基于大數據理念的內部審計流程數字化研究

許莉 鐵心悅

[摘要]本文在文獻梳理的基礎上，出于對數字化環境的需求，構建基于大數據理念的內部審計數據庫，探索大數據理念在內部審計流程數字化的應用，分析內部審計流程數字化的難點，為內部審計流程數字化的實踐豐富了理論支持。

[關鍵詞]內部審計? ?數字化? ?大數據? ?數據庫

本文系2021年國網寧夏重大調研課題“大監督體系下內部審計工作研究”（SGTYHT/20-JS-224）的階段性研究成果

一、研究現狀

（一）大數據理念在審計中的應用研究

大數據是一項熱門技術，但國外關于大數據在審計中的應用研究并不多。國內對于大數據審計的研究較為領先，秦榮生（2014）探究了大數據技術對于審計方式、抽樣技術等的影響，以及大數據理念對審計人員分析判斷模式的改變。鄭偉等（2016）探索了基于大數據理論的數字化審計的可行性和審計模式。王師情（2017）以案例的形式對基于大數據的審計技術方法進行了創新型研究，提出了審計方法的革新。這些文獻大多著眼于政府審計方向的大數據應用研究，而在內部審計方向，易奔（2021）從理論角度，提出了高校內部審計工作應用大數據的建議。秦言坡（2021）以國有企業為切入點，嘗試運用大數據模塊建立內部審計信息系統。但總體而言，內部審計全流程數字化研究相對滯后，相關文獻較少。

（二）內部審計流程數字化研究

國外關于審計數字化的研究起步較早，很多學者論證了數字化審計的可行性，對數字化審計的技術細節也有深入研究。Amelia等（2006）對審計和會計效率與人工智能的相關性進行了研究，認為利用人工智能進行審計作業有可能提高審計效率，優化審計流程。Hussein Issa等（2017）的研究表明，數字化審計有較高的實用價值，可以實現高度的自動化，涵蓋審計計劃、審計流程等多個方面。在內部審計方面，Feiqi H和Miklos AV于2019年研究了人工智能在內部審計領域的運用，能夠將審計人員從高度重復性的簡單工作中解放出來，從而將精力和成本花到更具價值的風險評估和職業判斷上，為企業的風險管理帶來更多收益。近年來，國內學者也逐漸注意到內部審計流程數字化的廣闊前景，越來越多的審計領域專家開始研究審計流程數字化。例如，尚燕、王大偉（2017）總結了部分內部審計流程數字化的難點和解決方案。秦榮生（2019）指出，為適應中國特色社會主義進入新時代的要求，實現我國內部審計的新使命，貫徹落實中央審計委員會的指導思想，應當加強內部審計信息化、數字化建設，拓展內部審計發展新路徑。

綜上，在新時代背景下，關于內部審計全流程數字化的研究國內還有所不足，沒有形成成熟的體系，使得內部審計在此一方面的發展略顯落后，無法適應形勢發展的要求。本文擬以財務審計業務類型為例，具體探討大數據理念在內部審計各個流程數字化中的應用。

二、傳統內部財務審計流程的局限性

內部審計根據業務類型可以分為財務審計、績效審計、內部控制審計、合規審計、信息系統審計等，而不同的業務類型又有不同的具體審計流程。在傳統內部財務審計流程中，審計人員需要核算企業各項財務信息，對企業報表中項目的發生、完整性、準確性等進行認定。為了完成這些認定目標，審計人員會單獨或綜合運用檢查、觀察、詢問等程序，以獲取適當的審計證據。然而，傳統內部財務審計流程的局限性在于以下三個方面。

（一）數據采集耗時長

在審計過程中，審計人員不僅需要關注被審計單位內部的數據，還需要關注行業數據，并耗費大量時間進行查找和采集。此外，由于數據集中度較低，極易出現數據采集不全面的現象，而這可能會影響審計人員的職業判斷。

（二）數據處理錯誤率高

企業一年的交易量成千上萬，審計人員需要從大量數據中提取出有用數據，并通過重新計算等審計程序對主營業務成本的發生、完整性、準確性目標進行認定，相關財務科目及數據眾多，包括收入、成本、存貨、會計憑證等。審計人員需要耗費大量精力對數據進行歸類、篩選、分析，由此引起的軟件操作失誤、計算錯誤等現象，會導致數據遷移錯誤或者漏填的情況屢見不鮮。

（三）人力成本高

審計成本是審計質量的重要影響因素之一。足夠的經費能夠支持相關和可靠審計證據的采集，有利于對審計目標的認定和較高可信度審計報告的出具。傳統內部財務審計流程需要更多的審計人員進行數據處理、查找審計證據等步驟，導致審計業務成本偏高，不利于成本控制。此外，審計人力資源的有限、錯配也會對審計質量造成一定影響。

綜上，需要對內部審計流程進行數字化，達到降低數據采集時耗、提高數據處理正確率及降低人力成本的目的，進而提高審計質量。

三、內部財務審計流程數字化

數字化內部審計流程有大數據、物聯網等方式方法，本文擬選取大數據技術方法理念，運用于內部審計全流程。在此，借用王春（2018）等人提出的內部審計流程規范，以內部財務審計為例，探究基于大數據理念內部審計各個流程如何實現數字化。

內部財務審計的審計流程總體上可以分為四個階段：內部審計計劃與目標制定，內部審計實施與細節測試，內部審計報告與溝通整改，內部審計回顧與后續工作。

（一）內部審計計劃與目標制定

內部財務審計的內部審計計劃與目標制定階段主要涉及總體風險評估，即通過企業內部、外部環境狀況，內部控制制度的總體評價，企業過往審計中發現的問題等因素，初步評估企業的總體風險，以此作為確定審計計劃和目標、范圍的依據。在這個環節，內部審計部門應當意識到，為達成內部審計流程數字化的目的，應當建立相對完善的內部審計數據庫。只有在大數據環境下，大數據技術才可以全程運用于內部審計各個流程。

1. 內部審計數據庫建立。以下提供一個基于大數據技術理念所建立的內部審計數據庫。大數據技術特征如表1所示，首先，大數據由“大”和“數據”組成，“大”指的是數據量龐大，種類多，信息復雜，數量級一般要以PB計量，遠超一般的企業財務數據規模，現有的普通計算工具無法一次性處理如此龐大的數據量;其次，“數據”有三個特征：一是獲取速度快、處理速度快，大數據概念中的數據收集是全方位的、迅速的，與數據分析同步進行;二是數據種類復雜，與傳統會計電算化不同，大數據概念中的數據不僅包括數字、文字，還有錄音、視頻、圖片，甚至地理位置等信息;三是數據單體平均價值低，大數據概念中的數據量大而復雜，其中很多信息單獨看都是“無用”的信息，但這些數據間往往有著內在的相關性，由這些“低價值”的信息組成的龐大信息網絡就具有了極高的利用價值。

而內部審計數據庫正是借鑒了大數據的理念，集合了規模龐大、錯綜復雜的企業信息。內部審計數據庫既是數字化內部審計的信息來源，也是內部審計進行風險評估、持續審計的分析工具。借助內部審計數據庫，數字化審計的信息獲取將更加便捷，獲取到的信息更加標準、豐富，風險評估等流程的進行過程中數據分析更加迅速，分析視角更加全面。本文以王向陽等（2018）設計的共享審計模式數據庫為基礎，經研究和整合優化后，將內部審計數據庫分為企業信息基礎數據庫和風險導向管理數據庫兩大模塊，再將這兩大模塊細分到具體的業務模塊。如圖1所示。

企業信息基礎數據庫在內部審計數據庫中信息最簡單直觀，但也是最核心的部分。企業信息基礎數據庫由基礎財務數據分庫和經營管理流程分庫構成，囊括了被審計單位的財務信息和經營管理信息，是內部審計數據庫構建的基石。

風險導向管理數據庫以風險管理為核心，幫助實現內部審計風險防范和價值增加的職能，下設重大風險項目數據庫、審計歷史經驗數據庫、動態審計信息庫、企業戰略綜合數據庫。風險導向管理數據庫的建立應當以幫助實施事中甚至事前審計為基本目標，當前企業內部審計多以事后審計為主，難以發揮審計“免疫系統”的預防功能。

基于大數據理念的數據庫建立完成以后，滿足審計人員在大數據思維模式下，使用數據分析方法的需求。而內部審計有了大數據環境，就可以進一步探討內部審計全流程是如何達到數字化審計目標的。

2. 計劃制定。審計計劃的制定通常包括初步業務活動、總體審計策略、具體審計計劃等環節。在內部財務審計計劃制定階段數字化中，初步業務活動包括對內部審計數據庫是否正常運行進行檢查，從內部審計數據庫中獲取審計工作需要的數據和信息等;而總體審計策略包括圍繞內部審計數據庫開展審計工作，獲取審計證據，得出審計結論;具體審計計劃包括各個項目的具體審計流程實施。

3. 風險評估。內部審計數據庫的運用，讓審計人員從檢查交易樣本改為分析所有交易對象，實現風險評估范圍的全覆蓋。數據量增加帶來的最直接的變化就是使得風險評估程序能夠更加準確地判斷風險所在。此外，數據的時間信息也能夠得到充分利用，例如在執行風險評估程序時可以結合以往審計工作的成果綜合考慮可能存在風險的環節。風險評估過程中，審計人員在了解被審計單位環境時，內部審計數據庫提供了企業所處行業的狀況。審計人員可以結合外部環境與被審計單位內部環境，通過不同主體間的相關性分析，為風險評估和審計范圍、審計重點的確定提供依據。內部審計人員還應針對內部審計數據庫的信息安全問題執行額外的風險評估程序，確保獲取到的數據是真實有效的。

4. 確定目標。審計目標的確定往往基于風險評估程序的結果，風險評估程序完成后，內部審計人員可以針對發現的重大風險事項確定審計重點，在后續具體實施流程中對審計重點執行進一步審計程序。

（二）內部審計實施與細節測試

數字化內部財務審計的實施階段包括數據采集、數據篩選、數據分析、細節測試以及做出評價五個環節。建立在內部審計數據庫基礎上的數字化內部審計流程能夠利用大數據、云計算等技術，解決以往信息獲取難、信息處理分析不到位的痛點。

1. 數據采集。相較于以往，該內部審計流程在數據采集階段節約時間，也更有利于風險識別。首先，內部審計數據庫通過將企業基礎財務信息、企業經營管理信息和外部市場競爭數據導入企業管理信息系統，無需審計人員手工操作，避免耗時太長。且借助該數字化手段，細節測試數據來源更加廣泛、內容更加全面、結構更加立體，不僅包括被審計單位的會計賬簿、收入成本核算表等財務信息，也可以涵蓋業務合同臺賬、會議記錄等非財務信息，以圖像、文本等非結構化數據形式呈現，可以多維度、全方位地識別各類交易、賬戶余額和列報中的風險點。其次，依據之前預設在風險導向數據庫的風險事項，風險暴露時間點會提前，以滿足事前審計的特點。最后，審計人員可以直接利用數據庫中標準化、集中化的信息，節省審計人員大量搜集數據的時間和精力，使得審計人員可以更多地考慮細節測試的實施和職業判斷的運用。

2. 數據篩選。內部審計數據庫在搜集企業信息的過程中已經對信息進行了清洗和分類，數據庫內置的智能系統會以導入的會計準則為標準，以提前設置的審計模型為框架，利用ETL工具進行抽取、轉換、加載至數據庫，再用IBM Data Warehouse工具對數據進行篩選、存儲與管理，生成可視化的數據集，作為審計的數據來源。例如，將分散的業務記錄自動整理成按時間排列的收發存清單，并與會計記賬憑證照片一一對應;或是將應收賬款自動按賬齡分類，與銷售記錄照片一一對應。因此，內部審計人員在實施實質性程序時，只需要從數據庫中提取自己需要的標準化的數據。

3. 分析。數字化內部審計能夠借助多維分析等算法挖掘數據間隱藏的相關聯系，充分利用數據的價值，使得審計證據更加充分、質量更高。例如，審計人員可以將業務流程、雙向勾稽、職業判斷等要素設置為參數建立審計模型，利用RPA技術和算法，以人機協同的方式，將大量數據填入模型框架中進行分析處理，對模型預測的審計風險節點進行深入測試，進而獲取審計證據，在審計過程中能夠快速確定審計重點，將資源和精力放到這些風險較高的審計對象上，提高審計效率，降低風險。

4. 細節測試。在細節測試環節，傳統的審計抽樣技術將被弱化。審計人員不僅可以借助“云計算”等技術的高算力同時檢查、測試海量數據，還能夠利用內部審計數據庫中存儲的憑證照片等信息快速實施比對。數字化的細節測試程序可以做到總體測試、深度測試、多維測試。總體測試是指數字化細節測試能夠在測試細節的同時兼顧總體數據是否一致，在比對細節差異的同時關注總體的差異;深度測試是指數字化細節測試的對象不局限于高風險項目，而是通過不同的測試深度對高風險項目和普通項目全部進行測試，依據風險越大、測試越深入越全面的邏輯實施細節測試，這樣既不會占用過多的系統資源，又能夠不放過任何可能存在的錯報;多維測試是指數字化細節測試不僅對賬證相符等單維的信息進行測試，還會根據總體財務框架定位數據節點，將與之相關的如收發憑證、交易事項等多維信息一并進行檢查。機器測試完成后，審計人員再針對數據分析階段發現的高風險項目，針對重點實施進一步檢查。

5. 評價。數字化內部財務審計的實質性程序評價是一個自動化的過程，內部審計進行過程中，內部審計平臺依托內部審計數據庫中收集的財務數據、業務數據以及企業經營狀況、重大風險項目、以往審計中發現的問題等信息，可以利用人工智能通過機器學習等技術發現數據間潛在的相關性和風險點，自動對細節測試階段得到的測試結果執行評價，再對評價結果進行可視化轉換，以直觀的形式呈現給審計人員。例如安永推出的EY Global Analytics和EY Helix系統，EY Global Analytics能夠自動檢測企業賬簿的期間恰當性和記錄完整性，與科目余額是否一一對應等要素，從數據真實完整的層面上確保細節測試的進行，也可以識別賬簿被修改的痕跡，評估數據真實性的風險;而EY Helix則使用了相關的業務數據，能夠分析企業業務流程中的風險點和業務特征，在截止測試、應收賬款測試中識別收入的確認問題和應收賬款的壞賬計提的合理性。審計人員可以即時根據工作需要，針對審計重點提取相關數據，借助職業判斷結合相關機器評價得出審計結論，錄入電子工作底稿。

（三）內部審計報告與溝通整改

審計實施結束后，內部審計人員根據獲取到的審計證據得出審計結論，通過內部審計系統的標準模板自動生成內部審計報告，內部審計機構將電子內部審計底稿和內部審計報告復核后遞交企業治理層，就審計發現的問題與管理層溝通，提出審計建議和問題整改意見。

1. 遞交底稿。數字化內部財務審計采用電子化的審計底稿，相較于傳統審計底稿動輒產生數十本之多，電子化審計底稿編制更加便捷，嚴格進行標準化填制，更加節約紙張資源，節省審計成本;電子審計底稿歸檔也較為容易，審計結束后上傳到內部審計數據庫即可;電子審計底稿還更加節約空間，內部審計數據庫只需要存放于服務器和計算機的空間，相較于存放在檔案室中，在相同的空間內能夠存儲比以往多千萬倍的數據量。

2. 出具報告。數字化內部財務審計出具審計報告主要依靠審計過程中根據發現的審計證據和職業判斷得出的審計結論。電子審計報告編制階段內部審計系統利用電子審計底稿中的信息自動生成標準化的基礎報告，內部審計人員再對基礎報告進行復核，根據職業判斷修改報告中需要重點說明的事項等內容。

3. 溝通整改。對于電子審計報告中標記的漏洞、錯報、舞弊等事項，內部審計數據庫會自動上傳保存，作為以后會計期間審計工作的依據，內部審計人員可以就這些事項與相關人員和管理層進行溝通，提出整改建議。

（四）內部審計回顧與后續工作

在后續工作中，內部審計人員需要跟蹤監督審計發現問題的整改進程，將電子審計底稿和審計報告歸檔，上傳到審計歷史經驗數據庫中永久保存。對于需要整改的問題，在相關人員和管理層完成整改并由內部審計人員確認無誤后，手動將整改記錄上傳到內部審計數據庫中，一并保存。至此，數字化內部財務審計形成以審計數據庫為樞紐的數據循環模式，數據價值得到最大化的利用，極大地提高了內部財務審計的效率。

基于以上分析，基于大數據理念所構建的內部審計數據庫，在內部審計流程數字化的具體應用中，大量節省了數據采集時間的同時更有利于審計風險識別。審計工作人員借助大數據技術，在數據庫的建立基礎上，大幅度節約了人工成本，也降低了數據處理的失誤率。

相較于傳統內部審計流程，基于大數據理念的數據庫在內部審計流程數字化的應用，充分體現了大數據的特征，其快速的數據獲取、數據處理能力及聯合在一起的龐大數據網絡為數字化內部審計流程的實施提供了良好的數據環境。

四、內部審計流程數字化現存難點

內部審計流程數字化在實踐過程中仍然存在許多現實問題和難點，主要有以下兩點。

一是審計數據庫的建立難以完善。按圖1所示的數據庫建立在實踐中往往存在眾多障礙，如外部一手數據難以獲取、實時獲取數據成本較高、企業戰略數據無法形成有效的體系等。各個企業在激烈的市場競爭中，除依據監管要求必須公開的數據，其他數據基本處于非公開狀態，因此外部重要和敏感數據難以導入數據庫。實時獲取數據需要消耗大量人力物力，即便采用自動化信息錄入，但仍有許多非結構化數據需要人工錄入，企業出于成本效益的考慮，很可能不會支持動態數據庫的建設。而企業戰略指標難以用統一標準衡量，因此企業戰略綜合數據庫的實際建立基本停留在理論階段，這也是實踐中即使建立了數據庫也很難得到理想效果的原因。

二是審計人員的信息技術素養仍需提高。目前審計專業的人才培養方案和各方審計師培訓仍然聚焦于傳統審計方法，對數字化審計方法的關注度不足，數字化內部審計亟需擁有多元知識結構和能夠熟練運用大數據、云計算等技術的新型審計人才。有了能夠操作內部審計系統、運用內部審計數據庫的審計人員，內部審計流程數字化才能真正落到實處。

五、未來與展望

綜上，在新時代內部審計的新使命下，社會各界都對內部審計的職能有了更多的期望，期望內部審計在企業的風險管理和戰略方向上發揮更多的價值。與此同時，大數據、人工智能、信息系統等技術正飛速發展，數字化經濟成為了我國經濟發展的重要方向。在這樣的大環境下，內部審計全流程數字化的內在需求逐漸被學界所關注。本文以內部審計中的財務審計業務類型，探討內部審計全流程數字化的具體實施路徑，豐富了內部審計數字化的相關研究。除此之外，在內部財務審計流程的計劃階段，基于大數據的理念提出了建立內部審計數據庫的構想，將其作為內部審計流程數字化的基石，使內部審計各個流程數字化可以落到實處。

盡管內部審計全流程數字化對被審計企業的經營管理提出了較高的要求，建立在較為苛刻的假設之上，但其對企業的戰略實施和價值增加極為重要，因此內部審計流程數字化的實踐應當被提上日程。首當其沖的是企業內部審計部門應當承擔起風險防范和價值增加的新職能，根據企業經營狀況和戰略方向等特點，對數據庫的建立進行進一步的研究和完善。審計人才也應當重視起數字素質的提高，跟上數字經濟轉型的趨勢，跟上時代的步伐。

（作者單位：南京審計大學政府審計學院，郵政編碼：211815，電子郵箱：17302577980@163.com）

主要參考文獻

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[4]王向陽，魏麗雅，鄭勇，等.數字化共享審計模式在電網企業防范風險中的應用[J].中國內部審計， 2018（12）：12-18