編者按

PREFACE

審計的本質是取證的過程。取證，即用證據(jù)把我們的思考關聯(lián)起來，為我們的審計結論筑起“堅強后盾”，這是一場輸不起的較量，更是新技術驅動下審計從靜態(tài)事實走向動態(tài)關聯(lián)的“范式革命”。

我們的取證觀，與傳統(tǒng)教科書迥異。無論數(shù)據(jù)化取證還是傳統(tǒng)取證，正確的思維方式始終是決勝的底層邏輯。當前企業(yè)數(shù)字化轉型進程不一，但這并不妨礙我們追問取證的邏輯本源。沒有思維的革新，即便置身“人機協(xié)同”的智能時代，一切技術賦能終將流于表面——那是系統(tǒng)性的能力斷層與思維缺席。

今天，終于有人把審計證據(jù)說透徹了！他就是謝志華教授——我們中國商業(yè)會計學會的常務副會長。

在《新技術與審計證據(jù)和審計取證》一文中，謝志華教授提出的“范式革命”，從根本上重塑了審計的證據(jù)邏輯、取證方式與價值邊界。這一洞察，猶如一幅精準的“導航圖”，引領我們抵達審計本質的未來圖景。

應廣大會員之請，本文將文章精要梳理為三大方向，分門別類，呈現(xiàn)給各位。愿您讀有所獲。

新技術與審計證據(jù)和審計取證

謝志華

一、新技術與審計證據(jù)：從靜態(tài)事實到動態(tài)關聯(lián)的范式革命

傳統(tǒng)審計證據(jù)的核心是“憑證”，其形態(tài)是靜態(tài)的、孤立的、結果性的紙面記錄。而大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網、區(qū)塊鏈等新技術的涌現(xiàn)，正在從根本上重塑審計證據(jù)的本質、形態(tài)與價值。

01

證據(jù)形態(tài)的“七化”變革

新技術驅動審計證據(jù)呈現(xiàn)革命性特征：

● 虛擬化與電子化：證據(jù)脫離物理載體，以數(shù)據(jù)比特形式存在于云端或鏈上。

● 智能化：證據(jù)本身可被機器讀取、分析與標記（如通過RPA自動識別異常發(fā)票）。

● 網絡化：單一證據(jù)點與海量其他數(shù)據(jù)節(jié)點實時互聯(lián)，構成證據(jù)網絡。

● 動態(tài)化：證據(jù)可實時、持續(xù)生成與更新，記錄業(yè)務流全過程狀態(tài)變化（如物聯(lián)網傳感器連續(xù)傳輸?shù)膫}儲溫濕度數(shù)據(jù)）。

● 原生化：直接獲取業(yè)務發(fā)生時的原始、未篡改數(shù)據(jù)流，減少中間加工干擾。

● 場景化：證據(jù)攜帶豐富的時間、地點、人物、設備、關聯(lián)交易等上下文信息，再現(xiàn)業(yè)務發(fā)生的真實場景。

02

據(jù)內涵的深化：從“是什么”到“為什么”與“將如何”

新技術不僅讓我們看到結果，更能透視過程與關聯(lián)。

● 過程證據(jù)：區(qū)塊鏈技術可不可篡改地記錄合約從簽訂、履行到結算的全鏈路日志，使審計能追溯每一步操作的合規(guī)性。

● 關聯(lián)證據(jù)：通過社交網絡分析或知識圖譜，能揭示隱藏在表面交易背后的復雜利益關系網絡，識別協(xié)同舞弊風險。

● 預測性證據(jù)：基于機器學習模型對歷史與實時數(shù)據(jù)進行分析，可生成關于風險概率或未來趨勢的證據(jù)，使審計具備前瞻性。

03

證據(jù)標準的演進：相關、可靠與充分的重新定義

● 相關性：在數(shù)據(jù)海洋中，相關性不再限于預定的會計科目，而是通過算法發(fā)現(xiàn)跨領域、非結構化的隱秘關聯(lián)（如輿情數(shù)據(jù)與銷售收入波動的關聯(lián)）。

● 可靠性：區(qū)塊鏈的分布式賬本與加密技術，提供了比傳統(tǒng)簽字蓋章更強的可靠性保障。數(shù)據(jù)溯源技術則可驗證電子證據(jù)的來源與流轉過程。

● 充分性：在全量數(shù)據(jù)而非抽樣基礎上進行分析，使審計結論的證據(jù)支撐達到前所未有的“全樣本”充分性。但同時，對證據(jù)的“質”的判斷（如區(qū)分噪聲與信號）變得更為關鍵。

二、新技術與審計取證：從人工抽樣到智能全景的流程重構

取證方式的變革，是審計生產力最直接的解放。

01

取證模式的三大轉變

● 從“線下現(xiàn)場”到“線上遠程+線下協(xié)同”：遠程審計平臺、視頻訪談工具、云數(shù)據(jù)接口使非現(xiàn)場、跨地域取證成為常態(tài)，大幅提升效率并降低成本。

● 從“分散抽樣”到“集中全量”：審計數(shù)據(jù)中心可集中獲取并處理全集團、全周期的業(yè)務與財務數(shù)據(jù)，進行跨實體、跨時間的穿透式分析，突破組織壁壘。

● 從“結果驗證”到“過程穿透與全景復現(xiàn)”：利用數(shù)字孿生、流程挖掘等技術，能在虛擬空間中完整“復現(xiàn)”業(yè)務過程，對每個控制點進行動態(tài)測試與評估，實現(xiàn)真正的“全過程”審計。

02

核心取證技術的應用

● 大數(shù)據(jù)分析：對海量結構化與非結構化數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析、聚類分析、異常檢測，從整體中快速定位風險線索。

● 人工智能（AI）：

> 自然語言處理（NLP）：自動審閱合同、函證、會議紀要，提取關鍵條款與異常表述。

>計算機視覺（CV）：自動識別發(fā)票真?zhèn)?、監(jiān)盤存貨影像、分析生產現(xiàn)場監(jiān)控視頻。

>機器學習（ML）：構建風險預測模型，持續(xù)學習新的舞弊模式，實現(xiàn)自適應風險掃描。

> 物聯(lián)網（IoT）：通過傳感設備自動、實時獲取資產狀態(tài)、物流軌跡、環(huán)境參數(shù)等物理世界證據(jù)，實現(xiàn)賬實核對的自動化和持續(xù)化。

● 區(qū)塊鏈：作為“可審計的數(shù)據(jù)庫”，智能合約自動執(zhí)行并記錄交易，審計師可通過查詢鏈上數(shù)據(jù)高效驗證交易的真實性與完整性，取證過程本身變得可驗證。

● 機器人流程自動化（RPA）：自動執(zhí)行跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢、核對、下載等規(guī)則化、重復性取證任務，解放審計人力。

03

取證思維的重塑：從“問題導向”到“風險與價值雙導向”

新技術賦能下，審計取證不應再局限于已知問題的核實，更應轉向：

● 系統(tǒng)性風險掃描：利用工具對整體控制環(huán)境和數(shù)據(jù)生態(tài)進行健康度診斷。

● 價值發(fā)現(xiàn)型取證：通過數(shù)據(jù)分析，識別業(yè)務流程中的效率瓶頸、成本節(jié)約機會或增長潛力點，為組織提供增值洞見。

三、挑戰(zhàn)與未來：審計師的進化

新技術也帶來新挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)安全與隱私保護、算法偏見與透明度、技術依賴風險、以及審計師數(shù)字能力的鴻溝。

未來，審計的成功將取決于 “人機協(xié)同” 的深度。審計師的核心競爭力將從手工核對，轉向場景設計、算法駕馭、復雜判斷與倫理監(jiān)督。審計流程將演變?yōu)椋河蓪徲嫀煻x風險場景與審計目標 -> 由智能工具執(zhí)行大規(guī)模數(shù)據(jù)獲取、清洗與初步分析 -> 審計師基于工具輸出的線索與洞見，運用專業(yè)判斷進行深入調查、關聯(lián)分析與最終決策。

結 論

新技術正將審計證據(jù)從“靜態(tài)的財務快照”轉變?yōu)椤皠討B(tài)的業(yè)務全景電影”，將審計取證從“手工作業(yè)”升級為“智能挖掘”。這不僅是工具的革新，更是審計方法論、思維模式與價值定位的深刻革命。審計必須主動擁抱這場變革，方能在大數(shù)據(jù)時代繼續(xù)履行其保障信任、促進增值的核心使命。

— THE END —

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