大数据时代企业财务管理合规性审计模式创新研究

在信息技术快速发展的今天，大数据时代已然到来。大量数据不断涌现，给企业的运营模式带来了极为深刻的影响，企业财务管理合规性审计工作同样未能例外。传统的审计模式在应对大数据的时候显得力不从心，所以创新审计模式便成了企业应对时代所提出的诸多挑战、提高自身财务管理水平以及确保合规运营的一种必然且明智的选择。深入探究在大数据时代下企业财务管理合规性审计模式的创新，对进一步丰富审计理论体系以及推动审计实践不断发展而言有着十分重要的意义。

一、大数据时代企业财务管理合规性审计面临的挑战

1.1 数据质量问题

企业多源数据汇聚，数据录入出错、系统传输出问题、数据更新不及时等情况屡见不鲜，致使数据准确性难以得到保障，在财务报表审计里，要是基础财务数据录入出错，后续依据此展开的分析以及审计结论肯定失准，有可能掩盖企业真实的财务状况与合规方面的问题。部分数据因系统故障、人为疏忽、业务流程不完善等原因，存在缺失的情况。企业内部不同业务系统或许采用不同的数据标准与格式，导致数据一致性出现问题，财务系统与库存管理系统针对同一产品的计价方式、库存数量统计口径不一致，审计人员在整合分析数据时，很难得出准确的结论，影响对企业财务管理合规性的判断。

1.2 数据安全风险

审计数据当中涵盖了企业核心财务信息以及商业机密等诸多敏感内容。在大数据环境下，网络攻击手段接连不断的出现，黑客有可能凭借系统漏洞还有恶意软件等等方式来窃取审计数据，一旦数据出现泄露，企业将会遭遇严重的经济损失并且声誉也会受到损害。比如客户信息一旦泄露很可能会引发客户大量流失，而商业机密泄露以后又会让企业在市场竞争当中处于极为不利的地位。不法分子为掩盖自身违规的行为，很有可能篡改审计数据。由于大数据存储以及传输环节较复杂，所以数据在存储介质以及网络传输的过程当中都有可能被篡改，并且篡改留下的痕迹难以被人察觉。在财务审计工作当中，倘若关键财务数据篡改，那么审计人员就会做出错误判断，进而无法察觉到企业真实存在的一些违规问题。海量的审计数据存储对于存储设备以及技术的要求较高。一旦存储设备出现问题，或者数据备份没有做到及时或者不够完善，那么就有可能导致数据丢失。企业因为存储设备出现突发故障，而没有及时恢复备份数据，结果致使部分年度财务审计数据丢失，给审计工作的开展以及企业财务管理决策都带来了十分严重的影响。

二、大数据时代企业财务管理合规性审计模式创新策略

2.1 构建大数据审计平台

企业有必要搭建起大数据审计平台，借此打破内部各个业务系统之间存在的数据壁垒，实现财务数据、业务数据、管理数据等一系列内部数据能够无缝对接并加以整合。与此借助合法且合规的途径采集外部行业数据、监管数据、市场数据等等，进而汇聚成全面的审计数据资源池。当审计企业税务是否合规时，该平台会整合企业内部的财务税务数据，以及外部税务部门所发布的税收政策数据、行业税负平均水平数据等等，以此来给审计工作给予丰富的数据支撑。平台设有数据清洗以及预处理模块，采用数据清洗算法，可自动识别并纠正数据当中出现的错误、存在缺失的情况、重复值等问题，针对不同格式以及标准的数据实施统一的转换操作以及规范化的处理举措。要确保进入到审计分析环节的数据准确、完整、一致性，从而为后续开展的深度分析筑牢坚实的基础。平台还集成了先进的数据分析工具和技术，比如数据挖掘算法、机器学习模型等，审计人员依据审计目标能够灵活地挑选分析方法，对海量数据展开关联分析、聚类分析、异常检测等相关操作。与此借助可视化技术，把复杂的数据分析结果以直观的图表、图形的形式展现出来，如柱状图、折线图、热力图等等，方便审计人员理解以及解读数据，能够迅速发现潜在的合规问题以及风险点。在企业费用报销审计工作中，凭借可视化的分析手段展示出各部门费用报销的趋势、费用构成的占比等情况，直观地呈现出异常费用的具体状况。

2.2 运用先进数据分析技术

利用数据挖掘技术里的分类算法、关联规则挖掘算法等，从海量审计数据里挖掘潜在模式与规律。在企业应收账款审计方面，借助分类算法来分析客户还款记录，把客户划分成不同信用等级，找出高风险客户群体，接着核查是否存在因违规授信致使应收账款回收困难的情况。关联规则挖掘算法能够发现财务数据与业务数据之间隐藏的关联，比如察觉某类产品销售与特定费用支出存在强关联，要是该关联关系不符合企业业务逻辑，可能存在违规操作。机器学习技术中的监督学习算法可以用于构建审计模型，针对已知合规与违规数据展开训练，模型学到数据特征与合规性之间的关系后，可对新数据做出预测判断。无监督学习算法可以用于聚类分析，把审计数据按照相似性进行聚类，发现异常数据簇，给审计人员提供审计线索。人工智能技术里的自然语言处理技术能够对企业合同文本、邮件等非结构化数据展开分析。在合同审计环节，凭借自然语言处理技术提取合同关键条款，分析合同条款是否合规、是否存在潜在风险。图像识别技术可以用于发票识别、单据验证等方面，提升审计效率与准确性。

2.3 加强审计人员培养

企业以及审计机构需要定期去组织开展有关审计人员的大数据审计方面的培训课程，其内容包含大数据的基本知识、数据分析工具和技术的应用情况、大数据审计案例的分析等。邀请行业里的专家还有技术人员来授课，借助理论讲解、实践操作环节以及案例研讨等多种不同的形式，以此来提高审计人员在大数据审计领域的理论水平以及实践方面的能力。在培训结束后还要设置考核环节，保证审计人员能够切实地掌握所学到的知识与技能。鼓励审计人员开展跨学科的学习活动，让他们去学习计算机科学、统计学、信息技术等相关联学科的知识内容，进而拓宽自身的知识领域范围，培育出复合型的知识结构。

结论

在大数据时代背景下，企业财务管理合规性审计迎来了变革的机会，同时也面临着不少的挑战，如数据质量问题、数据安全隐患以及审计人员能力受到的限制等等，这些问题都需要尽快加以解决。通过搭建起大数据审计的平台，把多种来源的数据整合到一起，并且针对这些数据开展清洗预处理以及可视化分析相关的工作；借助数据挖掘、机器学习以及人工智能等较为先进的数据分析技术；强化对审计人员在大数据审计培训，同时鼓励他们进行跨学科的学习等一系列具有创新性的策略，能够切实有效地提高企业财务管理合规性审计工作的质量以及工作效率，从而帮助企业能够在大数据时代实现合规且稳健的发展目标。

参考文献：

[1] 刘淑华 . 大数据时代企业财务管理的创新研究 [J]. 财会学习 , 2024(5):28-30.DOI:10.3969/j.issn.1673-4734.2024.05.013.

[2] 白芳 张嘉斌 . 大数据背景下财务管理模式的创新研究 [J]. 商业观察 ,2024, 10(16):85-88.