大数据发展背景下的企业内部审计创新研究

摘 要：随着数字化时代的快速发展，大数据技术已经成为企业管理和决策的重要工具。在这个背景下，企业内部审计作为保障财务信息准确性和透明度的重要环节，也面临着创新的机遇与挑战。大数据技术为企业内部审计带来了新的思路和方法，提升了审计效率与准确性，同时也对传统审计方式提出了更高的要求。本文旨在探讨基于大数据背景的企业内部审计的创新问题，深入研究了在大数据背景下企业内部审计面临的问题，并提出了创新路径，希望能为企业内部审计的现代化和智能化转型提供有益的启示与指导。

关键词：大数据；企业内部审计；创新策略

前言

在数字化时代，大数据技术的广泛应用已深刻影响了企业内部审计。传统手工抽样和抽查方式因财务数据庞大复杂而易出错，耗时耗力。大数据技术使审计方式发生了彻底的改变，可快速获取、整合与分析财务数据，挖掘隐藏规律和信息，提升审计准确性和效率。大数据技术对企业内部审计至关重要，可确保财务信息的真实性、准确性和合规性，助力企业可持续发展和稳健运营。

一、大数据技术在企业内部审计中应用面临的

问题

（一）数据隐私与安全保护

大数据环境下，企业需要收集和整合来自多个数据源的信息，包括财务数据、个人信息等。在这个过程中，数据泄露可能发生在数据传输、存储和处理的任何环节，一旦敏感信息泄露，将对企业造成严重的损失和声誉风险。大数据技术可以挖掘数据背后的价值信息，但在进行数据分析时，涉及个人隐私或商业机密的使用，不当的数据使用可能会侵犯个人隐私权或泄露企业的商业机密，导致法律纠纷和社会舆论压力。大数据技术本身也存在数据安全漏洞，黑客或恶意攻击者利用这些漏洞入侵系统，窃取敏感信息或篡改数据，使数据的完整性和可靠性受到威胁。随着数据隐私法规的不断完善和加强，企业在应用大数据技术时面临更多的合规性挑战。不同国家和地区有不同的数据保护法规和标准，企业需要确保数据处理符合相应的法规要求，否则将面临罚款和法律责任。同时，企业内部的员工也成为数据泄露的风险因素，有些员工滥用权限获取敏感信息或泄露数据，这需要企业加强内部数据访问权限管理和监控措施。

（二）数据质量与准确性

大数据环境下，企业从多个数据源获取数据，这些数据源来自不同的系统、部门或供应商，数据的格式和标准存在差异。不一致的数据来源导致数据的不一致性和不准确性。在大数据环境下，数据的复制和冗余是常见的问题，如果数据重复和冗余未被及时处理，将导致数据质量下降，最终影响数据分析和决策的准确性。同时，数据质量会受到错误和缺失的影响。数据错误是由人为录入错误或系统故障导致的，而数据缺失是由于数据未被及时采集或记录导致的，这些问题都会降低数据的准确性和完整性。大数据量带来了数据处理的挑战，数据清洗和处理需要耗费大量时间和资源。如果数据清洗和处理不充分，将影响数据的准确性。在大数据环境下，数据的时效性至关重要。财务数据的实时性对于审计结果和决策的准确性有重要影响，但在处理大规模数据时，数据的实时性会受到限制。

（三）大数据技术应用的专业人才需求

大数据技术是一个新兴且高度复杂的领域，要求从业人员具备深厚的技术背景和广泛的知识面。然而，目前市场上的大数据专业人才仍然短缺，很多企业难以招聘到满足要求的专业人才。由于大数据技术的复杂性，为现有的审计人员提供专业培训是一项艰巨的任务。培训成本不菲，而且培训周期较长，影响了企业应用大数据技术的进程。要实现有效的大数据应用，专业人才不仅需要掌握大数据技术，还需要了解财务审计的专业知识和行业背景。然而，大部分大数据专家缺乏财务审计方面的经验，导致在应用大数据技术时无法充分理解审计的特殊需求。大数据领域的竞争激烈，拥有大数据技术能力的人才往往受到其他行业的高薪挖角。这导致企业在建立团队和稳定人才队伍方面面临挑战，特别是对于中小企业而言[1]。大数据技术的应用需要财务审计与信息技术的跨学科融合，然而，财务审计和信息技术领域的专业人才往往存在沟通和理解障碍，导致在实际应用中存在协作不畅、合作不够紧密等问题。

二、大数据技术在企业内部审计中应用的创新

路径

（一）自然语言处理（NLP）技术的使用

企业内部审计涉及大量的文本数据，如财务报表、审计报告、会计凭证、合同文件等，传统的文本数据处理通常需要耗费大量的时间和人力，而NLP技术可以自动化地处理这些文本数据，实现文本的自动分类、提取和分析。财务报表是企业财务审计的重要数据来源之一。通过NLP技术，审计人员可以快速提取财务报表中的重要信息和关键指标，实现财务数据的自动化分析，减少人工干预，提高数据分析的准确性。在大数据背景下，审计人员需要从大量文本数据中抽取关键信息，如交易金额、日期、交易主体等。NLP技术可以自动抽取这些信息，从而提高审计的速度和准确性。除了处理结构化的财务数据，NLP技术还可以用于情感分析，即通过分析文本中的情感色彩，了解相关主体的态度和情感。这对于发现潜在的欺诈行为和异常情况具有重要意义。在财务审计中，审计人员通常需要阅读大量的文件和报告，NLP技术可以用于自动生成文档摘要，提取文档中的关键信息和结论，帮助审计人员快速了解文档内容。通过NLP技术，企业可以实时监测与财务审计相关的舆情和媒体报道，了解外界对企业财务的看法和评价，及时发现并解决财务风险和声誉问题。

（二）设计全面的数字化审计流程

数字化审计流程的第一步是收集来自不同数据源的财务数据和文本信息。这些数据包括财务报表、交易记录、合同文件等。审计人员可以借助大数据技术和数据集成工具，将数据从不同来源整合到一个统一的数据平台中。在进行数据分析前，需要对数据进行清洗和预处理。这包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。数字化审计流程可以借助数据清洗工具和数据质量检查方法，确保数据的准确性和完整性。数字化审计流程利用大数据分析技术，对整合后的数据进行自动化分析。审计人员可以使用数据挖掘、机器学习和自然语言处理等技术，发现潜在的异常交易、欺诈行为和风险点[2]。数字化审计流程可以建立风险预警模型，监控财务数据的实时变化，一旦发现异常情况，及时发出预警，帮助企业防范风险和减少损失。数字化审计流程可以自动生成审计报告和摘要，将分析结果以可视化的方式展示，便于审计人员和企业管理层快速了解审计结果和发现问题。数字化审计流程可以建立数据共享平台，使得审计人员和相关部门可以实时共享数据和信息，促进协作和沟通，加快问题解决的速度。数字化审计流程可以建立审计过程监控系统，实时跟踪审计进度和质量，及时发现和解决问题，不断优化审计流程，提高审计效率。数字化审计流程必须加强对数据安全与隐私的保护措施，确保财务数据的安全性和保密性，避免数据泄露和滥用。

（三）利用数据仓库和云计算技术

数据仓库是一个专门用于存储和管理企业各类数据的中央库。在数字化审计中，企业可以建立一个数据仓库，将来自不同系统和数据源的财务数据、交易数据、合同数据等集中存储。数据仓库的构建使得审计人员可以更方便地获取和整合各类数据，实现数据的一站式访问。在数据仓库中，数据集成和清洗是至关重要的步骤。审计人员可以利用数据仓库的集成功能，将来自不同数据源的数据进行整合，消除数据的冗余和不一致性。数据仓库也可以提供数据清洗和预处理的功能，确保数据的准确性和完整性[3]。云计算技术为数据仓库提供了高效的大数据存储和处理能力。通过云计算平台，企业可以弹性地扩展存储和计算资源，应对大数据规模的挑战。这使得数据仓库能够处理海量数据，支持复杂的数据分析和挖掘任务。数据仓库和云计算技术使得实时数据分析成为现实。审计人员可以通过数据仓库中的数据，结合实时计算和数据可视化技术，实时监控企业财务数据的变化和动态，及时发现异常情况和风险。数据仓库和云计算技术需要加强数据安全保护措施，确保财务数据的安全性和隐私保护。云计算服务提供商通常会提供数据加密、访问控制、备份和灾备等安全功能，帮助企业保障数据的安全。利用云计算技术，企业可以根据实际需求灵活调整资源使用，避免大规模的硬件投入和维护成本[4]。云计算提供了按需付费的模式，使得企业可以根据实际使用量支付费用，降低了数字化审计的成本。数据仓库和云计算技术可以支持多人同时访问和协作，审计人员和管理层可以在同一个平台上共享数据和信息，从而提高协作效率，加强信息沟通和共识达成。

（四）实现数据共享与互通

在企业内部，不同部门和系统通常会拥有各自的数据源和数据库。为了实现数据共享与互通，首先需要进行数据整合与标准化。企业可以采用数据集成工具和技术，将不同数据源的数据整合到一个统一的数据平台或数据仓库中，并对数据进行标准化，确保数据的一致性和可比性。企业需要制定明确的数据共享政策和准则，明确哪些数据可以共享，哪些数据需要保密，以及如何进行数据访问和权限管理。数据共享政策应当符合相关要求，保障数据安全与隐私。为了实现数据共享与互通，企业可以建立数据共享平台，提供统一的数据接口和服务。数据共享平台可以是企业内部的数据交换平台，也可以是采用云计算等技术，与外部合作伙伴共享数据。对于涉及与外部合作伙伴的数据共享，企业需要制定数据共享协议，明确数据的使用范围和目的，并确保合作伙伴符合数据安全与隐私保护要求[5]。实现数据共享与互通需要企业进行数字化转型，采用现代化的信息技术和系统。数字化转型可以提高数据的集成和共享效率，加快数据的传递和处理速度。在实现数据共享与互通的过程中，数据安全与隐私保护是关键问题。企业需要采取措施确保数据在传输和存储过程中的安全，如数据加密、访问控制、数据备份等。数据共享与互通会影响数据质量，如数据不一致、重复数据等。因此，企业需要建立数据质量管理机制，定期进行数据质量评估和监测，确保共享的数据质量可靠。数据共享与互通还可以促进企业内外部的协作与合作，实现全面的数字化转型。

（五）建立跨部门协同合作机制

企业需要制定明确的协作政策与准则，确保各部门间的合作顺畅。设立跨部门协作团队，协调推进合作项目，解决合作难题。建立信息共享平台，集中数据和信息，利用云计算等技术实现跨企业数据共享。数字化转型是跨部门协同合作的关键，必须采用现代化信息技术和系统提高信息流通效率。定期沟通是重要环节，应定期召开协调会议以确保合作项目推进。跨部门协同合作能够打破信息壁垒，实现资源共享、信息共享与沟通，提高审计效率和准确性，优化数字化审计流程，加强数据分析能力，为企业决策提供可靠数据支持，推动数字化转型和可持续发展。

结束语

在大数据背景下，企业内部审计面临着新的机遇和挑战。其中，挑战主要包括数据隐私与安全保护、数据质量与准确性的保障，以及对大数据技术专业人才的需求。数据隐私和安全问题是大数据应用中最为关键的问题，财务数据涉及大量敏感信息，必须采取有效的措施保护数据的安全和隐私。大数据技术的应用也需要保证数据的准确性和完整性，避免数据错误导致审计偏差。大数据技术的应用需要审计人员具备一定的技术水平和专业知识，培养和吸引高素质的审计人才成为迫切的需求。因此，为了充分发挥大数据技术在企业内部审计中的作用，必须在数据安全、数据质量和人才培养等方面加强研究和探索。通过创新性的研究和应用，大数据技术将为企业内部审计带来更多的机遇，助力企业实现更高效、准确和智能化的财务审计，提升企业的财务管理水平，增强企业的竞争力和可持续发展能力。

参考文献：

[1]王永生.大数据背景下开展企业财务审计工作的建议[J].财经界，2023（14）：153-155.

[2]黄燕.现代企业财务审计信息化建设分析[J].现代营销（上旬刊），2023（03）：68-70.

[3]柯威宇，叶战备.农林牧渔业大数据审计应用探究——基于獐子岛和辉山乳业案例分析[J].财务管理研究，2023（03）：23-30.

[4]何志鹏.大数据技术应用背景下优化国企财务成本管理体系的对策探讨[J].企业改革与管理，2023（02）：118-120.

[5]高志远，耿洪英，张增悦.云计算背景下审计高等教育与社会需求融合发展路径[J].现代审计与会计，2023（01）：40-42.