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[摘要]社會信息化進程的加快和創新，已經成為我國經濟社會發展的新常態，特別是大數據在諸多領域的全面應用,已經深刻影響到企業經濟發展的方方面面。本文運用規范研究闡述了大數據的應用對企業內部審計工作發揮的重要作用和產生的積極影響，剖析了在實踐中面臨的一些困難和挑戰，分析了適用性，提出了重視人才隊伍建設、積極利用新技術改進內部審計工作、強化企業內外部信息交流與共享等促進大數據與內部審計融合發展的對策及建議。

[關鍵詞]企業內部審計；大數據；融合發展

一、引言

社會信息化進程的加快和創新，已經成為我國經濟社會發展的新常態，特別是大數據在諸多領域的全面應用，已經深刻影響到企業經濟發展的方方面面。傳統的企業會計電算化為大數據在審計領域的發展提供了“原材料”和基礎設施，大量傳感器被裝配到社會生產生活中的各個方面，海量不同維度數據的可獲得性大大增加，使得大數據分析得以立足，大數據的作用就是從這些數據里挖掘新的價值。審計是最直接受益于大數據分析的行業之一，在大數據的助力下，企業內部審計的效率將大幅提升。不過大數據與內部審計的融合仍處于發展的早期階EnterpriseStrategy｜企業戰略段，并不成熟，適用邊界仍處于模糊狀態，需要我們進一步探索。

二、文獻回顧

（一）大數據文獻回顧。在過去的幾年里，“大數據”一詞作為一個新的流行詞出現了。雖然有人聲稱大數據是“將混亂變成意義”（Kho，2016），但Gartner（2016）對大數據提供了一個更正式的定義，即高容量、高速或多種類的信息資產。技術創新引發了技術應用的增加，遙感數據處理的進步（如MRP、ERP到物聯網）有助于供應鏈中的大量數據生成。但是，企業面臨著一個挑戰，即如何理解并從其獲取的大量數據中獲取價值。采用大數據分析（BDA）是管理層的一個機會和寶貴資產，可以發揮重要作用（Arunachalam、Kumar和Kawalek，2017）。章軻、張冬霽等（2018）的研究認為，隨著大數據時代的到來，在不同行業中因其4V特點①且能夠在此基礎上予以專業化的分析、處理，所以大數據的應用具有非常大的優越性，特別是在內部審計工作中表現得尤為突出。劉星等（2017）對大數據的類型做了描述，“整齊”的結構化數據僅占大數據的少數，日常生活中更多出現的是“不整齊”的非結構化數據，這構成了大數據的主體。（二）內部審計文獻回顧。國家審計和內部審計的關聯性很大，時現（2019）表示，國家審計和內部審計具有極大的相似性，審計技術和方法皆相通，只是關注方向各有側重而已，可以優勢互補。內部審計作為企業經營管理的重要環節,一直以來都發揮著極其重要的作用。錢倩（2019）對上市公司的研究表明，高質量的內部審計能夠改善企業會計盈余質量，是高水平企業管理的重要一環。內部審計的良好狀態可以有效應對外部監管規定和經濟形勢的變化。尚延升（2018）在研究報紙出版行業的過程中發現，正是內部審計幫助了報業集團轉型升級，使其適應了“經濟新常態”。內部審計與外部審計也存在正向協同效應，但楊新會（2019）指出，目前我國企業的“雙審制”實踐效果遠遠不如理論預期，上市公司審計問題層出不窮。Yu-TzuChang等（2019）的研究結果表明，一個更大的內部審計團隊可以提高運營和合規部門的內部審計績效，且內部審計能力與合規部門主導的內部控制的有效性呈正相關，但與運營部門無關。（三）大數據與審計融合文獻回顧。《國務院關于加強審計工作的意見》（國發〔2014〕48號）第十九條聚焦了大數據在國家審計中的應用，大力提倡發展以大數據為基礎的政府審計。大數據在不同領域以及行業的應用，實現了多維度的信息集成，使數據更具直觀性與實用性,基于大數據的發展也促進了企業內部審計工作的不斷提升。陳偉、居江寧（2017）認為，大數據分析已經成為了一種迫切需求，如果審計人員跟不上這一變化，將無法勝任今后將面對海量數據的審計工作。沈琦敏（2017）認為，內部審計應該借助大數據技術實現全覆蓋，這也有利于改善國有企業的公司治理情況。來自一些主要審計公司合伙人的證據表明，他們早就開始使用大數據。事實上，一些審計公司的網站將數據分析作為其審計創新的一部分。例如，畢馬威將其審計描述為“由數據與分析創新提供支持”（畢馬威，2016年），德勤的首席創新辦公室提到在審計中使用自然語言處理和其他大數據技術（Raphael，2015）。AdrianGepp和MartinaK.Linnenluecke等（2018）發現審計在使用有價值的大數據技術方面落后于其他領域。一個可能的解釋是，審計師不愿意使用遠遠領先于客戶采用的技術，但該文章隨后證明這種解釋不正確，今后還需要更多研究來證明。大數據并不由會計專家定義，在審計環境中討論大數據時，重要的是區分審計師已經使用的更多同類數據，或與審計師傳統上給出審計意見所依賴的不同種類的更多數據（Kogan等，2014）。相比之下，大數據將數據領域從金融數據推向非金融數據，從結構化數據推向非結構化數據，從組織內部推向組織外部，其程度可能遠遠超出當前審計部門的舒適區和技術能力。IBM研究人員Zikopoulos等（2013）認為大數據這個詞有點用詞不當，大數據的實際價值是分析的價值，分析可以用數據來執行，從數據中獲得最終的見解。MichaelAllesa和GlenL.Grayb（2016）表示，“四大”將大數據視為鑒證業務中日益重要的一部分，而且，盡管大數據在審計中有一席之地，但它在審計中的應用卻不如在市場營銷和醫學研究等其他領域那么明確。（四）文獻評述。現有研究已表明，面對海量繁多的財務會計憑證、賬簿、報表及電子數據等信息，審計人員以前只能通過抽查來發現問題。盡管在認識上還有一些差異，但大數據的出現，為審計人員全面、快速地提高工作效率，起到了立竿見影的效果。在理想情況下甚至可以做到全面排查總體而不是通過抽查樣本推算總體，這樣既可以規避審計抽樣面臨的風險，也可以降低內部審計的工作繁瑣程度和總體風險。大量學者的研究表明，審計明顯受益于大數據技術的進步。不過遺憾的是，大數據還不能充當行業內的規則改變者，大數據分析的崛起并不意味著審計人員所做工作的徹底轉變。總的來說，大數據技術在審計實踐中的適用性還需要進一步研究。有趣的是很多國外學者認為大數據在審計領域的應用要慢于其他領域，作用也不是那么明確，這與國內的認識是有偏差的。再來看知網的數據，如圖1，截至2019年7月，知網可檢索的關于大數據和內部審計的中文文獻共計343篇，而且文獻發表呈逐年上升趨勢，但上升趨勢在下降，說明熱度在降低，似乎學界認為這一主題已經研究的比較充分了，這一點值得注意。我國雖然對大數據審計研究起步要晚，但是相關研究還是較為充分的。在大量的文章中，最大的側重點是就事論事談大數據和內部審計，對于關鍵的企業內部審計信息化，僅占不到5%，如圖2所示。大數據環境這個基礎也提及較少，對企業內部審計的關注度也較低，僅有不足10%，對大數據技術的關注就更低了，屬于研究的薄弱環節。本文通過規范研究加上部分對企業應用現狀的剖析，進一步豐富了關于大數據與內部審計融合方面的文獻。

三、大數據在企業內部審計中的應用現狀

（一）大數據的積極成效。1.大數據分析可以輕松地發現正常數據中被隱藏的異常情況。例如，在企業內部對子公司的負責人進行經濟責任審計的過程中，如果負責人存在違紀問題，通過一些賬務操作試圖掩蓋舞弊，那么借助大數據分析對比，內部審計人員可以輕松地發現一些與子公司經營實際情況不符的財務信息或其他形式的信息，如果企業數字化程度高的話，可以扒出所有“貓膩”，因為財務數據通常都與非財務數據交織在一起互相關聯。人工粉飾的時候不可能考慮到所有方面，從而容易在計算機龐大的算力面前露出馬腳。2.大數據可以更全面地刻畫相關對象，讓分析結果更接近真實情況，增加企業對自身的了解。通過細致認真地收集、整理相關信息，編制程序，用批量式計算處理模式對數據進行分析，從海量信息中獲取符合要求的目標，是大數據的優勢所在。從大數據的分析結果中，企業可以得到一些以前得不到、想不到的數據，有助于企業作出新的決策。在大數據的視角下，事物的可觀察、可計算維度多了，屬性也就多了，觀察越全面，“拼圖”就越接近真相。大數據甚至能消除抽樣風險，更好地服務于風險管理，審計樣本擴展到了總體。（二）大數據應用過程中存在的問題。大數據具有廣泛的適用性，但同時也存在問題，需要審計人員關注和分析。1．計算機程序只能識別信息表面含義，生搬硬套，從而容易導致結論的錯誤。程序是死的，人是活的，現成的程序不一定能解決新遇見的問題。計算機按照設定的指令進行操作，讀取特定字符字段，而輸入的信息是隨機的。在開放的環境中任何情況都可能發生，當輸入信息的屬性和范圍與預先規定不相符時，系統就會報錯，需要專業人員具體分析。另一種情況是程序輸入了“看似正常”的異常數值，根據這些存在問題的數值自然只能得出錯誤結論。2．大數據只能挖掘出信息之間的關系而不能知曉具體原因。真實的因果關系是很難確定的，先后發生的不一定是因果，高度相關的不一定是因果，看似合理的也不一定是因果，因果關系的確定需要多方證據的佐證。大數據擅長分析時間序列，只要信息量足夠，時間上的先后關系很容易確定。大數據也擅長回歸分析，確定相關系數也輕而易舉，并經得起統計檢驗。但大數據得出的這些結果無法幫助審計人員確定具體原因，最終還是要靠經驗開展下一步工作，也就是所謂的職業判斷。3.編程時對程序設定的考慮不周。企業的經濟活動是多種多樣的，下屬核算單位的性質又各不相同，這會導致類似的經濟活動在不同單位有著不同的表達與歸類，計算機的人工智能還到不了自主識別信息之間無意義差異的階段，主要依靠程序員事先進行設定，將各種不同情況都做好編排。一旦設計人員考慮不周，大數據分析就會出情況。比如說，抓取了不該抓取的數據，或者是沒有抓取應該抓取的數據，都會導致最終運算結果的偏差。而這種偏差具有隱蔽性，最后只能依靠費時費力的實地調查來糾正，增加了審計人員的負擔，這就與大數據分析的初衷背離了。4.現階段的高質量大數據內部審計會增加企業的成本。大數據審計是需要軟硬件基礎的，企業需要購買大量存儲空間、傳感器、通信裝置以及計算設備進行大規模的“數字化”，這種工作開展得越早，代價就越高，因為數字化設備的價格是隨著時間推移而逐漸降低的。除了硬件成本以外，系統的正常運行和維護也需要成本，其中就涉及到人工成本，新的崗位要求更高的技能，企業可能還需要支付大數據分析軟件的授權費或外包分析服務。

四、大數據在內部審計中的適用性

前面的研究已表明，大數據不是萬靈藥，而是有適用范圍的，內部審計的各種場景不能都依靠大數據改善效率，強行推進只會增加審計風險。這就需要人們在明確大數據的內涵之后才能對癥下藥，歸納出大數據的適用范圍，才能更好地指導企業內部審計實踐。（一）大數據的特征。1.數據量大且類型不同。大數據收集的數據量非常大，而且這些數據看起來都是不相關的，人們一般不會把這些數據捆綁在一起進行研究。但經濟數據或非經濟數據總是存在或多或少的內在關聯性，可能是真的關聯，也可能是表面上的關聯，大數據分析往往會取得驚人的成果。要注意不同數據類型的應用方向，詳情見下表，潛在應用范圍是非常大的。2．分析維度多但不靈活。由于各種數據都可能被大數據系統采集，因此，大數據可以反映多維度的信息，這大大增加了舞弊的難度，內部審計將更容易發現違規違紀的蛛絲馬跡。大數據分析的多維度還擴展了內部審計的審查范圍。除此之外，還需要一個技能嫻熟的大數據審計分析系統輔助內部審計人員，幫助處理和計算。但即便如此，大數據分析仍然不具備靈活性，只能按照設定執行操作，很多時候會得到無意義的結果，甚至是誤導性的結果。3．大數據依賴網絡但實效高。內部審計是需要配套設施的，起碼要實現企業信息的電子化，這樣各種內外部數據才能被大數據軟件抓取。大數據系統收集的數據都是聯網數據，雖然導致其依賴網絡，但響應速度快，可以做到實時性。4．大數據的工具處于不斷開發的過程中。大數據分析工具多種多樣且不斷更新，且有平臺化的趨勢，專業運營商將發揮越來越重要的角色，企業往往缺乏自主開發的實力，要向專業供應商購買服務。（二）利用大數據進行內部審計的適用范圍。1．日常大量重復性的繁瑣計算加工和實時監控。這是計算機程序最擅長做的事，大數據審計也不例外。自動化運行的大數據程序可以實時監控全企業的情況，并且會在數據觸及設定的預警值時提醒審計人員注意異常情況，這讓事中審計成為“家常便飯”，也減輕了內部審計人員工作負擔。如圖3所示，信息時代帶來了數據“爆炸”，全球總數據量將呈指數級增長，僅僅靠人工是無法處理那么多數據的，大數據分析的優勢正好可以發揮出來。2．信息化程度高的審計對象。徹底無紙化的部門尤其適合大數據審計，萬物互聯的5G時代更是為大數據審計大開方便之門。企業內部那些信息化程度最高的部門可以無死角地被大數據審計系統抓取數據，審計的樣本量幾乎等于總體，抽樣風險被降到了最低程度。內部審計逐漸變為企業信息化工程的一部分。3．業務數據多的部門。發生業務很少的部門提供不了太多的數據，分析的結果就不牢靠，這是大數據的原理決定的，樣本數越少，說服力就越差，分析軟件也“愚笨”，這在引入人工智能后尤其明顯。涉及重大戰略決策的部門就不太適合大數據支持的內部審計，因為這種決策屬于戰略層面，數量極少但涉及的金額巨大，很突兀，在日常的其他數據里很難找到與審計相關的對應關系。但是如果大數據分析作為輔助決策數據支持的一部分而參與企業戰略決策的話就很有用了，畢竟企業決策還是要靠數據說話的，此時大數據分析成為了管理層的“參謀”和助手。4．從業人員素質高的環境。大數據工具的操作需要企業人才水平達到一定層次，否則復雜的數學工具將無法有效使用。在這種情況下，外包這項業務也將是一種不負責任的行為。除了審計部門要具備專業素養以外，其他部門也要“知其然”，了解大數據的原理，滿足這些條件，企業推行大數據審計才順暢。

五、大數據與內部審計進一步融合發展路徑

大數據極大地促進了內部審計發展，提升了內部審計在防范經營風險、增加自身價值方面的作用；同時也要看到在數據時效性、個體差異性、分析方向性、編程技術性等方面還有一些弊端。為更好地適應新時代、新技術、信息化社會的發展，內部審計應該從多維度不斷改進、完善和融合大數據運用。（一）重視人才隊伍建設。1．審計人員必須適應大數據時代的節奏。正如辯證唯物主義強調人這一因素，無論什么工作流程，嵌入其中的“人在回路”②都是最重要的。人才是大數據審計工作是否能順利推行的內因。所以，要重視該內因在事物變化發展過程中的決定作用。為了適應大數據時代的來臨，審計人員應盡快轉換觀念和立場，從思想上即審計理念上改革創新。這是內部審計事業發展的前提條件。2．提高審計人員的專業技能。從刀耕火種的農業社會，到以蒸汽機為代表的工業文明，再到現代的“互聯網＋”信息化社會，內部審計人員傳統的工作思路已顯落伍。在大數據和互聯網等信息化條件下，審計人員使用Word、Excel等辦公軟件工具只是初級的入門，如果不掌握新的信息技術知識，就不具備大數據挖掘和分析能力。在這種情況下，審計人員要具有好學鉆研的精神，采用“請進來、走出去+自學”的學習模式，提高自身技能，既要熟悉企業各方面的業務和經營模式，又要不斷學習掌握新的大數據、互聯網和信息系統等方面知識和技術，同時還要不斷研究開發、挖掘信息化審計工具和審計方法。3．完善內部審計機構的職責建設和激勵措施。內部審計機構的設置應該能足以保持適當的獨立性，最好是直接向一把手匯報情況，而不是僅僅與財務、經營部門對接。黨委、董事會、主要負責人應大力支持內部審計工作和關心審計人員，在考核、獎勵等政策上要有所傾斜。通過向那些具有計算機專業背景的審計人員傾斜待遇，鼓勵審計人員參加培訓，提升內部審計的履職能力。（二）積極利用新技術改進內部審計工作。科學技術是第一生產力。在一次財務收支審計時，一位資深審計人感慨地說：“會計是埋雷的，審計是挖雷的”。科技為審計工作提供了更多選擇，內部審計也要因勢而變。1.提高企業信息化建設水平。目前，內部審計還處在計算機輔助審計階段，要盡快建立和完善以數據為基礎的信息化審計平臺，并逐步實現大數據審計服務，不斷提高審計信息化水平。大數據審計的開展也離不開企業信息基礎設施的支撐，比如：相應的傳感器和自動記錄系統的完善。2.轉變審計方式。把現場審計盡量轉變為非現場審計可以降低審計成本。審計人員先通過大數據分析工具，在非現場審計中發現涉嫌違規違紀問題和風險事項，再到現場審核原始財務、資產、工程、經營等資料，由數據組與財務組溝通并一一進行核實。隨著網絡技術、視頻技術、模糊識別、電子支付等新技術的利用，非現場審計已經可以實現現場審計的大部分目標，并大大提升審計效率、降低審計成本。有了大數據的加持，抽樣審計可以轉變為全面審計，抽樣帶來的風險就能消除，審計的總風險將大大降低。3.讓審計監督覆蓋全過程。審計時效性是大數據應用的弊端之一，因為所有的數據都是事后形成的。隨時隨地生成的大數據讓企業的實時監控成為可能。傳統的內部審計總的來說屬于事后控制的范疇，內部控制制度規范倒是囊括了事前、事中控制。內部審計如果能通過實時分析數據、監控數據做到事前、事中控制，防范、控制風險，就能提高防范審計風險的時效性，加快反饋循環的速度。4.持續挖掘企業新的風險點。內部審計人員在擁有了信息化的審計平臺和審計手段后，要積極創新審計工作思路和方法，將相關專業學科交叉，對企業和審計目標的風險等相關要素組成的系統進行識別，發現影響企業高效、有序、安全運行的風險點，實現有效控制審計整體風險的信息化分析。（三）強化企業內外部的信息交流與共享。現在是信息化社會，在大數據的海洋里，企業的邊界是模糊的，甚至是不存在的。我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結海量數據之間深層次的聯系，這就需要做好強化信息交流與共享的工作。1.內部審計大數據運用首先是要采集好數據。審計組和數據分析組要共同努力，在企業內部之間、內部與外部之間采用行之有效的技術和方法將數據盡早、及時采集到位。比如：企業與政府財政、金融、稅務、建設等部門的信息溝通、數據獲取。在企業內部能夠自主掌控的地方，應盡可能采用統一的數據格式，在與外界的溝通中，給企業布置通用的數據接口。2.線上線下融合。讓數據分析師深入一線審計項目組獲得“靈感”，既有助于其編制更貼合實際的審計程序，也能將風險進一步降低，使得內部審計做到與大數據處理的真正結合，行動與理念不脫節，確實將大數據與內部審計的融合落到實處，讓計算機程序能真正體現審計人員的意圖，圓滿完成審計任務。3.利用云平臺協助。云計算的廣泛應用讓企業有了更多選擇，能夠靈活配置計算資源，不易受時間和空間的影響，這降低了開展大數據審計的門檻，也最大可能地避免了企業資源的閑置問題，企業應該利用這一技術協助大數據內部審計。云平臺通常有共享的審計工具和數據分析程序作為搭配服務項目，這些程序直接與網絡整體相連接，可以便捷地抓取大量數據。

六、總語

企業內部審計，目前就像沉積的巖層，最上面最新的部分已經進入了“人類世”，可中間還停留在剛剛過去的“全新世”，最下面可能還在“更新世”。這樣工作模式一定是分層的，脫節的，也是難以實現審計目標的。隨著信息時代的滾滾向前，根據摩爾定律，大數據的軟硬件都會持續快速升級。內部審計要抓住這個契機，審計人要將大數據、審計理念、審計理論和實際工作經驗融合，不斷地改進審計工作，防范審計風險，提升審計效率和質量。

作者:劉青松 張小有