數據驅動下的智慧內審平臺建設研究

［摘 要］隨著企業經營環境的復雜性不斷增加，內審作為企業內部控制的重要組成部分，其任務日益繁重而復雜。傳統的內審方法在適應迅速變化的業務環境和龐大數據量方面面臨著挑戰。數據驅動決策作為一種先進的管理理念，為內審提供了全新的思路和方法。本研究將聚焦于數據驅動下的智慧內審平臺建設，旨在通過整合先進的大數據技術和人工智能技術，為企業提供更加智能、高效的內審服務。

［關鍵詞］數據驅動；智慧內審；平臺建設

0" " "引 言

本研究旨在探討在數據驅動的背景下，構建智慧內審平臺的關鍵問題和解決方案。內審作為一項關鍵的企業管理活動，需要及時準確地獲取并分析龐大的數據以支持決策過程。傳統的內審方法往往面臨著數據處理效率低下、精準度不足等問題，迫切需要一種更為智能化、數據驅動的方法來適應當前的業務環境。

1" " "內部審計與數據驅動概述

1.1" "內審的重要性

內審作為企業治理結構的一部分，扮演著確保組織有效運作和達到預期目標的關鍵角色。其任務包括評估內部控制、風險管理和合規性，為管理層提供獨立、客觀的審計意見。內審不僅有助于保護企業資產，確保財務報告的準確性，還能夠幫助管理層更好地理解和應對不斷變化的商業環境。因此，內審對于維護企業聲譽、提高經營效率和降低潛在風險具有不可替代的重要性［1］。

1.2" "數據驅動在業務決策中的作用

在業務決策中，數據驅動的方法可以提供全面的信息，幫助管理層更好地理解市場趨勢、客戶需求以及內外部風險。通過實時監測和分析數據，企業能夠迅速適應變化，制定更具前瞻性和可持續性的戰略。數據驅動的決策方法不僅提高了決策的準確性，還增強了企業對市場的敏感性，使其更具競爭力［2］。

1.3" "理解數據驅動內審的必要性

在當前信息時代，企業面臨著海量的數據，而傳統的內審方法無法有效處理和利用這些數據。數據驅動內審的必要性體現在其能夠通過大數據分析、模型建設等手段，深度挖掘企業數據的潛在價值。通過理解數據驅動內審的原理和方法，企業可以更好地應對信息爆炸時代的挑戰，實現內審的智能化和精準化［3］。

2" " "數據驅動內審的理論框架

2.1" "數據收集與整合

2.1.1" "內部數據源

內部數據源指來自企業內部系統、業務流程以及各個部門的數據。這些數據涵蓋了財務、人力資源、銷售、供應鏈等各個方面的信息。例如，財務數據包括資產負債表、現金流量表等財務報表中的數據，而人力資源數據則包括員工信息、績效數據等。這些數據來源廣泛，是內審評估和監控企業運營狀況的重要依據。

2.1.2" "外部數據源

外部數據源是來自企業外部環境的數據，如市場調研報告、行業趨勢分析、競爭對手信息等。這些數據對企業了解市場動態、行業趨勢以及競爭環境至關重要。例如，外部市場數據可以包括消費者行為模式、競爭對手的市場份額等信息。整合外部數據源能夠幫助內審更全面地評估企業的風險和機遇，為決策提供更可靠的參考依據。

2.2" "數據分析與挖掘

2.2.1" "數據分析方法

描述性分析：這是數據分析的基礎層次，通過統計手段對數據進行概括性描述。在內審中，描述性分析可以幫助了解企業的基本情況，包括財務指標、運營效率等。例如，通過計算平均值、中位數、標準差等統計量，內審團隊對數據集的整體趨勢和分布會有一個直觀的了解。

診斷性分析：診斷性分析旨在發現數據中的異常、趨勢或模式，以幫助內審更深入地理解業務運營。通過比較不同時間段或業務單元的數據，內審可以識別潛在的問題或風險。例如，在財務方面，診斷性分析包括比較季度財務報表，以檢測異常波動或異常趨勢。

預測性分析：這一分析層次會使用模型和算法，以預測未來的趨勢、風險和機會。內審團隊可以利用預測性分析來識別可能的業務變化，從而采取相應的內部控制措施。例如，通過時間序列分析，內審可以預測未來財務表現，并提前識別潛在的財務風險。

控制性分析：在內審中，控制性分析的目標是設定關鍵的性能指標，并通過監控這些指標來確保企業的運營在可控制的范圍內。這有助于內審迅速識別潛在的問題并及時采取糾正措施。

2.2.2" "數據挖掘工具與技術

機器學習算法：機器學習為內審提供了強大的工具，用于發現數據中的模式和規律。分類算法可用于識別異常行為，聚類算法可用于發現數據集中的群組關系，回歸算法可用于建立預測模型。

文本挖掘：隨著信息時代的發展，企業生成了大量的非結構化文本數據。文本挖掘技術可以幫助內審從合同、報告、郵件等文本中提取關鍵信息，以識別潛在的合規性問題或風險。

神經網絡：深度學習技術在處理大規模、復雜數據方面表現出色。神經網絡可用于模式識別和復雜關系的建模，為內審提供更深層次的數據洞察。

可視化工具：數據可視化是將數據呈現為圖形或圖表的過程，使內審人員能夠更直觀地理解數據。包括散點圖、柱狀圖、熱力圖等，有助于發現數據中的模式或趨勢。

3" " "智慧內審平臺建設關鍵技術與方法研究

3.1" "技術基礎

3.1.1" "大數據技術

3.1.1.1" "數據存儲與管理

分布式存儲系統：大數據平臺采用分布式存儲系統，如Hadoop Distributed File System（HDFS）或云存儲服務，以解決海量數據的存儲和管理問題。這種分布式架構不僅提高了數據的可用性和容錯性，還能實現水平擴展，適應企業不斷增長的數據需求。在內審平臺中，分布式存儲系統確保了審計數據的穩定性和可靠性，為內審人員提供了一個高效的數據訪問平臺。

數據庫管理系統：關系型數據庫和NoSQL數據庫等數據庫管理系統被廣泛應用于內審平臺，以存儲結構化和非結構化數據。這種多樣化的存儲選擇使得內審團隊能夠更靈活地應對不同類型的審計數據。關系型數據庫適用于存儲傳統的財務數據，而NoSQL數據庫則能夠有效地處理大規模的非結構化數據，如日志文件和文本數據。通過綜合使用這些數據庫管理系統，內審人員可以更全面地了解企業的運營狀況。

3.1.1.2" "實時處理與流計算

流式數據處理：隨著業務數據的實時產生，流式數據處理技術應運而生。這種技術允許內審平臺對實時數據流進行監測和分析，而不是等待數據存儲完畢后再進行處理。對于需要及時響應潛在風險的內審任務而言，流式數據處理技術具有重要意義。內審團隊可以通過實時監控數據流，及時發現異常情況并采取必要的措施，從而更好地保護企業免受潛在威脅。

3.1.2" "人工智能技術

3.1.2.1" "自然語言處理（NLP）

自然語言處理是人工智能領域的一個關鍵技術，旨在實現人機間自然語言交互。內審涉及大量文本數據的處理，包括合同、報告和溝通記錄等。NLP技術可以幫助智慧內審平臺理解和分析文本數據，從中提取關鍵信息，識別風險點，并進行情感分析，了解組織內部的情況。

3.1.2.2" "機器學習與模型

機器學習是一種讓計算機從經驗數據中學習的方法，模型則是機器學習過程中的重要組成部分。機器學習算法通過對大量數據的學習，使計算機能夠自動發現數據的模式和規律，進而做出預測和決策。通過對歷史數據的學習，模型可以識別模式和異常，為內審人員提供有針對性的建議。例如，可以使用監督學習模型對財務數據進行分類，識別潛在的違規行為。

3.1.2.3" "智能決策支持

智能決策支持系統整合了NLP、機器學習和其他人工智能技術，旨在通過數據分析和模型計算等手段，為決策者提供全面、準確的信息，幫助其做出明智的決策。智能內審平臺應具備一定程度的自動決策能力。通過集成智能決策支持系統，平臺可以根據分析結果和預測模型提供建議，幫助內審人員更好地制定審計計劃和決策。

3.2" "數據安全與隱私保護

在智慧內審平臺的建設中，數據安全與隱私保護是至關重要的。隨著信息技術的不斷發展，企業在利用大數據和人工智能等先進技術進行內審時，必須高度重視數據的安全性和用戶隱私的保護［4］。

3.2.1" "數據加密技術

3.2.1.1" "加密算法選擇

在智慧內審平臺中，對敏感數據采用強大的加密算法進行加密是確保數據安全性的首要任務。對稱加密和非對稱加密結合使用，可以提供更高級別的數據保護。高級加密標準（Advanced Encryption Standard，AES）等被廣泛用于對數據進行加密，保障數據在傳輸和存儲中的安全。

3.2.1.2" "數據脫敏技術

為了保護隱私信息，可以采用數據脫敏技術，通過去識別化、脫敏或者匿名化等手段，降低數據敏感性?？梢酝ㄟ^對關鍵字段進行模糊處理、替換或刪除，確保在內審過程中僅使用必要的信息。

3.2.2" "訪問控制與身份認證

3.2.2.1" "多層次的身份驗證

確保只有經過授權的用戶可以訪問敏感數據。采用多層次的身份驗證機制，如用戶名密碼、雙因素身份驗證等，提高系統的安全性。合適的身份認證機制能夠有效減少未經授權的訪問，從而保障數據的完整性。

3.2.2.2" "細粒度的訪問控制

通過細粒度的訪問控制，確保用戶只能訪問他們需要的數據，符合最小權限原則。這可以通過基于角色的訪問控制、訪問審計等手段來實現，保障敏感數據不被濫用。

3.2.3" "數據備份與恢復

3.2.3.1" "定期的數據備份

建立定期的數據備份機制，以防止數據丟失或受到破壞。備份的數據應存儲在安全可靠的地方，并進行加密保護，以確保備份數據本身不成為攻擊目標。

3.2.3.2" "數據快速恢復機制

在數據丟失或者被破壞的情況下，能夠快速進行數據恢復是保障業務連續性的關鍵。采用快照技術、冗余備份等手段，可以在短時間內迅速還原數據。

3.3" "智慧內審平臺的系統架構

在構建智慧內審平臺的系統架構時，其體系為內審提供強大的數據支持和高效的計算能力，使內審過程更為智能、靈活且具備實時性［5］。

3.3.1" "數據存儲與管理

在智慧內審平臺中，數據存儲與管理是系統架構的基礎。它涵蓋了數據的采集、存儲、處理和檢索等關鍵環節，對構建一個可靠、高效的內審平臺至關重要。

3.3.1.1" "數據采集

數據的質量和多樣性對內審的有效性至關重要。智慧內審平臺通過數據采集技術，從多個來源獲取各種類型的數據，包括財務數據、業務運營數據、風險數據等。這可以通過與企業內部系統的集成、外部數據源的引入以及實時數據流的監控等手段實現。

3.3.1.2" "數據存儲

存儲大規模、多源數據需要合適的數據存儲方案。常見的包括分布式數據庫、數據倉庫以及云存儲。這些存儲系統需要具備高可用性、可擴展性和安全性，以應對不斷增長的數據量和多變的內審需求。

3.3.1.3" "數據處理和清洗

獲取的原始數據通常需要經過清洗和處理，以確保數據的準確性和一致性。數據處理技術主要包括ETL（抽取、轉換、加載）流程、數據清洗算法等，確保數據質量符合內審標準。

3.3.1.4" "數據檢索與查詢

為了支持內審人員的數據分析和決策，智慧內審平臺需要提供高效的數據檢索和查詢機制。這可以通過建立合適的索引、采用緩存技術以及分布式查詢等方式實現。

3.3.2" "管理架構

3.3.2.1" "治理體系

治理體系是內審平臺建設的基石，主要包括內審委員會、內審政策與規范、風險管理等方面的組織結構和規章制度。

設立內審委員會，負責制定內審策略和方向，確保內審工作與組織戰略目標一致。

明確內審的準則和標準，規范內審活動，保障內審結果的可靠性和有效性。建立風險識別、評估和應對機制，確保內審關注的是組織面臨的關鍵風險。

3.3.2.2" "管理體系

管理體系關注內審團隊的組織結構和人員管理以及內審資源的合理配置。在數據驅動的智慧內審平臺中，管理體系需要注重培養專業化、數字化技能的內審團隊，以應對日益復雜的業務和技術環境，并持續提升內審人員的專業水平和綜合素養，適應數字化內審的要求。

3.3.2.3" "技術架構

在數據驅動的智慧內審平臺建設中，合理的技術架構對實現高效的數據分析、智能決策和全面審計至關重要。技術架構主要包括信息系統的三個關鍵層次：展示層、功能層和數據層。

4" " "結束語

在數據驅動下，智慧內審平臺建設是內部審計向更高效、精準內審發展進程中的關鍵里程碑?；跀祿寗拥闹腔蹆葘徠脚_研究不僅強調了數據在內審中的重要性，更是對未來內審工作的引領和定義。數據驅動的智慧內審平臺不僅可以準確評估風險、發現異常，更能為企業未來的發展提供有力支持。

主要參考文獻

［1］彭蕙.淺談加強企業內審工作，提高經濟效益［J］. 中國審計信息與方法，1997，30（1）：13-15.

［2］肖章大，張孝蘭. 我國內部審計工作外部化面臨的機遇與挑戰［J］. 中國高?？萍寂c產業化（學術版），2006，22（1）：1-2.

［3］張宏才.淺議社會主義市場經濟條件下內審工作的重要性及重點［J］. 財金貿易，1998，15（1）：110-112.

［4］[作者不詳]. 提高認識 扎實做好內部審計工作：孝感市水利局內審工作紀實［J］. 湖北審計，2002，30（3）：33-36.

［5］王莉.淺析提高財務內審工作質量的方法［J］. 經濟研究導刊，2022，10（2）：10-15.

［收稿日期］2023-12-16