2022 年 CPA 应该怎么复习？
前四大审计经理。 其实最近几位的回答已很专业并扣题了。 我从其他角度来分享下。 大数据其实是一项很复杂的系统工程，涉及到最原始数据的采集，在系统中的流转、计算及分析，并用于报告或决策等等。 要讨论大数据对审计行业的冲击，先得有大数据。 而为建立大数据，就涉及到从数据最起源，对其进行定义，标签化。 没有互联网基因的大部分公司，要做到这一点，就非常难。  道友群里面有位道友是在四大做Risk Advisory的，他说： 现在这种财务共享中心多吗？ 其实不多。 主要是一些大型国企或外企有搞。 四大现在其实也都有类似的共享中心，比如普华SDC，德勤GDC，毕马威KDC，安永GSS。 负责的都是一些重复性高，能够标准化，信息化，流程化的事务。 为什么其他企业不搞，成本收益问题呗。 ERP概念提出来也有三十年了。 ERP系统真有普及的公司有多少？ 其实也很少。 我审计过的央企国企在好多年前都陆续有上ERP系统，但受限于经费、对业务的理解，各部门间的协调等等复杂因素，实际运用起来，问题百出。 财务部经常报怨，业务部更是。 还经常需要将部分数据用EXCEL导出，用人工辅助检查的方式才能提供给审计。 而一但这个系统落地，再去做更新或改变，企业内部的阻力非常大。  所以要将企业的所有可能数据都标签化，这是一项长期过程。 其实，现在阿里腾讯到了这样一个体量，其与政府所合作的一些项目，正是体现了两家向基础设施服务提供商角色转换的这样一个过程，也是对数据标签化的一个推动。 从企业经营数据的隐私性来说， 就现在在全球内已经使用ERP的MNC，有哪家是开放经营数据让审计师随便查的？ 一家都没有。 这是商业机密。 就算不说要企业开放经营数据，那仅开放财务数据让审计师用些审计软件直接对接吧？ 也很少。 做得到吗？ 理论上可行，但，成本太高。 上一论点提到大数据的最起源，就要对数据进行定义，标签化。 会计师如何去对不同行业不同经营模式不同数据系统的数据进行摘取或导出。 这是个大问题。 问题在哪？ 成本：每年收的审计费就那么些，再多花人手时间就亏本了。（当然，放长远来看，应该是划算的） 技术：事务所现在拥有的既懂IT又懂财务又懂业务的人才太少。 企业：现在合作模式好好的，谁知道你们接入我们系统会发生什么。企业内部审批不容易。  所以从企业的角度来说，他会这样想：“审计审计，我只想要你们提供报表数据的审计验证就好了。经营数据我们自个儿会去分析。”  会计是门艺术，艺术的东西很多时候不是非黑即白的。 基于会计的审计，同样如此，只要仍然需要判断，需要创造力（你懂的！）。 那审计依然有存在的空间。  比如合并范围的确定，如果企业收购一家子公司40%股权，是属于权益法核算的长投呢？还是属于能纳入合并范围的子公司呢？ 这个靠大数据也许能实现，也许不能实现。 但中间有讨论的空间，有很多判断的成分在，也需要创造力。  重复性高，能标准化，信息化，流程化的企业经营活动要形成大数据，比较容易。 而这些大数据对审计的影响也会比较直接。 而涉及到判断的，理解的数据，就会给审计留下存在的空间。  大家看看现实生活的各个行业，就知道了。 VCD行业挂了，因为DVD出来了。 BP机行业挂了，因为手机出来了。  但你说绘画行业会挂吗？不会。 因为它需要创造力。 你说法律行业会挂吗？不会。 因为它需要判断力。  所以审计行业仍然会存在，只是对人才的需求会与现在有很大的不同。 这从近些年四大对理工科应届生的偏向，已能看出端倪了。 我从四大实习生到四大审计经理再到PE投资风控负责人的审计尽调故事。 真实审计故事：摇摆的人性与数字的游戏 