基于大数据下的企业数字化审计体系构建的应用与启示借鉴

摘 要：为了促进企业数字化审计转型的发展，文章探讨了大数据技术在企业审计中的应用价值，分析了基于大数据的企业数字化审计体系构建的关键原则和具体策略。研究发现，大数据能够显著提升审计效率、增强风险管控能力，并为管理决策提供更加精准的支持。企业应从多源数据整合、风险分析预测、审计流程优化等方面系统构建数字化审计体系，以适应新时代企业管理的需求。通过实践应用和启示借鉴，企业可以充分发挥大数据赋能审计的价值，提升整体的管理水平和核心竞争力。

关键词：大数据 数字化审计体系 应用策略 企业发展

中图分类号：F239 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2024）09-095-02

引言

大数据技术正在深刻改变着企业的经营管理模式。一方面，信息技术的快速发展进一步加速了企业数字化转型的步伐，企业迫切需要利用大数据等新兴技术提升管理效率，应对复杂多变的内外部环境;另一方面，企业也面临着如何有效管控日益复杂的风险挑战。在此背景下，充分发挥大数据在提升审计效率、增强风险管控以及支持管理决策等方面的独特价值，构建基于大数据的企业数字化审计体系，已成为企业迫切需要解决的关键问题，需要相关人员提高重视。

一、大数据技术在企业审计中的应用价值

（一）有助于提升审计效率

传统的审计工作通常依赖人工收集和整理大量的业务数据，这不仅耗时耗力，还可能存在遗漏和人为偏差的风险，而大数据技术的应用，为企业审计工作注入了全新的动力。首先，通过自动化的数据采集和整合，审计人员可以快速获取来自各个渠道的海量信息，全面掌握企业的经营状况和关键业务活动。其次，基于大数据分析技术，审计人员可以利用智能审计工具自动识别异常交易、舞弊行为等潜在风险，大幅缩短审计取证和分析的时间，这不仅提高了审计工作的效率，也使审计人员得以集中精力于重点问题的深入分析，从而提升审计工作的专业性和针对性。

（二）有助于增强风险管控能力

在数字化转型的背景下，企业面临着更加复杂多变的内外部风险环境，大数据技术为企业审计提供了强大的风险识别和预警能力。首先，基于海量的业务数据，审计人员可以利用数据建模和机器学习等手段，深入挖掘隐藏在表面之下的异常信号。例如，通过对客户群体、供应链关系、交易模式等关键要素的分析，审计人员能够发现潜在的欺诈、腐败等违规行为。其次，大数据分析还能帮助审计人员建立实时的风险监控预警系统，持续关注企业经营中的重点风险点，及时发现异常情况并采取有效应对，这不仅能够提高企业的合规管理水平，也为降低经营风险提供了有力保障。

（三）有助于促进管理决策支持

在瞬息万变的市场环境中，企业管理层面临着巨大的决策压力，大数据技术为审计工作提供了更加丰富、精准的决策支持信息。首先，审计人员可以结合行业基准数据、历史趋势分析等，为管理层呈现全面的绩效评估和风险预测，这使得管理层可以准确把握企业当前的运营状况，也能为战略制定和业务优化提供有价值的洞见。其次，基于大数据的智能分析，还能帮助管理层快速识别业务中的关键问题，做出更加及时、准确的决策。例如，通过对异常交易、客户流失等关键指标的实时监控，管理层可以及时发现问题并采取应对措施，提高管理效率。

二、基于大数据的企业数字化审计体系构建原则

（一）数据全面性原则

构建基于大数据的企业数字化审计体系，需要遵循数据全面性原则。审计工作需要依托全面、准确的数据支撑，而大数据技术为此提供了强大的支持。一方面，企业应建立起覆盖各个业务环节的多源异构数据采集机制，包括财务数据、生产数据、客户数据等，确保审计工作能够获取完整的信息基础;另一方面，还应对数据进行标准化处理和整合，消除数据孤岛，实现跨部门、跨系统的数据共享和协同。只有做到数据全面性，审计人员才能基于全局视角对企业经营活动进行深入分析和评估，发挥大数据应有的价值。

（二）分析智能化原则

构建基于大数据的企业数字化审计体系，离不开先进的分析技术支撑，在此过程中，企业应当遵循分析智能化的原则。传统的审计工作更多依赖人工经验和抽样检查，分析能力受到一定局限，而大数据技术的应用，为审计分析注入了新的活力，企业可以充分利用机器学习、人工智能等先进算法，实现对海量业务数据的自动化挖掘和建模，这样一来，审计人员就能够准确识别异常交易、舞弊行为等潜在风险，大幅提升了审计工作的精准性。同时，基于大数据的智能分析系统，还能够实时监控关键业务指标，帮助企业提高风险管控能力。因此，遵循分析智能化的原则，充分发挥大数据技术在审计分析中的独特优势，对于构建覆盖全流程的数字化审计体系至关重要。

三、基于大数据下的企业数字化审计体系构建策略

（一）建立多源数据整合机制

构建基于大数据的企业数字化审计体系，数据资源的全面整合是重要前提。传统审计工作中，数据信息往往分散于各业务系统和职能部门，缺乏有效的整合手段，严重制约了审计的深入开展。而在大数据时代，企业应充分利用技术手段，可以建立起覆盖财务、营销、供应链等各领域的立体化数据采集机制，实现跨部门、跨系统的数据资源整合，为后续的分析和应用奠定基础。

对此，首先要完善数据采集渠道。企业应统筹规划数据源，包括自身的ERP、CRM、OA等核心业务系统，以及客户、供应商、监管部门等外部信息来源。通过API接口、ETL工具等手段，实现对这些异构数据的自动化收集和归集。同时，还应建立数据标准化机制，确保不同来源的数据口径统一，为后续的整合奠定基础。其次，要强化数据仓库建设。企业应构建起集中统一的企业级数据仓库，将分散的数据资源进行集中存储和管理。可采用大数据技术如Hadoop、Hive等，打造支持海量数据存储和高效查询的数据基础设施。最后，要推动数据共享协同，建立完善的数据治理机制，明确数据资源的所有权、使用权和访问权限，打通不同部门和系统之间的数据壁垒。同时，利用数据总线、数据目录等技术手段，将数据资源统一管理和服务，提升全员对数据的使用效率。

（二）强化数据分析与风险预测能力

在建立全面数据资源支撑的基础上，企业还应着重提升数据分析和风险预测的能力，为数字化审计体系注入新的活力。传统审计工作更多依赖于人工抽样和审计分析，难以针对复杂多变的风险环境进行全面、深入的识别和评估。而大数据技术的应用，为审计工作提供了更多可能，能帮助企业更加智能化地发现和预防各类风险。

具体而言，企业可从以下两个方面着手：首先，建立智能化的风险识别机制。企业应充分利用机器学习、人工智能等先进分析技术，对收集的海量业务数据进行深度挖掘和建模。通过异常行为检测、关联规则分析等手段，自动发现潜藏的欺诈、舞弊、合规违反等风险苗头，为审计工作提供精准的风险信号。同时结合行业基准数据和历史趋势分析，建立起风险预测模型，提前识别可能出现的问题领域，为有针对性的审计工作奠定基础。其次，在及时识别风险的基础上，企业还应建立起实时监控和预警机制，持续关注关键业务指标的异常波动，及时发现并预警可能出现的问题。可利用大数据分析平台，对各类实时数据进行持续分析和建模，自动生成预警信号，以便及时采取措施。

（三）优化审计流程与智能工具应用

大数据技术的广泛应用，也为企业审计工作的流程再造和智能化转型提供了新的契机。传统的审计活动往往受限于人工取证、样本检查等方式，效率和覆盖面较低，而借助大数据分析技术，企业能够实现审计流程的全面优化，并赋能审计人员以智能化工具，提高整体的审计质量和效率。一方面，企业应基于数据驱动的方式，对审计全流程进行再造和优化。利用大数据分析，企业可以识别审计活动中的效率瓶颈，如重复性工作、低效审查等环节，并采取流程再造、自动化等措施进行优化。例如，可通过RPA、OCR等技术实现对原始凭证、报表的自动化采集和分析，大幅降低人工耗费。另一方面，企业还应赋予审计人员基于大数据分析的智能工具，以提升审计作业的专业水准。比如可通过BI可视化、高级分析等功能，帮助审计人员深入挖掘数据洞见，发现隐藏的风险信号，或者利用智能辅助系统，促使审计人员集中精力于异常识别、问题诊断等高附加值工作，提高工作效率和专业性。

（四）推动审计与管理的协同融合

构建基于大数据的企业数字化审计体系，最终的目标是实现审计工作与企业管理的深度融合，以期为企业高质量发展提供全方位支撑。在数字化时代，企业应打破传统审计独立监督的界限，充分发挥审计在为管理提供决策支持、优化管理流程等方面的独特优势。首先，企业要建立健全的信息共享和协同机制，这在上文已经提到。其次，企业应充分发挥审计在优化管理流程中的作用。要充分大数据技术，深入挖掘企业经营中的问题症结，为管理层提供针对性的优化建议。例如，通过对采购、销售等关键流程的全流程审计，发现存在的低效环节和瓶颈，对此看一提出精简流程、应用智能工具等优化措施，这不仅能提高管理效率，也有助于增强企业的核心竞争力。最后，企业还应充分利用审计工作的洞见，推动管理决策的科学化。审计人员要基于广泛的数据分析，为管理层提供更加全面、精准的经营绩效评估和风险预测，为战略规划、资源配置等重大决策提供有力支撑。同时，审计部门还需要定期向管理层反馈工作成果，讨论应对措施，使审计工作的价值转化为实际的管理改进。

四、大数据下企业数字化审计体系构建的启示借鉴

（一）重视数据治理的战略地位

构建基于大数据的企业数字化审计体系，数据资源的全面管控是关键前提，企业应充分认识到健全的数据治理机制对审计工作的重要性，将其纳入数字化转型的整体战略部署之中。首先，企业需要建立起覆盖全流程的数据管理体系，明确数据资源的采集、存储、分析、应用等各个环节的标准化管理要求。通过对数据的采集口径、存储格式、使用权限等进行统一规范，确保数据的完整性、准确性和安全性，为后续的分析应用奠定基础。同时，企业还应构建起数据资产的全生命周期管控机制，持续优化数据治理水平，确保数据品质持续提升。其次，企业应建立健全的数据治理组织体系和激励机制。明确数据责任主体，赋予数据治理相关部门和岗位充分的决策权限和资源支持。并将数据治理工作纳入部门绩效考核体系，充分调动各方面的积极性和主动性。只有做到全员参与、上下联动，企业才能真正形成数据驱动的管理模式，为审计工作创造良好的数据基础。企业应高度重视这一工作，结合自身实际情况，持续推进数据标准化、数据资产管控、组织体系优化等举措，为大数据应用奠定坚实的基础，推动审计向更加智能化、价值导向的方向转型。

（二）深化跨部门的协作机制

构建企业数字化审计体系，离不开各相关部门的深度协作，这不仅体现在数据资源的共享融合，更需要审计部门与业务管理部门在风险识别、流程优化、决策支持等方面建立紧密的联动。一方面，审计部门应主动与财务、运营、合规等相关职能部门密切沟通，了解其业务需求和关注重点，及时获取决策层的管理诉求。可以通过定期会议、信息共享等方式，建立起双向的信息交流机制，以确保审计工作的针对性和实效性。同时还要加强与法律、风控等部门的协作，共同构建风险预防体系，提升企业整体的合规管控能力。另一方面，审计部门还要主动参与业务流程再造、管理优化等工作，充分发挥自身的专业优势。例如可以结合大数据分析的洞见，就采购、销售等关键环节提出精简、智能化等改进建议，帮助企业提升管理效率。审计结果也要及时反馈给相关部门，形成持续改进的闭环机制，确保审计价值的最终实现。只有审计部门主动融入业务管理，与其他职能部门实现高效协同，企业才能充分发挥大数据技术在审计领域的变革性影响，提升整体的管理水平和风险控制能力。

结束语

综上所述，大数据技术的广泛应用，为企业审计工作注入了新的动力。对此企业应主动适应大数据时代，系统构建覆盖数据采集、分析挖掘、流程优化、监控预警、审计管理融合等环节的数字化审计体系，充分发挥大数据赋能审计的价值。只有做到数据全面支撑、分析技术智能化、反馈闭环优化，企业数字化审计体系才能真正发挥应有作用，成为企业提升管理水平、增强核心竞争力的有力抓手。未来，企业应持续深化大数据在审计领域的应用探索，推动审计工作向更加智能化、精细化的方向不断发展，为企业数字化转型注入新的动力。

参考文献：

[1] 沈航，刘安民.企业数字化审计的转型路径探索[J].现代审计与会计，2024（03）：16-18+48.

[2] 张宏霞，解辰影.企业数字化转型、内部控制与审计质量[J].国际商务财会，2024（04）：3-10+22.

[3] 林中贤.新形势下企业数字化审计技术的实践应用[J].投资与合作，2023（12）：143-145.

[4] 翟舒婷（导师：姜玲玲，王丽）.大数据环境下内部审计数字化转型问题研究[D].哈尔滨商业大学，2023.

[5] 王民.大数据背景下国有企业数字化审计研究[J].上海商业，2023（03）：79-81.

[6] 周婧.导师：时现.企业数字化转型、事务所规模与审计收费[D].南京财经大学，2022.

（作者单位：北京汽车资产经营管理有限公司 北京 100000）

（责编：若佳）