陳 寶 尹會巖
淺析大數據時代企業內審的變革
陳 寶 尹會巖
“大數據”會對企業內部審計產生影響嗎?筆者認為,大多數的企業內部審計人員還無法清晰解釋。大數據既是一個對外部數據應用環境的階段性特征描述,又代表著為處理大數據而出現的所有革新技術的總稱。當我們在微博上分享哈爾濱中央大街的風光照片,在博客里評論身邊各種舌尖上的美味,或者利用“淘寶”進行網上購物時,我們都在不斷地以不同形態隨時隨地地制造數據。一方面大數據是因為廣大消費者的消費、工作、休閑習慣的改變而產生的,另一方面,智能手機等媒體平臺和設備的增多,以及應用程序和社交平臺獲取實時數據的便捷也加速了大數據的產生。據權威市場調查機構IDC預測,到2020年,全世界數據總量將是2011年的22倍,超過40ZB(1ZB=10億TB)。“大數據”時代正在來臨。
傳統方式下的孤立分析數據單純依靠經驗發現問題,這種片面反映個別問題的技術方法已經無法適應企業審計發展的要求。企業審計需要全面采集與企業財務活動相關的數據,既包括財務數據,也包括業務數據和管理數據;既包括企業的內部數據,也包括主管部門、研究機構等的外部數據;既有財務數據、業務數據等結構化數據,也有會議紀要、政策法規等非結構化數據。企業審計需要把握一個企業的整體情況,并作出科學、全面的評價;需要在數據分析的基礎上更準確地確定審計重點;需要根據數據的規律和趨勢發現企業現階段存在的問題,同時更好地揭示企業未來發展的風險和隱患。傳統審計方式缺乏采集、管理、科學分析海量電子數據的技術,無法滿足企業審計發展的新要求。
面對“大數據”帶來的新技術、新思維變革,企業內部審計需要應時而變,以適應商業模式、思維模式及數據處理模式的變化,審計方式、審計抽樣方法、審計評價模式、審計重點等也將隨之變化。內部審計人員不僅要能了解數據的變化以及數據處理技術的變革,更要能處理數據、分析數據、駕馭數據,要具備從大量復雜的數據中辨識出其對內部審計的意義與價值的能力,進而協助管理層做出最佳決策。
“大數據”對企業內部審計的影響主要表現在以下幾個方面。
隨著大數據技術的快速發展,審計方法和模式也在與時俱進。傳統審計中,審計人員只是在完成財務審計報告,經過特定的周期或高管離任等情況下才進行審計,審計也不是檢查所有的信息,只是抽樣分析。這種有限的檢查對復雜的商業系統來說很難起到監督作用,而且傳統審計的測試程序主要采用常規的方法關注被審計單位活動,包括數據、授權和執行等。企業若仍然采用這種審計方式,那么對于確認迅速發展的商務活動的真實價值或合法性將顯得過于遲緩。另外,從內部控制的角度來講,我國目前的內部審計實務多是針對財務、會計事項,對經營活動、內部控制、管理事項的監督評價極為有限,審計活動理念也多為“監督導向”,而非“服務導向”,公司部門間的不同流程缺乏銜接,這些都使審計工作難以為經濟活動提供全面的監控和服務。隨著企業的業務領域日趨廣泛,企業電子商務和信息化建設逐漸成熟,越來越多的人意識到連續審計的重要性,而大數據技術及大數據基礎使連續審計成為可能。連續審計可以降低傳統審計過程中的滯后性、錯誤率和風險。連續審計是信息技術與審計學科交叉融合的產物,也是信息化條件下審計科學發展的必然結果,尤其對內部風險控制“實時性”要求極高的特定行業,如銀行、證券、保險等,實施連續審計監督迫在眉睫。某財產保險公司內部審計部門已經在新開發的審計系統中固化了連續審計模塊。該模塊可以實現在線的風險預警,并安排專人進行日常數據的連續審計,將發現的風險數據、超預警值指標及問題登記為疑點,建立審計底稿,按照重要程度進行遠程核實,或下發給現場審計人員進行現場核實。該模塊經過一段時間的使用,收到了很好的效果。
目前,常規審計工作已廣泛采用隨機抽查法,以較小的投入來獲取審計結論,提高審計效率。不過,利用抽查法所得出的審計結論存在著發生重大錯誤的可能性,直接影響審計效果。數據量的爆炸式增長使審計人員意識到,現行的抽樣審計方法只是憑借審計人員的主觀判斷和實際經驗對財務報表中的重大事項進行審查,而忽視了大量的業務活動可能導致無法發現和揭示企業內部發生的、對財務報表真實性有重大影響的舞弊行為和技術性錯誤,從而難以對企業財務報表及經營管理作出準確的判斷和評價。目前,龐大的企業規模和繁多的業務活動使審計工作無法依賴詳細審計方式,只能對抽樣審計方法本身進行改進。審計抽樣開始向以下三個方向發展:一是審計抽樣系統化。抽樣系統增加審計抽樣的實用性和效率性,以便審計人員從大量的審計數據中抽取有用信息,為審計的預測分析提供依據。采用人工方式抽樣在海量數據的情況下是無法進行的。二是審計抽樣模塊化。通過模塊化設計,審計抽樣系統將得到最大的靈活性,各種模型組合使抽樣更有效率。三是審計抽樣智能化。審計抽樣系統將積極吸收審計、統計、計算機、人工智能等各方面的最新研究成果,使抽樣模型得到及時更新,抽樣經驗在知識庫中得到積累,審計抽樣系統開始“學習”“推理”,不斷朝著智能化方向發展。海量數據經分析、預測等“加工”后,以知識的形式呈現給審計人員,為審計人員發現審計問題提供深度支持。四是審計抽樣系統開始具有預測功能。隨著大數據技術的發展,計算機的運算能力和處理速度不斷提高。審計抽樣系統將具備處理復雜運算的能力,并利用大數據技術改進后的審計抽樣算法來對這些審計數據進行分析挖掘,找出特征數據,縮小抽取樣本的數量,降低審計成本,提高審計效率。審計抽樣系統下還將利用關聯規則,預測被審計單位經營風險的高低,幫助審計人員確定審計重點,為被審計單位提供決策依據。目前某財產保險公司的審計系統,應用了大數據技術進行風險數據的提取,并應用PPS抽樣、隨機抽樣、系統抽樣、模型抽樣、組合抽樣等方法進一步提高審計效率。抽樣模型應用了汽修廠與駕駛員、報案人、定損員、收款人等的關聯程度模型,傷者、駕駛員、報案人、聯系人、領款人等的出險頻度模型,人傷重復出險傷者、標的車多次與同一三者車碰撞出險等高風險模型,收到了良好的效果。
伴隨著以真實性、服務性為基礎的各項企業內部審計的深化,以及大數據技術發展應用的不斷深入,企業內部審計逐漸開始能夠從大量的、雜亂無章的海量數據中發現隱藏的有用信息,進而從這些數據中發現被審計單位運作的基本規律及特征,預測出被審計單位的發展趨勢。大數據時代的審計也不僅僅局限于抽樣審計,將最終發展成對企業所有財務、業務等經營數據的數字式連續審計。
目前,內部審計成果應用主要是針對屢查屢犯的重點問題進行檢查,督促整改,部分企業已經將審計成果結合閉環管理手段對整改過程進行管理,以達到良好的審計成果運用效果。大數據技術的出現,促進了審計成果的進一步應用。一是促進對以往審計中獲取的大量信息資料和相關情況資料的匯總、歸納,從中找出財務、業務和經營管理等方面的內在規律、共性問題和發展趨向,通過匯總歸納宏觀性和綜合性較強的審計信息,以及審計成果的運用,為各級領導提供數據證明、關聯分析和決策建議,從而完善制度和機制建設,推動決策的執行,促進企業管理水平更上一層樓。二是促進問題的全面發現。應用大數據技術可以將同一問題歸入不同的類型使用,從不同的角度、層面整合提煉,以滿足不同層次的需求。同時,通過對帶有共性、普遍性、傾向性問題的挖掘,提煉出問題與數據中的關聯性。三是應用大數據技術進行連續式審計有利于問題的整改監督。四是將審計成果進行知識化留存。通過大數據技術,將問題規則化并固化到系統中,以便計算或判斷問題發展趨勢,對問題進行預警等。五是將審計人員與審計成果、被審計單位與審計問題進行關聯,并進行信息化備案,在下次檢查時,可以根據審計方案中的重點,選拔有相應檢查經驗的審計人員組成審計組,并按審計目標抽取相應的被審計單位進行重點檢查。
總之,大數據并非被過度渲染的產業題材。對企業內部審計而言,大數據既是應對企業數據集中模式、數據爆炸式增長趨勢而采用的實時處理超量數據的技術升級,又是將方方面面的數據進行電子化、信息化,再將這些信息規則化、知識化,最終使各種應用網絡化、智能化的過程。
(作者單位:人保財險)