大数据时代下的内部审计

●诸 凡

一、大数据时代下的企业新常态

（一）大数据的本质

随着社会信息化的程度越来越高，各行业正在经历剧烈的数据化革命。实际上，大数据(Big Data)这个名词早在2008年就已经被提出。维克托·迈尔–舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的 《大数据时代》一书中，大数据的定义是不用随机分析法（抽样调查）这种捷径，而采用全部数据进行分析处理。通常大数据的特征被总结为4V，即Volume（数量庞大）、Variety（类别繁多）、Velocity（生成快速）、Value（价值密度低）。4V的特征代表着当前信息技术发展进入了一个新的阶段，数据信息的爆炸性发展使得大数据处理需要新的技术和方法，一方面给传统计算技术和信息技术带来新的困难和挑战；另一方面大数据分析和应用也会带来新的发明、新的服务和新的发展机遇。

所以，如何充分利用好数据方面的资源、运用大数据分析的方法和技术、从海量数据中挖掘其存在的隐性价值，从而为企业决策提供深层可靠支持，是每个企业在当今大数据时代下面临的迫切需求。

（二）大数据带来的思维变革与前沿应用

大数据时代将要释放出的巨大价值使得人们选择大数据的理念和方法不再是一种投入产出的利益权衡，而是通向未来的必要和必然的转变。目前，大数据带来的思维变革已经快速渗透进商业、政治、金融等各个行业，并日渐深入到企业日常运营和管理的多个层面，企业通过海量数据分析、挖掘，能够发掘出以往内部报告无法体现出的“深藏的事实”，从而带来经营业绩的改善和决策质量的提升。

1、由传统的随机样本预测，到全体预测的转变。大数据时代下，拥有全部或接近全部的数据并加以科学利用，能从不同角度更细致地观察和研究数据从而创造惊人的价值。这些价值经常藏匿在细节之中，而传统的抽样分析法无法精准地捕捉到这些细节。企业通过积累、收集和整理客户行为方面的信息数据，建立数据模型对潜在客户的特质进行发掘，从而更好地了解客户以及他们的爱好和行为。比如汽车企业通过采集客户家庭背景、工作和生活环境、购买产品的花费、目的、渠道、偏好等信息，运用大数据技术进行车型需求预测。某奢侈服装品牌通过旗舰店收集产品销售情况、试穿情况、消费者反馈、购买行为等信息，成功地对消费偏好进行预测，从而使得后续新品设计和推广策略更加精准。

2、由传统的关注因果关系，向关注相关关系转变。在大数据时代，虽然相关性并不能准确地解释事件的起因，但当人们找到一个现象的良好的关联物，相关关系可以帮助人们捕捉现在和预测未来。这种建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。某国际知名咨询机构信息技术部门在对公司邮箱的海量收发数据进行整理的过程中，结合收发时间、频率、邮箱所有者的性别、职位等基础信息，意外地发现了比较有趣的情况，即在非工作时间段邮件往来频率异常的邮件双方，存在办公室恋情的机率远高于正常工作时段。为此，人力资源部根据这个异常发现对存在这种迹象的当事人进行了面谈和走访谈，为公司高层在用人方面的决策提供参考。

3、由传统的数据分析精确性，向多样性、混杂性转变。在传统的思维下，所采用的数据分析方法因数据量少，对数据的精确性要求较高，否则将导致分析结果出现偏差。而大数据处理技术的运用，不仅放松了容错标准，反而增加了观测事物的维度和额外的价值。对于物流公司而言，配送线路的优化一直影响着物流企业的配送效率和配送成本。物流企业利用社交媒体、天气预报、实时交通路况等外部数据，对配送路线的交通状况进行分析和预警，提出优化方案，实现物流配送的智能化管理。

然而，与大数据技术成功应用的诸多领域不同，在内部审计领域大数据技术的运用依然存在空白。如何借助大数据技术提升内部审计工作质量这一问题亟待解决。

二、大数据时代对内部审计的影响

为满足日新月异的企业需求，不仅要求内部审计扩大其覆盖的信息量及信息范围，还要求持续关注相关信息的相关性、一致性与及时性，使其不仅限于对企业经营活动的事后评价，更加能够为企业重大决策提供有力的支持。

（一）从传统事后审计向持续审计转变

大数据时代下，内部审计不仅限于对已发生的财务收支和其他经济活动进行的审查和评价。而是引入持续审计的理念，实现对整个集团各类风险“全面、深入、持续”的有效审计覆盖，并以此为主线对业务发展及经营管理过程中存在的各类风险予以持续关注和快速反应。

（二）从抽样审计向总体审计转变

随着企业经营环境日益复杂，抽样审计的诸多局限性日益凸显，比如信息来源不足、样本规模合理性无法确定、样本选取缺乏代表性、审计结果以偏概全等。大数据时代下，大数据的多元异构、跨领域关联等特征使得总体审计成为可能，“样本=总体”的全数据模式通过分析与审计对象相关的所有数据，使得审计人员建立总体审计的理念模式，更大限度地规避抽样审计下存在的审计风险。

（三）从审计因果关系向审计相关关系转变

传统的内部审计工作对象为有限的抽样数据，比较注重研究现象间的因果关系。然而，在数据如此庞杂的大数据时代，面对无法估量的数据，寻找海量数据中每个数据与其他数据之间的因果关系并不具有实操性。内部审计工作可以相关关系为主导逻辑来寻求企业数据潜藏的规律，使得一些易被忽略的或是意想不到的联系拨云见日，帮助内部审计人员掌握利用传统内部审计手段无法反应出来的企业动态，进而更加精准和全面地揭示企业经营风险。

三、大数据技术在内部审计中的应用

当前，企业内部审计部门利用大数据技术展开相关工作仍然处在探索实验的阶段，但是随着越来越多企业开始尝试将大数据理念和技术融入内部审计工作中。

（一）运用大数据技术挖掘内部审计线索

某大型成品油销售企业的内部审计人员在对各年度成品油销售数据进行分析时，引入时间、价格等条件变量发现，每次发改委发布上调成品油价格信息之前的一段时间内，各油站成品油销售收入大幅度上升。虽然民众在油价上调前排队加油的情况屡见不鲜，但内部审计人员综合考虑油站营业时间、加油速度、平均加油量等因素，还是认为个别成品油销售收入的上升幅度远超合理范围。

为此，内部审计人员选取了一些销售数据存在异常的油站进行重点审计。按照传统审计方法抽取一定数量的样本检查每单业务的加油和结算情况，但面对较大的业务量，抽样审计的方式收效甚微，而逐笔核对将大幅提高监督成本。

面对这种困境，内部审计人员运用大数据的思路和技术，将每次油价上调前的全部销售数据、资金数据以及库存数据进行分析比对，很快发现总是有个别客户能够“恰巧”在每次油价上调前完成采购，而事实上资金回款和油品出库要滞后很长一段时间，疑似存在与内部人串通虚构销售的行为。根据这一线索，内部审计人员检查所有存在异常的交易，最终查证了这一违规行为的存在。

（二）运用大数据技术促进内部管理提升

某研发企业采取预算规模的总量控制，各区域公司独立核算并在总部核定的预算额度内执行开支。内部审计人员通过对区域公司连续5年的各项开支数据进行对比分析，发现各区域公司实际开支刚好控制在预算范围之内，但单就信息类开支这一项而言，却呈现出逐年递增的趋势。为此，内部审计部对信息类开支开展审计工作，以评估公司对信息类成本的控制是否有效。

与传统审计下通过财务报表入手进行抽样检查的方法不同，内部审计团队通过分析研判发现，由于硬件设备的主要供应商数量有限，因此正规的购买途径也有限，且价格相对公开。为此，内部审计团队将审计对象选定为所有信息硬件设备这一数据全集，利用大数据技术展开工作。信息分析过程中获取的数据包括业务部门采购硬件设备的开支、信息技术部门采购硬件设备的开支、以及同一时期相应型号硬件设备的公开市场价格等内外部信息。

虽然根据内部要求，各区域公司采购信息系统相关设备均需要通过总部信息技术部门，但数据分析发现一些业务部门并未通过信息技术部门进行相关信息技术采购。对于业务部门自行开展的信息技术采购，内部审计人员更详细的分解业务部门在信息技术设备上的开支数据，更加出乎意料的是，一些业务部门采购的信息技术设备超出正常价格的两倍。

根据大数据技术分析出的成果，内部审计团队能够进一步为监督以及合理化信息技术花销提供可大幅减少成本的解决方案，进而为管理层提供决策建议。

（三）内部审计充分利用大数据的具体措施

大数据技术能够辅助内部审计扩大审计范围以及深入挖掘数据价值，通过全数据分析达到减少审计风险的同时，使审计成果更加全面、高效与客观。为保障传统内部审计顺利向大数据内部审计转型，需要企业从思维方式、平台建设以及人才储备三个方面制定内部审计发展战略。

1、提高对大数据的认知和运用能力。大数据时代下，数据量庞大且都以电子形式存在，因此需要审计人员提高对大数据的广泛认知和灵活运用能力。谷歌AlphaGo对战李世石事件表明，AlphaGo作为机器本身并不具备人类拥有的智慧，通过人们对大数据的运用和思维方式的转变，赋予了计算机庞大的数据池以及强大的运算能力和模仿能力，最终使其在人机大战中取得胜利。

2、建立基于大数据的智能审计平台。运用区块链的理念模式，通过系统网络中多个参与计算的节点来共同参与数据的计算和记录，并且互相验证其信息的有效程度，同时也提供了可追溯路径。平台数据模块能够把各个区块的交易信息串起来，能够形成完整的交易明细清单，每笔交易来龙去脉清晰、透明；平台应用模块要实现对各类信息资源的自动化持续监测、智能化数据分析以及预测功能；平台管理模块要实现审计流程的智能化管理、专家支持和成果共享。

3、培养复合型的内部审计人才。大数据时代内部审计的主要工作之一是通过专有技术对海量数据进行挖掘和分析，这要求内部审计队伍的建设不仅要促进人员结构多元化，更重要的是突出具备大数据背景的专业特征。内部审计一方面需要培养建设具备数据挖掘和信息技术创新应用能力的“数据分析师”队伍，另一方面更需要精通业务、擅长分析的“专业分析师”人才，以适应大数据内部审计的工作需要。■

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