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| 数字化时代企业内部审计探讨 |
| 第742期 作者：□文/荀钏洋 宋一垚 林津宇 时间：2024/12/1 11:12:00 浏览：6次 |
［提要］ 在当今数字经济浪潮下，创新技术，尤其是大数据技术，正在根本性地改变企业的运作模式。这些技术进步对于企业内部的审计功能也产生重大影响，特别是在数据处理和分析领域，它们的引入产生了革命性的变化和显著的效益提升。鉴于此，研究大数据环境下企业内部审计数据管理和分析，识别并改进当前实践中的不足，对于企业有效适应不断变化的市场和竞争格局，实现战略和经济效益目标，显得尤为关键。本文探讨大数据等新兴技术对企业审计职能的具体影响，识别当前审计数据分析实践中的挑战和缺陷，并从战略规划和操作执行两个维度提出提升大数据背景下企业审计效能的策略和方法。
关键词：大数据技术；企业内部审计；审计职能
中图分类号：F239 文献标识码：A
收录日期：2024年6月18日
在大数据浪潮中，人类对海量数据和信息的管理与分析技能有了质的飞跃。这种技术的进步不仅仅是对数据处理能力的提升，更是对企业运营模式和管理方式的一次深远影响。在这样一个以数据驱动决策的时代，企业的运作不再仅仅依赖于传统的经验判断，而是需要基于大数据分析来做出更为精准的市场预测、客户行为分析以及风险评估。因此，探讨如何更有效地利用大数据来优化企业的审计工作，从而更加准确地辨识与评价企业所面临的风险是审计师的一项重要工作。
一、数字化时代的内审发展
在这个数字化浪潮席卷的时代，企业所处的市场环境和竞争格局正经历着前所未有的改变。这些变化不仅仅局限于产品和服务的创新，更深入到管理模式、思维方式乃至整个商业模式之中。它们对企业提出了新的要求：必须持续地、与时俱进地进行管理革新、思维升级和观念更新。然而，这一过程充满挑战，企业在面对日新月异的数字技术时，往往会遇到众多不确定因素。在这种情况下，企业审计的重要性日益凸显，它不仅仅局限于公司的管理层和决策者，还包括公司的其他利益相关者，如公司的外部投资者，对其提出了更高的期望。目前，企业内部审计已逐渐成为一种主流，其核心是风险管理，并主动融入新兴技术。我国企业审计工作重心已经从“发现问题、事后分析”转向“预防和干预”，更加注重提升企业风险管理能力，避免金融和运营困境。
（一）从以控制为主转变为以风险管理为主。通常以控制为基础的审计工作侧重于对企业的经营合规、财务合规状况进行事后的监督，这种审计方式往往侧重于对过去已发生事件的总结与评价，而不是前瞻性地为企业提供战略层面的应对策略或建议。它更多地关注于控制措施是否得到了执行，以及相关程序是否被正确实施，但很少能够提前预见到可能出现的风险点。在这种情况下，哪怕是一点点的变化都会带来很大的经济损失，一些人也会借此为自己的不法活动创造一个更为隐遁的空间。因此，通过数字化的审计，能够收集、整理和汇总大量的内部和外部的财务和非财务数据，运用该技术的价值纯化作用，提炼出有效的信息和数据，构建基于风险的工作方法，更好地进行有关数据的统计分析，为企业提供科学的、前瞻性的决策支持。
（二）审计角色的转型。常规上的审计活动往往严格依据既定的内部控制规范和制度文件来执行，审计人员的角色主要是制度的实施者或监督者。这种模式在确保企业遵守规定、防范欺诈等特定风险方面效果显著，但在数字经济快速发展的今天，这种做法已不足以应对时代的变迁和市场的需求。为了适应时代变化，企业审计工作在大数据环境下需要转变思路，将对企业运营的监督与前瞻性分析相结合，同时考虑各方利益相关者的需求和期望，据此制定审计的战略规划，实施审计计划，积极协调和指导公司的治理结构和管理层。这种转型标志着企业的审计工作将会更好地与公司的发展目标和发展方向相结合，而审计师也会由一个纯粹的系统执行者变成一个战略计划的制定者。
（三）工作方式向智能化转型。在当今这个快速变化的时代，企业面临着前所未有的挑战和机遇。随着全球化的加速推进、信息技术的飞速发展以及市场竞争的日益激烈，企业运作的复杂性不断增加。科技环境的不断演变，尤其是数字化转型的推进，为企业带来了新的商业模式和运营方式，同时也带来了新的风险类型，如网络安全风险、数据隐私保护问题等。这些变化对审计工作提出了更高的要求，不仅需要审计人员具备更加专业的知识和技能，还要求审计工作在范围和深度上做出相应的扩展和深化。传统的人工审核方法已不能满足新形势下的审计要求。随着大数据等新兴技术的发展，基于数字化的审计方法日益受到重视。在CiteSpace等数据可视化平台推动审计工作由手工操作向智能化转型的过程中，充分认识公司内部和外部环境，充分挖掘企业的数据资源潜力，是一项全新的审计思路。
二、大数据在企业内部审计中的应用——以数据统计分析为例
（一）应用现状。在当今这个信息爆炸的时代，企业审核资料的统计分析已经远远超越了传统意义上的数据录入和简单计算。它是一个融合多学科知识和现代技术手段的复杂体系，不仅仅是一系列数字的堆砌，更是一种策略思维和商业洞察力的体现。这种分析方法不仅要求分析师需具备扎实的统计学基础、深入的经济学理论和管理学科的专业知识，他们还必须对当前市场趋势拥有敏锐的感知能力。这种洞察力是分析市场动态、把握经济脉动的关键。此外，他们还应该对企业的运营状况有深入的了解，包括但不限于生产流程、市场策略、财务报表等方面，以便能够从细节中发现问题，并提出切实可行的建议或解决方案。通过这样全面而深入的分析，审计师才能为企业提供精准的决策支持，帮助其在激烈的市场竞争中保持优势地位。
在日常的财务审核过程中，借助先进的数据统计分析技术，审计人员能够更为精准地识别风险点和潜在问题，从而制定出更为有效的内控策略。通过这种方式，不仅能提升内部控制的效率与效果，还能确保企业的信息安全和财务报表的真实性。简而言之，数据分析不仅加强了对企业运营状况的审计力度，而且推动了内控管理体系向现代化、智能化的方向发展，成为企业稳健发展不可或缺的重要支撑。一套功能强大且操作简便的数据统计分析系统，对于加强企业内部控制、提高财务透明度以及促进管理层做出更加明智的决策都起着至关重要的作用。它不仅帮助审计团队更有效地执行职责，而且还通过提高洞察力和分析能力，推动企业向更高层次发展。因此，企业应当重视建立或完善这样的系统，以充分发挥其在现代商业环境中的重要作用。下面从三个层面进行解释：
1、宏观层面。应用数据统计分析显著提升企业处理财务问题的能力。它使得企业能够在审计过程中敏锐地识别业务活动中的重要偏差和异常模式。同时，它赋予企业在审计过程中深入挖掘和发现业务活动中的关键偏差及非正常模式的能力。通过分析数据模式，企业能够预测这些模式可能带来的后果，从而提前识别并防范潜在的财务和运营风险。这种方法不仅增强企业对内部流程的理解，还提高了对外部环境变化的适应能力，使得企业能够更加精准地制定策略和应对措施。
2、内部控制层面。数据统计分析的关键作用体现在加强财务监管和实施职责分离的控制措施上。通过这种分析，可以有效地对用户授予必要的访问权限，同时确保那些未经授权的用户无法接触到敏感信息。这种应用在强化内部控制体系的约束力方面发挥着显著效果。它有助于企业建立更加稳固的安全机制，确保只有具备相应权限的人员才能进行特定的财务操作，从而降低内部欺诈和误操作风险。
3、业务层面。应用数据统计分析已成为一项不可或缺的工具，其核心内容包括基于业务活动的例外分析和规则管理。这种方法通过深入挖掘数据背后的模式和趋势，帮助企业避免了传统审计依赖于抽样检查的局限性。在深入挖掘数据背后的价值后，应将焦点转向对整个企业运营过程中产生的海量信息展开更为精细化、高效化的分析。通过这种方式，企业不仅能够有效地识别和管理潜在的合规风险，还能及时发现那些由欺诈行为所引发的特定风险，从而为制定相应的预防措施提供强有力的依据。这种前瞻性的风险管理策略，不仅能够提升企业应对复杂商业环境变化的能力，而且能够增强其在市场竞争中的稳健度与可信度。通过实施这样的策略，企业可以更好地保护自身免受意外损失，确保业务持续稳定增长，同时也为社会经济的健康发展贡献力量。
（二）存在的问题。大数据环境下，可以实现对数据的快速收集与处理，极大地提高了企业审计数据的分析效率。然而，在运用大数据技术的过程中，大量的数据信息可能会引起一些数据的变化，带来一些不确定因素，这会让企业的审计数据在进行统计分析的时候出现不能及时对数据进行解释或者验证的情况，这就会影响到企业审计资料的统计分析效果以及分析的效率，从而带来一些审计风险。
在过去的企业审计实践中，数据统计分析通常仅用于一次性的审查工作，任务结束后数据便无法再次使用，这种方法更倾向于处理较小的数据集。同时，业务团队对审计目标的不熟悉，加上复杂的技术要求，常常使得数据的提供过程面临挑战，这不仅影响了数据的客观性和真实性，也对基于这些数据的分析结果的可靠性造成了影响。此外，审计团队在业务流程理解和数据分析工具应用上的差异，也使得统计分析报告在部门内部的传播和理解受到了限制，并且难以与其他部门顺畅地交流和共享信息。
三、大数据应用于企业内部审计的路径和策略
正如前面提到的，目前在企业审计中运用数据进行统计分析时，出现了一系列的问题和缺陷。以下是针对该问题的一般对策和具体的改进措施。
（一）战略层面。为了充分发挥数据分析在企业决策中的核心作用，企业必须采取一系列战略性措施，以确保数据分析能够与企业的整体战略紧密结合，从而推动企业的持续发展和创新。首先，企业需要对现有的审计流程进行全面的审视和改造，确保审计工作能够适应数字化时代的需求。这包括采用先进的数据分析工具和技术，如人工智能、机器学习和大数据分析等，以提高审计的准确性和效率。这份转型计划必须基于深入的市场分析、行业趋势洞察以及科技发展趋势，构建一个以大数据为驱动引擎、以信息化手段为支撑的整体审计框架。这样的计划能够确保审计活动能够紧密地融入企业的日常运营之中，实时监控财务状况，预防潜在风险，并快速响应市场变化。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中保持领先地位，实现可持续发展。当前，企业在转型中普遍存在的问题是缺少足够的高层支持、资金有限，或者是战略眼光的限制，这都会使企业的转型方案不能有效地执行。
1、由企业的高层设定转型工作目标和愿景。在企业审计工作向数据驱动模式的转变过程中，确实存在着因为缺少清晰的战略目标而导致的实施难题。这种转变不仅仅是技术层面的更新换代，更是对企业审计理念和流程的全面革新。没有明确的战略目标，企业在推进数据驱动审计时往往会陷入盲目跟风、缺乏方向性的困境。转型的努力往往局限于高层管理者和部分审计人员之间，而未能在不同职能部门和业务单元间建立起有效的沟通桥梁，这限制了新方法的广泛采纳和实践，使得整体的工作转型无法顺利完成。
2、规划转型路径。在现实的商业环境中，审计工作往往被视为一项例行公事，它更多地承担着事后审查和监控的功能。这种工作性质导致了企业在推动审计转型时遇到了一系列障碍。由于缺乏一个明确且统一的绩效评价标准，企业的审计团队与那些与转型项目紧密相关的技术专家们难以有效地评估和量化转型的成效。这不仅使得管理层无法对这些变革措施进行迅速而准确的评价，也使得他们在决策过程中无法充分地论证和支持这些改变的必要性。要解决这个问题，就需要企业结合自己的生产和运营特征，选取适当的业绩评价指标，并构建适当的业绩评价系统。在此基础上，进一步细化指标体系，确定转型的具体途径，并对转型进程进行阶段性评价。这就能在体制上为企业的审计工作提供支撑，使之成为数据驱动。
（二）业务层面。理论方面，科技和信息是企业内部审计向数据分析驱动型转型的基础支柱。要想构建这种强有力的支撑，就必须要有一套严谨的数据管理标准，并且要根据自己的生产、运营和战略目标，对IT的运用和系统的选择进行调整。审核工作应该与企业的商业活动密切联系，从而获得重要的财务和非财务数据。在常规审计工作中，这些数据通常只以书面方式或审计工作文件记录。
在技术层面上，利用自然技术语言处理对文本和语音数据进行二次分析，确定个性化的触发因素并进行相应的前瞻性预测分析，这是在领导企业进行审计工作转变过程中被广泛采用的技术方法。也有人建立了一个闭环，用来培训人工智能算法。此外，还可以将技术运用到某些特定的、常规的业务过程中。应用数据驱动的决策系统需要具有可伸缩性、自适应性和韧性的核心技术构件，即统一的数据与技术栈，将不同的IT活动联系在一起。
在公司总体战略的指引下，通过与外部机构的合作，对与审核相关的数据进行统计分析，并对其进行更新。首先，企业重新设计了基础的技术水平工具箱，其中包括为前后端提供一个合适的IT资源库，为前后端提供一个工作平台等。与此同时，企业也根据自己的具体情况，将不同地区、不同业务部门的数据和信息进行集成，并与安永、德勤等专业的第三方审计公司开展合作，发挥他们独立思考和专业技能的核心优势。通过这种方式，不仅能够确保审计工作的质量和效率，而且还能进一步拓展其适用范围和深化其分析深度。这样就可以将这些优秀人才的潜力最大化地发挥出来，从而推动整个审计过程向着更加精细化、专业化的方向发展。
综合来看，随着大数据技术的广泛应用并对企业的运营和管理产生深远影响，企业审计领域也面临着前所未有的技术和管理挑战。审计实务正在经历一系列创新和变革。在这种情境下，数据统计分析作为实现审计目标和支持企业战略执行的关键工具，呈现出新的特点和需要优化的领域。通过深入研究组织的实际运作模式，我们能够在制定企业战略的宏观层面上，把握战略方向与重点；同时，在执行具体审计任务的微观层面上，精细规划每一项工作的执行细节。这种系统性的方法不仅注重于策略的制定，还涉及到具体操作中的策略选择和技术应用。其核心目标是为了不断强化企业在大数据时代背景下的数据分析能力，确保审计工作能够与时俱进，适应日新月异的审计需求和挑战。通过对数据的深度挖掘和分析，企业可以更准确地识别风险点，有效地预防潜在的财务问题，从而提升整个组织的运营效率和决策质量。这一过程需要对现有的审计流程进行彻底的审视和优化，以确保能够高效地处理大量复杂的信息，并从中提取有价值的洞察。最终目的是实现一个更为稳健、透明和高效的管理体系，为企业的持续发展提供坚实的保障。
（作者单位：西京学院会计学院）
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