第五节 数据分析
一、数据分析的概念
对审计而言，数据分析是注册会计师获取审计证据的一种手段，是指注册会计师在计划和执行审计工作时，通过对内部或外部数据进行分析、建模或可视化处理，以发现其中隐藏的模式、偏差或不一致，从而揭示出对审计有用的信息的方法。
数据分析对注册会计师来说是一门新学科需要在硬件、软件、技能和质量控制等方面进行大量投入。在大中型会计师事务所对大型企业审计市场需求作出的响应中，数据分析居于重要地位，不仅可以应用于审计中，也可以广泛应用于其他鉴证业务中。
数据分析能够帮助注册会计师以快速、低成本的方式实现对被审计单位整套完整数据（而非运用抽样技术得出的样本数据）进行检查，不仅能够在很大程度上提高审计的效率和效果，也有助于注册会计师从全局的角度更好地把握被审计单位交易和事项的经济实质，从而有助于提高审计质量。
二、数据分析的作用及其应用
数据分析是通过基础数据结构中的字段来提取数据，而不是通过数据记录的格式。一个简单的例子是 Excel工具中的 Power View，它可以过滤、排序、切分和突显出电子表格中的数据，然后用各种各样的气泡图、柱状图和饼图等方式可视化地呈现数据。可视化与其基础数据几乎一样，因此分析质量的提高程度取决于必须以正确方式提取、分析和连接的基础数据。
数据分析工具可用于风险分析、交易和控制测试、分析性程序，用于为判断提供支撑并提供见解。例如，它们可以利用外部市场数据（如第三方定价信息）为投资重新定价。利率、汇率、GDP的变化以及其他增长指标也可用于分析性程序。许多数据分析常规工具可以很容易地由注册会计师执行。独立完成这些分析的能力非常重要。更高级的常规分析工具可用于风险分析以便发现问题，而更详细的分析可用来明确重点，提供审计证据和洞察力。
一些常规分析工具可以提供审计证据，为会计估计的计算方法是否适当的判断提供支持。例如，如果一个企业有冲销超过一定账龄的应收款项的政策，如果常规分析工具显示，大量的贷项通知单与开具账单错误有关，那么当冲销贷项通知单时，对运用该方法的分析结果可能导致该方法看起来不是那么恰当。
数据分析工具可以提高审计质量。审计质量不在于工具本身，而是在于分析和相应判断的质量。这种价值不在于数据转换，而是在于从分析产生的交谈和询问中提取的审计证据。
三、数据分析面临的挑战
许多大型事务所在其客户系统中有包括独立的用户名和密码的只读类型的账号，以便在一段时间里服务于报告的审计。当某一地区使用的是标准账户时，这是一个非常有效的生成审计所需信息的方法。虽然这与提取或转换数据不一样。
注册会计师有时自己去获取数据，但他们有时使用管理层提取并验证过的数据。注册会计师围绕管理层的数据提取和验证过程执行一套控制测试，然后将管理层生成的信息用于自己的分析。这项工作的常规方面正在逐渐外包。在任何情况下，管理层必须在注册会计师做任何事情以前进行广泛的安全性和完整性检查大型事务所都面临了一个基本技术问题一一通过一个可使用的格式从系统中提取数据。为了开发一个可用的接口，注册会计师不得不为每一个大客户的每一系统、按照每一个排列去映射所有编码。他们也必须对完全定制的系统这样做。注册会计师正在开发多种策略，以使他们能够接入各种各样的系统。
专注于数据的提取、标准化和分析的软件供应商可以通过使用网页链接，从中小型公司广泛使用的专有会计系统中提取信息。供应商可以生成适合审计的信息，并对其进行分析。
数据和交易可以采用许多不同的方式进行分析，如通过交易类型，账户或活动代码，或者参考许多不同的数据成分。转换（Transformation）是关于使数据变为可用的。一个最新出现的问题是，为了实现可用性，数据应做多大程度的改变。事务所在做出这种改变之前需要仔细思考并消耗资源来进行的关键决策，是有关从常规分析工具中可能获得的审计证据的质量，以及管理层是否能转换该数据以使监管变得更加容易。“更改”客户数据所带来的不安是一个问题，但有时是不可避免的。例如，分类账中将交易错误地按照几年前已不再是法定货币的货币加以记录（而不是法定货币欧元），那么从这种分类账中提取的数据必须加以更改，以便让这些数据具有真实含义。
管理层提供给注册会计师的大量的数据中存在的一些问题，并不是“属于”事务所的。这不是一个新问题，但数据分析的规模和范围让这个问题成为关注焦点。在大容量数据存储引起一些法律和实务问题的背景下审计质量问题则是需要保留支持关键思考过程的文档记录。注册会计师为了适应数百万兆字节的数据，为了分析上百家报告单位的数百万交易所需的基础设施，已超出了标准服务器的容量。
以何种方式保留数据，从而满足审计准则的文件记录要求，人们有不同的观点。这实质上是一个测试单个交易所需的信息是否充分的问题。有观点认为，保留大量的数据不仅成本高昂，而且对于遵守审计准则而言也是不必要的。其他人则认为，分析的数据至少需要保留很多年，因为这是数据分析平台就是这样构建的，并且他们不相信与数据保留相关的风险状况发生了改变。有人认为，由于在数据分析中使用了海量数据，与数据保留相关的风险状况已经改变。虽然数据分析平台的质量对数据保留有影响，但什么应当被保留的标准并没有改变。如果一个项目已被测试，那么关于它的信息就应该被保留，以便在必要时再次找出该项目信息。
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