前言
Ｒ语言的数据分析预测优势使得审计过程更精准，审计结论更科学、可靠。以往审计严重依赖审计人员的经验判断，审计报告的准确性难以得到证实，全面审计耗费巨大的人力、物力，但收效甚微。加之财务舞弊案件频发，会计师事务所的公信力也饱受民众质疑，审计的准确性、有效性受到揣测Ｒ语言审计作为新兴领域，无论是在理论研究层面还是在实践探索层面均存在不少空白Ｒ语言的审计程序开发仍需审计人员提升创新能力，完善大数据审计功能。
语言大数据审计的优势
语言大数据分析预测增强审计可靠性
运用机器学习的实验新模型得出的预测结果，准确性比传统逻辑回归模型提高近倍，此功能将提升通过审计发现舞弊事件的可能性。此外，运用机器学习的方法预测上市公司业绩，发现运用机器学习方法得到的预测值与实际业绩非常接近，并且比分析师的一致性预测更为准确。Ｒ语言大数据分析预测的可靠性得以证实，由此将进一步扩展Ｒ语言数据审计功能，增强审计可靠性。
语言大数据分析提升审计效率
Ｒ语言数据的可视化分析还能帮助审计人员从海量数据中更快、更精准地发现问题，推演各数据之间的相关关系，找到被审计单位电子数据中的漏洞。出具审计报告不再局限于公司的个体判断，审计人员更能结合整个行业的发展进行有效判断。云计算、人工智能等计算机技术的发展使数据能够互联互通，大数据审计的实时报告和快速反馈功能也得以实现。因此，Ｒ语言的大数据分析审计在效率和效果上都要优于传统审计。运用Ｒ语言大数据审计切实提升了审计效率和效果。
Ｒ语言大数据分类聚焦专项审计风险
针对被审计单位提供的专项审计数据，Ｒ语言可以根据审计项目进行分项归类，有效储存数据。审计人员审计调查时可以利用分门别类的专项数据开展对不同项目的审计审查。例如，对内部供应链审计，采集和分析上下供应链数据，评估、改善供应链，降低运营成本，提高供应链效率对税务审计，审查纳税人是否按税法规定纳税、减税和免税，有无偷税、漏税行为，纳税依据是否真实，计算是否准确，有无弄虚作假、截留税款等现象对离任审计、清算审计、经济责任审计、高新技术企业认定审计、财产转移审计、贷款审计等均能处理。审计单位结合详尽的分类项目指标，出具的专项审计报告将更具体，更聚焦审计专项风险所在，促使被审计单位的风险症结得到更早发现、更快处理。这样可切实增强专项审计为被审计单位识别风险、排除风险、化解风险的能力，使专项审计提质增效。
语言大数据审计的数据包容性
实体企业的数据类型各异，这需要具备极强数据包容性的计算机语言助力审计工作开展。传统的审计数据是结构化的，按照详尽的审计步骤实施，而企业各异的审计数据阻碍了工作开展。Ｒ语言的运用则能够收集和整理不同种类的数据信息，对行业数据、个体数据，财务数据、非财务数据，以及结构化数据、非结构化数据等均能进行处理。开源的Ｒ语言功能极其强大，使审计不再局限于结构化数据。在文本信息处理方面，Ｒ语言也具备显著优势，其高效、准确的词云提取功能，彻底解决了审计人员对文本信息进行审计时信息量大、效率低下等问题。
语言大数据中心建设助推全面审计工作开展
推动被审计单位建设数据中心，对数据进行集中统一处理，可助力审计工作全面开展。根据企业集团构建的数据库，由上至下，纵向审查被审计单位上下隶属关系，对有关账册进行纵向加减审核，从根本上核查数据对被审计单位经济效益进行横向审计，由此及彼分析宏观数据基本面及各子公司、各部门经营情况，为被审计单位改善整体效益提供合理建议。由抽样思想向全面审核转变，建设大数据中心，发挥Ｒ语言海量数据处理能力，可为集团化全面审计工作开展提供便利，真正发挥全面审计的广度效应。
语言大数据多元可视化丰富审计工作
Ｒ语言出色的可视化编译程序使审计分析效果呈现多元化、变化性。常年审计报告的黑白数据使报表使用者易产生厌烦情绪，而Ｒ语言强大的图表绘制功能为审计报告增色添彩。其语言的可编译能力充分凸显了强大的数据可视化功能。该功能不仅覆盖的条形图、折线图、散点图、饼状图，便于直观地从数据中获取信息，而且可以编译出小提琴图、箱线图、环形图、气泡图、热力图、词云图、星相图、脸谱图等多种可视化形式，满足项目的各种可视化需求。Ｒ语言直观、简洁的可视化功能给广大审计人员带来福音。对于复杂性数据分析，还可以将各功能图进行叠加，以此满足多元化、可视化分析需求。更为特别的是，Ｒ语言还可以对大批量数据进行交互式、动态式、多维式可视化分析，以此满足高级别可视化需求。审计工作不再是枯燥无味的数据处理，报表使用也拥有了全新的功能体验。这对于大数据时代的审计行业来说可谓取得突破式进展，为沉闷的审计工作注入了活力。
Ｒ语言审计面临的困境
语言审计人才缺失严重
Ｒ语言大数据审计技术的运用水平仍然较低，拥有技术和审计项专业技能的优秀复合型人才极其稀缺。行业中普遍存在的现象是懂技术的人不懂审计，懂审计的人不懂技术。随着技术的发展，Ｒ语言审计对审计人员提出更高要求，审计人员需具备一定的程序编译能力。由于数据审计属于新领域研究方向，相关人才的培养培训工作相对滞后。高校的培养体系刚刚从传统审计向现代化审计转型，拥有技术与审计项专业技术知识的毕业生较少。审计市场上现有的专业人员大多运用工具，对、Ｒ语言使用尚不熟悉。经验丰富的老审计人员计算机知识欠缺，学习计算机智能语言难度较大，将审计技术与经验结合有一定困难审计新人具备一定的编译能力，但审计经验需积累和培养。审计人员新老断层导致Ｒ语言审计专业人才稀缺。
现有审计人员创新能力亟待提升
大数据审计技术的引入时间尚短，审计人员对其可视化应用的创新开发有待进一步提升。北京、上海、广州等一线城市大数据技术运用较为普及，年轻人多，数据体量大，审计人员、报表使用者易接受传统审计的转型，适合大数据审计建设，具备更多的创新性而一些二、三线城市数据体量小，创新性不足，对大数据审计技术的运用较少，也普遍简单，大数据审计的整体建设暂未普及开来，未形成深入挖掘的态势。
审计人才就业渠道需拓宽
疫情反复，行业经济受阻，人才就业存在一定困难，优质复合型审计人才的就业渠道急需扩展。传统审计岗位引进大数据审计毕业生后并未形成规模化发展，大数据审计企业相对较专业，提供的对应就业岗位尚多，但政府、事业单位提供的相应岗位较少，多以财会、审计大类招录后，实际大数据审计专业运用却较少，大数据审计实施也有一定难度。
大数据审计制度需完善
实施大数据审计程序的审计制度尚不完善。大数据审计的发展需要相应的配套制度进行完善、规范。大数据审计项目具有多样化特点，其审计流程制度不能一概照搬，不同行业、不同企业、不同专项数据特征均不同，对审计方案的设定和实施需进行精确判断和专项评估。无论是审计的测试环节还是实施环节，相关规章制度均有欠缺。审计制度决定大数据审计的成败。根据行业特征、数据特点、项目需求对不同风险进行划分并处理，设置适合的审计程序，编译优质的Ｒ语言审计程序，是找出企业数据问题所在、解决被审计项目问题、优化审计实施措施的重点。
语言数据收集和整理工作烦冗复杂
Ｒ语言审计的关键是数据的采集和预处理，海量数据的收集工作烦冗复杂，其成本及真实性都面临风险与挑战。一方面，数据采集过程任务量大，协调调度不统一，往往造成审计进度延缓另一方面，被审计单位的数据来源往往存在体量大、格式不统一等问题，造成数据整理困难。根据项目需要，数据采集后再进行严格的筛选和重分类，整个过程烦冗复杂，而数据预处理质量直接影响大数据审计的后期分析效果。
语言审计数据安全制度待完善
在信息化时代，信息泄露事件频发，企业信息、个人信息泄露严重。因此，在Ｒ语言大数据审计分析过程中，审计人员采集数据时要严格遵守相关规定，进行数据转移时不能为了便捷而简化流程，导致数据泄露、遗失，同时需妥善保管和处置含有商业机密的数据。财务数据关系到企业整体运转，需谨防关键数据泄露与遗失，审计过程必须确保被审计单位数据得到有效保护，保障数据传输与转运安全。
结语
在大数据审计过程中，由于存在数据的收集、整理、传输、转运等环节，数据安全问题需引起审计人员的重视。