时间：2022-12-10 14:11:22
序论：在您撰写大数据审计论文时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
英国NFI项目每年均对上个财政年度的数据分析和对比情况出具审计报告，不仅横向对比各行业数据欺诈的件数和金额，还纵向对比近年来的变化情况。一方面勾勒出欺诈问题出现的高风险重点行业和重点领域，为审计项目的选择锁定重点；另一方面动态反映数据欺诈问题的变化趋势，不仅发现问题，还有针对性地跟踪某类欺诈问题是否得到了遏制，已经发现的问题是否得到了有效整改。我国审计始终强调全面审计、突出重点，但是如何发现和突出重点却一直是审计实践面临的难题。不但可以通过大数据的汇总、统计功能对被审计单位的情况进行总体把握，还可以通过横向、纵向对比，聚类、关联分析，发现存在虚报冒领、挤占挪用、重复申报、截留套取等违法违规问题的高发行业、领域、环节、单位和部门，为审计延伸提供精确制导的坐标，为审计项目计划提供确切实在的依据。
二、大数据分析是绩效审计的利器
英国NFI通过大数据分析，不仅发现个案问题，还对同类问题的产生原因进行分析，促使相关部门和单位完善制度，堵塞漏洞，提高公共资金的使用效率和效益。近年来，随着我国财经制度的不断完善和加强，违反财经纪律、违法违规的问题得到了很大遏制，国家审计在继续查处违法违规性问题的同时，也十分注重对公共财政资金使用绩效进行审计。通过大数据集中分析平台的关联分析查询，能够从整体层面高效、便捷地发现诸如公共财政资金滞留的具体环节、时间；发现公共财政资金投向不符合产业政策导向；发现财政专项资金分配在地区和部门间存在的不均衡、不合理；发现财政投入的建设项目存在的进度滞后、效益与预期不符等问题。大数据提供的证据与审计抽查相比，能够更加全面、客观地反映某项公共财政资金产生的整体效果和存在问题。在此基础上提出的审计意见和建议，更加充分、准确和有针对性，更能促使相关部门和单位完善制度、落实责任、加强管理，更好地实现公共财政资金的价值。
三、如何构建审计大数据平台
1.通过立法为建立审计大数据集中分析平台奠定基石。英国NFI的数据收集和分析工作是依据2008年7月21日修订的数据配比法案进行的，法律授权使英国审计委员会将数据收集、整理、分析等工作成为常态，这是审计开展大数据分析的基石。目前，我国审计法授予了审计机关在审计期间获取被审计单位数据的权力，但是审计项目是单个开展的，各被审计单位之间的数据不能完全地相互关联，形成了一个个数据孤岛；并且，审计项目一结束，被审计单位就不愿意继续向审计机关提供数据，难以对被审计单位进行持续的审计监督。借鉴英国的经验，我国应当从法律层面明确属于国家审计范围的政府部门、企事业单位、公共机构，以及使用公共财政资金的企业、单位等应当定期向审计机关提供电子数据，为国家审计进行大数据分析创造条件，从根本上解决目前存在的数据收集难、不完整、时效性差等问题，将一个个数据“孤岛”连接起来，在此基础上进行深入的关联、对比和分析，真正发挥信息时代大数据的强大作用。
2.建立统一的数据格式标准。英国NFI项目的数据涉及相关政府部门、医院、学校、养老金管理机构、房屋管理机构、银行、部分私营企业等，提供的数据包括单位财务数据、单位业务数据、部分员工个人数据等，所有提供的数据均按照NFI项目指定的数据格式范围。NFI收到各单位上传的数据后，只需经过少量的数据清理，就可以整合到数据集中分析平台中，对不同部门、机构、单位的数据进行对比分析。在信息化高度发展的今天，我国应当由审计部门牵头，工信部、协会、高校等合作，建立统一的数据共享接口，在现有的审计署财务数据接口的基础上，扩充和整合管理数据、业务数据等信息，实现大数据兼容匹配。
（一）大数据增值价值巨大，商业价值、经济价值和社会价值不可估量，终极价值在于助力社会进步与升级。美国奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，是对其价值最生动的再现。大数据虽然价值密度低，但通过对数据的处理、整合和分析并使用，可创造出巨大的商业价值、经济价值和社会价值。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态已不断涌现，大数据成为经济高速增长的新引擎，正在“吞噬”和重构传统组织架构，必将引发政府、公共事业、制造业、流通等领域全方位变革。特别是人机“生命共同体”快速进化，大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度，成为当代文明建设的助力器，让社会得以革新与升级，最终改变未来。
（二）大数据横空出世，源于个人全球化、记忆数字化、社会网络资本化的全力驱动，是IT业发展演进的历史使然。大数据不是突然产生的，是IT技术发展的必然产物。大数据浪潮主要源于三大驱动力推动。一是互联网、移动互联网及物联网等新一代信息技术，实现了信息、知识和社会关系网络乃至“个人”全球化，为大数据提供了广泛的数据来源。二是数据开放运动和数据民主化，实现了数据的分布式共享和全球性覆盖，云计算等廉价、高效的存储提取方式，让数据成为“共享的社会记忆”，客观上开启了大数据时代大门。三是挖掘复杂社会网络资本价值，加速了大数据技术的深度应用，构成了大数据的经济驱动力。全球化、数字化和社会网络资本化齐力推动了大数据大发展。
二、大数据：国家审计改革发展新动力
正在发生和演变的趋势表明，大数据时代无论对于社会、组织还是个人，都是一次革命，一个巨大的挑战，一个重大的转型机遇和飞跃的契机。国家审计无疑也是如此。1.飞速发展的经济社会新实践，必将推进国家审计理论与时创新。当前，人工智能、社交网站、RFID、语义网、云计算等技术或理念风驰电掣一般闯入我们的工作生活，数据开放、软件开源、普适计算、智慧地球等新思想令人眼花缭乱，新的技术和观念层出不穷。在信息技术环境下，丰富多彩的经济社会实践，通过信息交换、权能传递和功效联动等方式，将先进的信息技术、网络技术、网络时空观、数据挖掘、系统集成以及多媒体等多种学科理论和技术思想深层次地植根于审计理论，刺激审计理论的变革和创新。同时，国外一些先进管理理念，如企业再造工程、虚拟组织、穆尔法则(Mooreslaw)、基尔德法则(Gilderslaw)和麦特卡夫法则(Metcalfeslaw)等，与传统审计理论进行分化、碰撞、对接与融合，必将从广度和深度上推进审计理论不断繁衍与创新，审计理论将呈现多样性、交融性和虚拟性。2.审计客体内涵和外延的扩张，必将呼唤国家审计权力边界顺势突围。近年来，经济社会实践活动中，计算机、数据库、网络等现代信息技术得到了广泛运用，实物流、资金流表现向无纸化、数字化和信息流的转变，业务处理和财务管理逐步实现自动化和网络化，国家审计的审计内容、审计对象、审计资料、审计证据线索等都呈现出普遍电子化、数字化的特点。从而摆脱了传统帐套、传统财务信息、纸质的业务轨迹，从被审计单位的财务收支及有关的经营管理活动，会计资料和其他相关资料，扩展到电子数据、系统内部控制和信息系统自身；从财务数据延伸到业务数据；从内部数据关联到外部数据，审计客体外延和内涵的扩张，突破了以财政财务收支、纸质载体为主的审计权限范围。必然要求法律赋予审计部门数据采集、技术侦查、行政强制、诉讼等更多权力，以应对大数据时代的高科技舞弊，确保审计职能的充分发挥。3.新型大数据技术的广泛应用，必将推动国家审计作业流程优化再造。联机分析、数据挖掘、WEB2.0互联网审计、云技术等大数据技术普遍运用，将所有的审计内容、审计技术、审计方法纳入大数据审计之中。传统的现场审计作业流程必将改造优化为：了解调查，获取信息；采集数据，整理数据；进行数据转换、清理和验证；创建审计中间表；进行数据分析，找出审计重点；构建审计分析模型，分析数据；延伸落实，审计取证。数据分析成为审计作业的核心。信息技术还可以优化审计项目管理，如利用信息技术为审计项目管理内置一个标准的、符合质量要求的审计作业流程，用以规范审计人员的审计作业行为，使不同背景、不同水平的审计人员能够执行相同的审计动作。通过虚拟组织形态和数据集成智能化管理，实行远程控制审计项目，包括审计方案的控制、分工控制和授权控制，为质量控制和风险预防搭建一个良好的、高效的管控平台。4.国家审计供需矛盾更为激烈，必将要求国家审计主体能力自我革命。审计作为综合性经济监督部门，覆盖领域之广，涉及的经济社会活动之多，所产生和集聚的数据规模不可谓不大。大数据价值的发现和挖掘，必定给审计创造了更多需求，打开了更广阔的市场，对审计供给能力提出了新挑战。而决定审计供给能力的关隘就是国家审计主体能力。大数据时代，IT审计师将主导国家审计舞台。而目前，大部分审计人员主要精通财会知识，计算机知识和技能比较欠缺，知识结构还不能满足大数据技术的要求，数据分析与管理高端人才紧缺。审计人员除了要有专业的审计、会计知识外，必须精通信息技术，掌握网络、数据库、电子商务、信息系统的开发与管理和计算机辅助审计技术。优化审计人员能力结构，增强审计干部信息化审计基础能力、数据采集处理和分析能力、监测指标和模型的构建和分析能力、信息系统内部控制测评能力，尤为紧迫。
三、大数据背景下国家审计发展路径
无论是组织结构，还是国家文明，只有充分发挥大数据时代的价值、迎接好大数据面临的挑战并积极应对，才会处于不败之地。因此，国家审计应放眼未来，以大数据审计为目标，加快改革创新步伐，抢占审计发展的突破点和制高点，迎接新时代挑战。
（一）加快理论创新，为大数据审计落地提供实践指南。要坚持实践上的“摸着石头过河”与理论上的“顶层设计”相结合，加强审计理论和实务的研究，在理论上对大数据审计的性质以及由此决定的审计职能与任务等基本问题进行深入研究，构筑起适应大数据时展的、可用于解释和预测多种审计现象的审计理论。加强与国家信息化咨询委员会、公安部、发改委、工信部、财政部和国家信息中心等相关部门的合作研讨，多角度、更准确地把握客观现实及政策约束；组建由学术界专家、审计研究人员和实务骨干组成的团队，承担把握前沿热点、规划审计思路等工作，为加快大数据审计实践提供操作指南。要制定大数据审计发展的长远规划，坚持把大数据审计作为国家审计发展的核心战略，从数据、制度、人才和技术等方面逐步积累基础资源，有计划、有步骤、长期不懈地坚持推进。要加大宣传，营造数据审计文化氛围，革新思想观念，树立正确数据观，建立基于全数据模式、从整体到局部的审计思维模式，用大数据时代精神武装头脑。
（二）加快制度创新，健全完善大数据审计相关法规建设。目前，我国电子商务、网络经济和计算机应用相关法律法规制定相对滞后于经济社会实践活动，有些甚至还是盲区，导致大数据审计的法律地位和权限虚置。要加强电子商务、网络经济等相关立法，把电子合同、电子凭证、电子证据、电子签名的法律效力和保管要求，数据认证机构的管理，电子信息与网络安全等相关问题，以法律法规的形式明确固化下来，为大数据审计提供法律依据。要强化审计权威，扩大审计权限，赋予审计审查审计对象计算机信息系统的功能与安全措施，利用网络和审计软件进行审计，接入、采集、存储、提炼审计对象所有数据等的权力。要坚持本土自创与模仿移植相结合，建立健全与大数据时代相适应的审计标准和准则，如制定大数据审计评价准则、技术标准，数据挖掘分析指南，信息系统输入—处理—输出的符合性和实质性测试的准则，云计算以及网络审计准则等，确保大数据审计有法可依、有章可循。
（三）加快机制创新，积极构造政府主导、审计主推、IT企业参与的大数据审计联动机制。大数据技术在国家审计领域中的推广应用是技术进步的必然要求，但根据国家审计行业自身的特点，其无法自发地独自实现，必须积极构造政府主导、审计主推、IT企业参与的多点支撑联动机制，形成聚合效应。对政府而言，要积极把握大数据战略机遇，制定积极的政策法规，提供高质量的网络基础设施，营造适度宽松的大数据发展环境，鼓励企业、审计部门进行大数据相关的技术研发与应用创新，从标准、法律和意识形态层面大力引导大数据审计发展。对审计部门而言，要制定战略数据储备计划，加快与被审计单位数据实时互联互通，消除“信息孤岛”，为大数据审计提供数据载体；要逐步建立完善中央和地方的审计数据中心，构建审计管理、审计业务、审计方法和评价信息资源库，加快推进国家电子审计信息资源目录体系和交换体系建设，实现数据大集中。对IT企业而言，要深刻洞察大数据审计的需求，提供从硬件到软件、从产品到服务的一体化解决方案；要专注细分领域创新，提供具有审计行业特色的大数据审计专家级方案。
（四）加快应用创新，不断研究、探索、实践大数据审计技术方法。可以预见，大数据时代，审计人员时时刻刻都需要利用信息技术手段处理各种审计业务和工作。要结合审计工作实际，认真研究并积极实践A/B测试、关联规则挖掘、分类、数据聚类、众包、数据融合和集成、数据挖掘、集成学习等大数据分析技术，BigTable、商业智能、云计算、Cassandra、数据仓库、数据集市、分布式系统等大数据处理技术，以及标签云、Clustergram、历史流、空间信息流等可视化技术。要深度分析挖掘审计部门的大数据价值，从“业务驱动”转向“数据驱动”，实现审计决策和管理智能化。通过云计算的IaaS、PaaS和SaaS三大服务模式，建立国家层面的跨行业、跨领域的审计私有云和审计大数据分析平台。要建立审计专家和信息技术专家合作的审计信息技术研发模式，加强审计大数据分析模型和软件的研究开发。建立审计信息技术评选机制，对优秀的审计技术创新进行表彰奖励。建立审计信息技术库，把现有审计信息技术分类整理录入，实现网上查询、培训和新技术添加功能，加快大数据审计技术的推广和应用。
一、大数据审计思路
(一)树立大数据审计的理念。将大数据审计的贯穿到每个审计项目中，不断研究新思路、新经验和新做法，以数据为核心，将数据分析与现场延伸调查相结合的方式，更精准的定位审计疑点，缩小核实范围，提高工作效率。
(二)充实大数据审计资源。定期采集包括财政、民生等使用较为频繁的数据资源；积极推动数据采集规范化建设；推动大数据审计方法库的构建，使计算机审计方法的应用更为便利、快捷。
(三)强化大数据审计队伍建设。运用计算机和大数据进行审计应动员全局力量，而不仅仅局限在计算机人员。加强复合型人才的培养，审计人员不仅要懂得数据库的知识，还要懂得审计实务；加强数据分析能力和业务知识的学习培训，提升综合素质。
二、提高大数据审计的措施
(一)前期数据调查
对全市各部门(单位)所运用的业务系统和业务数据进行调查了解，摸清各部门的业务数据内容及其存储情况，为采集业务数据和审计项目中可能涉及到跨部门数据关联做准备。接入用友财务统一核算软件审计端口，审计端口的接入更灵活、方便地为各审计组财务数据采集提供服务。
(二)积极配合项目组
在项目实施前积极与组长、主审进行沟通，如何开展计算机审计、项目组需要什么、项目所需要的数据、主审想得到的目的和结果。以确定审计方向和重点，并将相关的审计内容纳入到审计工作实施方案。在审计项目实施过程中，对审计方法、发现的疑点、采集到的数据方面存在的问题、以及审计思路的变化，及时与主审反馈，以调整审计方法和思路，并配合项目组核实疑点。
(三)参与重点项目
年初审计计划项目制定后，确定重点审计项目，加入到项目组中。除数据分析外，通过参与其他审计内容，熟悉财务知识、财经法规以及其他业务方面知识，尽快地提升自身业务能力，积累经验。今后审计工作中，运用自己的思路和方法开展审计。
(四)编写计算机审计方法
在审计项目完成后，总结项目实施过程中所采用的计算机审计方法，并编写计算机审计方法或案例，为以后的审计项目开展打好基础。
关键词：大数据分析；内部审计应用
近年来，大数据应用更加广泛，它改变了固有的数据分析方式，将企业经营以及与之相关联的企业和客户信息进行收集和分析，通过新的思维处理数据与技术的难题。据调查显示，目前我国很多优秀企业都将大数据作为新一轮经济增长点，从2012年开始就实现了持续增长，成了企业市场经营的巨大资料库，提高了企业的整体技术水平和竞争能力。具体而言，大数据分析是一种能够从各类信息中快速提取有用数据的一种新技术，对内部审计工作来说具有的意义不言而喻。下面就从大数据分析给内部审计带来的机遇和挑战入手，从实际出发做好应用性审计，带动审计工作发生质的飞跃。
一、大数据分析给内部审计工作带来的机遇和挑战
（一）审计目标信息化技术使用的初期，内部审计工作依赖计算机技术，可以通过对数据的观察和分析找到审计中存在的问题，为具体工作的开展提供参考。大数据分析技术的应用则将审计工作带到了新的高度，它不仅能够发现问题，还可以对风险进行评估，对效益进行分析，及时发现审计工作中存在的问题，降低内部控制风险，为企业发展做出预测性思考。（二）审计内容数字是传统内部审计工作参考的重点，包括营业收入、费用支出、税收情况等等。大数据分析则突破了原来数字化的限制，基本内涵和审计的内容不断向外延展，打破了传统数据结构化的样式不足，在不同的时间范围内可以生成复杂多变的数据，其中包括文本、音频、视频、xml等，构建出了审计的立体化方法。（三）分析技术大数据分析与内部审计应用的结合，最大的改变就在于技术的更新，大数据分析可以实现大数字的整合，从五大技术方面进行了完善。即可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎和数据质量与管理。这些新技术可以通过标准化的形式，建立数据新模型，提取隐藏起来的内部审计信息，利用图表展示数据分析的全过程，并做出前瞻性的判断，从而提高数据的分析准确性。
二、大数据分析内部审计的方式
首先，数据验证性分析朝着数据挖掘性分析转变。即由原来的多维分析验证数据变为挖掘性技术的使用，将数据仓库和模型构建起来，做好聚类分析，找到规律性内容，并提取关联性数据。例如，在电力审计过程中，可以建立起专门的数据资料库，找到电力使用的具体数据，分析用电情况。其次，审计方式由事后发现问题变为风险预警。企业经营难免会遇到各种风险，对市场形势进行分析，将可能存在的危机控制在萌芽阶段，是大数据分析有别于传统分析模式最大的特点。另外，大数据分析可以早期关注经济运行情况，发掘数据敏感性波动，并集合社保审计、债务数据、经济宏观运行数据，实现信息库的交叉使用，提升数据分析水平和审计能力。最后，单机审计向云审计方法的转变。云审计是基于云数据库设立的数据平台，它依靠的是中心统计分析，通过网络与“云”的对接，对审计成果进行共享。与此同时，在大数据分析云计算实施的过程中，必须坚持技术的创新与发展，建立预算、财务、执政一体化策略，设立专门的数据平台，提高信息化技术审核的质量，做好宏观分析。
三、大数据分析在内部审计中的应用
大数据分析与内部审计的综合应用是信息时代技术演变的新手段，在与内部审计结合使用的过程中必须坚持全面化使用，从制度流程、机构人员、审计业务以及技术上做好配合，全面推行新的审计方法。（一）创新大数据工作模式创新是进步的源泉，大数据分析的推行，与内部审计工作的结合，都必须坚持创新原则，对预算执行审计有一个全面的认识。传统的孤立审计已不适应大数据审计的要求，需要打破部门之间的界限，以审计项目为管理主线，成立大审计组，进行扁平化管理。结合各预算部门的财务数据，发现是否存在预算项目在连年结转的情况下仍然安排新增预算、造成资金闲置的问题。通过对数据进行宏观整体分析，发现是否存在预算执行效率不高、分配下达预算不及时、拨付转移支付资金超期等情况。（二）完善跟踪审计方式通过建设审计数据综合分析平台，搭建关系国计民生的重点行业联网审计系统，用Hadoop等专业工具处理半结构化、非结构化数据，规范高效地汇集和处理大规模数据信息。例如，在地税审计中，可利用地税联网审计系统，集中进行全省地税数据整理分析，探索“数据集中采集、集中统一分析、疑点分布落实、资源充分共享”的大数据审计模式，实现全省联动审计。此外，还要对资金分配结构、资金使用流向、资金管理情况进行总体分析，全面反映预算执行整体情况，实现对预算单位的审计监督全覆盖。（三）实现多数据融合，落实经济责任审计运用关联分析，找出数据间的相互联系，分析关联规则，发现异常联系和异常数据，寻找审计疑点。在经济责任审计中，可利用财政、税务、社保、培训等数据在横向和纵向之间都做好关联性研究，做好数据的全面跟踪分析，实施和推行经济责任审计模式，提高审计效率。另外，在深入挖掘数据过程中，还要利用数据仓库和模型分析统计数据变动信息，分析关联性内容，对体制机制性问题开展研究，挖掘行业性和趋势性问题。
四、结束语
综上所述，大数据技术的发展对审计工作提出了新的、更高的要求，也为审计提供了新的工具。传统的大数据分析与内部审计工作的结合不够紧密，技术应用不够突出，且人才缺失。基于大数据分析的新情况，内部审计工作必须从数据、资源、人才方面逐步积累资源，创新大数据分析的思路和模式，研究技术发展的情况，并建立覆盖公司业务流程的审计信息化管理系统，使公司各业务线在统一、透明、标准的审计监控下阳光运行，确保大数据在内部审计中的高效应用。
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左建安 南京大学信息管理系2011级硕士研究生。江苏南京， 210093。
关键词：大数据；企业并购审计；审计风险
并购创造价值，然而在并购后期企业如何将并购效益达到最佳，即如何更为有效地进行并购整合一直是并购研究的一个主要方向。同时，互联网飞速发展，大数据已悄然而至，随之而来的必然会是以大数据为依托的又一波并购浪潮。因此，研究大数据对企业并购审计活动及其风险的影响极具现实意义。
一、企业并购审计与大数据
1.企业并购。企业并购，一般指企业兼并和收购（M&A），是以目标企业控制权为标的进行交易，实现迅速规模扩张、增强竞争力的扩张型商业活动。随着我国改革开放步伐不断加快，“引进来”和“走出去”协同发展，现如今，互联网的迅速发展为中国企业创新带来了极大的动力与无限的可能，以阿里巴巴、腾讯、百度为代表的互联网企业以迅雷不及掩耳之势在我国掀起又一波并购浪潮。2.并购审计。并购审计属专项审计，即注册会计师在并购双方拟定并购计划并签订并购协议之后，为达到提高并购效率，降低并购风险，而提供的包括财务报告审计等专业服务的审计活动。由于并购审计不仅包含一般财务审计的目标，有的甚至关系到企业未来的发展，因此并购审计的目标更为复杂，内容更为丰富。3.大数据。随着云计算技术的快速普及,电子信息、互联网及移动互联网的广泛运用,数据已成为新时期的基础生活资料与市场要素。大数据具有海量化、多样化、价值高、密度低和快速化等特点,更精确地分析企业所处的行业地位、市场占有率等,使企业管理者进行管理决策更有洞察发现力及远见。
二、大数据对企业并购审计风险的影响
根据并购审计的特点以及大数据对于并购审计的影响，大数据下并购审计的风险包括四大内容：首先是大数据对企业并购审计环境的影响，其次是大数据对企业并购审计目标的影响，再次是大数据对企业并购审计内容的影响，最后是大数据对企业并购审计技术的影响。1.大数据对企业并购审计环境的影响。大数据背景下，企业的方方面都会受其影响，就企业并购活动来说，在并购准备阶段，大数据对于并购审计的影响则主要体现在企业并购环境上，例如通常来说复杂的市场环境和不断随市场变化的产品生命周期。大数据的发展对于外部环境的把握提供了极大的帮助。例如市场环境的变化可以通过对大数据的发掘分析，不仅大大提高了市场变化信息的及时性，审计过程中可通过市场大数据下行业中权威预测与评论等信息获取更具准确性的参考，同时降低审计风险。而并购企业的内部环境，如公司的管理水平、企业文化的影响程度，企业监督制度及内部控制的执行情况等内容的审计也会加大并购审计的风险。大数据时代，企业往往会建立内部的数据平台以提高生产与管理效率，在进行企业并购审计时，这些内部的大数据平台对于审计人员准确把握主并企业与目标企业的生产会计信息，充分运用职业判断降低并购审计风险起到重要的作用。2.大数据对企业并购审计目标的影响。企业并购的一大目标便是产生协同效应，然而是否能产生确是未知数，这也是并购审计风险的重要影响因素之一。企业并购并不仅是并购双方有形资产的整合重组，更重要的应是优势互补，将无形的文化与资产进行有效整合，以期企业的更大发展。因此在挑选目标企业时，大数据便能显示出其魅力。数据是一面很好的镜子，审计人员通过对主并企业和目标企业运营情况、发展特点、行业处境等影响企业并购协同效应因素的科学对比分析，寻求业务可持续发展的动力，使企业并购协同效应最大化，挖掘出并购后可达到的最大价值。3.大数据对企业并购审计内容的影响。企业并购审计的内容中，对于对方企业的评估审计关系到目标企业价值，对审计风险影响较大，因此并购审计中评估审计的内容至关重要。对目标企业的评估内容比较广,比如,需要认真分析企业财务运营状况、目标企业竞争力的强弱等；企业并购后联合风险也是并购活动中不可忽视的重要内容，其中发展战略是主并方选择并购对象和类型的基础，关系到未来企业运营状况。而大数据对于趋势与发展分析，特别是用有形数字所表现的信息分析具有不可替代的优势。4.大数据对企业并购审计技术的影响。审计技术的影响因素多指审计人员的专业素养和最新技术应用。大数据对于二者的影响颇为明显，即在信息与数据的选择中，审计人员普遍运用抽样技术，然而数据如何选取，选取之后如何解读却因人而异。但是大数据时代的来临，数据与信息获取更方便、更全面，甚至可以基于全样数据运用大数据技术进行审计分析，减少了审计抽样的风险，从而对于这一问题提供更好解决的可能。同时信息不对称问题造成很多并购活动的失败。大数据时代以其及时性与数据充分性著称，因此，在大数据日益发展的情况下，信息不对称对于并购审计风险的潜在影响不断降低。
三、大数据背景下企业并购审计风险的控制
上述风险的防范重点主要集中在提升数据处理技术、提高审计人员素质、完善政策法律环境等方面。1.注重数据安全，提升数据处理技术是核心。首先，可以根据数据性质和审计需求设置权限等级,严格控制数据访问权限，减少数据外泄的可能性。其次，大数据时代面对海量数据处理,对数据的获取与处理不仅需要Excel或审计软件，还要借助数据挖掘技术缩小数据量,然后再对数据进行分析，从而提高并购审计工作的效率，降低并购审计的风险。2.提高审计人员综合素质是关键。并购审计中审计人员的职业判断举足轻重，审计人员必须提高自身的综合素质,灵活地运用审计方法、审计工具,组合式地解决问题、应对变化。一方面要加强现有审计人员知识结构调整,另一方面要与信息技术等领域的专业人士通力合作凸显团队力量。3.完善并购法律制度环境是保障。大数据在并购审计中发挥更好的作用离不开完善的法律与制度环境。因此，进一步完善与企业并购相关法律法规，形成合理专业的业务规范是大势所趋。同时，在制定相关的会计准则时，既要借鉴国际会计领域的先进成果，也要兼顾我国国情，适合我国境内各类型的企业并购，特别是新兴的互联网企业并购。
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本文在对大数据的内涵及特征、会计学专业人才培养模式的演变、大数据对会计学专业人才培养提出的挑战三个方面论述的基础上提出面向大数据的会计审计专业人才的创新培养模式。
一、大数据的内涵及特征
1.大数据的内涵。目前，对于大数据的定义没有统一定论，通常认为大数据是指以多元形式存在的、数量庞大且内容复杂的、需要专门的软件与分析工具进行搜集、整理、发掘及分析的那些自许多来源汇集而来的庞大数据组。可以从三个层面解释大数据：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线;第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石;第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。
2.大数据的特征。①Volume(数据体量巨大)。据“产业信息网”相关统计，截止到2012年底，人类已生产200PB(1PB=210TB)印刷材料的数据量，历史上全人类说过的所有的话大约是5EB(1EB=210PB)的数据量。而当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，但一些大企业的数据量已经接近EB量级，如此海量的数据对我们正确识别真实数据的能力提出了巨大的挑战。②Variety(数据类型繁多)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，如图片、视频等多类型的数据对我们的处理及分析数据的能力提出了更高要求。
③Value(价值密度低)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。如何通过强大的算法更迅速地对数据的价值进行“萃取”成为当今大数据背景下亟待攻克的难题。④Velocity(处理速度快)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告显示，全球数据预计到2020年时使用量将达到35.2ZB。在如此庞大的数据面前，高效处理数据就是企业的生命。
二、会计学专业人才培养模式
1.国外会计学专业人才培养模式。①德国的FH模式。德国推行的应用型人才培养的模式被称为FH模式。不仅注重系统的科学知识的讲授，更加注重实际应用能力的培养。尤其重视学生实践能力的考核，将学生的培养与企业实际紧密结合。②英国“三明治”模式。英国的应用型人才培养采用了实践与学习相交错的“三明治”模式，即实践环节与学习环节交替进行，课程设置与招生充分结合市场。③美国“生计教育”模式。20世纪70年代的石油危机爆发后，为解决毕业生的就业问题，美国推出了“生计教育”模式。该模式下，学生在学校不仅接受教育，而且接受技能的培训。教学方式方法灵活、校企合作、政府支持为这一模式的主要特点。
2.国内会计学专业人才培养模式。①精英教育。我国长期推行的是精英教育，尽管精英教育饱受诟病，但就会计人才的培养来看，精英教育并非一无是处。精英教育使得学生可以获得足够的教育资源。教师可以和学生在课堂上进行充分的互动沟通，帮助学生培养批判的精神和能力。此外，精英教育模式下遴选出的精英通常不仅在校期间学习刻苦，在进入工作岗位后也后劲十足，发展潜力巨大，能够将在学校培养出的良好习惯和能力运用到工作实际中。
②大众教育。随着经济社会的发展，我国的会计教育由精英型教育转向了大众化教育。这一转变给我国的会计教育带来了一些问题，表现在会计教育的发展严重滞后于会计职业界的实际，会计人才培养不能满足市场的需求，供求出现结构性矛盾。培养目标侧重于技术的培养，而忽视了通用能力的训练;课程过分强调会计的规则性，抑制了职业判断;教学方法上，倾向于灌输式的教育，而缺乏必要的实践操作。
三、大数据对会计学专业人才培养提出的挑战
1.培养重点不明确、培养目标不清晰。我国高校会计学专业人才培养模式的重点主要以理论和科研教学为主，大多课程的安排也充斥着浓浓的文学色彩，如会计学原理、审计理论等。同时，我国大多高校会计学专业人才培养目标并不清晰，单一的追求学生理论知识的掌握，使得学生的实践及应用能力欠缺。这两者与当今市场对会计学专业人才的需求不对接，与当今社会职业界对会计学专业人才的要求相差较远。
2.课程设置不合理，导致无法灵活应对大数据。会计学作为一级学科，与经济学、数学、统计学等学科的交叉增添了会计学课程设置的多样及多元化。但我国会计学课程设置的本身就存在着很多问题。如过分注重理论研究，不能更好地体现会计学的实用性;课程设置的层次性不鲜明;专业课程前瞻性不够，与社会的热点及最新发展衔接脱钩;实践环节设置的相对欠缺，导致对大数据处理的应用能力受限。
3.考核制度没有得到严格执行。在我国专业人才培养模式中，会计学等各学科的结课考核方式以考试为主、结业考试以论文形式为主。因教学中研究氛围的不浓，经费支撑的不足，以及部分学生为就业等现实因素的影响造成其投放在论文上的精力不够，这都使得考核制度对会计学专业人才的培养质量的保障作用在一定程度上受到削弱，也使考核结果及论文质量受到严重影响。
4.开源课程等新型教育方式及新媒体模式对传统会计学专业人才培养模式的冲击。当今，互联网上充斥着海量的教学资源，除了各类精品课程、教学视频外，开源课程充分利用在线视频进行远程教学，为任何有意者提供学习的平台，突破了地域和时间的限制。微博等新媒体模式与移动互联网相结合，打破了教学的界限，将课堂讨论延伸到网络。吉姆.格雷指出，科学研究的方法除了基于实验、基于数学理论和基于计算模拟的三种范式外，基于数据探索的第四范式正在形成。
四、面向大数据创新会计学专业人才培养模式
1.课程设置。面向大数据，创新型会计学专业人才培养中应开设数据分析、搜索引擎系统应用、信息检索、信息处理等这些与数据的大量获得紧密联系的课程，增强学生接触数据与获得数据的可能。高校应加强对会计学相关数据库的建设以及完善图书馆信息系统，通过这样的方式对数据进行归集、整理、分类，不仅可以提高对数据的大量获取性，统一数据口径，而且有助于在数据高速产生的状态下数据的高效提取性，为后面数据的分析提供帮助。
大数据的多样性特征使得我们接触到的数据的形式各式各样，相应在创新型会计学专业人才培养中课程设置也会多种多样，为大数据环境下培养复合型专业人才奠定扎实基础，可以设置专业核心课程。由于大数据的数据量虽大但价值量小的特征，因此在课程设置上应开设信息检索、数据挖掘与数据仓库等检测、分析数据价值的课程，并通过采用案例教学法、课堂模拟法、角色扮法、体验式教学法等方法，引导学生将提取出的、有价值的数据应用于中，培养学生运用数据高效解决实际问题的能力。
2.师资建设。创新型会计学专业人才培养中，师资力量是支撑学生正确获得有用及真实数据的基础。高校在会计学专业人才培养中应加大对大数据教学及运用的教师培养及经费支出的同时，组建“在线教育、实体操作与校企合作”三位一体的平台，完善具有大数据特色的师资建设。高校建设中应加强对教师大数据知识与应用的培训，与企业合作获取高效大数据平台建设及培训经费的同时，加强教师接触第一手数据的可获取性，提升教师对数据的接受性及运用能力，改变以往教学存在的偏理论、缺乏数据感的问题。另外，高校应积极引进国外先进人才，同时选派青年教师去国外高校访学、进修。
高校实行创新型会计学专业人才培养模式下，应举办会计学相关教师与其他学科教师的交叉学习与培训，为实现会计学专业人才的跨专业联合培养打下基础。另外，通过建立产学研联合实验基地等项目，为教师更好的理解大数据、掌握先进方法、接触前沿性知识、运用研究成果以及未来的创新发展创造良好的平台。
3.个性化学习。创新型会计学专业人才培养中，无论课内及课外，高校教师都应该引导学生去获取更多的数据，以作为课程教学、讨论的有力支撑，做到尽可能的用数据说话。高校在寒暑期开设的相关专业模拟实习，如会计核算模拟实验、会计岗位沙盘模拟实验等，可以为学生更切身的接触数据提供便利，通过实践的反馈和思考，也可以培养学生的创新思维。大数据高速的特征加上现代开源课程等新型教育方式及新媒体模式等在线资源的冲击，使得学生接触数据的方式多样。根据学生自主选择接触数据，然后相互交流。这增加了学生的学习兴趣，而且可以激发学生的创造性。
大数据的多样化特征下，高校应为学生提供相关专业学习的辅修课程，开通学生与其他学科专业教师的沟通渠道，举办“跨学科联合培养、培养复合型专业人才”的实践大赛数据分析大赛、基于大数据的数学建模大赛等。高校应为学生提供实验室、计算机机房、计算机操作系统等软硬件条件，开放式的引导学生自主参与产学研实验基地、多校联合培养项目以及国家政策引导下的大数据开发项目研究之中，为“跨学科联合培养、培养复合型专业人才”的培养目标提供实践平台和发展空间。
