大数据时代内部审计方法新探索
摘 要 在当前的大数据时代，信息系统和计算机网络技术在各行各业的运用可谓是风生水起。大数据技术引入内部审计后，传统审计的模式、范围和方法发生了巨大变化，审计的范围、时效性、前瞻性等得到了有效改善，这也为内部审计工作提供了更广阔的空间。如何在实践中运用好大数据，提升内部审计工作的质量，是值得我们思考的重要问题。
关键词 大数据 内部审计 方法探索
本文基于E公司在大数据审计实践运用中的经验，分析大数据技术对创新审计方法的重大意义、大数据的概念和特征、大数据对内部审计的影响路径，之后结合E公司大数据审计案例展现大数据审计方法，最后对大数据审计下一步的发展提出相关建议并作出展望。
一、大数据技术是创新审计方法的必然选择
（一）在新时代条件下，党中央国务院对审计工作提出了更高要求
党的十九大以来，中共中央办公厅、国务院办公厅、审计署和国家电网公司先后发布了《关于深化国有企业和国有资本审计监督的若干意见》《关于内部审计工作的规定》（审计署令第11号）、国资委《关于深化中央企业内部审计监督工作的实施意见》等系列指导文件，要求审计工作必须坚持党的领导，坚定政治立场，坚守原则底线，保障服务公司各项改革发展任务，创新“上审下”管理体制，鼓励运用大数据思维和方法创新审计工作模式。
（二）在信息时代背景下，审计工作面临的环境发生了巨大变化
在传统的审计模式下，每项审计任务都会派出大量的人力实施现场审计，既耗时又费力。受时间和人员的限制，一般都会采用审计抽样来收集审计证据，这又存在系统抽样的固有风险。随着经济社会的发展，企业的资产规模迅速增长，纳入审计范围的内容和体量也日益庞大，审计风险也越来越大，传统审计模式的弊端逐渐凸显，已无法满足现代审计的需要，当下的审计工作在审计模式和方法上急需实现新的突破。
（三）大数据技术的发展为审计工作提供了新的发展方向
国务院2014年印发的《关于加强审计工作的意见》（国发〔2014〕48号）明确指出“探索在审计实践中运用大数据技术的途径，加大数据综合利用力度，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力”。大数据技术在数据采集、储存、加工和分析等方面的发展成熟，为传统审计在审计模式、审计范围和审计方法等方面的变革创造了可能。
二、大数据技术的概念和特点
（一）大数据的概念
对于大数据这一概念，在理论界和实务界尚无统一、公认的界定。通常认为，大数据是指通过传感器、音频视频设备、智能终端等途径采集获取的，海量的、多元化的，具有一定关联关系的数据集合。
（二）大数据的特点
1.数据体量大。顾名思义，大数据最显著的特征就是数据量大。例如工程项目的计划投资金额、实际结算金额、竣工审定金额以及工程项目各时间节点等。这些数据不间断地产生，被各业务系统采集和储存，日积月累形成庞大的数据资源。
2.数据类型多。企业的数据不仅包括可使用金额、长度、时间等单位计量的结构化数据，还包括可通过一定方式转化为结构化数据的半结构化数据，以及音频、视频、图片等非结构化数据。随着各专业自动化、信息化程度的加深，各专业系统产生或采集的非结构化数据大幅增长。
3.数据生成、处理速度快。由于行业的特殊性，对很多业务数据的采集、处理时间要求也十分严格。现代科学技术的发展极大地提高了数据的处理速度。激烈的市场竞争，也要求数据处理的快速高效，以便让数据拥有更高的使用价值。
4.数据价值密度低。在每个业务领域，业务数据无时不刻不在产生，单个数据的价值不大，但大量的相关数据集合在一起，数据价值就体现出来了。另外还存在某个数据具有使用价值，而其他的大量数据并不具备使用价值的情况。总之，数据价值密度与数量总量呈反比关系，一般来说，大数据的数据量越大越好，所以数据价值密度通常较低。
三、大数据技术与内部审计的关系
（一）对大数据技术与内部审计关系的论述
在内部审计领域，随着信息技术的发展和引入，内部审计模式和方法发生着深刻变化，内部审计的定义和内涵也与时俱进，不断演变。未来的内部审计将依托现代信息技术，建设大数据审计平台，实时、全面地采集企业生产、经营数据，并可以运用大数据挖掘、建模等方法快速精准地查找审计线索。审计信息化的关键在于审计数字化，而审计数字化的关键在于大数据。通过近几年的审计数字化运用实践，我们可以清晰地看到采用相关分析、聚类分析、决策分析等大数据分析方法对被审计单位内外部海量数据进行深度挖掘和广泛采集，既节约了大量人力物力，又大幅提高了审计成效，为下一步内部审计创新和发展指明了方向。
（二）大数据技术给传统审计模式带来的新变化
在信息爆炸的社会背景下，为适应内外部环境的变化，内部审计工作采用大数据技术做出了一系列的创新变革，从而在审计模式、审计范围、审计方法等方面呈现出了一些新特点。
1.在审计模式方面，打破了原专业一对一的审计模式。传统审计模式下，审计项目组成员依据财务、人资、物资、工程和营销等专业，划分为若干专业小组，各小组实行一对一、单兵作战的方法开展审计，不同专业小组之间业务交流沟通有限，信息共享不多，甚至存在信息孤岛或者孤军奋战的局面。在近几年内外部各类检查日益严格，企业内部各专业管理逐渐规范，各专业业务数据急剧增多的背景下，传统的审计模式很难从单个业务领域查找出重大问题，急需打破专业限制，跨专业进行数据核查，查找问题线索。在大数据审计模式下，可以突破专业限制的藩篱，使各专业审计人员集团作战，广泛、海量采集各专业系统数据，将同一事项的各专业关联数据相互比对，分析数据比对差异，从中查找问题的蛛丝马迹。
2.在审计范围方面，突破了原審计范围在时间和空间上的限制。传统审计模式下，审计人员会现场提取被审计单位工程项目档案资料、财务会计凭证报表、总经理办公会党委会等纸质资料，然后凭借个人职业经验，依据金额大小等抽取部分资料进行检查。如果审计期间的年限较长、被审计单位经济业务复杂、被审计单位提供资料敷衍拖沓，审计人员在有限的现场审计时间内将难以将重大审计风险全面覆盖。在大数据技术的支撑下，审计人员从繁杂、浩瀚的纸质资料中解脱出来，可以运用大数据采集、存储、处理和分析技术，对各专业业务系统历年的所有电子数据进行模型化处理，高效锁定审计风险点。审计人员不再是抽样检查，而是全面检查，可以将更多的时间和精力放在问题线索的核查上，放在工程项目现场、固定资产存放现场的实地查勘上。
3.在审计方法方面，大数据技术为非现场、持续审计创造了可能。传统审计模式下，受审计力量的限制，只有被审计单位主要负责人调动或任期达到一定年限才接受一次审计，中间可能间隔数年，类似于一条虚线，呈现出间断式的审计特征。大数据技术模式下，被审计单位的业务数据可以定期或实时在线传输，突破了时间和地域的限制，被审计单位的业务数据由信息系统自动储存、筛洗，运用模型自动分析，不再受审计力量的局限。大数据审计平台可以对被审计单位开展持续的远程监督，将事后监督转变为过程监督、事前监督，将问题暴露和消除在萌芽状态，减轻问题带来的危害，大大提高审计监督的质量。在大数据持续非现场审计模式下，对被审计单位的监督类似于一条直线，呈现出持续式的审计特征。
四、大数据审计方法在E公司的运用实践
（一）运用Oracle数据库软件发现费用列支问题
E公司运用Oracle数据库软件创建中间表格，建立数据分析模型，通过金额大小、相同金额发生频率等维度，在全量数据中快速、精准地锁定问题线索，结合财务资料的核查，核实被审计单位费用未据实列支的问题。
（二）运用Excel数据透视表功能分析数据查找问题
E公司对财务数据进行环比分析，发现成本费用增幅异常，进而运用Excel函数公式、数据透视表等功能分析财务明细账和采购订单，发现B公司通过合同拆分规避招标，以成本费用的形式解决资本金不足的问题，进而核实使用成本金列支资本金项目的问题。
（三）运用谷歌地球软件锁定工程问题线索
E公司在工程建设项目的审计工作中，探索运用现代卫星遥感技术——谷歌地球，发现被审计单位在设计管理、施工管理、征地拆迁补偿、竣工验收管理等方面存在的问题，且极大地节省了现场工作时间，取得了显著成效。
五、相关建议与展望
在规章制度层面，需要建立健全大数据审计相关制度。为增强大数据审计的权威性，需要在企业层面明确各业务部门向大数据审计平台定期推送业务数据的职责，并对数据采集、传输、储存和处理过程中的安全问题进行责任界定。为增强大数据审计的规范性，需要企业出台规章制度和应用指南，确保大数据审计技术标准统一、操作规范、运用高效。
在人才储备方面，需要建立大数据审计复合型人才队伍。大数据审计模式下，除本专业知识和技能外，还要求审计人员具备较高的计算机技术，能够熟练运用大数据审计平台信息系统，建立大数据分析模型和计算机编程语言。
在审计问题定性方面，大数据审计应实现审计结论自动生成。传统审计模式下，审计发现问题的定性和定量都依靠审计人员把握，人为操作空间较大。现阶段，大数据审计仅停留在发现问题线索阶段，还需要实现后续生成审计结论的功能。如果将审计结论依据的规章制度、大量的审计结论案例导入大数据审计平台，依靠人工智能技术，由大数据审计平台自动匹配与以往审计案例相似度最高的审计结论，将极大地减少人工定性失误，降低审计人员廉政风险，也减轻了审计人员工作负担，提高了审计效率和质量。
六、结语
大数据技术发展日新月异，为内部审计方式方法的创新和变革创造了条件。大数据审计方法不可能一蹴而就，需要理论界夯实理论研究基础，也需要日趋完善的大数据技术作为实务支撑，更需要审计人员不断革新观念和提升业务技能。
（作者单位为国网四川省电力公司审计中心）
[作者简介：孙双（1980—），女，四川宜宾人，硕士，高级会计师，研究方向：审计技术与大数据审计。]
参考文献
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