是审计“大数据”，因为无论从理念还是技术上，所谓的“大数据”审计都和真正的大数据审计有着较大的差异和差距。所谓的“大数据”审计可能就是用功能更强大软件工具去统计分析范围更大的抽样范围，而审计的思路和方法并没有太大变化。
虽然借用大数据的理念促进企业组织审计工作的升级是件好事，但是，如果混淆大数据审计和审计大数据，不仅给审计部门的主管领导造成很大的误解，以为实现了审计的风险全覆盖，以为更多的风险尽在掌握中，而且，对于审计部门来说，也可能会仅仅满足于审计大数据上，而忽视了拓展数据的多样性，忽视了审计技术的创新，忽视了云计算技术的应用，忽视了数据的挖掘，忽视了数据与数据之间的联系，等等。
⑨ 为什么大数据审计工作的艰难
⑩ 浅析大数据审计面临的挑战和对策的任务书