在分录选择与测试中利用大数据分析及其对职业怀疑态度的影响

为何这事关财务数字的可信度

当公司公布财务报表时，投资者、员工和公众通常假定这些数字是真实的。然而，近年来一些最大的舞弊案件源于深埋在庞大数据库中的会计分录的微妙操控。本文探讨审计师如何开始使用大数据工具更有效地扫描这些海量分录——并提出一个关键问题：这些强大的技术是让审计师更加警觉，还是让他们过于信任计算机？

在日常记账中寻找问题

审计的核心是会计分录——记录资金进出企业的基本凭证。舞弊者常利用这些记录隐藏亏损或虚增利润，有时通过绕过正常控制来实现。因此，国际审计准则要求审计师以怀疑的态度测试这些分录。传统上，这意味着手工抽查小样本。然而在海量且复杂的数据集中，这种选择性方法可能错过精心伪装的问题。作者认为，大数据分析可以通过检查整个人群的分录来改变这一任务，发现手工审查难以察觉的异常模式。

大数据工具如何改变日常审计

该研究基于对九位在巴勒斯坦工作的四大审计师的深入访谈，巴勒斯坦正处于在挑战性条件下整合全球审计实践的过程中。这些审计师描述了能汇集数百万会计记录、按风险排序并标出异常交易的大数据工具。团队不再从凭直觉挑选的少量分录开始，而是可以看到全部活动景观，针对在金额、时间、来源系统或因素组合上显得异常的项目放大查看。他们报告称，这种“数据优先”的视角不仅加快了工作速度，还更全面地呈现了客户业务的真实运作。

屏幕后的人、培训与团队协作

尽管软件很先进，审计师强调人类技能与人际关系仍然至关重要。他们描述了定期培训，不仅教会如何点击按钮，更侧重于如何解读异常模式、质疑误报并将数据信号与现实业务风险联系起来。团队会议与联合规划会议用于头脑风暴，讨论管理层在哪些方面可能有弯曲规则的诱因——例如估计与准备——然后设计相应的分析来探查这些领域。高级合伙人和主管密切参与，审阅电子工作底稿，质疑筛选条件与阈值的选择，确保员工不把计算机输出视为不容置疑的真理。

智能机器的双刃效应

访谈也揭示了明显的担忧。由于分析工具能自动生成看起来整洁的报告和仪表盘，存在审计师可能照单全收的风险，认为系统未标出问题就代表没有问题。参与者警告说，这种过度依赖可能削弱职业怀疑，导致严重错报被忽视。监管者和内部质量审查人员已在敦促公司避免“检查表心态”，并展示如何以真正以风险为中心和质疑的方式使用数据工具。然而，现行审计准则对如何将先进分析与怀疑和验证义务结合起来缺乏具体指导。

用通俗的话说，研究得出什么

简单来说，文章得出结论：大数据分析可以成为诚实审计的强大盟友，但前提是——且仅在于——审计师牢牢掌控局面。这些工具帮助他们筛选海量分录、聚焦高风险领域并更好地理解公司如何真实地产生和记录收入与费用。但它们也带来新的行为陷阱：更容易信任机器而不是提出尴尬的问题。为保持怀疑性，企业需要强有力的培训、开放的团队讨论、积极的领导监督以及来自准则制定者和监管者的更明确规则。作者建议，技术应当锐化审计师的批判性目光，而非取而代之。

引用: Abu Al Rob, M.A., Mohd Nor, M.N. & Salleh, Z. Utilizing big data analytics in the selection and testing of journal entries and its impact on professional skepticism. Humanit Soc Sci Commun 13, 553 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06626-0

关键词: 大数据分析, 审计, 财务舞弊, 职业怀疑, 分录测试