【摘 要】 在分析动态审计职能理论基础上，运用分布式数据库、大规模并行处理等大数据技术，构建动态审计预警体系，可综合采集与分析多组织审计信息，实现金融风险的识别、判断与实时动态预警。将2007—2017年GDP增长量、资产利润率、负债率等23个代表性金融风险指标数据代入验证，结果显示：货币风险、国际收支风险和保险行业风险长期处于较低水平，拆入资金和外债则存在较大风险。预警结果与实际情况相符，说明所构建模型具有实际使用价值，可对审计对象进行实时监管，及时进行风险预警并实施干预。 
　　 【关键词】 大数据; 动态审计; 预警体系; 金融风险 
　　【中图分类号】 F239.4  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2019）06-0031-07 
　　 一、引言 
　　 作为一门社会科学，审计的发展与社会经济环境密切相关。当前，我国经济正处于转型的重要时期，经济形势的变化对审计提出了更高要求，传统意义上的静态审计或跟踪审计难以满足现实发展要求。在审计频率和时间方面，越来越多的项目需要进行过程监管，实时关注审计内容影响因素的变化情况;在审计环节方面，除事中、事后审计工作外，事前审计的要求也不断提高，且审计预警的需求进一步加强[ 1 ]。近年来，随着信息技术的高速发展与普及，大数据挖掘、数据分析、大规模并行处理等大数据技术不断出现，为审计工作变革带来了新机遇，一种强调过程审计的新型审计方式——动态审计正式提出，并得到快速发展。 
　　 应用动态审计，通过提前入场、预警预报等方式，可优化管理体制，实现对审计对象有计划、有阶段的动态监管，有效提高监管水平。然而目前，我国对动态审计的发展与应用仍处于初级阶段，且缺乏完善的动态审计预警体系，无法有效发挥免疫系统功能的预警作用，致使在复杂多变的国际经济和金融形势下，我国金融风险案件频发[ 2 ]。因此，在大数据背景下，充分结合动态审计特点，构建一个覆盖金融监管机构、政府审计部门、金融机构等多渠道的动态审计预警体系，并对其可行性进行分析，通过有效的预警体系规避和降低金融风险，对促进经济和金融环境稳定安全运行具有重要意义[ 3 ]。 
　　 
　　 二、理论分析 
　　 （一）动态审计 
　　 动态审计从跟踪审计理论基础上衍生而来，是对目标单位所经营活动，包括动态资料、各项经济活动及资金周转等实施持续监督的审计。相对传统意义上的“静态审计”，动态审计具有提前入场、预警预报、积极调控、灵活机动的特点。动态审计以具体事项为依托，结合审计实际情况确定监督具体内容，并对监督效果进行记录总结，形成有间断、有计划的动态审计态势。同时，实施动态审计可以进一步优化管理机制及体制，提高管理水平。通常情况下动态审计主要包含四个方面任务：审核目标单位成本与利润表是否属实，检查目标单位是否严格执行财经政策，核实目标单位是否獲得经营范围内应有的经济效益，核查目标单位动态资料等是否存在项目虚假问题[ 4 ]。现阶段，适合实施动态审计的领域主要有社会爱心捐赠、民生资金积累、财政专项资金投入以及政府公益性投资等。 
　　 动态审计的运行模式可以从三方面进行考虑。一是分层面进行动态审计。宏观方面重点对涉及民生的项目进行动态审计，帮助政府做好产业布局、国民经济产业结构调整;微观方面审计被审单位的违法违规情况，对于存在风险累积的项目，开展过程监管。二是分阶段动态审计。以政府投资项目为例，在项目前期，对准备阶段进行审计，确定承办企业资金筹集、招标程序、单位资质是否符合规定;在项目中期，对施工过程进行审计，核对其工程质量、工程进度、设备型号是否达标;在项目后期，对工程项目收尾阶段进行审计，确认项目安全性以及效益性。三是分行业进行动态审计，重点关注行业管理层的经济责任审计（靳思昌，2018）。一方面审计领导干部的决策制定以及实施情况，确保决策制定中民主程序得以正常运行，并对实施效果有所掌握，为决策的评价提供依据，并进行及时纠正;另一方面审计各行业财务管理状况，确保领导干部遵纪守法，促进行业管理层廉洁自律风气形成。 
　　（二）动态审计预警 
　　 动态审计预警是指通过建立预警机制，应用大数据分析技术，对动态审计结果进行分析并及时预警的过程。其作为动态审计的重要组成，具有动态性及预警性等基本特征，能够对被审计单位的信息系统数据进行核查，并充分发挥审计基本免疫系统的预防性功能。动态审计预警理论强调对各个层面的审计资源进行有效整合，以应对当前金融环境的巨大改变，通过就审查对象进行多审计客体的动态监管审计并进行分析，从而达到及时预警的目标[ 5 ]。审计技术和审计方法的变革是其产生基础，而大数据技术与审计的不断融合，是动态审计预警快速发展的重要原因。 
　　 审计预警功能本质上是一种事前控制功能，其目标是对可能形成的风险进行管理控制，监控主体是动态审计预警系统。通过动态审计预警系统，可以就审计对象的信息系统数据定时监测，实时与监管标准进行对照，并对检测结果进行分析，预测变化趋势。在动态审计预警过程中，纳入风险过程控制，可以扩大审计监管范围，且企业内部审计、社会审计、国家审计的职能和功能得到了进一步扩展，同时三种审计的功能结合更加紧密。各类金融机构经济数据、监管数据、法律法规数据、专家分析数据等系统所需  数据的录入，使数据库能够及时监控并获取重要参数，进而进行大数据分析，实现金融风险的动态预警[ 6 ]。然而现阶段，我国动态审计预警系统的数据体量仍然较小，大数据技术应用也不够成熟，致使具体实施过程中的风险预警效果与准确性较差，对国家社会经济发展的保护与风险防范作用不显著。因此，综合使用大数据技术，建立涵盖多个金融领域且预警效果良好的动态审计预警体系极有必要。 
　　 
　　 三、大数据背景下动态审计预警体系构建
对金融风险进行动态预警，需要多个对金融风险产生源头与积累过程进行监管约束的预警系统，并且在统计与分析诸多可能引发金融风险的数据时，需要综合运用多种数据处理技术，以提高数据处理效率与风险预警准确性[ 7 ]。因此，本文基于动态审计特点，结合大数据存储、分析等技术，构建一个动态审计预警体系，如图1所示。 
　　 动态审计预警体系的初始环节是大数据风险信息采集。该环节通过整合各监管对象的信息系统，包括银行业审计信息系统、交叉领域审计信息系统、保险业审计信息系统和证券业审计信息系统等，以设立全新的金融风险信息监管数据库。信息监管数据库借助大数据前沿采集技术，收集各子系统的各种经济信息，并将数据长期储存于相应的分布式数据库，如宏观经济数据库、金融监管机构监管信息数据库和金融机构财务信息数据库等，便于后期信息核对。同时利用大数据分析技术，监测和确定监管指标的风险程度，获取风险参数，初步合成危险指数，并据此发出预警信号，为金融风险动态干预措施与决策设计提供保证[ 8-9 ]。 
　　 在大数据风险信息采集后，动态审计预警体系通过风险信号传递系统，向数据分析与处理中心发送风险预警信号，传递综合金融风险信息。在接收到风险预警信号后，数据分析与处理中心借助数据大规模并行处理技术，对风险预警信号的综合金融风险数据进行整理、筛选、分析与合成处理，进一步实现金融风险类型识别，并判断风险情况与危害程度。随后，将金融风险对应类型的金融信息与数据，交由专业风险分析师或团队，由他们对金融风险进行分析反馈，并提交最终风险预警，防止金融风险进一步升级和转化为金融危机。在此过程中，若专业风险分析师或团队对金融信息数据进行分析后，并未发现风险或认定不存在风险，仍需同数据分析与处理中心进行沟通与反馈，进行二次风险识别、信息判断与数据核对等。 
　　 另外，在数据分析与处理中心进行金融风险识别与判断后，还可将分析后的金融风险数据，转入大数据自适应学习系统。由该系统进一步应用实验数学模型，对金融风险相应类型的历史数据信息进行定性与定量处理，进而将对应金融风险类型的历史数据处理结果，代入动态审计预警体系的大数据决策支持系统，与决策支持系统中预先设定的风险监测数据阈值进行对比分析。根据对比分析结果，判断金融风险的现状和未来演进趋势，进而做出不同等级的风险预警[ 10 ]。例如，对于接近临界值、危险性较低，通过政府干预避免的金融风险，可进行黄色预警;对于超过安全阈值、危险性较高的金融风险，可进行红色预警。 
　　 四、动态审计预警体系实证检验 
　　为了进一步验证上文建立的动态审计预警体系的预警效果，需运用恰当的验证方法对金融风险状况进行预警。相关学者长期实证分析检验结果显示，信号分析法的风险预警效果较为良好[ 11 ]。因此为了降低验证难度、提高准确性，采用信号分析法对历史经济和金融数据进行系统运作检验，进而根据最终结果，检验所构建动态审计预警体系的有效性。 
　　 （一）指标选取与数据来源 
　　 根据金融风险的金融监管、金融机构与交叉影響风险三大性质，通过专家咨询与筛选，选取各风险中的代表性风险类别，共得到9个具体风险类型。其中，金融监管风险有3个具体风险类型，分别为经济增长风险、货币风险和财政风险;金融机构风险同样也有3个具体风险类型，分别为经营风险、流动性风险和资本风险;交叉影响风险的3个代表性风险，分别为证券市场风险、保险行业风险和国际收支风险。根据各风险的影响因素，如风险预兆反映、风险程度与风险变动趋势等，将9个具体风险类型进一步划分为23个变量指标，作为动态审计预警体系的最终变量，包括GDP增长率、企业总体资产负债率、财政债务依存度、资产流动性比率、股票市盈率和保险公司信用风险等，进而依照时效性、灵敏性、系统性和综合性等原则，建立高效的风险动态监测预警指标体系（马东山，2014），如表1所示。 
　　 根据上述各大类风险中具体风险的变量指标，选取2007—2017年我国相关数据为样本，用以检验动态审计预警体系的金融风险预警效果。在23个变量指标中，绝大部分变量指标的数据来源于相关部门统计与权威记载，如国家统计局、中国银行业监督管理委员会和中国人民银行数据库以及国家历年经济报告等，其余部分变量指标数据来自于专家访谈。由于这些指标变量的数值主要通过官方和专业人士统计得出，因此样本数据具有较高的权威性与可信度，可以反映我国经济金融发展的基本状况。 
　　 （二）权重确定 
　　 动态审计预警体系中，23个变量指标数据来自于相关部门、机构统计与专业人士访谈，因此可根据易发生金融风险的危险程度，将变量指标分为安全、较为安全、危险和非常危险四个层次，分别对应差异化的阈值区间。只有先明确了系统中预设合成分析的信息化软件系统类型，才能根据数据计量结果，对动态审计预警体系中各指标的金融风险情况作出准确判断。因此，对查询到的变量数据处理前应进行相应的条件假设[ 12 ]，具体如下。 
　　 假设1：假定变量指标易发生金融风险的危险程度分值为安全（0，25）、较为安全（25，50）、危险（50，75）和非常危险（75，100），将各变量指标的危险情况按照预先设定的风险阈值进行转换，得出具有可比性的分数区间。 
　　 假设2：由于我国次级贷款、可疑贷款和损失贷款均属于不良贷款，因此假设金融机构在提供上述三种不良贷款信息时，监测依据优先使用分类详细信息，其次使用不良贷款率。 
　　假设3：相对应风险类型的变量指数权重之和为该风险类型的权重，相对应风险性质的风险类型权重之和为该风险性质的权重，且三种风险性质的权重均为100%。 
　　 假设4：动态审计预警的金融总风险由三部分风险加权得到，分别为金融监管风险、金融机构风险和交叉影响风险。由于金融风险形成过程较为复杂，且金融机构对金融风险的控制性最好、影响最大，交叉影响对金融风险的影响较小，因此三种风险性质的影响力排序为金融机构风险、金融监管风险和交叉影响风险。将三种风险性质的综合指数进行加权，用于确定金融风险的总体综合指数，进而根据此指数评估我国宏观金融风险。
基于上述假设条件，进一步采用专家评估法，通过征求金融领域专业人士意见，并结合前人研究，综合确定各变量的贡献权重值[ 13 ]。根据专家评分，最终得到风险识别指标体系中各变量的风险阈值与风险指标权重值，详见表2。 
　　 
　　 由表3结果可以看出，在2007—2017年，动态审计预警体系的总体金融风险较小，除Y2、Y13、Y17、Y18外，其余变量处于“较为安全”状态。其中，大多数变量指标在2007年处于“危险”状态，其他时间基本处于“安全”和“较为安全”状态。在这11年间，固定资产投资增长率Y2和股票市价总值/GDPY17一直存在波动性风险，拆入资金比率Y13和短期外债/外债余额Y18一直处于“危险”及以上状态。在金融监管风险方面，2007年仅有经济增长风险处于“危险”状态，其余大多处于“较为安全”及以上状态。在金融机构风险方面，除流动性风险中的拆入资金比率Y13一直保持“危险”状态外，其余变量均由最初的略有风险趋于安全。在双向影响风险方面，除证券市场风险外，保险行业风险与国际收支风险一直都处于“安全”状态，说明我国证券市场存在一定金融风险。 
　　 （四）结果分析 
　　运用信号分析法分析我国2007—2017年各项金融数据，检验动态审计预警体系下的金融风险可以发现：（1）这些年中，货币风险、国际收支风险和保险行业长期处于高水平“安全”状态，这与我国2007—2017年货币市场、对外贸易与保险行业总体保持上升发展，且发展情况良好的实际情况相符。（2）2007年我国大多数经济变量均处于风险状态，其他年份均较为安全。其中，股票市价总值和股票市盈利在当年的危险程度较高，而我国股市上证指数在2007年10月到2008年9月这段时间内，由6 124点跌至2 284点，股市风险大，表明预测结果符合实际情况。（3）由于拆入资金和外债长期存在较大风险，因此流动性风险和证券市场风险也一直存在着金融风险，但风险较小。 
　　 上述动态监测结果与我国近十年来的经济运行状态基本一致，因此可以看出本文构建的动态审计监管体系的金融风险预警效果较为准确，可行性较高，可用于对金融风险进行进一步的动态审计预警。 
　　 
　　 五、总结与建议 
　　 随着我国市场进一步开放，经济环境剧烈变化，为有效防范金融危险有必要加快建立一个高效、反应迅速的动态审计预警系统。建立动态审计风险预警体系是一项长期工作，不仅需要实时监管风险积累过程数据，整合现有各个监管系统，而且要设立专门的监管数据库，应用大数据技术对采集到的风险数据进行储存、汇总、分析，最终得到检测指标。动态审计预警体系针对不同风险指标设定对应阈值，当实际检测指标超过设定阈值时，发出预警信号，反映风险状况。大数据背景下，为进一步推进动态审计预警体系的应用，可从以下方面着手。 
　　 第一，完善动态审计预警法律法规及审计准则。虽然财政部在2016年发布了《管理会计基本指引》，对管理会计工作从内外环境、财务信息、应用原则、非财务信息及其披露五方面进行规范，但现有法律体系仍不能满足动态审计预警发展的实际需求。因此，政府应推进相关法律法规的建立健全工作。此外，现有准则多针对传统审计业务，并不适合大数据背景下的动态审计，因而需在原有基础上制定新的准则来进行规范，并积极补充相关准则。与此同时，由于动态审计预警体系的发展尚处于起步阶段，未形成成熟的理论体系作为指导，政府应结合大数据的特征，加快完善审计相关理论，为实际工作的开展提供有效的理论支撑。 
　　 第二，推进动态审计预警技术应用。由于动态审计预警是建立在信息技术革新的基础之上，因此，在具体的实行过程中，必须积极推进新的审计方法应用。具体而言，首先需对审计人员进行培训，使其可以利用数据挖掘技术处理海量数据，分析与审计目标相关的数据，完成对数据的“提纯”，进而再对数据进行分析。其次建立审计云数据系统，将来源于各种渠道的数据汇总存储，并在审计单位之间共享，使各个审计单位可以方便高效地利用云技术对审计数据分析，并及时预警。采用云技术还可以保证数据的实时关联，保证与大数据的瞬时变化保持一致，促使审计结果更加准确可信。 
　　 第三，加强动态审计环境监管。由于大数据技术是实现动态审计预警的技术支撑，因此，在动态审计过程中，需加强审计环境监管，避免大数据技术带来的审计风险。具体而言，首先需进一步加强国家审计署以及其他监管中心之间的协同合作，保证动态审计实施环境良好。其次需完善信息安全、信息系统维护等服务，降低大数据技术带来的信息科技风险。最后加强数据上传环节的监管，对各审计部门、企业等提交的数据真实性进行审核，提高数据质量。与此同时，提高审计人员信息保密意识，保护被审计对象的隐私与数据安全，完成审计部门人员的自我监管。 
　　 第四，合理选择动态审计内容。在确定动态审计内容时，需要从以下四个标准进行把控。首先是规模大小程度。规模较大的项目，建设周期通常较长，且具有涉及资金多，社会影响大的特点，因而是动态审计首选的监督对象，并且需要涉及动态审计框架与具体实施内容。其次是变化频繁程度。当项目负责人或者组织机构的人员变动较为频繁时，或者项目实施过程出现较多波折需要动态审计对相关负责人进行任期或者离任的经济责任审计，以便及时做出应对措施，因而变动频繁的项目也适合动态审计。再次是内容重要程度。针对特别重要的事项或者内容，优先选用动态审计，例如应对重大灾害的专项资金、专用物质、保障民生的专项资金等。最后是影响因素数目多少程度。对于影响因素过多的项目，也有必要对其进行动态审计。 
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