大數(shù)據(jù)背景下的企業(yè)內(nèi)部審計創(chuàng)新策略

大數(shù)據(jù)背景下，企業(yè)內(nèi)部審計的理念、工作流程等均發(fā)生較大變化，需要及時構(gòu)建全面的管理平臺，為各部門之間的積極協(xié)作創(chuàng)設(shè)空間，遵循數(shù)據(jù)共享的基本原則，動態(tài)分析企業(yè)項目運營有無異常點。

企業(yè)內(nèi)部審計創(chuàng)新的必要性

適應(yīng)數(shù)據(jù)環(huán)境變化在大數(shù)據(jù)時代，傳統(tǒng)的內(nèi)部審計方式在面對海量數(shù)據(jù)時，無論是數(shù)據(jù)的采集、整理還是分析環(huán)節(jié)都顯得力不從心。而通過創(chuàng)新內(nèi)部審計方式，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能（AI）技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)、自然語言處理（NLP）、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等手段，可以快速對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、分類和模式識別，以實現(xiàn)自動化處理與實時預(yù)判，從而大大提升審計工作效率、深度和智能化水平。

提高審計質(zhì)量和準(zhǔn)確性在以傳統(tǒng)審計方式開展審計工作的過程中，往往以抽樣審計為切入點，這種做法極易遺漏部分問題，加大了審計風(fēng)險的發(fā)生概率。而在大數(shù)據(jù)分析工具與AI智能算法的協(xié)同作用下，便能夠深度挖掘海量數(shù)據(jù)中的潛在關(guān)聯(lián)模式，并通過異常檢測、語義識別等方式精準(zhǔn)識別風(fēng)險點和舞弊行為，實現(xiàn)基于AI的風(fēng)險預(yù)判與多維度交叉驗證，從而全面提升審計工作的智能化精度。另外，在大數(shù)據(jù)分析工具和智能算法的影響下，有利于盡快了解到海量數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并識別異常模式，確保審計人員對風(fēng)險點、舞弊等問題做到精準(zhǔn)定位，解決了以往審計工作不夠高效的情況，從而提高審計質(zhì)量。

促進(jìn)審計職能轉(zhuǎn)變大數(shù)據(jù)技術(shù)使審計人員能夠收集和分析企業(yè)內(nèi)外部的各類數(shù)據(jù)，全面評估企業(yè)當(dāng)前面臨的戰(zhàn)略、市場、運營等多方面風(fēng)險，實現(xiàn)從單一財務(wù)審計向全面風(fēng)險管理審計的轉(zhuǎn)變，從而為企業(yè)提供更全面的風(fēng)險防范建議。另外，大數(shù)據(jù)背景下，企業(yè)能夠使大數(shù)據(jù)技術(shù)和業(yè)務(wù)流程相融合，將該技術(shù)作為內(nèi)部控制效果的重要方式，以便于判定權(quán)限設(shè)置有無不合理之處，并全面掌握流程實施的進(jìn)程和現(xiàn)狀等信息。如此一來，審計人員明確內(nèi)部控制薄弱環(huán)節(jié)的難度將大幅降低，使得他們可在短時間內(nèi)提出行之有效的改進(jìn)方案，最終實現(xiàn)優(yōu)化內(nèi)部控制體系的目標(biāo)。

內(nèi)部審計創(chuàng)新策略

加強各部門之間的數(shù)據(jù)共享大數(shù)據(jù)背景下，企業(yè)需深刻認(rèn)識打破部門信息壁壘的重要性，并將此項工作有效落實，之后制訂數(shù)據(jù)共享加強計劃。首先，應(yīng)引導(dǎo)業(yè)務(wù)部門、財務(wù)部門高度重視大數(shù)據(jù)內(nèi)部審計，以數(shù)字化管理平臺為載體，將掌握的可靠信息及時傳遞，為審計人員的數(shù)據(jù)探索做好鋪墊。同時，應(yīng)審核電子憑證中的各項信息，這就需要采購部門按照實際需求做好數(shù)據(jù)整合工作，分析采購方案是否具有全面性、科學(xué)性。其次，企業(yè)管理層應(yīng)為不同部門的數(shù)據(jù)共享提供必要幫助。例如，設(shè)計與時俱進(jìn)的數(shù)據(jù)接口、從審計模塊方面進(jìn)行干預(yù)，使其和各系統(tǒng)模塊之間形成精準(zhǔn)傳遞的局面。此外，運用Python、R等數(shù)據(jù)分析語言，結(jié)合Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理框架，實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的深度挖掘。同時，通過關(guān)聯(lián)分析、聚類分析等算法，精準(zhǔn)識別潛在的審計風(fēng)險點。例如，利用異常檢測算法定位財務(wù)舞弊行為。

建立精準(zhǔn)的內(nèi)審信息數(shù)據(jù)庫建立精確的內(nèi)部審計數(shù)據(jù)庫對于企業(yè)而言極為關(guān)鍵。首先，需要以審計系統(tǒng)管理模塊為操作重點，成立不同類型的數(shù)據(jù)庫，并召集專業(yè)人員參與對數(shù)據(jù)庫的管理工作。其次，應(yīng)考慮大數(shù)據(jù)時代的要求和企業(yè)現(xiàn)狀完成數(shù)據(jù)更新。第一，對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除重復(fù)、錯誤、不完整的數(shù)據(jù)記錄；第二，根據(jù)審計分析的需要，對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換；第三，根據(jù)企業(yè)的數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)類型和審計業(yè)務(wù)需求，選擇合適的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)；第四，對于海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫如Oracle、SQLServer等；第五，對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文檔、圖片等，可選用NoSQL數(shù)據(jù)庫如MongoDB等，以便于高效存儲和管理各類審計數(shù)據(jù)。此外，企業(yè)應(yīng)成立審計數(shù)據(jù)集市，利用大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的知識庫進(jìn)行審計人員日常審計工作記錄，要求審計人員定期發(fā)布審計實務(wù)報告，并整理市場最新公開的相關(guān)政策文件，加大對內(nèi)部審計方式的創(chuàng)新力度，并注重對審計資源的分類歸集，將排列組合工作提上日程，以保障內(nèi)部審計的順利推進(jìn)。

優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部審計流程審計計劃階段，企業(yè)需通過收集、分析企業(yè)內(nèi)外部的海量數(shù)據(jù)，包括財務(wù)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)等，運用數(shù)據(jù)分析模型和算法，精確識別企業(yè)潛在的風(fēng)險領(lǐng)域和風(fēng)險點，為制訂審計計劃提供科學(xué)依據(jù)，使審計資源能夠更加合理地分配至高風(fēng)險領(lǐng)域。審計實施階段，企業(yè)應(yīng)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)對審計數(shù)據(jù)的實時采集和動態(tài)分析，打破傳統(tǒng)審計中數(shù)據(jù)獲取的時間限制，及時發(fā)現(xiàn)企業(yè)運營過程中的異常情況和潛在問題。例如，通過AI驅(qū)動的實時監(jiān)控系統(tǒng)動態(tài)捕捉企業(yè)的資金流動、銷售數(shù)據(jù)、合同文本等信息，并利用算法自動識別與歷史異常相似的模式，精準(zhǔn)預(yù)警可能存在的舞弊行為或經(jīng)營風(fēng)險，實現(xiàn)內(nèi)部審計的功能從“事后復(fù)核”向“實時感知”的轉(zhuǎn)型。在此過程中，企業(yè)需提升對大數(shù)據(jù)工具和平臺的關(guān)注度，將兩者有效應(yīng)用，投入較多精力和時間在自動化審計程序的開發(fā)中，并做好自動生成審計底稿工作，防止因人工操作引起不必要的麻煩。在編制審計報告時，企業(yè)要將數(shù)據(jù)可視化工具與AI生成式技術(shù)（如智能圖表推薦、自動摘要生成系統(tǒng)）深度融合，確保審計分析結(jié)果以可讀性強、邏輯清晰的形式呈現(xiàn)給管理層，推動審計成果向“智能決策支持工具”轉(zhuǎn)變。

設(shè)置數(shù)據(jù)監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)在今后內(nèi)部審計創(chuàng)新工作的開展過程中，企業(yè)要建立數(shù)據(jù)監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)，系統(tǒng)自動向管理層提交審計部門的財務(wù)報表信息。第一，應(yīng)充分考慮日常的審計數(shù)據(jù)，秉持著集中化理念進(jìn)行監(jiān)管，從而判定企業(yè)目前有無面臨較多經(jīng)營風(fēng)險。第二，對風(fēng)險的類型、影響程度進(jìn)行詳細(xì)識別和分析，清晰界定可靠的預(yù)警指標(biāo)，并引入基于AI的自學(xué)習(xí)模型和預(yù)測算法，不斷優(yōu)化風(fēng)險特征提取與指標(biāo)閾值設(shè)置，從而提升預(yù)警系統(tǒng)對未知風(fēng)險的識別能力。第三，企業(yè)要集中較多注意力在可能存在經(jīng)營風(fēng)險的事件中，引導(dǎo)專門人員加大對此類事件相關(guān)數(shù)據(jù)的歸集整理力度，并實施富有針對性的風(fēng)險預(yù)防方案。

作者單位：中原資產(chǎn)管理有限公司