大數據視域下加強民營企業內部審計工作的路徑研究

摘 要：近年來隨著市場經濟發展速度的不斷加快、現代化企業制度的推進，民營企業對內部審計工作的要求越來越高，科學合理發揮內部審計工作的職能，能夠改善民營企業的內部管理工作效果，有效預防風險問題，促使民營企業的健康穩定發展。而大數據視域下科學合理進行民營企業的內部審計，能夠利用先進的大數據技術準確分析內部審計的數據信息，全面掌握民營企業各項工作情況，深入進行內部審計的拓展、創新，基于此，文章詳細闡述民營企業內部審計及大數據技術應用的意義，提出大數據技術在民營企業內部審計工作中的應用措施，旨在為提升整體的審計工作創新效果提供助力。

關鍵詞：大數據視域；民營企業；內部審計

中圖分類號：F239.45""" 文獻標識碼：A 文章編號：1005-6432（2025）19-0183-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.19.046

1 引言

大數據時代下，民營企業在內部審計工作中需重點采用先進的大數據技術，改善內部審計工作的可靠性、有效性，科學合理預防相關的工作問題，提升審計的效果水平，利用大數據技術提升內部風險識別的準確性、管理工作的可靠性，達到預期的工作目的。

2 民營企業內部審計

民營企業內部審計工作，主要是民營企業按照自身的發展需求設置內部審計的組織機構，直接隸屬于企業董事會，具有較強的獨立性，能夠保證審計結果的客觀性、準確性，相關工作涉及企業經營管理各個方面，例如通過大量的數據學習和模擬訓練，使AI達到能處理全盤賬務的能力。從實際情況而言，民營企業內部審計工作具有重要意義，可及時發現財務數據的異常、錯誤，及時保證企業財務信息的真實性、完整性，內部審計可發現內部控制的問題。當前我國民營企業的內部審計工作水平不斷提升，如表1所示，某地區在對民營企業進行調查的過程中，內部審計組織機構設置的比例較高，證明民營企業對內部審計的重視度很高，是促使未來良好發展的重要保證。

3 大數據視域下加強民營企業內部審計工作的意義

3.1 提高審計效率與質量

當前雖然部分民營企業已經開始重視內部審計工作，但是在工作中不能全面進行各類數據信息的分析研究，很容易因為內部審計數據量過大出現工作效率低的問題，難以保證審計工作的質量。而在采用大數據技術的過程中能夠采集、分析、處理海量的數據，提高審計效率、質量，使內部審計人員準確識別數據中的異常、規律，研究民營企業內部的情況，提出改進意見，預防出現內部審計工作不充分的現象，進一步改善工作的效果。

3.2 拓展內部審計的工作范圍

民營企業傳統內部審計主要關注財務數據，而大數據技術可以擴展審計范圍，能夠全面進行業務數據、客戶數據、社交媒體數據等分析，準確研究企業的運營狀況，及時發現民營企業內部工作的問題、不足之處，以此為基礎科學合理進行各項工作的審查，在提升內部審計工作效果的基礎上拓展工作范圍，進一步提高內部審計工作的有效性。

3.3 能夠優化內部控制模式

民營企業在采用傳統內部審計工作方法的過程中，不能準確分析內部控制失效的原因，難以及時掌握、研究相關內部控制的漏洞，而在采用大數據技術的過程中準確分析內部工作是否存在問題，提出改進的建議意見，在優化內部控制的基礎上提高企業風險防范能力，有效預防出現內部控制失效等問題。

3.4 提高風險管控效果

民營企業的風險管控非常重要，直接影響其可持續發展水平，傳統的內部審計工作只能按照企業的歷史風險情況進行未來風險的預測分析，不能準確評價是否存在風險隱患，很難保證風險管控的有效性。而在采用大數據技術的過程中，就可全面監測分析企業內外部的數據信息，準確預測未來的風險問題，評價分析民營企業的市場風險、管理風險的大小，為風險的有效管控提供支持［1］。

3.5 促使企業數字化轉型

大數據技術的應用是民營企業數字化轉型的重要部分，采用大數據技術能夠有效整合數據資源，優化業務流程，提高企業核心競爭力，從海量的數據中提取有價值的信息為企業的戰略決策提供支持，在數據分析的基礎上準確研究市場需求、競爭對手情況、客戶偏好等信息，編制完善的營銷策略，提升經營決策的準確性，減少審計過程中的人工干預、重復勞動，降低企業的營運成本，預防信息不對稱、錯誤決策的風險，提高企業的經濟效益。

4 大數據視域下加強民營企業內部審計工作的措施

4.1 開發大數據內部審計平臺

4.1.1 完善平臺架構

大數據視域下為加強民營企業的內部審計工作，需要重點開發大數據內部審計平臺的架構。如圖1所示，對于應用層而言，主要涉及用戶管理、系統管理、任務管理、審計數據采集、審計數據分析、風險評估等模塊，其中用戶管理應支持權限分配、管理保證數據安全；系統管理則是進行系統配置、數據備份等，任務管理支持審計任務的下達、執行；審計數據采集模塊支持多種數據源的數據采集；數據分析模塊支持多種數據分析方法，主要是關聯分析、趨勢分析等；風險評估模塊支持基于大數據的風險評估、預警。網絡層主要涉及網絡架構、網絡安全、數據傳輸等部分，網絡架構支持多層次、多節點的網絡連接，采用數據加密、身份認證、訪問控制等技術維護數據安全；數據傳輸過程中支持高速、穩定、可靠的數據傳輸，保證數據交換的及時性、準確性。數據分析層主要涉及數據清洗、數據挖掘、模型構建、算法優化等模式，在數據清洗過程中去除無效、錯誤數據，維護數據的準確性、完整性；數據挖掘則利用大數據技術，借助機器學習、人工智能等從海量數據中提取有價值的信息；模型構建是基于數據分析結果構建各種審計模型，主要是風險評估模型、預測模型等；算法優化則是不斷優化算法，提高模型的準確性、效率［2］。

4.1.2 平臺功能設計

完成相關平臺架構設計后，需要按照民營企業內部審計的需求科學完善平臺的功能，保證相關內部審計工作的有效性。如表2所示，完善數據采集、存儲、處理、分析、風險評估、預警、審計報告、用戶管理等功能，保證平臺的高效、準確、安全、易用性，為促使民營企業內部審計工作水平的提升夯實基礎。

在平臺中構建完善的用戶管理體系，主要是用戶權限分配、角色管理、身份認證等，全面維護數據的安全性，同時提供用戶培訓支持服務，促使內部審計人員更好地使用大數據平臺，提升內部審計工作的水平

4.2 完善內部審計工作模式

4.2.1 數據信息的采集

民營企業內部審計部門在采用大數據技術開展工作前，需要重點進行各類數據信息的采集，明確需要采集的數據源，主要是財務數據、業務數據、客戶數據等，按照數據源科學進行數據信息的分類處理，結合審計需求、數據源的特點編制數據采集計劃，明確采集時間、頻率、采集范圍等，按照數據源、數據格式采用ETL工具、爬蟲工具等，提升數據采集的速度，保證所采集數據信息的準確性，預防出現大數據分析問題。由于所采集數據可能存在異常、錯誤，因此需要對其進行校驗、清洗，采用數據清洗、異常值檢測等對數據進行處理、優化，保證數據的準確性、完整性［3］。

4.2.2 數據信息的分析

內部審計部門在實際工作中需要對采集的數據進行全面分析，發揮大數據技術的作用價值，例如：采用大數據技術對財務、業務、客戶等數據進行關聯分析，明確數據之間的關聯關系、規律，基于規則的方法、統計的方法或機器學習的方法進行關聯分析發現潛在的問題?；蚴遣捎脭祿诰虻臎Q策樹、神經網絡、聚類算法等，對財務、業務、客戶等數據進行聚類分析，結合內部審計需求、數據特點進行算法的應用，提升數據分析的水平。此期間也可構建關聯規則進行模型預測、發現潛在的問題，利用數據挖掘算法、機器學習算法進行訓練優化，提高預測的準確性、可靠性。完成數據分析后將關聯分析、聚類分析的結果以可視化的形式展示，采用數據地圖、數據儀表盤、數據大屏等形式展示數據分布、關聯關系、聚類結果等，為內部審計工作的高質量開展提供保障［4］。

4.2.3 數據分析結果的應用

完成內部審計相關數據的分析后，工作人員需要注重大數據分析結果的合理應用，基于數據分析結果進行民營企業內部控制工作問題的研究，提供相應的改進建議，優化內部控制提高企業問題處理能力。另外，將數據分析結果、審計證據整合到審計報告、審計建議，更好地向企業管理層匯報審計結果、建議，報告中應明確指出問題所在、原因分析、改進措施，提高企業管理層的重視度、各業務部門整改的執行力。此期間還需對數據分析結果進行更新、反饋，持續關注財務、業務、客戶等方面的變化趨勢，內部審計人員與企業管理層保持溝通、協作協調，促使企業內部控制的優化、內部問題的有效應對［5］。

4.3 構建風險評估模型

民營企業內部審計中大數據風險評估模型的構建非常重要，是保證內部審計過程中全面分析相關風險問題的主要措施，因此內部審計人員需要重視風險評估模型的構建。

4.3.1 基于機器學習的風險評估模型

在應用此類模型的過程中需要采用機器學習算法，主要是利用決策樹、支持向量機、神經網絡等對財務、業務、客戶等大數據進行分析，構建風險評估模型，對模型進行訓練優化提高預測的準確性，完成潛在風險預警、評估。

4.3.2 基于聚類分析的風險評估模型

基于聚類分析的風險評估模型在大數據視域下民營企業內部審計工作中的應用，需要全面采集財務、業務、客戶等方面的數據，對數據進行清洗、整理、標準化，保證數據的質量準確性符合要求。采用聚類算法對數據進行聚類分析，主要是K-means、DBSCAN等，按照不同類之間的差異發現潛在的風險并評估風險發生的可能性，將聚類分析的結果應用于風險評估、預警，按照不同類之間的風險程度，對潛在的風險進行預警、評估提供相應的改進建議，將聚類分析與其他風險評估方法相結合，主要是基于機器學習的風險評估模型、關聯規則的風險評估模型等整合提高風險評估的準確性、可靠性，階段性對聚類分析的結果進行更新、反饋，全面關注財務、業務、客戶等方面的變化、趨勢，提高民營企業內部風險問題的分析研究效果。

4.3.3 基于關聯規則的風險評估模型

民營企業的內部審計過程中可采用大數據技術，構建基于關聯規則的風險評估模型，采集處理數據后采用關聯規則算法對數據進行挖掘，明確數據之間的關聯關系、模式，以此為基礎評估風險發生的可能性，提出相應的風險應對策略，將關聯規則應用于風險評估、預警，按照發現的關聯關系對潛在的風險進行預警、評估，提供相應的改進建議，將關聯規則與其他風險評估方法相結合，提升風險分析的效果，改善風險評價的可靠性［6］。

4.3.4 基于閾值分析的風險評估模型

民營企業內部審計部門在工作中需要構建基于閾值分析的風險評估模型，采集分析、處理相關數據后，按照企業內部控制要求、風險管理的標準，設定相應的閾值，準確評估風險發生的可能性，主要涉及財務指標、業務指標、客戶滿意度等方面的閾值。同時，需要階段性對閾值分析的結果進行更新、反饋，基于閾值分析的風險評估模型在應用時需要設定合理的閾值，結合實際情況不斷調整完善，提升對民營企業內部風險的評估效果。如表3所示，科學設定民營企業內部審計過程中的財務風險閾值，為風險問題的合理識別提供保障［7］。

4.4 優化大數據技術應用體系

4.4.1 財務查賬管理體系

民營企業內部審計人員在財務查賬管理的工作中需要科學采用大數據技術，采集分析企業內外部的各種財務、非財務數據，主要涉及財務報表、賬簿、憑證、合同、發票、客戶、供應商、競爭對手等內外部數據，利用民營企業的信息系統、數據庫、社交媒體等獲取信息，保證信息的完整性。同時，需采用大數據技術進行各類數據挖掘分析，明確財務指標的變化趨勢、異常數據、潛在風險等，為財務查賬提供有力支持。且需要基于大數據技術構建風險預警模型，對企業的財務風險、業務風險、客戶風險等進行實時監控、預警，提出優化財務流程的建議，提高財務管理的效率，為企業管理層提供決策支持，促進決策效果的提升。

4.4.2 業務內部審計的體系

大數據技術在企業業務內部審計中的應用，需要采集企業內部的各種業務數據，主要是訂單、采購、生產、銷售、庫存等數據，收集客戶、供應商、競爭對手等外部數據，分析業務規律、問題研究業務指標的變化趨勢、異常數據、潛在風險等，對企業的業務風險進行評估、預警，提高業務管理的效果，準確分析業務流程中的問題瓶頸，提出改進建議。

同時，內部審計的獨立性、權威性是確保審計結果準確性、可信度的關鍵，因此企業可加大內部審計部門的組織架構的優化力度，提升內部審計工作的地位，改善內部審計的獨立性、權威性［8］。

4.4.3 應收賬款內部審計體系

民營企業在大數據時代下應科學合理進行應收賬款的內部審計，采集企業的應收賬款數據，明確客戶信息、訂單信息、交易記錄、賬款結算等數據內容，利用大數據技術對收集到的應收賬款數據進行分析，準確研究逾期賬款、壞賬等風險，快速分析逾期賬款的趨勢、規律、欠款客戶的特點、行為，對企業的應收賬款風險進行評估預警，編制風險評估指標，及時發現逾期賬款、潛在壞賬風險，采取相應的措施進行干預、控制［9］。

5 結語

綜上所述，大數據視域下加強民營企業的內部審計工作對改善工作效果及提升內部審計水平具有重要意義。因此，在大數據視域下民營企業需要完善優化內部審計模式，結合企業的特點、情況等構建完善的工作方案，采用大數據風險模型、分析技術等提升內部審計工作水平，達到預期的工作目的。

參考文獻：

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