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智慧审计背景下审计学课程改革路径研究

2024-11-10 88 上传者：管理员

摘要：智慧审计在大数据审计的基础上演变而来，它不仅改变了审计的工具和方法，也重新定义了审计人员所需的技能和知识。该文概述了智慧审计的核心概念和技术特点，指出了智慧审计背景下当前审计学课程在内容和教学方法上存在的不足，并提出了相应的改革建议,旨在促进审计教育与行业实践的紧密结合，为培养新时代的审计人才提供理论和实践的支持。

关键词：
大数据审计
审计学课程
审计平台
智慧审计
课程改革
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随着数字经济时代的到来，经济业务的数据量越来越庞大，传统审计正面临着前所未有的变革与挑战。同时，中央审计委员会第一次会议上也提出“要坚持科技强审，加强审计信息化建设”。在现实与政策的双重需求下，智慧审计的概念应运而生。当前，传统审计学课程已经无法满足智慧审计型人才的培养需求，作为审计人才培养主干基础课程的审计学课程，亟须顺应时代做出变革。

1、智慧审计内涵与特征

1.1 智慧审计概念界定

关于智慧审计概念的提出与演变，先有部分学者认为“大数据审计”涵盖的理念不够全面，例如：Cao[1]和Brown-Liburd[2]等认为单纯通过大数据分析获得的审计证据基本上都是质疑性、线索性的分析证据，不能作为直接证据；Sivarajah[3]认为诸如大数据审计、区块链审计、人工智能审计等提法容易产生误导。在此基础上，杨道广等[4]认为现有审计方法应跳脱出某一种固有的数智技术，提出能够概括数智技术应用于审计的本质逻辑与核心思维的新概念——智慧审计。鲁清仿等[5]认为智慧审计的“智慧”包括人、机两部分，既要将人的智慧赋予计算机，也要利用计算机、大数据、因果推断等新兴技术与方法创造智慧。陈耿等[6]进一步研究认为智慧审计是审计工作者利用计算机智能化实现审计人员的智慧和利用大数据、机器学习、因果推断等技术与方法创造的审计智慧，更高效率、更高质量完成审计工作的过程。

1.2 智慧审计的特征优势

1.2.1 构建全面感知的审计环境

智慧审计通过集成大数据和云计算等先进技术，能对复杂多变的审计环境进行全面性感知，这种全面性不仅包括数据量的增加，还包括数据质量和多样性的提升，审计人员实现了大量数据的实时获取和分析，可以及时识别和响应审计风险和问题。

1.2.2 提供智能化的审计决策

智慧审计强调对数据进行深度分析和挖掘，既提升了审计决策的准确性，又使得审计过程更加智能化和科学化。通过算法和机器学习技术，智慧审计能够揭示数据背后的模式和趋势，为审计决策提供更加精准的支持，减少人为误判的可能性。

2、智慧审计实现方式

2.1 智慧审计技术平台主要功能

智慧审计平台的功能集中体现了其先进性和实用性，覆盖数据采集、数据存储计算、数据挖掘与人工智能、审计项目管理和风险评估、用户交互的各个环节：平台能够从多种数据源收集信息，并通过数据采集与预处理模块对这些数据进行清洗、分类和格式化，保证数据质量和一致性；在数据存储与计算方面，提供高效的解决方案，确保数据的安全和可靠访问，并支持复杂的数据分析任务；智慧审计平台系统还提供深度的数据挖掘与智能分析功能，如聚类分析、关联规则挖掘和异常检测，使审计人员能够揭示数据中的规律、关联和异常，提高审计的效率和准确性；审计管理与风险评估模块帮助审计团队高效规划和执行审计项目，并准确评估各种潜在的审计风险；用户友好的交互界面和权限管理系统确保审计人员能够轻松管理审计项目和安全访问相关数据，从而整体提升了智慧审计技术平台的效率和有效性。

2.2 智慧审计应用步骤与流程

智慧审计的运作可以是一个系统化的过程，在数据采集、清洗和预处理后进入生命周期管理阶段进行存储和维护，并开始进行审计数据分析，审计业务人员可通过预设分析模型、数据挖掘、模式识别等技术操作自助分析，识别风险和审计问题，并在这个过程中累积模型，人机交互学习，然后将得出的疑点通过数据辅助或现场查验的方式落实，同时，设置数据和取证单关联，在系统中自动生成取证单，并根据数据形成审计决策、审计报告。具体过程如图1所示。

3、当前审计学课程教学痛点

在深入探讨了智慧审计的技术平台构架与功能，以及其应用步骤与流程之后，我们可以清晰

地看到智慧审计对审计学教学的全新需求和挑战。

3.1 教学目标与行业需求的偏差

传统的审计学课程教学目标主要集中在培养学生理解和运用基本审计原理、审计准则和法规的能力上，旨在使学生能够掌握审计证据的收集、审计报告的编写和内部控制系统的评价等基础技能。然而在智慧审计的背景下，行业需求已经发生了显著变化，它不仅要求审计人员熟悉基本审计技能，还要求其具备数据分析、信息技术和战略思维等多方面的能力，行业需要的是能够运用大数据、人工智能和云计算等现代技术来提升审计质量和效率的复合型人才。

3.2 教学内容与智慧审计发展趋势的不匹配

3.2.1 智慧审计概念缺失

智慧审计作为近年来新兴的审计领域，其整合了大数据分析、人工智能、云计算等现代信息技术，旨在提升审计工作的效率和质量。然而，现有的审计学课程对与审计的理论解释仅停留在以往人工审计的阶段，对于智慧审计的概念、特征和实现机制等关键元素完全缺失，导致学生无法全面理解智慧审计的运作和应用价值。

3.2.2 智慧审计的职业规范和伦理道德教学不足

智慧审计对职业规范和伦理道德提出了新的挑战，特别是在数据使用和技术应用方面。例如，随着大量个人和企业数据的使用，数据隐私和安全成为智慧审计中的关键问题，智慧审计带来的自动化过程虽可能减少人的直接干预，但审计人员仍须对最终的审计结果负责，这些新的职业规范和伦理挑战亟须被学生所理解学习，然而现有的审计学课程未能针对这些新兴议题提供教学。

3.2.3 过度依赖人工的审计抽样和底稿编制

就审计抽样而言，其受智慧审计的影响较大。随着科技的发展，审计工作中数据处理的数量正在不断地增加，对于审计抽样的依赖不断地减少，未来可能会实现全数据审计。就审计底稿而言，目前的审计系统已经基本能够实现自动生成底稿。而当前课程关于审计抽样和底稿编制方法的教学主要为人工模式，这些方法在智慧审计的时代显得过时。智慧审计趋向于使用自动化工具和技术手段来提高效率和准确性，但这一变化在课程教学中尚未得到充分体现。

图1智慧审计应用流程图

3.2.4 风险评估方法落后

智慧审计中的风险评估越来越多地依赖数据分析技术，如预测建模、机器学习等，这些技术可以有效地分析大量数据，识别潜在风险。而现有课程中的风险评估方法过分依赖人工分析，这在处理大规模数据和复杂的商业环境时显得效率低下且容易出错，传统方法往往无法准确捕捉到快速变化的市场趋势和潜在风险。

3.3 现行教学方法的局限性

目前，审计学课程的现行教学模式通常侧重于传统的理论教学和基本的人工操作，而忽视了数智化审计平台的实际应用。这种分离导致学生虽然了解理论知识，但在应对实际审计任务时缺乏必要的实践技能。由于课程中缺少对数智化审计平台的深入教学，学生可能不熟悉如何使用这些平台处理复杂的数据和审计任务，这降低了他们在现代审计领域的竞争力。

3.4 教师队伍在数字技能方面的不足

由于智慧审计兴起于近几年，技能更新的滞后使得许多审计学课程的专任教师未能及时跟上数智化审计技术的快速发展，他们在教学中可能缺乏对新技术的深入理解和必要的技术知识。此外，大部分专业课教师在实际审计工作中使用数智化工具的经验不足，限制了他们传授实用技能的能力。

4、针对痛点的课程改革实现路径

4.1 更新审计学的教学目标，以符合行业新趋势

在智慧审计的趋势下，审计学课程教学目标应在现有的基础上更新：应强化数据分析技能，增加关于如何运用统计和数据挖掘技术来分析复杂审计数据的课程内容；应发展战略思维，除了基础审计技能，课程还应鼓励学生学习如何在审计中应用战略思维，包括理解和分析企业的业务模式和市场趋势，以及提出有效的审计建议和策略；应培养创新和解决问题的能力，培养学生在面对复杂审计和财务问题时的创新思考和有效解决问题的能力，以应对人工智能机器决策时发生的错误。

4.2 对审计学课程内容进行全面改革，加入智慧审计元素

4.2.1 强化智慧审计基础概念

在课程初始章节中，除了对传统审计基础知识的介绍，还应增加智慧审计相关内容，包括对智慧审计的定义、发展历程、核心理念的全面讲解。这不仅包括智慧审计如何整合大数据、人工智能、云计算等现代信息技术，还应涵盖它如何改变传统审计流程和方法，引导学生探讨智慧审计的特征和优势，讲解智慧审计与传统审计的不同之处，特别是在提高工作效率、审计质量以及数据处理能力方面的优势，介绍智慧审计如何运作，包括数据采集、处理、分析和报告的整个流程，使学生能够理解智慧审计的理论基础，为后续学习做好铺垫。

4.2.2 增加关于智慧审计的职业规范和伦理道德内容

现有审计学课程的初始章节中含有审计职业规范与审计人员法律责任的内容，但其中对于智慧审计的职业规范和伦理道德未有提及。未来的智慧审计将涉及大量敏感数据，教学中应强调数据隐私的重要性，讲解如何在保护数据隐私的同时进行有效审计；同时，虽然智慧审计趋向于自动化，但审计人员仍承担关键职责，如监督自动化过程、确保审计质量和准确性，课程应讲解如何平衡技术应用和专业判断，以及在自动化环境下审计人员的责任。最后，随着人工智能在审计中的应用日益增多，教学中应包含AI伦理的基本原则，如算法透明度、无偏见和公正性，探讨如何在使用AI进行审计时确保伦理标准。

4.2.3 调整审计抽样和底稿编制部分内容

为了适应智慧审计的发展，当前的审计学课程需要对审计抽样和底稿编制的教学内容进行一些调整。随着全数据审计的兴起，传统的审计抽样方法不再是核心技能，因此应该减少这方面的课时，转而更多关注数据全面分析的技巧和方法，例如，课程中较为复杂的统计抽样训练应该简化甚至考虑删减。此外，应该增加自动化审计工具的教学内容，尤其是结合智慧审计平台自动生成审计底稿的应用，这不仅可以提高审计效率，还能提升审计工作的准确性。

4.2.4 现代化风险评估方法的教学

应在原有风险评估章节内容的基础上增加预测建模和机器学习技术的部分，进行更加高效和精确的风险评估。例如：使用统计方法来预测财务数据的未来趋势和可能的风险点；使用决策树、随机森林或支持向量机（SVM）来分类和识别高风险交易或异常活动；了解自然语言处理（NLP）分析非结构化数据的原理，如对审计报告或管理层讨论的分析，以识别潜在的风险信号等。这些方法能显著提高审计过程中风险评估的准确性和效率。

4.3 引入综合性教学方法，增强课程实用性和互动性

将课程与智慧审计平台有机结合，采取“教、学、做”一体化的教学模式：在课程的理论教学部分，穿插讲授与数智化审计相关的基本概念和原理；在理论教学的基础上，引导学生学习如何将这些理论应用于具体的审计场景中，这可能包括课堂讨论、案例分析，以及使用模拟软件进行数据处理和分析的练习；最后一个阶段是实际操作，通过模拟项目的实践教学，让学生在接近真实的审计环境中应用所学知识。

4.4 培养和构建具备强大数字化能力的教师团队

针对目前审计学教师队伍在数字技能方面不足的问题，首先学校应定期为教师提供专业的持续培训，重点关注最新的智慧审计技术和方法，以提高他们的专业技能和教学效果。其次，安排教师参与实际审计项目，通过与审计行业的合作增强授课教师的实践经验和行业理解。此外，学校应投入必要的技术资源，如先进软件和数据库等。最后，应鼓励跨学科合作，比如与计算机科学和信息技术等领域的合作，以丰富课程内容并提供多元化的教学视角。

5、研究展望

本研究主要概括了智慧审计背景下审计学课程改革的重要性与必要性，指出智慧审计为课程带来了新的挑战和要求，揭示了当前课程教学与智慧审计实践之间存在教学目标、教学内容的差距和教学方法、师资队伍的落后；在此基础上，论文还提出了一系列针对性的改革策略，包括更新教学目标、优化课程内容、丰富教学方法，并强化教师团队建设，以适应智慧审计的发展趋势。在未来的研究中，有必要进一步探索如何更高效地融合新兴技术与审计实践，包括研究更先进的数据分析工具和算法在审计中的应用，以及如何培养学生的创新思维和问题解决能力，使其能够在不断变化的数字经济环境中有效应对新的审计挑战。

参考文献:

[4]杨道广,陈波,陈汉文.智慧审计研究:理论前沿､实务进展与基本结论[J].财会月刊,2022(11):15-31.

[5]鲁清仿,燕万年,王开一,等.智慧审计构想与实践探索:基于解构法律法规条款[J].审计研究,2018(1):28-34.

[6]陈耿,王士通,韩志耕.智慧审计理论中的若干问题研究[J].财会通讯,2023(3):116-122.

基金资助:贵州省教育厅2022年度本科高校省级“金课”(一流课程)“审计学”(SXXH2022237);贵州商学院2023年度校级教改项目(2023XJJG14);

文章来源:张美.智慧审计背景下审计学课程改革路径研究[J].科教文汇,2024,(21):132-135.