基于大数据分析的企业内部经济责任审计风险识别与防控机制研究

引言

随着经济社会的进步，内部审计也在不断发展进步，内部审计已成为推动企业组织治理、风险管理和内部控制的不可或缺的重要力量。企业内部经济责任审计旨在评估管理层在财务、经营、合规等方面的履职情况，确保企业资产安全、经营合规和效益提升。然而，传统审计方法依赖抽样分析，难以全面覆盖海量业务数据，且缺乏实时风险预警能力。大数据分析技术的应用，可有效提升审计的精准性、实时性和智能化水平。

1. 企业经济责任审计的特点与传统审计方法的局限性

1.1 经济责任审计的特点

经济责任审计是公司内部审计机构依据规定的程序、方法和要求，对领导干部任职期间企业资产、负债、损益的真实合法性、重大经营决策、重要经济管理活动的合法合规性、执行国家有关法律法规和上级有关规章制度、领导干部履行职责情况进行的监督和评价活动。经济责任审计一是具有目标明确性特点，聚焦管理层履职情况，评估经济责任履行效果；二是具有政策导向性特点，需符合国家法律法规及企业内部治理要求；三是具有内容广泛性特点，涉及业务、财务、合规、绩效等多重数据；四是具有责任关联性，需精准界定责任主体，避免模糊认定带来的不良影响。

1.2 传统审计方法的局限性

1.2.1 抽样审计的固有缺陷

依赖抽样技术可能导致重大错报或舞弊未被发现，尤其在数据分布不均时。抽样无法实现全量检查，难以应对高频交易或海量数据场景。

1.2.2 滞后性与静态性

传统审计多为财务报表出具后的“事后检查”，无法实时监控风险，难以为管理决策提供即时支持。依赖历史时点的静态数据（如月末余额），难以捕捉动态业务变化（如供应链实时变动）。

1.2.3 对主观判断的依赖

审计质量高度依赖审计人员经验，可能导致关键领域如收入确认、减值评估的判断失误。传统方法对隐蔽性强的舞弊如串通舞弊、财务造假识别能力有限。

1.2.4 技术手段的落后

手工操作低效，大量依赖人工核对、纸质凭证，效率低下且易出错。数据分析能力弱，缺乏对非结构化数据如合同文本、邮件的分析工具。跨系统数据整合困难，影响责任认定的准确性。

2. 大数据分析在经济责任审计中的应用价值

首先可以提升审计精准性，全量数据分析替代抽样审计，提高审计覆盖率；智能风险识别：利用机器学习识别异常交易、舞弊行为等。

其次可以增强实时监控能力，持续审计实时监测关键指标如资金流向、合同执行等；动态风险评估：基于数据变化调整风险等级。

再次可优化责任认定机制，通过数据溯源、区块链等技术确保数据不可篡改，明确责任归属；通过关联分析识别跨部门、跨业务的责任链条。

3. 基于大数据分析的经济责任审计风险识别框架

3.1 数据层

一是数据采集，整合财务数据、业务系统数据、ERP 流程数据等。二是数据治理，对数据进行筛选、标准化、可存储，确保数据质量。

3.2 分析层

一是异常检测，利用聚类、分类算法识别异常交易或管理行为。二是趋势预测，可基于时间序列分析预测潜在风险。三是进行关联分析，发现责任关联性。

3.3 应用层

一是建立风险预警系统，实时推送高风险事项。二是建立责任认定模型，结合数据分析结果，辅助界定管理责任。三是出具可视化审计报告，动态展示审计发现与责任评估和界定。

4. 大数据驱动的经济责任审计风险防控机制

4.1 事前防控

一是建立管理层履职风险特征库，将风险转化为可观察、可衡量的具体指标，建立科学的分类体系和编码规则。二是建立智能预警规则，设定公司治理结构缺陷、资金异常流动、合同违约、业绩下滑预警等预警阈值。

4.2 事中监控

一是实时审计，对关键业务如采购、资金支付、投资等进行动态监测。二是自动化控制，触发风险应对措施，如冻结终止可疑交易。

4.3 事后整改

一是进行根因分析，利用数据挖掘技术追溯问题源头。二是进行责任追溯，结合审计证据，明确责任主体。三是动态优化模型，建立定期评估和更新机制，基于审计结果改进风险识别算法。

5. 实施挑战与应对策略

一是需要打破数据孤岛问题，构建企业级数据中心，实现跨系统数据整合；二是算法可解释性，采用可解释AI 技术，提高审计结论可信度；三是加强隐私与合规风险控制，需要实施数据脱敏，符合国家法规和内部管理要求；四是掌握关键技术，通过分布式计算处理海量审计数据，通过机器学习构建风险预测模型，通过自然语言处理分析审计报告和会议记录等；五是加强审计人才培养，需培养“审计 + 大数据”复合型人才，推动审计团队与信息化专家、行业顾问的协作。

结束语

未来企业内部审计的竞争力将取决于技术应用能力（如大数据、AI）与风险洞察力的结合，同时需在成本效益与审计质量间找到新平衡点。审计行业正从“鉴证者”向“风险预警者”和“价值建议者”转型，这一过程需要方法论、技术和人才体系的全面革新。本研究构建了基于大数据分析的企业内部经济责任审计风险识别与防控机制，能够提升审计效率、增强风险预警能力，并优化责任认定流程。通过大数据技术的深度应用，企业内部经济责任审计将向智能化、实时化、精准化方向发展，为企业治理提供更强有力的支撑。

参考文献：

[1] 张强 , 李敏 . 大数据环境下企业内部审计转型研究 [J]. 审计研究 ,2021(3):45-52.

[2] 王伟等 . 基于机器学习的企业财务舞弊识别模型 [J]. 管理科学学报 ,2022,25(2):89-101.

[3] 国际内部审计师协会 . 全球技术审计指南 (GTAG): 数据分析技术 [M].2021.

[4] 中国注册会计师协会 . 大数据审计实务指引[S]. 2022.

作者简介：耿芹芹（1986.9），女，汉族本科，经济师，主要研究方向：项目管理、审计管理。