大數據環境下的內部審計模式轉型思考
——以上海汽車集團銷售流程審計為例

■李小倩

隨著大數據時代的來臨以及大數據技術的發展，審計領域也隨之產生了一種新的審計方式，即大數據審計。在2015 年全國審計工作會議中，原國家審計署劉家義審計長就提出了大數據審計是實現審計全覆蓋的必經之路，大數據環境下內部審計也是我國“十三五”國家審計工作發展規劃中明確提出大力推行的現代審計綜合模式。因此，內部審計已經成為目前內部審計的工作重點，要在大數據環境下完善內部審計，將積極促進內部審計方式的轉型與升級，促進內部審計變革，實現審計現代化。

一、大數據環境下發展內部審計的挑戰

1.數據安全技術風險。

在大數據時代，關于被審計單位的數據資料可以通過執行云計算的終端存取，然而無論網絡信息系統如何發展，都不可避免地會發生數據安全威脅，這就為審計活動的數據安全帶來了極大的隱患。比如，數據安全內部控制不完善，就可能發生存儲數據無法調取或者數據丟失情況；審計人員采集數據使用U 盤或連接外網可能會使數據感染病毒等，很多數據安全風險是不可預見也無法控制的。

2.數據處理能力挑戰。

大數據環境下的審計活動面對的最明顯的挑戰，就是數量和類型都大幅增加的數據。隨著信息化技術在生產生活中有了越來越廣泛的應用和發展，一方面極大地提高審計人員的審計工作效率，但也因此帶來了比傳統工作模式高出數十倍甚至數千倍的數據量。雖然這些巨量數據可以利用信息化系統來分類處理，但對于其它的工作系統而言，這些爆炸性增長的數據同時也給工作帶來了極大的安全隱患。

3.缺乏法律和準則的約束。

由于我國大數據技術起步較晚，它作為一種新興的發展，在內部審計領域還沒有形成系統的規范體系和法律準則，實務操作沒有形成覆蓋化。在法律方面的緩慢發展不利于大數據內部審計工作的進行，可能會發生很多新的不可預知的違法舞弊行為風險，不能保證新環境下的內部審計質量。所以隨著大數據審計不斷深入，在立法與準則約束上也需要同步跟進，以便為更高效地實施審計，提高審計工作質量提供保障。

4.相關審計軟件操作和技術缺乏高效性。

大數據作為一種新興的技術，其涉及很多專業的知識和技能，想要充分利用大數據技術提高效率，就必須利用這些理論知識搭建實際工作可行的數據平臺，并增加它們的可操作性。而目前已經運用大數據技術審計的大型企業及政府大多采用國外更先進的審計軟件，隨之而來也面臨著高昂成本的問題，這也使得計算機審計在民間以及中小企業還未完全普及。

三、大數據審計模式新轉型——以上海汽車集團為例

由于經濟技術的不斷發展，審計技術的不斷革新，審計模式也會被賦予越來越多的新內容。而在如今進入大數據的時代，現代風險導向審計模式又有了新的發展。下面以上海汽車集團利用大數據進行內部審計為例，探究大數據環境下的審計模式新轉型帶來的影響。

上海汽車集團股份有限公司（簡稱“上汽集團”）是國內A 股市場中最大的汽車上市公司。為了解決對有關信息的獲取缺陷，避免違法違規銷售，上汽集團審計室對下屬某一整車企業的銷售流程進行了專項審計，以加強對下屬機構銷售和經營數據的日常監控。

1.采集數據信息：向非現場審計模式轉型。

隨著信息技術的進一步發展，審計模式已經不再只專注于現場審計，審計的范圍開始擴大到遠程審計。遠程審計的優點在于它可以整合并分析業務中已經形成的電子化或數據化的資料，在網絡中交流完善，最后形成遠程的審計工作報告。

此次上汽集團對下屬分公司的審計就屬于遠程審計，審計人員無需親自去往每一家下屬公司調查，通過聯網數據的采集獲知，上汽集團整車銷售主要有普通零售和大客戶銷售兩種銷售類型。普通零售采取的是分品牌管理，各個品牌的車輛批售和零售流程大致相同。大客戶銷售客戶多為批量購車，所以一般會有一定空間的銷售折扣和優惠。由于大客戶有較多的差價和折扣更有違規和舞弊風險，因此，本次審計將大客戶銷售業務流程是否規范作為重點。這樣的方式不僅提升了內部審計效率，也優化了內部審計質量。

2.內部控制評價：新內控測試思路調整。

對于傳統的手工審計，內部控制的內容主要包括授權、管理、審核控制，職責分工，規范化業務處理等內容，計算機審計的興起使得計算機能自動實現數據的集中批量轉換處理，代替了很多傳統的內部控制程序，精簡流程。

此次大數據審計所需要的數據證據，是通過在實務中引入各種先進的管理、會計核算等計算機軟件的實現，這又為內部控制賦予新的內涵。首先，電算化會計軟件本身系統可以實現自我保護功能，能夠自行完成一部分的內部控制。其次，信息系統業務處理環境下還必須配備必要的專業職員進行軟件開發、系統維護，同時在軟件使用過程中還要有專業的人員對計算機系統進行操作，維護和管理，這又給組織控制，操作控制，數據安全帶來了新的問題。所以，上海汽車集團在此次銷售流程審計中，要求審計人員在了解內部控制時不僅要測試內部控制環境，會計制度，控制程序，還有數據軟件控制，數據安全控制等進行測試。

3.審計實施取證：向詳細審計轉型。

這是在上汽集團此例中最突出的內部審計變化——從抽樣審計到詳細審計的轉變。在小數據時代，由于遵循成本效益原則和審計技術的有限性，審計人員更愿意選擇抽樣審計，函證等“簡便”的取證方法。但是，這些取證方式受到審計人員個人因素很大影響，客觀性和可靠性難以保障，隱含了大量審計風險。

而在上海汽車集團銷售流程審計中，審計人員首先采集的就是所有業務相關數據，由于數據過于龐大，再對數據進行預處理，提取對本次分析有用的字段數據。數據采集完成后，借助專用的審計業務數據分析工具——ACL 進行數據的導入和導出分析，快速處理海量數據。然后對篩選出的數據建立分析模型，進行系統性的處理，主要方法包括：表關聯與數據匹配；邏輯判斷；特征篩選；孤立點分析；銷量趨勢及離散度分析；分析性復核；重新計算。由計算機軟件完成上述篩選計算過程，極大增強了數據的有效性，提高了審計效率，為后來的數據分析與得出結論奠定了基礎。

4.實施分析程序：思維模式變革。

（1）抽樣思維到全量思維。

首先，審計人員需要轉變的就是傳統的樣本思維，摒棄樣本的概念，確立全量信息的思維。大數據技術就使得關注點轉移到了數據總體，從全量的數據信息出發，對所有信息進行審計全覆蓋，從而審計項目的全面性和整體性都得到了提升。上汽集團審計部實施分析程序中，對被審計對象業務經營活動的全部數據進行全過程、全要素檢測分析，全面識別風險，發現除少量零售車存在退車異常外，問題大多集中在大客戶銷售上，主要包括：

①分類問題：數據篩選處理發現將其他銷售類型的銷售記錄包含在大客戶銷售范圍內。

②截止問題：數據查找、函數處理發現將銷售記錄錯誤的記錄到其他期間。

③發生問題：建立數據中間表重新計算發現部分企業客戶的業務屬于政府、軍警部門采購，導致銷售折扣出現多記、錯記現象。

④完整性問題：數據高級篩選處理發現部分租賃用車的零售發票的客戶姓名登記錯誤，將公司名義記為個人名義。

⑤準確性問題：數據分類匯總處理發現部分大客戶購車享受的折扣金額與政策規定不符。

（2）微觀個性分析思維到宏觀共性分析思維。

傳統審計更多的是查處一家企業、發現一個漏洞、規范一項行為，對共性問題的歸納作用發揮方面略顯不夠。在大數據背景下，審計可以根據在單一項目上發現的問題進行各個領域同一問題的審計查證，然后進行分類匯總、分析原因、提出對策，由點及面。這就實現了從微觀的單個審計項目特點分析的思維向宏觀地提煉相關領域進行相關分析的共性思維的轉型。

審計人員結合以上發現的問題，對比分析相同或相似領域的財務數據或財務指標，發現了很多傳統審計難以獲得的非財務信息和疑點：

①根據普通零售車輛提供的審批記錄和批售各節點車輛出入庫統計，重新計算的折扣與企業發放的基本一致。

②對于大客戶銷售，結合詢問等方式，采用逆查法調取原始憑證后發現問題。

③準確性問題是由于該類客戶依規定也具有享受折扣的資質，排除疑點。

④分類問題是由管理層審批方式問題導致；截止問題由于政策原因，已申請補登記。

⑤完整性問題確實存在造假嫌疑，將大客戶購車計入普通零售，虛增銷售折扣約5 000 多萬元。

5.審計報告及后續審計：向持續審計轉型。

此次內部審計結束后，在審計報告中提出了相應的整改措施，完善了現有系統的設置，加強內部控制，完善授權審批制度對涉及虛假銷售、舞弊的經銷商予以處罰和罰款。并且通過計算機系統數據對后續處理決策的有效實施實時進行監控，隨時進行抽查監督，通過專業軟件，持續收集信息，及時掌握單位是否在正確的軌道上運行，以便把隱藏問題提前消滅，提高內部審計質量，保證內部審計時效。在日常對經銷商客戶和銷售部門的監管上，吸取本次銷售部門專項審計經驗，對日常經營活動的銷售數據建立數學模型，分析對比，利用大數據思路監督風險隱患，防范風險，當發現異常數據波動時，立即采取相應措施確認，并進行現場檢查。

這種模式下，可以實現由從前的事后周期性審計到持續性審計的轉型，結合全過程審計思維，充分關注審計事項在不同環節、特定階段下的特點，更加充分發揮了風險導向審計職能，使得風險管理得以滲透到審計各個環節中。

四、結語

上海汽車集團高效的銷售內部審計讓我們看到大數據的環境確實能實現審計職能的增值作用，但在逐漸推廣時必然也會出現一些不可預測的風險和挑戰。要使大數據技術盡快適應公司發展，盡快為內部審計所用，國家和公司還需要實施一些應對措施。

第一，完善法規建設。要想大數據技術更好的為內部審計所利用，首先必須先解決業務數據采集的規范化和審計數據分析結果及相關電子證據的法律效力問題，完善審計制度準則，建立大數據環境下的內部質量控制體系，健全法律系統。

第二，推動審計軟件開發。行業不同，試用的大數據分析模型也不同，審計領域有必要根據自身特點，加大對數據分析模型的研究和軟件開發的投入，建立具有行業特點的不同領域的審計數據信息共享平臺、分析平臺。

第三，大力培養新型審計人才。大數據技術已經滲透到財務工作的各個角落，對審計人員的能力提出了更高的要求，單一的知識體系已經無法滿足大數據審計工作的需求。大數據時代下，需要的是復合型審計人才，具備跨專業的知識儲備，不但要熟悉業務、熟悉電腦，而且還要熟悉政治經濟學、社會關系學、法律要求，實現審計人員向復合型人才轉變。