大數據對企業內部審計的影響探究

●胡璟懿 匡 堯 張蘭瀾 劉云飛

當今時代是信息爆炸的時代，數據的產生與利用時時刻刻都在發生，高質量的數據產生和高效率的數據利用能夠為各行各業帶來全新的工作體驗。國家審計署在“十二五”和“十三五”提到的國家信息化發展建設規劃中都明確提出審計機關應當自上而下推進以數據和信息為核心的審計信息化建設，構建審計大數據平臺，提升信息化時代下的審計監督能力，提升審計工作效率。隨著審計工作體系的構建，政府審計體系、企業內部審計體系都不斷完善，逐漸形成了較為完整的自有體系，為國民經濟平穩運行保駕護航。信息化時代的到來將大數據帶入了審計工作中，傳統的審計方式和方法在大數據環境下已經難以適應企業快速發展和擴張的需要，特別是在企業內部生產經營活動信息化情況下，抽樣審計、事后審計等審計方式面臨著更加嚴峻的挑戰，大數據在不知不覺中對企業內部審計產生了影響。

在大數據炙手可熱的時代，如何理解大數據的概念及特征，如何評估大數據對企業生產經營活動的影響以及大數據如何影響企業內部審計等都成為值得關注的問題。

一、大數據概況

（一）大數據的概念及特征

“大數據”一詞開始流傳于2009年，并且于2012年美國奧巴馬政府宣布其“大數據研究和開發計劃”時正式進入社會經濟生活。大數據也稱巨量資料，主要是指數據規模極大以至于無法利用現行主流軟件工具在一定時間內進行搜集、分析、處理或轉化成為幫助決策者決策的可用信息。大數據具有五個顯著特征：一是數據規模巨大，從傳統意義上的TB升級至TB；第二是處理速度較快，與傳統數據挖掘技術形成鮮明對比；三是數據種類多樣化，包括圖片、視頻、地理位置信息等多種形式；四是個體數據價值密度較低但整體價值較高，由于數據量極大導致個體數據包含的價值較低，而由于其整體規模巨大、形式多樣、涵蓋范圍極廣等特點，其整體數據具有較高價值。

（二）大數據的影響

大數據不僅改變了傳統情境下數據收集及分析的思路，也促進了人們思維方式的轉變。為利用數據進行分析處理提供了全新的思路。

首先，大數據時代不再過多地依賴傳統數據分析方法中的各類抽樣方法，在傳統數據分析過程中，大樣本數據智能采用各類統計抽樣方法進行簡化，進而根據樣本推斷總體，難免帶來抽樣誤差。隨著大數據時代的到來，統計抽樣方法不再是唯一的處理方式，大數據可以包含過去無法搜集到的各類數據，在數據總量和數據細節方面都有了較高的提升，可以獲取到隨機抽樣無法獲得的細節。

其次，大數據要求我們關注紛繁復雜的數據類型和模式，同時改變傳統思維模式下對數據精確度的單一追求。大數據體量巨大，追求數據精確度不僅耗費大量時間精力，而且對提升數據利用效率無益。相比而言，大數據要求企業站在更為綜合的視角，關注數據整體包含的信息，觀察企業生產經營活動過程中各種類型數據包含的數據規律。

最后，大數據不再過分關注數據之間復雜且難以捉摸的因果關系，轉而關注數據之間的相關關系。對因果關系的關注是人類發展過程中形成的傳統習慣，但是在大數據時代，面對種類多樣數量龐大的數據，尋找因果關系不僅更為困難而且用途較低，人們應該將關注重心轉移到相關關系上來。相比于因果關系，相關關系可能無法提供事物之間準確的內在原因，但是可以在一定程度上預測相關事件的發展趨勢。

二、企業內部審計現狀

內部審計能夠有效提升企業風險管理水平，把控企業生產經營動向，監督企業各部門的經濟活動，促進企業良好健康發展。隨著社會經濟結構的不斷調整和發展以及信息技術的更新，企業內部審計在職能定位、組織體系、技術方法等方面出現了趨勢性新常態，逐漸呈現出邊界擴大化、內容信息化、方法創新化、技術現代化、成果運用精細化等特點。改革開放以來我國國民經濟不斷發展，特別是民營企業，克服了基礎薄弱和先天不足的劣勢，已經成為國民經濟中的重要組成部分。因此在國有企業和民營企業中均得到了廣泛應用。

相對而言，國有企業的內部審計工作開展較早，由于產權性質的原因在監督和檢查方面具有一定優勢，而民營企業的內部審計工作起步較晚，目前仍然存在諸多不完善的部分。首先，民營企業管理者對內部審計的重視程度較低，內部審計部門成員數量較少，專業化程度低，審計對象選擇受到管理者主觀判斷的影響，停留在點狀式審計的階段；其次，民營企業的財務數據記錄規范性較差，能夠利用的數據質量相對較低；最后，由于民營企業多為家族式企業，當內部審計工作涉及相關家族成員的切身利益時，受到的阻力較大，審計目標和審計質量都難以實現。因此傳統審計模式下民營企業開展審計工作相較于國有企業具有一定難度。

三、大數據為企業內部審計帶來的機遇

（一）審計工作精確化

企業內部審計作為監督企業的重要自查手段，通常以數據作為核心開展，在大數據背景下，日常審計能夠充分利用數據倉庫、聯機分析、數據挖掘和數據可視化等技術手段，以系統化和規范化的方法對數據信息進行搜集，并對離散存儲于不同系統中海量數據的彼此關系進行深度挖掘分析，從而作出客觀的審計評價。大數據在審計方法和審計模式進行改變的同時，促進審計工作不斷精確化，能夠較為全面地捕捉到企業經營中存在的問題，幫助企業提高審計工作的效率，進而提升經營管理的效率。

（二）數據獲取系統化

傳統審計方式習慣于將各類數據分門別類進行統計和分析，內部審計人員主要依賴以往審計過程中的經驗對目前階段的企業數據進行分析，從而參照自有經驗得出結論，而隨著大數據技術的發展，綜合各個平臺，系統和部門的數據有效解決了傳統審計過程中數據分散難以歸集的問題。

目前企業內部審計更加關注的是對已有數據的相關性和內在趨勢進行挖掘，通常使用的大數據分析方法包括以下幾種：

1、云計算平臺。云計算是一種基于互聯網的計算方式，通過對網絡信息的把握，提供虛擬化資源。企業將大數據應用于內部審計工作時，由于需要處理數量龐大的數據，應用云計算技術可以有效整合海量數據，同時識別關鍵數據并進行整合與轉換，有效配合數據處理過程。

2、NoSQL技術。NoSQL是指非關系型的數據庫，NoSQL技術是審計數據分析應用的一種技術手段，這一技術注重對大數據信息中的重要價值信息進行獲取，有效地拓展了數據應用水平。在大數據環境下，內部審計不僅需要對結構化數據進行處理，而且需要對非結構化數據進行分析。NoSQL技術在信息整合與過濾方面發揮重要作用，從而保證實現完整性和真實性的審計目標。

3、分布式處理系統。分布式處理系統是指多個自由的、相互連接的信息處理系統。分布式系統在大數據審計模式中可以將企業之間相互獨立的系統進行整合布局，實時監控各個系統之間的數據變動與更新，有效防范審計過程中出現的舞弊風險，提升審計過程的質量和效率。該系統相互關聯的特征也有助于企業協調處理審計工作，減少信息不對稱以及信息處理效率差的問題。

4、數據可視化。數據可視化是指對大型數據庫的數據進行可視化處理，能夠對數據及其結構關系進行較好的把握。數據可視化技術注重對圖表和圖形的分析，能夠幫助大數據階段獲取的多種類型的數據進行處理，對圖表以及圖形的數據進行有效整合，有助于獲得更加直觀的證據以指導審計工作，同時進一步豐富大數據環境下的審計結論。

5、統計分析。統計分析是基于數學模型的方法，包括回歸分析、因子分析和判別分析等，用此方法可以對數據進行分類和預測。通過分類挖掘被審計數據中的各類數據，建立標準統計模型，對被審計企業的結構化與非結構化數據進行預測分析，并根據分析的預測值和實際值進行比較，能幫助審計人員從中鎖定審計疑點。

6、聚類分析。聚類分析是把一組個體按照相似性歸成若干類別，目的是使同一類別個體之間的距離盡可能地縮小，而不同類別個體間的距離盡可能地拉大，該方法可為不同的信息用戶提供不同類別的信息集。運用該技術方法識別密集和稀疏的區域，從而發現被審計數據的分布模式及數據屬性間的關系，以進一步確定重點審計領域。一般來說，財務報表中主要會計科目數據變動具有一定的規律性，如果其變動表現異常，表明數據中的異常點可能隱藏了重要信息，財務報表有可能存在虛假成分。

此外，審計過程中也不需要消耗大量時間與各個職能部門溝通以獲取資料和數據，而是直接通過聯網共享，所需的企業所有已生成的數據在固定一定權限后通過系統直接獲取，減少信息傳遞消耗的大量時間，提升信息處理和利用的效率。并且大數據背景下的審計方式可以通過設置系統權限以劃分不同審計人員的訪問權限，系統權限的方式可以有效降低人工審計中由于密切關系或自身利益帶來的舞弊風險，也可以有效避免管理層凌駕于內部審計部門的問題。

（三）管理決策科學化

隨著大數據技術的日趨成熟，大數據審計一是能夠分析傳統的數據類型，同時對文字、圖表等多種類型的數據進行深度挖掘，利用不同的數據分析技術和方法，將企業生成的海量數據進行有機聚合，通過大量且形式多樣的數據得出較為綜合的結論，尋找大規模低密度數據背后的內在規律，為規范企業生產經營活動提供具有針對性的建議；二是能夠通過聯網審計的方式獲取企業實時變動的數據，將審計過程動態化，不是在固定時間段出具內部審計報告而是能夠實時配合企業經營，因此企業管理者在進行生產經營決策的過程中可以依賴的數據更加豐富和可靠，從而使得決策有效性和科學性的保障程度大大提升，對企業生產經營具有更高的指導意義。

四、大數據為企業內部審計帶來的挑戰

（一）大數據對審計人員素質提出全新的要求

大數據要求審計人員從單一型人才轉變為復合型人才，企業內部審計人員通常對財務和審計領域的知識較為熟練，而其他專業知識相對缺乏。大數據環境下的審計需要構建以財務數據為基礎的綜合知識體系，審計人員需要對數據分析方法、數據分析框架和數據分析系統有詳細了解并且熟練應用，特別是大數據時代需要的數據分析軟件的操作規程和應用方法，企業內部審計人員通常不具備相關基礎，重新學習新事物耗時較長，在大數據應用過程中難免出現一定的挑戰，因此企業內部審計人員的培訓和氛圍營造格外重要。

（二）大數據對信息安全提出全新的要求

在大數據背景下，海量數據的存儲和日常維護更新都在各類數據庫中進行，因此數據存儲安全和數據庫日常維護工作尤為重要。信息安全在企業內部審計中需要注意兩方面的問題，一方面是已經生成的信息在存儲金額調用時需要保證安全的網絡環境，防止出現信息丟失，信息權限也需要一定的安全設置，避免系統漏洞造成的信息濫用問題；另一方面是信息生成過程中的指令和程序在傳遞時的安全性保障。

（三）大數據對部門間溝通提出新的要求

由于大數據時代需要不同部門之間相互配合依賴，同時共同構建企業內部的綜合數據庫，因此在部門溝通方面需要更高的效率和更高程度的配合，對采購、生產、銷售等部門信息進行全面整合，從企業層面提出具有前瞻性的審計建議，有助于公司及時調整決策。

五、大數據對企業內部審計的影響路徑

大數據的快速發展對企業內部審計的諸多方面都將產生重要影響，其影響路徑具體可以劃分為以下幾個方面：

（一）大數據對審計思維的沖擊

大數據要求審計思維從傳統的單維度審計轉變為多維度審計。在傳統審計模式下，審計工作高度依賴于財務系統中的賬簿數據，審計人員通常根據已經生成的財務數據進行分析以及尋找規律，而大數據環境下獲取數據的方式逐漸多樣化，審計數據的來源更加豐富，因此審計思維不再局限于以財務數據為基礎的單一模式，而需要向多種數據、多種來源轉變。

大數據要求審計思維從數據靜態分析轉變為動態分析，傳統審計方式下會優先確定固定審計期間，并且對該期間內發生的靜態業務數據進行搜集整理，運用實質性分析程序和細節測試開展工作，發現不合理的數據并與被審計單位溝通以尋找原因。這種審計方式不僅具有較長的時間周期、較高的人力成本，而且容易出現空白區間，難以發揮審計真正的價值。相比而言，大數據是動態更新，非固定形式的。通過設定好的數據分析方法，根據企業生產經營活動的步驟同步跟蹤，實時監測異常交易記錄和數據形成動態審計的過程，降低審計差錯，提高審計效率。

（二）大數據對審計范圍的沖擊

在傳統審計方式下，受限于審計時間、地點和效率，內部審計人員難以獲得完整的審計數據，同時也難以對審計數據進行全面對比分析，因此往往選擇審計抽樣的方式根據樣本來估計總體，隨著大數據挖掘和開發技術在審計中的應用，審計范圍不再局限于抽樣樣本，而是著眼于整體數據，從整體角度對數據進行全面覆蓋，從而使審計結果更加準確，審計結論更加具有說服力。從時間的角度來看，大數據使得審計人員實時監測企業活動成為可能，因此審計范圍從原有的時點審計轉變為現有的區間審計，極大提升了審計工作的實效性。

（三）大數據對審計方法的沖擊

在傳統內部審計工作中，內部審計人員的工作方法一般為事后審計，即根據已經完成的審計業務活動開展工作，同時受限于審計時間和效率的需要，通常使用抽樣審計。隨著經濟不斷發展和公司規模和業務的不斷擴大，集團公司的出現和關聯方關系的復雜化，傳統方式下的事后審計難以涵蓋企業經濟活動的各個方面和全部過程，由于事后審計無法及時跟蹤企業動向，其對企業內部數據和經濟活動的真實性、完整性保障程度也逐漸下降。另一方面，抽樣審計方法無法對企業所有經濟數據進行監測，從而會出現難以避免的審計偏差。

隨著大數據時代的到來，審計方法不再局限于傳統審計模式下的單一方式，大數據相關技術為企業內部審計的全面覆蓋提供了技術和理念支持，在大數據支持下審計方法由事后審計轉變為事前審計、事中審計和事后審計的完整體系。一是目前逐漸得到應用的聯網審計方式使得內部審計部門可以通過各部門數據終端獲取其實時信息，實現對各部門狀況的實時監測，將審計工作常態化，及時發現業務流程中的錯誤及不足，有效改善了事后審計的滯后性。具體而言，通過事前審計進行預防，有效減少決策失誤；通過事中審計對審計事項進行同步跟蹤，通過事后審計對已經發生并記錄的業務活動進行檢查，對其真實性、合法性和效益性作出全面評價，三個階段相互配合，相輔相成。二是大數據技術能夠幫助企業內部審計進行數據整體的處理，不會受限于傳統審計模式中時間和效率的限制，由抽樣改為全面檢查，不僅避免了抽樣方法本身帶來的誤差，而且對于企業內部業務流程有更加完整清晰的了解。

六、對策及建議

（一）樹立信息化審計工作的意識

隨著大數據時代的到來，審計工作對信息系統和數據庫的依賴越來越高，企業內部審計人員應當改變傳統審計思維，結合已有審計工作體系和方法進行改進和選擇，并且自上而下進行學習培訓，幫助審計人員了解大數據帶來的便利與效率，促使其樹立信息化審計工作和利用數字化審計平臺的意識，使得大數據盡快得到普及。

（二）充分利用企業已有系統，促進大數據優勢與內部審計有效結合

企業日常運營中通常會涉及財務系統和ERP系統兩套相互獨立的系統，財務系統用來記錄和反映和監督企業日常經營活動；ERP系統則用于記錄員工生產、制造、銷售、采購、倉儲等流程并提供各種模塊的綜合統計報表，審計人員可以有效利用企業兩個獨立系統中的數據，結合大數據分析軟件和分析方法進行相關性分析并結合現場核查、走訪、延伸審計等方式快速準確地發現數據的異常，避免傳統審計中查數據、查合同、驗憑證等環節消耗的大量時間。有效依托已有數據庫并且利用新型手段進行跟蹤分析，可以有效降低利用大數據帶來的新增成本，無需公司重新投入資金進行大數據的數據庫構建，為大數據的普及和發展提供支持。

（三）加強部門溝通合作，提升信息傳遞效率

大數據時代需要更加緊密的部門間溝通配合，特別是現有企業數據庫尚未充分整合的情況下，部門之間的數據錄入和信息傳遞應當制定統一的標準和流程，同時建立高效及時的信息溝通系統，方便不同部門不同系統之間的信息有效傳遞。■