大數據背景下企業內部審計創新與發展研究

葛建偉

【摘? 要】由追求質量到追求效率，大數據背景下企業內部審計的整體架構重點在于數據導向，通過對相關數據進行清理、關聯性分析，發現和解決好企業經營中存在的問題。然而就目前的審計工作而言，還存在著審計風險、信息安全、人員能力等方面的挑戰，只有構建以數據為主導的審計工作模式、創新審計方法和完善大數據的審計制度，才能夠不斷提升企業內部審計的效用。

【關 鍵 詞】大數據;企業;內部審計

【課題名稱】國家社科基金一般（含青年、后期資助、中華學術外譯）項目“大思政視野下紅船精神融入高校思政課建設的理論與實踐研究”（項目編號：19VSZ109）。

一、前言

企業內部審計是對企業經營中可能存在的諸多問題進行挖掘分析、查錯防弊，包括是否合規、收支是否均衡以及經濟責任承擔等內容。大數據時代，數據作為一種生產要素已滲透到企業全部經營活動中，并對企業內部審計產生影響。與一般審計不同，大數據下審計的數據來源更為復雜，數據量更大，涉及到企業經營的各個領域，甚至包括組織效率問題，都可能影響到經營效益，也理應被納入審計數據的范疇。原有審計模式在審計風險的評估、業務流程介入以及審計取證等方面都會發生改變。通過運用大數據思維、提煉大數據信息和降低審計風險，企業能夠充分了解自身經營狀況，從而更好贏得市場。

二、基于大數據的企業內部審計相關研究

大數據背景下，審計發展轉型受到國內外理論界的普遍關注，目前研究多集中于大數據所帶來的審計模式變革和審計方法的創新方面。從大容量、多維度中采集數據，建立大數據審計模型，再利用智能技術對數據進行分析，進而挖掘出企業發展的內在規律，大數據審計搭建了一個創新性的審計基本框架。數據采集、處理和應用的技術與方法需要創新，審計的職能定位也要發生改變。

審計的價值論認為，內部審計服務于組織發展，并且為組織創造價值增值，其價值創造應能滿足組織不同時期發展的需要。具體到企業經營，審計部門在提升審計質量和效率的同時，不僅能改善外部經營環境，還能加強內部管理，特別是科學決策上提供合理化建議，從發現問題到解決問題，使企業朝著有序方向發展。通過數據嵌入審計的工作流程，審計被賦予更豐滿角色和更多的監督職能，大量數據的提煉、挖掘、分析和處理，不但在加強內控建設上，而且在創造價值上為企業提供了新的發展思路。

審計的方法論認為：大數據技術應用驅動審計方法創新，審計是以企業業務管理系統中存儲、生成的電子數據為基礎，綜合應用數據分析工具查詢比對、多維分析，構建數據模型，數據分析將跳出人工計算的缺陷，通過數據模型歸集、抽取和研判，發現審計線索，從而更好揭示出數據背后蘊含的信息與價值。審計手段將跳出操作性、執行性的局限，由單純審查單位賬本擴展到業務數據、電子數據的業務審查，審計方法更追求協同作業、效率和質量。

審計的結果論認為：傳統審計注重的是發現問題和問題整改，而大數據審計是以分析、預測為主，雖然審計定位也是從問題發現向問題解決轉變，但在整個審計結果運用上更注重制度流程的完善，不偏重于結果和哪一個環節。審計質量的可驗證性不僅在于發現問題，還要提出解決問題的辦法。對于企業經營中存在的漏洞，數據挖掘技術將加大舞弊審計開展的廣度和深度，在獲取各維度信息的基礎上，更有利于企業全面掌握經營中的問題，保障企業健康有序發展。對這些數據的挖掘能極大降低企業風險，為企業增值服務。

綜上而言，大數據時代，審計的環境、方法、內容以及思維模式都在改變，著眼于數據特征、技術特征、應用特征的認識，理論研究上不僅要關注審計的技術應用，還要重視審計模式的創新，特別是在審計組織方面，這將成為研究領域的主要方向。

三、大數據驅動下企業內部審計的轉型問題

1.由審計高質量化向審計高效化轉變。

傳統審計基于查賬糾錯，主要圍繞財務報表選取適量數據進行比對和分析，因數據抽查范圍和數據抽查量的有限性，而使審計憑賬的依據有限，這種思維可以達到精準量化審計的效果，但反映問題不夠全面。對于企業經營而言，財務報表的審計也許只能反映成本問題或營銷效值，而不能解決企業發展中出現的其他問題。但在大數據環境下，數據的量大、關聯性強、結構多元的特征，已超越傳統的數據管理能力，必須用大數據的存儲、檢索和處理方法。既要尋求數據集中的高質量化，更要在數據分析、處理和應用過程中追求高效化，大數據技術除了解決數據“價值”性的問題，還要確定哪些數據有“價值”，高效化則是大數據追求的更重要目標。在此情況下，審計目標不但要求精確，更要高效。圍繞企業關注的熱點難點問題，審計人員可以通過大數據技術快速獲取企業經營信息，瞄準審計重點，有針對性的解決企業難題。

2.由事后監督向全過程監督轉變。

基于系統功能提升和搭建更多維度、更深層次的審計場景，從發現問題到解決問題，內部審計有了結構性變化，由事后監督向事前、事中的監督轉變，大數據審計不再局限于最終結果的審計，而是越來越講求全過程審計。內部審計對企業經營活動的監測將常態化，并具有可持續性[2]，而大數據技術也足以支撐審計工作對企業經營活動的持續關注和問題跟蹤，通過動態掌握企業運營狀況，實現對整個企業組織管理、風險預防的審計覆蓋。隨著大數據技術應用，當前的審計工作已從企業生產、供應領域融入到設計、營銷以及組織管理的整個經營過程，通過把自動化審計程序嵌入各業務系統中，實現全過程的監督。

3.由反映過去向預測未來轉變。

在衡量企業發展健康度時，生產經營以及財務關鍵指標往往成為審計的重點領域，明細數據和發現問題是審計的最主要職能。而在大數據環境下，將多源數據進行關聯整合，產生新的審計分析視角，有助于深入挖掘問題根源和預測企業未來發展。借助廣泛的數據資源利用，審計工作全面介入企業經營環節，可以探尋到企業發展中的問題，做出提前預測，提出動態性決策建議，進而增強經營風險防范能力，確保企業價值的持續增長。由此看來，審計地位在企業經營中的作用將具有戰略性和前瞻性的功能。

4.由財務審計向綜合管理審計轉變。

傳統內部審計往往停留在財務審計范疇，尚未能實現數據溯源的分析體系，而大數據審計則能將審計視角向各項業務延伸，包括財務、質量管理、資本運營、產品創新等領域。由于數據處理技術在采集、整合、分析和挖掘的能力提升，可以支持審計工作觸及到企業經營的多個環節，從中找出經營管理中的共性問題和發展趨勢，指導、規范企業經濟活動。當前，內部審計的范圍已由單純的財務收支審計擴展到績效、政策、信息和經濟責任等多方面，內部審計的信息化水平也在不斷提升，如利用全數據監測建立完善的審計流程，實現經營業務監督全覆蓋，這些大大減少了常規錯誤，避免了風險產生。

5.由關注抽樣樣本向全樣本轉變。

傳統審計通常采用抽樣的方式，由于抽樣的數據只反映某一個經營環節的狀況，如果不能找出與其他環節的相關性，就無法做出正確的審計結論，這樣的審計結果自然缺乏代表性和深度。大數據時代，數據的跨行業、跨企業搜集和分析，大量的數據產生需要更全面的樣本審計，大數據技術可以提供這樣的支持，能夠幫助內審人員整體性的把握數據，實現對內外部、多領域的數據匯總，將數據信息由點、線到網的整合，對所收集的結構化和非結構化數據進行有效處理，從而免除單一審計樣本的偏差，提高了審計質量和可靠性。

四、大數據下企業內部審計的整體架構

1.數據的概化與采集。

數據的采集與概括是大數據審計的第一步，面對數據庫中存儲的大量數據，基于審計目標的要求，應對呈現的結構性和非結構性數據進行歸納與整理，初步判定數據的有用性。對企業經營而言，審計工作首要的是對企業的業務性質、業務流程和關鍵節點進行了解，第二步是圍繞著業務特點去采集數據，大數據技術可以幫助找到數據存儲位置、存儲形式與結構，并能夠通過數據采集、整理形成問題的初步判斷，進而實現對整個業務信息的掌握，這將為下一步數據分析打下堅實基礎。

2.數據質量評估。

完成采集的數據仍然是數量龐大的，如何判斷數據的有用性，需要對數據進行篩選和預處理，利用大數據的清洗軟件程序植入到所收集的數據庫中，就可以判斷哪些數據能為審計目標服務，這樣的技術不僅節約了人力成本，更重要的是在把握數據質量的基礎上提高審計效率。因此，對數據的質量評估也非常重要，為了保證審計目標實現，在審計人員進入審計場景后，就要圍繞數據質量問題預先設計好審計規劃，以確保數據質量滿足審計的要求，所以錄入的數據一定要進行質量評估。反之，由于錄入錯誤、數據缺失、數據不準確，都會影響審計結果。

3.數據統計與分析。

在經過采集和質量評估后，對大量有用性的數據進行分類匯總和實質性分析，將是審計工作最具體、最關鍵的階段。大數據技術可以助力審計工作更容易發現數據間的屬性關系，并進一步確定重點審計方向。通常，企業經營業務是可變化的，因此審計可用的數據將越來越多，行業內及跨行業、跨領域的數據綜合比對和關聯分析也不能缺少，這樣才能提高審計查核質量。關聯分析是大數據技術的優勢，借此優勢，透過數據庫與數據庫之間的關聯，也可以發現審計的異常點。

4.數據挖掘與應用。

數據挖掘主要服務于發現問題并解決問題，從梳理問題中發現管理中的缺陷。一般情況下，數據的挖掘就是為發現管理漏洞服務的，但在大數據環境下，這樣的主題設定已經改變。隨著績效審計的興起，審計工作主要圍繞企業經營績效展開，包括人事績效也可能被納入審計評價中，自然地，涉及銷售、資金運用、風險管理的直接績效問題，更是審計數據挖掘的主題。而數據結果的動態性報告模式，為企業指明重點發展方向，審計應用最終是為企業科學性決策提供服務。

五、面臨的挑戰和問題

1.審計風險問題。

審計如果建立在不實的數據基礎上，將存在重大風險;或把虛假數據當成一般數據進行分析處理，也會產生誤判、錯判的審計風險，這些風險都是由于數據不全面以及數據不準確所導致的，在數據上的偏差必然出現審計誤判。借助大數據技術，審計在抽樣方法、數據采集、數據分析和挖掘上更精準而富有效率，但面對多領域、多部門的數據把握情況，仍然存在著審計風險。從數據采集的第一步，由于被審計單位通過業務流程產生的數據真假滲雜，虛假數據從采集源頭上就存在固有審計風險，確保數據的真實性、完整性至關重要。數據的分析過程更是真假數據辨別的過程，審計要求、技術應用和審計人員能力決定數據分析的準確度，面對大量數據，審計人員如果不能在有限時間內對數據進行充分的研究、整理和分析，將會導致審計風險。

2.信息安全問題。

大數據技術帶來審計數據收集和分析的便利性，但在固有程序下也存在信息安全問題，數據中包含的企業商業信息、個人信息，需要從技術和制度上進行安全保證。當前內部審計越來越多具有非現場化、自動化和實時的審計特點，與傳統審計模式相比，大數據共享平臺作為最主要的數據傳輸工具被使用，而數據在采集、傳輸、分析和保存過程中，如果被外界竊取，或者數據被內部篡改，都會給企業造成不可挽回的損失。這就要求從制度上進一步完善各個部門數據資料管理的規范性，從審計人員職業道德建設方面強化技術能力和保密意識，確保數據信息的安全和有效。

3.人員能力問題。

審計技能和審計知識的掌握是檢驗審計人員能力的最基本標尺，但在大數據背景下僅有審計知識是不夠的，企業內部審計已擴展到企業經營的各個方面，如決策、質量管理、資本運營等，通過審計發現問題也不是單一方面造成的，有可能涉及多方面的綜合影響，這時就需要審計人員熟悉企業的全流程業務，并且能掌握大數據技術。當前很多審計人員仍局限于靠積累經驗來發現異常數據，數據分析的基礎技能薄弱，遠未達到精準審計的效果。審計工作與海量數據相關聯，要求審計人員必須要具備大數據思維和數據分析能力，而能夠熟練掌握大數據技術的審計人員仍是少數。

4.大數據審計體系設計問題。

企業內部審計是要發現企業在經營中可能存在的問題，并提出建議，而工作流程不規范、對審計問題或風險的評判標準不統一、審計工作輸出成果不規范等，將會導致審計效率低下，需要有統一的信息化系統來進行管理。大數據審計系統是解決審計標準化的最好手段，然而面對不同企業、產品或服務、不同的商業模式，要想設計出一個標準化的審計系統卻并非易事。除人員素質外，還要求組織協調、資源整合以及信息化平臺建設，這就需要資源投入和組織創新，無形中給審計工作帶來更大挑戰。

六、結論與建議

1.構建以數據為主導的審計工作模式。

大數據為主導的審計模式更具有戰略導向性，通過發現企業現有制度問題而揭示出經營風險。企業審計的“數據”優化是支撐戰略導向的基礎，最重要的是解決企業審計數據的采集和存儲、數據調用及管理等問題。審計工作應引入大數據挖掘技術，圍繞企業發展難點設立審計項目，采集強相關的數據，在此基礎上構建數據模型進行定量分析，保證企業每一項業務都能達到全過程的監督。

2.創新大數據的審計方法。

大數據時代的到來必然帶來審計方法的創新，大數據技術中常用的可視化分析、數據挖掘算法、預測性分析，都是對審計方法的豐富。面對海量數據，還要充分利用關聯規則方法，挖掘數據之間的相互關系，通過關聯關系找到數據背后潛藏的問題。

3.完善大數據的審計制度。

首要的是建立數據中心，集中管理審計大數據。其次是完善數據的使用制度，要規范數據使用的審批流程，審計人員采集數據和保管數據都要有一整套工作章程，不得個人隨意調取數據和轉移數據，要充分利用數據中心，建立標準化數據庫和信息平臺，依據信息平臺開展審計工作。

4.重視審計人才培養。

鍛造一支精方法、懂技術的審計隊伍是發展大數據審計的關鍵。加大人才培養力度是首位的，而拓寬人才培養渠道是應有之策，企業應與高校、社會培訓組織結合，培養大數據和審計的復合型人才。在企業內部可以通過職業規劃構建大數據型審計團隊，通過團隊促進和交流，積淀審計員工的知識結構。也要通過激勵政策挖掘現有審計人員的潛能，讓他們從被動學習轉向自覺的能力再提高。

綜上所述，大數據技術開拓了新的審計模式，實現了企業內部審計的精準化和高效化，當然對審計人員也提出了更高的能力要求。企業應從數據、人才和技術等方面做好基礎性工作，建立起大數據審計的內部管理機制。

········參考文獻·····················

[1]陳力.大數據時代企業內部審計信息化研究[J].中國市場，2021，（30）：197-198.

[2]呂敏蓉.數字化背景下企業內部審計轉型痛點及對策[J].財會學習，2021，（28）：124-126.

（作者單位：嘉興學院）