大数据背景下智慧内部审计模式初探

姜逸飞 郑宇晨

摘   要：大数据、云会计和人工智能的快速发展，给内部审计的组织模式和工作流程带来了较大的挑战。在大数据智能化时代背景下，为了发挥好内部审计监督的职能作用和推进审计方式方法創新，探讨智慧内部审计模式的含义，构建智慧内部审计模式流程，提出智慧内部审计模式的构建思路，对于提高审计质量、效率和价值具有十分重要的现实意义。

关键词：大数据；内部审计；智慧内部审计模式

中图分类号：F2       文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2023）13-0110-03

党的十九大报告提出建设智慧社会的发展目标，并做出推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合等重要战略部署。2018年5月23日，习近平总书记在中央审计委员会第一次会议上指出“要坚持科技强审，加强审计信息化建设”。审计署《“十三五”国家审计工作发展规划》中明确提出要“总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究”数字化审计方式。2020年7月，为发挥好审计监督的职能作用，侯凯审计长提出要扎实推进审计方式方法创新。内部审计工作要拓展信息化技术运用，推广数字化审计模式，提高审计洞察问题、准确判断、综合分析的能力，增强对风险因素的识别、评价、应对和防范能力，提高审计监督、过程管控、决策支撑能力。在大数据智能化时代背景下，探讨大数据时代内部审计模式变革对提高审计质量、提升审计效率和审计价值具有十分重要的现实意义。

一、大数据应用对内部审计的意义

（一）大数据挖掘与应用提升内部审计价值

数据是内部审计工作的核心，对审计数据进行获取、收集、分析是内部审计工作的重要内容之一。随着大数据技术的广泛运用，审计数据挖掘、数据分析手段得到显著提升。在内部审计资源投入有限的现实下，审计技术的创新将进一步提高审计团队的审计效率，聚焦于企业内部核心风险，推进大数据审计方法并在此基础上实现从“人审”为主向“机审”为主转变，将为实现企业增值提供很大空间。内部审计亟须转变审计理念，充分利用大数据技术带来的数据挖掘、数据使用、数据分享等功能，推进审计工作中数据分析手段的更新，加快内部审计创新，提升审计质量。从注重直接审计价值转变为直接审计价值和间接审计价值并重，提升审计的增值功能。

（二）大数据重塑内部审计流程，提升审计效率

在大数据时代，内部审计运行的系统和职能需求更加多样，对内部审计提出了更高的要求，内部审计的流程应根据大数据时代的需求进行重塑，一方面充分利用大数据带来的海量信息，另一方面建立风险评估方法与预警体系，使内部审计各个环节有机结合，实现数据信息通畅流转，提升审计效率。

二、智慧内部审计的含义

在我国实施大数据战略的时代背景下，企业以数据集中和共享为途径，构建企业信息资源共享体系，推动业务协同、部门协同和地域协同的协同管理，企业决策主体和决策方式也随之改变，从动态和多元化数据中快速获取有用信息，提高了企业的决策能力。为适应审计工作新要求，智慧审计的概念被相关学者提出。

孙玥璠和宋迪（2015）探讨了大数据环境下快速获取、处理和分析非财务数据的审计抽样方法，建立了基于孤立点分析的审计抽样模型。王莉莉和李小莉（2021）研究了数字经济下区块链技术与审计工作的融合，构建了区块链审计逻辑框架，为审计工作提供了新的路径选择。梁铭坚（2021）基于大数据背景，对内部审计价值增值进行了应用研究，提出了构建内部审计大数据中心、强化审计预警和注重业务流程风险控制等应用路径。张庆龙（2021）对数据审计、智能审计进行了研究，提出了智能审计在全面分析、自动化处理和智慧洞察能力方面的优势，探讨了智能审计的内涵。智慧内部审计（燕万年，2018）是通过“先审计方法，后审计数据，再审计定性”的审计思维，探讨了智慧审计的含义，从结构法律法规着手，提出整合审计方法，关联审计数据，生成审计疑点，关联审计定性的构建思路，并对五项目审计工作流程和有项目审计的工作流程进行了探讨。

综上所述，基于大数据的智慧审计在财政、教育、金融、电力、通信和保险等具有大数据特征的行业展现出了强大的生命力，并逐步在金融审计、财政审计、工程审计、责任审计和专项资金等方面获得了很高的关注度，智慧审计研究也取得了一定的研究成果。但是，智慧审计在内部审计模式方面还有很大研究空间。

大数据智慧内部审计是在“大数据、云计算、物联网、移动互联网”为核心的新一代信息技术应用的背景下，以大数据为核心的信息技术与审计业务深度融合，审计人员充分利用“互联网+审计”，建设数据集成平台建设，把从不同渠道、不同方式、不同系统收集的各类相关数据，按照项目、单位、年度等分门别类存放于数据中心，对数据资源“采、输、存、用、管”全生命周期进行管控，着力实现审计数据资源智能化持续发展。智慧内部审计的工作流程以管理信息系统和底层数据库原始数据为切入点，首先采集内部管理信息系统中的数据；其次，构建数据分析模型；第三，进行数据分析，通过数据分析发现变化趋势、异常，识别风险点；第四，把握总体、突出风险点、精确延伸，收集审计证据，实现审计目标。大数据环境下的智慧内部审计，关键在于数据采集和数据的分析，因此，数据质量和数量非常重要。智慧审计数据覆盖范围大，数据分析能力全面，并且能够对结构化和非结构化的数据进行处理和分析，其智慧不仅体现在审计人员的智慧能力，更体现在其有智慧的风险洞察能力。

三、智慧内部审计模式流程设计

智慧内部审计模式使审计由事后审计向持续性审计转变，其工作流程分为四个阶段：审计数据采集阶段、审计数据处理和存储阶段、审计数据分析阶段和审计报告与跟踪阶段，具体见“智慧内部审计模式逻辑流程设计图”（如图1所示）。

第一，智慧内部审计模式的第一个阶段是审计数据采集阶段。在审计数据采集阶段，首先是采集被审计部门的财务数据和业务数据，该数据主要以结构化数据为主，数据量比较大；其次是采集内部审计部门的业务数据和管理数据，主要是文档结构化数据为主，数据类型比较多；最后是对被审部门和审计部门的数据进行整合，完成审计数据采集工作。

第二，智慧内部审计模式的第二个阶段是审计数据处理和存储阶段。首先，从基础数据库入手，对数据进行预处理；其次，根据审计任务、审计对象、审计内容、审计环境的变化，集成数据形成标准数据库；最后，根据业务特点和审计对象特征进行数据清洗，清除冗余数据，形成审计数据仓库。

第三，智慧内部审计模式的第三个阶段是审计数据分析阶段。在这一阶段，进一步进行数据挖掘，运用统计分析和多媒体数据分析等，对跨期数据和跨部门数据进行交叉对比分析和印证，通过系统研究、综合分析、发现疑点、分别核实审计流程，快速查找隐藏问题，锁定审计疑点，形成审计疑点库。

第四，智慧内部审计模式的第四个阶段是审计报告与跟踪阶段。首先，在审计疑点库形成以后，实行分级授权有限共享审计信息资源的方法实现审计疑点的共享；其次，由审计组组织审计人员核查落实审计疑点，并将核实后的审计结果反馈到智慧内部审计系统，根据审计疑点核查结果出具审计报告；最后，内部审计人员继续跟踪审计报告、审计核查通知、整改通知中所涉及問题的整改落实情况，对于尚未纠正的问题可以及时做出审查。

智慧内部审计模式的运用，有助于治理“屡审屡犯”的顽疾，使静态审计向动态审计转换。智慧内审模式根据大数据审计特点，对审计计划、项目实施、审计决定书等工作流程进行了完善，运用大数据技术方法和思维，审计人员可以对所发现的共性问题以及趋势性问题进行系统研究，从而降低审计风险，提升审计监督效能。

四、智慧内部审计模式的构建思路

（一）树立全量审计思维

抽样审计受抽取样本的局限而忽视了大量的业务活动，隐藏着严重的审计风险。随着大数据挖掘技术的应用，审计范围不再受制于随机抽样的样本和总体规模，而是着眼于总体数据。大数据背景下，收集与分析全体数据是可行和无碍的，数据成为管理决策的有力武器，审计范围会由“抽样审计”向“全面审计”转变，审计对象会由绩效审计向全面审计拓展。智慧审计模式的构建需要审计人员用全量审计思维分析与审计对象相关全部数据，着眼于全部数据，在对数据的全面掌握、充分挖掘和技术运用的基础上，去发现和反映问题的本质，使之更具全面性、整体性。

（二）树立持续审计思维

大数据技术的运用通过内置审计模块、控制层和审计数据仓库可以实现数据的在线获取、审计的自动处理和结果的在线反馈，突出了审计的实时性与持续性。审计机关可以持续监测被审计单位业务数据，定期识别和评价风险，采取针对性的风险应对措施。强化持续审计思维，将改变立项在前、实施在后的传统审计方式，从“时点审”向“持续审”转变，实现审计关口前移，运用数据分析工具和自动化的审计程序，对被审计对象进行持续跟踪和实时监测等，从“现场+人工”向“非现场+智能化”转变，可以动态掌握审计对象的运营状况、内控情况和风险态势等，实现事前预防、事中控制。

（三）树立风险导向审计思维

风险导向审计是对被审计单位的经营环境、经营行为和风险状况的全面考量。树立风险导向审计思维，以风险为导向引导审计方案设计和程序执行，掌握风险动态、开展线上分析、形成审计意见，可以快速发现并集聚审计疑点，从风险发现向风险预测扩展，这样，审计建议将更具前瞻性、实用性，真正能做到风险识别在前、风险控制在前。树立风险导向审计思维是以风险为导向，依托大数据建立审计模型，通过指标定义和模型管理进行数据整合和数据分析，并结合可视化分析结果与审计人员的专业判断，实现风险预警、风险识别、风险评估和风险应对的流程化管理。

参考文献：

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[责任编辑   刘   瑶]