基于大数据分析的审计预警体系探索与实践

[摘要]数字化时代，随着各行业竞争加剧，企业的业务模式、业务场景、运营模式、技术应用不断创新和变化，为审计工作带来了前所未有的挑战。新时代形势下，审计部门亟须借助数智化的力量突破现有传统的审计模式，实现作业方式的深刻变革。本文从大数据分析的角度出发，探索大数据环境下审计预警体系建立的必要性及可行性，分析了构建基于大数据分析的审计预警体系的基本原则及具体路径，以期充分发挥内部审计预警和“免疫系统”作用，打破传统审计事后监督模式，聚焦深层次问题的深入挖掘分析，杜绝“屡查屡犯”情况重复反复出现。

[关键词]审计数字化" "审计预警" "大数据

习近平总书记指出，审计整改“下半篇文章”与揭示问题“上半篇文章”同样重要，必须一体推进。审计作为维护企业健康发展的重要手段，具有免疫系统的基本功能：风险排查激活免疫运行，问题整改执行免疫消杀，建章立制筑牢免疫屏障。然而，一些企业因长效机制执行不到位，屡审屡犯问题仍时有发生，严重影响企业健康发展。

发挥预警审计的免疫功能，重要的是构建审计免疫系统动态监测流程，通过对“预警整改”效果的动态跟踪、实时监测，优化风险防控过程管理，在形成问题之前逐个击破。

一、基于大数据分析的审计预警特征与价值

（一）准确定位，充分发挥审计价值

审计的价值主要在于提供独立、客观、公正的评价，促进企业完善治理，推动企业可持续发展。随着市场环境与经济形势的不断发展变化，审计工作的“治已病、防未病”职能对企业发展越发重要。

从审计预警的角度来说，一是治已病方面，预警体系在发现潜在问题后，通过自动推送、智能解析等方式，审计人员可以立即采取相应的措施，对风险和问题进行调查核实，防止问题进一步扩大及蔓延。这种及时的响应可以提高审计效率，减少因处理不及时而导致的损失。二是防未病方面，基于大数据分析的审计预警体系可以通过对各项指标的监测和评估，及时发现企业存在的潜在风险和问题。通过收集、整理和分析海量的企业数据全面了解企业经营状况，发现可能存在的问题和风险点，更加有针对性地进行审计工作，避免盲目和浪费资源。

（二）加强协作，强化“开门办审计”理念

首先，加强多部门协作可以帮助审计部门与其他相关部门形成良好的合作机制。在大数据分析技术逐渐普及的背景下，审计预警需要融合多个数据源进行综合分析，而这些数据源往往涉及财务、人资、生产等多个部门。通过多部门协作促使部门之间建立信息共享机制，共同参与审计预警工作，共同分析问题并提出更全面的解决方案，从而提升审计预警的效果。

其次，强化“开门办审计”理念可以增加审计预警的透明度和公正性。这一理念强调审计部门应对外公开审计的过程和结果，促使相关方明确审计工作中各自的角色与工作内容。并通过公开审计预警的过程和方法，向相关方传递审计的价值和意义，增加员工对审计预警的信任度。

审计作为企业监督的重要手段，完善的协作与资源协调体系不仅能加强数据传递的及时性与有效性，还能进一步提高审计结果的准确性。

（三）因时制宜，促进政策执行落地

大数据分析是审计工作中不可忽视的重要手段。通过大数据分析，审计部门可以更加全面地了解企业的运营情况以及各项规章制度的执行情况。传统的审计工作往往以人工定期抽样检查企业财务报表和凭证的形式来进行，不仅存在空间与时间上的局限性，效率较低，还可能出现漏检和误检的情况。而通过大数据分析，审计部门可以更多获取企业实时经营数据、销售数据、生产数据等，不仅使风险管理关口前置，还大幅提高了审计覆盖面与成果准确性。例如，通过对企业销售数据进行分析，审计部门可以了解企业是否按照政策要求进行销售、是否存在价格倾斜、定价标准是否有效执行、是否存在虚假成本虚假销售额等问题，从而发现潜在的政策设计与执行缺陷。审计部门还可以通过建立合理的数据模型和算法，对经营数据进行分析和比对，发现计划与执行之间的差异，以及时作出预警。

二、基于大数据分析的审计预警实现方法

（一）检体诊断，动态掌握体征

在构建基于大数据分析的审计预警体系中，首先要建立动态监测流程，内容应包含数据源的选择，数据的采集、处理和分析等环节，以确保信息的及时性和准确性。

第一步是选择合适的数据源。这可能包括内部系统（如财务管控系统、营销系统、生产管理系统等）的数据，也可能包括外部公共信息（如政府公开报告、行业统计数据等）。数据源的选择应根据审计目标和实际需要进行定制。

第二步是疑点数据采集。这涉及设计并实施有效的数据抓取策略，通过不同的审计模型从各种数据源获取所需信息。为保证数据的完整性和一致性，还需要对数据进行清洗和整合。

第三步是数据的处理和分析。这是将疑点数据转化为可用信息的过程，通常需要运用统计学和机器学习技术，智能化识别与分析企业业务模式、异常数据和其他有价值的信息，以及利用数据可视化工具来帮助理解和解释分析结果。

最后是设置监控流程反馈机制，以便及时调整和优化审计预警模型。

以光伏用户补贴异常数据疑点监测为例的审计免疫系统动态监测流程体系如图1所示。

（二）侦查病灶，构建透明战场

随着企业数字化水平逐步提升，各类监控模型持续输出疑点数据，易出现疑点输出内容多而乱的现象，例如光伏超容发电审计模型和电价执行不规范审计模型同为营销专业，输出疑点口径却大不相同。

而审计预警模型就是免疫系统中针对具体“病原”的主要研判手段，可以将不同疑点数据进一步处理分析与可视化甄别，让“病原”数据无处可藏。这就需要以“业务治理、技术监测、审计实践”为原则，对“病原”数据进行“分类分级”，一是明确监控数据所处业务领域，有效应对多业务审计疑点数据；二是有效区分风险程度，辅助“数据主人”开展“病原”数据整治工作，对输出的“病原”数据进行风险定级并输入至审计预警模型，从而直击病灶。

（三）狙击“病原”，评估战场实况

通过整改下发、整改跟踪与整改反馈建立起预警整改跟踪监测机制，实现对“病原”查杀情况进行动态监测，将“分类分级”预警提示工单自动分发至各单位对应的“数据主人”，对“病原”数据进行溯源整改。

各单位接收到预警提示单后开展整改工作，审计部门实时关注被审计单位监测周期内整改进度、整改佐证，确保被审计单位对照预警提示清单真自查、真整改、有记录，确保整改工作落地有“回声”。

接收到整改反馈后的疑点数据，审计部门将在下一统计期进行动态监测，完成整改的疑点标记为“绿灯”放行；仍未整改的，标记“黄灯”警告；连续两个统计期内仍未完成整改的，标记“红灯”启动问责并自动归入“屡查屡犯问题”。预警整改跟踪监测机制建立后，相关风险化解率达到98%，较之前提高13%，风险化解周期缩短至2天，较之前缩短80%，问题整改质效显著提升。

（四）形成抗体，升级作战能力

在医疗中，狙击病原后免疫系统会产生抗体，后续面对此类病原时，会定向调动身体机能，迅速清除病原。同理，在审计工作中，也应通过构建多方联动的协同监督体系，筑牢公司整体风险防控防线，提升针对性防控能力。

一是形成审计风险防控工具抗体。秉承“开门办审计”的理念，开展预算编制“二上二下”专业提升行动，面向公司干部职工进行问卷调查，面向公司各专业部室开展多轮意见征集，形成《审计风险点防控手册》，共商风险化解对策。

二是打造协同监督产品抗体。树立“审计报告是审计工作的最终产品”意识，提炼审计“精品”，常态运行“专业+监督”联席会议机制，实现审计成果共享。有效兼顾“监督+服务”多元职能角色，找准问题症结，提高协同监督专业性。

三是植入审计预警防范抗体。一个健全的审计免疫系统，不仅仅是对企业财产的守卫，更重要的是在形成问题之前就发出预警，提供合理的防治建议，推进“预警整改”效果，要把大局意识和宏观意识贯穿审计工作始终，助力企业“防祸于未萌”。

在医疗中，人体的各类病毒在经过针对性的治疗后，或者被消灭掉，又或是产生变异，具备了更强的耐药性和杀伤力。此时，如果继续采用原来的药物和治疗方法，往往起不到作用，甚至会延误病情。

同理，随着数字化审计的不断深入推进，审计工作要继续发挥“免疫功能”，审计人员要秉持“打铁还需自身硬”理念，全面提升“研究+实务”履职能力，选优配强“复合+擅长”审计力量。积极主动探索数字化的强大功能，着眼前瞻性、全局性、实用性的研究型审计方向，以应对公司生产经营各环节丰富多彩的业务场景、各具特色的专业特点和不断迭代的业务技术，更好地发挥审计风险预警和价值增值的作用。

三、基于大数据分析的审计预警保障措施

（一）构建审计整改流程，完善审计整改协作机制

一是建立合理高效审计整改流程。审计整改流程包括预警发现、整改方案制订、整改执行、整改复核等环节。利用大数据分析技术对企业各项数据进行全面、深入的监测和分析，并根据分析结果，面向风险或问题制订具体整改方案，明确整改目标和时间节点。对整改结果进行评估和验证，确保问题得到有效解决。

二是持续完善审计整改协作机制。审计是一个复杂的过程，需要各部门间密切合作，可建立跨部门审计整改工作组，共同负责整改工作。通过定期召开会议或数据交叉传递等方式，实时交流整改进展情况，解决存在的问题，及时调整整改方案。

（二）建立屡查屡犯典型经验库，提高问题整改效率

为了提高问题整改效率，在基于大数据分析的审计预警中，可以建立起屡查屡犯典型经验库。通过对典型案例的分析和总结，提炼出通用的整改方法和经验，以指导后续整改工作。

一是对于屡查屡犯问题，通过对问题发生的环境、流程、人员等方面的细致分析，找出根本原因，并制订相应整改方案。同时，将这些典型案例纳入经验库，向相关部门进行宣传和推广，以提高问题整改效率。二是对于整改工作中的难点和亮点，也应及时总结和归纳，形成经验分享和借鉴，以促进问题整改工作水平不断提高。

（三）夯实基础管理体系，有效激活“免疫”功能

在基于大数据分析的审计预警中，需要进一步完善公司基础管理体系，以有效激活预警审计“免疫”作用。

首先，加强风险管理和内控制度建设。企业应建立健全风险管理和内控制度，明确各项业务活动风险点和控制要求，并制定相应控制措施和流程。

其次，加强信息安全管理。由于大数据分析需要处理大量的敏感数据，因此，企业应加强对信息的维护和管理，确保数据的安全性和完整性。可以建立起完善的信息安全管理制度，明确信息的保密要求和责任分工，加强对信息系统的监控和防护。此外，还应该加强对员工的信息安全教育和培训，增强员工的信息安全意识和技能。

再次，需要加强数据质量管理。大数据分析及审计预警体系所依赖的数据质量直接影响着分析结果的准确性和可靠性。因此，企业应建立健全数据质量管理制度，包括数据采集、存储、传输和处理等环节，确保数据的准确性、完整性和一致性。同时，还应该加强对数据的监测和清洗，及时排除不合规的数据，提高数据的质量和可信度。

最后，加强对外部环境的监测和分析。企业需密切关注行业动态和市场变化，及时掌握相关信息，以便进行准确的大数据分析和预警。可以利用如新闻媒体、社交媒体、行业报告等信息源进行数据采集和分析，发现和预测可能出现的风险与问题。同时，还可以与其他企业或机构进行信息共享和合作，共同应对风险挑战。

四、基于大数据分析的审计预警体系实践的一些启示

在基于大数据分析的审计预警体系的建设与实施过程中，通过采集、整理和分析大量数据，可以得到许多有价值的成果和效果，发现了一些促进审计工作提质增效和辅助企业发展的启示。

（一）能够提升审计精度与效率

传统的审计方法主要依赖于人工经验和抽样调查，容易受限于时间和资源的限制，而基于大数据分析的审计预警体系可以利用全量数据进行分析，在各项审计模型的基础上，对疑点数据持续性多维度分析、筛选、推送乃至自动处理，从而将有限的审计资源投入到“重症”上，大幅减少了人工操作的时间和成本，提高了审计工作效率。

（二）能够提供决策支持

基于大数据分析的审计预警体系不仅是审计工具，还是管理决策的重要辅助工具。通过对大量数据的分析，可以得到企业内部各种关联信息和趋势，为企业管理者提供决策的参考依据。例如，通过对销售数据的分析，可以发现市场需求的变化趋势，帮助企业制定合理的营销策略；通过对供应链数据的分析，可以发现供应链的瓶颈和风险，帮助企业优化供应链管理。

主要参考文献

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