大數據發展背景下的企業內部審計創新研究

摘 要：隨著數字化時代的快速發展，大數據技術已經成為企業管理和決策的重要工具。在這個背景下，企業內部審計作為保障財務信息準確性和透明度的重要環節，也面臨著創新的機遇與挑戰。大數據技術為企業內部審計帶來了新的思路和方法，提升了審計效率與準確性，同時也對傳統審計方式提出了更高的要求。本文旨在探討基于大數據背景的企業內部審計的創新問題，深入研究了在大數據背景下企業內部審計面臨的問題，并提出了創新路徑，希望能為企業內部審計的現代化和智能化轉型提供有益的啟示與指導。

關鍵詞：大數據；企業內部審計；創新策略

前言

在數字化時代，大數據技術的廣泛應用已深刻影響了企業內部審計。傳統手工抽樣和抽查方式因財務數據龐大復雜而易出錯，耗時耗力。大數據技術使審計方式發生了徹底的改變，可快速獲取、整合與分析財務數據，挖掘隱藏規律和信息，提升審計準確性和效率。大數據技術對企業內部審計至關重要，可確保財務信息的真實性、準確性和合規性，助力企業可持續發展和穩健運營。

一、大數據技術在企業內部審計中應用面臨的

問題

（一）數據隱私與安全保護

大數據環境下，企業需要收集和整合來自多個數據源的信息，包括財務數據、個人信息等。在這個過程中，數據泄露可能發生在數據傳輸、存儲和處理的任何環節，一旦敏感信息泄露，將對企業造成嚴重的損失和聲譽風險。大數據技術可以挖掘數據背后的價值信息，但在進行數據分析時，涉及個人隱私或商業機密的使用，不當的數據使用可能會侵犯個人隱私權或泄露企業的商業機密，導致法律糾紛和社會輿論壓力。大數據技術本身也存在數據安全漏洞，黑客或惡意攻擊者利用這些漏洞入侵系統，竊取敏感信息或篡改數據，使數據的完整性和可靠性受到威脅。隨著數據隱私法規的不斷完善和加強，企業在應用大數據技術時面臨更多的合規性挑戰。不同國家和地區有不同的數據保護法規和標準，企業需要確保數據處理符合相應的法規要求，否則將面臨罰款和法律責任。同時，企業內部的員工也成為數據泄露的風險因素，有些員工濫用權限獲取敏感信息或泄露數據，這需要企業加強內部數據訪問權限管理和監控措施。

（二）數據質量與準確性

大數據環境下，企業從多個數據源獲取數據，這些數據源來自不同的系統、部門或供應商，數據的格式和標準存在差異。不一致的數據來源導致數據的不一致性和不準確性。在大數據環境下，數據的復制和冗余是常見的問題，如果數據重復和冗余未被及時處理，將導致數據質量下降，最終影響數據分析和決策的準確性。同時，數據質量會受到錯誤和缺失的影響。數據錯誤是由人為錄入錯誤或系統故障導致的，而數據缺失是由于數據未被及時采集或記錄導致的，這些問題都會降低數據的準確性和完整性。大數據量帶來了數據處理的挑戰，數據清洗和處理需要耗費大量時間和資源。如果數據清洗和處理不充分，將影響數據的準確性。在大數據環境下，數據的時效性至關重要。財務數據的實時性對于審計結果和決策的準確性有重要影響，但在處理大規模數據時，數據的實時性會受到限制。

（三）大數據技術應用的專業人才需求

大數據技術是一個新興且高度復雜的領域，要求從業人員具備深厚的技術背景和廣泛的知識面。然而，目前市場上的大數據專業人才仍然短缺，很多企業難以招聘到滿足要求的專業人才。由于大數據技術的復雜性，為現有的審計人員提供專業培訓是一項艱巨的任務。培訓成本不菲，而且培訓周期較長，影響了企業應用大數據技術的進程。要實現有效的大數據應用，專業人才不僅需要掌握大數據技術，還需要了解財務審計的專業知識和行業背景。然而，大部分大數據專家缺乏財務審計方面的經驗，導致在應用大數據技術時無法充分理解審計的特殊需求。大數據領域的競爭激烈，擁有大數據技術能力的人才往往受到其他行業的高薪挖角。這導致企業在建立團隊和穩定人才隊伍方面面臨挑戰，特別是對于中小企業而言[1]。大數據技術的應用需要財務審計與信息技術的跨學科融合，然而，財務審計和信息技術領域的專業人才往往存在溝通和理解障礙，導致在實際應用中存在協作不暢、合作不夠緊密等問題。

二、大數據技術在企業內部審計中應用的創新

路徑

（一）自然語言處理（NLP）技術的使用

企業內部審計涉及大量的文本數據，如財務報表、審計報告、會計憑證、合同文件等，傳統的文本數據處理通常需要耗費大量的時間和人力，而NLP技術可以自動化地處理這些文本數據，實現文本的自動分類、提取和分析。財務報表是企業財務審計的重要數據來源之一。通過NLP技術，審計人員可以快速提取財務報表中的重要信息和關鍵指標，實現財務數據的自動化分析，減少人工干預，提高數據分析的準確性。在大數據背景下，審計人員需要從大量文本數據中抽取關鍵信息，如交易金額、日期、交易主體等。NLP技術可以自動抽取這些信息，從而提高審計的速度和準確性。除了處理結構化的財務數據，NLP技術還可以用于情感分析，即通過分析文本中的情感色彩，了解相關主體的態度和情感。這對于發現潛在的欺詐行為和異常情況具有重要意義。在財務審計中，審計人員通常需要閱讀大量的文件和報告，NLP技術可以用于自動生成文檔摘要，提取文檔中的關鍵信息和結論，幫助審計人員快速了解文檔內容。通過NLP技術，企業可以實時監測與財務審計相關的輿情和媒體報道，了解外界對企業財務的看法和評價，及時發現并解決財務風險和聲譽問題。

（二）設計全面的數字化審計流程

數字化審計流程的第一步是收集來自不同數據源的財務數據和文本信息。這些數據包括財務報表、交易記錄、合同文件等。審計人員可以借助大數據技術和數據集成工具，將數據從不同來源整合到一個統一的數據平臺中。在進行數據分析前，需要對數據進行清洗和預處理。這包括去除重復數據、處理缺失值和異常值等。數字化審計流程可以借助數據清洗工具和數據質量檢查方法，確保數據的準確性和完整性。數字化審計流程利用大數據分析技術，對整合后的數據進行自動化分析。審計人員可以使用數據挖掘、機器學習和自然語言處理等技術，發現潛在的異常交易、欺詐行為和風險點[2]。數字化審計流程可以建立風險預警模型，監控財務數據的實時變化，一旦發現異常情況，及時發出預警，幫助企業防范風險和減少損失。數字化審計流程可以自動生成審計報告和摘要，將分析結果以可視化的方式展示，便于審計人員和企業管理層快速了解審計結果和發現問題。數字化審計流程可以建立數據共享平臺，使得審計人員和相關部門可以實時共享數據和信息，促進協作和溝通，加快問題解決的速度。數字化審計流程可以建立審計過程監控系統，實時跟蹤審計進度和質量，及時發現和解決問題，不斷優化審計流程，提高審計效率。數字化審計流程必須加強對數據安全與隱私的保護措施，確保財務數據的安全性和保密性，避免數據泄露和濫用。

（三）利用數據倉庫和云計算技術

數據倉庫是一個專門用于存儲和管理企業各類數據的中央庫。在數字化審計中，企業可以建立一個數據倉庫，將來自不同系統和數據源的財務數據、交易數據、合同數據等集中存儲。數據倉庫的構建使得審計人員可以更方便地獲取和整合各類數據，實現數據的一站式訪問。在數據倉庫中，數據集成和清洗是至關重要的步驟。審計人員可以利用數據倉庫的集成功能，將來自不同數據源的數據進行整合，消除數據的冗余和不一致性。數據倉庫也可以提供數據清洗和預處理的功能，確保數據的準確性和完整性[3]。云計算技術為數據倉庫提供了高效的大數據存儲和處理能力。通過云計算平臺，企業可以彈性地擴展存儲和計算資源，應對大數據規模的挑戰。這使得數據倉庫能夠處理海量數據，支持復雜的數據分析和挖掘任務。數據倉庫和云計算技術使得實時數據分析成為現實。審計人員可以通過數據倉庫中的數據，結合實時計算和數據可視化技術，實時監控企業財務數據的變化和動態，及時發現異常情況和風險。數據倉庫和云計算技術需要加強數據安全保護措施，確保財務數據的安全性和隱私保護。云計算服務提供商通常會提供數據加密、訪問控制、備份和災備等安全功能，幫助企業保障數據的安全。利用云計算技術，企業可以根據實際需求靈活調整資源使用，避免大規模的硬件投入和維護成本[4]。云計算提供了按需付費的模式，使得企業可以根據實際使用量支付費用，降低了數字化審計的成本。數據倉庫和云計算技術可以支持多人同時訪問和協作，審計人員和管理層可以在同一個平臺上共享數據和信息，從而提高協作效率，加強信息溝通和共識達成。

（四）實現數據共享與互通

在企業內部，不同部門和系統通常會擁有各自的數據源和數據庫。為了實現數據共享與互通，首先需要進行數據整合與標準化。企業可以采用數據集成工具和技術，將不同數據源的數據整合到一個統一的數據平臺或數據倉庫中，并對數據進行標準化，確保數據的一致性和可比性。企業需要制定明確的數據共享政策和準則，明確哪些數據可以共享，哪些數據需要保密，以及如何進行數據訪問和權限管理。數據共享政策應當符合相關要求，保障數據安全與隱私。為了實現數據共享與互通，企業可以建立數據共享平臺，提供統一的數據接口和服務。數據共享平臺可以是企業內部的數據交換平臺，也可以是采用云計算等技術，與外部合作伙伴共享數據。對于涉及與外部合作伙伴的數據共享，企業需要制定數據共享協議，明確數據的使用范圍和目的，并確保合作伙伴符合數據安全與隱私保護要求[5]。實現數據共享與互通需要企業進行數字化轉型，采用現代化的信息技術和系統。數字化轉型可以提高數據的集成和共享效率，加快數據的傳遞和處理速度。在實現數據共享與互通的過程中，數據安全與隱私保護是關鍵問題。企業需要采取措施確保數據在傳輸和存儲過程中的安全，如數據加密、訪問控制、數據備份等。數據共享與互通會影響數據質量，如數據不一致、重復數據等。因此，企業需要建立數據質量管理機制，定期進行數據質量評估和監測，確保共享的數據質量可靠。數據共享與互通還可以促進企業內外部的協作與合作，實現全面的數字化轉型。

（五）建立跨部門協同合作機制

企業需要制定明確的協作政策與準則，確保各部門間的合作順暢。設立跨部門協作團隊，協調推進合作項目，解決合作難題。建立信息共享平臺，集中數據和信息，利用云計算等技術實現跨企業數據共享。數字化轉型是跨部門協同合作的關鍵，必須采用現代化信息技術和系統提高信息流通效率。定期溝通是重要環節，應定期召開協調會議以確保合作項目推進?？绮块T協同合作能夠打破信息壁壘，實現資源共享、信息共享與溝通，提高審計效率和準確性，優化數字化審計流程，加強數據分析能力，為企業決策提供可靠數據支持，推動數字化轉型和可持續發展。

結束語

在大數據背景下，企業內部審計面臨著新的機遇和挑戰。其中，挑戰主要包括數據隱私與安全保護、數據質量與準確性的保障，以及對大數據技術專業人才的需求。數據隱私和安全問題是大數據應用中最為關鍵的問題，財務數據涉及大量敏感信息，必須采取有效的措施保護數據的安全和隱私。大數據技術的應用也需要保證數據的準確性和完整性，避免數據錯誤導致審計偏差。大數據技術的應用需要審計人員具備一定的技術水平和專業知識，培養和吸引高素質的審計人才成為迫切的需求。因此，為了充分發揮大數據技術在企業內部審計中的作用，必須在數據安全、數據質量和人才培養等方面加強研究和探索。通過創新性的研究和應用，大數據技術將為企業內部審計帶來更多的機遇，助力企業實現更高效、準確和智能化的財務審計，提升企業的財務管理水平，增強企業的競爭力和可持續發展能力。

參考文獻：

[1]王永生.大數據背景下開展企業財務審計工作的建議[J].財經界，2023（14）：153-155.

[2]黃燕.現代企業財務審計信息化建設分析[J].現代營銷（上旬刊），2023（03）：68-70.

[3]柯威宇，葉戰備.農林牧漁業大數據審計應用探究——基于獐子島和輝山乳業案例分析[J].財務管理研究，2023（03）：23-30.

[4]何志鵬.大數據技術應用背景下優化國企財務成本管理體系的對策探討[J].企業改革與管理，2023（02）：118-120.

[5]高志遠，耿洪英，張增悅.云計算背景下審計高等教育與社會需求融合發展路徑[J].現代審計與會計，2023（01）：40-42.