大数据时代企业内部审计流程优化存在的问题与改进思路探讨

摘要：大数据技术为企业内部审计数字化转型的持续进展创造了良好的契机。在大数据技术的加持下，内部审计不再单独聚焦于财务收支，而是逐步渗透到企业经营管理的各个关键环节，审计职能和效能得到显著强化。本文从大数据背景下企业内部审计流程优化的必要性分析入手，结合实践，探讨了企业内部审计流程优化中的常见问题，即数据采集体系不完善、数据存储系统不健全、数据分析不够充分等，最后笔者结合自身工作经验，就大数据背景下企业内部审计流程优化过程和优化对策展开了论述。

关键词：大数据；内部审计；流程优化

引言

大数据技术的飞速发展，为现代企业内部审计提供了便利条件。企业借助大数据技术可以实现海量财务数据的快速收集存储和分析，数据挖掘和清洗技术也有效促进了数据深度分析和利用，财务管理效率得以大幅提升。大数据技术与企业内部审计工作的全面融合，需要从审计流程优化入手，从根本上改变传统的内部审计工作流程，结合企业实际状况，优化审计数据处理程序，应用数字化手段全面展开审计分析和数据处理，提升数据价值和数据利用效率，为企业内部审计数字化改革提质增效。

大数据背景下企业内部审计流程优化的重要性分析

（一）适应数据驱动决策的新趋势

大数据时代，数据成为了决定企业生存发展的重要战略资源。如何从庞杂的数据中提取有效信息加以分析利用，进而制定出正确的经营决策战略，是现代企业面前的重要议题。内部审计流程优化，就是结合企业的实际情况，帮助企业利用数据挖掘技术、数据分析技术等技术手段，实现数据资源的快速整合和深度分析，预判市场及行业发展趋势，捕捉和分析用户需求变化，提前开展产业布局调整，快速响应市场需求变化，制定科学发展决策。

（二）提高审计效率和准确性

提高审计效率和审计结果准确性，是开展企业内部审计流程优化的重要目标。一方面，云计算技术、区块链技术、机器学习算法等技术的引入，极大解放了人力资源，可以实现自动化高效化的数据处理，减少人为误差的同时，大幅提升数据处理效率；另一方面，大数据技术还可以全过程监督企业财务运营，实现实时监控和预警，确保企业平稳安全地运营。

（三）强化风险管理和内部控制

内部审计流程优化对于强化风险管理和内部控制有着重要作用。一方面，大数据技术通过深度的数据分析、数据挖掘以及可视化数据成熟手段，可以实现海量的经营数据、财务数据的快速提取和分析，从而帮助企业识别潜在的风险要素，进而发出预警，为企业制定风险管理措施提供数据参考；另一方面，大数据分析技术可以实现企业运营全过程的实时监控，帮助管理者找到内部控制的薄弱环节，捕捉异常数据，更好地健全内控体系，提升企业的内部控制效果，提升内部控制效果。

二、大数据背景下企业内部审计流程优化的主要问题

大数据技术的发展和应用为企业内部审计流程优化提供了良好的契机，但是大数据技术发展时间尚短，应用中还存在许多技术难题，影响和制约了内部审计流程优化效果。

（一）内部审计数据采集体系不完善

大数据技术的应用以完整正确的数据采集为基本前提。但是在实践应用中，许多企业各个部门的数据系统尚未实现互通互联，这就导致各个部门各自为政，财务、业务、市场等部门定期上传日常工作数据到大数据内审信息平台后，内部审计人员需要对多个部门的数据做进一步的加工、整合，一方面造成了人力物力的浪费，另一方面，也容易出现数据采集不及时、人工失误等问题，进而影响审计质量。

（二）内部审计数据存储系统不健全

基于大数据的企业内部审计流程优化，对数据存储有着严格的要求。但是由于大数据技术发展的时间尚短，许多企业数据安全意识还比较单薄，内部审计系统尚未建立完善的数据存储和安全防护机制，这就为数据安全存储埋下了隐患[1]。一方面，大数据背景下，企业数据信息量与日俱增，对企业数据信息存储能力提出了更高的要求。企业原始的数据存储技术已经难以适应新时期的数据量级变化，企业容易出现数据丢失和损坏问题，这将严重影响内部审计工作的顺利开展。另一方面，企业数据存储和安全防护机制的缺位，容易引发数据泄露及非法访问问题。一些不法机构和个人可能会利用企业数据安全防护方面的漏洞进行数据窃取，恶意攻击企业数据库，给企业数据信息安全带来致命一击。

（三）内部审计数据分析不充分

数据分析是内部审计工作最终的落脚点，也是体现内部审计工作核心价值的关键环节。但是在实践中，许多企业的内部审计数据分析工作是不到位的，这主要表现在以下几个方面：第一，数据分析方法单一落后。许多企业目前还在沿用传统的数据统计方法，这些方法维度单一，数据分析效率低下，难以为企业制定战略决策提供有价值的参考；第二，数据分析深度不够。传统数据分析无法横向纵向多维展开数据分析，无法实现数据价值的深度挖掘，会严重制约审计结果的应用；第三，数据利用率较低。由于许多企业在数据存储机制、数据安全防护机制建设完善中存在不足，容易导致数据遗漏、丢失、被窃取等问题，进而导致审计依据不充分，审计结果有失偏颇。

三、大数据背景下企业内部审计优化过程

大数据背景下企业内部审计流程优化，需要从审前准备阶段、实施阶段以及完成阶段全面展开数据深度采集、归纳整理、科学统计，实现一体化的审计管理和审计预警，保障企业资产安全性和运营有序性。

（一）审前准备阶段，进行“审计大数据”预处理

深浅准备阶段，主要有两项工作，其一是建立大数据信息处理中心，其二就是完成审计数据预处理，为后续审计工作的开展做好铺垫。

1.建立大数据信息处理中心

企业运营管理过程中，各个部门会产生大量数据信息。成立大数据信息处理中心，就是为了在不同部门和系统之间搭建信息链路，全面归纳采集各个部门的数据信息，做好数据初步清洗、筛查和储存，为后续审计工作开展提供丰富数据资源[2]。

2.完成审计数据预处理

采集到完整的数据信息后，就需要对数据做进一步预处理，包括数据分类、数据深度清晰、数据转换等各项工作。例如，为不同数据类型的数据选择不同的数据存储系统，确保数据稳定安全存储。结构化数据一般选用分布式存储系统，非关系型数据一般选用NoSQL存储系统，高性能海量数据，一般采用NewSQL数据库存储。根据企业经营实际情况设置数据清洗规则，筛查清洗出不符合规则的数据，并将数据做进一步格式处理等[3]。

（二）实施阶段，采用大数据审计分析手段

数据分析是审计工作的核心环节，利用大数据展开数据建模、指标分析、创建中间表等，深入挖掘数据价值，提升数据分析效率，减少人为误差。

1.大数据审计建模和指标分析

利用建模等方式对预处理后的数据做进一步分析处理。如计算数据标准差、方差，可以判断出数据的离散程度，有助于分析数据指标的稳定性；回归分析、关联性分析，可以对指标关系、数据规律做出分析和于此，有助于为企业管理者提供预测性前瞻性的分析报告；机器学习法的引入，可以通过提取数据、滚动预算审计等方式发挥审计预警作用。

2.创建中间表

中间表创建，可以帮助审计人员及时发现企业的异常数据，及时地验证审计疑点。一方面，创建基础性审计中间表，创建过程需要结合企业的数据类型、数据特点、数据分析需求以及审计目标，然后将收集的来自各个部门的原始数据根据中间表的结构进行转换，从而选定基础性的审计数据，确保审计数据的一致性，便于后续展开进一步的数据分析；另一方面，创建分析性审计中间表，根据审计需求、审计规则选定审计分析模型，应用审计分析模型优化处理数据标准表，通过数据横向和纵向的对比，可以及时地找出异常数据，也可以对数据发展趋势做出审计预测，及时确立和验证审计疑点。

（三）完成阶段，完成审计结果可视化呈现

传统的审计分析结果呈现方式比较单一，内容相对枯燥，大数据可视化技术、信息化图像处理技术的应用极大地改变了这一现状，审计分析结果可以通过文字、图形、图像等方式加以呈现，审计报告更加直观立体，可以一目了然地发现审计问题。审计完成阶段，审计人员可以制定可视化的审计报告。企业管理者通过可视化报告就可以了解审计过程、审计方法以及风险点，还可以一目了然地看到数据发展趋势，找到企业经营管理薄弱环节，提前调整企业战略规划以应对市场风险。

四、大数据背景下企业内部审计流程优化对策

大数据背景下企业内部审计流程优化，可以从优化内部审计数据采集、数据存储、数据分析等方面着手。

（一）优化内部审计数据采集系统

数据采集是企业内部审计流程优化的起始关键环节，企业可以尝试从下属几个维度着手，完善数据采集，提升数据采集质量。其一，在企业内部设置统一的数据采集准则。例如，明确规定数据采集周期、数据格式、数据质量要求等，各个部门都需要严格遵照数据采集准则开展数据采集。其二，明确数据采集范围和方式。例如，内部审计部门通过做好宣传培训，指导各个部门的数据采集工作，确保各个部门都能明确数据采集的内容、范围以及数据的传输方式，从而确保数据按时、按照相关标准获取，确保数据的及时性、一致性和全面性。其三，应逐步实现企业内部各个部门各个系统之间的互联互通。通过权限设置、共享设置等方式，让数据得以在不同部门共享，方便内部审计部门提取数据。

（二）完善数据存储和安全防护系统

大数据时代，企业必须强化数据安全防范意识，完善数据存储和安全防护系统。其一，企业要与时俱进，引进高性能数据存储设备，升级数据存储技术，确保数据采集速度的高效性和存储的安全性。例如，分布式存储技术目前深受企业欢迎，其可以契合企业多样化的应用场景。其二，运用加密技术加密敏感数据，防止企业经营管理中的重要数据被窃取，保障数据安全。其三，运用防火墙系统和入侵检测系统，动态监测网络异常访问，及时发掘恶意攻击行为，并制定安全保障措施。

（三）提升内部审计数据分析质量

数据分析是内部审计工作的落脚地，数据分析质量是衡量内部审计工作成效的重要标准。为了提升内部审计数据分析质量，可以尝试从以下两个方面着手：一方面，尝试引入先进的数据分析方法，在传统的数据分析基础上，引入数据挖掘、关联规则挖掘、聚类分析等技术手段，对数据做进一步深入地分析，为企业管理者揭示深层次的数据内部关联性，更好地为制定企业战略决策服务。另一方面，建设和完善大数据内部审计在线平台，整合企业内部业务部门、财务部门、市场部门等多部门的数据信息，通过综合平台查询、分析各类信息，提升内部审计效率，为内部审计人员多维度开展数据对比和风险数据识别创造良好条件。

参考文献：

[1]王鹭. 大数据背景下企业内部审计流程优化研究 [J]. 佳木斯职业学院学报， 2024， 40 （12）： 115-117.

[2]李东宸. 大数据背景下国有企业内部审计优化路径研究 [J]. 金融客， 2024， （09）： 87-89.

[3]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.