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大數據下審計人才培養篇1

大數據背景下，數據對審計業務的支持作用，使得傳統審計逐步走向“數據審計”，審計的思維、方法和內容都將發生改變。面對數據技術應用所帶來的工作新要求，審計人員如何迅速、準確地掌握數據和處理數據，既涉及到審計人員的自身素質問題，也涉及到審計人才的培養問題。基于大數據審計的方式方法創新，亟待加強高素質的審計人才隊伍建設。

一、大數據應用對審計人才培養提出了更高的目標要求

在大數據時代，快速的獲取數據，有效的存儲與處理數據，極大地擴展了審計視野和監督深度，使審計走向適時、全方位的現代審計，自然地對審計人才提出更高的目標要求。

1.大數據的理念帶來審計思維的改變

受制于有限的數據采集、分析技術，傳統的審計模式往往停留在財務賬目上，審計思維局限于會計資料，數據來源單一，數據分析缺乏說服力，沒有全面性的數據做支撐，很難達到最佳的審計效果。大數據審計不僅突破抽樣局限，而且借助量化與非量化的數據延伸，能夠形成復合、整體、連貫性的立體審計，從審計計劃階段介入，對收集到的數據進行全面的對比分析，實現審計的全覆蓋，不僅大大拓展了審計范圍，而且增強了審計結果的信度和效度。而審計材料的采集、分析也不是通過傳統賬簿和報表來進行，而是依據高度概括性、關聯性強的電子數據，數據來源包涵了多層面的交互性影響。在此情況下，審計主旨不再局限于財務審計，而是從績效審計出發，著重于監督全過程的實時監督和全面監督。基于全覆蓋模式，大數據為審計人員帶來的是整體性的審計思維，這種思維要求通過大數據技術全面性掌握審計數據，進行“全貌”性問題分析。應對大數據帶來的挑戰，審計人員需要建立以數據為核心的審計思路，以數據價值為出發點思考問題。為此，審計人員必須要保持對數據的敏感性，通過積極培育大數據理念而樹立起大數據審計思維，學會利用大數據發現問題，以便更好提升審計質量和效率。另一方面，大數據有助于審計人員建立起關聯性的審計理念。大數據的關聯性更強，而這種關聯也必然反映出事物發展的因果關系，審計人員利用數據分析可以更好把握這種關聯性，發現事物發展趨勢和感知風險，而僅以傳統手段是很難從大量數據中梳理出這種關系。大數據強化了審計的關聯思維，為應對這種變化，審計人員應出數據分析出發，進行思維創新，緊緊抓住數據間的關聯度，提高審計效率和質量。

2.大數據審計的技術特征要求復合型素質的人才培養

傳統審計技術主要表現為現場的手工審計，審計人員主要審查被審計單位的會計賬簿和原始憑證，數據的審閱、計算、處理等環節僅限于當前提供的賬簿。但在大數據背景下，數據的形式、數量、結構已打破賬簿邊界，數據結構化和非結構化的存在，已經遠遠超過了傳統數據的管理范疇，數據來源更加審計與理財2021．11豐富，數據積累更加巨大，而傳統審計技術是難以發現這些數據的藕連關系，并從這些關系中發現問題。圍繞數據存儲、數據挖掘、數據處理與分析，需要高素質的復合型人才，在數據整合、精益化和動態化把握中能夠游刃有余的利用大數據技術，高效而有效率的完成審計任務。為此，審計技術必須變革，審計人員的技術水平必須提高，在業務能力上必須具備綜合素質而能夠處理復雜問題，成為復合型的審計人才。

3.大數據審計職能的轉變改變審計人才培養目標

傳統審計只在于依靠局部數據推測結果，采取的大多是人工抽樣方式，審計人員完全憑借個人的工作經驗去得出審計結論。然而當前面對錯綜復雜的社會利益關系，僅憑經驗是難以適應審計要求的。大數據背景下，審計工作中遇到的審計數據越來越龐大，利用傳統手工分析不僅耗費大量的人力和時間，而且這種分析方法也難以理清數據間的關系。運用大數據技術，不僅僅是審計技術的提升，而且改變了審計職能，改由審計職能轉變迫使人才培養導向和使用標準的轉變。隨著大數據技術應用，審計職能的轉化將更強調效率和精準度，跨越管理邊界，審計人員可以充分利用采集來的各方面數據建立統一審計平臺，而不需要孤立的分別獲取各個部門相關數據，也可以通過聯網做到實時審計，能夠快速地發現問題，鎖定審計疑點，從而大大提高審計效率。在審計的全面性上，由于大數據分析是建立全樣本數據基礎上，審計人員可以跳出會計核算的局限，在更高層次和更深領域發揮審計建設性的職能，達到審計準確性與完整性的統一。在審計的針對性上，利用大數據審計方法，審計人員可以使有效數據精準對接查找問題，鎖定審計目標。而具有針對性的審計將更有利于抓住審計的重點，讓審計有的放矢，提升審計效率。當然，審計職能的轉化必然帶來審計人才選拔使用的改變，強調數據化審計的思維和專業技術特征，要求人才素質必須適應大數據時代的要求。

二、大數據背景下審計人員的職業能力架構

大數據背景下，數據的收集、運用和價值挖掘都離不開高素質的審計人才，顯然，審計質量高低離不開審計人才培養，而人才培養需關注目前審計人員職業能力的新變化。

1.大數據思維

和整體結構布局的優化，尤其強調人才隊伍的建設問題。在審計實踐中，審計人員應培養自身的創新思維，將數據分析與核查方法、方法創新結合，提高自己駕馭數據的能力。

2.職業能力

一是綜合知識的掌握能力。數據交互性特征使得審計工作不再是單一的財務數據分析，還包括其他諸如法律、金融、經營、銷售等相關聯的信息，審計人員既要擁有夯實的財務專業知識，還要掌握數據清洗、數據挖掘、數據分析等應用技術，同時也要掌握相關領域中的其他知識，而只有具備了這些綜合知識素養，才能夠應對現代審計工作的要求。二是數據的采集和清理能力。數據采集和清理是審計工作的第一步，審計效率和質量也是看第一步的效果。借助于大數據技術和大數據平臺，將各行業各部門的數據整合起來，可以從更廣泛領域采集到全面性的數據，轉換成為審計工作需要的數據，而數據清理也更具有代表性、客觀性。審計人員所要做的是運用大數據平臺采集數據和清理數據的能力，不僅能利用現有數據平臺收集數據資源，還要能理清各種數據對自身審計工作的支持度有多高。剔除那些不完整的、錯誤的或重復的數據是一種能力檢驗。三是數據分析能力。依托網絡化管理及數據平臺將相關數據資源進行整合分析，是審計工作的關鍵一環[3]，最終決定審計效能，因此對人才的數據分析與判斷的能力要求較高，不會分析，再豐富的數據資源也會變得毫無意義。在這種變化下，提煉和分析數據直接對應的是審計人員的分析能力，這已不是簡單的統計方法，需要靈活使用各類數據存儲與分析軟件，結合定性分析及云數據庫等技術來完成，這也成為審計人員的核心技能。

3.團隊協調能力

大數據審計旨在將業務封閉向數據一體化、業務一體化的方向推進，審計模式也不再局限于某個單位、行業或地區，數據獲取為多層面的交互，這不僅需要自上而下的頂層設計，而且還需要團隊間良好的協作，協調溝通和組織能力。包括審計人員與大數據專業技術人員、審計團隊成員以及與被審計單位之間都存在著溝通協作的問題，審計人員要能夠有一定的語言表現能力。具有過硬的審計專業知識，還要具備不斷加強的溝通協作能力。

三、大數據背景下審計人才培養問題分析

1.人才培養的導向不明確

審計人員對大數據審計認識還不夠到位，而這種認識主要來自大數據的審計理念和思維的淡薄，大多人員仍停留在傳統的審計思路和方式上，一些審計人員抱著傳統的工作模式，完全憑借個人的工作經驗，問題的根源仍然在于如何確立認識上。目前，審計人才建設已成為審計工作創新轉型的一大瓶頸問題，而轉型的關鍵在于審計人才導向和確立正確的培養方向，大數據時代數據思維和數據處理能力應成為培養的主要內容和任務。

2.人才培養機制問題

審計人才培訓中缺乏整體性的規劃，培訓標準與培訓目的性都不夠明確，缺乏長遠的人才培訓目標；人才培養渠道缺乏，造成人才知識體系和能力結構單一。而在人才培養機制的背后還反映出一些支持機制缺乏的問題，如在人才交流方面存在著人才流動性差、人才資源得不到合理配置的問題，人才晉升機制不合理嚴重制約著審計人才的成長，激勵機制缺失帶來對繼續學習和能力提升的動力不足。

3.人才培養體系不健全問題

在人才培養體系上，大多數高校對審計專業的培養方向集中于財務審計內容為主，依舊以傳統審計業務能力為培養目標，信息技術能力缺失。從課程設置上，普遍是以社會審計主體和財務審計內容為核心進行設置，缺少相應的拓展和支撐課程。在信息技術課程方面，很多學校雖然開設了計算機基礎課程，但關于大數據、人工智能的相關課程幾乎很少，而企業不愿意為人才培養作長遠的投資，政府在人才培養上也缺少制度性的規劃。

四、大數據背景下高素質審計人才的培養路徑

1.立足于審計大數據思維的培養方向

應對當前的審計變革，大數據思維是審計工作的起點，審計人員需要建立以數據為核心的審計思路，審計人才的培養應以確立大數據思維為培養方向，在掌握業務流程和梳理各行業的數據邏輯關系中，創造性地開展數據建模工作，無論政府、企業行為還是高校人才培養，都要以思維創新引導技術創新，推動工作效率效果提升。

2.立足于社會需求人才培養機制的建立

當前審計工作已上升到國家治理的層面，從人才需求方面更要調整人才結構，而體制問題具有保障作用。審計機關需要加大審計人才再學習的激勵措施和通過人才交流和晉升機制的健全，強化人才大數據能力提升的自覺性和動力性，并通過不斷提高信息化知識素養，使人才培養實現一專多能。而體制建設需要在選人、用人、晉升方面突出強調人才培訓的導向標準，以數字化為突破點，不斷培養和造就與信息化形勢發展相適應的審計人才。

3.立足于大數據審計能力的培養

審計能力的培養最主要通過審計人員具體的技術培訓和專業培訓而獲得，包括專業知識講座、經驗交流及發揮繼續教育是重要途徑，審計機關應加大人員組織特訓的力度，并邀請有關的專家現場授課、指導，加大培養力度，多層面、多途徑培養復合型審計信息化人才隊伍，在整體范圍內形成良好的再學習氛圍。

4.立足于大數據審計人才培養制度的建立

建立健全教育培訓制度，確立教育標準是培養大數據審計人才的重要保證，通過制度強化培養方式、培養內容的創新，而形成人才提升的自覺性。審計人員應當在樹立大數據審計意識的基礎上，加入計算機軟硬件及大數據審計等方面的學習內容，促使審計人員將審計知識與計算機技術進行有效結合。一是針對計算機專業人才的培養和使用，特別著重于數據管理、數據分析、數據挖掘等方面的培訓；二是建立計算機審計學習平臺，通過平臺自主學習而提升審計人員的大數據應用能力，掌握數據采集、數據整理、數據分析的技能。經過培訓學習后，在具體工作中各盡其責、相互配合，形成本單位集政策研究、數據分析和現場核查于一體的審計團隊。另一方面，建立大數據審計人才培養體系。從政府層面來看，可設置大數據審計執業資格考試以推進大數據審計人才專業化發展。從企業層面來看，通過加強培訓，從內部管理上建立審計團隊，培養審計人員的大數據思維，提高大數據審計能力。從高校層面來看，可以設立大數據審計等相關專業、開設相關課程，提升學生對信息化工具的利用能力，滿足大數據審計發展對人才的需求。總之，人才培養是大數據技術應用到審計工作中的支撐力量，當前社會利益交織的復雜性和審計業務的復雜性要求專業的復合型人才，既要掌握審計專業知識，又能掌握大數據技術。在人才培養上，不僅要求人才結構的戰略性調整，而且在人才培養的制度化、體系化方面也要有創新性舉措。

作者:邵宇萍 王國夫

大數據下審計人才培養篇2

隨著社會經濟與科學技術的進步，我國信息化建設取得巨大成就的同時，社會經濟活動更加復雜多樣，對社會經濟活動的監督與管理難度上升。近年來，我國政府加大了對大數據審計建設的重視程度。2014年《國務院關于加強審計工作的意見》中提出了“構建國家審計數據系統，探索在審計實踐中運用大數據技術”。2016年國家審計署發布的《“十三五”國家審計工作發展規劃》中提到加快審計信息化建設，提升審計能力和審計效率，加大數據分析力度，拓展大數據技術運用，提高運用信息化技術的能力，形成“國家審計云”，促進審計監督的全覆蓋。2018年中央審計委員會第一次會議提出“全面推進創新，積極探索大數據、人工智能審計，向信息化要資源、要效率”。審計業務由原來的傳統經濟業務合規性審計拓展到經濟效益審計，為了適應大數據時代的發展需求，審計人員的能力要求有原來的經濟業務審計能力拓展到法律、經濟與管理、計算機軟件應用及數據分析等領域。在大數據的社會背景下，審計業務開展的環境、目標、內容、程序、方法發生了深刻變化，審計工作越來越全面、系統、復雜，這對我國審計人員的專業素質提出了更高的要求，不僅要精通審計專業知識，又精通計算機信息與數據處理相關技術，還要具備管理思維。高等院校（本科）作為審計人才培養的主要基地，根據教育部2020年公開數據顯示，目前全國本科學生在校人數1750萬人，其中民辦本科高校在校人數達440萬人，占總人數的25%。我國目前現有財經類本科高校93所，其中民辦財經類本科高校34所，占財經類本科高校的37%，民辦高校已經成為我國高等教育的重要組成部分，民辦財經類本科高校培養的經濟與管理人才在國家經濟建設中發揮積極作用。但是民辦高校目前整體辦學水平與公辦高校存在較大差距，在審計人才培養的過程中，民辦高校如何抓住大數據發展的時代機遇，培養適應大數據時代需要的審計專業人才，成為未來民辦高校發展需要解決的重要課題。

1傳統審計與大數據審計對比

我國審計組織體系包括社會第三方審計、企業內部審計與政府審計。傳統審計主要指會計師事務所進行的財務報表審計、企業內部審計人員進行的經濟目標審計與政府審計部門展開的合規性審計。這一類型的審計主要以被審計方的歷史財務數據為依據，對經濟業務的真實性、完整性、有效性、合規性進行審計。傳統審計在社會經濟監督中發揮了重要作用，但是其固有的局限性使得在大數據時代面臨挑戰，在社會審計中，審計人員開始審計業務在被審計單位的業務完成之后，在時效上具有一定的滯后性;傳統審計在對被審計單位的財務數據和經濟業務進行審計是往往采用抽樣審計的方式，無法做到全覆蓋，完整揭示企業經濟業務活動，存在的重大審計風險;傳統審計在審計方法上，主要采用函證、重新計算、實地盤點等方式，審計效率低下。在企業內部審計中，傳統審計主要著眼于內部經濟業務的有效性與合規性，重點在于對企業內部經濟業務的監督，主要體現監督職能。政府審計中，傳統審計著眼于對財政資金使用的合法性與經濟效益進行審計，對財政資金的運用進行監管，并揭露違法行為。大數據審計顛覆了傳統審計中數據采集與處理的方式，重視被審計單位經濟業務活動的全部數據，并依賴于信息技術的廣泛應用，目前很多企業已經實現了財務數據與經濟業務相結合的一體化信息系統。大數據審計事后審計轉變為實時審計，注重對數據的處理，審計人員需要熟練掌握大數據分析方法，能夠運用計算機審計軟件開展審計業務。在內部審計中，大數據審計將由傳統審計的監督評價轉變為對企業的整體經濟活動的綜合控制，內部審計的管理職能的到增強。政府審計中，審計職業化、規范化成為未來的發展方向，通過審計環境的不斷優化、管理機制的合理構建、人才培養的不斷加強來實現審計效率的不斷提高，從而使得政府審計能夠更充分地履行自身公共受托責任，不斷推動完善國家治理，隨著社會經濟的發展，政府審計環境與內容發生變化，政府審計人員利用大數據審計技術與方法，開展信息系統審計對提高財政資金運行效率有著重要作用。

2民辦高校審計人才培養現狀

根據對我國前34所（數據截止2018年）財經類本科民辦高校中開設審計學專業的部分高校進行分析，從課程設置以及人才培養方案中可以看出，審計專業的人才培養仍舊處于傳統審計階段，大數據審計教學尚處于初始階段。目前民辦高校在審計人才培養的過程中存在以下問題：首先，培養目標定位不夠清晰，審計專業與會計專業人才培養相似度較高，不能突出審計專業的特色。其次，審計人才培養的職業定位不夠清晰，專業細分程度不夠，民辦高校在審計人才培養中，缺乏具體職業導向，主要按照社會審計的方向進行課程設置，但是由于社會審計需求趨近飽和，而目前我國對內部審計人才需求增加，學校人才培養與社會需求存在錯位。在審計教學模式中，以傳統審計人才需求為背景，主要采用實體課堂教學與事務所實習相結合的方式，并沒有真正建立與大數據相關的審計人才培養模式。最后，民辦高校大數據審計相關課程與設施設備存在不足，導致學校雖然有心進行大數據審計人才培養，但是由于資金與師資條件限制，轉型緩慢。目前民辦高校大數據審計人才培養面臨的困境主要有一下幾點：第一，大數據審計相關課程體系在全國范圍內尚不成熟，開設大數據審計方向的高校較少，目前民辦高校主要依托于會計信息系統、計算機輔助審計等相關課程，尚未開設專業、系統的大數據審計課程。第二，大數據審計業務對審計人才能力要求遠高于傳統審計，不僅需要具備傳統審計理論與應用能力，還需要具備計算機程序與數據庫應用能力，數據統計與分析能力、戰略與管理思維。目前民辦高校學生學習能力相對薄弱，開設相關課程增加學生學業負擔，同時受課時量限制，很難講課程進行深入細致講解，很難達到預期目標。第三，民辦高校師資水平與公辦高校差距明顯，表現在教師綜合教學能力薄弱，不同時具備審計理論教學與大數據應用教學，專業計算機程序的應用能力較弱。一方面是因為目前的教師隊伍中，以青年教師為主，職稱主要是講師，副高級以上職稱教師占比較小，另一方面，具備理論教學與實踐教學的"雙師型"教師不足，民辦高校現有教師主要以理論教學老師為主，缺乏應用型、技術型授課教師，而大數據審計相關課程將較多的依賴于這一類型的老師。

3民辦高校審計人才培養探索民辦高校如何抓住大數據發展時代機遇，實現從傳統審計人才培養向大數據審計人才培養轉型，將從以下幾個方面進行探索：

3.1優化人才培養方案

人才培養方案是學校組織教學、課程設置的依據，高校在教學中需要根據社會與專業發展前景，對人才培養方案進行不斷修訂，保證人才培養與社會需求相一致。在人才培養方案的設計中，避免審計專業與會計專業培養方案的大量重疊，將審計專業與會計專業做出具體區分，以大數據審計人才為目標。在審計專業人才培養定位上，更加重視學生的應用能力，以崗位能力需求為導向，目前第三方社會審計中人員需求相對飽和，企業為了滿足管理需求，內部審計相關更為人才需求缺口較大，可在定位上向內部審計人才傾斜。課程設置上突出審計理論與實務方向，增加大數據審計實踐、實訓課程，在學生能力培養上更加重視學生的應用實踐能力，在大數據情景模擬實踐中培養學生大數據審計能力，突出對企業內部審計的數據分析與處理能力。

3.2優化課程設置

將現有審計專業學生課程進行調整，削減與審計人才培養無關的課程，如市場營銷學等，以財務審計為基礎教學，內部審計為能力培養重點，在專業選修課中提供不同的審計方向，例如開設政府審計、工程項目審計、審計信息系統等相關課程以供學生自由選擇，增強學生學習興趣。在課程設置上理論與實踐并重，既要重視審計理論教學，也要注重學生的審計業務能力的培養，增加實踐教學課時比重，新增開設與大數據審計相關的數據統計分析課程、計算機程序與數據庫課程。在課程難度上，按照由簡到難的順序開設，部分課程可以將教學時長延伸至兩個學期，以方便學生進行學習掌握。

3.3完善師資隊伍，提升教學水平

大數據審計需要更多的雙師型教師，具備審計、財務理論教學與大數據審計實踐教學能力。教師專業研究深度與教學水平關系到大數據審計人才的培養質量，民辦高校可從兩方面提升教師整體教學水平。一是加大高層次教師隊伍的人才引進，特別是能夠進行大數據審計教學的"雙師型"教師，聘請企業或者事務所審計人員作為兼職教師進入學生課堂進行實踐教學。二是重視提升現有教師的教學能力，打通教師職稱與能力提升通道，鼓勵老師自主學習大數據審計相關理論與實踐技能，鼓勵老師進入企業進行崗位實習或兼職，促使現有教師由理論型授課教師向"雙師型"教師轉變。此外，民辦高校還需要加強自身管理，提升教師待遇，留住并吸引更多人才。

4總結

隨著社會經濟的發展以及科學技術進步，審計環境發生巨大變化，被審計單位經濟業務更加復雜多樣，審計難度增加，審計及時性要求更高。傳統審計不能夠滿足需求，民辦高校在審計人才培養上需要立足于社會需求，需要抓住傳統審計向大數據審計契機，創新人才培養模式，將現代信息技術手段運用于審計教學與業務活動之中，完善課程體系，提升大數據審計教學能力。

作者:嚴海龍 單位:貴州財經大學商務學院

大數據下審計人才培養篇3

在數字經濟時代，大數據在經濟建設和社會生活中發揮的作用日益凸顯，人們的生活也隨著大數據的快速發展，正在發生著越來越深刻的變革。高校作為審計人才培養的重要基地，承擔著大數據審計人才的培養重任。如何抓住大數據的時代機遇，轉變傳統的人才培養體系，培養滿足市場需求的大數據復合型人才，已經成為高校亟待研究和解決的問題。

1傳統審計面臨的挑戰

1.1審計時間

目前，無論是社會審計還是內部審計更多的都是在被審計單位業務完成之后開始審計工作，稱之為事后審計，在時間上具有一定的滯后性，無法避免或降低被審計單位的風險和損失，遠遠不能滿足現代公司治理對風險控制的要求。

1.2審計范圍

傳統的審計往往采用的是抽樣審計的方式，審計范圍是被審計單位的部分業務活動，審計人員根據抽取樣本的審計結果來推論全部經濟活動，這在范圍上無法涵蓋全部經濟活動，不能完整地揭示企業的經濟狀況，推論的結果也不能真實地反映企業的現狀，未抽取的活動中可能存在重大的風險。

1.3審計方法

當前，傳統審計在審計方法上主要采用詢問、審閱、實地觀察、函證等方式獲取審計證據。而這些審計方法由于審計資源有限、審計人員數量不足和專業勝任能力的影響，在審計證據的數量和證明力上都有明顯的不足，對于證據之間的關聯性更是難以預測。

2大數據審計專業人才培養體系構建

2.1思維培養

大數據審計的本質仍是審計，信息化和大數據是技術手段，審計人員才是大數據審計的決定性因素，人才培養要突出構建學生思維模式的重要性，認識數據分析的工具屬性，將大數據技術要素與審計基礎理論有機結合，培養學生數據思維的框架，引導學生從審計的開始階段就要側重構建基于數據分析構建整體審計思路，在理論基礎學習中，將審計原理與數據分析基礎并重，并根據進一步分析的需求，對企業的業務、財務數據進行數據采集、數據整理和數據分析，將數據分析貫穿到整個審計工作的全過程。

2.2課程平臺建設

課程建設是人才培養的基礎和核心，大數據審計的課程建設采用分階層遞進式課程框架：第1階層，理論的導入階段，主要培養學生基于數據思維的審計理念，培養學生構建大數據審計的框架和思路，介紹審計基本原理及大數據審計流程；第2階層，數據分析方法階段，主要側重工具軟件或工具平臺的學習，培養學生熟悉Numpy、Pandas等專業科學計算與可視化拓展庫，設置審計數據分析方法系統的課程，重點介紹如Python這類易于掌握的平臺使用方法，并運用針對性算法對審計疑點進行分析；第3階層，模擬仿真階段，側重審計實踐教學，利用虛擬仿真實驗基地培養學生進行案例分析，培養學生實際解決問題的能力。

2.2.1理論導入

理論導入階層主要在于從傳統審計理論過渡到大數據審計理論，明確大數據審計的含義、流程和原理，培養學生的大數據審計思維模式。審計學屬于人文學科，信息技術屬于理工科，大數據審計思維需要將兩者有效結合，需要將信息技術嵌入審計專業課程，進行知識的深度交叉融合，優化審計專業課程內容，培養學生能夠運用先進技術手段進行全面審計的能力。在知識結構上，除了傳統的審計基礎理論以外，將數據處理、大數據技術應用等信息化課程作為審計專業的重要課程，增加大數據與財務報表分析、智能化成本核算與管理等融通課程，為接下來的大數據審計分析課程奠定理論基礎。

2.2.2分析方法

大數據審計分析方法是大數據審計的核心內容，也是課程建設的重心。這個階層的課程側重在培養學生對數據的分析和運用能力，強化學生對審計軟件的操作技能，強調運用特定的算法對審計疑點進行分析。在課程設置上應當側重數據分析方法、進階算法、審計結果可視化等教學方向，通過分析方法的學習，培養學生統計分析、決策分析、聚類分析、關聯分析等能力，從海量的數據中發現疑點，縮小范圍，快速獲取審計證據，提高審計效率和審計質量。

2.2.3模擬仿真教學

模擬仿真教學是大數據審計的實踐教學部分，也是理論與實踐的“最后一公里”。這個階段利用學校搭建的審計實踐平臺，將實際企業案例融入到實踐平臺中（如校企合作的企業），指導學生利用前期課程中學到的信息技術手段，對案例公司進行數據挖掘、數據整理分析等，通過挖掘數據直接的規律和關系，提取數據中包含的隱藏信息，在模擬的環境中進行大數據審計。

2.3校內外動態聯合實踐平臺

大數據背景下數據信息的保密是首要問題，出于企業信息保密的要求和行業間壁壘的現狀，校內實踐平臺很難直接獲得企業的全部信息數據，同時，也很難獲得行業整體數據和環境信息。這使得校內仿真實踐平臺的數據往往是進人工處理后的數據，很難真實反映企業的實際情況。為了保障仿真教學的有效性，學校應積極搭建校內外動態聯合實踐平臺，拓寬合作企業的廣度和深度，可以通過與企業共建單項仿真實驗項目，或者達成長期合作全面建立共享數據庫等方式，最大限度地獲得脫密數據，保障仿真教學的真實有效。同時，校外實訓基地可以根據企業實際需求，校企雙方商談后，成立由教師和企業相關人員共同指導的學生實訓小組，以企業員工的身份在企業中進行實際操作，真實地感受大數據審計在企業的實際運用，并根據審計結果對企業的風險預警、經營戰略和運營的經濟性等方面提出改進意見，形成互助發展、合作共生的動態聯合實踐平臺。

3專業建設存在的瓶頸

3.1平臺建設的前期投資和后期維護

目前大多數高校的數據平臺都是基于會計信息系統上搭建的，并沒有專門的大數據審計平臺。而大數據審計平臺有自己的專業要求，對機器的計算能力特別是對服務器的級別都有不同的要求，因此前期的開發或者購買，都需要給予更多的政策傾斜，投入更多的專項資金。與此同時，搭建平臺使用的一些軟件如Python等，存在語法規則變革和版本迭代的問題，需要不斷更新和維護才能保證運算的穩定和速度。而更新維護都需要專門的計算機人員，所以相較于傳統的審計教學團隊，大數據審計的師資隊伍中需要專業的計算機人才。

3.2師資配置失衡

大數據審計對于信息化的需求是顯而易見的，對于專業計算機人才的需求也是最突出的轉變。目前高校中，傳統的審計教學團隊只包含了審計理論知識的教師人員，幾乎沒有專業的信息化教師，且傳統的審計教師往往不具備足夠的計算機專業知識，缺乏數據分析的能力，無法進行大數據工具運用的教學。而設置理工科專業的學校，計算機教師往往側重在計算機基礎知識的教學上，如C語言、C++等，對于如何運用分析軟件，如何使用典型的算法進行審計數據分析，如何顯化分析結果也是甚少涉及。因此，現有的信息化教學不能滿足大數據審計的專業需求，人員配備不足幾乎是所有高校面臨的問題。

3.3數據仿真的擬合度不足

大多數高校目前配備了如ERP、沙盤等實訓軟件，這類軟件都沒有引入新的審計理念和審計手段，通常是模擬一家被審計單位的財務數據進行審計，缺乏企業動態的數據和行業大環境數據，很難對數據進行關聯性分析，也難以根據大環境進行合理預測。不僅如此，在模擬訓練時，學生只能機械地使用軟件自帶的固定數據，沒有數據收集和抓取的過程，不能滿足大數據采集的實踐需要。

4學科建設需要的保障措施

4.1完善學校軟件環境和開發、維護團隊

利用大數據技術來推動課程的改革，需要完善學校教學環境，組建專門的開發、維護團隊，這樣才能保障平臺體系的正常運行，實現有效的教學。因此，高校需要配備充足的多媒體計算機、投影設備、實訓工位臺，保障實訓基地的互聯網接入和WiFi環境，并加強校園網絡的安全防護措施，營造仿真企業財務環境和商業現狀，安裝教學管理系統、審計實訓軟件及智能化大數據審計平臺等軟件系統進行仿真實踐。同時，高校應成立專門團隊，并指定專人負責，以保障各類實訓軟件的正常運行和實時更新，維護服務器穩定有效的運行。在建設實踐平臺時，有針對性地將大數據審計思維融入實踐操作中，并設計豐富、新穎的實踐教學內容，構建在線課程和在線學習、互動、答疑平臺，實現“線上+線下”并行的教學模式。

4.2統籌師資，優化教學團隊結構

目前，兼具大數據信息知識和審計專業知識的復合型教師十分缺乏。為了從根源上改善這一現狀，高校應統籌師資力量，優化教學團隊，定期對教師進行信息化知識和技術的培訓。對于傳統的審計專業教師，學校應該建立長期的機制。統一組織能力提升的學習和培訓，更新審計思維和知識結構，普及信息化審計、大數據分析等知識。

4.3深化校企合作，創建產業學院

為了契合市場需求，最大限度地縮短“最后一公里”，高校應轉變傳統的校企合作方式，改變單純的派駐師生進入企業或邀請專業人士進入課堂的模式，探索構建校企合作動態聯合，嘗試與有一定資源和基礎的企事業單位一起創建產業學院，校企共同搭建信息資源庫，共享企業全部信息和數據，運用真實數據感受大數據審計的實操環境，并依據企業真實情況給出智能化結果，幫助企業進行風險預警，改善企業運營，實現真正的校企共贏互利。

作者:黃金 張志花 王衛珍