会计专业正在经历一个巨大的转变，大数据专家得到越来越多的关注，因为他们能够使用新的工具和技术，为客户提供更加清晰的财务状况描述。
罗申美（RSM）质量和风险工作的全球负责人鲍勃·多勒（Bob Dohrer）解释到，使用大数据分析能带来诸多好处，但正如任何突变一样，它必定会引发一些质疑。
他指出：“在事务所内部，经验丰富的人士可能对这些新技术的使用持怀疑态度，但我非常肯定地认为，最成功的事务所将是那些能在行业中挖掘出大数据空间的事务所；在这些事务所中，高管层的基调是保持开放心态，鼓励对该领域进行探索，不断向前推进。”
员工参与
一旦组织的高管人员做出决定，希望更好地利用数据，那么，他们需要让现有员工都参与进来。
对于安永（EY）而言，这意味着变革管理流程的启动，它会询问其8000名审计师是否乐意从“传统的审计方法”转向新的审计方法，即以分析整个总体和使用分析为基础来推动审计。
安永数字工作的全球负责人赫尔曼·希督（Hermann Sidhu）解释到：“这意味着我们需要向审计师说明旧方法与新方法之间的区别以及为什么我们鼓励使用分析驱动的方法。”
他表示，这一转变就像从纸张到Microsoft Excel的转变。
希督谈到：“上述转变耗费了很长时间，所以，这是一个信心问题；一旦出现成功事例，更好的审计结果以及更高的客户反馈——‘这真是太棒了’，那么，业界将对这个领域抱有更大的信心。”
技能组合
但这一转变过程的最难之处也许在于聘用具有适当技能组合的人才。
多勒建议到，罗申美在雇用人才方面的最大转变之一就是弱化对会计教育的关注，转而更多地关注新员工是否具备“更自由地思考事情是如何发生”的能力。
多勒指出：“这是一种广泛而笼统的陈述，但罗申美正在寻求的是具备这种心态的人员：他们会审视任何决策是如何推导演变的，是如何基于各种来源和因果因素来形成决策结果的以及具备质疑这些事情为何会发生的真正能力——我认为这是审计的未来。”
这与审计师的DNA并非完全不搭边；问询、寻找异常和模式的能力是审计师已经具备的特质。
更多数据科学家
但是精通数据的审计师只是招聘工作的一部分，更难的部分是聘用具有数据科学技能的应聘者，他们更侧重于技术专长。
多勒谈到：“数据科学家可以审视金融交易已经发生或者已经得到解释的各种原因，但是，如果没有一组人员能够审查这些假设并确定哪些假设是合理并值得探寻的——他们需要具备探寻相关性和影响的能力，那么坦白地说，数据科学家的工作将仅是浪费时间和资源而已。”
技能匹配
理想的情况是将许多此类技能与审计师的技能结合起来——首先是由数据科学家和审计师联合组队，也许在将来，数据科学将成为审计师全套技能的一部分。
希督谈到：“如果将审计师的技能组合与理解数据、了解如何获取数据以及如何操作和实现数据的可视化等能力结合起来，那么，你将拥有非常强大的技能组和和团队。从历史上来看，事务所聘用的是具备会计背景的审计师，但在未来（我们已经看到），我们的团队将拥有更多的数据科学家和数学家，而问题是我们如何进行管理，以便让我们的核心审计师能成长为令人信服的‘未来审计师’。”
是什么让招聘更具技术能力的人才变得更为困难，即便是对那些最大的会计师事务所而言亦是如此。其原因在于，这不是一个能让他们功成名就的领域。最大的技术公司急需数据科学家，其他各行各业也是如此。而数据科学技能组合稀缺这一事实也限制了招聘工作的开展。希督谈到：“可没有成千上万的数据科学家供我们招聘。”
他建议会计师事务所重点确保在组织内部为数据科学家提供一条职业发展道路，以确保自身能够与其他类型的组织进行竞争。
（来源：中国会计视野，校对：叶凌波）