基于“大數據”的高校內部控制研究

孫于嵐+李晶+孫思惟

中圖分類號：F233 文獻標識碼：A 文章編號：1002-5812（2017）14-0050-03

摘要：基于近年來大數據的興起以及信息化管理的深入，高校利用互聯網和大數據強化內部控制勢在必行。文章從大數據的定義和高校內部控制的現狀入手，分析了大數據對高校內部控制的影響，闡述其在供應商管理、試劑耗材集中化管理、科研管理和薪酬管理等方面的具體應用；并提出樹立大數據意識、加強硬軟件系統建設、健全監督機制等應對大數據風險的對策建議。

關鍵詞：內部控制 大數據 信息化 高校

一、大數據時代的內涵與特征

（一）大數據的概念

近年來，在互聯網、物聯網、云計算的共同作用下，IT與通信技術迅猛發展，數據的指數式增長促使現代社會進入了大數據時代。大數據不僅改變著人們的生活與工作方式，還引發了單位內部治理的變革。當前對大數據仍無公認的統一定義，不同的機構對其認識各不相同，但均強調了數據的龐大和復雜。2011年麥肯錫咨詢公司在發表的報告中指出，大數據是指數據容量的大小超出了傳統的數據庫軟件在合理的時間內所能夠采集、獲取、管理和分析的能力。國內學者李國杰等（2012）認為，大數據是指傳統數據庫技術難以處理的數據集合。

本文將大數據的概念歸納為三個方面：其一，大數據具備較大的數據體量，能夠滿足用戶各方面的要求；其二，大數據處理過程繁雜，需要運用數據倉庫等信息技術；其三，通過大數據分析所得出的結論具有普遍性，能夠反映實際狀況，進而做出最優決策。

（二）大數據的發展趨勢

根據工信部數據顯示，2015年我國大數據產業市場規模已達1 105.6億元，較2014年增長44%。在未來5年，我國大數據產業規模平均增長率將超過50%，預計到2020年中國將成為全球數據中心。隨著大數據產業的發展，數據分析、數據源、數據安全環節也在協同發展。當前我國的數據應用已經在金融、電信、政務、醫療、新能源等多個行業逐漸拓展。

對于高校而言，大數據的發展使高校內部控制逐漸實現信息化、系統化。運用數據庫、云計算等計算機信息技術，構建更加智能高效的內部控制信息處理系統，在基礎核算過程、財務優化過程以及管理決策過程均實現了數據的信息化。基于大數據的時代背景，高校將其逐步融入內部控制是發展的必然趨勢。

二、高校內部控制存在的問題

（一）內部控制意識淡薄

高校領導層往往會將重點放在教學、科研等業務上，尚未意識到滯后的內部控制導致的風險極易影響各項業務的開展，只是簡單地將內部控制與審計混為一談，亦或認為內部控制是財務審計等部門的工作，未認識到內部控制的作用是根源性的。由于領導層重視不夠，在高校尚未建立起全員內部控制意識，最終導致內部控制效果不佳。

（二）內部控制缺乏有效監督

監督可分為社會監督、內部監督等。對于社會公眾而言，一方面高校財務信息不及時完整地向外界披露，另一方面公眾信息反饋渠道受阻，導致無法形成一個良好的監督體系。而對于財務審計等部門而言，由于沒有實際的經濟責任，缺乏獨立的監督機制，使得財務人員難以開展內部控制相關活動，內部監督也失去了其應有的效力。

（三）信息利用率低

高校擁有海量的數據資源可供相關人員進行分析、決策，而完整、準確的數據資源能夠大大提高決策效率與管理質量。但是這些資源要么是停留在傳統的記錄方式上，要么僅僅形成單一的數據庫，導致信息資源利用率較低。

（四）信息溝通機制不完善

高校職能部門各自運轉，缺乏良好的橫向、縱向溝通機制，使得決策出現重復、相互矛盾或是任務空白等情況。這在一定程度上影響了高校正常活動的有效執行，同時也給貪污舞弊滋生了土壤。

三、大數據對高校內部控制的影響

內部控制作為高校治理必不可少的手段，需要順應時代的發展趨勢，不斷進行自我完善。大數據時代的海量數據能夠為高校內部控制提供多方面服務，基于大數據分析而做出的決策，有利于高校制定正確的發展計劃以及合理的決策路徑。

（一）職能轉變

大數據時代下，高校內部控制逐漸由經驗管理向科學管理轉變。傳統的內部控制所基于的數據信息比較有限，高校面臨著信息不對稱的窘境，所作出的決策往往依賴于經驗借鑒。而隨著大數據技術的發展，高校可通過云端上的數據獲取動態信息，并根據數據分析的結果制定精準化的管理對策。可以說，大數據使高校內部控制成為可計算、可預測、可控制的領域，在此基礎上的管理更加智能化。

（二）信息溝通

傳統的數據溝通是建立在雙方溝通的基礎上，信息溝通會受到時間、地點、信息傳遞雙方、中介者等因素的影響。而今，隨著跨系統、跨平臺技術的發展，校內各部門之間，學校之間，學校與政府部門之間都能建立起有效的溝通渠道，打破傳統“數據孤島”和“數據煙囪”的局面，實現數據共享。高校可通過接入數據專網及時獲取多方動態數據，從而降低了信息溝通的成本，避免在信息溝通過程中出現人為的誤差，實現高校內部控制工作的提質增效。

（三）數據處理

數據處理包括數據收集、數據導入、數據分析三個階段。在數據處理的過程中，各種相互獨立的數據資源通過協同組織進行整合，從而形成一種整體性的比較優勢。信息使用者可以將集中存儲的數據根據不同需求進行分類篩選或精準篩選，實現數據的批量獲取或處理。通過數據的互通互聯，對高校供應商管理、試劑耗材集中化管理、科研管理、薪酬管理等都起到了一定的協助作用。通過建成高校內部控制數據平臺，可以為高校管理層在財務風險把控、重大事項處理等方面提供參考依據和決策支持。

四、大數據的具體應用

（一）采購管理

1.建立供應商誠信檔案。對供應商的考量是采購管理中一個至關重要的環節，也是實現采購目標的基礎。在大數據背景下，高校利用所獲取的數據資源，建立起一個完整的供應商數據庫，便于加強對供應商的選擇和考核管理。在此基礎上建立供應商誠信檔案，記錄供應商在招投標中的一系列行為活動，例如是否按要求及時簽約合同，是否認真履行合同條款，是否在規定時間內提供來源合法、質量合格的設備等。這些都作為評價供應商優良的標準記錄在案。endprint

2.建立一體化采購數據庫。大數據下的采購管理以供應商誠信檔案中的各類數據為起點，在數據挖掘的基礎上統一數據規范，建立起一體化數據庫系統。部門與部門之間通過對不同的數據信息進行及時整合，降低“信息孤島”帶來的消極影響。高校與高校之間亦可聯合開發數據庫，不僅能夠降低成本，還實現了數據信息的充分互動與共享，提升數據流動的速度，讓數據真正“活起來”。

數據庫系統應對采購過程中的采購論證、立項、招投標、評審專家、供應商信息、合同等設立關鍵字碼，管理人員可從不同關鍵字碼的數據庫中直接調出符合要求的優質供應商。通過大數據技術與互聯網平臺的結合，可以實時監督采購管理流程，使得采購管理更加透明、高效。

（二）試劑耗材管理

1.試劑耗材管理特點。高校實驗室對試劑耗材類別、質量的要求愈來愈高，試劑耗材本身也呈現出品種規格繁多、劃分精細、不便保管、安全要求高等特點。因此，高校應結合自身實際情況，根據國家相應的命名規則，應用大數據分析技術，對危險、有毒、易燃易爆化學品以及普通化學試劑進行分門別類，按照相應要求記錄在試劑耗材集中采購目錄中。

2.建立試劑耗材管理信息庫。高校采購管理部門應在每年年初就確定相應的采購目錄，明確試劑耗材各詳細內容，經下屬各學院、科研實驗室確認后，由管理部門按要求進行招投標，建立完整的試劑耗材采購信息數據庫，其中包括所需實際耗材的品種、廠家、規格、數量等信息，以及使用過程中的耗材領取、退還數據。運用大數據分析選擇信譽好、售后服務好的供應商，確定試劑耗材定點送貨。

3.集中試劑采購管理系統。實現高效試劑耗材集中化管理還通過建設采購管理系統實現，系統功能包括用戶注冊、試劑耗材供應商管理以及一般管理功能。用戶功能包含注冊、刪改、報賬、評價；供應商模塊包括基本信息、價格、供貨狀況等；一般管理則包括輸入、查詢、審計等板塊。

（三）科研管理

1.方便課題選取，助力科研創新。高校是我國科研力量的主力軍，每年承接國家七成以上的項目，科研管理任務繁重。在大數據浪潮下，信息技術有助于科研管理及風險防范。

在科研管理的過程中，高校常出現重復申請類似項目的情況。一是同一申請人使用同一（或相似）科研課題獲得國家級、省部級、市廳級或校級等多個級別或多類基金的資助。根據劉蔭明等對2008年國家自然科學基金資助的部分調查結果發現，同一項目中60%有2—4項基金自助。二是當出現某一熱門話題時，眾多學者蜂擁而上，導致各類各級基金針對類似項目資助的總量過于龐大。

通過數據挖掘技術，科研人員能夠直截了當地洞察當前熱點問題、國內外研究現狀等，從中獲取更有針對性的課題。尋找到真正的社會痛點問題，減少閉門造車、泛泛而談的科研課題，大數據為科研選題提供了技術基礎。

2.加強經費管理，防止課題套現。隨著高校對科研重視程度的加深，科研經費的投入也逐年上漲。但在高校科研管理中，科研人員通過課題項目套現、騙取報銷資金的現象屢見不鮮。部分學者利用課題發家致富，科研經費成為個人“提款機”的事件層出不窮。據中國科協的一次調查顯示，我國科研基金僅有四成用于研究，一半以上的資金在項目之外的活動中流失。審計署曾公布2010年我國99個支撐計劃在研項目中存在的經費管理問題，涉案資金數額龐大。

針對科研經費套現這一問題，可利用大數據構建科研經費系統，實現公開透明化的網上報賬。根據不同的科研經費來源渠道進行分類，例如通過填寫開支范圍來設置會計科目，控制每類預算額度。科研人員通過開放的科研經費報銷系統填寫報賬信息，系統可自動識別其報銷金額是否在對應項目預算控制額度內。財務人員在獲取報賬信息后進行原始憑證的核對，實現科研經費使用過程的精細化管理。

3.校企合作共享大數據。收集并管理海量數據需要大量技術與資金的投入，而互聯網和云計算讓共享技術、減少重復成為可能。通過校企合作模式可使合理配置資源達到雙邊共贏的效果。例如，斯坦福大學與亞馬遜云服務展開合作，亞馬遜為美國大學提供廉價的云計算資源及可供分析的數據資源，減輕校方巨量投入的負擔，同時也使得亞馬遜積累的海量數據能夠得到更好的利用。

（四）薪酬管理

隨著我國高校人數規模的不斷擴大，為校內教職工、學生和外聘專家發放薪酬、福利津貼等的需求也相應攀升，傳統人工或簡單利用互聯網的薪酬發放方式已然無法滿足目前的內部控制現狀。

1.建立網絡薪酬數據庫。在大數據技術的引領下，網上薪酬數據庫應運而生，大數據技術使網絡薪酬發放更加便捷高效。通過大數據對信息準確性、合法性的檢驗，在避免人工檢驗冗雜的同時，也保證了申報數據的完整性。網上薪酬數據庫連接網絡應用服務器與賬務服務器，賬務服務器又連接著網絡薪酬數據庫。學生、教師只要登錄網絡，直接訪問薪酬申報數據庫，便可獲取基本信息。此外，數據庫直接將信息共享至云計算平臺，便于再次使用。

網絡薪酬數據庫還可以根據類別選擇學生、校內人員或是校外專家的勞務發放。提交申請后系統自行錄入，成功后交由相關人員審核，即可生成帶有二維碼和單號的申報單，由申報人員打印后按照流程進行簽字審批。帶有數字化的申報單代替了傳統的勞務費發放表，減輕申報人員手工錄入的工作量。

2.薪酬管理的在線預測。信息化時代，高校面向其利益相關者，建立涵蓋所有薪酬勞務福利項目的網絡薪酬數據庫，提高信息化應用水平。應用大數據，不僅能夠實現實時監測，也能在重點審核發放薪酬項目時，實現對數額、薪酬人員的類別劃分以及規范化作用。分管領導能夠隨時登錄系統，監督日常管理狀況，保證薪酬勞務數據的準確性和全面性。

五、完善高校內部控制的建議

基于大數據的時代背景，高校必須順應大數據的發展趨勢，充分挖掘和利用大數據的價值，為管理工作提供支持，從而推動高校內部控制的數據化、科學化、理性化。

其一，樹立大數據意識。高校的管理者要合理利用大數據資源，提高數據敏感度。根據大數據所提供的信息對高校日常事務進行有效管理，融入到采購管理、試劑耗材管理、科研管理、薪酬管理等日常管理工作中。

其二，加強硬軟件系統建設。高校要加強與內部控制體系相適應的硬軟件系統建設，建立一個擁有充足的運行空間、高效的處理速度、精準的分析能力的硬軟件系統。在此基礎上搭建一個大數據平臺，并對平臺進行模塊細分，實現平臺間的互聯互通。

其三，健全監督機制。完善數據管理制度，加強系統日常操作管理控制、系統維護控制、網絡安全控制等。建立健全數據信息安全保護制度，明確數據使用的權限和范圍，防止出現徇私舞弊、以權謀私等行為，并對失職者予以懲戒。

使擁有一個完善的管理信息系統和管理制度并不代表“擁抱大數據”，唯有通過建立起信息化、大數據化的高校執行文化才能更好地發揮大數據技術與高校內部控制的作用。

參考文獻：

[1]高海建.基于大數據視角的電子商務產業研究[D].首都經濟貿易大學，2015.

[2]陳楚宣.高校內部控制制度建設研究——以J大學為例[D].暨南大學，2015.

[3]董禮.基于信息化背景的高校財務內部控制建設研究[J].商業會計2016，（11）：71-72.endprint