大數據時代內部審計機構組織方式研究

張文秀 張琳琳 夏聰穎

【摘 要】 大數據給內部審計帶來了巨大沖擊，現有的內部審計組織方式在一定程度上難以適應大數據審計。通過文獻回顧分析大數據審計發展的困境，對當前內部審計機構的金字塔型、矩陣型等典型組織方式進行比較，并結合大數據審計的特點，提出大數據時代基于大型審計項目組織方式的內部審計機構改革方向，即減少內部審計機構組織層級，構建跨部門數據集中與分享的云存儲平臺，引入大數據專家組成內部審計數據組。最后，進一步優化大數據環境下協同工作的內部審計流程。改進后的內部審計機構組織方式有助于強化審計數據管理，合理配置和利用審計資源，優化審計流程。

【關鍵詞】 大數據審計; 內部審計; 組織方式; 數據先行; 審計模式

【中圖分類號】 F239? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2021）08-0022-05

一、引言

隨著大數據、智能化、移動互聯網和云計算等新技術的飛速發展和廣泛應用，我們已進入大數據時代。大數據審計是黨和國家在新技術、新形勢、新時代背景下對審計事業的戰略部署，它既是審計理念和技術的變革，也急需審計模式、組織方式上的改進，從而滿足不斷提高的審計要求，提升組織治理現代化水平。然而，當前的內部審計機構仍采用傳統的組織管理方式，難以適應大數據審計對數據、平臺、人才等方面的要求。為此，本文剖析大數據審計的發展困境，對比分析我國現有內部審計機構組織方式的不足，并在此基礎上提出大數據時代內部審計機構應減少組織層級，構建跨部門數據集中與分享的云數據存儲平臺，聘用大數據專家組成內部審計數據組，并優化大數據審計模式下協同工作的內部審計流程。

二、大數據審計發展的制約因素

自2012年美國政府啟動“大數據的研究和發展計劃”以來，國內外學者紛紛投身于大數據研究之中。在審計領域，大數據審計的相關研究還處于初級階段，國內外的眾多學者通過研究大數據審計發展面臨的困境，理清了大數據審計現狀，為推動大數據審計在內部審計中的應用奠定了基礎。

國內外學者提出大數據審計發展的阻礙因素主要有：

（一） 數據傳輸層級多、缺乏標準化

審計數據量巨大且結構復雜，數據之間的關系難以理解和掌握[1]，再加之數據多層傳遞更易造成信息失真[2]。而審計軟件種類較少、匹配復雜，對接的會計軟件比較多樣，再加上缺乏標準化的數據格式，使得審計數據傳輸過程中，需要進行格式轉化，數據傳輸過程中的格式轉化工作量巨大，傳輸耗時長，數據可能會發生改變，以至于數據質量不高，最終對審計結果造成負面影響[3]。

（二）大數據分析平臺缺乏

企業中的原始數據彼此獨立的，難以實現融合，容易形成“信息孤島”[4]，導致信息之間關聯性不強，難以實現信息共享和互換，對構建大數據分析平臺造成了阻礙[5];企業內部用于分析大數據的平臺尚不成熟，導致內部審計信息化高度依賴外部供應商，而信息化供應商良莠不齊，篩選不當可能直接使得審計效果大打折扣[6]。而大數據分析平臺的建設至關重要，只有基于此平臺才能充分發揮大數據審計的優點[7-8]。

（三）復合型人才不足

傳統的審計抽樣理論已無法滿足對財務數據和業務數據真實性、準確性和完整性的核查，當今內部審計人才需要掌握大數據技術進行審計[9]。大數據分析為審計取證工作帶來了強有力的技術支持，也在深刻改變著審計取證的方式和方法，傳統審計人才已難以勝任此工作，培養新型審計大數據分析人才迫在眉睫[10]。

以上研究提出了制約大數據技術在內部審計應用中的因素。截至目前，基于大數據時代內部審計機構組織方式該如何改進的研究非常缺乏，以往有關審計機構組織方式的研究大多是建立在政府審計的背景之下，并未考慮到內部審計的特性，這主要由于對其研究涉及交叉學科知識，大數據管理平臺與內部審計之間的整合與契合是一個繁雜的過程。

三、我國內部審計機構組織方式

20世紀90年代，公司治理和內部控制的研究進入了較為成熟的階段，內部審計在此背景下由管理導向內部審計走向風險導向內部審計。1999年6月，國際內部審計師協會（IIA）通過了基于風險導向的內部審計新定義和內部審計職業實務標準框架的內容，并于2001年正式實施。基于此，各單位對與風險導向內部審計相適應的組織內部組織設置、職責分工和權限劃分、責任機制、信息傳遞方式和相應的人員配備等進行了新一輪的探索。而組織方式作為審計主體核心能力的重要組成部分，對有效履行審計職責、充分發揮審計功能及作用、實現審計目標和推進審計機制改革至關重要[11]。

近年來，審計環境發生著深刻變化，內部審計機構為了適應不斷變化的企業內外部環境、滿足不斷發展的內部審計需求，不斷創新內部審計機構的組織方式[12]。現有的內部審計機構組織方式主要有金字塔式組織方式、矩陣型組織方式、大型審計項目組織方式等。

（一）金字塔型組織方式

金字塔型是審計發展初期的主要組織方式。決策者、管理中層和擔負操作的基層形成金字塔型結構，這種組織方式在審計項目實施中發揮了重要作用。但金字塔型組織方式下，層級和程序繁復，易導致信息傳遞效率低下，多層傳遞造成信息失真[13]。中層和基層人員對決策者依賴性較強，主動性、積極性和創造性不高，難以釋放基層人員和管理者的創造潛能。因而，后期更多的企業選用了矩陣型組織方式。

（二）矩陣型組織方式

矩陣型組織方式是由按照職能劃分的縱向領導系統和按審計項目劃分的橫向領導系統相結合的組織形式。在矩陣型組織方式下，內部審計部門通過抽調其他部門的職能專家，促進復雜、專業性強的審計項目實施[14]。但這種內部審計組織方式也面臨著抽調的專家審計組成員受雙重領導、出工不出力，進而管理相對困難等問題，且這種組織方式下內部審計機構趨向于只關注本部門的任務，容易形成“信息孤島”[15]。

（三）大型審計項目組織方式

大數據環境下，審計要求日益提高，審計數據日益繁雜，大型審計項目也日益增加，于是出現了大型統一審計項目組織方式，審計項目由高層統一組織實施。該組織方式實現了信息共享，但往往審計項目管理幅度過大、分權過多，增加了管理難度;審計項目歷時較長，審計人員工作疲憊產生“厭戰”心理;調派的審計專家習慣于在部門各自為戰的工作方式，不能從全局的高度提出審計建議[16]。

每一種典型的內部審計機構組織方式都在特定時期推動了審計實踐的發展。而在大數據時代，原有的內部審計機構組織方式的缺陷更加凸顯。為此，內部審計機構組織方式應緊密結合大數據審計的發展進行改進。

四、大數據時代內部審計機構組織方式的改進

大數據時代，被審計數據的真實性、完整性、相關性以及審計人員對數據的處理分析能力影響著審計的效果和效率。上述的三種審計機構組織方式中，大型審計項目組織方式實現了信息共享，是最貼合大數據審計要求的組織方式。但同時該內部審計組織方式也有一定的局限性，例如：審計機構管理幅度過大，審計數據均來自于被審計部門提供，并非一手數據，對其真實性、完整性、相關性的考量有賴于內部審計人員的職業判斷，主觀性較強。與此同時，大數據時代下的內部審計人員不僅需要掌握審計知識，對于數據分析也需要融會貫通。而這種跨學科能力的培養在短期內較難實現。針對上述問題，下文將基于大型審計項目組織方式探討大數據時代內部審計機構組織方式的改進方向。

（一）減少內部審計機構組織層級

信息上傳下達失真與組織層次數量成正比，為保證內部審計信息傳遞的質量和效率，需在審計業務流程管理的路徑和管理的寬度上進行重組，縮短審計管理通道和路徑，形成扁平化的內部審計機構。扁平化的內部審計機構組織方式的優勢表現在：一是組織層級減少，程序簡化，控制幅度大大擴展。二是減少了信息傳遞的層級，進而使得信息傳遞更為精準，加快了信息流傳達的速率。三是對外界的反應和需求更為敏感，使內部審計適應企業內外部環境變化的能力大大提高，從而提高決策效率。四是優秀的內部審計人才更容易成長。由于扁平化管理中，一線內部審計人員必須獨立行使眾多原來由高層擁有和行使的職能，對內部審計人員的專業能力、管理能力和決策能力提出了更高要求，進而促使內部審計人員能在實戰中盡快成長起來，也更易形成彼此互補、彼此合作的團隊。五是有利于節約審計資源。扁平型組織結構由于層次少，人員精簡，加上大數據審計技術、計算機輔助審計技術的應用，可以使得原本緊張的內部審計資源得到一些緩解。

（二）構建多部門數據云存儲平臺（見圖1）

一個有利于組織共享信息的組織方式能使得信息實現共享，從而使得其他項目組在開展其審計工作時更有針對性。大數據環境下，建立標準化、程序化、自動化的多部門多源異構大數據的轉化、上傳、存儲工作流程，構建數據云存儲平臺，實現信息共享，以提高信息資源利用率，避免數據采集、存儲和管理上重復的勞動，更合理地配置內部審計資源，在實現審計全覆蓋的同時，將有限的內部審計資源更多投入到高風險領域，使得審計資源利用更具有效率，從而提高審計的效率和質量，降低審計風險。

同時，企業內部各項業務是連貫的，不同部門間的信息是相互聯系、可相互印證的。這種可印證性是審計數據真實、完整的保障。在大數據時代，內部審計部門為了獲得可靠、相關且完整的審計證據，需要從被審計部門采集大量敏感和重要的數據來進行分析。而對于敏感數據的采集可能會引起被審計部門的抵觸情緒，而不愿提供相關審計證據，這樣將無法獲取完整的審計證據。然而，與之相關的其他部門數據可以提供部分審計證據。例如：在被審計部門故意隱瞞固定資產已抵押的情況時，與單位有往來的金融機構提供的信息可以對該項內部審計有所幫助。在獲取金融機構往來信息后，向金融機構發函即可驗證固定資產抵押情況。因此，匯集相關部門審計數據，借助于大數據的相關性，理清數據間的聯系，使數據可以相互印證，從而發揮大數據的潛力。

多源異構數據的云存儲平臺在構建和運行過程中，數據安全保障措施也必不可少。在該云存儲平臺的數據可能會遭受來自網絡的攻擊，進而會影響大數據的安全。因此，在構建數據云存儲平臺時，還需要建立與大數據相適應的貫穿數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據維護、數據分析等整個數據生命周期的一系列安全控制和保護措施，這也必將涉及多個管理和業務部門。

（三）引入大數據專家組成內部審計數據組

“審計未動、數據先行、集中分析、分散核實”是大數據時代的審計模式。然而，當前內部審計部門基本上僅由傳統審計人員構成，難以開展新審計模式下的大數據集中分析。大數據、審計是兩門專業性較高、且專業跨度較大的學科，要求審計人員同時精通這兩門學科具有較大的難度。因此，在內部審計部門中增設大數據組，由大數據專家來進行大數據集中分析，指導并協助各審計組開展大數據審計。落實審計新模式，內部審計部門引入大數據專家之后的大數據審計工作框架如圖2所示。

數據云存儲平臺實時或定期接收各部門的報送數據和審計部門采集的數據，這些數據來自諸多數據源，并且它們的數據模式往往不一樣。此外，數據可能存在重復、缺失、異常值等，在數據集成時必須要進行數據清洗。多源海量大數據的集成清洗的復雜性只有大數據專家才能勝任。如若由內部審計部門內的審計人員處理數據、分析數據并在此基礎上尋找審計疑點，可能會因其專業性不強，而導致數據處理不當，在無意間篡改了數據;若由其他部門的技術人員完成該工作，則在審計數據牽涉該部門利益時，可能無法保證數據的真實性。

數據組的加入可以豐富內部審計的人員結構和能力范圍，創新大數據時代的內部審計工作流程，使大數據審計人才的總量、結構基本滿足大數據審計的要求，進而更好地規避大數據審計風險，安全可靠地推行大數據審計。數據組的加入可以有效實現“數據先行、集中分析”，由數據組對審計大數據進行集成、預處理與分析。在此階段數據組可以發現審計數據中的異常。將發現的異常數據與審計組溝通，結合被審計部門的特點與當年行業形勢等因素后，可以基本確定該次審計中的疑點。然后，審計組派專人前往被審計部門“分散核實”。

另外，數據組的加入可以協助審計組出具可視化的內部審計報告。現有的內部審計報告大多采用大段文字描述的形式，不能直觀地反映出審計問題。而可視化的審計報告可以豐富審計報告的形式和內容，以標簽云、聚類圖、空間信息流、熱圖等形式生動直觀地進行報告，提供全景式、多維度的綜合審計成果展示。

五、內部審計機構組織方式改進后的審計流程

大數據審計模式下引入數據組與審計組協同工作，優化改進后的審計流程如圖3所示。

一是審計數據匯集存儲階段。主要任務是各個部門的數據自動化地集成，存儲在云端數據平臺中并確保數據傳輸與存儲過程中的安全。審計計劃開始前，在審計數據集成過程中實時進行的數據常規分析有助于內部審計部門盡早發現數據異常、識別重大風險等。

二是審計計劃準備階段。借助數據云存儲平臺，內部審計部門開展大數據集中分析，全面評估企業潛在風險，更容易察覺被審計部門中的異常并結合歷年審計結果中的重大發現、管理層與治理層關注的重要問題，定位審計重點領域，使內部審計部門可以在熟悉被審計部門的基礎上制定審計計劃，從而將審計資源投向風險較大的領域之中，降低審計風險。

三是審計項目實施階段。內部審計部門中的數據組與多個審計組協同工作，各審計組結合現有的被審計部門資料提出審計方向，并與數據組溝通。數據組遠程挖掘分析跨部門、跨項目的多源海量大數據，深入分析數據間的相關性，并與各審計組溝通，各項目組據此分別到現場核實，收集審計證據。

四是審計報告階段。形成可視化審計報告并報告審計結果，同時，內部審計部門將審計期間的重要發現形成可查閱追蹤的電子文檔，上傳至云存儲平臺。

五是審計整改階段。該階段形成的后續追蹤審計報告也上傳至云存儲平臺，以便后期追查。

六、結語

為了應對大數據對內部審計機構組織方式變革的客觀要求，本文提出在大型審計項目組織方式的基礎上，減少內部審計的層級，構建數據云端存儲平臺，引入大數據專家協助審計工作。這種改進具有以下優勢。

第一，強化審計數據管理。一方面，通過構建審計數據云存儲平臺，集成多部門多來源大數據，改變以往被動采集有限數據的情況，內部審計掌握實時“一手信息”;另一方面，在內部審計部門中設立由大數據專家組成的數據組，可以擺脫高層次、復合型審計人才缺失的困境，降低數據轉化、數據清洗過程中造成數據失真的風險，提高數據分析利用的效果。

第二，合理配置內部審計資源。一方面，審計數據云存儲平臺的應用，打破了部門間的“信息孤島”，使信息得以共享，整合了部門間的信息資源，便于識別整個組織的風險;另一方面，大數據專家開展大數據集中分析，各審計組及大數據專家協同工作、分散核實，內部審計資源也得到了合理配置。

第三，優化內部審計流程。一方面，內部審計機構層級減少，使得信息傳遞更為順暢高效;另一方面，大數據專家和審計數據云存儲平臺使“審計未動、數據先行、集中分析、分散核實”的模式成為現實的內部審計流程，既簡化了審計取證過程，也為審計證據的可靠性提供了保證。

【參考文獻】

[1] 蔣紅蘭.大數據背景下的政府審計問題研究[J].財會通訊，2019（7）：78-82.

[2] 孫偉.提高大型統一組織審計項目的審計資源集聚效能[J].審計研究，2018（5）：51-56.

[3] 劉任紅.大數據時代審計信息化面臨的問題[J].中國集體經濟，2019（3）：142-143.

[4] 張亞麗.財務共享服務模式下大數據審計框架探究[J].會計之友，2019（21）：21-24.

[5] 劉洋.大數據時代的信息化審計研究[J].經濟研究導刊，2019（1）：98-99.

[6] 潘春花，謝光安.大數據環境下內部審計的困境與對策研究——以行政事業單位為例[J].湖南社會科學，2019（4）：123-126.

[7] 馮玲.試探財務共享服務模式下的大數據審計[J].會計之友，2017（6）：111-114.

[8] 李廣森，王筱瀾.大數據時代財務共享服務模式的審計研究[J].會計之友，2016（19）：123-126.

[9] 葉文暉，劉國常.對信息化審計人才培養的思考[J].財會月刊，2017（17）：95-100.

[10] 陽杰，應里孟.審計大數據分析人才需求及其培養——基于CDIO理念的模式建構[J].財會月刊，2019（4）：108-119.

[11] 張莉，張俊民，朱琦.國家審計組織方式的改進與重構——基于天津市審計局的經驗考察[J].南京審計大學學報，2017（1）：85-94.

[12] 喬雅婷，時現.大數據時代背景下審計資源組織模式創新研究[J].中國內部審計，2017（9）：76-79.

[13] 達夫特.組織理論與設計[M].11版.王鳳彬，張秀萍，譯.北京：清華大學出版社，2014.

[14] 明茨伯格.管理工作的本質[M].方海萍，譯.北京：中國人民大學出版社，2012.

[15] 甘肅省審計學會課題組.甘肅省大型審計項目組織方式創新實踐與改進研究[J].審計研究，2015（2）：21-28.

[16] 程平，張雅.大數據時代基于云會計的審計實施框架構建[J].會計之友，2015（24）：134-136.