大數據背景下高校內部控制審計研究

李艷（西安財經大學 陜西西安 710100）

大數據時代已悄然來臨，大數據技術不僅與每個人的工作、生活息息相關，而且對各個行業、各個領域帶來了深刻的影響，如何充分利用大數據技術、促進各行業的快速發展是各行業必須重視的重要課題。大數據與審計融合、積極引導審計模式創新是審計轉型的方向。“金審工程”提出聯網審計與云計算技術相結合開展審計工作，旨在適應大數據時代對審計帶來的新挑戰［1］。2018年習近平總書記在中央審計委員會第一次會議上，提出科學技術與審計緊密結合，培養大數據審計思維，使審計人員的專業能力得以提升。2019年審計署在內部審計工作指導意見中指出，我國內部審計應與時俱進，與大數據技術充分融合，構建大數據內部審計方式，進一步提高審計信息化程度。本文旨在為高校大數據內部控制審計平臺的搭建與實施提供建議，探索大數據技術在高校內部控制審計中的應用。

一、文獻綜述

（一）大數據審計理論相關研究

秦榮生（2014）認為大數據、云計算技術推動了審計方式、審計模式、審計證據的發展與應用［2］。鄭偉（2016）設計出大數據環境下的數據式審計模式并構建出應用效果評價指標［3］。翟群麗（2016）詳細闡述了河南省審計廳“五個關聯”的措施，通過跨領域、整體視角的數據對比分析，達到了信息資源共享［4］。Adrian Gepp（2018）認為與其他相關領域相比，大數據技術在審計中的應用還不夠廣泛，審計滯后于其他研究領域［5］。Romina Rakipi（2021）認為數據分析的使用提高了內部審計部門從大數據中提取價值的能力，幫助其提高審計活動的效率和有效性［6］。

（二）高校內部控制審計相關研究

黃愛芝（2016）認為，行政事業單位應遵循2015年財政部下發的《關于全面推進行政事業單位內部控制建設的指導意見》，重點關注內部控制的健全性、合理性、有效性［7］。趙艷紅（2019）從高校控制環境、采購方式等方面探討了高校政府采購內部控制審計路徑［8］。馬志宏（2016）結合高校基建項目主要建設環節，提出高校基建工程內部控制審計的重點［9］。孫于嵐（2017）從采購管理、科研管理、薪酬管理等方面探討了大數據在高校內部控制中的具體應用［10］。

（三）大數據內部控制審計平臺建設相關研究

目前已有的研究多集中在大數據背景下審計平臺的構建方面。劉國城（2017）認為可將大數據審計平臺分拆為采集、預處理、分析、可視化四個子平臺，并從審計方法、審計運行機理等方面提出促進大數據審計平臺應用的思路［11］。山東省審計學會課題組將審計百度、ArcGIS軟件、地理信息“一張圖”系統、無人機技術等與大數據審計相結合，提出建設升級數據中心“云計算”平臺，研發全省審計大數據管理平臺［12］。胡洪斌（2017）認為審計機關要從審計線索分析系統、業務審計分析系統、審計成果分析系統三方面搭建審計分析平臺，建立數據式審計模式的應用架構［13］。張莉（2020）認為高校審計信息平臺總體框架包括業務層、數據層、核心業務組件、展現層四個層面［14］。已有的研究關于大數據與內部控制審計相結合討論較少，因此，本文提出了大數據背景下高校內部控制審計平臺的構建與審計流程，為高校開展內部控制審計提供思路。

二、高校大數據內部控制審計平臺的整體框架

傳統的審計工作，項目多任務重，且無法考慮到各項目之間耦合的效果，對不同項目的單獨審查難以發現問題。審計人員處于繁重雜亂的工作狀態，審計效率與審計效果較差。大數據與云計算技術可以用大數據思維武裝審計人員頭腦，轉換審計人員的工作方式與方法，從而極大減輕審計工作量。高校的內部控制審計是遏制高校違法違規和腐敗行為的強有力手段，亟需構建大數據技術與內部控制審計相融合的新模式，構建大數據下的高校內部控制審計平臺，以提高針對高校內部控制的審計能力。本文提出大數據下高校內部控制審計平臺的總體架構，包括用戶層、應用層、數據處理層、數據采集層、基礎設施層等5個層面，如圖1所示。

圖1 大數據下高校內部控制審計平臺總體架構

基礎設施層展現了高校內部控制審計平臺運行需要的軟硬件設施，為其他層面的運行提供了環境支持。主要包括網絡、存儲器、數據庫服務器、應用服務器、智能終端等。

數據采集層的任務是收集來自于不同渠道、不同形式的數據信息。在大數據環境下可用于加工的數據不僅來自于高校財務系統和線下數據資料，還有共享交換平臺的數據，以及來自互聯網的資料，形成具有多元結構的內部控制審計數據中心。通過高校的財務系統采集到關于教學、科研、合同、工程、物資采購、房產與設備管理等方面的數據。通過與稅務系統、金融系統、財政系統、社保系統、企業等交換平臺的數據達成開放數據接口協議，審計平臺可以及時接收到來自于其他平臺的數據信息。另外，還可以通過互聯網網站、搜索引擎、媒體資訊、社交網絡采集半結構型、非結構型網絡數據作為重要補充；通過線下途徑收集一些文檔、圖片、視頻等有用的信息。

數據處理層的工作是對采集到的不同來源、不同形態的數據經過處理后，審計人員獲取有用的數據信息。將取得的結構數據、半結構數據、非結構數據通過數據抽取、轉換和加載，再利用數據預處理技術，從而形成可供審計分析的財務收支數據、預算業務數據、合同業務數據、資產業務數據、科研經費數據、基建工程等方面數據存放數據倉庫。

應用層通過運用語義分析與搜索、審計建模、可視化等技術，對數據倉庫存儲的主題數據進行分析，構建財務收支、合同管理、基建項目、物資采購、預算業務、資產管理六項內部控制審計。

用戶層所指的是高校內部控制審計平臺的使用者，主要包括高校內審部門、政府審計巡察部門以及其他使用部門。

三、大數據背景下高校內部控制審計的實現

（一）大數據背景下高校內部控制的審計流程

大數據下高校內部控制審計過程既有傳統內部控制審計流程的特點，又具有大數據的特色。與傳統內部控制審計過程相比較，高校大數據內部控制審計更加注重對審計模型的構建，以及對審計證據的收集與分析，所提供的審計證據將更加完善與充分。大數據背景下高校內部控制的審計流程如圖2所示。

圖2 大數據下具體業務內部控制審計流程

1.明確審計任務。內部控制審計的首要環節，就是確定審計任務，制定審計目標。只有確定目標，才能進行后續環節。高校內部控制審計總體目標是通過對大數據審計平臺挖掘的戰略目標、組織結構、內部監督、崗位職責等數據信息分析，評估內部控制存在的風險，促進高校內部控制制度的完善與執行的效果。

2.制定審計計劃。針對確定的審計任務，審計部門需要制定切實可行的審計工作方案，審計安排層層落實到人，并經由相關責任人審批后，即可按照審計計劃實施審計工作。

3.設計審計模型。（1）根據業務關聯關系構建審計模型。通過大數據挖掘到的數據，既來自于學校內部財務業務系統數據，也來自于互聯網數據，以及第三方共享平臺數據，數據之間具有一定的勾稽關系，因此，內部控制審計模型可以根據業務的關聯關系建立審計模型，在高校內部業務數據之間、內部與外部數據之間相互核對，實施對具體審計業務的內部控制審計。例如，關于教學物資采購的內部控制審計，高校物資采購部門應遵循：采購前有計劃有申請有審批，采購時有合同有合理的價格，采購后有驗收。在審計工作中重點關注的是資金流和物流。在財務中關注資金是否準確流向供應商，以及選擇某供應商的依據，判斷資金的流向是否匯入同一家供應商，以及在招標的過程中是否存在“陪跑”現象，最終供應資格均被賦予一家。從財務角度審核供應商與項目的非正常關聯。根據不同類型數據之間的對應關系建立審計模型。物資采購內部控制審計模型主要從四個方面進行物資采購內部控制審查。第一，采購計劃是否通過審批。根據物資采購業務流程，物資采購申請表中的“經辦人代碼”“審核人代碼”應當與職工表中的“職工工號”“職工等級”核對一致。第二，采購價格是否真實。將學校內部數據與來自互聯網的外部數據進行核對，即內部數據中的發票單中“供應商代碼”“數量”需要與供應商表中的“供應商代碼”“供應商名稱”核對一致，發票單中“產品規格型號”“單價”“金額”需與來自外部的數據所形成的一般交易市場價格表“產品規格型號”“單價”一致。第三，付款是否合規。物資采購付款表與供應商表之間的數據信息一致，包括“發票編號”“付款日期”“金額”“供應商代碼”等信息的互相核對。審查是否按照發票金額向供應商付款，以及是否重復付款。第四，物資驗收是否賬實一致。通過物資驗收單中“產品規格型號”“數量”“計量單位”與發票單中的對應項目相比對，可以了解到驗收入庫的物資數量與采購的物資數量是否一致。（2）根據學校規章制度構建審計模型。高校科研經費審查是內部控制審計的一個重要內容。例如：使用科研經費出差的審計事項，需從出差的審批、出差人員、時間、地點、支出等方面著手審計。從學校財務系統獲取出差的財務數據，獲取出差審批數據，從稅務系統獲取增值稅發票驗證數據，獲取職工公務卡的支付記錄。將以上數據整理生成審計中間表，包括職工信息表、出差數據表、出差審批表等。然后建立職工出差內部控制審計模型，從五個方面進行審核。第一，出差是否履行審批手續。將出差審批表中“職工工號”“職工姓名”與出差數據表中“職工工號”“職工姓名”核對是否一致。第二，出差時間是否真實與合理。將出差數據表中“開始日期”“結束日期”與出差審批表中“出差日期”“結束日期”核對是否一致，并與本年節假日期表中“節假日期”核對是否一致，關注是否在節假日出差，將在節假日出差的記錄作為審計疑點進一步核實出差的真實目的。第三，出差地址是否一致。將出差數據表中“出差地點”與出差審批單中“地點”核對是否相符。第四，發票驗證。關于出差交通住宿的財務數據與共享平臺稅務系統等數據是否一致。第五，支出核對。出差支出是否與公務卡或者其他支付方式下的支付記錄一致。（3）根據審計人員的職業判斷構建審計模型。有一些異常數據可能需要審計人員運用職業判斷，根據以往審計經驗快速提煉出可疑數據。例如：采購設備招標起點金額以下一定區間的支出，往往會存在有大量的采購記錄，可重點關注是否將同一項目拆分開來在同一公司采購。當若干個項目和支出均流入某一賬戶時，審計人員需要足夠重視，應作為可疑項目進行重點審計。

4.獲取審計數據。對來自于學校的內部數據與學校外部的數據進行抽取、轉換、加載后按照數據分析的要求作進一步選擇、整合后形成審計中間表。審計中間表可供后續審計直接運用，又可防止對原始數據的破壞。在數據庫軟件中可以專門建立審計中間庫，用以存放審計中間表。審計中間表可為高校內部控制審計提供數據支撐。

5.審計數據分析。通過構建內部控制審計模型與獲取審計的數據結合來看，可以發現一些審計風險點或審計疑點，需要審計人員憑借專業判斷對審計風險疑點作進一步分析。

6.形成審計結果。根據審計風險點評估結果，匯總審計風險疑點，并與學校相關部門責任人進行溝通，對風險疑點進行取證，進一步明確原因。審計人員層層分析與總結后，形成痕跡結果，提交審計報告。

（二）大數據下高校內部控制審計協同機制

大數據審計平臺需要來自高校內部與外部多部門、全方位的配合，從制度層面、技術層面、數據層面深度協同，共同驅動大數據下高校內部控制審計取得良好的實施效果。

1.制度協同。《國務院關于加強審計工作的意見》（國發［2014］48號）指出了審計監督范圍涵蓋的領域，信息共享平臺數據的鏈接與規范化使用需要有相關政策法規的支持，為內部控制大數據審計的實施提供政策驅動。一方面，審計部門能夠從法規制度方面獲得從其他相關平臺收集數據的許可規定。另一方面，高校應高度重視大數據內部控制審計的實施，由分管領導牽頭，規劃落實大數據審計平臺的搭建工作，積極培養“大數據+審計師”的綜合素質人才，為大數據內部控制審計的構建與實施提供大力支持。

2.數據協同。大數據帶給審計的顯著變化是審計證據的多源性，目前審計數據以結構化數據為主，以互聯網頁、視頻、音頻等半結構、非結構化數據為重要補充，未來還會有物聯網、傳感器等數據被采集與處理，審計數據來源體現了多行業、多領域、多層級特點。審計部門利用高校內部控制審計平臺采集到學校內外數據，同時還應具有對數據的整合、處理與分析能力，通過數據驅動審計方式方法創新協同發展。

3.技術協同。大數據通過接入方式采集數據，利用軟件挖掘數據，實現了將來自不同系統、不同平臺的數據，多源異構數據進行處理整合，以及建立審計模型對數據進行分析等，是計算機技術、信息科學與審計的結合。審計部門需要探索大數據技術與審計業務的融合方式，將Python技術、可視化分析技術等大數據審計技術與高校內部控制審計相融合，強化大數據在高校內部審計應用中的技術優勢，促進高校通過技術創新驅動高校內部審計方法的改進。

四、結論

大數據技術對審計平臺、審計模式與審計方法的創新帶來深遠的影響，本文主要探討了大數據與高校內部控制審計的融合，一是搭建由基礎設施層、數據采集層、數據處理層、應用層、用戶層組成的高校內部控制審計平臺，實現對財務收支、合同管理、基建項目、物資采購、預算業務、資產管理六大項目的內部控制審計。二是構建大數據下高校內部控制審計流程。明確審計任務；制定審計計劃；設計審計模型；獲取審計數據；審計數據分析；形成審計結果。對于審計模型的構建，主要基于審計業務關聯關系構建審計模型，基于高校的制度規章建立審計模型，基于審計人員的職業判斷搭建審計模型。三是實施大數據下高校內部控制審計需要有制度保障、技術保障、數據保障，內外協同驅動共同促進高校內部控制審計的實施。