基于大數據的審計創新與企業審計全覆蓋探析

一、審計創新的必要性

對于企業來說，想要讓審計數據發揮其價值，就要對審計創新給予高度重視。不斷創新的主要目的是對審計理論進行不斷地更新，同時對審計的目標進行靈活的調整，通過這種方式讓審計工作能夠更好地適應當前市場經濟發展的要求，對于審計過程中出現的問題進行有效處理。從宏觀層面上來看，不斷的審計創新，能夠讓審計制度走向完善，并且向更為高效的方向不斷發展。而大數據技術的成熟，讓審計創新的頻率加快，通過對審計工作效率的提升，讓很多新的工作模式脫離了理論范圍，可以投入到實際工作當中，為企業的審計工作注入了新的活力。

二、審計全覆蓋重要作用

想要弄清楚如何利用大數據技術來推動審計全覆蓋工作的開展問題，我們先要了解的就是企業審計全覆蓋的基本含義。此項工作是審計監督工作對政府決策負責的基礎，是審計機關實現其職能的一種重要手段[1]。而對于企業內部審計而言，需要構建多層次多維度審計監督體系，促使企業內部審計全覆蓋成為可能。通過這種方式有助于對企業管控措施進行靈活調整，加快企業和治理能力現代化建設。

從具體作用方面來看，推行審計全覆蓋，能夠確保審計機構的“免疫系統”功能發揮效用。在日常工作中，想要發現并識別企業運行中的風險，就要不斷提升審計預警能力，而這項能力的組成十分復雜，是在多個維度參數共同作用下所得出的一項具有高浮動性以及靈活性的能力。傳統審計模式中，受限于參數的種類以及數據精度的限制，審計預警能力往往存在滯后性，而通過大數據技術，參數的維度以及數據精度得到明顯提升，讓此項功能重新煥發生機。

三、企業審計大數據框架的建立

在《促進大數據發展行動綱要》中已經明確指出：大數據是一種國家基礎性戰略資源。提升大數據發展速度、推進大數據的普及，進而建立起一個數據強國是未來發展的重要目標。在這一宏觀背景下，做為國企的審計機構要充分發揮自身在數據收集以及數據整理方便的優勢，開展大規模的大數據體系的創建工作。

從企業的角度來看，大數據框架的創建要以企業運行時產生的各種數據為核心。將稅務、財政、經信、發改委等領域的數據作為該框架的基礎性數據（如圖1）。這樣的搭建方式有很多的好處：第一，可以為審計分析工作提供便利，提高分析的效率，保證審計分析結構的客觀性以及實用性。第二，可以充分發揮大數據技術的特點與長處，利用大數據技術強大的關聯能力，從更為全面的角度來分析企業的經營狀況[2]。

在實際工作當中，企業的經營活動會產生很多的數據，比如供應商數據、資金流動數據、采購商數據等，特別是在互聯網技術的幫助下，這些數據規模變得十分龐大，流動性也得到了明顯提升。就本質而言，這些數據均為結構性數據，可以利用其具有結構性的特點，建立起條理清晰的大數據庫。此外，借助大數據庫強大的運算能力，可以將生產經營活動中的一些非結構化數據，如企業發展規劃、法律法規、稅收籌劃等進行結構化調整，通過模糊計算對其進行量化處理，拓展數據的維度。

圖1 企業審計大數據模型框架圖

四、分析模型的建立

在傳統審計模式中，審計人員需要對每一條經營數據進行計算，根據自己的經驗以及專業知識對其進行處理，這樣的工作方式讓審計人員感覺到了非常大的壓力，而在巨大工作量的壓力之下，審計的結果常常會出現錯誤。而大數據技術的出現改變了這一現狀。如今，通過審計分析模型，工作人員只需要將需要進行審計的數據輸入到分析模式的對應參數當中，該模型就可以自動對數據進行多層次、多維度的分析與處理工作[3]。在該模型中，原本一些具有抽象性特征的數據，被轉化為可供計算的數學公式或者是邏輯表達式，通過對數據的處理來發現數據中存在的異常情況，通過這種方式來掌握數據處理的重點，在確定了數據處理重點環節之后，通過設置不同的篩選條件，對數據進行層層剝離，提高數據的使用價值，為下一步工作提供指導。

在審計過程當中，審計工作的對象差異巨大，即便是審計同一個對象，也會因為不同的需求，而使用不同的審計思路以及審計方法。因此在構建審計分析模型的時候，要重視限定條件的審計，同時對于審計工作本身的數據邏輯關系進行梳理，此外，還要厘清數據間相互關系以及內部數據與外部數據的關聯性問題。

從審計功能方面來看，分析模式可以分為類別分析模型、系統分析模型以及個體分析模型三種。第一種是按照審計業務類別的不同來展開分析工作，通過這種方式來明確分析工作的重點。第二種分析方式是站在宏觀的角度對其進行分析，從企業的運行狀態、收支情況以及發展方向等層面進行運算處理。第三種主要的功能是要發現企業經營的問題，對發現的審計證據進行匯總。

五、大數據審計實例

為了方便介紹，這里以某大型國有企業的審計工作為例。該企業在進行內部審計的時候，采用了大數據技術，對審計工作進行了大膽創新，同時優化了審計的流程，讓審計工作形成了全覆蓋。工作小組使用采集數據對該國有企業的經營數據進行橫縱向對比，通過這種方式建立起兩組數據模型（即結構性數據與非結構性數據），兩組數據一同組成了審計大數據模型。在此基礎上，根據不同的審計需求來建立具有針對性的審計分析模型，以此來對該國有企業的經營情況進行評估。

（一）建立企業經營狀況模型。審計人員需要對該企業的財務數據以及各項經營數據，按照不同規模、不同區域的方式進行采集，以此來獲得項目資金數據，然后將這些數據與公司所在區域的經濟發展方針進行對比，得到針對企業實際發展情況的總體評價[4]。比如說經信、科技等部門申請立項的數據，每一個項目資金支持的數據等，將這些數據與企業經營數據進行橫向比對，通過對比分析發現該企業實際上通過技術改造項目而獲得了大量財政補貼，但在產生嚴重虧損的情況下堅持進行項目推進，并且進一步擴大生產規模，造成資金的嚴重浪費。

（二）建立經營戰略規劃與落實模型。利用大數據技術強大的信息整合能力，對本行業中，不同公司的盈利、投資以及研發費用等數據進行橫向對比，核查審計目標企業是否按照計劃來使用資金，并且判斷其自身制定的發展計劃的實際完成情況。此外，還要分析公司發展計劃的制定，是否與本地區的政策產生了沖突。在核查的過程中，審計人員發現該公司由于決策上的失誤，造成了其海外投資失敗，造成了大量經濟損失。

（三）建立風險與融資模型。該模型主要以企業的財務數據以及稅務數據為基礎，結合大量第三方數據，利用大數據技術強大的數據處理能力，分析出該企業目前的盈利能力以及發展前景，這些數據是評估企業運行以及融資能力的重要參數，通過大數據技術，實現了對于該企業財務風險的全面監管。

六、大數據審計的優化方向

利用大數據技術，審計人員不僅可以利用新的審計方式對審計工作進行創新，同時還可以推進審計全覆蓋工作的開展，具有很大的發展前景。但我們也要清楚地意識到，由于大數據技術出現的時間比較晚，與審計工作的結合主要停留在技術層面，想要充分發揮此技術的能力，就要從三個方面對其進行優化。

（一）提高工作人員素質。想要利用好大數據技術，審計人員的能力是非常重要的一點。由于大數據技術的操作平臺是在計算機上，因此工作人員要具備一定的計算機能力。針對這一問題，相關部門在進行人員培訓的時候，要適當增加有關計算機技術以及互聯網技術的知識，在提升專業知識的同時，也提高其計算機能力。特別是對于一些年紀大的審計人員，審計機構要針對其具體情況進行針對性培養，讓其可以快速適應新的工作模式。

（二）完善數據平臺。大數據技術的載體是強大的數據平臺，如果數據平臺出現問題，那么大數據技術就無法順利使用。因此審計機構要加快數據平臺搭建工作的進度。在實際工作中，審計機構要以實際工作內容以及特點為基礎，結合以往審計工作的寶貴經驗，利用大數據技術，對不同行業、不同部門，制定具有差異性的數據采集標準。通過這種方式來防止跟風投資以及盲目建設。此外，還要建立大數據審計系統，在該系統內部對數據分析模式進行不斷完善，以“深入強化”、“突出重點”以及“分步推行”為原則，讓審計全覆蓋成為可能。

（三）重視數據共享。由于大數據技術普及的時間有限，在這個階段，大多數企業的工作重心還停留在建立企業內部大數據。特別是對于一些關鍵信息，由于數據規模龐大，平臺公司內部數據庫的建立尚未完成。在這種背景下，平臺公司項下不同行業的企業之間的數據聯系并未貫通。從宏觀層面上看，現階段大數據技術的滲透還是以縱向拓展為主，企業之間的橫向聯系比較少。針對這一情況，要加快不同行業企業之間大數據庫的橫向聯系，讓數據信息能夠形成高效流動與共享。并在此基礎上建立統一的數據開放平臺，利用其開放性，讓各個企業可以主動進行數據的采集與開放，以此來強化數據的整合，提高分析數據的精度與效率，在大數據技術強大運算能力的幫助下，實現對企業經營數據價值的深入挖掘，提高數據時效性，讓審計工作變得更加客觀、高效。

七、結語

大數據技術的出現，為審計工作注入了新的活力。一方面有效地推動了審計創新工作的開展，另一方面也讓審計全面覆蓋成為可能。想要在審計工作中充分發揮大數據技術的優勢，就要通過建立不同類型的分析模型，來提升審計數據的精度。同時借助大數據技術強大的收集、分析能力來拓展審計數據參數范圍，提升審計效率。