序
会计师事务所在接受财务报表审计前，首先需要了解被审计单位及其环境的基本情况。在收集、处理和分析复杂、多样、海量的数据时，数据库是建立信息网络、高效收集数据、有效整理数据的必要保障。
1.了解被审计单位的整体情况。
对于被审计单位的行业分析和企业分析，大数据审计模式呈现出效率更高、涉及范围更广的技术特点。各种云平台，如政府数据库、行业数据库等。，结合了“互联网+”、区块链、云计算和人工智能等技术。审计人员可以通过开放接口接入平台，查询拟承接业务对象的相关数据，利用数据挖掘和分析技术对数据进行可视化梳理，简明直观地掌握客户的整体系统风险。利用网络爬虫技术收集媒体报道、行业监管等非结构化数据。，有助于审计师对管理诚信有更全面的了解。
2.签署审计业务约定书。
会计师事务所在全面了解被审计单位的基本情况后，按照执业准则的规定，综合考虑委托人的诚信度、审计师的必备素质、专业能力、时间和资源、遵守相关职业道德要求的能力等因素，决定是否接受业务。注册会计师决定接受业务委托后，在与被审计单位就各项条款达成一致后，签署审计业务约定书。
3.计划审计工作
审计工作的内容包括制定总体审计战略和具体审计计划。得益于海量的大数据和先进的数据采集技术，计划审计的范围可以在时间和空上进行一定程度的扩展。期望通过计算机系统中的实时审计，及时将审计数据和结论上传到审计系统，上报进度更加灵活。大数据审计模式可以实现大部分审计工作的自动化，使用机器自动化流程来执行重复性、例行性的审计任务，使审计重点和审计资源可以集中于更具挑战性、更关键的任务，尤其是与重大错报风险相关的任务。审计规划需要专业的计算机技术人员来处理与信息技术相关的工作。大数据审计模式下的计划审计是一个动态的过程，要根据后续审计数据的分析结论来调整相应的重要程度。
4.风险应对
在风险导向审计模式下，审计人员按照“战略环节风险识别—操作环节风险识别—剩余风险分析—重大错报风险评估—调整具体审计目标—控制测试—实质性程序”的思路开展审计工作。大数据审计模式下，审计人员直接对审计数据进行有效分析，审计流程发生显著变化。首先，基于数据挖掘、区块链、“互联网+”等技术，可以实现全样本审计，审计人员可以直接分析被审计单位的所有财务和业务数据，比如所有交易对象的社会对账。此时，没有必要实施风险评估程序。其次，大数据审计模式下分析程序的适用范围和效率大大提高，为重大错报风险的存在提供了直接证据。通过高性能云计算、人工智能等技术，审计人员对所有样本数据实施高效的分析程序，直接聚焦疑点、欺诈风险等主要领域。此时，可能需要调整具体的审计计划，以合理配置审计资源。最后，由于审计人员已经对整个样本审计数据进行了彻底有效的分析，再次进行控制测试是没有意义的。审计人员使用细节测试来验证他们关注的异常值，并进一步考虑具体错误和疑点对最终审计结论的影响。
5.审计报告
在审计报告阶段，审计质量审查将更加及时准确，因为在获取实时更新的审计业务数据库的同时，审计工作底稿将实时上传，项目组组长和项目经理可以及时在线监督和审查审计工作过程。与传统的终审模式相比，减轻了终审工作的压力，也有利于及时解决审计工作中遇到的问题。此外，利用人工智能技术，为审计数据库设置风险导向审计流程，设置各种数据的自动关联，使计算机系统实现部分审计工作的自动化，形成初步审计报告。最后，审计人员可以通过与被审计单位的管理层和管理层沟通，获得审计意见，形成审计报告。
二。大数据审计模式在财务报表审计中的运行保障
1.组织保障
随着大数据审计范围的不断扩大和业务的日益复杂，传统的审计组织已经无法满足大数据审计模式的要求。因此，会计师事务所有必要在组织设计和人员配备上实施相应的改革和创新。在机构设置上，一方面，大数据审计需要加强质量控制以维持工作的正常运转，设立适应大数据审计模式的数据质量控制机构，提前设计数据质量标准并将其纳入整体规划，重点评估数据采集的真实性、全面性和数据分析的彻底性。另一方面，设置数据安全保障机构，面对信息获取的多样化和简单化，组织应重视数据安全的维护，建立数据管理系统，实现对审计数据的应用路径和安全存储管理的动态实时监控。在人员配备上，会计师事务所要成立数据分析团队，推动大数据审计结果的转化。通过数据分析团队与审计业务团队的充分合作和沟通，构建有效的数据模型，对审计数据进行深度挖掘和智能分析，加强审计结果的应用，真正实现增值审计。
2.数据库保证
首先，审计人员可以利用数据库建立对外接口，不仅可以打通与被审计单位信息库的数据传输通道，及时完整地掌握企业的财务和业务信息，还可以接入政务端共享平台，获取政务云数据，检索所需信息。其次，当被审核方的数据库系统与审核员使用的数据库系统相连接时，可以通过直接复制的方式高效地收集数据。同时在数据库中使用Hadoop、MapReduce、Spark、HDFS等分布式处理技术，实现数据的异地实时存储、转换和交换，并通过过滤机制及时剔除不正确和过时的数据，可以改变传统审计需要耗费大量精力和时间处理冗杂数据的弊端。最后，在大数据审计模式下，审计人员需要不断对审计数据进行验证，以保证采集数据的完整性和真实性，以及后续审计处理和分析的准确性。使用数据库的完整性约束是测试审计数据的简单方法之一。数据库中预置的数据在逻辑上是一致的、准确的，因此可以直接从域完整性、实体完整性和引用完整性方面验证可以访问数据库的数据。
3.现代信息技术保障
现代信息技术是大数据审计的重要技术保障。结合先进的信息技术，传统审计逐渐转变为网络审计、整体审计、持续审计等新的审计方式。在大数据时代，“互联网+”、物联网、5G等技术与审计的结合，就是为大数据审计模式搭建一个大数据平台，如社会对账系统，各方可以在其中高效沟通、传递信息、处理。由于企业之间经济网络的交织，交易的信可以用来调和社会和经济网络中的所有相关方。随着5G的畅通使用，审计人员可以实施远程实时审计，节省审计成本。作为物联网的关键技术之一，云计算形成的云资源池可以提供全面的数据，数据处理可以结合高性能计算方法，形成对审计人员有用的审计证据。审计区块链技术的结合大大提高了审计证据收集的可靠性。区块链节点的相互验证特性可以增加审计信息的可信度，提高审计线索的可视性，而其不可逆性可以降低财务舞弊和重大错报的风险，降低审计风险。人工智能是一种先进的认知技术。通过机器学习和机器人流程自动化，可以智能地分析和理解公司存在的风险，使审计人员可以重点关注被审计单位内部控制的薄弱环节，进一步优化审计流程。
4.专业能力保证
审计人员的专业能力是推动大数据审计模式运行的不竭源泉。大数据审计模式是利用现代信息技术实施数据分析方法的增值审计模式。就目前的大数据时代而言，审计工作不再仅仅提供单一的审计报告，而是更加关注由海量数据信息组成的信息网络。审计结果可用于许多领域，如销售、管理、法律等。，审计职能的边界不断拓宽。因此，大数据审计模式的应用要求审计人员具备更高的专业能力，不仅要掌握扎实的会计审计知识和技能，还要注重学习和培养数据分析技能，如可视化技术、分类回归技术、关联分析技术、文本挖掘技术、流程挖掘技术、深度神经网络技术、计算机辅助审计技术、区块链和智能合同、机器人流程自动化等，努力提高自己的综合能力，增加对数据的附着力。同时，在审计队伍的配置上，要注意计算机专业人员的配置。审计人员的构成需要跨专业派遣，既有各学科的专家，也有信息技术的领军骨干，全方位提升人员素质和团队实力。
5.政策法规保障
政策法规建设是规范审计工作、保证审计质量的必要顶层设计。因此，正如审计遵循中华人民共和国国家审计准则一样，大数据审计也需要配套的政策法规来规范大数据审计模式的实际操作，充分发挥大数据审计的增值作用。国际信息系统审计标准之一是由信息系统审计和控制基金会开发的IT治理模型。该模型是国际公认的安全和信息技术管理和控制的权威标准，也是IT技术人员、用户、被审计单位和IT审计人员之间的桥梁。针对我国大数据和信息技术的发展，对会计数据元素、数据接口、输出文件的内容和格式都有标准化的规定，使得财务数据等信息的加载和传输标准化。在计算机审计方面，我国国家审计数据规划、计算机审计方法体系、基于企业会计准则的可扩展业务报告语言通用分类标准，都是匹配大数据时代新审计模式的新准则。
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关于大数据审计模式的运行保障，大数据审计的开展需要具备审计数据中心建设、数据采集、数据处理、数据分析、组织模式、风险管理六大保障条件。大数据审计的过程需要审计人员能力、审计技术运作模式、审计智能服务等运营保障。数据审计的关键要素包括审计平台的构建、数据质量的保证和数据分析技术的应用。大数据审计模式在财务报表审计中的运行保障条件主要包括五个方面:组织保障、数据库保障、现代信息技术保障。
