大数据对财会监督的技术赋能与治理路径

■  孙行 李嘉木 何盼 李超 李茜茜 骆行洲

随着大数据、人工智能等技术的发展，财会监督模式正从人为驱动转向数据驱动，为识别与防范造假提供新的路径。

在财会监督中的赋能作用

大数据技术凭借其强大的数据处理与模式识别能力，正在重塑传统财务审计与监督的范式，具体包括以下三个方面：

第一，从抽样审计到全量分析。传统审计因成本与效率限制，通常采用抽样方法，可能导致隐藏于未抽样区间的造假行为被忽视。而大数据技术能够对企业全部交易数据、会计凭证、银行流水、纳税记录等结构化数据，以及邮件、舆情、供应链信息等非结构化数据进行全面分析。这种基于全量数据的审计模式，显著提高异常交易的识别概率，使虚假记录难以隐匿。

第二，多维数据交叉验证机制。财务造假往往在单一系统或维度上进行篡改，而大数据技术能够整合内外部多源数据，构建“数据真相网络”。例如，企业上报的销售收入数据可与出库记录、物流信息、银行流水、增值税发票及用电量等外部数据进行比对。若销售增长未能伴随相关物流成本或能源消 耗 的 同 步 变 化 ，系 统 即 可 发 出 预警，提示可能存在收入虚增。这种跨维度验证能力极大压缩造假行为的操作空间。

第三，智能预警与预测性审计。依托机器学习算法，大数据系统可学习企业正常经营下的财务数据特征，从而自动识别异常模式。例如，系统能够监测供应商定价是否偏离市场水平、员工报销行为是否异常、是否存在期末关联方资金集中流入等风险信号。通过对这些异常指标的实时捕捉与推送，审计与风控得以前置，实现从事后查处向事中干预乃至事前预警的转变，有效阻止造假行为的完成与扩散。

在识别财务造假中的应用

上述大数据技术的赋能机制最终需要落脚于对关键财务与业务指标的深入洞察。传统审计受限于抽样和人工计算，对这些指标的分析往往是静态和滞后的。而大数据分析模型能够对企业内外部海量数据进行实时抓取与计算，使以下关键异常指标的识别实现从事后发现到事中预警的飞跃。

第一，营业收入与经营性现金流的背离。在企业经营未发生重大变更的情况下，若营业收入呈现高速增长，而经营性现金流量反而下降或停滞，通常暗示企业可能存在虚增销售收入或应收账款操纵行为。借助大数据技术，系统可自动整合利润表与现金流量表数据，并引入银行流水、应收账款账龄等多维信息，对“纸面繁华”现象进行自动化、实时化的诊断与预警。这正是“多维数据交叉验证”机制在识别特定造假模式上的典型应用，将传统滞后的指标分析转变为动态的风险洞察过程。

第二，非经常性收益的异常波动。非经常性收益反映企业非主营业务的盈利贡献。其突然增长若无合理依据，可能成为利润操纵的信号。在大数据平台上，可构建企业自身的非经常性收益历史波动模型，并与同行同期数据进行横向比对，一旦出现统计意义上的显著偏离，系统即可自动标记，提示审计人员关注其商业实质的合理性。

第三，利润率指标的行业偏离度。在同一行业竞争环境下，企业的毛利率与净利率通常处于相近区间。若个别企业利润率显著高于行业均值，且无法通过技术优势、规模效应或管理优化合理解释，则可能存在成本隐瞒或收入虚增等造假嫌疑。大数据分析突破传统人工收集少量可比公司数据的局限，可以通过爬虫技术获取全行业上市公司、新三板公司乃至非公开的行业数据，构建动态的行业利润率区间图谱，从而更精准、更及时地识别异常偏离值。

通过这些指标的自动化、系统化监测，数据分析不仅在筛查与识别造假中发挥核心作用，而且可作为企业内控与外部审计中的有力证据。

企业财务造假常通过系统性手段实施，主要包括虚增收入、虚减费用、存货操纵以及资产与负债的账面篡改。这些手段不仅扭曲财务报表，其行为轨迹也往往在数据层面留下破绽，为大数据分析提供关键的侦测线索。

挑战与治理反思

尽管大数据技术为财会监督带来范式变革，但其应用仍面临来自技术、制度与人文三个维度的系统性挑战。

第一，技术瓶颈：模型风险与新型舞弊的挑战。大数据的分析效能高度依赖模型与数据。首先，分析模型由人构建，可能隐含设计者的认知偏差或逻辑缺陷，存在算法偏见与模型误判的风险。其次，技术本身具有两面性。舞弊者同样可利用人工智能伪造合同、虚拟交易流水，催生新型技术舞弊。这要求风控技术必须持续迭代，形成动态对抗能力。最根本的是大数据遵循“垃圾进，垃圾出”原则，若原始数据在源头上已被篡改，再先进的算法也难以得出正确结论，这暴露出技术对数据源质量的深度依赖。

第二，制度滞后：监管框架与内控体系的不足。现有制度体系难以完全适配大数据监督的需求。一方面，大规模的数据采集与分析，与数据伦理和隐私保护的法律要求之间存在张力。如何在监督效能与个人权益保护之间取得平衡，是制度设计必须面对的难题。另一方面，外部监管规则难以直接作用于企业内部的数据治理与内部控制环节，而后者正是确保数据源质量的基石。制度的滞后性使得技术优势难以充分发挥。

第三，人文隐忧：对“技术至上”的过度依赖。最大的隐忧或许来自人的观念。过度依赖技术工具可能导致职业道德的松弛，形成“系统未能报警即是安全”的错觉，弱化从业者的专业怀疑精神和道德自律。同时，治理若只聚焦于技术层面，而忽视企业诚信文化的培育，那么再完美的系统也无法从根本上杜绝蓄意合谋的造假行为。

大数据技术为践行“不做假账”提供强大的工具支持，其通过全量分析、交叉验证与智能预警，重塑财会监督的流程与效率。然而，技术本身并非万能，它无法替代制度约束与文化建设在维护财务诚信中的根本作用。

在未来治理路径上，应构建“技术+制度+道德”三维融合的保障体系。在技术层面，研发更智能、抗干扰的算法模型；在制度层面，探索建立基于大数据的持续性监管机制；在道德层面，将大数据审计案例融入会计职业道德教育，深化从业人员对造假危害的认知。唯有在工具理性与价值理性之间取得平衡，使“不做假账”成为个体自律、技术他律与制度规范共同作用的共识，才能筑牢市场经济发展的信任基石。

【本文为上海国家会计学院会计（数据分析）硕士学位项目（MiM）产出式研讨成果】

《中国会计报》 10月31日 15版