大数据背景下企业财务内部审计创新研究

摘要：随着数字技术的不断发展，大数据领域呈现出良好的发展态势，这也为我国企业财务内部审计的转型升级带来了机遇和挑战。内部财务审计亟需适应大数据时代的要求，实现审计模式的创新与突破，以增强企业对财务风险的识别和管理能力，为企业的稳健运营提供有力支持。本文在梳理企业内部财务审计数字化的价值及其现状的基础上，探索由大数据及相关技术驱动的内部财务审计数字化流程的建设，为内部审计流程数字化的实践提供了理论支持。

关键词：大数据；财务内部审计；创新策略

引言

在当今的信息化时代，大数据技术的迅速发展正在深刻地影响着各行各业的运作模式，财务审计领域也不例外。随着企业运营活动中生成数据量的爆炸性增长，传统的财务审计方法面临着前所未有的挑战与机遇。因此，探索大数据环境下财务审计模式的变革与实践变得尤为重要。

1 企业财务内部审计存在的问题

1.1 内部风险预警机制不健全

在企业财务内部审计中，虽然大数据信息技术能够显著提升审计效率，但是也存在数据信息泄露的风险，一些企业内部风险预警机制不健全，可能会影响数据存储环境的安全性，一旦在传输与存储的过程中出现数据泄露等问题，会严重影响企业的信息安全，对企业经营也会产生负面影响。因此，只有企业逐步建立健全风险预警机制，在风险出现前及时找到风险因素，才能降低对内部审计信息安全的威胁，促进企业内部审计工作的正常进行[1]。

1.2 审计人员缺乏大数据技能

大数据技术领域广泛，涵盖数据挖掘、机器学习、统计建模等，可部分审计人员在这些方面缺乏足够的知识和技能，不能理解、解读数据，且通常习惯于使用传统的审计方法和工具，对大数据技术的应用和理解存在障碍，致使其在处理大数据审计过程中不能充分利用数据分析的优势。大数据环境下的审计工作既要处理结构化的财务数据，还需处理非结构化的非财务数据，如文本、社交媒体数据等，这需要审计人员具备跨领域的知识和技能，而目前的审计人员大多只关注财务数据的分析工作，对非财务数据的处理和分析能力较弱，影响审计工作的开展。

1.3 大数据量使处理分析难

第一，大量的数据需计算机程序加以处理分析，而这些程序需要复杂的算法和技术支持，可有的企业并没有足够的技术实力和资源来应对这一挑战。第二，大数据量使得数据处理和分析更为复杂困难，财务审计人员需从海量的数据中提取出有用的信息，并运用高效的数据处理、分析方法，而数据的多样性和实时性给数据处理和分析带来巨大挑战[2]。

1.4 大数据安全和隐私问题

首先，数据安全风险存在于数据从采集到删除的全过程中，一旦出现数据从非计划路径被泄露，就可能给不法分子以可乘之机，其中的商业机密和财务信息可能会对单位造成非常大的经济损失。其次，客户信息也是单位需要处理的数据中非常重要的一部分，而客户隐私泄露会带来财务危机之外的信誉危机。最后，想要使用大数据，就需要有完整的数据供应链，而单位在其中会频繁进行数据交换。在这一过程中，若数据传输的安全等级不足，其泄露风险也很大。

2 大数据背景下企业内部审计创新策略

2.1 搭建企业内部风险预警机制

企业可以将所有的数据信息记录在平台中，并进行数据库的统一存放，为了平台的安全性，也只有拥有对应权限的工作人员才能登录，建立内部风险预警机制，对相关人员的职责进行责任划分，当出现数据信息泄露等不良情况的时候，可以准确找到相关责任人员，并进行追责，还主要在招聘内部审计人员的时候，应签署相应的保密协议，保证数据信息安全[3]。比如，一些电商平台会选择招标外包的方式进行审计工作，制定了科学的审计流程和相应的标准，在交易行为中嵌入内控审批流程，有效对接各个流程节点，通过电子信息化来强化内部控制管理。数据平台中的所有信息都是电子数据形式，审计人员可以方便地提取数据，并进行各个维度的对比分析，有效凸显大数据技术的优势，最大限度降低人为因素的影响，保证审计结果的真实性。

2.2 开展大数据技能培训活动

开展大数据技能培训，审计人员将学习到如何运用数据驱动的方法和工具开展审计决策和风险评估工作，提升审计工作成效。高校和研究机构通常拥有相对丰富的研究资源和教学经验，能根据最新的技术发展和市场需求，设计针对审计人员的大数据培训课程，与高校和研究机构合作，企业能为审计人员提供全面的大数据培训教材和资源。在现代社会，人们的学习方式已经发生很大变化，更倾向于在工作之余进行自我学习，企业可根据审计人员的实际需求和学习习惯，购买优质的在线课程，让其能在任何时间、任何地点开展自我学习，或开设内部的在线学习平台，提供各种大数据相关的学习资源，并以内部交流机制促进审计人员相互学习，共同进步。

2.3 运用大数据处理和分析工具

如今，数据量的爆炸性增长促使企业运用专门的大数据处理和分析工具来提升审计质量，数据清洗和预处理是大数据分析的第一步，即审计人员去除无关的信息，保留对审计工作有帮助的数据，降低数据处理的难度和复杂性，Pandas和Numpy等工具能帮助审计人员快速、准确地清洗和预处理数据，Pandas是强大的数据处理库，能提供灵活的数据结构和高效的数据操作方法，帮助审计人员轻松地加载、查看、筛选和转换数据[4]。在此基础上，审计人员可使用Numpy对数据进行预处理，即统计分析、数值计算和矩阵运算，快速获取数据的概要信息和特征。聚类算法可根据数据的相似性将数据分成不同的类别，帮助审计人员快速发现异常数据，如当某一类数据的财务行为与其他类数据有明显差异时，审计人员便可用聚类算法将其筛选。

2.4 完善数据安全和隐私保护机制

想要提高数据的安全系数，就必须建立行之有效的数据安全策略。在策略中应该对数据进行全生命周期管制，包括获取、存储、传输、分析、使用和删除等，这就需要引入加密技术保证数据安全传输，引入防火墙保护数据储存，有效降低单位数据被不法分子盗取利用的概率。同时，要建立配套的隐私保护机制，确保员工与客户的个人信息在处理分析的过程中能始终贯彻隐私保护法规，做到隐私权至上。同时也要认真辨识数据的重要程度，将重要数据单独保存，提高防火墙和加密技术的等级[5]。为了消除数据供应链上的安全漏洞，事业单位必须与数据提供者进行沟通，达成隐私保护协议，不仅要确保供应链上下游的组织不会泄露、盗取数据，还要群策群力，共同保护数据安全。

3 结束语

为提升企业内部财务审计的质量，企业需转变审计观念，开展大数据技能培训活动，运用大数据处理和分析工具，并利用信息技术实现业财部门间的数据共享，从而提升内部财务审计的质量，以应对日益复杂的外部环境，在激烈的市场竞争中立于不败之地。

参考文献：

[1] 侯紫媛，陶智南.大数据背景下企业内部审计工作优化探讨[J].审计与理财，2021，（05）：25-27.

[2] 李亚楠.大数据背景下企业内部审计工作创新探讨[J].投资与创业，2021，32（07）：93-95.

[3] 王德胜.大数据背景下企业内部审计提升措施[J].中国集体经济，2021，（09）：32-33.

[4] 刘小玲.大数据背景下企业内部审计的发展研究[J].今日财富，2020，（15）：32-33.

[5] 李琦.浅析大数据背景下企业内部审计问题研究[J].中外企业家，2020，（21）：100.