大數據技術在鐵路企業 內部審計中應用

內部審計是為了實現組織目標進行的獨立確認和咨詢活動，能對業務活動進行檢查與評價，評價風險管理情況，加速審計風險問題整改，助推鐵路企業高質量發展。隨著大數據時代的到來，大數據技術為內部審計工作質量的提升提供了強大的技術支撐，能擴大審計范圍，規避審計風險等。本文闡述了大數據的概念與特征，總結了大數據技術在鐵路企業內部審計應用中的重要性，從多個角度提出了應用對策。

隨著大數據、云計算和人工智能技術的發展，以數據資源為核心的大數據技術已經對社會經濟發展的各個方面產生了深刻影響。在內部審計中應用大數據技術，借助技術要素提升內部審計質量，成為鐵路企業高質量發展的必然需要。實際上，大數據技術在鐵路企業內部審計應用中還面臨著一定的挑戰，比如缺乏大數據技術應用能力、數據收集處理難度較大、缺乏大數據技術思維等。基于此，開展大數據技術在鐵路企業內部審計中應用的研究具有十分重要的現實意義。

大數據概述

有學者認為大數據是指規模巨大、類型復雜多樣，在獲取、存儲、管理、分析方面大幅超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合。根據國務院印發《促進大數據發展行動綱要》“大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。”一般而言，大數據的特征主要體現在以下四點。

一是體量巨大。大數據的體量非常大，通常會達到TB級別到PB級別，比如某些網站一天能夠產生上億條信息和評論等。

二是速度較快。大數據的量級超過了一般數據，因此要求大數據技術具備較快的數據處理速度，比如實時處理金融市場數據等。

三是類型多樣。大數據的類型具有多元化的特征，包括結構化數據與非結構化數據，存在于數據、圖像、視頻之中。

四是價值密度低。大數據雖然類型多樣，體量巨大，但是價值密度較低，需要企業運用數據的收集和挖掘技術來提取價值數據，

大數據技術涉及數據收集、數據存儲、數據處理和數據分析四個主要階段。數據收集包括從各種來源收集數據，并將其傳輸到數據存儲系統中。數據存儲涉及將收集到的數據存儲在一個高效、可擴展的存儲系統中。

內部審計概述

內部審計是存在于組織內部的，一種獨立客觀的咨詢和確認活動，其目的是實現組織發展戰略，能運用系統化、規范化的工具，檢查和評估企業的經營活動與財務活動，改進風險管理，助推組織高質量發展。根據《中國內部審計準則》，“內部審計是一種獨立、客觀的確認和咨詢活動，它通過運用系統、規范的方法，審查和評價組織的業務活動、內部控制和風險管理的適當性和有效性，以促進組織完善治理、增加價值和實現目標。”通常而言，內部審計的特征主要體現在以下幾個方面。

一是內向性。內部審計工作主要是面向本部門，通過系統化和規范化的工具和程序來推動單位經營管理的改善和經營績效的提升，它基本只是給企業內部服務，通常由單位負責人負主要責任。

二是獨立性。與外部審計相比，內部審計需要保持相當的獨立性，根據國家相關法律規定，內部審計部門需要獨立客觀公正評價本單位、各部門和各方位的履職盡責情況，而且在執行審計程序時需要排除外在因素的干擾，確保能出具客觀公允的審計報告。

三是廣泛性。內部審計的廣泛性主要體現在審計范圍方面，內部審計需要將單位所有的經濟活動納入其中，包括財務活動、經營活動和風險管理活動，且貫穿經營活動的整個流程，比如事前環節、事中環節和事后環節等。

大數據技術在鐵路企業內部審計中應用的重要性

一是能切實提高審計效率。大數據技術能夠快速處理海量數據，并借助高級算法實現對數據信息的自動分析，能在短時間內完成對數據的篩選、清洗和驗證，這大幅提高了審計工作效率，如借助審計機器人能集中處理重復性的審計工作，節約審計成本。

二是能切實實現對審計風險的管控。大數據技術能通過對數據的分析和處理，梳理出關鍵風險點，并引導企業將主要審計精力和資源集中在重要風險領域和項目，實現對審計風險的精準識別評估和應對，切實將審計風險控制在可承受水平。

三是能切實推動審計工作模式轉變。大數據技術為內部審計的全過程監督提供了條件。內部審計完全可以實現關口前移，由事中和事后監督向前瞻性管控轉變。同時，在大數據環境下，企業內部審計能實現借助大數據技術，產生更為廣泛的審計視角，這能讓審計工作提前介入經營活動。

四是能切實提升審計工作質量。大數據技術的應用推動內部審計抽樣的范圍更為廣泛、更加系統化和智能化，同時開始具備了預測功能，能將樣本擴展至整體。這就意味著充分利用大數據技術能更加熟練地掌握審計資料，從而完成對風險的預測和管控以及對財務狀況的整體把握，進而得出更高質量的審計建議。

大數據技術在鐵路企業內部審計中應用的對策

本文將分別從審計準備階段、審計實施階段和審計完成階段闡述大數據技術在企業內部審計中的應用對策。

審計準備階段 在審計準備階段，大數據技術的應用主要體現在兩個方面。一是確定數據采集的范圍。大數據具備類型多樣，存儲方式多元化的特點，因此，在內部審計中，鐵路企業必須充分了解數據的來源情況，包括數據類型、存儲形式、來源方式等。二是必須確定應當采取的大數據技術工具。由于鐵路企業涉及的項目類型較多，包括運輸、基建等，因此，審計人員必須針對業務類型的不同選擇差異化的大數據技術工具。例如，充分利用Python程序語言獲取各個項目的數據，實現對多類型數據的分析和對比，篩選出異常數據，并制定針對性的解決對策，以提高審計效率。

審計實施階段 一是應當構建內部審計模型。鐵路企業應當明確審計思路，構建審計模型，確定總額驗證、項目明細驗證以及流程合規分析三個步驟來對內部控制的有效性進行評價。比如對于辦公費用等項目，可以針對預算數據和實際數據實施總額驗證。如果兩種數據的金額并不存在差異，那么就可以進入到流程合規性分析階段。反之，則應當對比分析明細類項目，并實施歸因分析。二是加強審計數據采集。如果鐵路企業的內部審計項目涉及較多的非結構化數據。由于非結構化數據具備來源的多樣性、數據的高價值等特點，因此，可以采用Python技術，該技術能在執行總額驗證階段，完成對數據的采集和文本文字的分析；在項目明晰驗證階段，可以按照部門結合項目的方式實施驗證，比如對于結構化數據和非結構化數據可以分別運用標簽云和Python技術進行處理。三是審計數據的處理與分析。對于發現的關鍵風險點，審計人員一方面可以采取審計抽樣技術隨機抽取若干憑證實施驗證。另一方面，針對異常項目和關鍵風險點，鐵路企業還可以進行交叉分析和驗證，從中分析產生差異的原因，并制定改進對策。

審計完成階段 一是鐵路企業可以將大數據技術分析疑點線索作為現場核查的重點，改變以往從大量憑證資料中查找問題的做法，直奔主題，短平快地完成現場審計工作。

二是在審計完成階段，鐵路企業可以利用專業工具將審計結果以更加形象和生動的形式呈現出來。例如，可以利用圖形形式的可視化幫助更直觀地發現數據的異常情況，從而做出審計判斷。

三是審計人員在得出審計結論之前應當對所收集的資料進行準確性、真實性以及完整性的分析，確保將要得出的審計結論具備高質量的信息支撐。由于審計數據的類型多樣，既包括結構化數據，又包括非結構化數據，審計人員還實施了如數據脫敏等必要的安全措施以保護數據的安全。

大數據技術在鐵路企業內部審計中應用的保障措施

提升審計人員素質 一是必須對招聘流程進行嚴格的質量控制。在招聘過程中，鐵路企業應依據內部審計體系的構建需求，從財務、審計、法律和大數據技術等多個維度對候選人進行全面評估，以確保新員工能夠迅速融入財務共享模式下的內部審計工作。

二是鐵路企業需要建立一個持續的內部審計人員培訓機制。對于內部審計團隊，鐵路企業應特別重視在財務共享模式下對數據的采集、篩選和清洗技能，定期組織專業培訓，并激勵審計人員運用數據處理技術提高其專業能力。

三是鐵路企業應主動向行業內的佼佼者學習，吸取他們的成功經驗。對于在財務共享和內部審計領域表現突出的鐵路企業，鐵路企業應定期安排人員進行交流學習，以便借鑒外部經驗，提升本鐵路企業的內部審計人員的專業素質。

構建數據安全體系 一是構建全生命周期的數據安全管理體系。鐵路企業應當立足數據的收集、儲存和處理階段，分別從技術和制度角度制定數據安全管理的頂層規劃，為后續數據安全管理奠定基礎。

二是實施嚴格的數據加密以及數據備份制度，確保在數據丟失的情況下能夠及時恢復數據。三是實施嚴格的數據訪問權限限制。鐵路企業應當立足崗位職責的不同實現數據訪問權限的分離，防止無權限人員登錄系統修改數據和程序的行為發生。

構建智能化審計平臺 鐵路企業應當以信息技術為依托，以信息系統為載體，構建智能化的大數據審計平臺。

一是應當立足當前的業務類型、操作流程以及內部審計的實際需要開發適當的審計模型，并將該模型嵌入審計平臺，實現對審計關聯數據的自動化收集、清洗和處理，降低手工收集數據的成本，提升數據分析效率和數據精準度。

二是完善審計平臺功能模塊。鐵路企業應在智能化平臺中設置基礎信息管理、審計數據分析、風險管理、審計程序實施等功能模塊，這些工具能夠揭示數據之間的關系，及時發現異常情況和關鍵風險點，助力審計人員得出更有價值的審計結論。

在全面深化改革的背景下，鐵路企業應當搶抓機遇，立足當前內部審計中存在的問題與弊端，充分引入大數據技術，推動內部審計工作效率和質量的提升。實際上，大數據技術在鐵路企業內部審計中的應用不可能一蹴而就，需要久久為功。針對這種情況，本文分別從提升審計人員素質、加強數據處理、構建大數據審計平臺等角度提出了應用對策。期望本文的研究能為大數據技術在鐵路企業內部審計中應用的深入提供一定的參考和借鑒。

（作者單位：中國鐵路沈陽局集團有限公司）