大數據環境下人民銀行內部審計發展路徑探析

王玨琰

摘? ?要：大數據環境下，如何有效應對審計信息數據化挑戰，是內部審計人員需要面對的重要課題。本文從人民銀行內部審計實務出發，通過解讀大數據環境下內部審計發生的變化，分析人民銀行內部審計存在的突出問題，提出大數據背景下人民銀行內部審計工作的發展路徑。

關鍵詞：人民銀行;內部審計;大數據

中圖分類號：F830.31? 文獻標識碼：B? 文章編號：1674-2265（2020）11-0057-04

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2020.11.006

一、引言

2015年8月，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》（以下簡稱《綱要》），標志著大數據正式上升為我國國家戰略。黨的十九大明確提出“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”。2016年和2018年，中國電子技術標準化研究院兩次發布《大數據標準化白皮書》，給出了對于大數據標準化的工作建議，得到了業界的廣泛關注。

《綱要》實施之后，2015年12月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發了《關于完善審計制度若干重大問題的框架意見》以及相關配套文件，明確提出“構建大數據審計工作模式，提高審計能力、質量和效率，擴大審計監督的廣度和深度”的要求。2018年，習近平總書記在中央審計委員會第一次會議上的講話中要求“要堅持科技強審，加強審計信息化建設”。2020年全國審計工作會議將“扎實推進審計項目審計組織方式‘兩統籌和大數據審計，提高審計質量和效率”作為全年重點工作之一。在新形勢新背景下，如何更好地管理和使用大數據以實現審計目標是審計人員應當關注的重點問題。

二、大數據概念與大數據環境下內部審計的變化

（一）大數據的概念

大數據并非一個確切的概念。最初，大數據指需要處理的信息量過大，已經超出了一般計算機的存儲和處理能力。后來，隨著數據處理工具的不斷改進，海量數據得以被分析，數據之間的相關關系逐漸顯現，人們發現，通過計算機與軟件將數學算法應用到足夠量的數據，可以揭示事件之間的潛在聯系，甚至可以預測未來事件發生的可能性。因此，當下“大數據”的概念并非只是“數據大”，而是基于大量數據所進行的分析和應用，是在獲取大規模數據的基礎上，通過統計、歸納或構建模型方法等總結出來的、滿足一定目的的分析結果，而相關結果是在少量數據基礎上無法獲取或實現的（邁爾-舍恩伯格，2013）[1]。大數據正逐漸成為一種新型技術——通過對海量數據進行分析，獲取知識以理解現在或者分析未來。據此，大數據的概念中具有了“新型的數據和分析”“新形勢的數據應用”“更大范圍的信息”等含義。所以，海量數據的產生不過是信息技術不斷發展所產生的表象，如何管理和利用數據以創造價值才是當下我們應當思考的問題。

（二）大數據環境下內部審計的變化

內部審計的本質是一種治理機制，是一種內生于分權和分工環境下的治理需求，是監督代理人履行受托責任并評價其結果、以促進組織目標實現的制度安排（陳漢文和韓都靈，2019）[2]。大數據環境下的內部審計變革，并沒有改變內部審計的本質屬性，而是在繼承傳統審計理論合理內核的基礎上，對審計組織方式和審計流程、審計方法等方法論的發展。

1. 以持續審計為重點的審計方式。傳統審計依賴紙質憑證和賬簿，因為會計處理有明確的會計期間，所以審計通常安排在一個會計年度終了之后進行，內部審計活動也往往是在會計人員進行結賬處理之后才開始進行。隨著審計職能的不斷拓展，內部審計涉及的職責范圍也日益擴大，但內部審計的監督方式仍然是以事后監督為主，不能很好地實現風險提示和預警功能。信息技術的發展為實時審計提供了條件，我國正在研究與應用的聯網審計正是分離式持續審計的一種方式。審計端與被審計端通過遠程聯網的方式進行連接，內部審計人員可以直接從被審計單位或部門的信息系統中進行數據采集，實時進行數據監控與分析，實現了事前事中審計與事后審計、動態審計與靜態審計的有機結合，審計方式由審計結果向審計過程轉變。

2. 以系統審計為起點的審計流程。在計算機產生以前，內部信息的處理最主要是以手工方式進行，各部門分工協作、各自為政，內部審計也是基于不同部門的不同業務開展。隨著計算機的普及和信息技術的發展應用，部分業務開始使用計算機和信息系統進行處理，但計算機和信息系統更多的是為業務處理人員提供匯總和計算的功能，內部審計人員在實施審計時，通常會繞過信息系統，要求審計對象直接提供紙質文件和資料進行檢查。隨著信息化技術的成熟和信息系統功能的不斷擴展，系統設計和運行對審計證據可靠性的影響越來越大，對信息系統的驗證成為必經的審計程序，內部審計人員必須深入了解各業務部門信息系統的性質和應用范圍以及不同系統之間的邏輯關系，驗證信息系統的可靠性，并將信息系統的固有風險納入審計風險的考慮范圍。

3. 以總體分析為核心的審計方法。審計抽樣技術曾被視為審計理論與實踐的重大突破，在無法實現對審計對象的全部信息實行審計時，采取從特定對象總體中抽取部分樣本進行檢查、然后根據樣本特征推斷總體的方法，在一段時間內極大地提高了審計工作效率。然而，在內部審計中，審計抽樣通常是判斷抽樣，即根據審計人員的經驗判斷選擇抽查樣本，這種方法較大依賴于抽樣人員的審計經驗，需要審計人員對審計對象有深入客觀的了解，才能做出正確的判斷。大數據環境下，數據采集和處理變得更加容易、更加迅速，依賴于計算機輔助審計系統和新型數據分析技術方法，全數據分析變為可能，抽樣風險將消弭于無形。如果說審計抽樣是在信息處理受限環境下的無奈之舉，那么，“樣本=總體”的全數據分析模式便是大數據時代信息分析處理的新趨勢。

4. 以相關關系為表現的審計證據。內部審計人員在搜集審計證據時，常常會陷入因果關系的思維模式之中，這是因為在信息不對稱的條件下，通過建立假設、驗證假設的方式進行工作，能夠為審計搜證提供合理方向，進而提高審計效率。但是，這種思維模式的弊端在于假設并非總是成立的，對于假設的驗證也并非總是有效的，有時會將審計人員引入誤區。大數據環境下，因果關系不再是內部審計人員關注的重點，而是轉向關注數據之間的相關關系，以相關關系分析為基礎的驗證是大數據時代審計工作的一項重要特征。隨著數據分析技術的不斷升級，大量半結構化與非結構數據得到有效處理，分析程序在審計程序中占據越來越重要的位置。大數據的核心是預測，而預測的核心是建立在相關關系基礎上的數據分析。通過對跨部門甚至是跨單位、跨行業的數據進行關聯分析，可以幫助內部審計人員高效率的捕捉審計線索、搜集審計證據。

5. 以復合型人才為保障的審計隊伍。早期傳統內部審計局限于審查賬目，查錯防弊，因此審計人員主要以會計、財務專業為主;隨著生產經營的發展和內外競爭環境的不斷變化，審計范圍逐漸擴展，審計業務也逐漸復雜，內部審計隊伍開始吸納生產、管理、技術、金融等方面的人才。大數據環境下，信息系統及各類數據演變成為重要的生產要素，不僅僅是讓數據的處理和分析變得尤為重要，審計系統的開發和應用也成為提高審計效率和質量的重要內容。因此，審計隊伍中需要不斷充實計算機、數學、統計等方面的人才，內部審計人員既要熟悉業務內容、掌握審計知識，更要熟知計算機新技術、新應用、新方法，需要具備綜合分析的思維和能力，才能更好地滿足審計工作的需要。

三、當前人民銀行內部審計工作存在的問題

（一）數據獲取是首要難點

前述提及，大數據的核心是建立在對相關關系進行分析基礎上的預測，預測的成功實現需要有大量數據作為支撐。當前人民銀行審計信息化建設尚處于起步階段，數據采集尚有困難，更遑論實施持續審計和動態跟蹤。一是被審計單位（部門）可能會出于自我保護的需要或者受工作信息保密性的限制，拒絕提供或者僅部分提供審計所需數據，導致審計范圍受到一定程度的限制。二是科技部門和業務部門在設計和開發信息系統時，較少地考慮設置和保留審計線索的需要，導致許多業務層面的操作和處理未能被準確記錄和保留，業務處理過程不能被完整地反映，對審計證據搜集帶來困難。三是人民銀行各業務系統建設呈現“多而散”的趨勢，各專業的業務系統相對獨立，缺少標準化的審計接口，內部審計部門無法獲取“一手數據”，審計數據采集后通常需要進行轉化和處理方能實施分析，在此過程中不僅耗費大量人力和時間，而且容易發生個性化信息的遺失，導致審計結論出現偏差。

（二）平臺作用發揮有限

獲取數據的目的在于通過數據分析發現審計線索，防范業務風險，建立大數據審計分析平臺是推動審計信息化的一項基礎性工程。當前，數據挖掘、社會網絡分析、數據可視化分析等新型技術層出不窮，為數據的分析和使用提供了多種借鑒。從人民銀行總行搭建的內審業務綜合管理系統和計算機輔助審計系統的應用來看，平臺的作用發揮有限，主要表現在以下幾個方面：一是平臺應用范圍有限，如計算機輔助審計系統目前只對國庫業務數據進行篩查，多數審計業務仍然依靠現場翻閱紙質憑證和詢問、觀察等傳統審計方法，審計成本較高且效率不足，通過被審計單位（部門）傳遞數據還存在審計證據時效性差、完整性低、真實性難以控制等問題，難以取得較好的審計效果。二是平臺提供的數據分析方法更多停留在篩選、排序、統計等常規分析階段，對新型審計分析技術的應用較少，對于半結構化和非結構化數據的處理缺少系統性有效方法，無法滿足深層次揭示數據之間相關關系的需要，與“驗證性”審計向“發掘型”審計轉變的目標相距甚遠。

（三）復合型人才配備不足

以信息系統和電子數據為切入點的審計流程決定了內部審計對于計算機專業或特長人才的需求，對業務數據及數據化審計證據的計算、處理、挖掘、分析等又進一步加大了內部審計對于數學和統計等領域人才的需求。目前，人民銀行內部審計人員的配備仍然以會計、金融等專業為主，計算機、數學、統計等專業人才較少，同時具備業務知識和信息化審計能力的復合型人才更是稀缺，在信息技術審計中通常面臨“無人可用”的困境，專業化人才力量配備不足、審計人員知識背景單一等成為制約人民銀行審計信息化發展的重要因素。

四、大數據環境下人民銀行內部審計發展路徑

（一）完善數據采集機制

數據是大數據環境下內部審計最重要的資料，數據采集的數量和質量直接對審計證據的充分性和可靠性產生影響，進而影響審計結論的準確性。一是要明確數據采集權限。人民銀行應當不斷完善頂層設計，建立規范統一的制度，明確內部審計部門有權要求審計對象提供全部與審計相關的數據和開放更多的數據查詢權限，以保障內部審計人員完整、有效地獲取審計數據和審計資料，確保審計范圍不受限制。二是要探索建立實時審計監督系統。業務部門、技術部門在系統開發和建設時應當充分征求內部審計部門的意見，充分考慮監督檢查的需要，并預留必要的標準化審計接口，以實現業務系統與審計系統之間的 “松耦合”連接。內部審計部門應主動加強對信息系統的介入力度，積極獲取一手數據，逐步實現由事后審計向全過程審計的轉變。

（二）構建數據分析平臺

數據分析是大數據環境下內部審計工作的重要組成部分，通過數據分析挖掘數據背后之間的邏輯關系以獲取審計線索是大數據環境下內部審計人員必須掌握的基本技能之一，構建數據分析平臺是實現審計創新的技術保障。一是盡可能建立與我國大數據標準架構體系相吻合的數據分析平臺，以便與國家審計、社會審計以及其他部門和單位的大數據平臺對接，獲取更多的審計資源，擴大數據分析的范圍。二是加大對計算機輔助審計系統的推廣使用，不斷拓展可應用輔助審計系統的業務范圍，在常規數據分析方法的基礎上，探索運用新型的大數據分析方法，提升數據分析水平。三是做好平臺內數據的安全管理。制定覆蓋數據采集、傳輸、使用、存儲和銷毀等全生命周期的數據管理制度，清晰管理邊界，明確管理職責，確保數據安全。

（三）控制數據使用風險

數據只有得到恰當的管理和使用才會成為內部審計人員決策的有力工具，讓數據驅動的決策活動更好地為審計結論服務，還需要重視并控制數據使用過程中產生的風險。一是在數據采集階段樹立風險意識，在使用數據前對采集數據的真實性和完整性進行驗證，對于從業務部門信息系統中采集的數據，還需要對系統的有效性進行測試，以確保收集到的數據真實、可靠。二是建立嚴格的數據管理機制，購置專門設備對數據進行存儲和備份，嚴格執行移動存儲介質審批登記制度，設置數據管理崗，確保數據傳輸過程的可靠性和連續性，以及操作行為的可追溯性，做到存儲安全、使用有效。三是選擇適合的數據處理工具，在對半結構化和非結構化數據進行分析和處理時，注意保護數據的完整性，避免因個性化數據的丟失而影響到整體審計結論。四是在數據分析過程中保持應有的職業謹慎和判斷能力，在數據分析結論的基礎上進行延伸取證，結合審計經驗和獲取的審計證據解釋和評估分析結果，避免“數據主義”，確保審計質量。

（四）充實內審專業人才

以人為本是全面深化人民銀行內審工作的核心，高質量的復合型人才隊伍是人民銀行審計信息化的重要保障，也是實現科技強審戰略的必然要求。一是要優選優配計算機技術等專業人才，夯實內審隊伍人才基礎。通過統一招聘、抽調交流、跨部門合作等方式，吸納具有計算機專業知識基礎的人才進入內審隊伍。二是要加強人才的培養培訓，提升內審隊伍人才質量。通過舉辦計算機新知識、新業務、新技能培訓，鼓勵參加各類信息技術能力資格考試等，培養內部審計復合型人才。三是制作信息技術審計基本操作規程，探索成立信息化審計特長小組，在信息技術審計項目中，吸納具備一定專業業務知識的技術人員帶隊，也吸納具有其他專業知識背景的審計人員參加，在實踐中培養和鍛煉審計人員，實現以審帶訓、以骨干帶隊伍的目標。

參考文獻：

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