审计证据

审计证据是获得的证据审计员在财务审计并记录在审计工作文件中。

审计师需要审计证据来确定公司是否根据其财务报表拥有正确的信息。如果信息正确，注册会计师（注册会计师）可以确认公司的财务报表。审计证据是审计师意见的主要支持，即是否有合理的保证公司财务报表没有因欺诈或错误而导致重大误报。审计证据由各种审计程序组成，通常在审计的不同阶段具有不同的作用。审计证据必须是充分和适当的，这意味着它是可靠和相关的。在确定审计证据是否具有说服力和充分时，审计师必须使用自己的专业判断。

随着人工智能、大数据和审计数据分析的出现，审计证据发生了重大变化。随着会计领域的转型，AI（人工智能）等技术正在审计证据中发挥作用。人工智能正在加强审计证据的收集，因为大量数据可以处理，误差很小。审计数据分析也在改善审计证据收集，这也为审计师提供了查看整个数据群的能力，而不仅仅是样本。查看大量数据可以提高审计效率，并更好地理解审计证据。

除了审计数据分析外，大数据还允许审计师使用更多来源作为审计证据，并有助于提高审计质量和效率。或者，这些新来源中的数据质量并不总是可靠的，这可能是大数据贡献的一个缺点。

 审计程序 
上市公司会计监督委员会（PCAOB）描述了用于获取审计证据的程序。这包括检查、观察、查询、确认、重新计算、重新执行和分析程序。

 当审计师检查客户记录的重要证据时，就会进行检查。这些记录可以来自客户，也可以来自提供客户信息的外部公司。
 观察是指审计员观察某人做特定工作，例如观察员工在仓库中清算产品。观察中收集的证据通常适用于该日期。这意味着12月31日的库存观察表明了该公司在该日期的库存数量。
 询问涉及与客户公司内部或外部的人交谈，以了解具体信息。
 确认是第三方角色对审计师关于断言信息的回复。
 重新计算是指审计师检查数学程序是否正确，例如重新添加总数。
 当审计师重做某些流程以确保它们正确完成时，就会发生重新执行。
 分析程序是为了检查意外差异，并调查财务和非财务信息。

 通过审计阶段审计证据 
审计证据在审计的每个阶段都发挥着作用。在接受和延续阶段，审计证据是审计师在做出决定之前考虑的信息。这方面的一些例子包括审计团队的能力和能力、客户公司关键员工的诚信、是否能够满足相关的道德要求，以及影响审计完成的任何其他影响。在审计规划阶段，审计证据是审计师在确定最有效和高效的审计方法时考虑的信息。例如，内部控制程序和分析审查系统的可靠性。在控制测试阶段，审计师使用审计证据来考虑控制审计测试和审计实质性测试的组合。在实质性测试阶段，审计证据被定义为审计师支持财务报表断言的拨款所需的信息。最后，在结论和意见制定阶段，审计证据是审计师在确定整个财务报表是否与审计师对实体的理解具有完整性、有效性、准确性和一致性之前考虑的信息。

 可接受的审计证据的质量 
证据的几个方面使各种审计证据质量良好。这包括充分性和适当性。当发现有可接受的证据数量时，审计证据就足够了。这因重大错误陈述的风险和所发现的证据质量而发生变化。财务报表重大错报的风险越高，审计师应该收集的证据就越多。具体证据越好，审计师就越不需要寻找其他证据。

审计证据要适当，它需要相关且可靠。当它与正在测试的断言或控制密切相关时，它是相关的。审计的设计可以改变相关性。这包括他们是否在测试已确定的断言或控制，或者他们是否在测试声明差异的实质性。接下来，根据证据的来自哪里以及发生了什么来获得证据来决定可靠性。与客户公司内部的证据相比，从外部获得的与客户无关的专家或专业人士获得的证据具有很高的可靠性。通过确保公司的内部控制正常运作，可以提高内部证据的可靠性。另一种非常可靠的证据形式是直接知识，这意味着审计师直接了解了这些信息。

 技术对审计证据的影响 
随着人工智能（AI）的使用，审计证据的收集发生了变化。这项新技术使审计师能够有效地检查大量证据，使审计师能够快速确定他们正在检查的审计证据的有效性。由于可以收集和压缩大量数据，审计师可以使用来自人工智能的信息在整个审计过程中做出更有效的决策。此外，人工智能可以被编程来发现某些东西，例如物质错误陈述，并且可以在比人类更短的时间内识别这些错误。技术能够重新格式化不同的审计证据，使其与已发现的其他证据可比，提高审计师的效率。正常运行和维护的人工智能也可以减少对审计证据的实质性测试，这将减少审计时间。

虽然人工智能可以使审计过程更轻松，但人们担心人工智能会驳回人类不会忽视的审计证据，而这些证据不会因为无关紧要。目前，许多使用人工智能的审计师正在利用其能力有效地分析证据，但仍然依赖于人类的判断和专业怀疑。人工智能技术仍然相对较新，这意味着在全球审计师能够使用该应用程序之前，仍需进行大量培训。

 大数据和审计证据 
审计技术允许审计师从多个来源获取审计证据，包括财务和非财务。与大数据配合使用的技术可以与审计证据配合使用，以提高审计的质量和效率。大资料使用模式辨别、自然语言处理和数据挖掘来提升审计资料分析，以下段落要讨论。此外，大数据的特点是其大小、速度、真实性和多样性。这些特征使大数据有助于审计证据的充分性和相关性。大数据是审计师直接获得的外部来源，因此可以提高审计证据的可靠性。由于它是来自外部来源的实时数据，而且非常大，个人更难篡改，从而提高了可靠性。如果审计师难以检索客户信息，使用大数据可以作为获取审计相关信息的替代方式，也可以与现有证据一起使用作为补充。

另一方面，大数据可能有一些缺点。由于假阳性可能会增加，这会降低可靠性，因此对大数据获得的数据质量存在一些担忧。此外，大数据证据可以作为关联的指标，但可能被误解为因果关系，这可能会导致不准确的结论。至于审计师将面临的挑战，人们会将大数据与相关的传统审计证据联系起来，以补充它。另一个挑战涉及高效、准确地对大量数据进行分类和总结，如果成功，可以通过使用数据挖掘来实现。一些大数据来源可能来自新闻文章或社交媒体等渠道，这可能受到偏见的影响，使证据不适合作为人口的代表。

 审计数据分析 
审计数据分析可以与传统方法一起使用，而不是完全取代或消除传统审计技术，以优化审计证据的充分性和相关性。审计数据分析允许审计师查看整个人群，而不仅仅是样本，这可以通过为审计师提供更多保证和提供更高质量的审计证据来帮助审计。这种完整的测试可以使证据更加准确。审计数据分析还可以让审计师更好地了解证据，从而做出更明智的决策。审计数据分析流程可能需要几年时间才能完全运作。在第一年，公司必须找到合适的数据集，审计师必须对该数据集进行数据处理，以便执行分析程序。在这种情况下，数据争吵是指审计师对数据集进行核对和格式化。在第一年完成的这个过程将需要额外的时间添加到传统审计中，因此最初可能需要比抽样更长的时间。

此外，审计数据分析可以帮助审计师进行风险评估；审计师可以识别公司的趋势，并使用这项技术将其与行业规范进行比较。如果审计师发现异常差异或差异，他们可以进一步调查。更具体地说，审计师可以使用该技术来改善规划阶段，以增强他们对公司及其行业的了解。数据分析还可以对公司的总分类账或子分类账进行彻底、详细的分析，这可以为审计师提供更多证据。

关于特定类型的审计证据，有几个例子可以改变审计数据分析的收集方法。传统上，银行确认、分析程序和日记账分录测试很可能由审计团队自己在客户现场进行。通过使用这项技术，这些程序可以移交给其他小组远程完成（专家、第三方），而不必亲自前往现场。

随着审计数据分析的出现和日益普及，会计行业的任务是发展其审计标准，以涵盖数据分析技术、大数据和“持续审计”的使用。

 另见 

 国际审计标准
 ISA 500审计证据
 HKSA 500审计证据
 财务报表断言

 外部链接 

 ISA（英国和爱尔兰）500-审计证据，概念
 http://www.aicpa.org/Research/Standards/AuditAttest/DownloadableDocuments/AU-00326.pdf“什么是审计证据？定义和含义。”BusinessDictionary.com，www.businessdictionary.com/definition/audit-evidence.html。