大数据环境下人民银行内部审计发展路径探析

王珏琰

摘   要：大数据环境下，如何有效应对审计信息数据化挑战，是内部审计人员需要面对的重要课题。本文从人民银行内部审计实务出发，通过解读大数据环境下内部审计发生的变化，分析人民银行内部审计存在的突出问题，提出大数据背景下人民银行内部审计工作的发展路径。

关键词：人民银行;内部审计;大数据

中图分类号：F830.31  文献标识码：B  文章编号：1674-2265（2020）11-0057-04

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2020.11.006

一、引言

2015年8月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），标志着大数据正式上升为我国国家战略。党的十九大明确提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。2016年和2018年，中国电子技术标准化研究院两次发布《大数据标准化白皮书》，给出了对于大数据标准化的工作建议，得到了业界的广泛关注。

《纲要》实施之后，2015年12月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于完善审计制度若干重大问题的框架意见》以及相关配套文件，明确提出“构建大数据审计工作模式，提高审计能力、质量和效率，扩大审计监督的广度和深度”的要求。2018年，习近平总书记在中央审计委员会第一次会议上的讲话中要求“要坚持科技强审，加强审计信息化建设”。2020年全国审计工作会议将“扎实推进审计项目审计组织方式‘两统筹和大数据审计，提高审计质量和效率”作为全年重点工作之一。在新形势新背景下，如何更好地管理和使用大数据以实现审计目标是审计人员应当关注的重点问题。

二、大数据概念与大数据环境下内部审计的变化

（一）大数据的概念

大数据并非一个确切的概念。最初，大数据指需要处理的信息量过大，已经超出了一般计算机的存储和处理能力。后来，随着数据处理工具的不断改进，海量数据得以被分析，数据之间的相关关系逐渐显现，人们发现，通过计算机与软件将数学算法应用到足够量的数据，可以揭示事件之间的潜在联系，甚至可以预测未来事件发生的可能性。因此，当下“大数据”的概念并非只是“数据大”，而是基于大量数据所进行的分析和应用，是在获取大规模数据的基础上，通过统计、归纳或构建模型方法等总结出来的、满足一定目的的分析结果，而相关结果是在少量数据基础上无法获取或实现的（迈尔-舍恩伯格，2013）[1]。大数据正逐渐成为一种新型技术——通过对海量数据进行分析，获取知识以理解现在或者分析未来。据此，大数据的概念中具有了“新型的数据和分析”“新形势的数据应用”“更大范围的信息”等含义。所以，海量数据的产生不过是信息技术不断发展所产生的表象，如何管理和利用数据以创造价值才是当下我们应当思考的问题。

（二）大数据环境下内部审计的变化

内部审计的本质是一种治理机制，是一种内生于分权和分工环境下的治理需求，是监督代理人履行受托责任并评价其结果、以促进组织目标实现的制度安排（陈汉文和韩都灵，2019）[2]。大数据环境下的内部审计变革，并没有改变内部审计的本质属性，而是在继承传统审计理论合理内核的基础上，对审计组织方式和审计流程、审计方法等方法论的发展。

1. 以持续审计为重点的审计方式。传统审计依赖纸质凭证和账簿，因为会计处理有明确的会计期间，所以审计通常安排在一个会计年度终了之后进行，内部审计活动也往往是在会计人员进行结账处理之后才开始进行。随着审计职能的不断拓展，内部审计涉及的职责范围也日益扩大，但内部审计的监督方式仍然是以事后监督为主，不能很好地实现风险提示和预警功能。信息技术的发展为实时审计提供了条件，我国正在研究与应用的联网审计正是分离式持续审计的一种方式。审计端与被审计端通过远程联网的方式进行连接，内部审计人员可以直接从被审计单位或部门的信息系统中进行数据采集，实时进行数据监控与分析，实现了事前事中审计与事后审计、动态审计与静态审计的有机结合，审计方式由审计结果向审计过程转变。

2. 以系统审计为起点的审计流程。在计算机产生以前，内部信息的处理最主要是以手工方式进行，各部门分工协作、各自为政，内部审计也是基于不同部门的不同业务开展。随着计算机的普及和信息技术的发展应用，部分业务开始使用计算机和信息系统进行处理，但计算机和信息系统更多的是为业务处理人员提供汇总和计算的功能，内部审计人员在实施审计时，通常会绕过信息系统，要求审计对象直接提供纸质文件和资料进行检查。随着信息化技术的成熟和信息系统功能的不断扩展，系统设计和运行对审计证据可靠性的影响越来越大，对信息系统的验证成为必经的审计程序，内部审计人员必须深入了解各业务部门信息系统的性质和应用范围以及不同系统之间的逻辑关系，验证信息系统的可靠性，并将信息系统的固有风险纳入审计风险的考虑范围。

3. 以总体分析为核心的审计方法。审计抽样技术曾被视为审计理论与实践的重大突破，在无法实现对审计对象的全部信息实行审计时，采取从特定对象总体中抽取部分样本进行检查、然后根据样本特征推断总体的方法，在一段时间内极大地提高了审计工作效率。然而，在内部审计中，审计抽样通常是判断抽样，即根据审计人员的经验判断选择抽查样本，这种方法较大依赖于抽样人员的审计经验，需要审计人员对審计对象有深入客观的了解，才能做出正确的判断。大数据环境下，数据采集和处理变得更加容易、更加迅速，依赖于计算机辅助审计系统和新型数据分析技术方法，全数据分析变为可能，抽样风险将消弭于无形。如果说审计抽样是在信息处理受限环境下的无奈之举，那么，“样本=总体”的全数据分析模式便是大数据时代信息分析处理的新趋势。

4. 以相关关系为表现的审计证据。内部审计人员在搜集审计证据时，常常会陷入因果关系的思维模式之中，这是因为在信息不对称的条件下，通过建立假设、验证假设的方式进行工作，能够为审计搜证提供合理方向，进而提高审计效率。但是，这种思维模式的弊端在于假设并非总是成立的，对于假设的验证也并非总是有效的，有时会将审计人员引入误区。大数据环境下，因果关系不再是内部审计人员关注的重点，而是转向关注数据之间的相关关系，以相关关系分析为基础的验证是大数据时代审计工作的一项重要特征。随着数据分析技术的不断升级，大量半结构化与非结构数据得到有效处理，分析程序在审计程序中占据越来越重要的位置。大数据的核心是预测，而预测的核心是建立在相关关系基础上的数据分析。通过对跨部门甚至是跨单位、跨行业的数据进行关联分析，可以帮助内部审计人员高效率的捕捉审计线索、搜集审计证据。

5. 以复合型人才为保障的审计队伍。早期传统内部审计局限于审查账目，查错防弊，因此审计人员主要以会计、财务专业为主;随着生产经营的发展和内外竞争环境的不断变化，审计范围逐渐扩展，审计业务也逐渐复杂，内部审计队伍开始吸纳生产、管理、技术、金融等方面的人才。大数据环境下，信息系统及各类数据演变成为重要的生产要素，不仅仅是让数据的处理和分析变得尤为重要，审计系统的开发和应用也成为提高审计效率和质量的重要内容。因此，审计队伍中需要不断充实计算机、数学、统计等方面的人才，内部审计人员既要熟悉业务内容、掌握审计知识，更要熟知计算机新技术、新应用、新方法，需要具备综合分析的思维和能力，才能更好地满足审计工作的需要。

三、当前人民银行内部审计工作存在的问题

（一）数据获取是首要难点

前述提及，大数据的核心是建立在对相关关系进行分析基础上的预测，预测的成功实现需要有大量数据作为支撑。当前人民银行审计信息化建设尚处于起步阶段，数据采集尚有困难，更遑论实施持续审计和动态跟踪。一是被审计单位（部门）可能会出于自我保护的需要或者受工作信息保密性的限制，拒绝提供或者仅部分提供审计所需数据，导致审计范围受到一定程度的限制。二是科技部门和业务部门在设计和开发信息系统时，较少地考虑设置和保留审计线索的需要，导致许多业务层面的操作和處理未能被准确记录和保留，业务处理过程不能被完整地反映，对审计证据搜集带来困难。三是人民银行各业务系统建设呈现“多而散”的趋势，各专业的业务系统相对独立，缺少标准化的审计接口，内部审计部门无法获取“一手数据”，审计数据采集后通常需要进行转化和处理方能实施分析，在此过程中不仅耗费大量人力和时间，而且容易发生个性化信息的遗失，导致审计结论出现偏差。

（二）平台作用发挥有限

获取数据的目的在于通过数据分析发现审计线索，防范业务风险，建立大数据审计分析平台是推动审计信息化的一项基础性工程。当前，数据挖掘、社会网络分析、数据可视化分析等新型技术层出不穷，为数据的分析和使用提供了多种借鉴。从人民银行总行搭建的内审业务综合管理系统和计算机辅助审计系统的应用来看，平台的作用发挥有限，主要表现在以下几个方面：一是平台应用范围有限，如计算机辅助审计系统目前只对国库业务数据进行筛查，多数审计业务仍然依靠现场翻阅纸质凭证和询问、观察等传统审计方法，审计成本较高且效率不足，通过被审计单位（部门）传递数据还存在审计证据时效性差、完整性低、真实性难以控制等问题，难以取得较好的审计效果。二是平台提供的数据分析方法更多停留在筛选、排序、统计等常规分析阶段，对新型审计分析技术的应用较少，对于半结构化和非结构化数据的处理缺少系统性有效方法，无法满足深层次揭示数据之间相关关系的需要，与“验证性”审计向“发掘型”审计转变的目标相距甚远。

（三）复合型人才配备不足

以信息系统和电子数据为切入点的审计流程决定了内部审计对于计算机专业或特长人才的需求，对业务数据及数据化审计证据的计算、处理、挖掘、分析等又进一步加大了内部审计对于数学和统计等领域人才的需求。目前，人民银行内部审计人员的配备仍然以会计、金融等专业为主，计算机、数学、统计等专业人才较少，同时具备业务知识和信息化审计能力的复合型人才更是稀缺，在信息技术审计中通常面临“无人可用”的困境，专业化人才力量配备不足、审计人员知识背景单一等成为制约人民银行审计信息化发展的重要因素。

四、大数据环境下人民银行内部审计发展路径

（一）完善数据采集机制

数据是大数据环境下内部审计最重要的资料，数据采集的数量和质量直接对审计证据的充分性和可靠性产生影响，进而影响审计结论的准确性。一是要明确数据采集权限。人民银行应当不断完善顶层设计，建立规范统一的制度，明确内部审计部门有权要求审计对象提供全部与审计相关的数据和开放更多的数据查询权限，以保障内部审计人员完整、有效地获取审计数据和审计资料，确保审计范围不受限制。二是要探索建立实时审计监督系统。业务部门、技术部门在系统开发和建设时应当充分征求内部审计部门的意见，充分考虑监督检查的需要，并预留必要的标准化审计接口，以实现业务系统与审计系统之间的 “松耦合”连接。内部审计部门应主动加强对信息系统的介入力度，积极获取一手数据，逐步实现由事后审计向全过程审计的转变。

（二）构建数据分析平台

数据分析是大数据环境下内部审计工作的重要组成部分，通过数据分析挖掘数据背后之间的逻辑关系以获取审计线索是大数据环境下内部审计人员必须掌握的基本技能之一，构建数据分析平台是实现审计创新的技术保障。一是尽可能建立与我国大数据标准架构体系相吻合的数据分析平台，以便与国家审计、社会审计以及其他部门和单位的大数据平台对接，获取更多的审计资源，扩大数据分析的范围。二是加大对计算机辅助审计系统的推广使用，不断拓展可应用辅助审计系统的业务范围，在常规数据分析方法的基础上，探索运用新型的大数据分析方法，提升数据分析水平。三是做好平台内数据的安全管理。制定覆盖数据采集、传输、使用、存储和销毁等全生命周期的数据管理制度，清晰管理边界，明确管理职责，确保数据安全。

（三）控制数据使用风险

数据只有得到恰当的管理和使用才会成为内部审计人员决策的有力工具，让数据驱动的决策活动更好地为审计结论服务，还需要重视并控制数据使用过程中产生的风险。一是在数据采集阶段树立风险意识，在使用数据前对采集数据的真实性和完整性进行验证，对于从业务部门信息系统中采集的数据，还需要对系统的有效性进行测试，以确保收集到的数据真实、可靠。二是建立严格的数据管理机制，购置专门设备对数据进行存储和备份，严格执行移动存储介质审批登记制度，设置数据管理岗，确保数据传输过程的可靠性和连续性，以及操作行为的可追溯性，做到存储安全、使用有效。三是选择适合的数据处理工具，在对半结构化和非结构化数据进行分析和处理时，注意保护数据的完整性，避免因个性化数据的丢失而影响到整体审计结论。四是在数据分析过程中保持应有的职业谨慎和判断能力，在数据分析结论的基础上进行延伸取证，结合审计经验和获取的审计证据解释和评估分析结果，避免“数据主义”，确保审计质量。

（四）充实内审专业人才

以人为本是全面深化人民银行内审工作的核心，高质量的复合型人才队伍是人民银行审计信息化的重要保障，也是实现科技强审战略的必然要求。一是要优选优配计算机技术等专业人才，夯实内审队伍人才基础。通过统一招聘、抽调交流、跨部门合作等方式，吸纳具有计算机专业知识基础的人才进入内审队伍。二是要加强人才的培养培训，提升内审队伍人才质量。通过举办计算机新知识、新业务、新技能培训，鼓励参加各类信息技术能力资格考试等，培养内部审计复合型人才。三是制作信息技术审计基本操作规程，探索成立信息化审计特长小组，在信息技术审计项目中，吸纳具备一定专业业务知识的技术人员带队，也吸纳具有其他专业知识背景的审计人员参加，在实践中培养和锻炼审计人员，实现以审带训、以骨干带队伍的目标。

参考文献：

[1]维克托·迈尔-舍恩伯格著，盛杨燕，周涛译.大数据时代——生活、工作与思维的大变革 [M].浙江人民出版社，2013年.

[2]陈汉文，韩都灵.审计理论与实务 [M].中国人民大学出版社，2019年.

[3]陈伟，Smieliauskas Wally.大数据环境下的电子数据审计：机遇、挑战与方法 [J].计算机科学，2016，（1）.

[4]秦荣生.大数据、云计算对审计的影响研究 [J].审计研究，2014，（6）.

[5]单琳琳.大数据背景下央行内审模式转变与改进路径——基于TCBS计算机辅助审计案例 [J].金融发展研究，2016，（10）.

[6]刘星，牛艳芳，唐志豪.关于推进大数据审计工作的几点思考 [J].审计研究，2016，（5）.

[7]王家新，晏维龙等.《关于完善审计制度若干重大问题的框架意见》学习笔谈纪要 [J].审计与经济研究，2016，（1）.